The author is grateful for NIH grant support:
NIH/NIBIB 5R01EB006204-03 Multivariate approaches to neuroimaging analysis
NIH/NIA 5R01AG026114-02 Early AD Detection with ASL MRI &amp; Covariance Analysis
ADNI: Imaging data was provided by the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (NIH U01AG024904). Data collection and sharing for this project was funded by the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (National Institutes of Health Grant U01 AG024904). ADNI is funded by the National Institute on Aging, the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, and through generous contributions from the following: Abbott, AstraZeneca AB, Bayer Schering Pharma AG, Bristol-Myers Squibb, Eisai Global Clinical Development, Elan Corporation, Genentech, GE Healthcare, GlaxoSmithKline, Innogenetics ,Johnson and Johnson, Eli Lilly and Co., Medpace, Inc., Merck and Co., Inc., Novartis AG, Pfizer Inc, F. Hoffman-La Roche, Schering-Plough, Synarc, Inc., and Wyeth, as well as non-profit partners the Alzheimer's Association and Alzheimer's Drug Discovery Foundation, with participation from the U.S. Food and Drug Administration. Private sector contributions to ADNI are facilitated by the Foundation for the National Institutes of Health(<a href="http://www.fnih.org">http://www.fnih.org</a>). The grantee organization is the Northern California Institute for Research and Education, and the study is coordinated by the Alzheimer's Disease Cooperative Study at the University of California, San Diego. ADNI data are disseminated by the Laboratory for Neuro Imaging at the University of California, Los Angeles. This research was also supported by NIH grants P30 AG010129, K01 AG030514, and the Dana Foundation.

<ol><li>脳内のボクセル（図1の= 3次元ピクセル）と示される3つだけの領域が、測定した50人の参加者、に設定されている仮想的なデータ：多変量解析の概念的な概要を与えるために、我々は非常に単純な状況を想像することができます。 （図1をここに挿入し、上で音声と字幕を読んで。） </li><li>多変量解析の一般的な目的は、データの分散の主要な発生源を特定し、分散のこれらのソースの観点からデータに関心の主要な効果を記述することです。図2は、単純化した例を示しています。 （図2をここに挿入し、上で音声と字幕を読んで。） </li><li>我々は現在、臨床データセットへの単変量および多変量の両方の分析を適用する。我々は、アルツハイマー病神経イメージング研究イニシアティブ（http://www.loni.ucla.edu/ADNI/）のウェブサイトから95の早期のアルツハイマー病患者と102年齢をマッチさせたコントロールのFDG - PETの休憩スキャンをダウンロード。我々は無作為に患者とコントロールの両方の20スキャンを拾い、私たちの導出のサンプルとして、それらを指定。残りの75および82のスキャンは、それぞれ、私たちの複製のサンプルを構成する。単変量および多変量アルツハイマー病（AD）マーカーは、現在、導出のサンプルに由来し、その診断効率は、レプリケーションのサンプルでテストされます。 </li><li>単変量マーカーでは、コントラスト20、コントロール、20 ADスキャンでは、導出のサンプルでスキャンして、T -テストによって示されるようにAD患者におけるPETの信号で最大の減少を示す脳の場所を選ぶ。この地域の診断有効性をテストするには、我々はこの場所でレプリケーションサンプルのデータをチェックし、病気の状態の関数としてのPETの信号をプロットします。 </li><li>多変量マーカーの場合は、まず対象のスケーリング係数は、AD患者と健常対照者との間の最大差の平均値を示す最初の5主成分から共分散のパターンを構築して導出のサンプルの組み合わせ40スキャンでPCAを実行し、と。 （詳細は、これらの代表的な論文2で見つけることができます。）導出のサンプルを形成して得られた診断共分散のパターンをして前向きにレプリケーションサンプルに適用されます。結果として被験者のスケーリング係数は、疾患の状態の関数としてプロットされている。 </li><li>ステップ4と5から単変量および多変量の両方のアプローチのより一般的な比較を提供するために、我々は、それぞれの時間が20分の20導出のサンプルと82分の75を形成し、リサンプリングデータに1,000回を&quot;スプリットサンプル&quot;シミュレーションを実行し、両方の手順を繰り返します。 AD患者と健常対照者の再出発の複製。単変量および多変量の疾患マーカーは、導出のサンプルから計算されると決定しきい値は、最大で1健康な制御は、AD（=特異度95％）として誤分類されるように設定されています。彼らの特定の決定のしきい値と疾患マーカーは、前向きにレプリケーションサンプルに適用されます。レプリケーションサンプルの分類のエラー率は、すべてのリサンプリングの反復のために記録されます。 </li></ol>代表的な結果 一変量のパフォーマンスは、結果を図3に詳細に見ることができます。最大のAD関連FDGの赤字の面積は、スーパー側頭回、ブロードマン領域38に発見された。 ROC曲線下の面積はAUC = 0.90であった達成。レプリケーションサンプルのこのコントラストの一般化はAUC = 0.84のROC曲線下面積で非常に良かった。 多変量のパフォーマンスは、結果を図4に詳細に見ることができます。関連する信号の損失がparietotemporalと前頭葉の領域、および後部帯状回を発見された間に病気に直面して信号の相対的な保全を示唆正の負荷、ある領域は、小脳に認められた。導出とレプリケーションサンプルの両方でROCカーブ下の面積はそれぞれ、0.96および0.88における単変量マーカーよりもやや優れていた。 スプリットサンプルのシミュレーション結果を図5に詳細に見ることができます。図は、多変量マーカーが単変量マーカーより診断能の向上複製を与えることを示しています。単変量マーカーのためにそれは0.307であるのに対し、多変量マーカーの平均合計エラー率は、0.203です。 <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig1.jpg" alt="図1" /> 図1この単純な図は、単変量および多変量解析の戦略の違いを説明します：仮想的な3次元のデータセットは、この図に表示されます。左側には、プロットされた3つの変数間に相関関係はありません。対照的に右側で、1つはすべての3つのボクセルの間に正の相関を示す分散の主要なソースを見ることができます。単にボクセルごとのボクセル単位で値を意味すると考えている単変量解析では、2つのシナリオの違いを言うことができませんでした。多変量解析では、対照的に、バリアンの主要な源を識別する神経活性化パターンを構築するために進む前に、データのCE（赤い矢印）は、これらのソースを形成する。 <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig2.jpg" alt="図2" /> 図2。このスライドでは、簡略化した形でデータを神経画像内の任意の多変量解析の基本的な成果を示しています。脳内のボクセルの位置を示す、対象指数の、とボクセルのインデックスxに依存するデータ配列Y（S、x）は、、いくつかの項の和に分解されます。最初に、純粋に対象依存の因子得点、SSF（S）、そして純粋にボクセルに依存する共分散パターン、V（x）の製品。共分散のパターンによって説明することができる2番目の、活性化​​が主題とボクセルに依存した雑音項、E（S、X）でキャプチャされます。方程式以下の二つのグラフィックスは、予告スケーリングファクターと共分散パターンの例を与える。対象因子得点によって示されるようにすべての参加者は、単に異なる程度に、共分散のパターンを明示する。むしろ別々に全てのvoxelの行動を追跡することより、共分散のパターンとその主題の表現は、分散の主な原因の無駄のない要約を提供しています。領域が同時にそれらに関連する活性を増加させる赤で示されている間、大きさの被写体倍率が増加すると、共分散のパターンで青色で示された領域は、それらに関連する活性化を減少させる。対象因子得点は、対象年齢や認知タスクの行動パフォーマンスのような関心の外部変数と相関し、多重比較に対する補正は、この相関関係に適用する必要がありますすることはできません。 このような分解のためのいくつかのテクニックが存在しますが、最も一般的なものは、主成分分析（PCA）です。これは私たちにとって最適な手法です。主題スケーリングファクタは最初の場所では、共分散のパターンを生成しただけで、データセット、等しい次元が設定されているデータに共分散のパターンをしない投影することによって得ることができることに注意してください。これは、1つのデータセットで観察された脳 - 行動の関係は、異なるデータセットにレプリケートできるかどうかをテストするための共分散のパターンに適しています。 <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig3.jpg" alt="図3" /> 図3：この図は、単変量解析の結果を示しています。左下のパネルでは、FDGの信号値は、導出のサンプルの最大のAD関連の赤字を示す領域にプロットされています。そのMNI座標はX = 2mmの、Y = -48 mmのZ = 30ミリメートル（楔前部/ PCG、ブロードマンエリア31）です。右下のパネルには、レプリケーションサンプルのこの非常に場所でのFDGの信号を示しています。一つは、レプリケーションサンプルのAD患者と対照との間のFDGの違いは、依然として重要な一方、全体的、グループ間のより多くのオーバーラップで還元されていることを理解することができる。 <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig4.jpg" alt="図4" /> 図4この図は、多変量解析の結果を示しています。トップパネルには、我々はそれぞれ、赤と青の共分散のパターンで有意に正と負の重みの領域（P &lt;0.001）を示すいくつかの軸方向のスライスを表示します。私たちはその地球の平均値ですべてのスキャンをスケーリングことに注意してください、そう、赤と青の色は、疾患の重症度とPET信号の代わりに相対的と絶対的な増減を示している。青は病気の結果として、信号の損失を示し、赤色の領域は、このように、病気に直面して相対的な保全をほのめかす。青色の領域は後帯状回、parietotemporalと前頭部に出現しながら赤の領域は主に、小脳に記載されています。左下のパネルは：AD -関連の共分散のパターンの対象因子得点は、導出のサンプルで表示されます。高い被験者のスコアは、AD患者のために発見されています。右下のパネル：レプリケーションサンプルのAD関連の共分散パターンの将来のアプリケーションに起因する被験者因子得点がここにプロットされています。一つは、レプリケーションサンプルの増加オーバーラップと診断コントラストの軽度の悪化を認めることができるが、診断有効性の一般化は、単変量の場合よりも著しく優れています。 <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig5.jpg" alt="図5" /> 図5。この図は、1,000分割サンプルシミュレーションの結果を示しています。記載されている手段と、レプリケーションサンプルの単変量および多変量診断エラー率の標準偏差である。一つは、パフォーマンスの多変量マーカーの一般化は、単変量マーカーのよりものの幾分変数かなり優れていることを理解することができる。

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	<li>Moeller, J. R., Strother, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+regional+covariance+approach+to+the+analysis+of+functional+patterns+in+positron+emission+tomographic+data.">A regional covariance approach to the analysis of functional patterns in positron emission tomographic data.</a> J Cereb Blood Flow Metab. 11 (2), A121-A121 (1991).</li><li>Scarmeas, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Covariance+PET+patterns+in+early+Alzheimer's+disease+and+subjects+with+cognitive+impairment+but+no+dementia:+utility+in+group+discrimination+and+correlations+with+functional+performance.">Covariance PET patterns in early Alzheimer's disease and subjects with cognitive impairment but no dementia: utility in group discrimination and correlations with functional performance.</a> Neuroimage. 23 (1), 35-35 (2004).</li><li>Siedlecki, K. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Examining+the+multifactorial+nature+of+cognitive+aging+with+covariance+analysis+of+positron+emission+tomography+data.">Examining the multifactorial nature of cognitive aging with covariance analysis of positron emission tomography data.</a> J Int Neuropsychol Soc. 15 (6), 973-973 (2009).</li><li>Burnham, K. P., Anderson, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Model selection and multimodel inference a practical information-theoretic approach. , (2002).</li><li>Moeller, J. R., Strother, S. C., Sidtis, J. J., Rottenberg, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scaled+subprofile+model:+a+statistical+approach+to+the+analysis+of+functional+patterns+in+positron+emission+tomographic+data.">Scaled subprofile model: a statistical approach to the analysis of functional patterns in positron emission tomographic data.</a> J Cereb Blood Flow Metab. 7 (5), 649-649 (1987).</li><li>Habeck, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multivariate+and+univariate+neuroimaging+biomarkers+of+Alzheimer's+disease.">Multivariate and univariate neuroimaging biomarkers of Alzheimer's disease.</a> Neuroimage. 40 (4), 1503-1503 (2008).</li><li>Habeck, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+approach+to+spatial+covariance+modeling+of+functional+brain+imaging+data:+ordinal+trend+analysis.">A new approach to spatial covariance modeling of functional brain imaging data: ordinal trend analysis.</a> Neural Comput. 17 (7), 1602-1602 (2005).</li><li>McIntosh, A. R., Bookstein, F. L., Haxby, J. V., Grady, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+pattern+analysis+of+functional+brain+images+using+partial+least+squares.">Spatial pattern analysis of functional brain images using partial least squares.</a> Neuroimage. 3 Pt 1, 143-143 (1996).</li><li>McIntosh, A. R., Lobaugh, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Partial+least+squares+analysis+of+neuroimaging+data:+applications+and+advances.">Partial least squares analysis of neuroimaging data: applications and advances.</a> Neuroimage. 23, S250-S250 (2004).</li></ol>

利害の衝突は宣言されません。

我々は、視聴者の多変量解析の基本の味を与えていると思っています。興味のある視聴者は、当社のウェブサイトをチェックアウトすることをお勧めします。多変量解析でのパラメータのいくつかの選択肢は、かなりの議論の対象に議論できるよう作られた。我々は主要な問題から気晴らしを避けるために、この記事ではこれらの問題の議論を免れる。最初に、我々は、ADに関連する共分散のパターンを構築する最初の6つの主成分を選びました。我々は4つを議論していないことこの選択の理論的な理由があります。 6主成分しかし、特定の選択は、私たちの議論にとって重要ではない：一つは、2〜20のPCからの範囲で選択し、まだ分割サンプルシミュレーションにおける多変量マーカーの優れた汎化性能を得ることができます。結果は、導出および複製サンプルでは、​​被験者の数字の選択に関しても同様に堅牢です。我々は、レプリケーションサンプルの両方のグループの20人の被験者を選んだが、これは計算を高速化するために数学的な便宜のために純粋だった。導出のサンプル中の被験者の数が増えたときの両方の技術の優劣に関する我々の結果は、同様に保持されるため。 第二に、我々は多変量解析の最も基本的な種類を発表した。機械学習の文献、前にPCAの線形および非線形変換、およびさまざまな他のしわから借用したテクニックとかなりの合併症はさらに汎化性能を向上させることがその実現可能である。簡単にするために、この記事ではこれらの可能性に触れていない。

basics of multivariate analysis in neuroimaging data

彼らは簡単に、より一般的に使用される単変量、ボクセル単位で、テクニックでは実現できない多くの魅力的な特徴を持っている神経画像データのための多変量解析の手法は、近年ますます注目を受けている<sup&gt; 1,5,6,7,8,9</sup&gt;。多変量のアプローチは、むしろボクセルごとのボクセル単位で進むよりも、脳の領域にわたって活性化の相関/共分散を評価する。従って、それらの結果をより簡単にニューラルネットワークの署名として解釈することができます。単変量のアプローチは、その一方で、直接脳内の地域間の相関をアドレス指定することはできません。ボクセル毎の多重比較のために非常に厳しい補正を採用を強制される変量のテクニック、と比較した場合、多変量のアプローチはまた、より大きな統計的検出力になることがあります。さらに、多変量の手法も完全に新しいデータセットに複数のデータセットの分析から結果の将来のアプリケーションにより良い自分自身を貸す。多変量の手法は、このようにも潜在的に高い統計的検出力と優れた再現性のチェックと同様に単変量的なアプローチへの行動との平均差との相関、、に関する情報を提供するために配置されます。これらの利点とは対照的に地域社会のより広まったアプリケーションを防止する、多変量のアプローチの使用へのエントリの高い障壁です。多変量解析の手法に精通する神経科学者に、フィールドの初期調査では、アルゴリズム的に似ていますが、一般的に数学の背景を持つ人々によって、さまざまな強調が表示されているアプローチは途方に暮れる様々な紹介があります。我々は、多変量解析の手法がより良い普及を正当化する十分な可能性を秘めていると考えています。研究者は、情報にアクセス可能な方法でそれらを採用することができるはずです。現在の記事は初心者のための多変量手法の教訓的な導入の試みです。概念の導入は明らかに多変量アプローチの優れた性能を実証する、アルツハイマー病の神経イメージング研究イニシアティブ（ADNI）から設定された診断データには非常に単純なアプリケーションで続いている。

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Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

現在の記事は、多変量解析の基本を説明し、一般的に使用されるボクセル単位の単変量解析に対照的です。分析の両方のタイプの臨床神経科学のデータセットに適用されます。補足折半のシミュレーションでは、独立したデータセットにおける多変量の結果のより良いレプリケーションを示しています。

データを神経画像の多変量解析の基礎

Multivariate analysis techniques for neuroimaging data have recently received increasing attention as they have many attractive features that cannot be ...

basics-of-multivariate-analysis-in-neuroimaging-data

Research

JoVE Journal

Neuroscience

16.7K ビュー.  Columbia University. 現在の記事は、多変量解析の基本を説明し、一般的に使用されるボクセル単位の単変量解析に対照的です。分析の両方のタイプの臨床神経科学のデータセットに適用されます。補足折半のシミュレーションでは、独立したデータセットにおける多変量の結果のより良いレプリケーションを示しています。

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Cross-Modal Multivariate Pattern Analysis

Multivariate pattern analysis (MVPA) is an increasingly popular method of analyzing functional magnetic resonance imaging (fMRI) data1-4. Typically, the method is used to identify a subject's perceptual experience from neural activity in certain regions of the brain. For instance, it has been employed to predict the orientation of visual gratings a subject perceives from activity in early visual cortices5 or, analogously, the content of speech from activity in early auditory cortices6.
Here, we present an extension of the classical MVPA paradigm, according to which perceptual stimuli are not predicted within, but across sensory systems. Specifically, the method we describe addresses the question of whether stimuli that evoke memory associations in modalities other than the one through which they are presented induce content-specific activity patterns in the sensory cortices of those other modalities. For instance, seeing a muted video clip of a glass vase shattering on the ground automatically triggers in most observers an auditory image of the associated sound; is the experience of this image in the "mind's ear" correlated with a specific neural activity pattern in early auditory cortices? Furthermore, is this activity pattern distinct from the pattern that could be observed if the subject were, instead, watching a video clip of a howling dog?
In two previous studies7,8, we were able to predict sound- and touch-implying video clips based on neural activity in early auditory and somatosensory cortices, respectively. Our results are in line with a neuroarchitectural framework proposed by Damasio9,10, according to which the experience of mental images that are based on memories - such as hearing the shattering sound of a vase in the "mind's ear" upon seeing the corresponding video clip - is supported by the re-construction of content-specific neural activity patterns in early sensory cortices.

Classical multivariate pattern analysis predicts sensory stimuli a subject perceives from neural activity in the corresponding cortices (e.g. visual stimuli from activity in visual cortex). Here, we apply pattern analysis cross-modally and show that sound- and touch-implying visual stimuli can be predicted from activity in auditory and somatosensory cortices, respectively.

クロスモーダル多変量パターン解析

Multivariate pattern analysis (MVPA) is an increasingly popular method of analyzing functional magnetic resonance imaging (fMRI) data1-4. Typically, the ...

神経科学

Functional Neuroimaging Using Ultrasonic Blood-brain Barrier Disruption and Manganese-enhanced MRI

Although mice are the dominant model system for studying the genetic and molecular underpinnings of neuroscience, functional neuroimaging in mice remains technically challenging. One approach, Activation-Induced Manganese-enhanced MRI (AIM MRI), has been used successfully to map neuronal activity in rodents 1-5. In AIM MRI, Mn2+ acts a calcium analog and accumulates in depolarized neurons 6,7. Because Mn2+ shortens the T1 tissue property, regions of elevated neuronal activity will enhance in MRI. Furthermore, Mn2+ clears slowly from the activated regions; therefore, stimulation can be performed outside the magnet prior to imaging, enabling greater experimental flexibility. However, because Mn2+ does not readily cross the blood-brain barrier (BBB), the need to open the BBB has limited the use of AIM MRI, especially in mice.
One tool for opening the BBB is ultrasound. Though potentially damaging, if ultrasound is administered in combination with gas-filled microbubbles (i.e., ultrasound contrast agents), the acoustic pressure required for BBB opening is considerably lower. This combination of ultrasound and microbubbles can be used to reliably open the BBB without causing tissue damage 8-11.
Here, a method is presented for performing AIM MRI by using microbubbles and ultrasound to open the BBB. After an intravenous injection of perflutren microbubbles, an unfocused pulsed ultrasound beam is applied to the shaved mouse head for 3 minutes. For simplicity, we refer to this technique of BBB Opening with Microbubbles and UltraSound as BOMUS 12. Using BOMUS to open the BBB throughout both cerebral hemispheres, manganese is administered to the whole mouse brain. After experimental stimulation of the lightly sedated mice, AIM MRI is used to map the neuronal response.
To demonstrate this approach, herein BOMUS and AIM MRI are used to map unilateral mechanical stimulation of the vibrissae in lightly sedated mice 13. Because BOMUS can open the BBB throughout both hemispheres, the unstimulated side of the brain is used to control for nonspecific background stimulation. The resultant 3D activation map agrees well with published representations of the vibrissae regions of the barrel field cortex 14. The ultrasonic opening of the BBB is fast, noninvasive, and reversible; and thus this approach is suitable for high-throughput and/or longitudinal studies in awake mice.

A technique is described for broadly opening the blood-brain barrier in the mouse using microbubbles and ultrasound. Using this technique, manganese can be administered to the mouse brain. Because manganese is an MRI contrast agent that accumulates in depolarized neurons, this approach enables imaging of neuronal activity.

超音波血液脳関門の破壊とマンガン増強MRIを用いた脳機能イメージングの試み

Although mice are the dominant model system for studying the genetic and molecular underpinnings of neuroscience, functional neuroimaging in mice remains ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain signal. Typically, researchers represent the brain's response as the mean across repeated experimental trials and disregard signal fluctuations over time as "noise". However, it is becoming clear that brain signal variability conveys meaningful functional information about neural network dynamics. This article describes the novel method of multiscale entropy (MSE) for quantifying brain signal variability. MSE may be particularly informative of neural network dynamics because it shows timescale dependence and sensitivity to linear and nonlinear dynamics in the data.

Neuroimaging researchers typically consider the brain's response as the mean activity across repeated experimental trials and disregard signal variability over time as "noise". However, it is becoming clear that there is signal in that noise. This article describes the novel method of multiscale entropy for quantifying brain signal variability in the time domain.

EEGニューロイメージングデータの応用：事象関連電位、スペクトルパワー、およびマルチスケールエントロピー

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

TIRFM and pH-sensitive GFP-probes to Evaluate Neurotransmitter Vesicle Dynamics in SH-SY5Y Neuroblastoma Cells: Cell Imaging and Data Analysis

Synaptic vesicles release neurotransmitters at chemical synapses through a dynamic cycle of fusion and retrieval. Monitoring synaptic activity in real time and dissecting the different steps of exo-endocytosis at the single-vesicle level are crucial for understanding synaptic functions in health and disease.
Genetically-encoded pH-sensitive probes directly targeted to synaptic vesicles and Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy (TIRFM) provide the spatio-temporal resolution necessary to follow vesicle dynamics. The evanescent field generated by total internal reflection can only excite fluorophores placed in a thin layer (&#60;150 nm) above the glass cover on which cells adhere, exactly where the processes of exo-endocytosis take place. The resulting high-contrast images are ideally suited for vesicles tracking and quantitative analysis of fusion events.
In this protocol, SH-SY5Y human neuroblastoma cells are proposed as a valuable model for studying neurotransmitter release at the single-vesicle level by TIRFM, because of their flat surface and the presence of dispersed vesicles. The methods for growing SH-SY5Y as adherent cells and for transfecting them with synapto-pHluorin are provided, as well as the technique&#160;to perform TIRFM and imaging. Finally, a strategy aiming to select, count, and analyze fusion events at whole-cell and single-vesicle levels is presented.
To validate the imaging procedure and data analysis approach, the dynamics of pHluorin-tagged vesicles are&#160;analyzed under resting and stimulated (depolarizing potassium concentrations) conditions. Membrane depolarization increases the frequency of fusion events and causes a parallel raise of the net fluorescence signal recorded in whole cell. Single-vesicle analysis reveals modifications of fusion-event behavior (increased peak height and width). These data suggest that potassium depolarization not only induces a massive neurotransmitter release but also modifies the mechanism of vesicle fusion and recycling.
With the appropriate fluorescent probe, this technique can be employed in different cellular systems to dissect the mechanisms of constitutive and stimulated secretion.

This paper provides a method for investigating neurotransmitter vesicle dynamics in neuroblastoma cells, using a synaptobrevin2-pHluorin construct and Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy. The strategy developed for image processing and data analysis is also reported.

細胞イメージングおよびデータ分析：SH-SY5Y神経芽腫細胞における神経伝達物質小胞のダイナミクスを評価するためにTIRFMとpH感受性GFP-プローブ

Synaptic vesicles release neurotransmitters at chemical synapses through a dynamic cycle of fusion and retrieval. Monitoring synaptic activity in real ...

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at the synaptic level. The Active Zone (AZ) is the region at the presynaptic membrane that mediates neurotransmitter release and is composed of a dense collection of scaffold proteins. AZs of Drosophila melanogaster (Drosophila) photoreceptors undergo molecular remodeling after prolonged exposure to natural ambient light. Thus the level of neuronal activity can rearrange the molecular composition of the AZ and contribute to the regulation of the functional output.
Starting from the light exposure set-up preparation to the immunohistochemistry, this protocol details how to quantify the number, the spatial distribution, and the delocalization level of synaptic molecules at AZs in Drosophila photoreceptors. Using image analysis software, clusters of the GFP-fused AZ component Bruchpilot were identified for each R8 photoreceptor (R8) axon terminal. Detected Bruchpilot spots were automatically assigned to individual R8 axons. To calculate the distribution of spot frequency along the axon, we implemented a customized software plugin. Each axon&#39;s start-point and end-point were manually defined and the position of each Bruchpilot spot was projected onto the connecting line between start and end-point. Besides the number of Bruchpilot clusters, we also quantified the delocalization level of Bruchpilot-GFP within the clusters. These measurements reflect in detail the spatially resolved synaptic dynamics in a single neuron under different environmental conditions to stimuli.

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

Here we show how to quantify the number and spatial distribution of synaptic active zones in Drosophila melanogaster&#160;photoreceptors, highlighted with a genetically encoded molecular marker, and their modulation after prolonged exposure to light.

のシナプス変調を分析<em&gt;キイロショウジョウバエ</em&gt;長時間の光照射後の感光体

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at ...

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy (NIRS) Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in remote locations. This paper shows the development of field functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) imaging to the study of child language, reading, and cognitive development in a rural village setting of C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and the development of culturally appropriate neuroimaging protocols allow&#160;a first-time look into the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in understudied environments. This paper demonstrates protocols for transporting and setting up a mobile laboratory, discusses considerations for field versus laboratory neuroimaging, and presents a guide for developing neuroimaging consent procedures and building meaningful long-term collaborations with local government and science partners. Portable neuroimaging methods can be used to study complex child development contexts, including the impact of significant poverty and adversity on brain development. The protocol presented here has been developed for use in C&#244;te d&#39;Ivoire, the world&#39;s primary source of cocoa, and where reports of child labor in the cocoa sector are common. Yet, little is known about the impact of child labor on brain development and learning. Field neuroimaging methods have the potential to yield new insights into such urgent issues, and the development of children globally.

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy NIRS Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches (functional Near Infrared Spectroscopy) provide advances to the study of the brain in previously inaccessible regions; here, rural C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and development of culturally-appropriate neuroimaging protocols permits novel study of the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in environments with significant poverty and adversity.

近赤外線分光法 (NIRS) ニューロ イメージングを使用してグローバル発達を研究する神経イメージング研究フィールドのメソッド: サハラ以南アフリカの農村

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in ...

Data Acquisition and Analysis In Brainstem Evoked Response Audiometry In Mice

Brainstem evoked response audiometry (BERA) is of central relevance in the clinical neurophysiology. As other evoked potential (EP) techniques, such as visually evoked potentials (VEPs) or somatosensory evoked potentials (SEPs), the auditory evoked potentials (AEPs) are triggered by the repetitive presentation of identical stimuli, the electroencephalographic (EEG) response of which is subsequently averaged resulting in distinct positive (p) and negative (n) deflections. In humans, both the amplitude and the latency of individual peaks can be used to characterize alterations in synchronization and conduction velocity in the underlying neuronal circuitries. Importantly, AEPs are also applied in basic and preclinical science to identify and characterize the auditory function in pharmacological and genetic animal models. Even more, animal models in combination with pharmacological testing are utilized to investigate for potential benefits in the treatment of sensorineural hearing loss (e.g., age- or noise-induced hearing deficits). Here we provide a detailed and integrative description of how to record auditory brainstem-evoked responses (ABRs) in mice using click and tone-burst application. A specific focus of this protocol is on pre-experimental animal housing, anesthesia, ABR recording, ABR filtering processes, automated wavelet-based amplitude growth function analysis, and latency detection.

Brainstem evoked response audiometry is an important tool in clinical neurophysiology. Nowadays, brainstem evoked response audiometry is also applied in the basic science and preclinical studies involving both pharmacological and genetic animal models. Here we provide a detailed description of how auditory brainstem responses can be successfully recorded and analyzed in mice.

マウスにおける脳幹誘発応答オーディオメトリーにおけるデータ獲得と分析

Brainstem evoked response audiometry (BERA) is of central relevance in the clinical neurophysiology. As other evoked potential (EP) techniques, such as ...

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a convergence of peaks of statistical significance, and reduce the assessment of the evidence to a binary classification exclusively based on p-values (i.e., voxels can only be &ldquo;statistically significant&rdquo; or &ldquo;non-statistically significant&rdquo;). Here, we detail how to conduct a meta-analysis using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI), a novel method that uses a standard permutation test to assess whether effects are not null. We also show how to grade the strength of the evidence according to a set of criteria that considers a range of statistical significance levels (from more liberal to more conservative), the amount of data or the detection of potential biases (e.g., small-study effect and excess of significance). To exemplify the procedure, we detail the conduction of a meta-analysis of voxel-based morphometry studies in obsessive-compulsive disorder, and we provide all the data already extracted from the manuscripts to allow the reader to replicate the meta-analysis easily. SDM-PSI can also be used for meta-analyses of functional magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging, position emission tomography and surface-based morphometry studies.

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI

We detail how to conduct a meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI).

被検体画像の順列を用いた種子ベースのdマッピングを用いたボクセルベース神経イメージング研究のメタ分析(SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a ...

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first language development. While many studies of statistical learning are conducted within a single domain or modality, recent evidence suggests that this skill may differ based on the context in which the stimuli are presented. In addition, few studies investigate learning as it unfolds in real-time, rather focusing on the outcome of learning. In this protocol, we describe an approach for identifying the cognitive and neural basis of statistical learning, within an individual, across domains (linguistic vs. non-linguistic) and sensory modalities (visual and auditory). The tasks are designed to cast as little cognitive demand as possible on participants, making it ideal for young school-aged children and special populations. The web-based nature of the behavioral tasks offers a unique opportunity for us to reach more representative populations nationwide, to estimate effect sizes with greater precision, and to contribute to open and reproducible research. The neural measures provided by the functional magnetic resonance imaging (fMRI) task can inform researchers about the neural mechanisms engaged during statistical learning, and how these may differ across individuals on the basis of domain or modality. Finally, both tasks allow for the measurement of real-time learning, as changes in reaction time to a target stimulus is tracked across the exposure period. The main limitation of using this protocol relates to the hour-long duration of the experiment. Children might need to complete all four statistical learning tasks in multiple sittings. Therefore, the web-based platform is designed with this limitation in mind so that tasks may be disseminated individually. This methodology will allow users to investigate how the process of statistical learning unfolds across and within domains and modalities in children from different developmental backgrounds.

Presented here is a protocol introducing a set of child-friendly statistical learning tasks geared towards examining children&#8217;s learning of temporal statistical patterns across domains and sensory modalities. The developed tasks collect behavioral data using the web-based platform and task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) data for examining neural engagement during statistical learning.

オンラインプラットフォームとニューロイメージング技術を用いた学齢期の子どものモダリティとドメイン間の統計的学習の測定

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

Head Implants for the Neuroimaging of Awake, Head-Fixed Rats

Anesthetics, commonly used in preclinical and fundamental scientific research, have a depressive influence on the metabolic, neuronal, and vascular functions of the brain and can adversely influence neurophysiological results. The use of awake animals for research studies is advantageous but poses the major challenge of keeping the animals calm and stationary to minimize motion artifacts throughout data acquisition. Awake imaging in smaller-sized rodents (e.g., mice) is very common but remains scant in rats as rats are bigger, stronger, and have a greater tendency to oppose movement restraints and head fixation over the long durations required for imaging. A new model of neuroimaging of awake, head-fixed rats using customized hand-sewn slings, 3D-printed head implants, head caps, and a headframe is described. The results acquired following a single trial of single-whisker stimulation suggest an increase in the intensity of the evoked functional response. The acquisition of the evoked functional response from awake, head-fixed rats is faster than that from anesthetized rats, reliable, reproducible, and can be used for repeated longitudinal studies.

A detailed new procedure for functional imaging of awake, head-fixed rats is described.

覚醒した頭部固定ラットのニューロイメージングのための頭部インプラント

Anesthetics, commonly used in preclinical and fundamental scientific research, have a depressive influence on the metabolic, neuronal, and vascular ...