Sci Adv：阿尔茨海默病的单突触分析

对1700万个单一的突触事件进行分析。第一个目标是通过既定方法分析数据并进行比较。结果表明，人类SynTOF的数据显示了预期的解剖分布模式，并与其他使用透射电子显微镜或阵列断层扫描收集的数据较为一致。

当ADNC与对照组比较时，两个抗体探针的突触前平均阳性事件百分比有明显不同，海马有更多的PHF-tau，BA9有更少的DJ1（图1C）。LBD与对照组相比，只有尾状腺DAT高的突触前事件减少51%。LBD BA9和海马缺乏明显的突触前变化，强调了AD的变化是疾病特定的。

与WT小鼠相比，11种抗体在PS/APP中的突触前平均阳性事件百分比明显增加。通过SynTOF，老年PS/APP小鼠突触前的Aβ积累增加了约100倍，以及许多对Aβ诱导的损伤的反应。

 图1：人和小鼠突触体的SynTOF结果

我们采用AE来学习单突触数据的压缩隐藏表征并进行聚类。图2A显示了每个亚群在所有脑区对对照组样本每种抗体的标准化平均表达量。亚群A中大多数抗体的信号很高，亚群B中大多数抗体的信号较低，GATM和GAMT除外。

亚群C的11个亚群是异质性的；C1到C5的抗体信号往往比C6到C11的信号高。标记物在A亚群中最高，在B亚群中最低（图2A）。突触前标志物CD47和SNAP25在所有亚群中都表现出类似的中高表达，但亚群B除外（图2C）。不同脑区的亚群频率有明显的差异。在大多数亚群中，BA9与尾状腺相似，而海马则倾向于与其他两个区域不同。

图2：修改后的深度AE将控制样本突触前事件聚类为不同的基于表型标记的亚群

我们接下来集中使用传统的ML来确定对照组、ADNC组和LBD组中突触前分子组成的区域差异。EN模型的表现优于其他算法。校正后显示海马PHF-tau平均强度增加和BA9 DJ1平均强度降低使ADNC与对照组明显分离（图3C）；这两个信号在每个亚群中都很明显（图3D）。

另一个强有力的特征是ADNC的海马CD47平均表达量增加（图3C），特别是在CD47高的亚群（图3E），它们也倾向于表达更高的PHF-tau。与CD47（图3E）不同，另一个突触前标志物SNAP25（图3F和图S7）没有强烈的信号。

图3：对亚群的模型和单变量分析确定了ADNC的独特信号

编译作者：喵喵（brainnews创作团队）

校审：Simon（brainnews编辑部）