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　　几十年来，科学家们都在努力研究希望对大脑中的细胞类型进行深入的“普查”，如今刊登在Cell杂志上的一篇研究论文中，来自哥伦比亚大学的研究人员描述了一种新方法，其可以帮助科学家们系统性地鉴别单一类别的大脑细胞或者脊髓中的神经元细胞，随后研究者揭示了神经元运动形状回路架构背后的元件，同时也阐明了这种统计学方法如何为神经学家们提供一种关键有效的工具来对大脑任何区域中的细胞多样性进行定量化分析。

　　研究者Thomas M. Jessell博士指出，文章中我们评估了中枢神经系统中特殊区域中神经元细胞的多样性，随着我们对方法的进一步优化，我们就可以在任何细胞回路中进行研究并且揭示其最基本的部分，一旦我们在特定水平下对大脑的结构进行理解，我们就会发现大脑循环及功能中的一系列关键问题所在。

　　这项研究中，研究者重点对脊髓中一种名为V1中间神经元的一类神经元进行研究，这种神经元可以形成特殊连接，从而调节运动神经元的活性和输出，而运动神经元则可以帮助我们运动；运动神经元就好象木偶的提线一样，而中间神经元就可以直接对其进行指导。此前研究发现，V1中间神经元主要参与运动神经元活性的塑造，但并没有确定这种过程发生的具体分子机制，而研究者需要以一种非常系统性且详细的方式来对V1中间神经元进行种类的分类，相关信息也将帮助科学家们解析隐藏在运动背后的特殊回路。

　　本文研究中，通过对实验室小鼠V1中间神经元进行研究，研究者们首先鉴别出了19个遗传开关（转录因子），当其以特殊的组合被激活时，其就可以使得其中一种V1中间神经元类型同其它的特性进行区分，而研究者需要做的就是将转录因子的特殊模式同特殊类型的中间神经元进行匹配。

　　如今研究者Abbott及其同事开发了一种新型的数学方法，其就掺入了19种不同转录因子的复杂遗传特性，而利用新型的统计学模型，科学家们就可以成功区分50种不同类型的V1中间神经元，而结合统计推理所观察的结果，研究者们或许就可以开发一种方法来获取和中间神经元遗传特性相关的信息，并且帮助指导肌肉的激活。研究者希望后期可以扩展这种方法来对神经系统中的众多领域进行更加深入的研究。