Abstract Global profile of gene expression at single-cell resolution remains to be determined for primates. Using a recently developed technology (“Stereo-seq”), we have obtained a comprehensive single-cell spatial transcriptome map at the whole-brain level for cynomolgus monkeys, with ∼600 genes per cell for 10 μm-thick coronal sections (up to 15 cm 2 in size). Large-scale single-nucleus RNA-seq analysis for ∼1 million cells helped to identify cell types corresponding to Stereo-seq gene expression profiles, providing a 3-D cell type atlas of the monkey brain. Quantitative analysis of Stereo-seq data revealed molecular fingerprints that mark distinct neocortical layers and subregions, as well as domains within subcortical structures including hippocampus, thalamus, striatum, cerebellum, hypothalamus and claustrum. Striking whole-brain topography and coordinated patterns were found in the expression of genes encoding receptors and transporters for neurotransmitters and neuromodulators. These results pave the way for cellular and molecular understanding of organizing principles of the primate brain.

Abstract The orbitofrontal cortex (OFC) encodes expected outcomes and plays a critical role in flexible, outcome-guided behavior. The OFC projects to primary visual cortex (V1), yet the function of this top-down projection is unclear. We find that optogenetic activation of OFC projection to V1 reduces the amplitude of V1 visual responses via the recruitment of local somatostatin-expressing (SST) interneurons. Using mice performing a Go/No-Go visual task, we show that the OFC projection to V1 mediates the outcome-expectancy modulation of V1 responses to the reward-irrelevant No-Go stimulus. Furthermore, V1-projecting OFC neurons reduce firing during expectation of reward. In addition, chronic optogenetic inactivation of OFC projection to V1 impairs, whereas chronic activation of SST interneurons in V1 improves the learning of Go/No-Go visual task, without affecting the immediate performance. Thus, OFC top-down projection to V1 is crucial to drive visual associative learning by modulating the response gain of V1 neurons to non-relevant stimulus.

Abstract The hypothalamus plays a vital role in coordinating essential neuroendocrine, autonomic, and somatomotor responses for survival and reproduction. While previous studies have explored population-level projections of hypothalamic neurons, the specific innervation patterns of individual hypothalamic axons remain unclear. To understand the organization of hypothalamic axon projections, we conducted a comprehensive reconstruction of single-cell projectomes from 7,180 mouse hypothalamic neurons expressing specific neuropeptides. Our analysis identified 31 distinct subtypes based on projectome-defined characteristics, with many exhibiting long-range axon collateral projections to multiple brain regions. Notably, these subtypes selectively targeted specific subdomains within downstream areas, either unilaterally or bilaterally. Furthermore, we observed that individual peptidergic neuronal types encompassed multiple projectome-defined subtypes, explaining their diverse functional roles. Additionally, by examining intra-hypothalamic axon projections, we uncovered six modular subnetworks characterized by enriched intramodular connections and distinct preferences for downstream targets. This modular organization of the intra-hypothalamic network likely contributes to the coordinated organization of hypothalamic outputs. In summary, our comprehensive projectome analysis reveals the organizational principles governing hypothalamic axon projections, providing a framework for understanding the neural circuit mechanisms underlying the diverse and coordinated functions of the hypothalamus.

Summary Over 320 million years of evolution, amniotes have developed complex brains and cognition through largely unexplored genetic and gene expression mechanisms. We created a comprehensive single-cell atlas of over 1.3 million cells from the telencephalon and cerebellum of turtles, zebra finches, pigeons, mice, and macaques, employing single-cell resolution spatial transcriptomics to validate gene expression patterns across species. Our study revealed significant species-specific variations in cell types, highlighting their conservation and diversification in evolution. We found pronounced differences in telencephalon excitatory neurons (EX) and cerebellar cell types between birds and mammals. Birds predominantly express SLC17A6 in EX, whereas mammals expressed SLC17A7 in neocortex and SLC17A6 elsewhere, possibly due to loss of SLC17A7 function loss in birds. Additionally, we identified a novel bird-specific Purkinje cell subtype (SVIL+), implicating the LSD11/KDM1A pathway in learning and circadian rhythms, and related numerous positively selected genes in birds, suggesting an evolutionary optimization of cerebellar functions for ecological and behavioral adaptation. Our findings elucidate the complex interplay between genetic evolution and environmental adaptation, underscoring the role of genetic diversification in the development of specialized cell types across amniotes.

A comprehensive atlas of genes, cell types, and their spatial distribution across a whole mammalian brain is fundamental for understanding function of the brain. Here, using snRNA-seq and Stereo-seq techniques, we generated a mouse brain atlas with spatial information for 308 cell clusters with single-cell resolution involving over 6 million cells as well as for 29,655 genes. We have identified new astrocyte clusters, and demonstrated that distinct cell clusters exhibit preference for cortical subregions. In addition, we identified 155 genes exhibiting regional specificity in the brainstem, and 513 long non-coding RNA exhibited regional specificity in the adult brain. Parcellation of brain regions based on spatial transcriptomic information showed large overlap with that by traditional method. Furthermore, we have uncovered 411 transcription factor regulons with spatiotemporal specificity during development. Thus, our study has discovered genes and regulon with spatiotemporal specificity, and provided a high-resolution spatial transcriptomic atlas of the mouse brain.