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In diesem Artikel

  • Zusammenfassung
  • Zusammenfassung
  • Einleitung
  • Protokoll
  • Ergebnisse
  • Diskussion
  • Offenlegungen
  • Danksagungen
  • Materialien
  • Referenzen
  • Nachdrucke und Genehmigungen

Zusammenfassung

Wir präsentieren in vivo elektrophysiologische Aufzeichnung des lokalen Feldpotentials (LFP) in bilateraler sekundärer motorischer Kortex (M2) von Mäusen, die zur Bewertung der Hemisphärenlateralisierung angewendet werden können. Die Studie ergab veränderte Synchronisationsniveaus zwischen dem linken und rechten M2 in APP/PS1-Mäusen im Vergleich zu WT-Kontrollen.

Zusammenfassung

Dieser Artikel zeigt vollständige, detaillierte Verfahren sowohl für die in vivo bilaterale Erfassung und Analyse des lokalen Feldpotenzials (LFP) in den kortikalen Bereichen von Mäusen, die für die Bewertung möglicher Lateralitätsdefizite nützlich sind, als auch für Bewertung der Gehirnkonnektivität und Kopplung neuronaler Netzwerkaktivitäten bei Nagetieren. Die pathologischen Mechanismen, die der Alzheimer-Krankheit (AD), einer häufigen neurodegenerativen Erkrankung, zugrunde liegen, bleiben weitgehend unbekannt. Veränderte Hirnlateralität wurde bei alternden Menschen gezeigt, aber ob abnormale Lateralisierung ist eines der frühen Anzeichen von AD ist nicht bestimmt. Um dies zu untersuchen, haben wir bilaterale LFPs in 3-5-Monats-Ad-Modellmäusen, APP/PS1, zusammen mit Wurfmate Wild Type (WT) Kontrollen aufgezeichnet. Die LFPs des linken und rechten sekundären Motorkortex (M2), speziell im Gammaband, wurden in APP/PS1-Mäusen stärker synchronisiert als in WT-Steuerelementen, was auf eine abgelehnte hemisphärische Asymmetrie von bilateralem M2 in diesem AD-Mausmodell hindeutet. Insbesondere sind die Aufzeichnungs- und Datenanalyseprozesse flexibel und einfach durchzuführen und können auch auf andere Hirnwege angewendet werden, wenn Experimente durchgeführt werden, die sich auf neuronale Schaltkreise konzentrieren.

Einleitung

Alzheimer -Krankheit (AD) ist die häufigste Form von Demenz1,2. Extrazelluläres Beta-Amyloid-Protein (-Amyloid-Protein, A)-Abscheidung und intrazelluläre neurofibrilläre Verwicklungen (NFTs) sind die wichtigsten pathologischen Merkmale von AD3,4,5, aber die Mechanismen, die AD Pathogenese bleibt weitgehend unklar. Die Großhirnrinde, eine Schlüsselstruktur in Kognition und Gedächtnis, ist in AD6beeinträchtigt, und motorische Defizite wie langsames Gehen, Schwierigkeiten beim Navigieren in der Umgebung und Gangstörungen treten mit zunehmendem Altervon 7Jahren auf. A-Ablagerung und neurofibrilläre Verwicklungen wurden auch im prämotorischen Kortex (PMC) und im ergänzenden motorischen Bereich (SMA) bei AD-Patienten8 und kognitiv betroffenen älteren Erwachsenen beobachtet9, was auf die Beteiligung eines beeinträchtigten Motors hindeutet. System in der AD-Pathogenese.

Das Gehirn wird durch zwei verschiedene zerebrale Hemisphären gebildet, die durch eine Längsspalte geteilt werden. Ein gesundes Gehirn weist sowohl strukturelle als auch funktionelle Asymmetrienauf 10, die als "Lateralisierung" bezeichnet werden, was es dem Gehirn ermöglicht, mehrere Aufgaben und Aktivitäten effizient zu bewältigen. Alterung führt zu einer Verschlechterung der Kognition und Fortbewegung, zusammen mit einer Verringerung der Hirnlateralität11,12. Die motorischen Fähigkeiten der linken Hemisphäre sind leicht sichtbar im gesunden Gehirn13, aber im AD Gehirn aberrant Lateralität tritt als Folge des Scheiterns der linken Hemisphäre Dominanz verbunden mit linken kortikalen Atrophie14, 15,16. Daher kann ein Verständnis einer möglichen Veränderung der Hirnlateralisierung bei der AD-Pathogenese und den zugrunde liegenden Mechanismen neue Erkenntnisse über die AD-Pathogenese liefern und zur Identifizierung potenzieller Biomarker für die Behandlung führen.

Elektrophysiologische Messung ist eine empfindliche und effektive Methode zur Bewertung von Veränderungen in den neuronalen Aktivitäten von Tieren. Die Reduktion der hemisphärischen Asymmetrie bei Älteren (HAROLD)17 wurde durch elektrophysiologische Forschung mit synchronisierter interhemisphärischer Transferzeit dokumentiert, die eine Schwächung oder Abwesenheit von hemisphärischer Asymmetrie zu monaual dargestelltzeigtzeigt. Sprachreize bei älterenMenschen 18. Mit APP/PS1, einem der am häufigsten verwendeten AD-Mausmodelle19,20,21,22, in Kombination mit in vivo bilateraler extrazellulärer Aufzeichnung von LFPs in der linken und rechten M2 mögliche Lateralitätsdefizite in AD bewertet. Darüber hinaus bietet die integrierte Funktion der Datenanalysesoftware (siehe Tabelle der Materialien) mit einfachen Parametereinstellungen eine schnellere und einfachere Möglichkeit, die Synchronisation elektrischer Signale zu analysieren als mathematisch komplexe Programmiersprache, die für Anfänger mit In-vivo-Elektrophysiologie freundlich ist.

Protokoll

Alle Tiere wurden unter Standardbedingungen (12 h hell/dunkel, konstante Temperaturumgebung, freier Zugang zu Nahrung und Wasser) nach angaben des chinesischen Ministeriums für Wissenschaft und Technologie Labortiere Richtlinien und Experimente genehmigt wurden von der lokalen Ethikkommission der Universität Guangzhou. Dies ist ein Nicht-Überlebensverfahren.

HINWEIS: Für die in den repräsentativen Ergebnissen angegebenen Daten wurden APP/PS1 (B6C3-Tg (APPswe, PSEN1dE9) 85Dbo/J) doppeltransgene Mäuse und Wurfmate-Wildtyp-Kontrollen (WT) im Alter von 3-5 Monaten für Aufnahmen (n = 10, pro Gruppe) verwendet.

1. Tieranästhesie und Chirurgie

  1. Wiegen und beästhetieren Sie die Maus durch Ihre genehmigte Anästhesie-Therapie von Ihrem lokalen Tierpflege-Ausschuss.
  2. Führen Sie eine Schwanz- oder Zehenprise mit Zangen durch, um eine tiefe Anästhesie vor der Operation zu bestätigen.
  3. Positionieren Sie die Maus in einem stereotaxic Gerät und fixieren Sie ihren Kopf.
  4. Tragen Sie Augensalbe auf beide Augen auf, um feucht zu bleiben. Befolgen Sie Ihre lokalen Tierpflegerichtlinien in Bezug auf prä- und postoperative Analgesie.
  5. Rasieren Sie das Haar mit chirurgischen Clippers. Machen Sie einen kleinen Schnitt (12-15 mm) in der Mitte des exponierten Operationsbereichs mit einer Schere. Mit Zangen, ziehen Sie die Kopfhaut vorsichtig weg von der Mittellinie.
  6. Trennen Sie die Haut sanft und entfernen Sie Restgewebe. Reinigen Sie den Schädel mit wasserstoffperoxidbeschichteten Baumwollknospen.
  7. Bohren Sie zwei kleine Löcher von Radien 1,0-1,5 mm auf der linken und rechten Seite des Schädels, um das Einführen der Aufnahmemikroelektroden in die M2-Bereiche unter einem Stereomikroskop zu ermöglichen (Abbildung 1A).
    ANMERKUNG: Stereotaxic-Positionen von bilateralem M2: 1,94 mm vor dem Bregg, 1,0 mm seitlich zur Mittellinie und 0,8-1,1 mm ventral zum Dura.
  8. Entfernen Sie die Dura mater sorgfältig mit einer Wolframnadel.
  9. Ziehen Sie Glasborosilikat-Mikropipetten (Außendurchmesser: 1,0 mm) als Aufnahmemikroelektroden mit einem Widerstand von 1-2 Mio.
  10. Legen Sie mit mechanischen Mikromanipulatoren zwei separate Aufnahmemikroelektroden, die mit 0,5 M NaCl gefüllt sind, in die Löcher ein (bei 60°, Abbildung 1B).

2. LFP-Aufnahmen in bilateralem M2 von Mäusen

  1. Senken Sie die linken und rechten Glaselektroden langsam in geeignete Koordinaten von bilateralem M2 (Abbildung 1C).
  2. Zur Qualitätskontrolle testen Sie den Widerstand jeder Elektrode mit dem Differenzverstärker, bevor Sie LFPs erfassen.
  3. Stellen Sie den Aufnahmevorgang auf 0,1 Hz-Hochpass und 1.000 Hz-Tiefpass mit 1.000-facher Verstärkung ein.
  4. Sammeln Sie digitalisierte Rohe LFP-Daten von mindestens 60 s spontanen Aktivitäten in stabilem Zustand, wobei Mäuse gleichmäßig mit einer Atemfrequenz von 2 Atemzügen pro Sekunde unter Anästhesie atmen.
  5. Nach der Aufnahme, heben Sie langsam die Elektroden aus dem Gehirn, dann einschläfern die Mäuse durch schnelle Zervixdislokation.
  6. Speichern Sie die Daten, und analysieren Sie sie offline.

3. Kreuzkorrelationsanalyse

  1. Klicken Sie auf Analyse - Wellenformkorrelation in der Analysesoftware, und importieren Sie die Daten.
  2. Parametereinstellungen
    1. Definieren Sie ein Wellenformkanalsignal als ersten Kanal und den anderen als Referenz. Breite als 2 und Offset als 1 (Abbildung 2A) festlegen.
    2. Legen Sie die Dauer beider LFPs für 100 s fest, indem Sie die Start- und Endzeit auswählen. Drücken Sie die Prozesstaste, um eine Kreuzkorrelationsanalyse durchzuführen (Abbildung 2B).
      HINWEIS: Gleichzeitige bilaterale Signale mit einer solchen Dauer wären lang genug, um neuronale spontane Aktivitäten zu zeigen und dadurch die grundlegenden Eigenschaften der Synchronisation zu offenbaren.
  3. Klicken Sie auf Datei - Exportieren unter, und speichern Sie dann die Kreuzkorrelationsergebnisse, die dem resultierenden Popupdiagramm im .txt-Format entsprechen.
  4. Öffnen Sie die .txt-Datei (Abbildung 2C), entfernen Sie die Korrelationswerte bei Zeitverzögerungen von 0 bis 0,01 s (da zwei kontinuierliche Gammawellen mindestens 0,01 s Intervall aufweisen), und durchschnittlich den Rest der Kreuzkorrelationsdaten im negativen Zeitverzögerungsteil oder -durchschnitt die übrigen Kreuzkorrelationsdaten im positiven Zeitverzögerungsteil.

4. Kohärenzanalyse

  1. Importieren und ausführen Sie die Daten in der Analysesoftware.
  2. Weisen Sie die beiden LFP-Signale als ersten und zweiten Wellenformkanäle separat zu. Legen Sie dann den Blockgrößenwert fest (Abbildung 3A).
    HINWEIS: Blockgröße bezeichnet die Anzahl der in der FFT verwendeten Datenpunkte. Je größer die Blockgröße, desto besser die Frequenzauflösung. Hier empfehlen wir, es als 4096 einzustellen.
  3. Verschieben Sie die gepunkteten Linien manuell, um sicherzustellen, dass die Zeitgenauigkeit für Signale in beiden Kanälen als gleicher Zeitraum festgelegt wird (Abbildung 3B). Drücken Sie die Schaltfläche Bereich hinzufügen, um den Bereich zu laden und eine Kohärenzanalyse durchzuführen.
  4. Klicken Sie auf Datei - Speichern unter , um die Kohärenzergebnisse zu speichern, die dem resultierenden Popup-Diagramm im .txt-Format entsprechen ( Abbildung3B).

Ergebnisse

Um zu sehen, ob die frühe AD-Pathologie die Fähigkeit der Hemisphären-Lateralisierung beeinträchtigt, führten wir bilaterale extrazelluläre LFP-Aufnahmen im linken und rechten M2 von APP/PS1-Mäusen und WT-Kontrollen (im Alter von 3-5 Monaten) durch und analysierten die Kreuzkorrelation dieser linken und rechte LFPs. Bei WT-Mäusen zeigten die Ergebnisse, dass sich die mittlere Korrelation zwischen linken und rechten LFPs bei positiven Zeitverzögerungen signifikant von der bei negativen Zeitverzögerungen untersch...

Diskussion

Wir berichten hier über das Verfahren zur in vivo bilateralen extrazellulären Aufzeichnung, zusammen mit der Analyse der Synchronisation von Dual-Regions-LFP-Signalen, die sowohl flexibel als auch einfach durchzuführen ist, um die Lateralisierung der Gehirnhälfte zu schätzen, sowie die Konnektivität, Richtungsfähigkeit oder Kopplung zwischen neuronalen Aktivitäten zweier Hirnbereiche. Dies kann weit verbreitet verwendet werden, um nicht nur gruppenneuronale Aktivitäten zu offenbaren, sondern auch einige...

Offenlegungen

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde durch Stipendien der National Natural Science Foundation of China (31771219, 31871170), der Wissenschafts- und Technologieabteilung von Guangdong (2013KJCX0054) und der Natural Science Foundation der Provinz Guangdong (2014A030313418, 2014A030313440).

Materialien

NameCompanyCatalog NumberComments
AC/DC Differential AmplifierA-M SystemsModel 3000
Analog Digital converterCambridge Electronic Design Ltd.Micro1401
Glass borosilicate micropipettesNanjing spring teaching experimental equipment company161230Outer diameter: 1.0mm
Microelectrode pullerNarishigePC-10
NaClGuangzhou Chemical Reagent Factory7647-14-5
Pin microelectrode holderWorld Precision Instruments, INC.MEH3SW10
Spike2 Cambridge Electronic Design Ltd.
StereomicroscopeZeiss435064-9020-000
Stereotaxic apparatus RWD Life Science68045
UrethaneSigma-Aldrich94300

Referenzen

  1. Goedert, M., Spillantini, M. G. A century of Alzheimer's disease. Science. 314 (5800), 777-781 (2006).
  2. Perrin, R. J., Fagan, A. M., Holtzman, D. M. Multimodal techniques for diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease. Nature. 461 (7266), 916-922 (2009).
  3. Cummings, B. J., Pike, C. J., Shankle, R., Cotman, C. W. Beta-amyloid deposition and other measures of neuropathology predict cognitive status in Alzheimer's disease. Neurobiology of aging. 17 (6), 921-933 (1996).
  4. Gordon, M. N., et al. Correlation between cognitive deficits and Abeta deposits in transgenic APP+PS1 mice. Neurobiology of aging. 22 (3), 377-385 (2001).
  5. Fitzpatrick, A. W. P., et al. Cryo-EM structures of tau filaments from Alzheimer's disease. Nature. 547 (7662), 185-190 (2017).
  6. Shankar, G. M., et al. Amyloid-beta protein dimers isolated directly from Alzheimer's brains impair synaptic plasticity and memory. Nature medicine. 14 (8), 837-842 (2008).
  7. Buchman, A. S., Bennett, D. A. Loss of motor function in preclinical Alzheimer's disease. Expert review of neurotherapeutics. 11 (5), 665-676 (2011).
  8. Arnold, S. E., Hyman, B. T., Flory, J., Damasio, A. R., Van Hoesen, G. W. The topographical and neuroanatomical distribution of neurofibrillary tangles and neuritic plaques in the cerebral cortex of patients with Alzheimer's disease. Cerebral cortex. 1 (1), 103-116 (1991).
  9. Giannakopoulos, P., Hof, P. R., Michel, J. P., Guimon, J., Bouras, C. Cerebral cortex pathology in aging and Alzheimer's disease: a quantitative survey of large hospital-based geriatric and psychiatric cohorts. Brain research. Brain research reviews. 25 (2), 217-245 (1997).
  10. Renteria, M. E. Cerebral asymmetry: a quantitative, multifactorial, and plastic brain phenotype. Twin research and human genetics : the official journal of the International Society for Twin Studies. 15 (3), 401-413 (2012).
  11. Derflinger, S., et al. Grey-matter atrophy in Alzheimer's disease is asymmetric but not lateralized. Journal of Alzheimer's disease : JAD. 25 (2), 347-357 (2011).
  12. Abdul Manan, H., Yusoff, A. N., Franz, E. A., Sarah Mukari, S. Z. Early and Late Shift of Brain Laterality in STG, HG, and Cerebellum with Normal Aging during a Short-Term Memory Task. ISRN neurology. 2013, 892072 (2013).
  13. Kim, S. G., et al. Functional magnetic resonance imaging of motor cortex: hemispheric asymmetry and handedness. Science. 261 (5121), 615-617 (1993).
  14. Bartolomeo, P., D'Erme, P., Perri, R., Gainotti, G. Perception and action in hemispatial neglect. Neuropsychologia. 36 (3), 227-237 (1998).
  15. Bartolomeo, P., et al. Right-side neglect in Alzheimer's disease. Neurology. 51 (4), 1207-1209 (1998).
  16. Thompson, P. M., et al. Tracking Alzheimer's disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 183-214 (2007).
  17. Cabeza, R., Anderson, N. D., Locantore, J. K., McIntosh, A. R. Aging gracefully: compensatory brain activity in high-performing older adults. NeuroImage. 17 (3), 1394-1402 (2002).
  18. Bellis, T. J., Nicol, T., Kraus, N. Aging affects hemispheric asymmetry in the neural representation of speech sounds. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 20 (2), 791-797 (2000).
  19. Jankowsky, J. L., et al. Co-expression of multiple transgenes in mouse CNS: a comparison of strategies. Biomolecular engineering. 17 (6), 157-165 (2001).
  20. Venegas, C., et al. Microglia-derived ASC specks cross-seed amyloid-beta in Alzheimer's disease. Nature. 552 (7685), 355-361 (2017).
  21. Busche, M. A., et al. Tau impairs neural circuits, dominating amyloid-beta effects, in Alzheimer models in vivo. Nat Neurosci. 22 (1), 57-64 (2019).
  22. Velazquez, R., et al. Maternal choline supplementation ameliorates Alzheimer's disease pathology by reducing brain homocysteine levels across multiple generations. Molecular Psychiatry. , (2019).
  23. Huo, Q., et al. Prefrontal Cortical GABAergic Dysfunction Contributes to Aberrant UP-State Duration in APP Knockout Mice. Cerebral Cortex. 27 (8), 4060-4072 (2017).
  24. Palop, J. J., et al. Aberrant excitatory neuronal activity and compensatory remodeling of inhibitory hippocampal circuits in mouse models of Alzheimer's disease. Neuron. 55 (5), 697-711 (2007).
  25. Ang, G., et al. Absent sleep EEG spindle activity in GluA1 (Gria1) knockout mice: relevance to neuropsychiatric disorders. Translational Psychiatry. 8 (1), 154 (2018).
  26. Funk, C. M., Honjoh, S., Rodriguez, A. V., Cirelli, C., Tononi, G. Local Slow Waves in Superficial Layers of Primary Cortical Areas during REM Sleep. Current Biology. 26 (3), 396-403 (2016).
  27. Gregoriou, G. G., Gotts, S. J., Zhou, H., Desimone, R. High-frequency, long-range coupling between prefrontal and visual cortex during attention. Science. 324 (5931), 1207-1210 (2009).
  28. Zheng, C., Bieri, K. W., Hsiao, Y. T., Colgin, L. L. Spatial Sequence Coding Differs during Slow and Fast Gamma Rhythms in the Hippocampus. Neuron. 89 (2), 398-408 (2016).
  29. Freeman, W. J., Holmes, M. D., West, G. A., Vanhatalo, S. Fine spatiotemporal structure of phase in human intracranial EEG. Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology. 117 (6), 1228-1243 (2006).
  30. Fries, P. Rhythms for Cognition: Communication through Coherence. Neuron. 88 (1), 220-235 (2015).
  31. Cardin, J. A., et al. Driving fast-spiking cells induces gamma rhythm and controls sensory responses. Nature. 459 (7247), 663-667 (2009).
  32. Verret, L., et al. Inhibitory interneuron deficit links altered network activity and cognitive dysfunction in Alzheimer model. Cell. 149 (3), 708-721 (2012).
  33. Ahlbeck, J., Song, L., Chini, M., Bitzenhofer, S. H., Hanganu-Opatz, I. L. Glutamatergic drive along the septo-temporal axis of hippocampus boosts prelimbic oscillations in the neonatal mouse. Elife. 7, (2018).
  34. Spellman, T., et al. Hippocampal-prefrontal input supports spatial encoding in working memory. Nature. 522 (7556), 309-314 (2015).
  35. Vandecasteele, M., et al. Optogenetic activation of septal cholinergic neurons suppresses sharp wave ripples and enhances theta oscillations in the hippocampus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111 (37), 13535-13540 (2014).
  36. Seidenbecher, T., Laxmi, T. R., Stork, O., Pape, H. C. Amygdalar and hippocampal theta rhythm synchronization during fear memory retrieval. Science. 301 (5634), 846-850 (2003).
  37. Zitnik, G. A., Curtis, A. L., Wood, S. K., Arner, J., Valentino, R. J. Adolescent Social Stress Produces an Enduring Activation of the Rat Locus Coeruleus and Alters its Coherence with the Prefrontal Cortex. Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. 41 (5), 1376-1385 (2015).
  38. Rogers, L. J., Zucca, P., Vallortigara, G. Advantages of having a lateralized brain. Proceedings. Biological sciences / The Royal Society. 271, 420-422 (2004).
  39. Vallortigara, G. The evolutionary psychology of left and right: costs and benefits of lateralization. Developmental psychobiology. 48 (6), 418-427 (2006).
  40. MacNeilage, P. F., Rogers, L. J., Vallortigara, G. Origins of the left, right brain. Scientific American. 301 (1), 60-67 (2009).
  41. Habas, P. A., et al. Early folding patterns and asymmetries of the normal human brain detected from in utero MRI. Cerebral cortex. 22 (1), 13-25 (2012).
  42. Dennis, N. A., Kim, H., Cabeza, R. Effects of aging on true and false memory formation: an fMRI study. Neuropsychologia. 45 (14), 3157-3166 (2007).
  43. Cabeza, R., et al. Task-independent and task-specific age effects on brain activity during working memory, visual attention and episodic retrieval. Cerebral cortex. 14 (4), 364-375 (2004).
  44. Cherbuin, N., Reglade-Meslin, C., Kumar, R., Sachdev, P., Anstey, K. J. Mild Cognitive Disorders are Associated with Different Patterns of Brain asymmetry than Normal Aging: The PATH through Life Study. Frontiers in psychiatry / Frontiers Research Foundation. 1, 11 (2010).
  45. Jankowsky, J. L., et al. Mutant presenilins specifically elevate the levels of the 42 residue beta-amyloid peptide in vivo: evidence for augmentation of a 42-specific gamma secretase. Human molecular genetics. 13 (2), 159-170 (2004).
  46. Radde, R., et al. Abeta42-driven cerebral amyloidosis in transgenic mice reveals early and robust pathology. EMBO reports. 7 (9), 940-946 (2006).
  47. Lacor, P. N., et al. Abeta oligomer-induced aberrations in synapse composition, shape, and density provide a molecular basis for loss of connectivity in Alzheimer's disease. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 27 (4), 796-807 (2007).

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