服务简介 

c-Fos是评估神经元活动状态的重要分子标志物，全脑尺度的c-Fos图谱分析能够突破单一脑区或局部切片观察的局限，系统揭示特定刺激、行为任务、疾病模型或药物干预后全脑神经环路的激活模式、脑区协同关系及潜在功能网络变化。

本服务基于NEATmap方法，提供全脑c-Fos神经活动图谱数据解析服务，可系统完成从样品制备到全脑神经活动细胞计数与脑区统计分析的完整流程。通过组织透明化、抗体免疫染色、VISoR高速荧光显微成像、基于深度学习的端到端三维细胞分割、Allen CCFv3标准脑图谱配准，以及全脑各级脑区的c-Fos阳性细胞计数与可视化分析，本服务可批量化完成小鼠全脑神经活动图谱数据解析。单只小鼠的全脑成像与数据分析（不含样本制备中的过夜孵育步骤）可在6小时内完成。

图1 NEATmap定量分析流程示意（modified，Zheng W, et al. Natl Sci Rev. 2024）。

NEATmap的主要优势

1、高效率：NEATmap通过神经网络可在约20分钟完成全脑c-Fos⁺神经元分割；结合VISoR成像，全脑高分辨率数据可在较短周期内进入分析。

2、高精度：NEATmap在Dice、Sensitivity、Jaccard等分割指标上优于多个基线网络，并在与先进分析工具的对比中表现出更好的自动化分割效果。

3、双通道过滤：同时利用c-Fos信号通道和自发荧光通道，将血管、自发荧光结构等非神经元伪阳性对象从c-Fos结果中剔除。

4、脑区层级统计：细胞坐标配准至Allen CCFv3后，可从大脑结构到脑区、皮层层次、左右半球等尺度进行统计。

5、适合大队列比较：可展示实验组和对照组等队列分析，并输出组间差异、个体差异、相关网络、脑区排序和显著性图谱。

6、可扩展：可通过迁移学习拓展到Sst、Vglut1、Vgat等其他细胞标记数据。

图2 3D-HSFormer架构示意：扩张卷积块+U型Swin Transformer编码/解码结构（Zheng W, et al. Natl Sci Rev. 2024）。

交付物清单

1、细胞级结果：c-Fos⁺细胞三维坐标、分割mask、样本级总数、置信度/过滤标签。

2、脑区级结果：Allen CCFv3各层级脑区计数、密度、归一化指标、左右半球拆分结果。

图3 全脑分割结果示例：绿色为组织/自发荧光背景，紫色/蓝色为分割细胞点（Zheng W, et al. Natl Sci Rev. 2024）。

图4 脑区活动热图示例，用于直观展示不同样本或组别的脑区激活差异（Zheng W, et al. Natl Sci Rev. 2024）。

适用场景

• 行为学刺激后全脑c-Fos激活图谱比较，例如强迫游泳、社交挫败、恐惧记忆、药物刺激。

• 疾病模型或药效学研究中全脑神经活动筛查，用于发现候选脑区或环路。

• 多个实验组的大队列定量，需同时比较全脑脑区、皮层层次、左右半球或前后轴分布。

• 除c-Fos外的细胞标记数据解析，如Vglut1、Vglut2、Vgat、Sst等，可在少量标注基础上进行迁移学习。 

参考文献

Zheng W, Mu H, Chen Z, et al. NEATmap: a high-efficiency deep learning approach for whole mouse brain neuronal activity trace mapping. Natl Sci Rev. 2024;11(5):nwae109. Published 2024 Mar 26. doi:10.1093/nsr/nwae109