SV
Sara Vargas
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(100% Open Access)
Cited by:
15
h-index:
5
/
i10-index:
3
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
21

Signature morpho-electric properties of diverse GABAergic interneurons in the human neocortex

Brian Lee et al.Nov 9, 2022
Abstract Human cortical interneurons have been challenging to study due to high diversity and lack of mature brain tissue platforms and genetic targeting tools. We employed rapid GABAergic neuron viral labeling plus unbiased Patch-seq sampling in brain slices to define the signature morpho-electric properties of GABAergic neurons in the human neocortex. Viral targeting greatly facilitated sampling of the SST subclass, including primate specialized double bouquet cells which mapped to two SST transcriptomic types. Multimodal analysis uncovered an SST neuron type with properties inconsistent with original subclass assignment; we instead propose reclassification into PVALB subclass. Our findings provide novel insights about functional properties of human cortical GABAergic neuron subclasses and types and highlight the essential role of multimodal annotation for refinement of emerging transcriptomic cell type taxonomies. One Sentence Summary Viral genetic labeling of GABAergic neurons in human ex vivo brain slices paired with Patch-seq recording yields an in-depth functional annotation of human cortical interneuron subclasses and types and highlights the essential role of multimodal functional annotation for refinement of emerging transcriptomic cell type taxonomies.
21
Citation7
0
Save
0

Connecting single-cell transcriptomes to projectomes in mouse visual cortex

Staci Sorensen et al.Nov 27, 2023
The mammalian brain is composed of diverse neuron types that play different functional roles. Recent single-cell RNA sequencing approaches have led to a whole brain taxonomy of transcriptomically-defined cell types, yet cell type definitions that include multiple cellular properties can offer additional insights into a neuron's role in brain circuits. While the Patch-seq method can investigate how transcriptomic properties relate to the local morphological and electrophysiological properties of cell types, linking transcriptomic identities to long-range projections is a major unresolved challenge. To address this, we collected coordinated Patch-seq and whole brain morphology data sets of excitatory neurons in mouse visual cortex. From the Patch-seq data, we defined 16 integrated morpho-electric-transcriptomic (MET)-types; in parallel, we reconstructed the complete morphologies of 300 neurons. We unified the two data sets with a multi-step classifier, to integrate cell type assignments and interrogate cross-modality relationships. We find that transcriptomic variations within and across MET-types correspond with morphological and electrophysiological phenotypes. In addition, this variation, along with the anatomical location of the cell, can be used to predict the projection targets of individual neurons. We also shed new light on infragranular cell types and circuits, including cell-type-specific, interhemispheric projections. With this approach, we establish a comprehensive, integrated taxonomy of excitatory neuron types in mouse visual cortex and create a system for integrated, high-dimensional cell type classification that can be extended to the whole brain and potentially across species.
0
Citation2
0
Save