ABSTRACT We report the generation of a multimodal cell census and atlas of the mammalian primary motor cortex (MOp or M1) as the initial product of the BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN). This was achieved by coordinated large-scale analyses of single-cell transcriptomes, chromatin accessibility, DNA methylomes, spatially resolved single-cell transcriptomes, morphological and electrophysiological properties, and cellular resolution input-output mapping, integrated through cross-modal computational analysis. Together, our results advance the collective knowledge and understanding of brain cell type organization: First, our study reveals a unified molecular genetic landscape of cortical cell types that congruently integrates their transcriptome, open chromatin and DNA methylation maps. Second, cross-species analysis achieves a unified taxonomy of transcriptomic types and their hierarchical organization that are conserved from mouse to marmoset and human. Third, cross-modal analysis provides compelling evidence for the epigenomic, transcriptomic, and gene regulatory basis of neuronal phenotypes such as their physiological and anatomical properties, demonstrating the biological validity and genomic underpinning of neuron types and subtypes. Fourth, in situ single-cell transcriptomics provides a spatially-resolved cell type atlas of the motor cortex. Fifth, integrated transcriptomic, epigenomic and anatomical analyses reveal the correspondence between neural circuits and transcriptomic cell types. We further present an extensive genetic toolset for targeting and fate mapping glutamatergic projection neuron types toward linking their developmental trajectory to their circuit function. Together, our results establish a unified and mechanistic framework of neuronal cell type organization that integrates multi-layered molecular genetic and spatial information with multi-faceted phenotypic properties.

Abstract Targeted spatial transcriptomics hold particular promise in analysis of complex tissues. Most such methods, however, measure only a limited panel of transcripts, which need to be selected in advance to inform on the cell types or processes being studied. A limitation of existing gene selection methods is that they rely on scRNA-seq data, ignoring platform effects between technologies. Here we describe gpsFISH, a computational method to perform gene selection through optimizing detection of known cell types. By modeling and adjusting for platform effects, gpsFISH outperforms other methods. Furthermore, gpsFISH can incorporate cell type hierarchies and custom gene preferences to accommodate diverse design requirements.

The primary motor cortex (M1) is essential for voluntary fine motor control and is functionally conserved across mammals. Using high-throughput transcriptomic and epigenomic profiling of over 450,000 single nuclei in human, marmoset monkey, and mouse, we demonstrate a broadly conserved cellular makeup of this region, whose similarity mirrors evolutionary distance and is consistent between the transcriptome and epigenome. The core conserved molecular identity of neuronal and non-neuronal types allowed the generation of a cross-species consensus cell type classification and inference of conserved cell type properties across species. Despite overall conservation, many species specializations were apparent, including differences in cell type proportions, gene expression, DNA methylation, and chromatin state. Few cell type marker genes were conserved across species, providing a short list of candidate genes and regulatory mechanisms responsible for conserved features of homologous cell types, such as the GABAergic chandelier cells. This consensus transcriptomic classification allowed the Patch-seq identification of layer 5 (L5) corticospinal Betz cells in non-human primate and human and characterization of their highly specialized physiology and anatomy. These findings highlight the robust molecular underpinnings of cell type diversity in M1 across mammals and point to the genes and regulatory pathways responsible for the functional identity of cell types and their species-specific adaptations.

Recently, measurement of RNA at single cell resolution has yielded surprising insights. Methods for single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) have received considerable attention, but the broad reliability of single cell methods and the factors governing their performance are still poorly known. Here, we conducted a large-scale control experiment to assess the transfer function of three scRNA-seq methods and factors modulating the function. All three methods detected greater than 70% of the expected number of genes and had a 50% probability of detecting genes with abundance greater than 2 to 4 molecules. Despite the small number of molecules, sequencing depth significantly affected gene detection. While biases in detection and quantification were qualitatively similar across methods, the degree of bias differed, consistent with differences in molecular protocol. Measurement reliability increased with expression level for all methods and we conservatively estimate the measurement transfer functions to be linear above ~5-10 molecules. Based on these extensive control studies, we propose that RNA-seq of single cells has come of age, yielding quantitative biological information.

SUMMARY Deconstructing tissue-specific effects of genes and variants on proliferative advantage is critical to understanding cellular transformation and to systematic selection of cancer therapeutics. Dissecting these specificities at scale requires integrated methods for multiplexed genetic screens tracking fitness across time, across human cell types, and in a suitable cellular niche since functional differences also depend on physiological cues. Towards this, we present a novel approach, harnessing single-cell cancer driver screens in teratomas coupled with hit enrichment by serial teratoma reinjection, to simultaneously screen drivers across multiple lineages in vivo . Using this system, we analyzed population shifts and lineage-specific enrichment for 51 cancer associated genes and gene variants, profiling over 100,000 cells spanning over 20 lineages, across two rounds of serially injected teratomas. We confirmed that c-MYC alone or combined with myristoylated AKT1 potently drives proliferation in progenitor neural lineages, demonstrating signatures of malignancy. These drivers directed teratoma development to lineages representative of pediatric tumors such as medulloblastoma and rhabdomyosarcoma. Additionally, mutant MEK1 S218D/S222D provides a proliferative advantage in mesenchymal lineages like fibroblasts. Our method provides a powerful new platform for multi-lineage longitudinal study of oncogenesis.

Abstract Human behaviors are at least partially driven by genomic regions that influence human-specific neurodevelopment. This includes genomic regions undergoing human specific sequence acceleration (Human Accelerated Regions or HARs) and regions showing human-specific enhancer activity (Human Gained Enhancers or HGEs) not present in other primates. However, prior studies on HAR/HGE activities involved mixtures of brain cell types and focused only on putative downstream target genes. Here, we directly measured cell type specific HAR/HGE activity in the developing fetal human brain using two independent single-cell chromatin accessibility datasets with matching single-cell gene expression data. Transcription factor (TF) motif analyses identified upstream TFs binding to HARs/HGEs and identified LHX2, a key regulator of forebrain development, as an active HGE regulator in neuronal progenitors. We integrated our TF motif analyses with published chromatin interaction maps to build detailed regulatory networks where TFs are linked to downstream genes via HARs/HGEs. Through these networks, we identified a potential regulatory role for NFIC in human neuronal progenitor networks via modulating the Notch signaling and cell adhesion pathways. Therefore, by using a single cell multi-omics approach, we were able to capture both the upstream and downstream regulatory context of HARs/HGEs, which may provide a more comprehensive picture of the roles HARs/HGEs play amongst diverse fetal cell types of the developing human brain.

In situ transcriptomic techniques promise a holistic view of tissue organization and cell-cell interactions. Recently there has been a surge of multiplexed RNA in situ techniques but their application to human tissues and clinical biopsies has been limited due to their large size, general lower tissue quality and high background autofluorescence. Here we report DART-FISH, a versatile padlock probe-based technology capable of profiling hundreds to thousands of genes in centimeter-sized human tissue sections at cellular resolution. We introduced an omni-cell type cytoplasmic stain, dubbed RiboSoma that substantially improves the segmentation of cell bodies. We developed a computational decoding-by-deconvolution workflow to extract gene spots even in the presence of optical crowding. Our enzyme-free isothermal decoding procedure allowed us to image 121 genes in a large section from the human neocortex in less than 10 hours, where we successfully recapitulated the cytoarchitecture of 20 neuronal and non-neuronal subclasses. Additionally, we demonstrated the detection of transcripts as short as 461 nucleotides, including neuropeptides and discovered new cortical layer markers. We further performed in situ mapping of 300 genes on a diseased human kidney, profiled >20 healthy and pathological cell states, and identified diseased niches enriched in transcriptionally altered epithelial cells and myofibroblasts.

Ecological stoichiometric should be incorporated into management and nutrient impacted ecosystems dynamic to understand the status of ecosystems and ecological interaction. The present study focused on ecological stoichiometric characteristics of different macrophyte plants soil, leave, stem and root after the removal of seine fishing since 2000 from Shengjin Lake. For C, N and P analysis from leaves, stems, roots and soil to explore their stoichiometric ratio and deriving environmental forces here four dominant plant communities ( Zizania caduciflora , Vallisineria natans, Trapa quadrispinosa and Carex schmidtii) were collected . C, N, P and C: N: P ratio in leafs, stems, roots and soil among the plant communities vary and the studied plant communities had significant effect on the measured variables. There was high C: N in C.schmidtii soil (7.08±1.504) but not vary significantly ( P >0.05), and N: P ratio measured high in V. natans (13.7±4.05) and C: P in T.quadrispinosa soil ( 81.14±43.88) and showed significant variation (P<0.05) respectively. High leaf C: N and N: P ratio was measured in C. schmidtii and V. natans respectively. Nevertheless, high leaf C: P ratio was measured in Z.caduciflora. From the three studied organs leafs C: N, N: P ratio showed high values compared to root and stems. The correlation analysis result showed that, at 0-10cm depth ranges SOC correlated negatively with stem total phosphorus (STP) ,and RTN ( P <0.05) but positively strongly with LTP and LTN ( P <0.01) respectively. Soil total nitrogen at 0-10cm strongly positively correlated with LTP ( P <0.01) and positively with RN: P and LTC ( P <0.05). Soil basic properties such as SMC.BD and pH positively correlated with soil ecological stoichiometric characteristics. Redundancy analysis (RDA) result showed pH and available phosphorus were the potential determinant of soil stoichiometry.

Linked profiling of transcriptome and chromatin accessibility from single cells can provide unprecedented insights into cellular status. Here we developed a droplet-based Single- Nucleus chromatin Accessibility and mRNA Expression sequencing (SNARE-seq) assay, that we used to profile neonatal and adult mouse cerebral cortices. To demonstrate the strength of single-cell dual-omics profiling, we reconstructed transcriptome and epigenetic landscapes of cell types, uncovered lineage-specific accessible sites, and connected dynamics of promoter accessibility with transcription during neurogenesis.