神经科学的一个长期目标是根据大脑的功能将大脑的许多细胞划分为不同的类别。这些类别可以帮助研究人员了解导致行为和疾病的复杂神经回路。但是，关于什么指标应该定义单元格的身份，人们几乎没有共识。

在一项新的研究中，一项在海洋生物实验室的神经系统与行为(NS&B)课程中部分诞生的合作测试了一种观念，即细胞的身份只能由其表达的基因来描述。该研究发表在《美国国家科学院院刊》上，提倡一种更为“多模态”的方法来定义细胞身份。

通过使用流行且强大的RNA测序技能，研究人员可以获得当前细胞内所有打开的基因的快照。但越来越清楚的是，这些策略可能在提供完整的细胞身份信息或代表随时间变化的能力上受到限制。

NS&B讲师Hans Hofmann，David Schulz和Eve Marder与他们的合作者一起对两种基于RNA的流行方法进行了测试：单细胞RNA测序和定量RT-PCR。他们将这些技能应用于了蟹类癌症中两个经过充分研究的神经簇-胃神经节和心脏神经节-使他们能够将基于RNA的方法的结果与其他已知的细胞同一性指标进行比较。

他们发现，由完整的RNA谱或“转录组”产生的细胞身份与他们经过多年观察已经汇编的现有细胞身份不匹配。实际上，基于细胞的整个转录组对细胞进行分类会产生“混乱的”特征。

然而，随着研究人员进一步完善关键基因的选择，并将其输入到分析中，RNA图谱开始与从其他属性(如神经支配模式、形态学和生理学)收集到的特征更接近。因此，这种多模态方法有可能比RNA测序更准确地描述细胞类型。

霍夫曼认为，大多数研究都不会费心用其他细胞身份指标(如形态学和生理学)来验证转录组数据。他说：“细胞类型的分类和表征通常是在特定研究的背景下进行的，而不是基于系统的方法。” “我们确实必须收集很多额外的数据，甚至跨物种，以得出可靠的细胞类型分类法。”

Schulz补充说：“ RNA测序前景广阔且功能强大，这项研究提供了宝贵而必要的检查，不是完全依赖盲目地应用于单元格类型的分析，更重要的是尽可能考虑多种信息形式。”

霍夫曼(Hofmann)和舒尔茨(Schulz)一致认为，这种技巧是知道哪些数据指示细胞类型，哪些数据仅仅是干扰准确分类的噪声。

研究人员还必须就“细胞身份”的定义达成共识。在单元类型之间划分严格的界限在很多方面都很有用，但也可能会有问题。舒尔茨说：“很快，我们将开始看到试图对个体内部和个体之间的细胞类型谱强加非常离散的类别的局限性。”

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