Studies on Olfactory Receptor Recruitment Across Increasing Odor Complexity

Abstract

Natural odors are composed of complex mixtures of volatile compounds. The mammalian olfactory system detects these diverse chemical signals. While single odorant detection by specific receptors is well understood, how the system processes complex odor mixtures remains unclear. This study combines in vivo activity-dependent transcriptional profiling (phosphoTRAP) with in vitro receptor functional assays to investigate receptor recruitment as mixture complexity increases. The phosphoTRAP method isolates ribosome-bound RNA in activated neurons, enabling precise identification of receptor activation patterns. Complementary heterologous expression and luciferase assays validate receptor responses to individual odorants and their mixtures. Results show that most odor mixtures evoke receptor activation patterns closely approximating the linear sum of individual component responses. However, distinct receptor subsets display non-linear responses beyond simple additive models. Despite increasing mixture complexity, the total number of activated receptors stabilizes, indicating normalization mechanisms that preserve coding efficiency and prevent receptor saturation. These findings clarify how the olfactory system encodes complex natural odors by combining predominantly linear integration with non-linear receptor modulation. Identification of whole-receptor-level normalization demonstrates how the system maintains sensitivity over wide concentration ranges. This study advances understanding of olfactory coding strategies in ecologically relevant contexts and provides a foundation for future investigations into sensory perception and chemosensory-based applications.|본 논문은 복잡한 냄새 혼합물에 대한 후각 수용체 동원 양상을 규명하기 위해, 생체 내 활성-의존적 전사체 프로파일링 기법인 PhosphoTRAP과 생체 외 Luciferase 분석을 결합한 연구이다. 자연 환경에서 동물이 마주하는 냄새는 대부분 수십에서 수백 개의 화합물로 구성된 복잡한 혼합물이지만, 현재 연구 수준에는 혼합물 처리 메커니즘에 대한 규명이 이루어지지 않았다. 본 연구는 단일 냄새 물질과 그것의 이성분 혼합물, 그리고 자연의 향을 모방한 향료 혼합물을 사용하여 냄새 복잡도에 따른 수용체 활성화 패턴을 분석하였다. PhosphoTRAP 기법은 냄새 자극에 의해 활성화된 후각 감각 세포의 messenger RNA를 선택적으로 분리하여 수용체 동원 양상을 정밀하게 식별할 수 있게 하였다. 연구 결과, 대부분의 냄새 혼합물은 개별 성분 반응의 선형 합에 근접하는 수용체 활성화 패턴을 유발하였다. 혼합물 반응과 선형 예측 값 사이에 강한 양의 상관관계가 확인되어, 선형 통합이 혼합물 부호화의 지배적 메커니즘임을 입증하였다. 그러나 특정 수용체 하위 집단은 단순 가산 모델을 넘어서는 비선형 반응을 나타내었으며, 이는 주로 감쇠 형태로 관찰되었다. 흥미롭게도, 냄새 복잡도가 증가함에도 불구하고 활성화된 수용체의 총 개수는 안정적으로 유지되었다. 이러한 수용체 동원의 안정화 현상은 부호화 효율을 보존하고 수용체 포화를 방지하는 정규화 메커니즘의 존재를 시사한다. HEK293T 세포를 이용한 생체 외 Luciferase 분석은 PhosphoTRAP으로 식별된 수용체-냄새 물질 상호작용을 기능적으로 검증하였다. 대표적인 후각 수용체에 대한 분석을 통해, 각 수용체가 구별되는 반응 프로필과 민감도를 나타냄을 확인하였다. 혼합물 제시 방법에 따른 비교 실험에서도 수용체 활성화패턴이 높은 상관관계를 보여, 혼합물 부호화 메커니즘이 제시 방법과 무관하게 강건함을 확인하였다. 본 연구는 후각 시스템이 주로 성분 반응의 선형 통합과 선택적 비선형 조절을 결합한 하이브리드 부호화 틀을 통해 복잡한 자연 냄새를 부호화함을 규명하였다. 선형 통합은 계산적 효율성과 예측 가능성을 제공하며, 비선형 조절은 제한된 수용체 하위 집단에서 혼합물 특이적 정보를 부호화하여 판별 능력을 향상시킨다. 수용체 동원의 수렴 패턴과 안정화는 복잡한 화학적 환경에서도 신뢰할 수 있는 냄새 인식을 가능하게 하는 생물학적 계산 전략을 드러낸다. 이러한 발견은 생태학적으로 관련된 맥락에서 후각 부호화 전략에 대한 이해를 향상시키며, 인공 후각 센서 개발, 환경 모니터링, 그리고 감각 신경과학의 기초 이론 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.