The precise annotation and accurate identification of neural structures are prerequisites for studying mammalian brain function. The orientation of neurons and neural circuits is usually determined by mapping brain images to coarse axial-sampling planar reference atlases. However, individual differences at the cellular level likely lead to position errors and an inability to orient neural projections at single-cell resolution. Here, we present a high-throughput precision imaging method that can acquire a co-localized brain-wide data set of both fluorescent-labelled neurons and counterstained cell bodies at a voxel size of 0.32 × 0.32 × 2.0 μm in 3 days for a single mouse brain. We acquire mouse whole-brain imaging data sets of multiple types of neurons and projections with anatomical annotation at single-neuron resolution. The results show that the simultaneous acquisition of labelled neural structures and cytoarchitecture reference in the same brain greatly facilitates precise tracing of long-range projections and accurate locating of nuclei.

Understanding amazingly complex brain functions and pathologies requires a complete cerebral vascular atlas in stereotaxic coordinates. Making a precise atlas for cerebral arteries and veins has been a century-old objective in neuroscience and neuropathology. Using micro-optical sectioning tomography (MOST) with a modified Nissl staining method, we acquired five mouse brain data sets containing arteries, veins, and microvessels. Based on the brain-wide vascular spatial structures and brain regions indicated by cytoarchitecture in one and the same mouse brain, we reconstructed and annotated the vascular system atlas of both arteries and veins of the whole mouse brain for the first time. The distributing patterns of the vascular system within the brain regions were acquired and our results show that the patterns of individual vessels are different from each other. Reconstruction and statistical analysis of the microvascular network, including derivation of quantitative vascular densities, indicate significant differences mainly in vessels with diameters less than 8 μm and large than 20 μm across different brain regions. Our precise cerebral vascular atlas provides an important resource and approach for quantitative studies of brain functions and diseases.

To enhance the prediction accuracy of offshore wind speed, this study employs an interpolation algorithm to improve spatial resolution based on the ERA5 reanalysis dataset. The objective is to identify the optimal interpolation method and apply it to wind energy assessments in the South China Sea. This paper compares the interpolation effects and accuracy of Linear, Cubic, and Bicubic interpolation methods on wind speed data, with the optimal method subsequently applied to evaluate wind resources in the South China Sea for 2023. The findings indicate that, while different interpolation methods minimally affect the correlation of wind speed data, there are notable differences in their impact on overall accuracy. The Cubic interpolation method proved to be the most effective, tripling spatial resolution and reducing wind speed errors in ERA5 data by 26%. Using this method, wind resource assessments were conducted in selected areas of the South China Sea. Results reveal that the annual available operational hours for wind turbines in most parts of the region range from 2000 to 4000 h, with fluctuations in turbine output power increasing alongside available operational hours.