Учёные составили первую карту носа мыши и удивились

2 мин
Учёные составили первую карту носа мыши и удивились
Новая карта демонстрирует, как рецепторы обоняния в носу мыши точно организованы. На этом микроскопическом снимке поперечного среза носа мыши нейроны, воспринимающие запахи, обозначены зелёным цветом, а умирающие нейроны — красным. (Источник изображения: Datta Lab)

Учёные создали подробную карту рецепторов обоняния в носу мыши, раскрыв некоторое количество неожиданных фактов об этом фундаментальном чувстве.

Ранее считалось, что обонятельные рецепторы распределены в слизистой оболочке носовой полости хаотично. Но теперь первая в своём роде карта демонстрирует, что они имеют чёткую организацию, причём разные типы рецепторов разделены на плотные полосы. Исследование, опубликованное в журнале Cell, даёт новые подсказки о том, как работает обоняние.

Запахи улавливаются обонятельными сенсорными нейронами в носовой полости. Каждый нейрон экспрессирует один из 1 172 различных рецепторов, закодированных в ДНК мыши, и каждый рецептор распознаёт определённый тип запаха.

Известно, что другие чувства — такие как осязание, зрение и слух — используют сенсорные карты. Например, в случае слуха разнообразные частоты кодируются в разных участках улитки внутреннего уха, откуда эта информация передаётся в мозг. Раньше считалось, что обоняние не использует подобного картирования, но за последние шесть-семь лет новые методы позволили учёным исследовать приблизительно 5,5 миллиона нейронов у более чем 300 отдельных мышей и лучше понять, какие гены активны в разных клетках носа.

Один из этих методов называется одноклеточным секвенированием. Он позволяет исследователям изучать каждый зрелый обонятельный сенсорный нейрон по отдельности, чтобы определить, какой рецептор в нём экспрессируется. Затем способ, называемый пространственной транскриптомикой, помогает локализовать эти рецепторы.

Используя эти данные, команда создала карту более 1100 обонятельных рецепторов в носу мыши. Карта показала тысячу отдельных полос экспрессии рецепторов запаха, которые пересекаются друг с другом, но одновременно остаются высокоупорядоченными.

Карта тысячи типов обонятельных рецепторов в обонятельной ткани носа мыши, обозначенных цветовым градиентом. На нижней вставке показаны точные пространственные положения конкретных рецепторов.
Карта тысячи типов обонятельных рецепторов в обонятельной ткани носа мыши, обозначенных цветовым градиентом. На нижней вставке показаны точные пространственные положения конкретных рецепторов.

Исследователи обнаружили, что нейроны, экспрессирующие один и тот же рецептор в носу, проецируются на одну и ту же область обонятельного бугорка — главного центра обработки обонятельной информации в головном мозге. Как пояснили учёные, карта в носу точно совпадает с картой в мозге.

Интересно, что расположение около 1100 типов рецепторов было фактически одинаковым у всех лабораторных мышей, которых исследовали учёные. В ходе работы также была идентифицирована молекула под названием ретиноевая кислота (RA), которая, вероятно, направляет каждый нейрон на экспрессию правильного рецептора в зависимости от местоположения. Внедрение или исключение RA приводило к сдвигу карты рецепторов вверх или вниз, что даёт возможность предположить, что эта молекула может помогать контролировать положение нейронов и их функциональное влияние.

Читают сейчас

33 минуты назад

Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО»

Операционная платформа «Альт Образование» бесплатна для школ — акция от «Базальт СПО» Организация «Базальт СПО» запускает специальное предложение для школ: операционная система «Альт Образование» 11 п

Google добавила агентный аналитика видео в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite

42 минуты назад

Google добавила агентный аналитика видео в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite

Google запустила агентный анализ видео для Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite. Теперь модель анализирует видео не как последовательность кадров с фиксированной частотой, а сама решает, какие

Апдейт платформы «Октопус» от ГК «Юзтех»: историческая анализ и расширенная сопровождение инфраструктур

1 час назад

Апдейт платформы «Октопус» от ГК «Юзтех»: историческая анализ и расширенная сопровождение инфраструктур

В новых версиях «Октопус» мы сфокусировались на трёх направлениях: расширении возможностей управления ИТ-инфраструктурой, повышении производительности и развитии интеграций. Система получила новые сце

Frank Media рассказал о сложностях, с которыми столкнулись пользователи при попытке воспользоваться цифровым рублём

1 час назад

Frank Media рассказал о сложностях, с которыми столкнулись пользователи при попытке воспользоваться цифровым рублём

С 1 сентября должно было начаться массовое добавление цифрового рубля — третьей формы денег, которую Банк России обсуждает уже около шести лет. Тем не менее, судя по первым дням запуска, доступ к ново

2 часа назад

Digital Q.Sensor BI от «Диасофт» модернизировал ИИ-агента: визуальные правки дашбордов без доступа к данным

«Диасофт» представил обновленные возможности ИИ-агента платформы Digital Q.Sensor BI: теперь он может вносить правки в готовый дашборд, ориентируясь в том числе на его визуальное отображение. ИИ-агент