Dieses standard neurophysiologische Aufzeichnungssystem kann verwendet werden, um eine geschlossene Stimulation durchzuführen, die für die Untersuchung kausaler Wechselwirkungen im Gehirn nützlich ist. Dieses Protokoll ermöglicht es Neurowissenschaftlern mit nur begrenztem Fachwissen in der Informatik, schnell eine Vielzahl von geschlossenen Experimenten mit geringen Kosten durchzuführen. Geschlossene Experimente werden für die Grundlagenforschung und Forschung immer wichtiger.
Zum Beispiel haben mehrere Epilepsie-Studien gezeigt, dass Neuronenstimulation Trigger auf Anfall Beginn ist ein effektiver Ansatz, um die Schwere der Anfälle zu reduzieren. Um die Annahme von geschlossenen Experimenten in der neurowissenschaftlichen Forschung zu erleichtern, bietet dieses Protokoll MATLAB-Code, um ein elektrophysiologisches Aufzeichnungssystem mit offenem Kreislauf in ein Closed-Loop-System umzuwandeln. Diese Umsetzung der Closed-Loop-Stimulation wird in einer wachen Ratte demonstriert.
Um das Cheetah 6.4 Data Acquisition System zu installieren, öffnen Sie die Webseite für die Software, die Bibliotheken enthält, um mit dem Cheetah-Erfassungssystem zu interagieren, und installieren SpikeSort-3D. Installieren Sie das NetCom-Entwicklungspaket. Melden Sie sich bei einem MATLAB-Konto an, um die richtige Lizenz, Version und das richtige Betriebssystem auszuwählen.
Laden Sie dann die Bibliothek für die Online-Ereignisauslösung wie angegeben herunter und extrahieren Sie die Dateien in den Ordner MATLAB. Öffnen Sie für die Datenerfassung die Cheetah-Software, und zeichnen Sie Spiking-Daten auf, um die Vorlagenwellenformen aufzufüllen. Beenden Sie nach einigen Minuten die Datenerfassung, und führen Sie einen SpikeSort für die aufgezeichneten Daten aus.
Als Nächstes öffnen Sie SpikeSort3-D und klicken Sie auf das Dateimenü und laden Spike-Datei, um eine Spike-Datei aus dem Ordner mit den aufgezeichneten Daten auszuwählen. Klicken Sie dann auf das Clustermenü, den Autocluster mit KlustaKwik, und führen Sie die Option aus. Um ein Closed-Loop-Experiment durchzuführen, setzen Sie die Datenerfassung in Cheetah fort, und öffnen Sie MATLAB.
Öffnen Sie ClosedLoop. M und klicken Sie auf Ausführen. Alternativ können Sie eine geschlossene Schleife im Befehlsfenster ausführen.
Navigieren Sie zum Aufzeichnungsordner, und wählen Sie eine der spiking-Datendateien aus, um die in der Erstaufnahme definierten Spike-Informationen zu laden. Klicken Sie auf die entsprechenden Kontrollkästchen unter den geplotteten Wellenformen, um ein oder mehrere Neuronen auszuwählen, die eine Stimulation auslösen. Definieren Sie die minimale Anzahl von Neuronen, die die Stimulation auslösen, indem Sie eine ganze Zahl in das Textfeld min matches eingeben, und definieren Sie das Zeitfenster, in dem die Spitzen, die den verschiedenen Wellenformen entsprechen, als koaktiv betrachtet werden, indem sie eine Zahl in das Fenstertextfeld eingeben.
Klicken Sie dann auf Senden, um das Online-Auslösen von Ereignissen basierend auf der Spiking-Aktivität der ausgewählten Neuronen zu beginnen. In diesem repräsentativen Experiment wurde die Ratte auf einem Blumentopf ausgeruht, der während der Pausen in den Verhaltensexperimenten ein vertrauter Ruheplatz war. Hierbei kann ein repräsentativer gleichzeitiger Betrieb der Aufnahmesoftware und des MATLAB-Programms beobachtet werden, das in Echtzeit erfasste Spike-Wellenformen anzeigt.
Wenn Spitzen aus vordefinierten Triggerclustern erkannt werden, werden die Wellenformen mit einer fett formatierten Strichlinie im MATLAB-Abbildungsfenster angezeigt, die einen Ton auslöst und ein Closed-Loop-System bereitstellt. In dieser Abbildung wird ein repräsentatives Histogramm dargestellt, das die Verzögerungen zwischen dem Zeitpunkt der Erzeugung einer künstlichen Spitze und dem Zeitpunkt der Induktion eines ausgelösten Signals veranschaulicht. Nach der Vorbereitung eines Tieres und der Installation der Software besteht das Closed-Loop-Experiment aus zwei Hauptphasen, der anfänglichen Datenerfassung und der Closed-Loop-Stimulation, bei der Spikes externe Reize auslösen.
Dieses Protokoll ermöglicht auch die Behandlung von Reizen basierend auf der Aktivität mehrerer Neuronen, die wichtig für die Behandlung von Fragen über die Informationsverarbeitung im Gehirn ist. Die Vorteile dieser MATLAB-Lösung sind ihre geringen Kosten und die Flexibilität bei der Definition der Aktivitätsmuster, um Reize auszulösen, die bei der Untersuchung einer Vielzahl von neurowissenschaftlichen Fragen helfen können.
