Este trabajo fue apoyado en parte por un premio CAREER de la Fundación Nacional de Ciencia (BES-0447713) y de una donación de Essilor, Internacional.

Una visión general de los elementos clave necesarios para llevar a cabo un experimento oculomotor se muestra en la figura 1. Cada bloque en el diagrama de flujo se discutirá en detalle más adelante. 1. INSTRUMENTACIÓN SET-UP: <ol><li> Cualquier tipo de ojo de vigilancia de movimiento se puede utilizar para este sistema. Vamos a demostrar un seguimiento limbo de infrarrojos y un sistema de video vigilancia. </li><li> Para los movimientos de seguimiento en tándem, tales como la búsqueda sacádico o liso, un único ordenador puede ser utilizado para la pantalla visual. Para el estudio de los movimientos oculares opuestas como la convergencia o la interacción de convergencia con la versión movimientos en tándem (es decir, convergente con estímulos sacádicos) se necesita un haploscope con dos monitores de ordenador de pantalla visual, ver figura 2. </li></ol> 2. CALIBRACIÓN: <ol><li> Se necesita calibración para convertir un conjunto de métricas en otro. Los movimientos oculares son típicamente indican en grados (°) de rotación que se muestran en la figura 3. Sin embargo, ordenador monitors usan valores de píxeles en comparación con los investigadores de la visión que a menudo denotan los estímulos visuales en grados. Por lo tanto, se necesita una conversión para convertir los valores de píxel a grados. Uno puede usar la trigonometría para calcular dónde colocar las metas físicas para calibrar las pantallas visuales. Por ejemplo, si el estímulo en la pantalla del ordenador se alinea con un objetivo físico 2 ° (véase la figura 2), entonces ese valor de píxel corresponde a un estímulo 2 °. </li><li> Para calibrar el sistema, el operador necesita para abrir Pixel2Deg.vei dentro del directorio VisualEyes. En primer lugar, definir el monitor para calibrar utilizando el campo de modo de estiramiento. Introduzca el número 1 para el monitor ojo izquierdo y el número 2 para el monitor ojo derecho. A continuación, ejecute el programa y mover la línea de estímulo verde hasta que la línea verde aparece superpuesto en la parte superior de la meta física. Introduzca la posición conocida de la meta física en grados y pulse el botón guardar. A continuación, haga clic en la línea verde. El valor en grados y píxel se mostrará en la pantalla en tél parte inferior izquierda esquina. El operador debe recoger un mínimo de tres puntos de calibración. </li><li> Después de guardar todos los puntos de calibración, abra el archivo de salida D2P en el directorio VisualEyes para obtener los puntos de calibración. Trazar los puntos de calibración para alcanzar una ecuación de regresión lineal. Usa la ecuación para calcular la posición inicial y final del estímulo visual el operador desea programar en valores de píxeles. Un ejemplo de el ojo izquierdo y el ojo derecho curva de calibración obtenida utilizando cinco puntos de calibración para un estímulo convergencia se muestra en la figura 4. </li><li> Repita los pasos 2.2 y 2.3 para el otro monitor si el estímulo requiere un monitor adicional. </li></ol> 3. VisualEyes SOFTWARE: <ol><li> Definir un estímulo: El operador tiene que definir la posición inicial y final de izquierda y derecha estímulo ojo antes del experimento. En primer lugar, abrir un nuevo archivo de texto y en la primera fila, definir el tiempo inicial y valores de posición of estímulo. Cuatro parámetros deben definirse 1) Tiempo (segundos), 2) la posición horizontal (pixel), 3) la posición vertical (pixel), y 4) la rotación (°) separados por una pestaña. Del mismo modo, definir los cuatro parámetros de la última vez y la posición del estímulo. Guarde el estímulo en el directorio VisualEyes como stimulus_name.vei archivo (VEI = VisualEyes entrada) y repita este paso para el otro estímulo visual. <ol><li> El movimiento del estímulo se puede generalizar en dos tipos de movimiento: un paso brusco o una rampa continua. Un paso permite que el estímulo para mover bruscamente o saltar desde la posición inicial a la posición final. El operador debe tener en cuenta que el cambio en el tiempo es de 0,001 segundos para un estímulo paso. En la fila siguiente, definir cuánto tiempo desea que el estímulo a residir en la posición inicial, así como la posición final. Los estímulos se definieron a partir de cuatro campos en una fila. Un ejemplo de un paso sacádico, rampa de búsqueda suave, paso convergente y la rampa convergente se muestran en laTabla 1. </li><li> Para estímulos, puede tener un solo estímulo, tal como un paso o una secuencia de tareas visuales tales como múltiples pasos. </li></ol></li><li> Guardar Estímulo a estímulos Biblioteca: Hay varias configuraciones predeterminadas en la dc1.txt (ojo izquierdo de estímulo / monitor) y dc2.txt (ojo derecho estímulo / monitor) archivos dentro del directorio VisualEyes. La primera línea es el porcentaje de la pantalla dentro de la dirección horizontal. La segunda línea es el porcentaje de la pantalla dentro de la dirección vertical. La tercera es la imagen de fondo y el cuarto es la imagen en primer plano o de destino. La quinta línea indica que el ordenador para trabajar en modo independiente. Los 6 th significa que el monitor (1 es el ojo derecho y 2 se deja los ojos). La línea 7 ª es la relación de aspecto de los monitores. El resto de las líneas son los diferentes tipos de estímulos, el operador puede utilizar dentro de una sesión experimental. <ol><li> Abra la dc1.txt y dc2.txt del direc VisualEyestory. Estos dos archivos contienen los estímulos de biblioteca para el ojo izquierdo y el ojo derecho, respectivamente. En la última fila, escriba el nombre del archivo del estímulo que se ha generado desde el paso 3.1. El número de perfil se refiere a la m-ésima fila correspondiente al nombre de archivo de estímulo. Por ejemplo, en la figura 1, el número de perfil del estímulo es 8. </li></ol></li><li> Uno puede repetir los pasos 3.1 a 3.2 para crear tantos estímulos que son necesarios para un experimento. </li><li> Escribe Guión para el Protocolo experimental: Abrir un archivo de texto para escribir los comandos de protocolo experimental. Este archivo se llama el archivo de comandos que significa que el Sistema VisualEyes leerá y ejecutar cada comando de la secuencia de comandos que se encuentra en este archivo. La capacidad de crear un archivo de comandos de un protocolo experimental permite al usuario realizar varias sesiones experimentales utilizando el mismo protocolo. Además, numerosos guiones pueden ser escritos a variar el tipo y la secuencia de comandos experimentales. Este archivoSe pueden guardar en el directorio VisualEyes como un archivo script_name.ves. (VES = VisualEyes Script) <ol><li> Las funciones VisualEyes tienen argumentos de entrada y salida. La Tabla 2 muestra todas las funciones en el software VisualEyes. <ol><li> ExpTrial: Esta función se utiliza para llamar a los estímulos que se ha guardado en la biblioteca de estímulo desde el paso 3.2. La longitud de los datos es el tiempo que permitirá que la función para ejecutar el estímulo. El tempfile.lwf permite que el software VisualEyes para almacenar temporalmente los datos y la salida que de entrada en un búfer de salida. Cuando el tempfile.lwf no está definido, durante la ejecución de esta función, no va a almacenar todos los datos de entrada para la digitalización. </li><li> Archivo_registro: Esta función genera cadenas o el buffer de entrada definido desde ExpTrial en el archivo out.txt en el directorio VisualEyes. Cuando el experimento se ha completado, el operador debe cambiar el nombre del archivo out.txt a otro nombre. De lo contrario, los datos se sobrescribirán durante la próxima experiment. </li><li> TriggerWait: Esta función espera para el sujeto que apretar un botón de disparo para iniciar el ExpTrial y digitalizar los datos. Se trata de un canal en la tarjeta de adquisición digital que está esperando la señal para cambiar de un alto digital (5 V) a bajo (V 0). </li><li> RandomDelay: Esta función genera un retardo aleatorio para impedir que la predicción o anticipación de la siguiente estímulo. </li><li> WaveMSD: Esta función calcula la media y la desviación estándar de los datos. </li></ol></li></ol></li></ol> 4. LUGAR EL OJO DEL MOVIMIENTO MONITOR y RUN EXPERIMENTO: <ol><li> Diversos monitores del movimiento ocular, como el sistema de córnea vídeo reflejo de imagen, sistema de seguimiento de limbo o esclerótica bobina se pueden usar para recoger y registrar los movimientos oculares. </li><li> Antes de que un sujeto puede participar, el experimento debe ser explicado y el sujeto debe leer y firmar un formulario de consentimiento informado aprobado por la Junta de Revisión Institucional. </li><li> El mu operadorst ajustar el monitor de movimiento de los ojos sobre el tema. En primer lugar, el sujeto se le pide que se fije en un objetivo. El operador ajusta el monitor de movimiento del ojo para capturar los atributos anatómicas del ojo tales como el limbo (límite entre el iris y la esclerótica) o la pupila y la reflexión corneal en función del monitor movimiento de los ojos utilizado. </li><li> Una vez que el monitor de movimiento de los ojos está bien ajustado sobre el tema, el operador debe validar que el monitor de movimiento de los ojos es la captura de los movimientos de los ojos pidiendo al sujeto para hacer convergente o movimientos sacádicos. </li><li> Abra el programa ReadScript.vei en el directorio VisualEyes. En la esquina superior derecha, escriba el nombre de archivo del archivo de script protocolo experimental creado en el paso 3.4. A continuación, ejecute el programa ReadScript.vei presionando la flecha roja en la esquina superior izquierda. </li><li> Dé el tema en el botón de disparo y explique que cuando el sujeto empuja el botón, la recopilación de datos comenzará. Otro archivo Acquire.vei será automático<html> mente aparece en la pantalla que trazar los datos entrantes. Los datos se muestrearon a 500 Hz. </li><li> Cuando el experimento se ha completado, el ReadScript.vei se detendrá automáticamente. En este momento, vaya al directorio VisualEyes y busque el archivo Out1.txt. Cambie el nombre del archivo de lo contrario la próxima vez que el operador dirige el experimento, el archivo de datos se sobrescribe. </li></ol> 5. OFF-LINE análisis de datos: <ol><li> El operador puede analizar los datos mediante el uso de diferentes paquetes de software (es decir, MatLab o Excel). Latencia, la velocidad pico, o amplitud pueden ser de interés dependiendo del estudio. <ol><li> Un ejemplo de un código de análisis Matlab se proporciona en el directorio VisualEyes para trazar movimientos sacádicos, pasos de convergencia y rampas de convergencia. Los ejemplos de las sacadas conjunto, paso convergencia y rampa convergencia rastros de posición con las respuestas de velocidad correspondientes se muestran en la figura 5. </li></ol></li></ol> 6. Los resultados representativos: t &quot;&gt; Ejemplos del conjunto de los movimientos oculares grabados utilizando el Sistema VisualEyes se muestra en la Figura 5. típicos 10 ° movimientos sacádicos se muestran en la parcela 4A. Antisaccades son respuestas sacádicos cuando el sujeto se le dice que hacer una sacada en la dirección opuesta de . el estímulo visual y se muestran en la parcela 4B Esta es una tarea cognitivamente más exigente, por lo que se puede observar que la latencia o el momento de comenzar el movimiento es más largo para antisaccades (4B parcela) en comparación con las sacadas hacia un estímulo visual también llamado prosaccades (4A parcela). respuestas convergencia a 4 ° pasos se muestran en 4C y de convergencia respuestas parcela a 5 ° / s rampas estímulos se muestran en la parcela 4D. Cada traza es un movimiento de los ojos individuo en la fila superior es la posición denota en grados como función del tiempo. Los movimientos oculares se calibran en las unidades de grados, ángulos metros, o dioptrías prismáticas. Nuestra investigación utiliza grado de rotación. La fila inferior es la velocidad de trazado en ° / s como una función de tiempo que und es la velocidad del movimiento. La escala para cada conjunto de datos varía en función del movimiento. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. Diagrama de flujo de los elementos clave para llevar a cabo un experimento oculomotor. Se muestran ejemplos de pasos necesarios para generar un estímulo usando el software VisualEyes y llevar a cabo un experimento de análisis de datos fuera de línea. La parte A muestra la ventana Pixel2Deg.vei. Parte B demuestra los cuatro parámetros necesarios para definir un estímulo. Parte C es la biblioteca de estímulos donde las líneas de texto en negro dentro de la biblioteca de estímulo son ejemplo estímulos archivos y el texto en rojo define cada línea. Parte D es un ejemplo de un protocolo de secuencia de comandos experimental. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. Sistema VisualEyes haploscope experimental. Tres monitores CRT se utilizan: Se necesita 1) Un panel de control para ver los estímulos unrespuestas d 2) un monitor CRT para el ojo derecho (OD) estímulos visuales y 3) un monitor CRT el ojo izquierdo (OI) estímulos visuales. Un espejo semiplateados se coloca 30 cm de distancia de los dos monitores CRT estímulos visuales. Esto es para asegurar que los estímulos en los monitores CRT se proyectan en el espejo medio plateado (transmisión de 50% y 50% de reflectancia del espejo). El espejo permite al sujeto para ver los estímulos de las pantallas de ordenador superpuestas sobre objetivos situados a distancias medidas desde el sujeto que se necesita para la calibración. Con un haploscope, el alojamiento de la demanda para ambos ojos se mantiene constante. La distancia entre los ojos del sujeto y el espejo es de 10 cm. El sistema se puede ajustar para adaptarse a diferentes distancias inter-pupilar (DPI), pero para esta demostración que asumirá el IPD a ser de 6 cm. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig3.jpg" alt="Figura 3" /> Figura 3. Cálculos de sacádica (izquierda) y convergente (derecha) movimiento de los objetivos de A a B se muestran. IPD es la distancia inter-pupilar. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Curva de calibración del ojo izquierdo (arriba parcela) y el ojo derecho (parcela inferior) estímulo. Un procedimiento similar se llevaría a cabo para sacádicos o suaves estímulos persecución. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5. Ejemplos de movimientos sacádicos (A) antisaccades (B), las medidas de convergencia (C) y rampas de convergencia (D) que utilizan el sistema VisualEyes y analizados mediante un programa MATLAB personalizado. Rastros de posición de conjunto (° como una función del tiempo en segundos) se representan gráficamente en la fila superior, donde cada línea de color representa un movimiento de los ojos diferente. Las huellas correspondientes de velocidad (° / s como una función del tiempo en segundos). <table border="1"><tbody><tr><td> Tipo de Estímulo </td><td colspan="4"> Estímulo_Name_Left Eye.vei </td><td colspan="4"> Stimulus_Name_Right_Eye.vei </td></tr><tr><td></td><td> Tiempo (s) </td><td> posición x (pixel) </td><td> y-posición (pixel) </td><td> Rotación (°) </td><td> Tiempo (s) </td><td> posición x (pixel) </td><td> y-posición (pixel) </td><td> Rotación (°) </td></tr><tr><td rowspan="2"> Smooth Persecución Rampa </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 10 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 10 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td width="53" rowspan="4"> Paso sacádica </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr&gt; <td> 0.5 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.5 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 0,501 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0,501 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 3 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td rowspan="2"> Vergencia Rampa </td><td> 0 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 10 </td><td> 370 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 10 </td><td> 1044 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td rowspan="4"> Vergencia Paso </td><td> 0 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td&gt; 0 </td></tr><tr><td> 0.5 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.5 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 0,501 </td><td> 416 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0,501 </td><td> 1002 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 416 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 3 </td><td> 1002 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr></tbody></table> Tabla 1. Ejemplo de Smooth Persecución Rampa, Paso sacádica, Vergencia Rampa y Vergencia Paso Estímulos <table border="1"><tbody><tr><td> Función </td><td> Sintaxis </td></tr><tr><td> ExpTrial </td><td> Salida Buffer # = ExpTrial (&quot;Longitud de los datos: LE Perfil: RE Perfil&quot;); Ejemplo: 2 = ExpTrial (&quot;13: 3: 3&quot;); </td></tr><tr><td></td><td> Output Buffer # = Exo Trial (&quot;Longitud de los datos: LE Perfil: RE Perfil:. tempfile FLM&quot;); Ejemplo: 2 = ExpTrial (&quot;13: 3: 3: templfile.lwf&quot;); </td></tr><tr><td> Archivo_registro </td><td> Salida Buffer # = Archivo_registro (&quot;TEXT&quot;); Ejemplo: 0 = archivo de registro (&quot;Experimento 1&quot;); </td></tr><tr><td></td><td> 0 = archivo de registro (Input Buffer #); Ejemplo: 0 = archivo de registro (2); </td></tr><tr><td> TriggerWait </td><td> 0 = TriggerWait (Número Buffer); Ejemplo: 0 = TriggerWait (0); </td></tr><tr><td> RandomDelay </td><td> 0 = RandomDelay (&quot;t2: t1&quot;); Ejemplo: 0 = RandomDelay (&quot;2000: 500&quot;); </td></tr><tr><td> WaveMSD </td><td> Salida Buffer # = WaveMSD (Input Buffer #); </td></tr></tbody></table> Tabla 2. Funciones utiliza para escribir el Protocolo Experimental en el Programa VisualEyes

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No hay conflictos de interés declarado.

Pasos críticos: Monitores de movimientos de los ojos deben ajustar adecuadamente sobre el tema. Por ejemplo, los monitores de grabación movimiento de los ojos trabajan dentro de un rango y deben ajustarse al sujeto. Si el movimiento del ojo del sujeto va más allá de la gama, entonces el sistema se satura. Tras la saturación, la señal de movimiento de los ojos no es válido. La calibración también es crítica en la grabación de movimiento del ojo. Todos los monitores de movimiento de lo...

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Erratum: VisualEyes: A Modular Software System for Oculomotor Experimentation

visualeyes: a modular software system for oculomotor experimentation

Estudios de los movimientos oculares han proporcionado una base sólida formación de una comprensión de cómo el cerebro adquiere la información visual, tanto en el cerebro normal y disfuncional. 1 Sin embargo, el desarrollo de una plataforma para estimular y movimientos oculares tienda puede requerir programación sustancial, tiempo y costos. Muchos sistemas no ofrecen la flexibilidad para programar numerosos estímulos para una variedad de necesidades experimentales. Sin embargo, el Sistema VisualEyes tiene una arquitectura flexible, lo que permite al operador elegir cualquier fondo y estímulo de primer plano, el programa de una o dos pantallas para tándem o en contra de los movimientos del ojo y estimular el ojo izquierdo y derecho de manera independiente. Este sistema puede reducir significativamente el tiempo de desarrollo de programación necesarios para llevar a cabo un estudio oculomotor. El Sistema VisualEyes será discutido en tres partes: 1) el dispositivo de grabación oculomotor para adquirir respuestas de movimiento ocular, 2) el software VisualEyes escrito en LabView, para generar una serie de estímulosy las respuestas de las tiendas como archivos de texto y 3) el análisis de datos fuera de línea. Los movimientos oculares se pueden grabar por varios tipos de instrumentos tales como: un sistema de seguimiento de limbo, una bobina esclerótica, o un sistema de imagen de vídeo. Se le aparecen típicas estímulos de movimiento ocular como pasos sacádicos, rampas convergentes y medidas convergentes con las respuestas correspondientes. En este informe de vídeo, se demuestra la flexibilidad de un sistema para crear numerosos estímulos visuales y registran los movimientos oculares que pueden ser utilizados por los científicos básicos y clínicos para estudiar saludable, así como las poblaciones clínicas.

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VisualEyes: A Modular Software System for Oculomotor Experimentation

Control nervioso y los procesos cognitivos pueden ser estudiados a través de los movimientos oculares. El software VisualEyes permite a un operador para programar los estímulos en dos pantallas de ordenador de forma independiente utilizando un lenguaje de scripting personalizado simple. El sistema puede estimular los movimientos oculares sacádicos tándem (y seguimiento lento) o movimientos oculares opuestas (de convergencia) o cualquier combinación.

VisualEyes: Un sistema de software modular para experimentación oculomotor

Eye movement studies have provided a strong foundation forming an understanding of how the brain acquires visual information in both the normal and ...

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

12.6K vistas.  New Jersey Institute of Technology.  Control nervioso y los procesos cognitivos pueden ser estudiados a través de los movimientos oculares. El software VisualEyes permite a un operador para programar los estímulos en dos pantallas de ordenador de forma independiente utilizando un lenguaje de scripting personalizado simple. El sistema puede estimular los movimientos oculares sacádicos tándem (y seguimiento lento) o movimientos oculares opuestas (de convergencia) o cualquier combinación. 

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Physiological Experimentation with the Crayfish Hindgut: A Student Laboratory Exercise

The purpose of the report is to describe dissection techniques for preparing the crayfish hindgut and to demonstrate how to make physiological recordings with a force transducer to monitor the strength of contraction. In addition, we demonstrate how to visually monitor peristaltic activity, which can be used as a bioassay for various peptides, biogenic amines and neurotransmitters. This preparation is amenable to student laboratories in physiology and for demonstrating pharmacological concepts to students. This preparation has been in use for over 100 years, and it still offers much as a model for investigating the generation and regulation of peristaltic rhythms and for describing the mechanisms underlying their modulation. The pharmacological assays and receptor sub-typing that were started over 50 years ago on the hindgut still contribute to research today. This robust preparation is well suited to training students in physiology and pharmacology.

In this report we demonstrate techniques that can be used to investigate the biology of the crayfish hindgut. We show how to dissect a crayfish abdomen and study the associated anatomy, physiology and modulation of activity. The peristaltic activity and strength of contractions are measured using a force transducer.

La experimentación fisiológica con el intestino grueso cangrejo de río: Un ejercicio de laboratorio los estudiantes

The purpose of the report is to describe dissection techniques for preparing the crayfish hindgut and to demonstrate how to make physiological recordings ...

Investigación

Neurociencias

VisioTracker, an Innovative Automated Approach to Oculomotor Analysis

Investigations into the visual system development and function necessitate quantifiable behavioral models of visual performance that are easy to elicit, robust, and simple to manipulate. A suitable model has been found in the optokinetic response (OKR), a reflexive behavior present in all vertebrates due to its high selection value. The OKR involves slow stimulus-following movements of eyes alternated with rapid resetting saccades. The measurement of this behavior is easily carried out in zebrafish larvae, due to its early and stable onset (fully developed after 96 hours post fertilization (hpf)), and benefitting from the thorough knowledge about zebrafish genetics, for decades one of the favored model organisms in this field. Meanwhile the analysis of similar mechanisms in adult fish has gained importance, particularly for pharmacological and toxicological applications.
Here we describe VisioTracker, a fully automated, high-throughput system for quantitative analysis of visual performance. The system is based on research carried out in the group of Prof. Stephan Neuhauss and was re-designed by TSE Systems. It consists of an immobilizing device for small fish monitored by a high-quality video camera equipped with a high-resolution zoom lens. The fish container is surrounded by a drum screen, upon which computer-generated stimulus patterns can be projected. Eye movements are recorded and automatically analyzed by the VisioTracker software package in real time.
Data analysis enables immediate recognition of parameters such as slow and fast phase duration, movement cycle frequency, slow-phase gain, visual acuity, and contrast sensitivity.
Typical results allow for example the rapid identification of visual system mutants that show no apparent alteration in wild type morphology, or the determination of quantitative effects of pharmacological or toxic and mutagenic agents on visual system performance.

The VisioTracker is an automated system for the quantitative analysis of visual performance of larval and small adult fish based on the recording of eye movements. It features full control over visual stimulus properties and real-time analysis, enabling high-throughput research in fields such as visual system development and function, pharmacology, neural circuit studies and sensorimotor integration.

VisioTracker, un enfoque innovador para el análisis automatizado oculomotor

Investigations into the visual system development and function necessitate quantifiable behavioral models of visual performance that are easy to elicit, ...

A Lightweight, Headphones-based System for Manipulating Auditory Feedback in Songbirds

Experimental manipulations of sensory feedback during complex behavior have provided valuable insights into the computations underlying motor control and sensorimotor plasticity1. Consistent sensory perturbations result in compensatory changes in motor output, reflecting changes in feedforward motor control that reduce the experienced feedback error. By quantifying how different sensory feedback errors affect human behavior, prior studies have explored how visual signals are used to recalibrate arm movements2,3 and auditory feedback is used to modify speech production4-7. The strength of this approach rests on the ability to mimic naturalistic errors in behavior, allowing the experimenter to observe how experienced errors in production are used to recalibrate motor output.
Songbirds provide an excellent animal model for investigating the neural basis of sensorimotor control and plasticity8,9. The songbird brain provides a well-defined circuit in which the areas necessary for song learning are spatially separated from those required for song production, and neural recording and lesion studies have made significant advances in understanding how different brain areas contribute to vocal behavior9-12. However, the lack of a naturalistic error-correction paradigm - in which a known acoustic parameter is perturbed by the experimenter and then corrected by the songbird - has made it difficult to understand the computations underlying vocal learning or how different elements of the neural circuit contribute to the correction of vocal errors13.
The technique described here gives the experimenter precise control over auditory feedback errors in singing birds, allowing the introduction of arbitrary sensory errors that can be used to drive vocal learning. Online sound-processing equipment is used to introduce a known perturbation to the acoustics of song, and a miniaturized headphones apparatus is used to replace a songbird's natural auditory feedback with the perturbed signal in real time. We have used this paradigm to perturb the fundamental frequency (pitch) of auditory feedback in adult songbirds, providing the first demonstration that adult birds maintain vocal performance using error correction14. The present protocol can be used to implement a wide range of sensory feedback perturbations (including but not limited to pitch shifts) to investigate the computational and neurophysiological basis of vocal learning.

We describe the design and assembly of miniaturized headphones suitable for replacing a songbird&#x2019;s natural auditory feedback with a manipulated acoustic signal. Online sound processing hardware is used to manipulate song output, introduce real-time errors in auditory feedback via the headphones, and drive vocal motor learning.

Un peso ligero, Auriculares basada Sistema de Manipulación de retroalimentación auditiva en Songbirds

Experimental manipulations of sensory feedback during complex behavior have provided valuable insights into the computations underlying motor control and ...

A High Content Imaging Assay for Identification of Botulinum Neurotoxin Inhibitors

Synaptosomal-associated protein-25 (SNAP-25) is a component of the soluble NSF attachment protein receptor (SNARE) complex that is essential for synaptic neurotransmitter release. Botulinum neurotoxin serotype A (BoNT/A) is a zinc metalloprotease that blocks exocytosis of neurotransmitter by cleaving the SNAP-25 component of the SNARE complex. Currently there are no licensed medicines to treat BoNT/A poisoning after internalization of the toxin by motor neurons. The development of effective therapeutic measures to counter BoNT/A intoxication has been limited, due in part to the lack of robust high-throughput assays for screening small molecule libraries. Here we describe a high content imaging (HCI) assay with utility for identification of BoNT/A inhibitors. Initial optimization efforts focused on improving the reproducibility of inter-plate results across multiple, independent experiments. Automation of immunostaining, image acquisition, and image analysis were found to increase assay consistency and minimize variability while enabling the multiparameter evaluation of experimental compounds in a murine motor neuron system.

Botulinum neurotoxin is one of the most potent toxins among Category-A biothreat agents, yet a post-exposure therapeutic is not available. The high content imaging approach is a powerful methodology for identifying novel inhibitors as it enables multiparameter screening using biologically relevant motor neurons, the primary target of this toxin.

Un alto contenido de imágenes de Ensayo para la Identificación de la neurotoxina botulínica Inhibidores

Synaptosomal-associated protein-25 (SNAP-25) is a component of the soluble NSF attachment protein receptor (SNARE) complex that is essential for synaptic ...

Design, Surface Treatment, Cellular Plating, and Culturing of Modular Neuronal Networks Composed of Functionally Inter-connected Circuits

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire of dynamical motifs, which underlie most diverse brain functions, can emerge out of a fixed topological and modular organization of brain circuits. Compared to in vivo studies of neuronal circuits which present intrinsic experimental difficulties, in vitro preparations offer a much larger possibility to manipulate and probe the structural, dynamical and chemical properties of experimental neuronal systems. This work describes an in vitro experimental methodology which allows growing of modular networks composed by spatially distinct, functionally interconnected neuronal assemblies. The protocol allows controlling the two-dimensional (2D) architecture of the neuronal network at different levels of topological complexity.
A desired network patterning can be achieved both on regular cover slips and substrate embedded micro electrode arrays. Micromachined structures are embossed on a silicon wafer and used to create biocompatible polymeric stencils, which incorporate the negative features of the desired network architecture. The stencils are placed on the culturing substrates during the surface coating procedure with a molecular layer for promoting cellular adhesion. After removal of the stencils, neurons are plated and they spontaneously redirected to the coated areas. By decreasing the inter-compartment distance, it is possible to obtain either isolated or interconnected neuronal circuits. To promote cell survival, cells are co-cultured with a supporting neuronal network which is located at the periphery of the culture dish. Electrophysiological and optical recordings of the activity of modular networks obtained respectively by using substrate embedded micro electrode arrays and calcium imaging are presented. While each module shows spontaneous global synchronizations, the occurrence of inter-module synchronization is regulated by the density of connection among the circuits.

This manuscript describes a protocol to grow in vitro modular networks consisting of spatially confined, functionally inter-connected neuronal circuits. A polymeric mask is used to pattern a protein layer to promote cellular adhesion over the culturing substrate. Plated neurons grow on coated areas establishing spontaneous connections and exhibiting electrophysiological activity.

Diseño, tratamiento de superficies, Celular Forrado, y cultivo de Modular Redes Neuronales Compuesto de circuitos conectados-Inter Funcionalmente

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

Análisis de actividad de los nervios y conectividad mediante datos EEG intracraneal con Software SPM

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Ex Vivo Oculomotor Slice Culture from Embryonic GFP-Expressing Mice for Time-Lapse Imaging of Oculomotor Nerve Outgrowth

Accurate eye movements are crucial for vision, but the development of the ocular motor system, especially the molecular pathways controlling axon guidance, has not been fully elucidated. This is partly due to technical limitations of traditional axon guidance assays. To identify additional axon guidance cues influencing the oculomotor nerve, an ex vivo slice assay to image the oculomotor nerve in real-time as it grows towards the eye was developed. E10.5 IslMN-GFP embryos are used to generate ex vivo slices by embedding them in agarose, slicing on a vibratome, then growing them in a microscope stage-top incubator with time-lapse photomicroscopy for 24-72 h. Control slices recapitulate the in vivo timing of outgrowth of axons from the nucleus to the orbit. Small molecule inhibitors or recombinant proteins can be added to the culture media to assess the role of different axon guidance pathways. This method has the advantages of maintaining more of the local microenvironment through which axons traverse, not axotomizing the growing axons, and assessing the axons at multiple points along their trajectory. It can also identify effects on specific subsets of axons. For example, inhibition of CXCR4 causes axons still within the midbrain to grow dorsally rather than ventrally, but axons that have already exited ventrally are not affected.

An ex vivo slice assay allows oculomotor nerve outgrowth to be imaged in real time. Slices are generated by embedding E10.5 IslMN:GFP embryos in agarose, slicing on a vibratome, and growing in a stage-top incubator. The role of axon guidance pathways is assessed by adding inhibitors to the culture media.

Cultivo de rebanadas de Oculomotor Ex Vivo de ratones embrionarios con tecnología GFP para imágenes de lapso de tiempo de crecimiento del nervio oculomotor

Accurate eye movements are crucial for vision, but the development of the ocular motor system, especially the molecular pathways controlling axon ...

Isolation and Culture of Oculomotor, Trochlear, and Spinal Motor Neurons from Prenatal Islmn:GFP Transgenic Mice

Oculomotor neurons (CN3s) and trochlear neurons (CN4s) exhibit remarkable resistance to degenerative motor neuron diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) when compared to spinal motor neurons (SMNs). The ability to isolate and culture primary mouse CN3s, CN4s, and SMNs would provide an approach to study mechanisms underlying this selective vulnerability. To date, most protocols use heterogeneous cell cultures, which can confound the interpretation of experimental outcomes. To minimize the problems associated with mixed-cell populations, pure cultures are indispensable. Here, the first protocol describes in detail how to efficiently purify and cultivate CN3s/CN4s alongside SMNs counterparts from the same embryos using embryonic day 11.5 (E11.5) IslMN:GFP transgenic mouse embryos. The protocol provides details on the tissue dissection and dissociation, FACS-based cell isolation, and in vitro cultivation of cells from CN3/CN4 and SMN nuclei. This protocol adds a novel in vitro CN3/CN4 culture system to existing protocols and simultaneously provides a pure species- and age-matched SMN culture for comparison. Analyses focusing on the morphological, cellular, molecular, and electrophysiological characteristics of motor neurons are feasible in this culture system. This protocol will enable research into the mechanisms that define motor neuron development, selective vulnerability, and disease.

Isolation and Culture of Oculomotor, Trochlear, and Spinal Motor Neurons from Prenatal Islmn:GFP Transgenic Mice

This work presents a protocol to yield homogeneous cell cultures of primary oculomotor, trochlear, and spinal motor neurons. These cultures can be used for comparative analyses of the morphological, cellular, molecular, and electrophysiological characteristics of ocular and spinal motor neurons.

Aislamiento y cultivo de las neuronas motoras oculomotoras, trocleas y espinales de Islmnprenatal :GFP Ratones transgénicos

Oculomotor neurons (CN3s) and trochlear neurons (CN4s) exhibit remarkable resistance to degenerative motor neuron diseases such as amyotrophic lateral ...

Extracellular Electrophysiology in Modular Neuronal Cell Culture

Electrofisiología Extracelular en Cultivo Celular Neuronal Modular

Un sistema de implante de sonda rentable y versátil para electrofisiología en ratones

The DREAM Implant: A Lightweight, Modular, and Cost-Effective Implant System for Chronic Electrophysiology in Head-Fixed and Freely Behaving Mice

Chronic electrophysiological recordings in rodents have significantly improved our understanding of neuronal dynamics and their behavioral relevance. However, current methods for chronically implanting probes present steep trade-offs between cost, ease of use, size, adaptability, and long-term stability.
This protocol introduces a novel chronic probe implant system for mice called the DREAM (Dynamic, Recoverable, Economical, Adaptable, and Modular), designed to overcome the trade-offs associated with currently available options. The system provides a lightweight, modular and cost-effective solution with standardized hardware elements that can be combined and implanted in straightforward steps and explanted safely for recovery and multiple reuse of probes, significantly reducing experimental costs.
The DREAM implant system integrates three hardware modules: (1) a microdrive that can carry all standard silicon probes, allowing experimenters to adjust recording depth across a travel distance of up to 7 mm; (2) a three-dimensional (3D)-printable, open-source design for a wearable Faraday cage covered in copper mesh for electrical shielding, impact protection, and connector placement, and (3) a miniaturized head-fixation system for improved animal welfare and ease of use. The corresponding surgery protocol was optimized for speed (total duration: 2 h), probe safety, and animal welfare.
The implants had minimal impact on animals&#39; behavioral repertoire, were easily applicable in freely moving and head-fixed contexts, and delivered clearly identifiable spike waveforms and healthy neuronal responses for weeks of post-implant data collection. Infections and other surgery complications were extremely rare.
As such, the DREAM implant system is a versatile, cost-effective solution for chronic electrophysiology in mice, enhancing animal well-being, and enabling more ethologically sound experiments. Its design simplifies experimental procedures across various research needs, increasing accessibility of chronic electrophysiology in rodents to a wide range of research labs.

Autor destacado: Comprensión de la computación neuronal naturalista a través de la realidad virtual y la electrofisiología en animales

Here, we introduce a lightweight, cost-effective probe implant system for chronic electrophysiology in rodents optimized for ease of use, probe recovery, experimental versatility, and compatibility with behavior.

El implante DREAM: un sistema de implantes ligero, modular y rentable para la electrofisiología crónica en ratones de cabeza fija y de comportamiento libre

Chronic electrophysiological recordings in rodents have significantly improved our understanding of neuronal dynamics and their behavioral relevance. ...