Wir danken Dr. Chris Rogers (Tufts University) für die Programmierung und Manuskript Anregungen. Wir danken Alex Giuliano und Deborah Lee für Video-Produktion zu unterstützen. Finanzierung durch ein NSF Graduate Research Fellowship und einer ONR MURI in der Synthetischen Biologie zur Verfügung gestellt.

1. Aufbau der Roboter-Modell <ol><li> Wählen Sie ein Modell Organismus zu studieren, das ist in der Literatur neuroethologischen vertreten. Wirbellose Regel machen gute Kandidaten, weil ihre relativ einfache Nervensysteme gut studiert haben und werden vor allem von den angeborenen Reflexen besteht. Wir zeigen diesen Ansatz mit der amerikanischen Hummer, Homarus americanus. </li><li> Wählen Sie gut untersucht reflexive Verhaltensweisen für die Modellierung Zwecke. Wir haben die Antworten auf Hummers antennal Biegung und Klaue Beule Erkennung gewählt, da das Tier reflexartig reagiert auf Biegen von Antennen zu rheotaxis (Orientierung, um den Wasserfluss) entlocken, während Klaue Kontakte vermitteln Hindernisvermeidung. Einfache Reflexe unter Berufung auf kreuzenden neuronalen Verbindungen von bilateral symmetrisch Sensoren sind gut für diese Art von Studie 1 geeignet. </li><li> Erstellen oder wählen Sie einen Roboter-Plattform mit geeigneten Sensoren für die ausgewählten Verhaltensweisen, um die neuronalen laufenNetzwerk-Simulation. Während eine dedizierte Roboter wie RoboLobster 12 oder der Sprawl (Kakerlake) Roboter-Familie 13 aufgebaut sein kann, hier benutzen wir eines kommerziell erhältlichen Kits, um die experimentellen Prozess beschleunigen. Der LEGO Mindstorms NXT 2.0 Kit und bietet Vorlagen, modulare Komponenten und Sensoren hergestellt, ermöglicht die schnelle physische Konstruktion des Roboters. </li><li> Wählen Sie bauen oder Sensoren, um die Modalitäten der Verhaltensweisen in Schritt 1.2 ausgewählt entsprechen. Sensoren aus dem LEGO Mindstorms-Kit kann Premade verwendet werden oder Homebrew-Sensoren 14,15 konstruiert werden. Wir haben das mitgelieferte LEGO Berührungssensor und eine benutzerdefinierte antennal Biegesensor bestehend aus einem FlexPoint Biegesensor gespleißt einem NXT-Anschluss ausgewählt. Um eine benutzerdefinierte resistive Stecker bauen, schneiden eine NXT-Anschluss Draht und löten die schwarzen und weißen Kabel an die Leitungen des Sensors. </li><li> Verwenden bisher veröffentlichten Studien neuroethologischen zu finden oder zu entwickeln, eine hypothetische neuronales Netz zur Modellierung purposes. Die Literatur hat verschiedene neuronale Netze vorgeschlagen, um das Verhalten in verschiedenen Modellorganismen zu erklären, von Hummern 16 bis 17 Neunauge. Funktionelle neuronale Einheiten sollten identifiziert und ihre synaptischen Verbindungen theoretisiert. Novel neuroethologischen Experimente können auch entwickelt und umgesetzt werden, wenn die Umstände es erlauben Labor. </li></ol> 2. Programmierung des Nervensystems <ol><li> LabVIEW-Software zusammen mit der LabVIEW-Modul für LEGO MINDSTORMS NXT auf Virtual Instruments (VIs), die für eine mathematische Gleichungen Neuron und Synapse Modell laufen zu schaffen. Während jede veröffentlichte Modell kann verwendet werden, empfehlen wir die diskrete Zeit map-based (DTM) Modell 18. Dies ermöglicht recheneffizienten Echtzeitbetrieb und gleichzeitig eine Vielzahl von neuronalen Feuerungsleistung Regime. Zwei Steuerparameter, alpha und Sigma, kann die Dynamik des simulierten Neuronen zu unterschiedlichen neuronalen Ausgang einschließlich toni erzeugenc Schmettern, chaotischen Feuern, Bersten und intrinsische Stille. LabVIEW VIs für LEGO Mindstorms für dieses Neuron-Modell finden Sie im Internet hier: <a href="http://myfiles.neu.edu/blustein.d/neurobots" target="_blank">http://myfiles.neu.edu/blustein.d/neurobots</a> </li><li> Platz VIs in einer While-Schleife, so dass das Netzwerk iterativ aktualisieren. </li><li> Verbinden präsynaptischen Neuron Spike Ausgänge über Synapsen postsynaptischen Neuronen. </li><li> Pass iterativ Aktualisieren von Parametern durch Schieberegister zur nächsten Berechnung Zyklus. Die DTM Modell Updates schnell (x) und langsame (y) dynamische Variablen, die in die nächste Iteration der Berechnungen übergeben werden. </li><li> Set Synapse Parameter Netzwerk Eigenschaften definieren. Für jede Synapse sind die synaptischen Stärke (gsyn), der Relaxation (Gamma) und die Umkehrung Potential (xrp) Koeffizienten in den DTM Modellgleichungen die synaptische Verhalten bestimmen. Der Wert ist ein Multi gsynZange, die die Größe der synaptischen aktuellen Effekt von einem Spike Veranstaltung, im Bereich von 0,0 (kein Effekt) bis 1,0 (100% Wirkung) bestimmt. Die Gamma-Wert ist ein Multiplikator, der die Geschwindigkeit des Zerfalls der synaptischen Stroms bestimmt, unabhängig von der Spitze Ereignisse, im Bereich von 0,0 (vollständige Zerfall) bis 1,0 (kein Zerfall). Der Wert xrp bestimmt die Höhe der Erregung oder Hemmung der Synapse, Werte typischerweise im Bereich von -3,0 bis 3,0 mit positiven Werten, die Anregung und negative Werte darstellen Hemmung. Die Werte können für Ihre spezifische Netzwerk Eigenschaften abgestimmt werden. Hier verwenden wir die folgenden Einstellungen: Gamma = 0,95, gsyn = 0,60 und xrp = 2,2 (erregende Synapse) oder -1.8 (hemmende Synapse). </li><li> Stellen alpha und sigma Regelparameter zur Grundlinie Neuronen-Aktivität ändern. Die Dynamik des Modells für vielfältige Steuerungsaufgaben Parameter werden an anderer Stelle ausführlich beschrieben, aber in der Regel 18, alpha </em&gt; &lt;4 erzeugt eigensicheren silent neuronale Aktivität für niedrige Sigma-Werte oder Tonic Spick für hohe Sigma-Werte. Der Übergang zwischen &quot;niedrig&quot; und &quot;hoch&quot; Sigma-Werte erfolgt in der Regel zwischen -1.0 und 1.0 in Abhängigkeit von der Alpha-Wert. Sprengung des Neuronen-Aktivität ist für alpha produziert&gt; 4 bei Sigma-Werte nahe Null sind. Hier verwenden wir alpha = 4.05 und sigma = -3.10. </li><li> LabVIEW VIs zur Eingabe Sensor-Informationen in Ihrem Netzwerk. Für Sensoren versehen, sind die VIs bereits innerhalb der Mindstorms LabVIEW-Modul zur Verfügung. Für benutzerdefinierte resistive Sensoren, verwenden Sie den Lichtsensor VI als Programmierumgebung. Informationen über das Erstellen von Homebrew-Sensoren können an anderer Stelle 14 gefunden werden. </li><li> Legen grafische Diagramme auf der Frontplatte des LabVIEW-Programm, um neuronale Aktivität zu visualisieren. </li><li> Vorübergehend ersetzen Sensoreingänge mit Frontplatte Schaltkästen, um manuell zu manipulieren den SensorInformationen gehen an das neuronale Netzwerk. </li><li> Führen Sie das neuronale Netzwerk und der manuellen Einstellung der Bedienelemente auf der Vorderseite zu vielfältigen sensorischen Input zu präsentieren. Bestätigen Sie, dass das Netzwerk qualitativ fungiert als bei bekannten Bedingungen vorhergesagt. </li><li> Passen Sie das Netzwerk als durch Änderung der Neuronen und Synapsen Parameter benötigt. Erste Versuche zur Optimierung sollte das Netzwerk, indem synaptischen Stärke (gsyn) der verschiedenen Synapsen erfolgen. Andere Parameter können müssen ebenfalls angepasst werden. </li><li> Sobald die Netzwerk-Funktionen mit qualitative Genauigkeit, ersetzen Sie die Frontplatte Schaltkästen mit dem Sensor-VIs. </li></ol> 3. Nervous System Simulation Testing <ol><li> Einrichten einer kontrollierten Umgebung, in der die Tier-und den Roboter unter ähnlichen Bedingungen zu beobachten. Wir verwenden einen rechteckigen Behälter mit Felsen Hindernisse (Abbildung 1). Der Tank entleert, um die LEGO Roboter im gleichen Raum unterzubringen. </li><li> Berg avideo Kamera Overhead zur Erfassung der Tier / Roboter Verhalten. Stellen Sie sicher, der Kontrast zwischen dem Motiv und Hintergrund ist hoch, für die automatische Tracking ermöglichen. Wir malten den Boden des Testtank weiß. </li><li> Legen Sie das Tier in der kontrollierten Umgebung und Video-Aufzeichnung das Verhalten. Achten Sie darauf, die sensorischen Fähigkeiten der Hummer mit denen der Roboter passen zu begrenzen. Hier beschränken wir die Hummers sensorischen Fähigkeiten durch das Abdecken der Augen mit einer Aluminiumfolie Maske und deafferenting Chemorezeptoren mit Süßwasser-19. </li><li> Passen Sie die Umgebung, um ein LEGO-Roboter (Entfernen von Wasser, falls erforderlich) zu entsprechen, und führen Sie den Roboter in der gleichen kontrollierten Umgebung. </li><li> Verwenden Sie ein MATLAB-Skript automatisch zu verfolgen, die Markierungen auf den Proben. Wir verwenden MouseLabTracker 20. </li><li> Erstellen und Vergleichen Vektor Plots der Tier-und Roboter-Bewegungen. </li><li> Ändern Sie das Nervensystem und wiederholen Sie die Schritte 3.3-3.6, wie verschiedene Aspekte der elektronischen beobachtenNervensystem betrifft das Verhalten des Roboters. Hier passen wir die synaptischen Stärke zwischen den Klauen Beule Sensor Neuronen und des motorischen Systems und Monitor Roboter Leistung im Vergleich zu der eines Hummer. Alternativ können die sensorischen Bedingungen im Testarena modifiziert werden und die Effekte in Roboter und Tier beobachtet. Zum Beispiel könnte die Arena hier beschriebenen verschiedenen Wassermengen unterzogen werden. </li></ol>

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	<li>Braitenberg, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Taxis,+kinesis+and+decussation.">Taxis, kinesis and decussation.</a> Prog. in Brain Res. 17, 210-222 (1965).</li><li>Schregardus, D. S., Pieneman, A. W., Ter Maat, A., Jansen, R. F., Brouwer, F., Gahr, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+lightweight+telemetry+system+for+recording+neuronal+activity+in+freely+behaving+small+animals.">A lightweight telemetry system for recording neuronal activity in freely behaving small animals.</a> Journal of Neuroscience Methods. 155 (1), 62-71 (2006).</li><li>Kagaya, K., Takahata, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Readiness+discharge+for+spontaneous+initiation+of+walking+in+crayfish.">Readiness discharge for spontaneous initiation of walking in crayfish.</a> Journal of Neuroscience. 30 (4), 1348-1362 (2010).</li><li>Schrameck, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Crayfish+Swimming:+Alternating+Motor+Output+and+Giant+Fiber+Activity.">Crayfish Swimming: Alternating Motor Output and Giant Fiber Activity.</a> Science. 169 (3946), 698-700 (1970).</li><li>Kanz, J. E., Eberly, L. B., Cobbs, J. S., Pinsker, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+correlates+of+siphon+withdrawal+in+freely+behaving+Aplysia.">Neuronal correlates of siphon withdrawal in freely behaving Aplysia.</a> J. Neurophysiol. 42 (6), 1538-1556 (1979).</li><li>Webb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validating+biorobotic+models.">Validating biorobotic models.</a> Journal of Neural Engineering. 3, 1-20 (2006).</li><li>Wessnitzer, J., Asthenidis, A., Petrou, G., Webb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+cricket-controlled+robot+orienting+towards+a+sound+source.">A cricket-controlled robot orienting towards a sound source.</a> Proceedings of the 12th Annual conference on Towards autonomous robotic systems. , 1-12 (2011).</li><li>Grasso, F., Atema, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integration+of+flow+and+chemical+sensing+for+guidance+of+autonomous+marine+robots+in+turbulent+flows.">Integration of flow and chemical sensing for guidance of autonomous marine robots in turbulent flows.</a> Environ. Fluid Mech. 2 (1), 95-114 (2002).</li><li>Westphal, A., Rulkov, N. F., Ayers, J., Brady, D., Hunt, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controlling+a+lamprey-based+robot+with+an+electronic+nervous+system.">Controlling a lamprey-based robot with an electronic nervous system.</a> Smart Struct. and Systems. 8 (1), 39-52 (2011).</li><li>Chao, Z. C., Bakkum, D. J., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shaping+embodied+neural+networks+for+adaptive+goal-directed+behavior.">Shaping embodied neural networks for adaptive goal-directed behavior.</a> PLoS Computational Biology. 4 (3), e1000042 (2008).</li><li>Blustein, D., Schultheis, K., Ayers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Building+nervous+systems+for+robots:+an+interactive+and+collaborative+neuroscience+curriculum.">Building nervous systems for robots: an interactive and collaborative neuroscience curriculum.</a> , (2011).</li><li>Ayers, J., Blustein, D., Westphal, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Conserved+Biomimetic+Control+Architecture+for+Walking,+Swimming+and+Flying+Robots.">A Conserved Biomimetic Control Architecture for Walking, Swimming and Flying Robots.</a> Lect. Notes on Artif. Intelli. 7375, 1-12 (2012).</li><li>Cowan, N., Ma, E., Cutkosky, M., Full, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Biologically+Inspired+Passive+Antenna+for+Steering+Control+of+a+Running+Robot.">A Biologically Inspired Passive Antenna for Steering Control of a Running Robot.</a> , 541-550 (2003).</li><li>Gasperi, M., Hurbain, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Extreme NXT: Extending the LEGO MINDSTORMS NXT to the Next Level. , (2007).</li><li>Gasperi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> LabVIEW for LEGO MINDSTORMS NXT. , (2008).</li><li>Kennedy, D., Davis, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+27+Organization+of+invertebrate+motor+systems.">Chapter 27 Organization of invertebrate motor systems.</a> Handbook of Physiology. 1, 1023-1088 (1977).</li><li>Buchanan, J., Grillner, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Newly+identified+"glutamate+interneurons"+and+their+role+in+locomotion+in+the+lamprey+spinal+cord.">Newly identified "glutamate interneurons" and their role in locomotion in the lamprey spinal cord.</a> Science. 236 (4799), 312-314 (1987).</li><li>Rulkov, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+of+spiking-bursting+neural+behavior+using+two-dimensional+map.">Modeling of spiking-bursting neural behavior using two-dimensional map.</a> Physical Review E. 65, (2002).</li><li>Derby, C. D., Atema, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Narrow-spectrum+chemoreceptor+cells+in+the+walking+legs+of+the+lobster,+Homarus+americanus:+Taste+specialists.">Narrow-spectrum chemoreceptor cells in the walking legs of the lobster, Homarus americanus: Taste specialists.</a> Journal of Comparative Physiology A. 146 (2), 181-189 (1982).</li><li>Tort, A. B. L., Neto, W. P., Amaral, O. B., Kazlauckas, V., Souza, D. O., Lara, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple+webcam-based+approach+for+the+measurement+of+rodent+locomotion+and+other+behavioural+parameters.">A simple webcam-based approach for the measurement of rodent locomotion and other behavioural parameters.</a> Journal of Neuroscience Methods. 157 (1), 91-97 (2006).</li><li>Huxley, T. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Crayfish, An Introduction to the Study of Zoology. , (1880).</li><li>Blustein, D., Ayers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+conserved+network+for+control+of+arthropod+exteroceptive+optical+flow+reflexes+during+locomotion.">A conserved network for control of arthropod exteroceptive optical flow reflexes during locomotion.</a> Lect. Notes on Artif. Intelli. 6226, 72-81 (2010).</li><li>Webb, B., Scutt, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple+latency-dependent+spiking-neuron+model+of+cricket+phonotaxis.">A simple latency-dependent spiking-neuron model of cricket phonotaxis.</a> Biological Cybernetics. 82 (3), 247-269 (2000).</li><li>Demarse, T. B., Wagenaar, D. A., Blau, A. W., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Neurally+Controlled+Animat:+Biological+Brains+Acting+with+Simulated+Bodies.">The Neurally Controlled Animat: Biological Brains Acting with Simulated Bodies.</a> Autonomous Robots. 11 (3), 305-310 (2001).</li><li>Novellino, A., D'Angelo, P., Cozzi, L., Chiappalone, M., Sanguineti, V., Martinoia, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Connecting+neurons+to+a+mobile+robot:+an+in+vitro+bidirectional+neural+interface.">Connecting neurons to a mobile robot: an in vitro bidirectional neural interface.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. , 12725 (2007).</li></ol>

Die Autoren erklären, dass sie keine finanziellen Interessen haben.

Bei der Einleitung biorobotic Nervensystem Simulation Experimente, es gibt ein paar wichtige Leitlinien zu folgen. Die Wahl des richtigen Modells Organismus ist entscheidend: wählen Sie ein Organismus, der leicht zu erhalten und zu pflegen ist. Wirbellose sind ideal, weil sie in der Regel nicht erforderlich institutionellen Genehmigung für Experimente und ihre Tierhaltung Bedürfnisse sind oft weniger anspruchsvoll als die der Wirbeltiere. Aus wissenschaftlicher Sicht ist es sinnvoll, ein Tier, das eine etablierte neu...

Neurophysiologische Untersuchungen in den letzten 100 Jahren enorm unser Wissen über das Nervensystem Struktur und Funktion erweitert. Allerdings hat die Mehrheit der Nervensystem Forschung bislang auf die Verwendung von isolierten Präparaten oder zurückhaltend Untertanen verlassen. Zwar gibt es viele erfolgreiche Bemühungen um die neuronale Aktivität von frei lebenden Tier 2-5 aufnehmen, stellt die biorobotic Ansatz ein wertvolles Werkzeug für Nervensystem Manipulation ermöglichen, um zu testen Systemebene Neurowissenschaften Hypothesen 6. Simulierte Nervensysteme, die auf Roboter kann experimentell manipuliert werden und ermöglichen die Erweiterung der Software-Modellierung der physischen Welt. Dieser Ansatz wurde auch in der akademischen Welt 7,8 umgesetzt, aber der Prozess des Aufbaus eine biomimetische Roboter zum Testen von Hypothesen kann teuer und zeitaufwändig sein. Wir präsentieren eine Methode, um die biorobotic Ansatz unter Verwendung eines handelsüblichen Robotik k ausführenes (LEGO Mindstorms NXT 2.0). Das Ziel dieser Methode ist es, eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Systeme Ebene Neurowissenschaften Hypothesen über Roboter 9 oder bio-hybriden 10 verkörpert neuronalen Netzes Simulationen testen bereitzustellen. Beschleunigung des Prozesses vom Hypothese zu experimentieren verbessert Produktivität in der Forschung. Die einfache LEGO Mindstorms-Plattform bietet eine Testumgebung für biomimetische Sensoren und neuronale Netze, die wir mit den amerikanischen Hummer (Homarus americanus) demonstrieren als Modellorganismus. Das Verfahren bietet auch eine leistungsfähige Hands-on-pädagogisches Werkzeug im Klassenzimmer als Studenten entwerfen und zu manipulieren Nervensystem für ihre eigenen Roboter 11.

designing and implementing nervous system simulations on lego robots

Wir präsentieren eine Methode, um die handelsüblichen LEGO Mindstorms NXT Roboter Plattform nutzen, um Systeme Ebene Neurowissenschaften Hypothesen zu testen. Der erste Schritt des Verfahrens ist es, ein Nervensystem Simulation der spezifischen reflexive Verhaltensweisen eines geeigneten Modells Organismus zu entwickeln, hier benutzen wir den amerikanischen Hummer. Exterozeptiven Reflexe von kreuzenden (Kreuzung) neuronalen Verbindungen vermittelt werden eines Tieres Taxis zu oder weg von einem Stimulus durch Braitenberg beschrieben und sind besonders gut geeignet für die Untersuchung mit dem NXT-Plattform zu erklären. 1 Das Nervensystem Simulation programmiert wird mithilfe von LabVIEW-Software auf dem LEGO Mindstorms Plattform. Sobald das Nervensystem richtig abgestimmt wird, werden Verhaltensexperimente am Roboter und am Tier unter identischen Umgebungsbedingungen ausgeführt. Durch die Steuerung der sensorischen Milieu von den Proben erlebt, können Unterschiede in Verhaltens-Ausgänge beobachtet werden. Diese Unterschiede können auf bestimmte deficienc hinweisenies im Nervensystem Modell und dienen dazu, die Iteration des Modells für das jeweilige Verhalten unter Studie zu informieren. Diese Methode ermöglicht die experimentelle Manipulation von elektronischen Nervensystem und dient als eine Möglichkeit, Neurowissenschaften Hypothesen speziell in Bezug auf die neurophysiologischen Grundlagen der einfachen angeborenen reflexive Verhaltensweisen zu erforschen. Der LEGO Mindstorms NXT-Kit bietet eine kostengünstige und effiziente Plattform, auf der vorläufigen biomimetische Roboter-Steuerung Systeme testen. Der Ansatz ist auch für die High-School-Klassenzimmer geeignet, um als Grundlage für einen Aufschlag hands-on inquiry-based Biorobotik Lehrplan.

Eingaben von einem Hummer Krallen in sein Nervensystem vermitteln Hindernis Verhandlung in einer neuen Umgebung. Abbildung 1 zeigt einen Screenshot des Videos verwendet werden, um das Verhalten eines LEGO-Roboter (Abbildung 1A) und einem Hummer (Abbildung 1B) im Test Arena analysieren. Der Test wurde Arena zwischen Tier und Roboter Tests, außer dass das Wasser aus dem Tank für den Roboter Studien entleert unverändert. Video-Tracking-Ergeb...

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Designing and Implementing Nervous System Simulations on LEGO Robots

Ein Ansatz zur Modellierung neuronalen Netzes auf der LEGO Mindstorms Robotik-Plattform vorgestellt. Das Verfahren stellt ein Simulationstool für wirbellose neurowissenschaftlichen Forschung sowohl in der Forschung Labor und Klassenzimmer. Diese Technik ermöglicht die Untersuchung von biomimetischen Prinzipien Robotersteuerung.

Entwerfen und Implementieren von Nervous System Simulationen auf LEGO Roboter

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step ...

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

14.9K Aufrufe.  Northeastern University. Ein Ansatz zur Modellierung neuronalen Netzes auf der LEGO Mindstorms Robotik-Plattform vorgestellt. Das Verfahren stellt ein Simulationstool für wirbellose neurowissenschaftlichen Forschung sowohl in der Forschung Labor und Klassenzimmer. Diese Technik ermöglicht die Untersuchung von biomimetischen Prinzipien Robotersteuerung.

Serie: Designing and Implementing Nervous System Simulations on LEGO Robots

Visualization of the Embryonic Nervous System in Whole-mount Drosophila Embryos

The Drosophila embryo is an attractive model system for investigating the cellular and molecular basis of neuronal development. Here we describe the procedure for the visualization of Drosophila embryonic nervous system using antibodies to neuronal proteins. Since the entire embryonic peripheral nervous and central nervous systems are well characterized at the level of individual cells (Dambly-Chaudi&egrave;re et al., 1986; Bodmer et al., 1987; Bodmer et al., 1989), any aberrations to these systems can be easily identified using antibodies to different neuronal proteins. The developing embryos are collected at certain times to ensure that the embryos are in the proper developmental stages for visualization. After collection, the outer layers of the embryo, the chorion membrane and the vitelline envelope that surrounds the embryo, are removed before fixation. Embryos are then incubated with neuronal antibodies and visualized using fluorescently labeled secondary antibodies. Embryos at stages 12-17 are visualized to access the embryonic nervous system. At stage 12 the CNS germ band starts shortening and by stage 15 the definitive pattern of the commissure has been achieved. By stage 17 the CNS contracts and the PNS is fully developed (Campos-Ortega et al. 1985). Thus changes in the pattern of the PNS and CNS can be easily observed during these developmental stages.

Visualization of the Embryonic Nervous System in Whole-mount Drosophila Embryos

We describe the procedure to prepare staged Drosophila embryos for the visualization of the embryonic nervous system during embryogenesis.

Visualisierung des embryonalen Nervensystems in Whole-mount Drosophila Embryos

The Drosophila embryo is an attractive model system for investigating the cellular and molecular basis of neuronal development. Here we describe the ...

Forschung

Neurowissenschaften

Production of Lentiviral Vectors for Transducing Cells from the Central Nervous System

Efficient gene delivery in the central nervous system (CNS) is important in studying gene functions, modeling neurological diseases and developing therapeutic approaches. Lentiviral vectors are attractive tools in transduction of neurons and other cell types in CNS as they transduce both dividing and non-dividing cells, support sustained expression of transgenes, and have relatively large packaging capacity and low toxicity 1-3. Lentiviral vectors have been successfully used in transducing many neural cell types in vitro 4-6 and in animals 7-10.
Great efforts have been made to develop lentiviral vectors with improved biosafety and efficiency for gene delivery. The current third generation replication-defective and self-inactivating (SIN) lentiviral vectors are depicted in Figure 1. The required elements for vector packaging are split into four plasmids. In the lentiviral transfer plasmid, the U3 region in the 5' long terminal repeat (LTR) is replaced with a strong promoter from another virus. This modification allows the transcription of the vector sequence independent of HIV-1 Tat protein that is normally required for HIV gene expression 11. The packaging signal (&Psi;) is essential for encapsidation and the Rev-responsive element (RRE) is required for producing high titer vectors. The central polypurine tract (cPPT) is important for nuclear import of the vector DNA, a feature required for transducing non-dividing cells 12. In the 3' LTR, the cis-regulatory sequences are completely removed from the U3 region. This deletion is copied to 5' LTR after reverse transcription, resulting in transcriptional inactivation of both LTRs. Plasmid pMDLg/pRRE contains HIV-1 gag/pol genes, which provide structural proteins and reverse transcriptase. pRSV-Rev encodes Rev which binds to the RRE for efficient RNA export from the nucleus. pCMV-G encodes the vesicular stomatitis virus glycoprotein (VSV-G) that replaces HIV-1 Env. VSV-G expands the tropism of the vectors and allows concentration via ultracentrifugation 13. All the genes encoding the accessory proteins, including Vif, Vpr, Vpu, and Nef are excluded in the packaging system. The production and manipulation of lentiviral vectors should be carried out according to NIH guidelines for research involving recombinant DNA (<a href="http://oba.od.nih.gov/oba/rac/Guidelines/NIH_Guidelines.pdf" target="_blank">http://oba.od.nih.gov/oba/rac/Guidelines/NIH_Guidelines.pdf</a>). An approval from individual Institutional Biological and Chemical Safety Committee may be required before using lentiviral vectors. Lentiviral vectors are commonly produced by cotransfection of 293T cells with lentiviral transfer plasmid and the helper plasmids encoding the proteins required for vector packaging. Many lentiviral transfer plasmids and helper plasmids can be obtained from Addgene, a non-profit plasmid repository (<a href="http://www.addgene.org/" target="_blank">http://www.addgene.org/</a>). Some stable packaging cell lines have been developed, but these systems provide less flexibility and their packaging efficiency generally declines over time 14, 15. Commercially available transfection kits may support high efficiency of transfection 16, but they can be very expensive for large scale vector preparations. Calcium phosphate precipitation methods provide highly efficient transfection of 293T cells and thus provide a reliable and cost effective approach for lentiviral vector production.
In this protocol, we produce lentiviral vectors by cotransfection of 293T cells with four plasmids based on the calcium phosphate precipitation principle, followed by purification and concentration with ultracentrifugation through a 20% sucrose cushion. The vector titers are determined by fluorescence- activated cell sorting (FACS) analysis or by real time qPCR. The production and titration of lentiviral vectors in this protocol can be finished with 9 days. We provide an example of transducing these vectors into murine neocortical cultures containing both neurons and astrocytes. We demonstrate that lentiviral vectors support high efficiency of transduction and cell type-specific gene expression in primary cultured cells from CNS.

In this protocol we describe production, purification and titration of lentiviral vectors. We provide an example of lentiviral vector-mediated gene delivery in primary cultured neurons and astrocytes. Our methods may also apply to other cell types in vitro and in vivo.

Die Produktion von lentiviralen Vektoren für die Transduktion von Zellen aus dem Zentralen Nervensystems

Efficient gene delivery in the central nervous system (CNS) is important in studying gene functions, modeling neurological diseases and developing ...

Labeling of Single Cells in the Central Nervous System of Drosophila melanogaster

In this article we describe how to individually label neurons in the embryonic CNS of Drosophila melanogaster by juxtacellular injection of the lipophilic fluorescent membrane marker DiI. This method allows the visualization of neuronal cell morphology in great detail. It is possible to label any cell in the CNS: cell bodies of target neurons are visualized under DIC optics or by expression of a fluorescent genetic marker such as GFP. After labeling, the DiI can be transformed into a permanent brown stain by photoconversion to allow visualization of cell morphology with transmitted light and DIC optics. Alternatively, the DiI-labeled cells can be observed directly with confocal microscopy, enabling genetically introduced fluorescent reporter proteins to be colocalised. The technique can be used in any animal, irrespective of genotype, making it possible to analyze mutant phenotypes at single cell resolution.

Labeling of Single Cells in the Central Nervous System of Drosophila melanogaster

We present a technique for labeling single neurons in the central nervous system (CNS) of Drosophila embryos, which allows the analysis of neuronal morphology by either transmitted light or confocal microscopy.

Beschriften einzelner Zellen im zentralen Nervensystem<em&gt; Drosophila melanogaster</em

In this  article we describe how to individually label neurons in the embryonic CNS of Drosophila melanogaster by juxtacellular injection of the ...

Neural Circuit Recording from an Intact Cockroach Nervous System

The cockroach ventral nerve cord preparation is a tractable system for neuroethology experiments, neural network modeling, and testing the physiological effects of insecticides. This article describes the scope of cockroach sensory modalities that can be used to assay how an insect nervous system responds to environmental perturbations. Emphasis here is on the escape behavior mediated by cerci to giant fiber transmission in Periplaneta americana. This in situ preparation requires only moderate dissecting skill and electrophysiological expertise to generate reproducible recordings of neuronal activity. Peptides or other chemical reagents can then be applied directly to the nervous system in solution with the physiological saline. Insecticides could also be administered prior to dissection and the escape circuit can serve as a proxy for the excitable state of the central nervous system. In this context the assays described herein would also be useful to researchers interested in limb regeneration and the evolution of nervous system development for which P. americana is an established model organism.

This article describes the cockroach ventral nerve cord dissection and extracellular recordings from the cercal nerve and connectives. Evoked responses are generated by electrical stimulation of the cercal nerve or direct mechanical stimulation of the cerci.

Neuronalen Schaltkreis-Aufnahme von einem intakten Nervensystem Schabe

The cockroach ventral nerve cord preparation is a tractable system for neuroethology experiments, neural network modeling, and testing the physiological ...

In vivo Optogenetic Stimulation of the Rodent Central Nervous System

The ability to probe defined neural circuits in awake, freely-moving animals with cell-type specificity, spatial precision, and high temporal resolution has been a long sought tool for neuroscientists in the systems-level search for the neural circuitry governing complex behavioral states. Optogenetics is a cutting-edge tool that is revolutionizing the field of neuroscience and represents one of the first systematic approaches to enable causal testing regarding the relation between neural signaling events and behavior. By combining optical and genetic approaches, neural signaling can be bi-directionally controlled through expression of light-sensitive ion channels (opsins) in mammalian cells. The current protocol describes delivery of specific wavelengths of light to opsin-expressing cells in deep brain structures of awake, freely-moving rodents for neural circuit modulation. Theoretical principles of light transmission as an experimental consideration are discussed in the context of performing in vivo optogenetic stimulation. The protocol details the design and construction of both simple and complex laser configurations and describes tethering strategies to permit simultaneous stimulation of multiple animals for high-throughput behavioral testing.

In vivo Optogenetic Stimulation of the Rodent Central Nervous System

Optogenetics has become a powerful tool for use in behavioral neuroscience experiments. This protocol offers a step-by-step guide to the design and set-up of laser systems, and provides a full protocol for carrying out multiple and simultaneous in vivo optogenetic stimulations compatible with most rodent behavioral testing paradigms.

In vivo optogenetische Stimulation des Nager Central Nervous System

The ability to probe defined neural circuits in awake, freely-moving animals with cell-type specificity, spatial precision, and high temporal resolution ...

Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects foraging for food or searching for mates3: the olfactory search is constrained by the physics of turbulent transport4. The concentration landscape of wind borne odors is discontinuous and consists of sporadically located patches. A pre-requisite to olfactory search is that intermittent odor patches are detected. Because of its high speed and sensitivity5-6, the olfactory organ of insects provides a unique opportunity for detection. Insect antennae have been used in the past to detect not only sex pheromones7 but also chemicals that are relevant to humans, e.g., volatile compounds emanating from cancer cells8 or toxic and illicit substances9-11. We describe here a protocol for using insect antennae on autonomous robots and present a proof of concept for tracking odor plumes to their source. The global response of olfactory neurons is recorded in situ in the form of electroantennograms (EAGs). Our experimental design, based on a whole insect preparation, allows stable recordings within a working day. In comparison, EAGs on excised antennae have a lifetime of 2 hr. A custom hardware/software interface was developed between the EAG electrodes and a robot. The measurement system resolves individual odor patches up to 10 Hz, which exceeds the time scale of artificial chemical sensors12. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is further demonstrated in driving the robot toward a source of pheromone. By using identical olfactory stimuli and sensors as in real animals, our robotic platform provides a direct means for testing biological hypotheses about olfactory coding and search strategies13. It may also prove beneficial for detecting other odorants of interests by combining EAGs from different insect species in a bioelectronic nose configuration14 or using nanostructured gas sensors that mimic insect antennae15.

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

Mit Insekten Elektroantennogramm Sensoren auf Autonome Roboter für Riech Suchen

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

In Situ Ca2+ Imaging of the Enteric Nervous System

Reflex behaviors of the intestine are controlled by the enteric nervous system (ENS). The ENS is an integrative network of neurons and glia in two ganglionated plexuses housed in the gut wall. Enteric neurons and enteric glia are the only cell types within the enteric ganglia. The activity of enteric neurons and glia is responsible for coordinating intestinal functions. This protocol describes methods for observing the activity of neurons and glia within the intact ENS by imaging intracellular calcium (Ca2+) transients with fluorescent indicator dyes. Our technical discussion focuses on methods for Ca2+ imaging in whole-mount preparations of the myenteric plexus from the rodent bowel. Bulk loading of ENS whole-mounts with a high-affinity Ca2+ indicator such as Fluo-4 permits measurements of Ca2+ responses in individual neurons or glial cells. These responses can be evoked repeatedly and reliably, which permits quantitative studies using pharmacological tools. Ca2+ responses in cells of the ENS are recorded using a fluorescence microscope equipped with a cooled charge-coupled device (CCD) camera. Fluorescence measurements obtained using Ca2+ imaging in whole-mount preparations offer a straightforward means of characterizing the mechanisms and potential functional consequences of Ca2+ responses in enteric neurons and glial cells.

In Situ Ca2+ Imaging of the Enteric Nervous System

The enteric nervous system (ENS) is a network of neurons and glia located in the gut wall that controls intestinal reflexes. This protocol describes methods for recording the activity of enteric neurons and glia in live preparations of ENS using Ca2+ imaging.

In Situ Ca 2+ Imaging des enterischen Nervensystems

Reflex behaviors of the intestine are controlled by the enteric nervous system (ENS). The ENS is an integrative network of neurons and glia in two ...

Generation of 3-D Collagen-based Hydrogels to Analyze Axonal Growth and Behavior During Nervous System Development

This protocol uses natural type I collagen to generate three-dimensional (3-D) hydrogel for monitoring and analyzing the axonal growth. The protocol is centered on culturing small pieces of embryonic or early postnatal rodent brains inside a 3-D hydrogel formed by the rat tail tendon-derived type I collagen with specific porosity. Tissue pieces are cultured inside the hydrogel and confronted to specific brain fragments or genetically-modified cell aggregates to produce and secrete molecules suitable for creating a gradient inside the porous matrix. The steps of this protocol are simple and reproducible but include critical steps to be considered carefully during its development. Moreover, the behavior of growing axons can be monitored and analyzed directly using a phase-contrast microscope or mono/multiphoton fluorescence microscope after fixation by immunocytochemical methods.

Here, we provide a method for analyzing the behavior of growing axons in 3D matrices, mimicking their natural development.

Generation von 3-D-Kollagen-basierten Hydrogelen zur Analyse des axonalen Wachstums und Verhaltens während der Entwicklung des Nervensystems

This protocol uses natural type I collagen to generate three-dimensional (3-D) hydrogel for monitoring and analyzing the axonal growth. The protocol is ...

Transplantation of Chemogenetically Engineered Cortical Interneuron Progenitors into Early Postnatal Mouse Brains

Neuronal development is regulated by a complex combination of environmental and genetic factors. Assessing the relative contribution of each component is a complicated task, which is particularly difficult in regards to the development of &#947;-aminobutyric acid (GABA)ergic cortical interneurons (CIs). CIs are the main inhibitory neurons in the cerebral cortex, and they play key roles in neuronal networks, by regulating both the activity of individual pyramidal neurons, as well as the oscillatory behavior of neuronal ensembles. They are generated in transient embryonic structures (medial and caudal ganglionic eminences -&#160;MGE and CGE) that are very difficult to efficiently target using in utero electroporation approaches. Interneuron progenitors migrate long distances during normal embryonic development, before they integrate in the cortical circuit. This remarkable ability to disperse and integrate into a developing network can be hijacked by transplanting embryonic interneuron precursors into early post-natal host cortices. Here, we present a protocol that allows genetic modification of embryonic interneuron progenitors using focal ex vivo electroporation. These engineered interneuron precursors are then transplanted into early post-natal host cortices, where they will mature into easily identifiable CIs. This protocol allows the use of multiple genetically encoded tools, or the ability to regulate the expression of specific genes in interneuron progenitors, in order to investigate the impact of either genetic or environmental variables on the maturation and integration of CIs.

Here we present a protocol, designed to use chemogenetic tools to manipulate the activity of cortical interneuron progenitors transplanted into the cortex of early postnatal mice.

Transplantation von chemogenetisch hergestellten kortikalen Interneureuren in frühpostnatale Maushirne

Neuronal development is regulated by a complex combination of environmental and genetic factors. Assessing the relative contribution of each component is ...

Reliable Isolation of Central Nervous System Microvessels Across Five Vertebrate Groups

Isolation of microvessels from the central nervous system (CNS) is commonly performed by combining cortical tissue from multiple animals, most often rodents. This approach limits the interrogation of blood-brain barrier (BBB) properties to the cortex and does not allow for individual comparison. This project focuses on the development of an isolation method that allows for the comparison of the neurovascular unit (NVU) from multiple CNS regions: cortex, cerebellum, optic lobe, hypothalamus, pituitary, brainstem, and spinal cord. Moreover, this protocol, originally developed for murine samples, was successfully adapted for use on CNS tissues from small and large vertebrate species from which we are also able to isolate microvessels from brain hemisphere white matter. This method, when paired with immunolabeling, allows for quantitation of protein expression and statistical comparison between individuals, tissue type, or treatment. We proved this applicability by evaluating changes in protein expression during experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a murine model of a neuroinflammatory disease, multiple sclerosis. Additionally, microvessels isolated by this method could be used for downstream applications like qPCR, RNA-seq, and Western blot, among others. Even though this is not the first attempt to isolate CNS microvessels without the use of ultracentrifugation or enzymatic dissociation, it is unique in its adeptness for the comparison of single individuals and multiple CNS regions. Therefore, it allows for investigation of a range of differences that may otherwise remain obscure: CNS portions (cortex, cerebellum, optic lobe, brainstem, hypothalamus, pituitary, and spinal cord), CNS tissue type (gray or white matter), individuals, experimental treatment groups, and species.

The goal of this protocol is to isolate microvessels from multiple regions of the central nervous system of lissencephalic and gyrencephalic vertebrates.

Zuverlässige Isolierung von Mikrogefäßen des zentralen Nervensystems über fünf Wirbeltiergruppen hinweg

Isolation of microvessels from the central nervous system (CNS) is commonly performed by combining cortical tissue from multiple animals, most often ...