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Method Article
서로 다른 피질 레이어에서 네트워크 감각 정보를 인코딩하는 방법 피질 회로에 대한 우리의 이해에 근본적인 문제가 있습니다. 여기, 우리는 대뇌 피질의 레이어를 식별하는 단일 단위 및 지역 현장 잠재력 및 현재의 분석을 기록하는 멀티 문의 판상 전극을 이용 electrophysiological 기법을 설명합니다.
대뇌 피질의 레이어는 네크로 텍스 높은 반복 로컬 네트워크로 구성 1-4 전반에 걸쳐 유비 쿼터스 구조입니다. 최근에는 상당한 진전이 서로 다른 피질 레이어 5-8 in 뉴런의 반응 특성의 차이에 대한 우리의 이해에서 만들어진, 아직 여부와 방법의 연결 인구 것은 판상 특정 정보를 인코딩에 대한 자세한 내용은 왼쪽으로 큰 거래는 아직되어 있지 방식.
기존 다중 전극 어레이 기술은 대뇌 피질의 표면을 따라 대뇌 피질의 공간이 많은 밀리미터를 통해 응답을 측정하는 유익 판상 피질 회로의 문제를 접근 적합하고 있지만. 여기서는 설정 및 멀티 연락처 판상 전극 활용 기본 시각 피질 (V1)의 피질 층에 걸쳐 각각의 뉴런과 지역 현장 잠재력 (LFPs) 녹화를위한 방법을 제시합니다 (그림 1, Plextrode U - 프로브, Plexon 병원).
포함된 방법 기록 장치 건설, 대뇌 피질의 레이어의 식별, 개인 뉴런의 수용 분야의 식별됩니다. 외피 층을 식별하기 위해, 우리는 전체 필드 번쩍 자극을 사용하여 시간 시리즈 LFP의 evoked 응답 잠재력을 (ERPs) 측정합니다. 그런 다음 레이어 4의 자료 (싱크는 레이어 4 내부 이후 세분화된 레이어 9-12라고도합니다)에서 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 전류 소스 밀도 (CSD) 분석을 수행합니다. 그것은 우리를 정확하게 하나의 침투 6 모든 레이어, 11, 12에서 기록 전극 위치를 수 있도록, 위치, 방향, 그리고 transmembrane 전류 흐름의 밀도의 인덱스를 제공하기 때문에 전류 소스 밀도가 유용합니다.
1. 난 microdrive 건설
우리는 난 전극 구동 시스템와 함께 U - 프로브를 사용합니다. 이 시스템을 구축하는 것은 2~3시간을 필요로하지만, 일단 건설이 수정은 매우 간단합니다. 우리는 4 채널베이스를 (그림 2A)가 포함되어 앤 타워를 조립하여 시작, 할머니 챔버 (그림 2B), 1mm 간격 (그림 2C), 1-4 나사 microdrives (그림 2D), 1과 그리드 -4 가이드 튜브 (그림 2E, 500 μm의 직경 약 5-7센티미터로 잘라), 그리고 1-4 microdrive 타워 (그림 2 층). 단순화하기 위해, 우리는 한 타워 하나의 U - 프로브로 난 시스템을 구축하기위한 절차를 설명합니다. 모든 자료가있는 경우 훈련 후,이 절차는 일반적으로 2~3시간 걸립니다.
2. U - 프로브 살균
판상 전극 또는 Plextrode U - 프로브는 Plexon 주식 회사에서 구입하고 약 $ 2000의 가격에 사용할 수 있습니다 - 4천달러. 연락처 사이트, 사이트의 구성 및 각 사이트의 직경의 개수 : 가격은 세 가지 주요 측면에 따라 달라집니다. 현재 선형 구성 16 채널 버전과 25 μm의의 접촉 직경을 사용하고 있습니다. 중요한 것은, U - 프로브의 두께는 직접 접촉 직경 관련되어 있습니다. 우리의 실험에서, 우리는 항상 360 μm의 두께와 동일 25 μm의 직경 연락처를 사용하고 있습니다. 우리의 버전 모델에 대한 현재의 비용은 약 3천5백달러 달러입니다. U - 프로브는 점퍼와 접지 와이어 약 4-6주 있습니다 구매에서 제공하는 리드 시간 전극 케이스에 포장된다.
3. 레코딩을위한 U - 프로브를 발전
두라의 강도와 두께가 과목 사이 매우 변수임을 감안할 때, 우리는 U - Pro를 발전을위한 일반적인 절차를 구현난 microdrive 시스템을 사용합니다. 중요한 것은 각각의 U - 프로브는 각 연락처 임피던스와 U - 프로브에 대한 전체 레인저에 대한 자세한 분석과 함께 제공됩니다. 우리는 누구의 연락처 임피던스 MΩ 0.3-0.5에서 원거리 전극을 사용합니다. 현재 임피던스 Plexon에서 구입 가능 테스터하지만 불행히도 우리 레코딩시이 장치를 사용할 아니었있다. 결과적으로, 우리는 임피던스에 대한 자세한 분석을 수행할 수없는되었습니다.
4. 대뇌 피질의 레이어의 식별 및 검증
우리는 evoked 응답 전위 (ERP) 패러다임과 전류 소스의 밀도 (CSD) 분석을 사용하여 대뇌 피질의 레이어를 식별을위한 절차를 구현했습니다. 그것은 우리를 정확하게 하나의 침투에있는 모든 레이어에서 기록 전극 위치를 수 있도록, 위치, 방향, 그리고 transmembrane 전류 흐름의 밀도의 인덱스를 제공하기 때문에 우리는 CSD에 의존. 사실, 찰스 슈로더와 동료는 이전에 판상 녹음, microlesion, 그리고 9-12 V1에서 대뇌 피질의 레이어의 기능 식별의 ERP / CSD 방식의 효과를 확인하기 위해 histological 재건을 결합했습니다. 자발적으로 생성된 oscillations을 사용하는 다른 방법은 대뇌 피질과 같은 대뇌 피질의 스핀들과 같은 깊이와 업 / 다운 상태 13-15을 식별하는 데 사용되었습니다.
이 분석을 위해, 우리는 U - 프로브의 동등 간격의 연락처를 통해 시간 시리즈 LFP의 2 공간적 파생에 따라 CSD를 계산 MATLAB (대한 iCSD 도구 상자를 활용 http://software.incf.org/ 소프트웨어 / csdplotter / 가정 ) 9,10,16,17.
5. 개별 뉴런과 수용 필드 매핑 확인
우리는 U - 프로브에서 여러 단일 유닛을 분리하고 녹음과 함께 큰 성공을 있었다. 일반적으로 녹음에, 우리는 6-10 잘 격리 단위와 14-16 지역 현장 잠재적인 신호를 가지고 기대할 수 있습니다. 하나의 단위를 찾는 것은 단일 전극에 비해 또한 U - 프로브 더욱 신뢰할 수 있습니다. 하나는 정확하게 16 전극을 사전에 필요한 모든 하드웨어를 사용했다하더라도, 그들은 정확히 같은 U - 프로브와 마찬가지로 대뇌 피질의 레이어 기능으로 네트워크 인구를 탐험 수 없을 것입니다. 마지막으로, 우리는 일반적으로 30-40 침투를위한 U - 프로브 동일한 함께 기록할 수 있습니다.
6. 대표 결과 : 단일 단위의 레코딩 및 기본 시각 피질에서 대뇌 피질의 층을 통해 LFPs
판상 전극을 사용하여 분석에서 가장 중요한 단계 중 하나는 안정적으로 대뇌 피질의 레이어를 식별하고 많은 시간과 세션에 걸쳐이 신분을 확인하는 것입니다. 따라서, 우리는 전체 필드 번쩍 자극 (그림 3A)에 대한 응답으로 판상 연락처를 통해 LFPs의 evoked 응답 잠재력을 (ERPs) 측정. 그림 3B 하나는 대뇌 피질의 레이어를 식별하는 전류 소스 밀도 (CSD)를 계산하기 위해 취득해야 정보의 유형의 예제를 제공합니다. 그런 다음 레이어 4의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 LFP 시간 시리즈의 CSD 분석을 고용. (SG), 세분화 (G)와 infragranular (IG) 레이어도 사시간 레코딩 세션 시작 후 안정적인 유지 supragranular의 위치 - 그림 4A 시간의 함수로 대뇌 피질의 심층에 걸쳐 외피 층을 번역에 CSD 분석을 보여줍니다. 그림 4B가 특정 계층에 할당된 해당 연락처의 평균 나타내는 CSD의 흔적이 포함되어 있습니다 -이 예제를 세분화 레이어 ~ 50 MS에서 CSD 진폭의 명확한 감소를 겪습. 이 분석 (0 μm의에서 세분화된 계층 참조 역할을 가장 큰 싱크 중심을 질량과 접촉) 각각 supragranular 및 infragranular 레이어로 세분화된 계층 위에서 아래 전극 연락처를 할당에 대한 참조로 재직했습니다.
판상 전극을 사용하는 또 다른 중요한 분석은 정확하게 식별할 수 있으며, 뉴런 '수용 필드를 집중. 이 절차는 뉴런에서 가장 강력한 응답을 생성하는 자극을 위치를 위해 매우 중요합니다. 그림 5A는 기본 시각 cort에서 뉴런의 두 수용 필드 플롯의 예입니다예 (V1). 이 구획의 기원은 검은 컴퓨터 화면에 중앙 표시되는 작은 흰 원이있는 고정 지점입니다. 이 플롯의 색상 역동적인 반대 상관 자극에 대한 응답으로 각 뉴런의 발사 속도를 나타냅니다. 우리는 주어진 실험 (예 : 사인파 - 웨이브 격자)의 자극 위치를이 정보를 사용합니다. 표시되는 자극은 동시에 기록 뉴런의 수용 필드 위치를 포괄하기 위해 평균 수용 필드 크기보다 큽니다.
우리는 대뇌 피질의 레이어를 파악하고 최적의 수용 필드 위치에 자극 위치를 후에 동물이 고정하거나 차별 작업 중 하나를 수행하는 동안, 우리는 다양한 시각적 자극을 제시하는 실험 프로토콜에 진행할 수 있습니다. 실험 후, 우리는 같은 채널을 기록할 수 있었던 하나의 유닛을 분리하기 위해 스파이크 - 파형 분석을 수행합니다. 이 절차는 종종 주인에게 약간의 시간이 소요 및 새로운 분석 소프트웨어 및 기술을 이용할 수 있으므로 지속적으로 개선되고있다. 그림 5B 하나 Plexon의 오프라인 분류기 사용 후 예상 출력 유형의 예입니다. 이 소프트웨어를 단일 단위 절연을 사용하는 것은 육안 검사를 통해 수행됩니다. 서로 다른 클러스터가 첫 번째와 두 번째 주요 구성 요소의 무게, 스파이크 폭, 계곡, 그리고 피크 특성에 따라 구분됩니다.
그림 1. 멀티 연락처 판상 전극을 사용하여 멀티 연락처 판상 전극, 우리는 동시에 V1의 피질 층에 걸쳐 고립 개별 뉴런과 LFP 단위에서 활동을 탔지 기록했다. 각 U - 프로브는 1.6 mm의 전체 길이를 스팬 16 (100 μm의) 균등하게 간격 전극 연락처로 구성되어 있습니다. 각 전극 접촉 직경 25 μm의이며, 플래티넘 이리듐 구성되어 있습니다.
그림 2. 난 그리드 구축 난 microdrive 시스템은 고전적인 나사식 microdrive 이상의 추가 안정성과 정밀도를 제공합니다. 전극의 각 그룹은 독립적으로 작동 범위를 사용자 정의 내에서, XY의 비행기에서 조작할 수 있습니다. 전극의 각 그룹은 독립적으로 0.001mm / 초에서 0.5 mm / 초, 1 마이크로 미터의 높은 해상도 깊이 (최대 100mm) 및 가변 속도 범위를 작업 사용자 정의 이내에 Z 방향으로 조작할 수 있습니다 (A) 4. - 채널베이스 (B) 난 회의소, (C) 1mm 간격 (D) 1-4 나사 microdrives, (E) 1-4 가이드 튜브 (500 직경 μm의 약 5-7센티미터하는 컷)와 그리드 (F) 1-4 microdrive 타워과 (G) 완료 넝 시스템과 실린더 기지.
그림 3. 원숭이가 100 화이트 (~ 1Hz) 이었지만 전체 분야 검은 화면에 노출 동안 반응 잠재적인 패러다임과 대뇌 피질의 레이어를 확인하려면 LFP 시간 시리즈 (를) Evoked, 우리는 수동 고정 작업 동안 evoked 응답 가능성 (ERP)를 측정 MS, 그리고 검은색으로 돌아갑니다. (B) 판상 U - 프로브로 기록된 LFP 응답이 각 연락처에 대해 ERP의 흔적을 얻기 위해 처리되었습니다. 세분화된 계층은 계층 4의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전, ERP의 흔적에 대한 응답의 진폭에 싱크 기반 전환을 찾기로하고 존재의 모든 세션에서 산출된 것입니다. 역전이 발생했을 때 점선 박스는 시간의 기간의 타이밍을 나타냅니다.
그림 4. 전류 소스 밀도 분석 (A) 전류 소스의 밀도 분석 (시간 시리즈 LFP의 2 층 공간 파생에 따라)를 사용하여 레이어 식별이의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 데 사용되었다 입상 층. 대뇌 피질의 레이어의 식별이 (오른쪽에서 왼쪽) 시간이 지남에 유지하는 방법 안정 우리는 평가. 이 예제에서는 현재 싱크 (파란색)은 ~ 400 μm의가. (B) 각각의 줄거리는 아래의 CSD의 흔적은 특정 계층에 할당된 해당 연락처의 평균 CSD를 나타내는 세밀한 레이어와 지속 기간을 나타냅니다. 이것은 우리가 초기 싱크대의 정확한 타이밍을 (이 예제 ~ 50-60 MS. CSD 추적 봉투는 표준 편차를 나타내며 검은색 막대가 떠올랐다의 자극 (100 MS)의 기간을 나타냅니다.에서 확인할 수
그림 5. 스파이크 정렬 및 수용 필드 매핑 (A) 우선, 반 영상 학위 계산하고 두 배가됩니다. 그렇다면, 리버스 상관 자극은 CRT 모니터에 대한 패치를 C로 표시됩니다0, 45, 90 135 도에 지향 통같이의 onsisting. 자극 각 공간 위치에 표시 후 각각의 신경 세포에 대한 해고 율은 40-120 MS 사이 오 MS의 간격을 독립적으로 계산됩니다. 최대 발사 속도는 계산하고 각 시간 지연에 대한 다음 중심입니다. 그런 다음, 각 지연의 중심과 인접한 가열율 위치 사이의 거리가 계산됩니다. 최소 거리와 시간 지연은 수용 필드로 선택됩니다. (b)는 같은 피크 높이, 계곡 깊이, 밸리 시간 최고, 최대 또는 계곡의 시간 등 스파이크 파형 속성 오프라인 정렬 소프트웨어 프로그램을 사용하여 분석 아르 ( Plexon). 한 신경 세포에서 파형이 서로 중복없이 클러스터 때까지 스파이크는 유사한 특성에 따라 정렬됩니다.
그림 6. CSD 프로필을 단행. 그림 3A에서 같은 대회는하지만 우리는 무작위로 혼합 접촉 위치와 새로운 CSD 행렬을 컴파일 걸어갔다 절차를 수행했습니다. 이 분석은 더 시간적 도메인이 변경되지 떠나는 전극 위치를 걸어갔다하여 입상 싱크를 확인하는 데 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 표시되는이 예제에서, 대뇌 피질의 깊이의 함수로 전극 연락처를 걸어갔다하면 모든 판상 특이성을 파괴.
멀티 유닛 녹음은 피질의 신경 네트워크가 자극 정보를 인코딩하는 방법 분석에 대한 표준이되었습니다. 전극 기술의 최근 진보 감안, 판상 전극의 구현 지역 대뇌 피질 회로의 전례없는 특성이 가능합니다. 다중 전극 녹음이 신경 인구 역학에 대한 유용한 정보를 제공하고 있지만, 여러 판상 전극은 높은 해상도와 뉴런의 특정 위치에 대한 자세한 정보를 활성화하십시오. 피질은 해부학적인 몸?...
관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.
우리는 행동 훈련에 대한 토론과 소린 Pojoga에 대한 예 왕 감사합니다. NIH 유레카 프로그램, 국립 안과 연구소, 퓨 학자 프로그램, 제임스 S. 맥도넬 재단 (VD), 그리고 NIH 비전 교육 그랜트 (BJH) 지원.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
장비의 명칭 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
난 microdrive 시스템 | 난 악기 | 난 - S4 | 그림 2. 사용자 정의 클램프는 U - 프로브를 사용하여 필요합니다. U - 프로브의 예외 언급한 모든 것들이 난 악기에 의해 제공됩니다. |
나사 microdrives | MIT의 기계 공장 | 난 그리드에 대한 안내 관을 확보 수 있습니다 뭐든지 적절해야합니다. | |
스테인레스 스틸 튜브 가이드 | 소형 부품 | B00137QHNS (1) 또는 B00137QHO2 (5) | 이들은 길이 60이며, Dremel 핸드 드릴을 사용하여 실험실에서 크기로 잘라 |
Plexon U - 프로브 | Plexon, Inc의 | PLX - UP - 16 - 25ED - 100 - SE - 360 - 25T - 500 | 에서 구할 U - 프로브 사양 참조 www.plexon.com는 또한 그림 1을 참조하십시오. |
표 1. 하드웨어.
소프트웨어 이름 | 회사 | 웹사이트 | 댓글 |
난 소프트웨어 | 난 | http://www.naninstruments.com/DesignConcept.htm | 컴퓨터 인터페이스는 Plexon 시스템과 난 하드웨어를 수용하기 위해 추가적인 시리얼 포트가 필요합니다 |
오프라인 분류기, FPAlign, PlexUtil, MATLAB 프로그램 | Plexon | http://www.plexon.com/downloads.html # 소프트웨어 | '설치 패키지'에서 |
NeuroExplorer | NeuroExplorer | http://www.neuroexplorer.com/ | '자료실'에서 |
CSDplotter 버전 0.1.1 | Klas H. 페터슨 | http://arken.umb.no/ ~ klaspe / user_guide.pdf |
표 2. 소프트웨어입니다.
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