主要内容：最初通过戈尔基染色观察到的神经元形态的极大变化提供了脑细胞复杂性的初步线索。自那时以来，我们对细胞类型的理解大大扩展，并随着最近解剖追踪、单细胞转录组特征描述和电子显微镜技术的进步而以指数速度增长。这些技术以非凡的规模和细节揭示了大脑的细胞景观。然而，在许多情况下，单个细胞属性是孤立研究的，我们缺乏知识来建立它们之间的对应关系，从而确立稳健的、综合的细胞类型定义。由于细胞类型是大脑的基本组成部分，建立包含形态学、分子、连接和功能属性的多模态细胞类型定义将为理解大脑的组织和功能奠定稳定的基础。Patch-seq是一种强大的方法，可以从同一细胞中收集电生理、形态学和转录组数据。通过将Patch-seq细胞的转录组特征映射到既定的转录组（T）类型分类法中，我们可以通过额外的电生理和形态学属性来注释和细化这些细胞类型分类。在小鼠和人类的新皮层中，Patch-seq研究揭示了神经元的形态电学特性在两种物种中在很大程度上支持转录组确定的细胞类型，尽管在某些T型内观察到了较大的表型变化。Patch-seq还导致了28种GABA能形态电学-转录组（MET）类型的识别，每种类型都有不同的轴突层次神经支配模式和假定的突触电路。研究皮层长程投射神经元的转录组依赖于逆行标记神经元的RNA测序，以将投射目标子类身份（例如，第五层皮层内投射（L5 IT））分配给T类型。然而，T类型与个别神经元的完整长程轴突投射之间的关系在转录组研究中大多缺失。这是我们知识的一个主要空白，因为对兴奋性皮层神经元的转录组特征描述揭示了比更传统的形态电学特征描述研究（9-19种类型）更多的皮层细胞类型（大约30种类型）。理解T类型与哺乳动物轴突投射模式之间的关系可能有助于解释更广泛的转录组多样性，如果特定的投射目标属性在成体小鼠的转录组中编码，就像在果蝇中一样。很少有研究描述单个神经元的完整轴突投射。此外，个别T类型的详细轴突投射模式只为小鼠皮层中的少数细胞类型建立。这种关系对现在在整个小鼠大脑和其他哺乳动物物种中描述的数千种T类型来说仍未被探讨。为了解决这些问题，我们开发了基于形态的计算方法以进行跨模式和跨数据集整合。我们聚焦于小鼠视觉皮层中的兴奋性神经元，从中生成了一个Patch-seq数据集，并定义了17种MET类型。利用转录组特征化的MET类型的局部形态，我们建立了Patch-seq神经元的多模态特征与完整形态和跨区域投射的全神经元形态（WNM）数据集之间的对应关系。在这个框架下，我们对整合的MET类型进行了表征，检查了转录组变异如何与MET类型内的电生理和形态变异相对应，并建立模型以根据所有这些特征预测个别神经元的特定投射目标。通过这种方法，我们提供了转录组定义的兴奋性神经元类型及其表型特征的综合视图，包括跨区域投射模式。MET兴奋性神经元类型的综合分类法：我们使用Patch-seq研究了成人小鼠VIS中兴奋性神经元的转录组身份与固有电生理和局部形态特征之间的对应关系。为Patch-seq记录使用了标记不同兴奋性皮层神经元群体的转基因小鼠。在包含VIS的急性脑切片中，我们收集了对标准化的超极化和去极化电流刺激集的电响应，从单细胞RNA测序中提取了细胞核和细胞浆，并用生物素进行填充以便后期形态重建。兴奋性神经元的Patch-seq记录（n = 1,528）...