The mammalian brain consists of millions to billions of cells that are organized into many cell types with specific spatial distribution patterns and structural and functional properties1-3. Here we report a comprehensive and high-resolution transcriptomic and spatial cell-type atlas for the whole adult mouse brain. The cell-type atlas was created by combining a single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) dataset of around 7 million cells profiled (approximately 4.0 million cells passing quality control), and a spatial transcriptomic dataset of approximately 4.3 million cells using multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization (MERFISH). The atlas is hierarchically organized into 4 nested levels of classification: 34 classes, 338 subclasses, 1,201 supertypes and 5,322 clusters. We present an online platform, Allen Brain Cell Atlas, to visualize the mouse whole-brain cell-type atlas along with the single-cell RNA-sequencing and MERFISH datasets. We systematically analysed the neuronal and non-neuronal cell types across the brain and identified a high degree of correspondence between transcriptomic identity and spatial specificity for each cell type. The results reveal unique features of cell-type organization in different brain regions-in particular, a dichotomy between the dorsal and ventral parts of the brain. The dorsal part contains relatively fewer yet highly divergent neuronal types, whereas the ventral part contains more numerous neuronal types that are more closely related to each other. Our study also uncovered extraordinary diversity and heterogeneity in neurotransmitter and neuropeptide expression and co-expression patterns in different cell types. Finally, we found that transcription factors are major determinants of cell-type classification and identified a combinatorial transcription factor code that defines cell types across all parts of the brain. The whole mouse brain transcriptomic and spatial cell-type atlas establishes a benchmark reference atlas and a foundational resource for integrative investigations of cellular and circuit function, development and evolution of the mammalian brain.

Abstract Single cell transcriptomics has transformed the characterization of brain cell identity by providing quantitative molecular signatures for large, unbiased samples of brain cell populations. With the proliferation of taxonomies based on individual datasets, a major challenge is to integrate and validate results toward defining biologically meaningful cell types. We used a battery of single-cell transcriptome and epigenome measurements generated by the BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) to comprehensively assess the molecular signatures of cell types in the mouse primary motor cortex (MOp). We further developed computational and statistical methods to integrate these multimodal data and quantitatively validate the reproducibility of the cell types. The reference atlas, based on more than 600,000 high quality single-cell or -nucleus samples assayed by six molecular modalities, is a comprehensive molecular account of the diverse neuronal and non-neuronal cell types in MOp. Collectively, our study indicates that the mouse primary motor cortex contains over 55 neuronal cell types that are highly replicable across analysis methods, sequencing technologies, and modalities. We find many concordant multimodal markers for each cell type, as well as thousands of genes and gene regulatory elements with discrepant transcriptomic and epigenomic signatures. These data highlight the complex molecular regulation of brain cell types and will directly enable design of reagents to target specific MOp cell types for functional analysis.

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 To elucidate cortical microcircuit structure and synaptic properties we present a unique, extensive, and public synaptic physiology dataset and analysis platform. Through its application, we reveal principles that relate cell type to synapse properties and intralaminar circuit organization in the mouse and human cortex. The dynamics of excitatory synapses align with the postsynaptic cell subclass, whereas inhibitory synapse dynamics partly align with presynaptic cell subclass but with considerable overlap. Despite these associations, synaptic properties are heterogeneous in most subclass to subclass connections. The two main axes of heterogeneity are strength and variability. Cell subclasses divide along the variability axis, while the strength axis accounts for significant heterogeneity within the subclass. In human cortex, excitatory to excitatory synapse dynamics are distinct from those in mouse and short-term plasticity varies with depth across layers 2 and 3. With a novel connectivity analysis that enables fair comparisons between circuit elements, we find that intralaminar connection probability among cell subclasses exhibits a strong layer dependence.These and other findings combined with the analysis platform create new opportunities for the neuroscience community to advance our understanding of cortical microcircuits.

Abstract Humans have unique cognitive abilities among primates, including language, but their molecular, cellular, and circuit substrates are poorly understood. We used comparative single nucleus transcriptomics in adult humans, chimpanzees, gorillas, rhesus macaques, and common marmosets from the middle temporal gyrus (MTG) to understand human-specific features of cellular and molecular organization. Human, chimpanzee, and gorilla MTG showed highly similar cell type composition and laminar organization, and a large shift in proportions of deep layer intratelencephalic-projecting neurons compared to macaque and marmoset. Species differences in gene expression generally mirrored evolutionary distance and were seen in all cell types, although chimpanzees were more similar to gorillas than humans, consistent with faster divergence along the human lineage. Microglia, astrocytes, and oligodendrocytes showed accelerated gene expression changes compared to neurons or oligodendrocyte precursor cells, indicating either relaxed evolutionary constraints or positive selection in these cell types. Only a few hundred genes showed human-specific patterning in all or specific cell types, and were significantly enriched near human accelerated regions (HARs) and conserved deletions (hCONDELS) and in cell adhesion and intercellular signaling pathways. These results suggest that relatively few cellular and molecular changes uniquely define adult human cortical structure, particularly by affecting circuit connectivity and glial cell function.

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.

Abstract Variation in cortical cytoarchitecture is the basis for histology-based definition of cortical areas, such as Brodmann areas. Single cell transcriptomics enables higher-resolution characterization of cell types in human cortex, which we used to revisit the idea of the canonical cortical microcircuit and to understand functional areal specialization. Deeply sampled single nucleus RNA-sequencing of eight cortical areas spanning cortical structural variation showed highly consistent cellular makeup for 24 coarse cell subclasses. However, proportions of excitatory neuron subclasses varied strikingly, reflecting differences in intra- and extracortical connectivity across primary sensorimotor and association cortices. Astrocytes and oligodendrocytes also showed differences in laminar organization across areas. Primary visual cortex showed dramatically different organization, including major differences in the ratios of excitatory to inhibitory neurons, expansion of layer 4 excitatory neuron types and specialized inhibitory neurons. Finally, gene expression variation in conserved neuron subclasses predicts differences in synaptic function across areas. Together these results provide a refined cellular and molecular characterization of human cortical cytoarchitecture that reflects functional connectivity and predicts areal specialization.

Abstract Neocortical layer 1 (L1) is a site of convergence between pyramidal neuron dendrites and feedback axons where local inhibitory signaling can profoundly shape cortical processing. Evolutionary expansion of human neocortex is marked by distinctive pyramidal neuron types with extensive branching in L1, but whether L1 interneurons are similarly diverse is underexplored. Using patch-seq recordings from human neurosurgically resected tissues, we identified four transcriptomically defined subclasses, unique subtypes within those subclasses and additional types with no mouse L1 homologue. Compared with mouse, human subclasses were more strongly distinct from each other across all modalities. Accompanied by higher neuron density and more variable cell sizes compared with mouse, these findings suggest L1 is an evolutionary hotspot, reflecting the increasing demands of regulating the expanding human neocortical circuit. One Sentence Summary Using transcriptomics and morpho-electric analyses, we describe innovations in human neocortical layer 1 interneurons.

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.

The isocortex and hippocampal formation are two major structures in the mammalian brain that play critical roles in perception, cognition, emotion and learning. Both structures contain multiple regions, for many of which the cellular composition is still poorly understood. In this study, we used two complementary single-cell RNA-sequencing approaches, SMART-Seq and 10x, to profile ~1.2 million cells covering all regions in the adult mouse isocortex and hippocampal formation, and derived a cell type taxonomy comprising 379 transcriptomic types. The completeness of coverage enabled us to define gene expression variations across the entire spatial landscape without significant gaps. We found that cell types are organized in a hierarchical manner and exhibit varying degrees of discrete or continuous relatedness with each other. Such molecular relationships correlate strongly with the spatial distribution patterns of the cell types, which can be region-specific, or shared across multiple regions, or part of one or more gradients along with other cell types. Glutamatergic neuron types have much greater diversity than GABAergic neuron types, both molecularly and spatially, and they define regional identities as well as inter-region relationships. For example, we found that glutamatergic cell types between the isocortex and hippocampal formation are highly distinct from each other yet possess shared molecular signatures and corresponding layer specificities, indicating their homologous relationships. Overall, our study establishes a molecular architecture of the mammalian isocortex and hippocampal formation for the first time, and begins to shed light on its underlying relationship with the development, evolution, connectivity and function of these two brain structures.