K. Peterson è stato sostenuto da una borsa di studio di dottorato di ricerca presso il Dipartimento di Bioingegneria e finanziamento della US Air Force Research Labs. N. Ejaz è stato sostenuto da una borsa di studio di dottorato dal Higher Education Commission Pakistan e finanziamento della US Air Force Research Labs.

1. Preparazione volare <ol><li> Il primo passo nella creazione degli esperimenti comporta la preparazione al volo in modo che non corrompe il movimento involontario della stabilità delle registrazioni neuronali e che il capo della mosca sia orientata correttamente con le apparecchiature stimolazione visiva. Per iniziare la preparazione al volo, raffreddare su ghiaccio e poi usare stuzzicadenti smussati per tenere le ali verso il basso, e fissare la parte posteriore del volano a un pezzo di biadesivo, nastro su un vetrino da microscopio. </li><li> Successivamente, utilizzare un ago elettro-cauterizzare applicare cera d&#39;api per fissare le ali alla diapositiva e anche di bloccare l&#39;azione del motore di volo. Questa fase richiede una gestione rapida e precisa in modo che la mosca non si riscalda durante la procedura. </li><li> Ora sotto il microscopio, tenere ogni gamba con una pinza e utilizzare un paio di piccole forbici per tagliare loro all&#39;altezza delle articolazioni più vicine al corpo. Ripetete l&#39;operazione per la proboscide. Per evitare che la mosca si secchi, i fori devono essere sigillati con cera. </li><li> Successivamente, tagliare una delle ali fuori e poi girare al volo su un fianco. Rimuovere eventuali pezzi rimanenti di ala, lasciando il calyptra che copre il bilancieri, e sigillare il foro con cera. Ripetere la procedura per l&#39;altra ala. </li><li> Per stimolare un neurone bersaglio in un modo definito, la testa della mosca deve essere correttamente allineato con il monitor di computer. Per fare ciò, avrete bisogno di un supporto personalizzato che ha un ampio spazio per il corpo della mosca e un&#39;appendice su un lato con una tacca in cui il collo al volo sarà collocato. </li><li> Posto al volo sul supporto con il collo nella tacca, premendo verso il basso mentre l&#39;incollaggio l&#39;addome in posizione. Ora, posto al titolare volare in uno stand in modo che si può vedere la parte anteriore della testa della mosca attraverso il microscopio. </li><li> Guarda al volo con luce rossa, un fenomeno ottico chiamato pseudo-allievo può essere visto in ogni occhio. La pseudo-allievo fornisce una cornice di riferimento che può essere utilizzato per allineare la testa della mosca con lo stimolo (Franceschini 1975). Se la pseudo-allievo assume una certa forma, come dimostra l&#39;inserto immagine qui sotto, poi l&#39;orientamento della testa della mosca è perfettamente definito. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig0.jpg" alt="pseudo-alunno" /> </li><li> Utilizzare un micromanipolatore per orientare correttamente la testa della mosca, e poi usare la cera per incollare al titolare. </li><li> Successivamente, premere il torace giù piatto e cera al titolare. Questo permette alla capsula posteriore testa di essere aperti in modo che gli elettrodi può essere inserito nel cervello volare. </li><li> Utilizzare un micro bisturi o un ago sottile iniezione di tagliare con attenzione una finestra nella cuticola della capsula andare a destra. Fare attenzione a non tagliare il tessuto neurale destra sotto la cuticola. Una volta che il pezzo di cuticola viene rimosso, aggiungere alcune gocce di soluzione di Ringer. </li><li> Usare pinze per rimuovere tutti i capelli fluttuanti, depositi di grasso, o il tessuto muscolare che possono coprire la piastra lobula. La piastra lobula possono essere identificati da un modello caratteristico di ramificazione della trachea argentea che copre la sua superficie posteriore. </li><li> Tagliare un piccolo foro nella cuticola della capsula posteriore sinistra testa per il posizionamento di un elettrodo di riferimento. Con la mosca preparato, vediamo come posizionare l&#39;elettrodo di registrazione. </li></ol> 2. Posizionamento del elettrodi di registrazione <ol><li> Con la mosca preparato, andiamo a individuare e registrare i segnali provenienti dal neurone H1. L&#39;elettrodo di registrazione devono essere posti in prossimità del neurone H1. Il neurone H1 risponde principalmente a orizzontale back-to-front mozione presentata al suo campo recettivo (Krapp et al. 2001). </li><li> Per posizionare l&#39;elettrodo di registrazione, utilizzare la trachea come punto di riferimento visivo. Inizialmente, l&#39;elettrodo posto tra la trachea superiore. </li><li> Essa aiuta a utilizzare un amplificatore audio per convertire il potenziale elettrico registrato in segnali acustici. Ogni picco individuo è trasformato in un suono caratteristico clic. Quanto più l&#39;elettrodo arriva a un singolo neurone, più chiaro il ticchettio diventa. </li><li> Per identificare il neurone H1 per mezzo di sua preferenza movimento, stimolare con movimento in direzione orizzontale. Con l&#39;elettrodo di registrazione a posto, lascia passare alla stimolazione visiva e registrazioni. </li></ol> 3. La stimolazione visiva e Recordings <ol><li> Il ciclo chiuso esperimenti sono stati impostati in modo tale che tale che la stimolazione dei neuroni risultati H1 nel robot per compensare il movimento del turn-table. Per iniziare, posto una mosca di fronte a due monitor CRT. Poiché il sistema visivo volo è 10 volte più veloce è umano l&#39;, il monitor deve mostrare 200 fotogrammi al secondo. I monitor e altre apparecchiature elettriche devono essere schermati elettromagneticamente per minimizzare il rumore esterno nel segnale misurato neuronale. </li><li> Posizione dei centri dei monitor a + / - 45 gradi rispetto all&#39;orientamento della mosca. Come si è visto dall&#39;equatore occhio della mosca, ogni monitor sottende un angolo di + / -25 gradi in orizzontale e +/ -19 ° sul piano verticale. </li><li> Ingresso sincronizzati con il monitor del computer è fornita da due telecamere montate su un piccolo robot a due ruote ASURO che è stato modificato per l&#39;esperimento. </li><li> Posizionare il robot su un turn-table in una zona cilindrica le cui pareti sono rivestite con un modello di orientamento verticale, strisce bianche e nere. Ruotando il turn-tavolo sul piano orizzontale, i movimenti del robot sono limitati a un solo grado di libertà. </li><li> Inizialmente sia il turn-tavolo e robot sono a riposo. Quando il turn-tavola comincia a muoversi, la sua rotazione porta il robot, nella stessa direzione e le telecamere registrare il moto relativo tra il robot e il pattern a strisce dell&#39;arena. </li><li> La batteria telecamere sul robot sono montati un orientamento di + / - 45 gradi. Catturano 200 immagini al secondo per abbinare il frame rate del monitor dei computer di fronte al volo. </li><li> Registro delle immagini presentate al monitor per computer a 200 fotogrammi al secondo con una risoluzione di 640 x 480 (scala di grigi). </li><li> Mentre la mosca è guardando i movimenti del modello a strisce, registrare la banda passò filtrata (per esempio, tra i 300 ei 2 kHz) segnali elettrici con una scheda di acquisizione digitale utilizzando una frequenza di campionamento di almeno 10 kHz. </li><li> Una soglia viene applicata la banda passò filtrata segnali elettrici per separare le punte dall&#39;attività di fondo. Un causale, mezza gaussiana filtro è convoluta con le punte di ottenere una superficie liscia stima attività spiking per la cella H1. </li><li> Per chiudere il ciclo della macchina interfaccia cervello, un algoritmo di controllo è utilizzato per convertire il tasso di picco della cella H1 a una velocità di robot che viene reimmessa tramite un&#39;interfaccia Bluetooth per controllare due motori DC guida le ruote del robot. </li><li> Pure onde sinusoidali sono scelti come profili di velocità per il turn-table. Le onde sinusoidali hanno un DC-offset in modo che il turn-table ruota solo nella direzione che stimola il neurone H1 lungo la sua direzione preferita. La stimolazione dei neuroni risultati H1 nel robot per compensare il movimento del turn-table. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1: configurazione ad anello chiuso. Nella nostra impostazione, l&#39;attività incurvamento del cellulare H1 sinistra viene utilizzato per controllare il movimento di un robot montato su una piattaforma girevole. Movimento immagine visiva generato come risultato di moto relativo tra il robot e il turn-tavolo è catturato attraverso telecamere ad alta velocità e visualizzate su due monitor CRT di fronte al volo. Attività H1 da chiodare l&#39;emisfero sinistro è usato per stimare il tempo reale tasso di punta, che utilizza poi una legge di controllo di calcolare una velocità di compensazione per il robot. Il robot contro-rotazione stabilizza il movimento visivo dell&#39;immagine osservata dalla mosca durante controllo a circuito chiuso. </li></ol> 4. Rappresentante Outcome e Risultati <ol><li> Quando configurato correttamente, la stabilizzazione visivo è raggiunto quando la contro-rotazione del robot corrisponde la rotazione del turn-table, con conseguente movimento schema poco o niente sul monitor di computer. La performance complessiva del sistema dipende l&#39;algoritmo di controllo utilizzato per chiudere il ciclo. </li><li> Il primo algoritmo ci prova è un controllore proporzionale (figura 2) dove la velocità del robot aggiornato è proporzionale alla differenza di velocità angolare tra il robot, ωr, e il turn-table, ωp. Valori diversi per il guadagno statico, Kp, e frequenze di ingresso per il turn-table segnale, ωp, vengono scelti per testare le prestazioni del controller. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2: controller proporzionale. (A) il movimento relativo tra il robot e il turn-tavolo nella direzione preferita stimola la cellula H1 per dare il tasso di punta, F. Questo tasso di picco viene convertito in un errore di velocità, E, e un controller proporzionale viene utilizzato per stimare la robot velocità aggiornati, vr (t +1). Il tasso di punta, F, viene convertito l&#39;errore di velocità, E, a seconda che sia inferiore o superiore al tasso spontaneo punta, Fspont. Il tasso di picco di velocità di conversione di errore viene fatto da proiettando F nel corso di un coseno (intervallo [π, 0]) per tenere conto di spiking linearità tasso soglia. Le costanti 70 e 150 sono utilizzati per corrispondere al 8-bit velocità di ingresso del robot alla velocità minima e massima angolare del turn-table. (B) Schema a blocchi che mostra sistema a ciclo chiuso utilizzando un controller proporzionale. L&#39;ingresso al sistema è una modulazione sinosuidali del turn-table velocità angolare, ωp (t), e la corrispondente robot risposta ωr (t +1) viene registrato. </li><li> Tracce del campione per p e r ω ω sono riportati qui per K p = 1 e una frequenza di ingresso di 0,6 Hz per ω p (vedi figura 3). Il robot (in verde) segue il turn-table (in blu) con un ritardoe uno più piccolo picco di ampiezza. La componente orizzontale del moto modello che stimola la cellula H1 è la seguente (in rosso). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig3.jpg" alt="Figura 3" /> Figura 3: le risposte a circuito chiuso. (A) velocità angolare per il turn-table (blu), ωp e robot (verde), ωr, alla frequenza di ingresso = 0,6 Hz. (B) il flusso ottico orizzontale è indicato come calcolato da immagini registrati (rosso). Piramidale Lucas metodo Kanade (3 livelli piramide) viene utilizzato per calcolare il campo di flusso ottico tra i fotogrammi dell&#39;immagine successive. Orizzontale, la velocità angolare è calcolato sommando le proiezioni dei vettori individuali in campi flusso sull&#39;unità orizzontale vettore i. Orizzontale back-to-front movimento che eccita la cellula H1 è indicato come PD (direzione preferita) mentre orizzontali front-to-back movimento che inibisce la cella H1 è indicato come ND (direzione null). </li><li> Frequenze di ingresso per il turn-table segnale, ωp, sono scelti tra 0,03-3 Hz e il segnale corrispondente robot, ωr, viene registrato. Entrambi i segnali vengono trasformati nel dominio della frequenza da una trasformata rapida di Fourier (vedi figura 4) ed i valori di ampiezza e fase sono calcolati alla frequenza di ingresso. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4: Risposta in frequenza dei segnali di velocità angolare per il turn-table, ωp, e robot, ωr, si trasformano nel dominio della frequenza utilizzando la trasformata rapida di Fourier (FFT) per calcolare l&#39;ampiezza e componenti di fase alla frequenza di ingresso.. Componenti fase di FFT non sono mostrati in figura. </li><li> Il diagramma di Bode grandezza per il controllore proporzionale con K p = 1 mostra la risposta del sistema sulle frequenze di ingresso controllato (vedi figura 5-a). Le prestazioni del controller generalmente diminuisce con l&#39;aumentare delle frequenze. Il guadagno leggermente aumentata a 1 Hz è il risultato di oscillazioni del segnale a causa di robot utilizzando un solo H1-cellula la cui dinamica (output) gamma copre prevalentemente orizzontale movimento back-to-front. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5: le prestazioni del controller proporzionale. I diagrammi di Bode ampiezza e fase per il controllore proporzionale (una media di oltre 8 aria), il guadagno statico Kp = 1.0 (a) il diagramma di Bode grandezza segue approssimativamente una caratteristica filtro passa-basso. Il guadagno leggermente aumentata a 1 Hz è il risultato di oscillazioni nel segnale robot, ωr, a causa dell&#39;uso di un solo H1-cellula la cui dinamica (output) gamma copre prevalentemente orizzontale di nuovo al movimento davanti. Il numero di oscillazioni nel segnale robot, ωr, diminuiscono con frequenze di ingresso sempre più importante per guadagnare un leggero aumento a queste frequenze. (B) il diagramma di Bode di fase è inferiore a 180 ° per frequenze di ingresso ≤ 1 Hz e l&#39;instabilità si avvicina a 3 Hz. Oltre una certa frequenza di ingresso, il regolatore diventa instabile a causa della cinematica del robot. Questa instabilità si verifica solo al di là della nota gamma di risposta ottimale del sistema visivo volare (Warzecha et al. 1999). </li><li> Il diagramma di Bode di fase (vedi figura 5-b) mostra una fase di controllo lag meno di Π per frequenze di ingresso &lt;0,6 Hz. Questo dimostra che il controller è stabile per le frequenze &lt;0,6 Hz e instabile per frequenze di ingresso ≥ 1 Hz. </li><li> Le prestazioni del regolatore proporzionale con Kp statica (in blu) è stato confrontato con un controllore adattativo (in rosso), dove viene aggiornato il valore di K p ogni 50 ms in base alla velocità di picco punta, C max, calcolato su intervallo di tempo [t-500ms - t] (vedi figura 6). Come risultato della grande finestra tempo di integrazione, il controllore proporzionale prestazioni migliori rispetto il controllore adattativo per la gamma dei parametri testati (vedi figura 7-a). La prima finestra di tempo di integrazione di 500 ms è stato scelto per ragioni tecniche legate alla piattaforma robotica che stiamo usando. Il regolatore adattativo aveva una caratteristica simile fase del controllore proporzionale (vedi figura 7-b). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig6.jpg" alt="Figura 6" /> Figura 6: guadagno del regolatore Adaptive. Il regolatore proporzionale utilizza un guadagno statico, Kp, mentre il controllore adattativo stima il guadagno continuamente durante il controllo ad anello chiuso. Il guadagno dinamico, Kp, è inversamente proporzionale al tasso massimo picco, Fmax, durante l&#39;intervallo t-500ms ≤ τ ≤ t. La figura mostra tre casi in cui si stima Fmax nel tempo. Sulla base dei valori stimati di Fmax, Kp è più alto durante la finestra di tempo di 2 (verde) e più bassi durante la finestra di tempo di 3 (arancione). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig7.jpg" alt="Figura 7" /> Figura 7: Regolatore Proporzionale vs adattativo. Diagrammi di Bode ampiezza e fase per il proporzionale (Kp = 1) e di controllo adattativo(A) gli aggiornamenti di controllo adattativo il valore di Kp ogni 50ms in base al picco Fmax stima tasso di punta negli ultimi 500 ms. La trama guadagno proporzionale del controller (blu) è superiore a quello del regolatore adattativo (rosso) che indica che si tratta di risultati migliori a tutte le frequenze di ingresso. (B) i diagrammi di Bode di fase per entrambi i controller sono simili, con una differenza significativa a f = 0,3 Hz. Entrambi i controller approccio instabilità a 3 Hz. Significativamente differenti valori di guadagno e di fase sono contrassegnati da un (metodo della somma dei ranghi di Wilcoxon, p = 0,05) asterix. </li><li> Il modello di griglia di tutto il giradischi è stato rimosso e l&#39;ambiente di laboratorio è stata utilizzata come approssimazione della naturalistico input visivo per il volo H1-cell. In media, il diagramma di Bode grandezza (vedi figura 8-a) per l&#39;ingresso naturalistico visivo (in blu) ha mostrato aumenti leggermente superiore a quello con ingresso reticolo visivo (in rosso), probabilmente perché la più ampia gamma di frequenze spaziali in naturalistico immagini visive viene sfruttato. Il Bode caratteristiche di fase trama da grattugia vs naturalistico input visivi erano simili (vedi figura 8-b). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig8.jpg" alt="Figura 8" /> Figura 8: Stripped modello vs ambiente di laboratorio. Il Bode grandezza e le trame di fase per il controller proporzionale quando sono presentati con disegni spogliato (rosso) vs laboratorio ambiente (blu) immagini visive in anello chiuso (a) diagramma di Bode grandezza per quando le immagini ambiente di laboratorio vengono utilizzati è marginalmente superiore rispetto a quando modello spogliato è usato (se non a f = 0,1 Hz) che indica una migliore performance sotto stimolo del genere. (B) il diagramma di Bode di fase, sia in condizioni visive seguire lo stesso modello, sia con l&#39;instabilità si avvicina a 3 Hz. Significativamente differenti valori di guadagno e di fase sono contrassegnati da un (metodo della somma dei ranghi di Wilcoxon, p = 0,05) asterix. </li></ol>

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	<li>Chiappe, E. M., Seelig, J. D., Reiser, M. B., Jayaraman, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Walking+modulates+speed+sensitivity+in+Drosophila+motion+vision.">Walking modulates speed sensitivity in Drosophila motion vision.</a> Curr. Biol. 20, 1470-1475 (2010).</li><li>Franceschini, N., Snyder, A. W., Menzel, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sampling+of+the+visual+environment+by+the+compound+eye+of+the+fly:+fundamentals+and+applications.">Sampling of the visual environment by the compound eye of the fly: fundamentals and applications.</a> Photoreceptor optics. , 98-125 (1975).</li><li>Karmeier, K., Tabor, R., Egelhaaf, M., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Early+visual+experience+and+the+receptive-field+organization+of+optic+flow+processing+interneurons+in+the+fly+motion+pathway.">Early visual experience and the receptive-field organization of optic flow processing interneurons in the fly motion pathway.</a> Vis. Neurosci. 18, 1-8 (2001).</li><li>Krapp, H. G., Hengstenberg, B., Hengstenberg, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+structure+and+receptive-field+organization+of+optic+flow+processing+interneurons+in+the+fly.">Dendritic structure and receptive-field organization of optic flow processing interneurons in the fly.</a> Jour. of Neurophys. 79, 1902-1917 (1998).</li><li>Krapp, H. G., Hengstenberg, R., Egelhaaf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Binocular+contributions+to+optic+flow+processing+in+the+fly+visual+system.">Binocular contributions to optic flow processing in the fly visual system.</a> Jour. of Neurophys. 85, 724-734 (2001).</li><li>Longden, K. D., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Octopaminergic+modulation+of+temporal+frequency+coding+in+an+identified+optic-flow+processing+interneuron.">Octopaminergic modulation of temporal frequency coding in an identified optic-flow processing interneuron.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 4, 153-153 (2010).</li><li>Bender, J. A., Dickinson, M. 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+comparison+of+visual+and+haltere-mediated+feedback+in+the+control+of+body+saccades+in+Drosophila+melanogaster.">A comparison of visual and haltere-mediated feedback in the control of body saccades in Drosophila melanogaster.</a> J. Exp. Bio. 209, 4597-4606 (2006).</li><li>Longden, K. D., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=State-dependent+performance+of+optic+flow-processing+interneurons.">State-dependent performance of optic flow-processing interneurons.</a> J. Neurophysiol. 102, 3606-3618 (2009).</li><li>Maimon, G., Straw, A. D., Dickinson, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Active+flight+increases+the+gain+of+visual+motion+processing+in.">Active flight increases the gain of visual motion processing in.</a> 13, 393-399 (2010).</li><li>Petrovitz, R., Dahmen, H., Egelhaaf, M., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Arrangement+of+optical+axes+and+spatial+resolution+in+the+compound+eye+of+the+female+blowfly+Calliphora.">Arrangement of optical axes and spatial resolution in the compound eye of the female blowfly Calliphora.</a> J Comp Physiol A. 186, 737-746 (2000).</li><li>Warzecha, A. K., Horstmann, W., Egelhaaf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temperature-dependence+of+neuronal+performance+in+the+motion+pathway+of+the+blowfly+Calliphora+Erythrocephala.">Temperature-dependence of neuronal performance in the motion pathway of the blowfly Calliphora Erythrocephala.</a> J Exp Biology. 202, 3161-3170 (1999).</li></ol>

<ol><li> Vola dissezione deve essere effettuata con cura fare in modo che noi orientare correttamente al volo con riguardo al monitor di computer. </li><li> Separare le punte dal neurone H1 dal picchi da tutte le altri neuroni per ottenere un buon rapporto segnale rumore che possono poi essere utilizzati per controllare il robot affidabile. </li><li> Si deve prestare attenzione per evitare qualsiasi tessuto neurale si secchi durante il corso dell&#39;esperimento. </li><li> Le telecamere sono collegate al computer tramite un cavo Ethernet. Si deve prestare attenzione in modo che non siano troppo ferita durante l&#39;esperimento come che influenzerebbero la rotazione del robot. </li><li> Attualmente stiamo usando l&#39;attività di punta di un H1 per impostare un lavoro di stabilizzazione in un solo senso di rotazione di imbardata. Siamo in grado di aggiungere un secondo elettrodo per ricevere il segnale da H1 sia a destra ea sinistra in modo che possiamo studiare gli algoritmi di controllo di stabilizzazione nei due sensi di rotazione di imbardata. </li><li> Siamo in grado di rimuovere l&#39;arena che contiene le strisce in verticale orientata in bianco e nero e utilizzare l&#39;ambiente di laboratorio, come lo stimolo visivo per il volo. Questo ci permetterà di studiare a ciclo chiuso prestazioni con immagini naturalistiche. </li><li> Il robot può essere rimosso dal turn-tavolo e ha permesso di muoversi l&#39;ambiente di laboratorio, mentre nel controllo a circuito chiuso. Questo ci permetterà di investigare algoritmi di controllo coinvolti nella prevenzione delle collisioni. </li><li> I fili di collegamento delle telecamere ai computer può essere rimosso mediante l&#39;attuazione di un sistema di trasmissione wireless, dandoci un setup completamente sfrenata robotica. </li><li> Le misure di esecuzione degli algoritmi di controllo diversi ci darà una comprensione di come le diverse strategie sono in grado di far fronte a segnali neuronali non stazionario e variabile. Questa conoscenza può essere applicato a diversi clinici e non clinici interfacce cervello-macchina. </li><li> Questa configurazione sperimentale è il primo passo verso la registrazione di segnali neuronali comportarsi da animali. Il nostro obiettivo è quello di mettere la mosca sul robot e utilizza le sue attività neurale per il controllo ad anello chiuso. In una tale impostazione, saremmo in grado di registrare l&#39;attività neurale dalla mosca mentre è riceve una stimolazione multisensoriale come conseguenza del moto del robot. </li><li> Registrare segnali solo da una cellula. Nella configurazione che si dovrebbe, il cellulare più adatto sarebbe il H1-cell. Isolando le risposte del neurone H1 da altri neuroni con campi recettivi simili, ad esempio H2, è importante per mantenere un buon rapporto segnale rumore per le registrazioni neuronali. Le risposte dei neuroni H1 e H2 può essere discriminato da notare che la H2 è tipicamente inferiore spontaneo e tasso medio di chiodare il neurone H1. I neuroni possono essere discriminati sulla base della loro morfologia (Krapp et al. 2001). </li><li> Il nostro sistema ci permette di confrontare il ciclo chiuso guadagno ottenuto dal nostro fly-robot interfaccia su un compito stabilizzazione dell&#39;immagine, e di confrontare le prestazioni con circuito chiuso guadagni optomotor osservato in precedenti esperimenti sui moscerini (Bender &amp; Dickinson 2006, Warzecha et al . 1996, Heisenberg &amp; Wolf, 1990). Inoltre, ci permette di indagare dipendenti dallo stato i cambiamenti nel trattamento dell&#39;informazione visiva in condizioni di circuito chiuso (Chiappe et al. 2010, Maimon et al. 2010, Longden &amp; Krapp 2009, Longden &amp; Krapp 2010). </li></ol>

<ol><li> 1) ad alta velocità Display CRT (LG Studioworks 221U) </li><li> Telecamere ad alta velocità (Prosilica, GC640) </li><li> Robot Platform (ASURO con modifiche personalizzate) </li><li> Bluetooth Modem seriale (Bluesmirf) </li><li> Passo Micro Drive (sistemi applicati Movimento, ST5-SI) </li><li> Stepper Motor (Sanyo Denki, 103H6704-0140) </li><li> Elettrodi di tungsteno (fh-co.com - Codice articolo - UEW SHG SE 3P1M) </li><li> Amplificatore extracellulare (NPI EXT 10-2F) </li><li> Micromanipolatore motorizzati (Scientifica, PS-700-Z) </li><li> Microscopio stereo (Leica, MZ95) </li></ol>

an experimental platform to study the closed-loop performance of brain-machine interfaces

La non-stazionari natura e variabilità dei segnali neuronali è un problema fondamentale nel cervello-macchina interfacciamento. Abbiamo sviluppato un cervello-macchina per valutare la robustezza delle diverse leggi di controllo applicato ad un circuito chiuso compito di stabilizzazione dell&#39;immagine. Approfittando della ben caratterizzati volare via visuomotoria si registra l&#39;attività elettrica di un identificato, sensibile al movimento dei neuroni, H1, per controllare la rotazione di imbardata di un robot a due ruote. Il robot è dotato di 2 telecamere ad alta velocità video di fornire un contributo visivo di movimento per una mosca posta davanti di 2 monitor CRT. L&#39;attività del neurone H1 indica la direzione e la velocità relativa di rotazione del robot. L&#39;attività neurale è filtrata e reimmessa nel sistema di sterzo del robot per mezzo di controllo proporzionale e proporzionale / adattiva. Il nostro obiettivo è quello di testare e ottimizzare le prestazioni delle varie leggi di controllo in anello chiuso condizioni per una più ampia applicazione anche in altre interfacce macchina del cervello.

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An Experimental Platform to Study the Closed-loop Performance of Brain-machine Interfaces

Usiamo un circuito chiuso volare-macchina per studiare i principi generali di controllo neuronale.

Una piattaforma sperimentale per studiare il ciclo chiuso delle prestazioni di interfacce cervello-macchina

The non-stationary nature and variability of neuronal signals is a fundamental problem in brain-machine interfacing. We developed a brain-machine ...

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

13.6K Views.  Imperial College London. Usiamo un circuito chiuso volare-macchina per studiare i principi generali di controllo neuronale.

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An Optic Nerve Crush Injury Murine Model to Study Retinal Ganglion Cell Survival

Injury to the optic nerve can lead to axonal degeneration, followed by a gradual death of retinal ganglion cells (RGCs), which results in irreversible vision loss. Examples of such diseases in human include traumatic optic neuropathy and optic nerve degeneration in glaucoma. It is characterized by typical changes in the optic nerve head, progressive optic nerve degeneration, and loss of retinal ganglion cells, if uncontrolled, leading to vision loss and blindness.
The optic nerve crush (ONC) injury mouse model is an important experimental disease model for traumatic optic neuropathy, glaucoma, etc. In this model, the crush injury to the optic nerve leads to gradual retinal ganglion cells apoptosis. This disease model can be used to study the general processes and mechanisms of neuronal death and survival, which is essential for the development of therapeutic measures. In addition, pharmacological and molecular approaches can be used in this model to identify and test potential therapeutic reagents to treat different types of optic neuropathy.
Here, we provide a step by step demonstration of (I) Baseline retrograde labeling of retinal ganglion cells (RGCs) at day 1, (II) Optic nerve crush injury at day 4, (III) Harvest the retinae and analyze RGC survival at day 11, and (IV) Representative result.

This protocol shows how to retrogradely label retinal ganglion cells, and how to subsequently make an optic nerve crush injury in order to analyze retinal ganglion cell survival and apoptosis. It is an experimental disease model for different types of optic neuropathy, including glaucoma.

Una lesione del nervo ottico Modello Crush murini per studiare la sopravvivenza delle cellule gangliari della retina

Injury to the optic nerve can lead to axonal degeneration, followed by a gradual death of retinal ganglion cells (RGCs), which results in irreversible ...

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Neuroscienze

Genetic Manipulation of Cerebellar Granule Neurons In Vitro and In Vivo to Study Neuronal Morphology and Migration

Developmental events in the brain including neuronal morphogenesis and migration are highly orchestrated processes. In vitro and in vivo analyses allow for an in-depth characterization to identify pathways involved in these events. Cerebellar granule neurons (CGNs) that are derived from the developing cerebellum are an ideal model system that allows for morphological analyses. Here, we describe a method of how to genetically manipulate CGNs and how to study axono- and dendritogenesis of individual neurons. With this method the effects of RNA interference, overexpression or small molecules can be compared to control neurons. In addition, the rodent cerebellar cortex is an easily accessible in vivo system owing to its predominant postnatal development. We also present an in vivo electroporation technique to genetically manipulate the developing cerebella and describe subsequent cerebellar analyses to assess neuronal morphology and migration.

Genetic Manipulation of Cerebellar Granule Neurons In Vitro and In Vivo to Study Neuronal Morphology and Migration

Neuronal morphogenesis and migration are crucial events underlying proper brain development. Here, we describe methods to genetically manipulate cultured cerebellar granule neurons and the developing cerebellum for the assessment of morphology and migratory characteristics of neurons.

Manipolazione genetica delle cerebellare granuli neuroni<em&gt; In Vitro</em&gt; E<em&gt; In Vivo</em&gt; Per studiare neuronale Morfologia e migrazione

Developmental events in the brain including neuronal morphogenesis and migration are highly orchestrated processes. In vitro and in vivo analyses allow ...

Real-time Electrophysiology: Using Closed-loop Protocols to Probe Neuronal Dynamics and Beyond

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where the stimulus applied depends in real-time on the response of the system. Recent applications range from the implementation of virtual reality systems for studying motor responses both in mice1 and in zebrafish2, to control of seizures following cortical stroke using optogenetics3. A key advantage of closed-loop techniques resides in the capability of probing higher dimensional properties that are not directly accessible or that depend on multiple variables, such as neuronal excitability4 and reliability, while at the same time maximizing the experimental throughput. In this contribution and in the context of cellular electrophysiology, we describe how to apply a variety of closed-loop protocols to the study of the response properties of pyramidal cortical neurons, recorded intracellularly with the patch clamp technique in acute brain slices from the somatosensory cortex of juvenile rats. As no commercially available or open source software provides all the features required for efficiently performing the experiments described here, a new software toolbox called LCG5 was developed, whose modular structure maximizes reuse of computer code and facilitates the implementation of novel experimental paradigms. Stimulation waveforms are specified using a compact meta-description and full experimental protocols are described in text-based configuration files. Additionally, LCG has a command-line interface that is suited for repetition of trials and automation of experimental protocols.

Closed-loop protocols are becoming increasingly widespread in modern day electrophysiology. We present a simple, versatile and inexpensive way to perform complex electrophysiological protocols in cortical pyramidal neurons in vitro, using a desktop computer and a digital acquisition board.

Real-time Elettrofisiologia: utilizzando protocolli a circuito chiuso per sonda neuronali Dynamics and Beyond

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where ...

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation of a given stimulus might be dependent on context and history. If this is actually the case, bi-directional interactions between the brain (or if need be a reduced model of it) and sensory-motor system can shed a light on how encoding and decoding of information is performed. Here an experimental system is introduced and described in which the activity of a neuronal element (i.e., a network of neurons extracted from embryonic mammalian hippocampi) is given context and used to control the movement of an artificial agent, while environmental information is fed back to the culture as a sequence of electrical stimuli. This architecture allows a quick selection of diverse encoding, decoding, and learning algorithms to test different hypotheses on the computational properties of neuronal networks.

In this paper, an experimental framework to perform closed-loop experiments is presented, in which information processing (i.e., coding and decoding) and learning of neuronal assemblies are studied during the continuous interaction with a robotic body.

Closed-loop di esperimenti neuro-robotica a prova le proprietà computazionali di neuronali Networks

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation ...

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method described here enables the investigator to measure long-lasting (from minutes to hours) high-quality intracellular responses from single Drosophila R1-R6 photoreceptors and Large Monopolar Cells (LMCs) to light stimuli. Because the recording system has low noise, it can be used to study variability among individual cells in the fly eye, and how their outputs reflect the physical properties of the visual environment. We outline all key steps in performing this technique. The basic steps in constructing an appropriate electrophysiology set-up for recording, such as design and selection of the experimental equipment are described. We also explain how to prepare for recording by making appropriate (sharp) recording and (blunt) reference electrodes. Details are given on how to fix an intact fly in a bespoke fly-holder, prepare a small window in its eye and insert a recording electrode through this hole with minimal damage. We explain how to localize the center of a cell's receptive field, dark- or light-adapt the studied cell, and to record its voltage responses to dynamic light stimuli. Finally, we describe the criteria for stable normal recordings, show characteristic high-quality voltage responses of individual cells to different light stimuli, and briefly define how to quantify their signaling performance. Many aspects of the method are technically challenging and require practice and patience to master. But once learned and optimized for the investigator's experimental objectives, it grants outstanding in vivo neurophysiological data.

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Sharp microelectrodes enable accurate electrophysiological characterization of photoreceptor and visual interneuron output in living Drosophila. Here we show how to use this method to record high-quality voltage responses of individual cells to controlled light stimulation. This method is ideal for studying neural information processing in insect compound eyes.

Metodo elettrofisiologiche per la registrazione intracellulare di tensione Risposte di<em&gt; Drosophila</em&gt; Fotorecettori e Interneuroni a luce stimoli<em&gt; In Vivo</em

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

Robot Insect-controllato: una piattaforma mobile Robot per valutare la capacità odore-tracking di un insetto

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...

Experimental Models to Study the Neuroprotection of Acidic Postconditioning Against Cerebral Ischemia

Stroke is one of the leading causes of mortality and disability worldwide, with limited therapeutic approaches. As an endogenous strategy for neuroprotection, postconditioning treatments have proven to be promising therapies against cerebral ischemia. However, complicated procedures and potential safety issues limit their clinical application. To overcome these disadvantages, we have developed acidic postconditioning (APC) as a therapy for experimental focal cerebral ischemia. APC refers to the mild acidosis treatment by inhaling CO2 during reperfusion following ischemia. Here we present two models to execute APC in vitro and in vivo, respectively. The oxygen-glucose deprivation (OGD) treatment of mice and the corticostriatal occlusion and middle cerebral artery occlusion (MCAO) of mice were employed to mimic cerebral ischemia. APC can be simply achieved by transferring brain slices to acidic buffer bubbled with 20% CO2, or by mice inhaling 20% CO2. APC showed significant protective effects against cerebral ischemia, as reflected by tissue viability and brain infarct volume.

Acidic postconditioning protects against cerebral ischemia. Here we present two models to execute APC. They are achieved respectively by transferring corticostriatal slices to acidic buffer after oxygen-glucose deprivation in vitro and by inhaling 20% CO2 after middle cerebral artery occlusion in vivo.

Modelli sperimentali per studiare la neuroprotezione del post-condizionamento acido contro l&#39;ischemia cerebrale

Stroke is one of the leading causes of mortality and disability worldwide, with limited therapeutic approaches. As an endogenous strategy for ...

Using Zebrafish Larvae to Study the Pathological Consequences of Hemorrhagic Stroke

Despite being the most severe subtype of stroke with high global mortality, there is no specific treatment for patients with intracerebral hemorrhage (ICH). Modelling ICH pre-clinically has proven difficult, and current rodent models poorly recapitulate the spontaneous nature of human ICH. Therefore, there is an urgent requirement for alternative pre-clinical methodologies for study of disease mechanisms in ICH and for potential drug discovery.
The use of zebrafish represents an increasingly popular approach for translational research, primarily due to a number of advantages they possess over mammalian models of disease, including prolific reproduction rates and larval transparency allowing for live imaging. Other groups have established that zebrafish larvae can exhibit spontaneous ICH following genetic or chemical disruption of cerebrovascular development. The aim of this methodology is to utilize such models to study the pathological consequences of brain hemorrhage, in the context of pre-clinical ICH research. By using live imaging and motility assays, brain damage, neuroinflammation and locomotor function following ICH can be assessed and quantified.
This study shows that key pathological consequences of brain hemorrhage in humans are conserved in zebrafish larvae highlighting the model organism as a valuable in vivo&#160;system for pre-clinical investigation of ICH. The aim of this methodology is to enable the pre-clinical stroke community to employ the zebrafish larval model as an alternative complementary model system to rodents.

Here we present a protocol to quantify brain injury, locomotor deficits and neuroinflammation following bleeding in the brain in zebrafish larvae, in the context of human intracerebral hemorrhage (ICH).

Uso delle larve di zebrafish per studiare le conseguenze patologiche della corsa emorragica

Despite being the most severe subtype of stroke with high global mortality, there is no specific treatment for patients with intracerebral hemorrhage ...

Using Neuron Spiking Activity to Trigger Closed-Loop Stimuli in Neurophysiological Experiments

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems are already found in clinical applications, and are important tools for basic brain research. A particularly interesting recent development is the integration of closed-loop approaches with optogenetics, such that specific patterns of neuronal activity can trigger optical stimulation of selected neuronal groups. However, setting up an electrophysiological system for closed-loop experiments can be difficult. Here, a ready-to-apply Matlab code is provided for triggering stimuli based on the activity of single or multiple neurons. This sample code can be easily modified based on individual needs. For instance, it shows how to trigger sound stimuli and how to change it to trigger an external device connected to a PC serial port. The presented protocol is designed to work with a popular neuronal recording system for animal studies (Neuralynx). The implementation of closed-loop stimulation is demonstrated in an awake rat.

This protocol demonstrates how to use an electrophysiological system for closed-loop stimulation triggered by neuronal activity patterns. Sample Matlab code that can be easily modified for different stimulation devices is also provided.

Utilizzo dell'attività di spiking del neurone per attivare gli stimoli a ciclo chiuso negli esperimenti neurofisiologici

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems ...

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy (SBEM) for the Study of Dendritic Spines

Three-dimensional electron microscopy (3D EM) gives a possibility to analyze morphological parameters of dendritic spines with nanoscale resolution. In addition, some features of dendritic spines, such as volume of the spine and post-synaptic density (PSD) (representing post-synaptic part of the synapse), presence of presynaptic terminal, and smooth endoplasmic reticulum or atypical form of PSD (e.g., multi-innervated spines), can be observed only with 3D EM. By employing serial block-face scanning electron microscopy (SBEM) it is possible to obtain 3D EM data easier and in a more reproducible manner than when performing traditional serial sectioning. Here we show how to prepare mouse hippocampal samples for SBEM analysis and how this protocol can be combined with immunofluorescence study of dendritic spines. Mild fixation perfusion allows us to perform immunofluorescence studies with light microscopy on one half of the brain, while the other half was prepared for SBEM. This approach reduces the number of animals to be used for the study.

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy SBEM for the Study of Dendritic Spines

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy (SBEM) is applied to image and analyze dendritic spines in the murine hippocampus.

Microscopia elettronica a scansione a blocchi seriali (SBEM) per lo studio delle spine dendritiche

Three-dimensional electron microscopy (3D EM) gives a possibility to analyze morphological parameters of dendritic spines with nanoscale resolution. In ...