다중 채널 기록의 경우 하루 전에 마이크로 드라이브 시스템의 가동 부분에 있는 나사를 비틀어 전극 어레이를 아래로 이동합니다. 깨어 있는 쥐의 머리를 가볍고 조심스럽게 잡습니다. 그런 다음 헤드 스테이지의 중앙과 헬륨 풍선을 나사산으로 연결하여 헤드 스테이지와 마이크로 드라이브 시스템의 무게를 상쇄합니다.
기록 전극과 다중 채널 시스템을 사용하여 기록 소프트웨어에서 30킬로헤르츠로 샘플링하여 원시 신호를 캡처합니다. 그런 다음 다중 채널 시스템의 디지털 아날로그 컨버터를 사용하여 디지털화합니다. 10킬로헤르츠로 다시 샘플링하여 원시 데이터에서 국소자기장 전위(LFP 신호)를 추출합니다.
그런 다음 노치 필터를 사용하여 50Hz 라인 노이즈를 제거합니다. 스파이크 정렬 및 분석을 위해 스파이크 정렬 소프트웨어에서 파일, 열기, nev 파일을 차례로 클릭하여 30킬로헤르츠로 샘플링된 스파이크 데이터를 엽니다. 정보를 클릭하여 정렬되지 않은 채널을 선택합니다.
그런 다음 [Sort], [Change Sort Method] 및 [Use K-Means]를 선택합니다. Valley Seeking Sort, K-Means Sorting 버튼을 눌러 정렬된 단위를 가져옵니다. 그런 다음 신경 생리학 데이터 분석 소프트웨어에서 파일, 데이터 가져오기 및 BlackRock 파일을 클릭하여 정렬된 스파이크 파일을 엽니다.
선택한 단위에 대한 autocorrelogram을 얻으려면 Analysis(분석)를 클릭한 다음 Autocorrelograms(자동 코렐로그램)를 클릭하고 매개변수를 설정합니다. 정렬된 스파이크 데이터를 불러옵니다. 그런 다음 Analysis(분석) 및 Interspike Interval Histograms(인터스파이크 간격 히스토그램)를 클릭하여 인터스파이크 간격 히스토그램을 얻은 다음 원하는 매개변수를 설정합니다.
Analysis(분석)를 클릭한 다음 Crosscorrelograms(교차 correlograms)를 클릭하여 정렬된 두 단위 이벤트 간의 교차 correlogram을 가져옵니다. 그런 다음 참조 이벤트 및 매개 변수를 설정합니다. LFP 분석의 경우 파일(File), 데이터 가져오기(Import Data) 및 BlackRock 파일(BlackRock File)을 클릭하여 10킬로헤르츠로 샘플링된 연속 신호 데이터를 엽니다.
그런 다음 연속에 대한 분석 및 스펙트럼을 클릭하여 선택한 채널에서 LFP에 대한 파워 스펙트럼을 분석합니다. 그런 다음 Analysis(분석)를 클릭한 다음 Conuous(연속)에 대한 Coherence(일관성)를 클릭하여 MC의 왼쪽과 오른쪽에서 두 LFP에 대한 일관성을 분석합니다.그런 다음 Analysis(분석)를 클릭한 다음 Correlation with Continuous Variables(연속 변수와의 상관 관계)를 클릭하여 MC의 왼쪽과 오른쪽에서 두 LFP 간의 상관 관계를 분석합니다.완료되면 Results(결과)를 클릭한 다음 Numerical Results(수치 결과)를 클릭하여 Power Spectrum Density(파워 스펙트럼 밀도)를 저장합니다. 일관성 및 xls 파일 이름 확장자와의 상관 관계. 스파이크와 LFP 간의 상관 관계를 분석하려면 File(파일)을 클릭한 다음 Import Data(데이터 가져오기) 및 BlackRock File(BlackRock 파일)을 클릭하여 연속 신호 데이터와 스파이크 데이터를 엽니다.
그런 다음 Analysis and Coherence Analysis(분석 및 일관성 분석)를 클릭하여 선택한 채널에서 스파이크와 LFP 간의 일관성을 분석합니다. 마지막으로 Results(결과)를 클릭한 다음 Numerical Results(수치 결과)를 클릭하여 xls 파일 이름 확장자를 사용하여 스파이크 필드 일관성의 결과를 저장합니다. 마우스의 MC에 있는 단위의 밸리 폭과 파형 지속 시간은 마우스에서 MC 추정 피라미드 뉴런의 밸리 폭과 파형 지속 시간이 추정 인터뉴런의 밸리 폭과 파형 지속 시간이 모두 추정 인터뉴런의 파형 지속 시간보다 높다는 것을 보여주었습니다.
추정 피라미드 뉴런과 인터뉴런 사이의 교차 상관은 추정 피라미드 뉴런 스파이킹이 18밀리초의 창으로 추정 인터뉴런보다 먼저 발생한다는 것을 나타냈습니다. LFP 분석에서, 정상 마우스에서 좌우 MC의 LFP는 파워 스펙트럼에서 유사했으며, 이는 좌측과 우측 MC 간의 동기화된 활동을 시사하며, 또한 좌측과 우측 MC 간의 일관성과 상관관계를 계산하였다. 정상 쥐의 MC에서 스파이크 필드 일관성 곡선은 피라미드 뉴런에 비해 추정 중간 뉴런에 대해 더 강한 낮은 감마 일관성을 보여주었습니다.
