Per la registrazione multicanale, spostare verso il basso gli array di elettrodi ruotando la vite sulla parte mobile del sistema di microazionamento con un giorno di anticipo. Tieni la testa di un topo sveglio con leggerezza e attenzione. Quindi, collegare il centro dello stadio principale e un palloncino di elio con una filettatura per compensare il peso dello stadio principale e del sistema di microazionamento.
Cattura i segnali grezzi utilizzando gli elettrodi di registrazione e i sistemi multicanale campionando a 30 kilohertz nel software di registrazione. Quindi digitalizzare utilizzando un convertitore analogico digitale dai sistemi multicanale. Estrarre il potenziale di campo locale, o segnali LFP, dai dati grezzi ricampionando a 10 kilohertz.
Quindi, utilizzando un filtro notch, rimuovere il rumore di linea a 50 hertz. Per l'ordinamento e l'analisi dei picchi, nel software di ordinamento dei picchi, fare clic su File, quindi su Apri e su File per aprire i dati dei picchi campionati a 30 kilohertz. Fare clic su Info per selezionare il canale non ordinato.
Quindi scegli Ordina, Cambia metodo di ordinamento e Usa K-Means. Premere il pulsante Valley Seeking Sort, quindi K-Means Sorting per ottenere le unità ordinate. Successivamente, nel software di analisi dei dati neurofisiologici, apri il file spike ordinato facendo clic su File, Importa dati e File BlackRock.
Per ottenere l'autocorrelogramma per l'unità selezionata, fare clic su Analisi, quindi su Autocorrelogrammi e impostare i parametri. Caricare i dati dei picchi ordinati. Quindi, fare clic su Analisi e istogrammi intervallo interspike per ottenere l'istogramma dell'intervallo interspike, quindi impostare i parametri desiderati.
Fare clic su Analisi, quindi su Correlogrammi incrociati per ottenere il corcorrelogramma incrociato tra due eventi di unità ordinati. E quindi impostare gli eventi e i parametri di riferimento. Per l'analisi LFP, fare clic su File, Importa dati e File BlackRock per aprire i dati del segnale continuo campionati a 10 kilohertz.
Quindi, facendo clic su Analisi e spettro per continuo, analizzare lo spettro di potenza per l'LFP dal canale selezionato. Quindi, fare clic su Analisi, quindi Coerenza per Continuo per analizzare la coerenza di due LFP dai lati sinistro e destro dell'MC.Quindi, fare clic su Analisi, seguito da Correlazione con variabili continue per analizzare la correlazione tra due LFP dai lati sinistro e destro dell'MC.Una volta terminato, fare clic su Risultati, quindi su Risultati numerici per salvare la densità dello spettro di potenza, Coerenza e correlazione con un'estensione di file xls. Per analizzare le correlazioni tra lo spike e l'LFP, fare clic su File, quindi su Importa dati e BlackRock File per aprire i dati del segnale continuo e i dati del picco.
Quindi, fare clic su Analisi e analisi di coerenza per analizzare la coerenza tra i picchi e LFP dal canale selezionato. Infine, fare clic su Risultati, quindi su Risultati numerici per salvare i risultati della coerenza del campo spike con un'estensione di file xls. L'ampiezza della valle e la durata della forma d'onda delle unità nel MC del topo hanno mostrato che sia l'ampiezza della valle che la durata della forma d'onda dei neuroni piramidali putativi MC nei topi sono superiori a quelle degli interneuroni putativi.
Il crosscorlogramma tra i neuroni piramidali putativi e gli interneuroni ha indicato che l'aumento dei neuroni piramidali putativi si verifica prima degli interneuroni putativi con una finestra di 18 millisecondi. Nell'analisi LFP, le LFP del MC sinistro e destro nei topi normali erano simili nello spettro di potenza, suggerendo attività sincronizzate tra il MC sinistro e destro. La curva di coerenza del campo spike nel MC di un topo normale ha mostrato una coerenza gamma bassa più forte per gli interneuroni putativi rispetto ai neuroni piramidali.
