The cell bodies of postganglionic sympathetic neurons innervating the heart primarily reside in the stellate ganglion (SG), alongside neurons innervating other organs and tissues. Whether cardiac-innervating stellate ganglionic neurons (SGNs) exhibit diversity and distinction from those innervating other tissues is not known. To identify and resolve the transcriptomic profiles of SGNs innervating the heart we leveraged retrograde tracing techniques using adeno-associated virus (AAV) expressing fluorescent proteins (GFP or Td-tomato) with single cell RNA sequencing. We investigated electrophysiologic, morphologic, and physiologic roles for subsets of cardiac-specific neurons and found that three of five adrenergic SGN subtypes innervate the heart. These three subtypes stratify into two subpopulations; high (NA1a) and low (NA1b and NA1c) Npy-expressing cells, exhibit distinct morphological, neurochemical, and electrophysiologic characteristics. In physiologic studies in transgenic mouse models modulating NPY signaling, we identified differential control of cardiac responses by these two subpopulations to high and low stress states. These findings provide novel insights into the unique properties of neurons responsible for cardiac sympathetic regulation, with implications for novel strategies to target specific neuronal subtypes for sympathetic blockade in cardiac disease.

In humans, distinct forms of congenital heart disease vary in severity and incidence. Severe defects are rarer than mild ones for reasons unknown. We show here how genetic interactions contribute to the relationship in a mutant mouse model. Interactions between the disease-causing mutation and other genes affect the risk of severe more than mild defects, consistent with the need to surpass the higher liability thresholds for more severe defects. In addition, we find evidence in inbred mouse strains for the prior selection of genotypes between interacting genes that confers robustness to a new mutation. These results address fundamental questions regarding how the fitness cost of a disease relates to its genetic architecture and the evolutionary basis of robustness.