Large-scale Recording of Neurons by Movable Silicon Probes in Behaving Rodents

A major challenge in neuroscience is linking behavior to the collective activity of neural assemblies. Understanding of input-output relationships of ...

University of New Jersey

&#x6700;&#x8FD1;&#x7684;&#x5FC3;&#x7406;&#x7269;&#x7406;&#x5B66;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x8868;&#x660E;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4ECE;&#x8BAE;&#x6848; &#xFF08;SFM&#xFF09; &#xFF1B; &#x6062;&#x590D;&#x53EA;&#x6551;&#x6D4E;&#x7ED3;&#x6784;&#x5373;&#x6CBF;&#x89C6;&#x7EBF;&#x5EF6;&#x4F38;&#x8F6C;&#x5316;&#x5230;&#x53EA;&#x80FD;&#x786E;&#x5B9A;&#x5BF9;&#x8C61;&#x7684; 3D &#x5F62;&#x72B6;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x751F;&#x7406;&#x4F3C;&#x662F;&#x800C;&#x975E;&#x7684;&#x6A21;&#x578B;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x6551;&#x6D4E;&#x53EF;&#x6301;&#x7EED;&#x68EE;&#x6797;&#x7BA1;&#x7406;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E5F;&#x662F;&#x9002;&#x7528;&#x4E8E;&#x7684;&#x8FD0;&#x52A8;&#x89C6;&#x5DEE;&#x7684;&#x76F8;&#x5173;&#x95EE;&#x9898;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5047;&#x5B9A;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x4ECE;&#x8BAE;&#x6848;&#x7684;&#x770B;&#x6CD5;&#x4E0E;&#x6709;&#x5173;&#x7684;&#x53D1;&#x5C04;&#x7684;&#x5C71;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x8C03;&#x8C10;&#x901F;&#x5EA6;&#x548C;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5B50;&#x96C6;&#x3002;&#x6A21;&#x578B;&#x5C71;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x8FDE;&#x63A5;&#x5230;&#x5F7C;&#x6B64;&#x6A2A;&#x5411;&#x5230;&#x7A97;&#x4F53;&#x8C03;&#x8282;&#x4E92;&#x52A8;&#x3002;&#x603B;&#x4F53;&#x7684;&#x8FDE;&#x63A5;&#x662F;&#xFF0C;&#x5F53;&#x96F6;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x901F;&#x5EA6;&#x6A21;&#x5F0F;&#x88AB;&#x9001;&#x5165;&#x7CFB;&#x7EDF;&#xFF0C;&#x6700;&#x4E3A;&#x654F;&#x611F;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E0D;&#x5C5E;&#x4E8E;&#x90A3;&#x4E9B;&#x8C03;&#x5230;&#x96F6;&#x7684;&#x5DEE;&#x8DDD;&#xFF0C;&#x4F46;&#x76F8;&#x53CD;&#x90A3;&#x4E9B;&#x6D89;&#x53CA;&#x9996;&#x9009;&#x7684;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x4E0E;&#x901F;&#x5EA6;&#x6A21;&#x5F0F;&#x7684;&#x6551;&#x6D4E;&#x7ED3;&#x6784;&#x4E00;&#x81F4;&#x3002;&#x6A21;&#x578B;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6B63;&#x786E;&#x7684;&#x6551;&#x6D4E;&#x7ED3;&#x6784;&#x4E0B;&#x7684;&#x5404;&#x79CD;&#x53C2;&#x6570;&#xFF0C;&#x5E76;&#x8FD8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x91CD;&#x73B0;&#x6D89;&#x53CA;&#x540C;&#x8F74;&#x6A3D;&#x7684;&#x53EF;&#x6301;&#x7EED;&#x68EE;&#x6797;&#x7BA1;&#x7406;&#x5E7B;&#x60F3;&#x3002;&#x5B83;&#x662F;&#x7ACB;&#x4F53;&#x58F0;&#x529F;&#x80FD;&#x969C;&#x788D;&#x60A3;&#x8005;&#x4E5F;&#x6709;&#x4E0D;&#x8DB3;&#x4E4B;&#x5904;&#xFF0C;&#x5728;&#x611F;&#x77E5;&#x8FD0;&#x52A8;&#x89C6;&#x5DEE;&#x7684;&#x5FC3;&#x7406;&#x7269;&#x7406;&#x5B66;&#x89C2;&#x5BDF;&#x76F8;&#x4E00;&#x81F4;&#x7684;&#x65B9;&#x5411;&#x548C;&#x5DEE;&#x8DDD;-&#x8C03;&#x8C10;&#x5C71;&#x7EC6;&#x80DE;&#x53CD;&#x5E94; covary &#x53CC;&#x7A33;&#x6001;&#x53EF;&#x6301;&#x7EED;&#x68EE;&#x6797;&#x7BA1;&#x7406;&#x523A;&#x6FC0;&#x7684;&#x611F;&#x77E5;&#x8868;&#x9762;&#x6B21;&#x5E8F;&#x7684;&#x751F;&#x7406;&#x6570;&#x636E;&#x3002;

&#x8BA1;&#x7B97;&#x6551;&#x6D4E;&#x7ED3;&#x6784;&#x4ECE;&#x5206;&#x5E03;&#x5F0F;&#x7684;&#x901F;&#x5EA6;&#x548C;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x7684;&#x4EE3;&#x8868;&#x6027;&#x7684;&#x8BAE;&#x6848;&#x3002;

Recent psychophysical experiments suggest that humans can recover only relief structure from motion (SFM); i.e., an object's 3D shape can only be determined up to a stretching transformation along the line of sight. Here we propose a physiologically plausible model for the computation of relief SFM, which is also applicable to the related problem of motion parallax. We assume that the perception of depth from motion is related to the firing of a subset of MT neurons tuned to both velocity and disparity. The model MT neurons are connected to each other laterally to form modulatory interactions. The overall connectivity is such that when a zero-disparity velocity pattern is fed into the system, the most responsive neurons are not those tuned to zero disparity, but instead are those having preferred disparities consistent with the relief structure of the velocity pattern. The model computes the correct relief structure under a wide range of parameters and can also reproduce the SFM illusions involving coaxial cylinders. It is consistent with the psychophysical observation that subjects with stereo impairment are also deficient in perceiving motion parallax, and with the physiological data that the responses of direction- and disparity-tuned MT cells covary with the perceived surface order of bistable SFM stimuli.

Computing relief structure from motion with a distributed velocity and disparity representation.

Des exp&eacute;riences psychophysiques r&eacute;centes sugg&egrave;rent que les humains peuvent r&eacute;cup&eacute;rer seulement structure en relief de mouvement (AFD) ; C&#39;est &agrave; dire, forme 3D de l&#39;objet ne peut &ecirc;tre d&eacute;termin&eacute;e jusqu&#39;&agrave; une transformation s&#39;&eacute;tendant le long de la ligne de mire. Ici nous proposons un mod&egrave;le plausible physiologiquement pour le calcul de l&#39;all&eacute;gement de gestion durable des for&ecirc;ts, qui est &eacute;galement applicable au probl&egrave;me connexe de la parallaxe de mouvement. Nous supposons que la perception de la profondeur du mouvement est li&eacute;e &agrave; la mise &agrave; feu d&#39;un sous-ensemble des neurones MT r&eacute;gl&eacute; sur la vitesse et les in&eacute;galit&eacute;s. Les neurones de MT du mod&egrave;le sont reli&eacute;s entre eux lat&eacute;ralement aux interactions modulatrices de forme. La connectivit&eacute; globale est telle que lorsqu&#39;un mod&egrave;le de v&eacute;locit&eacute; z&eacute;ro-disparit&eacute; est introduit dans le syst&egrave;me, les neurones plus sensibles ne soient pas r&eacute;gl&eacute;s &agrave; z&eacute;ro disparit&eacute;, mais plut&ocirc;t ceux qui ont des disparit&eacute;s plues conformes &agrave; la structure en relief du motif vitesse. Le mod&egrave;le calcule la structure correcte de secours sous une large gamme de param&egrave;tres et peut aussi reproduire les illusions de GDF avec cylindres coaxiaux. Il est compatible avec l&#39;observation psycho-physique que les sujets atteints d&#39;insuffisance st&eacute;r&eacute;o manquent &eacute;galement percevoir la parallaxe de mouvement et avec les donn&eacute;es physiologiques que les r&eacute;ponses des cellules &agrave; direction et disparit&eacute;-r&eacute;glage MT covarier avec l&#39;ordre de surface perception de stimuli GDF bistable.

Calcul de structure en relief de mouvement avec une repr&eacute;sentation de la vitesse et la disparit&eacute; distribu&eacute;e.

Computing Reliefstruktur aus der Bewegung mit einer Geschwindigkeit verteilt und Ungleichheit Darstellung.

Recenti esperimenti psicofisici suggeriscono che gli esseri umani possono recuperare solo rilievo struttura dal movimento (SFM); cio&egrave;, la forma tridimensionale di un oggetto pu&ograve; essere determinata solo fino a una trasformazione stiramento lungo la linea di vista. Qui vi proponiamo un modello fisiologicamente plausibile per il calcolo del rilievo SFM, che &egrave; anche applicabile per il problema della parallasse di movimento. Diamo per scontato che la percezione della profondit&agrave; da moto &egrave; legata al licenziamento di un subset di neuroni MT sintonizzati alle disparit&agrave; e velocit&agrave;. I neuroni di MT modello sono collegati tra loro lateralmente alle interazioni modulatrice forma. La connettivit&agrave; globale &egrave; tale che quando un modello zero-disparit&agrave; di velocit&agrave; viene convogliato nel sistema, i neuroni pi&ugrave; sensibili non sono quelli sintonizzati a zero disparit&agrave;, ma invece sono quelli avendo preferita disparit&agrave; coerenti con la struttura di rilievo del modello di velocit&agrave;. Il modello calcola la struttura corretta sollievo sotto una vasta gamma di parametri e pu&ograve; anche riprodurre le illusioni SFM che coinvolgono cilindri coassiali. &Egrave; coerenza con l&#39;osservazione psico-fisico che soggetti con deficit stereo sono anche carenti nel percepire la parallasse di movimento e con i dati fisiologici che le risposte delle cellule direzione e disparit&agrave;-sintonizzato MT covary con l&#39;ordine di superficie percepita di stimoli SFM bistabile.

Struttura di sollievo dal movimento con una rappresentazione distribuita di disparit&agrave; e velocit&agrave; di calcolo.

&#x4EBA;&#x9593;&#x304C;&#x30E2;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3; &#xFF08;SFM&#xFF09;; &#x304B;&#x3089;&#x6551;&#x6E08;&#x69CB;&#x9020;&#x3060;&#x3051;&#x3092;&#x56DE;&#x5FA9;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x6700;&#x8FD1;&#x306E;&#x5FC3;&#x7406;&#x7269;&#x7406;&#x5B9F;&#x9A13;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3059;&#x306A;&#x308F;&#x3061;&#x3001;&#x30AA;&#x30D6;&#x30B8;&#x30A7;&#x30AF;&#x30C8;&#x306E; 3&#x6B21;&#x5143;&#x5F62;&#x72B6;&#x306F;&#x3001;&#x8996;&#x529B;&#x306E;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x306B;&#x6CBF;&#x3063;&#x3066;&#x4F38;&#x9577;&#x5909;&#x63DB;&#x307E;&#x3067;&#x306E;&#x307F;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x672C;&#x751F;&#x7406;&#x3082;&#x3063;&#x3068;&#x3082;&#x3089;&#x3057;&#x3044;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x6551;&#x6E08; SFM &#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x3082;&#x904B;&#x52D5;&#x8996;&#x5DEE;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x306E;&#x554F;&#x984C;&#x306B;&#x9069;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x308B;. &#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x904B;&#x52D5;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x5965;&#x884C;&#x304D;&#x306E;&#x77E5;&#x899A;&#x901F;&#x5EA6;&#x3068;&#x8996;&#x5DEE;&#x3092;&#x8ABF;&#x6574; MT &#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306E;&#x30B5;&#x30D6;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x767A;&#x5C04;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x524D;&#x63D0;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x795E;&#x7D4C;&#x7D30;&#x80DE;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB; MT &#x304A;&#x4E92;&#x3044;&#x306B;&#x6A2A;&#x65B9;&#x5411;&#x306B;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x97F3;&#x306E;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x306B;&#x63A5;&#x7D9A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5168;&#x4F53;&#x7684;&#x306A;&#x63A5;&#x7D9A;&#x901F;&#x5EA6;&#x30BC;&#x30ED;&#x8996;&#x5DEE;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3; &#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x306B;&#x6295;&#x5165;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x6700;&#x3082;&#x53CD;&#x5FDC;&#x6027;&#x7D30;&#x80DE;&#x30BC;&#x30ED;&#x8996;&#x5DEE;&#x3092;&#x8ABF;&#x6574;&#x306F;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x4EE3;&#x308F;&#x308A;&#x306B;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x901F;&#x5EA6;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x30EC;&#x30EA;&#x30FC;&#x30D5;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x4E00;&#x8CAB;&#x6027;&#x306E;&#x3042;&#x308B;&#x6700;&#x5BC4;&#x308A;&#x306E;&#x683C;&#x5DEE;&#x3092;&#x62B1;&#x3048;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3088;&#x3046;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306F;&#x6B63;&#x3057;&#x3044;&#x30EC;&#x30EA;&#x30FC;&#x30D5;&#x69CB;&#x9020;&#x30D1;&#x30E9;&#x30E1;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x306E;&#x5E83;&#x3044;&#x7BC4;&#x56F2;&#x306E;&#x4E0B;&#x3092;&#x8A08;&#x7B97;&#x3057;&#x3001;&#x540C;&#x8EF8;&#x306E;&#x30B7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30C0;&#x30FC;&#x3092;&#x542B;&#x3080; SFM &#x5E7B;&#x60F3;&#x3082;&#x518D;&#x73FE;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x65B9;&#x5411;&#x3068;&#x8996;&#x5DEE;&#x8ABF;&#x6574; MT &#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5FDC;&#x7B54; covary &#x53CC;&#x5B89;&#x5B9A; SFM &#x523A;&#x6FC0;&#x306E;&#x77E5;&#x899A;&#x306E;&#x8868;&#x9762;&#x79E9;&#x5E8F;&#x304C;&#x751F;&#x7406;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30B9;&#x30C6;&#x30EC;&#x30AA;&#x969C;&#x5BB3;&#x306E;&#x79D1;&#x76EE;&#x3082;&#x904B;&#x52D5;&#x8996;&#x5DEE;&#x3092;&#x77E5;&#x899A;&#x306B;&#x6B20;&#x4E4F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x5FC3;&#x7406;&#x7269;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x89B3;&#x6E2C;&#x3068;&#x4E00;&#x81F4;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30EC;&#x30EA;&#x30FC;&#x30D5;&#x69CB;&#x9020;&#x904B;&#x52D5;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x5206;&#x6563;&#x901F;&#x5EA6;&#x3068;&#x8996;&#x5DEE;&#x8868;&#x73FE;&#x304B;&#x3089;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30C6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x3002;

&#xCD5C;&#xADFC; psychophysical &#xC2E4;&#xD5D8; &#xC778;&#xAC04; &#xBAA8;&#xC158; (SFM);&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD6C;&#xD638; &#xAD6C;&#xC870;&#xB9CC; &#xBCF5;&#xAD6C;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xAC83;&#xC774; &#xC88B;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC989;, &#xAC1C;&#xCCB4;&#xC758; 3D &#xBAA8;&#xC591;&#xC740; &#xC2DC;&#xB825;&#xC758; &#xB77C;&#xC778;&#xC744; &#xB530;&#xB77C; &#xC2A4;&#xD2B8;&#xB808;&#xCE6D; &#xBCC0;&#xD658;&#xAE4C;&#xC9C0; &#xD655;&#xC778;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xBAA8;&#xC158; &#xC2DC;&#xCC28;&#xC758; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xBB38;&#xC81C;&#xC5D0; &#xC801;&#xC6A9; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xAD6C;&#xD638; SFM, &#xACC4;&#xC0B0;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC21C;&#xC218; &#xADF8;&#xB7F4; &#xB4EF; &#xD558; &#xAC8C; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xBAA8;&#xC158;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAE4A;&#xC774; &#xC778;&#xC2DD; &#xC18D;&#xB3C4;&#xC640; &#xACA9;&#xCC28; &#xC870;&#xC815; &#xC0B0; &#xB274;&#xB7F0;&#xC758; &#xBD80;&#xBD84; &#xC9D1;&#xD569;&#xC758; &#xBC1C;&#xC0AC; &#xAD00;&#xB828; &#xAC00;&#xC815; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBAA8;&#xB378; &#xBAAC;&#xD0DC;&#xB098; &#xB274;&#xB7F0; &#xC591;&#xC2DD; modulatory &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC744; &#xC606;&#xC73C;&#xB85C; &#xC11C;&#xB85C; &#xC5F0;&#xACB0; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC804;&#xCCB4; &#xC5F0;&#xACB0; &#xB418;&#xB3C4;&#xB85D; 0 &#xACA9;&#xCC28; &#xC18D;&#xB3C4; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC5D0; &#xBA39;&#xC774; &#xBA74; &#xAC00;&#xC7A5; &#xBC18;&#xC751;&#xC774; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC81C;&#xB85C; &#xBD88;&#xADE0;&#xD615;&#xC744; &#xC870;&#xC815; &#xD558;&#xC9C0;&#xB294; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xB300;&#xC2E0; &#xC120;&#xD638; &#xBD88;&#xADE0;&#xD615; &#xC18D;&#xB3C4; &#xD328;&#xD134;&#xC758; &#xAD6C;&#xD638; &#xAD6C;&#xC870;&#xC640; &#xC77C;&#xCE58; &#xD558;&#xB294; &#xADF8; &#xB370;&#xB294;. &#xBAA8;&#xB378;&#xACFC; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xB9E4;&#xAC1C; &#xBCC0;&#xC218;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC62C;&#xBC14;&#xB978; &#xAD6C;&#xD638; &#xAD6C;&#xC870; &#xACC4;&#xC0B0; &#xB610;&#xD55C; &#xB3D9;&#xCD95; &#xC2E4;&#xB9B0;&#xB354;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; SFM &#xD658;&#xC0C1;&#xC744; &#xC7AC;&#xD604;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xAC83;&#xC740; &#xC2A4;&#xD14C;&#xB808;&#xC624; &#xC7A5;&#xC560;&#xAC00; &#xC788;&#xB294; &#xACFC;&#xBAA9;&#xC740; &#xBAA8;&#xC158; &#xC2DC;&#xCC28;&#xB97C; &#xC9C0; &#xAC01; &#xACB0;&#xD54D; &#xB610;&#xD55C; psychophysical &#xAD00;&#xCC30; &#xBC0F; &#xC30D; SFM &#xC790;&#xADF9;&#xC758; &#xC778;&#xC2DD;&#xB41C; &#xD45C;&#xBA74; &#xC21C;&#xC11C;&#xC640; &#xBC29;&#xD5A5; &#xBC0F; &#xACA9;&#xCC28;-&#xD29C;&#xB2DD; &#xB9C8;&#xC6B4;&#xD2B8; &#xC140;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC751;&#xB2F5; covary &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801;&#xC778; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC640; &#xC77C;&#xCE58;.

&#xB9B4;&#xB9AC;&#xD504; &#xAD6C;&#xC870; &#xBD84;&#xC0B0; &#xC18D;&#xB3C4; &#xBC0F; &#xACA9;&#xCC28; &#xD45C;&#xD604;&#xACFC; &#xBAA8;&#xC158;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD305;.

Experimentos psicof&iacute;sicos recientes sugieren que los seres humanos pueden recuperar s&oacute;lo la estructura de alivio de movimiento (SFM); es decir, s&oacute;lo puede determinarse la forma 3D del objeto hasta una transformaci&oacute;n que estira a lo largo de la l&iacute;nea de visi&oacute;n. Aqu&iacute; proponemos un modelo fisiol&oacute;gico plausible para el c&oacute;mputo de alivio SFM, que tambi&eacute;n es aplicable al problema relacionado del paralaje de movimiento. Asumimos que la percepci&oacute;n de la profundidad del movimiento est&aacute; relacionado con el disparo de un subconjunto de neuronas MT con velocidad y la disparidad. Las neuronas de modelo MT est&aacute;n conectadas entre s&iacute; lateralmente a interacciones modulador de la forma. La conectividad global es tal que cuando un patr&oacute;n de velocidad cero-disparidad se alimenta en el sistema, las neuronas m&aacute;s sensibles no son los atentos a cero disparidad, pero en cambio tienen los recomendado: disparidades consistentes con la estructura de la relevaci&oacute;n de la pauta de la velocidad. El modelo calcula la estructura correcta alivio bajo una amplia gama de par&aacute;metros y tambi&eacute;n puede reproducir las ilusiones SFM con cilindros coaxiales. Es compatible con la observaci&oacute;n psicof&iacute;sica que sujetos con discapacidad est&eacute;reo tambi&eacute;n son deficientes en percibir la paralaje de movimiento y con los datos fisiol&oacute;gicos que las respuestas de las c&eacute;lulas de direcci&oacute;n y disparidad-afinado MT covary con la orden superficial percepci&oacute;n de est&iacute;mulos SFM biestable.

Estructura de alivio de movimiento con una representaci&oacute;n distribuida de la velocidad y la disparidad de computaci&oacute;n.

&#x867D;&#x7136;&#x6574;&#x4E2A;&#x5927;&#x8111;&#x76AE;&#x5C42;&#x53D1;&#x751F;&#x81EA;&#x53D1;&#x6027;&#x6D3B;&#x52A8;&#xFF0C;&#x53CA;&#x5176;&#x4EA7;&#x751F;&#x7684;&#x5916;&#x90E8;&#x6216;&#x611F;&#x5B98;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#x4ECD;&#x4E0D;&#x6E05;&#x695A;&#x3002;&#x82E5;&#x8981;&#x89E3;&#x51B3;&#x6B64;&#x95EE;&#x9898;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x9F20;&#x6807;&#x76AE;&#x8D28;&#x5207;&#x7247;&#x8981;&#x91CD;&#x5EFA;&#xFF0C;&#x5355;&#x4E2A;&#x5355;&#x5143;&#x683C;&#x7684;&#x51B3;&#x8BAE;&#xFF0C;&#x65F6;&#x7A7A;&#x52A8;&#x6001;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x4E2D;&#x5B58;&#x5728;&#x6216;&#x7F3A;&#x5C11;&#x7684;&#x4E18;&#x8111;&#x523A;&#x6FC0;&#x7684;&#x7B2C; 4 &#x5C42;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;&#x81EA;&#x53D1;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143; coactivations &#x76F8;&#x5F53;&#x4E8E;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5185;&#x5EFA;&#x7ACB;&#x56FD;&#x5BB6;&#x3002;&#x4E18;&#x8111;&#x523A;&#x6FC0;&#x8DB3;&#x591F;&#x9891;&#x7387; (&gt; 10 Hz&#xFF09; &#x89E6;&#x53D1;&#x7684;&#x76AE;&#x5C42;&#x6D3B;&#x52A8;&#x548C;&#x5411;&#x4E0A;&#x56FD;&#xFF0C;&#x533A;&#x5206;&#x90A3;&#x4E9B;&#x81EA;&#x53D1;&#x4EA7;&#x751F;&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x88AB;&#x6FC0;&#x6D3B;&#x76F8;&#x540C;&#x548C;&#x7CBE;&#x786E;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x6A21;&#x5F0F; thalamically &#x89E6;&#x53D1;&#x548C;&#x81EA;&#x53D1;&#x7684;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x4E2D;&#x3002;&#x76AE;&#x8D28;&#x6FC0;&#x6D3B;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x76F8;&#x4F3C;&#x4E4B;&#x5904;&#x8868;&#x660E;&#x8111;&#x76AE;&#x8D28;&#x5185;&#x8FDE;&#x63A5;&#x4E18;&#x8111;&#x6295;&#x5165;&#x523A;&#x6FC0;&#x76AE;&#x5C42;&#x53CD;&#x5E94;&#x4E2D;&#x53D1;&#x6325;&#x7740;&#x4E3B;&#x5BFC;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x8868;&#x660E;&#x7CBE;&#x786E;&#x65F6;&#x7A7A;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x53EF;&#x4EE5;&#x7531;&#x4E18;&#x8111;&#x6295;&#x5165;&#x89E6;&#x53D1;&#xFF0C;&#x8868;&#x660E;&#x4E18;&#x8111;&#x6709;&#x52A9;&#x4E8E;&#x91CA;&#x653E;&#x5185;&#x5728;&#x76AE;&#x8D28;&#x52A8;&#x6001;&#x3002;

&#x5185;&#x90E8;&#x52A8;&#x6001;&#x786E;&#x5B9A;&#x523A;&#x6FC0;&#x4E18;&#x8111;&#x76AE;&#x8D28;&#x53CD;&#x5E94;&#x3002;

Although spontaneous activity occurs throughout the neocortex, its relation to the activity produced by external or sensory inputs remains unclear. To address this, we used calcium imaging of mouse thalamocortical slices to reconstruct, with single-cell resolution, the spatiotemporal dynamics of activity of layer 4 in the presence or absence of thalamic stimulation. We found spontaneous neuronal coactivations corresponded to intracellular UP states. Thalamic stimulation of sufficient frequency (>10 Hz) triggered cortical activity, and UP states, indistinguishable from those arising spontaneously. Moreover, neurons were activated in identical and precise spatiotemporal patterns in thalamically triggered and spontaneous events. The similarities between cortical activations indicate that intracortical connectivity plays the dominant role in the cortical response to thalamic inputs. Our data demonstrate that precise spatiotemporal activity patterns can be triggered by thalamic inputs and indicate that the thalamus serves to release intrinsic cortical dynamics.

Internal dynamics determine the cortical response to thalamic stimulation.

Bien que l&#39;activit&eacute; spontan&eacute;e se produit tout au long du n&eacute;ocortex, sa relation avec l&#39;activit&eacute; produite par des apports externes ou sensorielles reste floue. Pour y rem&eacute;dier, nous avons utilis&eacute; l&#39;imagerie calcique des tranches thalamocortical souris pour reconstruire, la r&eacute;solution unicellulaire, la dynamique spatio-temporelle de l&#39;activit&eacute; de couche 4 en pr&eacute;sence ou en absence de stimulation thalamique. Nous avons trouv&eacute; coactivations neuronales spontan&eacute;es correspondaient &agrave; l&#39;intracellulaire des &Eacute;tats. Stimulation thalamique de fr&eacute;quence suffisante (&gt; 10Hz) d&eacute;clench&eacute;e l&#39;activit&eacute; corticale ainsi que l&#39;affirme, indiscernables de ceux d&eacute;coulant spontan&eacute;ment. De plus, les neurones furent activ&eacute;s modes spatio-temporelle identiques et pr&eacute;cis &agrave; des &eacute;v&eacute;nements thalamically d&eacute;clench&eacute;es et spontan&eacute;es. Les similitudes entre les activations corticales indiquent que la connectivit&eacute; intracortical joue le r&ocirc;le dominant dans la r&eacute;ponse corticale aux entr&eacute;es thalamiques. Nos r&eacute;sultats d&eacute;montrent que les patterns d&#39;activit&eacute; spatio-temporelle pr&eacute;cise peuvent &ecirc;tre d&eacute;clench&eacute;es par des apports thalamiques et indiquent que le thalamus sert &agrave; lib&eacute;rer la dynamique intrins&egrave;que corticale.

Dynamiques internes d&eacute;terminent la r&eacute;ponse corticale &agrave; la stimulation thalamique.

Obwohl spontane Aktivit&auml;t im ganzen Neocortex auftritt, bleibt ihre Beziehung auf die T&auml;tigkeit von externen oder sensorischen Eing&auml;ngen produziert unklar. Um dieses Problem anzugehen, zum wir Kalzium Bildgebung der Maus Thalamocortical Scheiben, mit Einzelzellen-Aufl&ouml;sung, die raumzeitliche Dynamik der Aktivit&auml;t der Schicht 4 in der Anwesenheit oder Abwesenheit der thalamischen Stimulation zu rekonstruieren. Wir fanden, dass spontane neuronale Coactivations intrazellul&auml;re UP Staaten entsprach. Thalamus Stimulation der ausreichende H&auml;ufigkeit (&gt; 10 Hz) ausgel&ouml;ste kortikale Aktivit&auml;t, und UP-Staaten nicht von Situationen, die spontan entstehen. Dar&uuml;ber hinaus wurden die Neuronen in identisch und exakte raumzeitliche Muster in thalamically ausgel&ouml;ste und spontane Ereignisse aktiviert. Die &Auml;hnlichkeiten zwischen kortikale Aktivierungen zufolge intrakortikale Konnektivit&auml;t in die kortikale Reaktion auf Thalamus Eing&auml;nge die dominierende Rolle spielt. Unsere Daten zeigen, dass exakte raumzeitliche Aktivit&auml;tsmuster von Thalamus Eing&auml;nge ausgel&ouml;st werden und angeben, dass Thalamus dient systeminterne kortikale Dynamik freizugeben.

Interne Dynamik bestimmen die kortikale Reaktion auf Thalamus Stimulation.

Sebbene l&#39;attivit&agrave; spontanea si verifica in tutta la neocorteccia, sua relazione con l&#39;attivit&agrave; prodotta da ingressi esterni o sensoriali rimane poco chiaro. Per risolvere questo problema, abbiamo utilizzato immagini calcio di fette talamocorticale mouse per ricostruire, con risoluzione a cella singola, la dinamica dell&#39;attivit&agrave; del livello 4 in presenza o assenza di stimolazione talamica spatiotemporal. Abbiamo trovato spontaneo coactivations neuronale corrispondeva a intracellulare fino Stati. Stimolazione talamica di frequenza sufficiente (&amp;gt; 10 Hz) innescata l&#39;attivit&agrave; corticale e UP afferma, indistinguibili da quelle derivanti spontaneamente. Inoltre, i neuroni sono stati attivati nei pattern spatiotemporal identica e precisa eventi thalamically innescati e spontanei. Le somiglianze tra attivazioni corticali indicano che connettivit&agrave; intracorticali svolge il ruolo dominante nella risposta agli ingressi talamici corticale. I nostri dati dimostrano che precisa attivit&agrave; spatiotemporal modelli possono essere innescati da ingressi talamici e indicano che il talamo serve a rilasciare intrinseca dinamica corticale.

Dinamica interna di determinare la risposta alla stimolazione talamica corticale.

&#x81EA;&#x767A;&#x6D3B;&#x52D5;&#x3092;&#x901A;&#x3058;&#x3066;&#x65B0;&#x76AE;&#x8CEA;&#x767A;&#x751F;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x5916;&#x90E8;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x611F;&#x899A;&#x5165;&#x529B;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x751F;&#x7523;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x95A2;&#x4FC2;&#x306F;&#x4E0D;&#x660E;&#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306B;&#x5BFE;&#x51E6;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x8996;&#x5E8A;&#x523A;&#x6FC0;&#x306E;&#x6709;&#x7121;&#x306E; 4 &#x5C64;&#x306E;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x3092;&#x5358;&#x4E00;&#x30BB;&#x30EB;&#x306E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3092;&#x518D;&#x69CB;&#x7BC9;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x8996;&#x5E8A;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x306E;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x795E;&#x7D4C; coactivations &#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x72B6;&#x614B;&#x7D30;&#x80DE;&#x5185;&#x306B;&#x76F8;&#x5F53;&#x3092;&#x898B;&#x3064;&#x3051;&#x305F;&#x3002;&#x5341;&#x5206;&#x306A;&#x983B;&#x5EA6;&#x306E;&#x8996;&#x5E8A;&#x523A;&#x6FC0; (&#x76EE; 10 Hz) &#x30C8;&#x30EA;&#x30AC;&#x30FC;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x76AE;&#x8CEA;&#x6D3B;&#x52D5;&#x3068;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x72B6;&#x614B;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x306B;&#x767A;&#x751F;&#x304B;&#x3089;&#x533A;&#x5225;&#x304C;&#x3064;&#x304B;&#x306A;&#x3044;&#x3002;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x3001;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306F;&#x540C;&#x4E00;&#x3068;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3067; thalamically &#x30C8;&#x30EA;&#x30AC;&#x30FC;&#x3068;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x306A;&#x30A4;&#x30D9;&#x30F3;&#x30C8;&#x3067;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x9593;&#x306E;&#x985E;&#x4F3C;&#x70B9;&#x306F;&#x3001;&#x76AE;&#x8CEA;&#x5185;&#x306E;&#x63A5;&#x7D9A;&#x304C;&#x76AE;&#x8CEA;&#x8996;&#x5E8A;&#x5165;&#x529B;&#x306B;&#x5FDC;&#x3048;&#x3066;&#x652F;&#x914D;&#x7684;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x679C;&#x305F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306F;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x6D3B;&#x52D5;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x8996;&#x5E8A;&#x306E;&#x5165;&#x529B;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5F15;&#x304D;&#x8D77;&#x3053;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x5B9F;&#x8A3C;&#x8996;&#x5E8A;&#x7D44;&#x307F;&#x8FBC;&#x307F;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x3092;&#x30EA;&#x30EA;&#x30FC;&#x30B9;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;&#x5F79;&#x7ACB;&#x3064;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x5185;&#x90E8;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x8996;&#x5E8A;&#x523A;&#x6FC0;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x76AE;&#x8CEA;&#x5FDC;&#x7B54;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xBE44;&#xB85D; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC740; &#xD604;&#xC5D0; &#xAC78;&#xCCD0; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;, &#xC678;&#xBD80; &#xB610;&#xB294; &#xAC10;&#xAC01; &#xC785;&#xB825;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xAD00;&#xACC4; &#xBD88;&#xBD84;&#xBA85; &#xB0A8;&#xC544; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBB38;&#xC81C;&#xB97C; &#xD574;&#xACB0; &#xD558;&#xB824;&#xBA74; &#xC7AC;&#xAD6C;&#xC131;, &#xB2E8;&#xC77C; &#xC140; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; thalamic &#xC790;&#xADF9;&#xC758; &#xC720;&#xBB34;&#xC5D0;&#xC11C; &#xACC4;&#xCE35; 4&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; spatiotemporal &#xC5ED;&#xD559; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; thalamocortical &#xC870;&#xAC01;&#xC758; &#xCE7C;&#xC298; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xC2E0;&#xACBD; coactivations &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB97C; &#xC138;&#xD3EC;&#xB0B4;&#xC5D0; &#xB300;&#xC751; &#xBC1C;&#xACAC;. &#xCDA9;&#xBD84; &#xD55C; &#xC8FC;&#xD30C;&#xC218;&#xC758; thalamic &#xC790;&#xADF9; (&amp;gt; 10 Hz) &#xD2B8;&#xB9AC;&#xAC70; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9;&#xACFC; &#xCD5C;&#xB300; &#xC0C1;&#xD0DC;, &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; &#xADF8; &#xAD6C;&#xBCC4;. &#xB610;&#xD55C;, &#xB3D9;&#xC77C; &#xD558; &#xACE0; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; spatiotemporal &#xD328;&#xD134; thalamically &#xD2B8;&#xB9AC;&#xAC70; &#xBC0F; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xD589;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC138;&#xD3EC; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xC720;&#xC0AC;&#xC131; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4; intracortical &#xC5F0;&#xACB0; thalamic &#xC785;&#xB825; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC751;&#xB2F5;&#xC5D0; &#xC9C0;&#xBC30;&#xC801;&#xC778; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xD55C;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; spatiotemporal &#xD65C;&#xB3D9; &#xD328;&#xD134; thalamic &#xC785;&#xB825;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD2B8;&#xB9AC; &#xAC70; &#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xC2DC;&#xC0C1; &#xB0B4;&#xC7A5; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC5ED;&#xD559;&#xC744; &#xD574;&#xC81C; &#xD558;&#xB294; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xB0B4;&#xBD80; &#xC6C0;&#xC9C1;&#xC784; thalamic &#xC790;&#xADF9;&#xC744; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC751;&#xB2F5;&#xC744; &#xACB0;&#xC815;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Aunque la actividad espont&aacute;nea ocurre a lo largo de la neocorteza, su relaci&oacute;n con la actividad producida por insumos externos o sensoriales sigue siendo confuso. Para solucionar esto, utilizamos la proyecci&oacute;n de imagen de calcio de rebanadas de talamocorticales del rat&oacute;n para reconstruir, con resoluci&oacute;n de unicelular, la din&aacute;mica espacio-temporal de la actividad de capa 4 en la presencia o ausencia de est&iacute;mulo tal&aacute;mico. Encontramos coactivations neuronales espont&aacute;neas correspondieron a intracelular a los Estados. Estimulaci&oacute;n tal&aacute;mica de frecuencia suficiente (&gt; 10 Hz) disparada actividad cortical y hasta Estados, indistinguibles de aquellos que surgen espont&aacute;neamente. Por otra parte, las neuronas se activaron en id&eacute;nticos y precisos patrones espacio-temporales en eventos thalamically disparados y espont&aacute;neos. Las similitudes entre activaci&oacute;n cortical indican que conectividad intracortical desempe&ntilde;a el papel dominante en la respuesta cortical a entradas tal&aacute;micos. Nuestros datos demuestran que los patrones de actividad spatiotemporal precisa pueden ser desencadenados por entradas tal&aacute;micos e indican que el t&aacute;lamo sirve para liberar la din&aacute;mica cortical intr&iacute;nseca.

Din&aacute;mica interna determina la respuesta cortical al est&iacute;mulo tal&aacute;mico.

&#x6211;&#x4EEC;&#x63CF;&#x8FF0;&#x9F20;&#x6807;&#x5916;&#x4FA7;&#x819D;&#x72B6;&#x6838; &#xFF08;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567;) &#x548C;&#x521D;&#x7EA7;&#x89C6;&#x89C9;&#x76AE;&#x5C42; &#xFF08;V1&#xFF09; &#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x8FDE;&#x63A5;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5728;&#x5176;&#x4E2D;&#x7684;&#x76AE;&#x8D28;&#x5207;&#x7247;&#x5236;&#x5907;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7;&#x76F4;&#x63A5;&#x6295;&#x8D44;&#x6536;&#x76CA;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x5927;&#x8111;&#x4E2D;&#x6CE8;&#x5C04;&#x6211;&#x4EEC;&#x8FFD;&#x6EAF;&#x548C;&#x521B;&#x5EFA;&#x89C6;&#x89C9;&#x901A;&#x8DEF;&#x7684;&#x9F20;&#x6807;&#x7684;&#x4E09;&#x7EF4;&#x6A21;&#x578B;&#x3002;&#x4ECE;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x8BA1;&#x7B97;&#x673A;&#x6A21;&#x578B;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x5305;&#x542B;&#x4ECE;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567;&#x5BF9; V1 &#x6295;&#x5F71;&#x7247;&#x5236;&#x5907;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4E0E;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x9884;&#x6D4B;&#x7684;&#x5750;&#x6807;&#x7F16;&#x5199;&#x8111;&#x5207;&#x7247;&#x548C;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567;&#x793A;&#x8E2A;&#x5242;&#x6CE8;&#x5C04;&#x540E;&#x8868;&#x660E;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5207;&#x7247;&#x4E2D;&#x7684;&#x89E3;&#x5256;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567; V1 &#x8FDE;&#x63A5;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8FD8;&#x901A;&#x8FC7;&#x7535;&#x523A;&#x6FC0;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567;&#x548C; V1 4 &#x5C42;&#x4E2D;&#x68C0;&#x6D4B;&#x53CD;&#x5E94;&#x900F;&#x9732;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567; V1 &#x529F;&#x80FD;&#x8FDE;&#x901A;&#x6027;&#x4F7F;&#x7528;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x3001; &#x5916;&#x5730;&#x6F5C;&#x5728;&#x5F55;&#x97F3;&#x548C;&#x5168;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5F55;&#x97F3;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8FD8;&#x786E;&#x5B9A;&#x4E86;&#x63A5;&#x6536;&#x76F4;&#x63A5;&#x76AE;&#x8D28;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x56FE;&#x5C42; 4 &#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x3002;&#x6700;&#x540E;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x94CC;&#x9178;&#x9553;&#x9567;&#x523A;&#x6FC0;&#x540E;&#x7684;&#x76AE;&#x5C42;&#x6D3B;&#x52A8;&#x76F8;&#x6BD4;&#x76AE;&#x8D28;&#x7684;&#x81EA;&#x53D1;&#x6D3B;&#x52A8;&#xFF0C;&#x53D1;&#x73B0;&#x91CD;&#x8981;&#x91CD;&#x53E0;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x52A8;&#x6001;&#x751F;&#x6210;&#x7684;&#x4E24;&#x79CD;&#x7C7B;&#x578B;&#x7684;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x3002;

&#x89C6;&#x89C9;&#x76AE;&#x8D28;&#x5207;&#x7247;&#x3002;

We describe a thalamocortical slice preparation in which connectivity between the mouse lateral geniculate nucleus (LGN) and primary visual cortex (V1) is preserved. Through DiI injections in fixed brains we traced and created a three-dimensional model of the mouse visual pathways. From this computer model we designed a slice preparation that contains a projection from LGN to V1. We prepared brain slices with these predicted coordinates and demonstrated anatomical LGN-V1 connectivity in these slices after LGN tracer injections. We also revealed functional LGN-V1 connectivity by stimulating LGN electrically and detecting responses in layer 4 of V1 using calcium imaging, field potential recordings and whole-cell recordings. We also identified layer-4 neurons that receive direct thalamocortical input. Finally, we compared cortical activity after LGN stimulation with spontaneous cortical activity and found significant overlap of the spatiotemporal dynamics generated by both types of events.

A visual thalamocortical slice.

Nous d&eacute;crivons une pr&eacute;paration de tranches de thalamocortical dans lequel la connectivit&eacute; entre le noyau g&eacute;nicul&eacute; lat&eacute;ral de souris (LGN) et le cortex visuel primaire (V1) est pr&eacute;serv&eacute;e. Par injections de DiI dans le cerveau fixe, nous avons retrac&eacute; et cr&eacute;&eacute; un mod&egrave;le tridimensionnel de la souris voies visuelles. De ce mod&egrave;le d&#39;ordinateur, nous avons con&ccedil;u une pr&eacute;paration de tranches qui contient une projection LGN &agrave; V1. Nous avons pr&eacute;par&eacute; des tranches de cerveau avec ces coordonn&eacute;es pr&eacute;dites et d&eacute;montr&eacute; connectivit&eacute; anatomique de LGN-V1 dans ces tranches apr&egrave;s injections de traceur LGN. Nous avons &eacute;galement r&eacute;v&eacute;l&eacute; connectivit&eacute; fonctionnelle de LGN-V1 en stimulant &eacute;lectriquement les LGN et en d&eacute;tectant les r&eacute;ponses en couche 4 de V1 &agrave; l&#39;aide d&#39;imagerie calcique, champ potentiel enregistrements et whole-cell. Nous avons &eacute;galement identifi&eacute; des neurones de couche-4 qui re&ccedil;oivent l&#39;entr&eacute;e directe thalamocortical. Enfin, nous avons compar&eacute; l&#39;activit&eacute; corticale apr&egrave;s stimulation LGN avec l&#39;activit&eacute; corticale spontan&eacute;e et trouv&eacute; un chevauchement important de la dynamique spatio-temporelle g&eacute;n&eacute;r&eacute;e par les deux types d&#39;&eacute;v&eacute;nements.

Une tranche de thalamocortical visuelle.

Wir beschreiben eine Thalamocortical Segment Vorbereitung in der Konnektivit&auml;t zwischen dem Maus lateral Corpus geniculatum (LGN) und die prim&auml;re Sehrinde (V1) beibehalten wird. Durch DiI-Injektionen bei festen K&ouml;pfe, die wir verfolgt und erstellt ein dreidimensionales Modell der Maus visuelle Wege. Von diesem Computermodell haben wir eine Scheibe-Vorbereitung, die eine Projektion von LGN V1 enth&auml;lt entwickelt. Wir Gehirn Scheiben mit diesen vorhergesagten Koordinaten vorbereitet und zeigte anatomische LGN-V1-Konnektivit&auml;t in diese Scheiben nach LGN-Tracer-Injektionen. Wir haben auch funktionelle LGN-V1-Konnektivit&auml;t von LGN elektrisch stimuliert und das Erkennen von Antworten in Schicht 4 v1 offenbart mit Kalzium Imaging, m&ouml;glichen Aufnahmen und ganz-Zell-Aufnahmen. Wir wurden auch Schicht-4-Neuronen, die direkte Thalamocortical Eingaben erhalten. Schlie&szlig;lich haben wir spontane kortikale Aktivit&auml;t kortikale Aktivit&auml;t nach LGN Stimulation gegen&uuml;ber und fand erhebliche &Uuml;berschneidungen der raumzeitliche Dynamik von beiden Arten von Ereignissen generiert.

Eine visuelle Thalamocortical Scheibe.

Descriviamo una preparazione fetta talamocorticale in cui &egrave; conservata la connettivit&agrave; tra il nucleo genicolato laterale (LGN) di topo e la corteccia visiva primaria (V1). Attraverso iniezioni DiI nel cervello fisso abbiamo rintracciato e creato un modello tridimensionale del mouse percorsi visivi. Da questo modello di computer abbiamo progettato una fetta preparazione contenente una proiezione dal LGN a V1. Abbiamo preparato fette di cervello con queste coordinate previste e dimostrato anatomiche LGN-V1 connettivit&agrave; in queste fette dopo iniezioni di tracciante LGN. Abbiamo anche rivelato funzionale LGN-V1 connettivit&agrave; stimolando elettricamente LGN e rilevare le risposte nello strato 4 della V1 utilizzando calcio imaging, potenziali field recordings e cellule intere registrazioni. Abbiamo anche individuato strato-4 neuroni che ricevono input diretto talamocorticale. Infine, abbiamo confrontato l&#39;attivit&agrave; corticale dopo stimolazione LGN con spontanea attivit&agrave; corticale e trovato significativa sovrapposizione delle dinamiche spatiotemporal generate da entrambi i tipi di eventi.

Una fetta di visual talamocorticale.

&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x5916;&#x5074;&#x819D;&#x72B6;&#x4F53;&#x6838; (LGN) &#x3068;&#x4E00;&#x6B21;&#x8996;&#x899A;&#x91CE; (V1) &#x9593;&#x306E;&#x63A5;&#x7D9A;&#x3092;&#x4FDD;&#x6301;&#x8996;&#x5E8A;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x6A19;&#x672C;&#x3092;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;DiI &#x6CE8;&#x5C04;&#x3067;&#x56FA;&#x5B9A;&#x8133;&#x3092;&#x4ECB;&#x3057;&#x3066;&#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B9;&#x3057;&#x3001;&#x8996;&#x899A;&#x7D4C;&#x8DEF;&#x306E;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306E; 3&#x6B21;&#x5143;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x4F5C;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x304B;&#x3089; LGN &#x304B;&#x3089;&#x6295;&#x5F71; v1 &#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x306E;&#x6E96;&#x5099;&#x3092;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x5EA7;&#x6A19;&#x3068;&#x8133;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x3092;&#x6E96;&#x5099;&#x3057;&#x3001;LGN &#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;&#x6CE8;&#x5C04;&#x5F8C;&#x89E3;&#x5256; LGN V1 &#x63A5;&#x7D9A;&#x3067;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x3082;&#x5916;&#x5074;&#x819D;&#x72B6;&#x4F53;&#x96FB;&#x6C17;&#x523A;&#x6FC0;&#x3068; V1 &#x306E;&#x30EC;&#x30A4;&#x30E4;&#x30FC; 4 &#x306E;&#x5FDC;&#x7B54;&#x306E;&#x691C;&#x51FA;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066; LGN V1 &#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7684;&#x7D50;&#x5408;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3001;&#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x9332;&#x97F3;&#x3001;&#x5168;&#x4F53;&#x30BB;&#x30EB;&#x306E;&#x9332;&#x97F3;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x76F4;&#x63A5;&#x8996;&#x5E8A;&#x5165;&#x529B;&#x3092;&#x53D7;&#x3051;&#x53D6;&#x308B;&#x30EC;&#x30A4;&#x30E4;&#x30FC; 4 &#x306E;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x3092;&#x7279;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6700;&#x5F8C;&#x306B;&#x3001;&#x76AE;&#x8CEA;&#x6D3B;&#x52D5; LGN &#x523A;&#x6FC0;&#x5F8C;&#x5927;&#x8133;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x81EA;&#x767A;&#x3092;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x30A4;&#x30D9;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x7A2E;&#x985E;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x304B;&#x306A;&#x308A;&#x306E;&#x91CD;&#x8907;&#x304C;&#x898B;&#x3064;&#x304B;&#x308A;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;

&#x30D3;&#x30B8;&#x30E5;&#x30A2;&#x30EB;&#x8996;&#x5E8A;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x3002;

&#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xCE21;&#xBA74; geniculate &#xD575; (LGN)&#xC640; 1 &#xCC28; &#xC2DC;&#xAC01; &#xD53C; &#xC9C8; (v 1 &#xC774;&#xB098;) &#xAC04;&#xC758; &#xC5F0;&#xACB0; &#xC720;&#xC9C0; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4; thalamocortical &#xC2AC;&#xB77C;&#xC774;&#xC2A4; &#xC900;&#xBE44;&#xB97C; &#xC124;&#xBA85; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xACE0;&#xC815; &#xB41C; &#xBA38;&#xB9AC;&#xC5D0; DiI &#xC8FC;&#xC0AC;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; &#xCD94;&#xC801; &#xD558; &#xACE0; &#xC2DC;&#xAC01;&#xC801; &#xACBD;&#xB85C; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4;&#xC758; 3 &#xCC28;&#xC6D0; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xB9CC;&#xB4E4;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD130; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; v1 LGN&#xC5D0;&#xC11C; &#xD22C;&#xC601;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; &#xC2AC;&#xB77C;&#xC774;&#xC2A4; &#xC900;&#xBE44;&#xB97C; &#xC124;&#xACC4; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC774; &#xC608;&#xCE21; &#xB41C; &#xC88C;&#xD45C;&#xC640; &#xB1CC; &#xC870;&#xAC01;&#xC744; &#xC900;&#xBE44; &#xD558; &#xACE0; LGN &#xCD94;&#xC801; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8; &#xC8FC;&#xC0AC; &#xD6C4; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC870;&#xAC01; &#xD574; &#xBD80; LGN V1 &#xC5F0;&#xACB0;&#xC744; &#xC99D;&#xBA85;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xB610;&#xD55C; LGN&#xB97C; &#xC804;&#xAE30;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC790;&#xADF9; &#xD558; &#xACE0; v 1&#xC758; 4 &#xCE35;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC751;&#xB2F5;&#xC744; &#xAC10;&#xC9C0; &#xD558; &#xC5EC; &#xAE30;&#xB2A5; LGN V1 &#xC5F0;&#xACB0;&#xC744; &#xBC1D;&#xD600; &#xCE7C;&#xC298; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5;, &#xD544;&#xB4DC; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xB179;&#xC74C; &#xBC0F; &#xC804;&#xCCB4; &#xC140; &#xB179;&#xC74C;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB610;&#xD55C; &#xC9C1;&#xC811; thalamocortical &#xC785;&#xB825;&#xC744; &#xBC1B;&#xB294; &#xACC4;&#xCE35; 4 &#xC2E0;&#xACBD; &#xC138;&#xD3EC; &#xBC1C;&#xACAC;. &#xB9C8;&#xC9C0;&#xB9C9;&#xC73C;&#xB85C;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9; LGN &#xC790;&#xADF9; &#xD6C4; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC744; &#xBE44;&#xAD50; &#xD558; &#xACE0; &#xB450; &#xC885;&#xB958;&#xC758; &#xC774;&#xBCA4;&#xD2B8;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; spatiotemporal &#xC5ED;&#xD559;&#xC758; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xD55C; &#xC911;&#xBCF5;&#xC744; &#xBC1C;&#xACAC;.

&#xC2DC;&#xAC01;&#xC801; thalamocortical &#xC2AC;&#xB77C;&#xC774;&#xC2A4;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Describimos una talamocorticales rebanada preparaci&oacute;n en la que se conserva la conectividad entre el n&uacute;cleo geniculado lateral de rat&oacute;n (LGN) y la corteza visual primaria (V1). A trav&eacute;s de inyecciones de DiI en cerebros fijos nos traz&oacute; y cre&oacute; un modelo tridimensional del rat&oacute;n v&iacute;as visuales. De este modelo de ordenador dise&ntilde;amos una rebanada de preparaci&oacute;n que contiene una proyecci&oacute;n de LGN v1. Preparamos rebanadas de cerebro con estas coordenadas predichas y demostr&oacute; la conectividad anat&oacute;mica de LGN-V1 en estos sectores despu&eacute;s de inyecciones de trazador LGN. Tambi&eacute;n revelamos conectividad funcional de LGN-V1 estimulando el&eacute;ctricamente LGN y detectando las respuestas en la capa 4 de V1 con proyecci&oacute;n de imagen de calcio, posibles grabaciones de campo y grabaciones de celulares. Tambi&eacute;n identificamos las neuronas de la capa-4 que reciban la se&ntilde;al directa talamocorticales. Finalmente, en comparaci&oacute;n con la actividad cortical despu&eacute;s del est&iacute;mulo de LGN con actividad cortical espont&aacute;nea y encontr&oacute; una superposici&oacute;n significativa de la din&aacute;mica espacio-temporal generada por ambos tipos de eventos.

Una rebanada de visual talamocorticales.

&#x4EC0;&#x4E48;&#x89C4;&#x7BA1;&#x76AE;&#x8D28;&#x7535;&#x8DEF;&#x901A;&#x8FC7;&#x6D3B;&#x52A8;&#x7684;&#x8513;&#x5EF6;&#xFF1F;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x5EA7;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x8868;&#x660E;&#x6291;&#x5236;&#x9525;&#x4F53;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6A21;&#x5757;&#x5426;&#x51B3;&#x6291;&#x5236;&#x4E86;&#x5173;&#x952E;&#x7684;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7ED3;&#x5408;&#x5168;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5F55;&#x5236;&#x68C0;&#x67E5;&#x9F20;&#x6807;&#x76AE;&#x5C42;&#x5207;&#x7247;&#x4E2D;&#x7684;&#x766B;&#x75EB;&#x6837;&#x7E41;&#x6B96;&#x5FEB;&#x901F;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6D3B;&#x52A8;&#x3002;&#x75EB;&#x6837;&#x6D3B;&#x52A8;&#x88AB;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x6D17; Mg2 + &#x79BB;&#x5B50;&#x4ECE;&#x5207;&#x7247;&#x3002;&#x9525;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x63A5;&#x6536;&#x6291;&#x5236;&#x766B;&#x75EB;&#x6837;&#x6CE2;&#x4E4B;&#x524D;&#x6295;&#x5165;&#x7684;&#x731B;&#x70C8;&#x7684;&#x653B;&#x51FB;&#x3002;&#x4F4E;&#x5242;&#x91CF;&#x7684;&#x5316;&#x5B66; (2.5-5 microM&#xFF09;&#xFF0C;&#x6291;&#x5236;&#x7684;&#x731B;&#x70C8;&#x653B;&#x51FB;&#x662F;&#x6709;&#x6548;&#x5730;&#x5316;&#x4E3A;&#x4E4C;&#x6709;&#x3002;&#x5728;&#x51FA;&#x73B0;&#x65F6;&#xFF0C;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6291;&#x5236;&#x54E8;&#x4F4D;&#x7684;&#x54AC;&#x5408;&#x6FC0;&#x70C8;&#x7684;&#x5174;&#x594B;&#x6027;&#x7A81;&#x89E6;&#x9A71;&#x52A8;&#x5668;&#x901A;&#x5E38;&#x4F1A;&#x8D85;&#x8FC7;&#x52A8;&#x4F5C;&#x7535;&#x4F4D;&#x9608;&#x503C;&#x7684;&#x7EA6; 10 &#x500D;&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x8FD9;&#x4E00;&#x7EA7;&#x522B;&#x7684;&#x52B1;&#x78C1;&#xFF0C;&#x6291;&#x5236;&#x62E6;&#x6CB3;&#x95F8;&#x5236;&#x6B62;&#x67AA;&#x70AE;&#x5C04;&#x51FB;&#x3001; &#x4ECE;&#x800C;&#x9650;&#x5236;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x62DB;&#x52DF;&#x5230;&#x53D1;&#x4F5C;&#x671F;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x3002;&#x9525;&#x4F53;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x88AB;&#x62DB;&#x52DF;&#x5230;&#x766B;&#x75EB;&#x6837;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x4E00;&#x65E6;&#x6291;&#x5236;&#x514B;&#x5236;&#x5931;&#x8D25;&#xFF0C;&#x5728;&#x7A7A;&#x95F4;&#x4E0A;&#x805A;&#x96C6;&#x7684;&#x4EBA;&#x7FA4; &#xFF08;150-250 microm &#x76F4;&#x5F84;&#xFF09; &#x62DB;&#x52DF;&#x3002;&#x5728;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7ED9;&#x5B9A;&#x7684;&#x6A21;&#x5757;&#x5185;&#x5355;&#x5143;&#x683C;&#x7684;&#x62DB;&#x8058;&#x662F;&#x51E0;&#x4E4E;&#x540C;&#x65F6;&#xFF0C;&#x548C;&#x56E0;&#x6B64;&#x766B;&#x75EB;&#x6837;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x8FDB;&#x5C55;&#x95F4;&#x6B47; &#xFF08;0.5-1 Hz&#xFF09; &#x76AE;&#x5C42;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7684;&#x6B65;&#x9AA4;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x4F9B;&#x5E94;&#x5426;&#x51B3;&#x6291;&#x5236;&#x4F5C;&#x7528;&#x7684; interneurons &#x5B9A;&#x4E49;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6A21;&#x5757;&#x7535;&#x8DEF;&#x9886;&#x571F;&#x3002;

&#x6A21;&#x5757;&#x5316;&#x7E41;&#x6B96;&#x7684;&#x75EB;&#x6837;&#x6D3B;&#x52A8;&#xFF1A; &#x5927;&#x8111;&#x76AE;&#x5C42;&#x6291;&#x5236;&#x5426;&#x51B3;&#x6743;&#x7684;&#x8BC1;&#x636E;&#x3002;

What regulates the spread of activity through cortical circuits? We present here data indicating a pivotal role for a vetoing inhibition restraining modules of pyramidal neurons. We combined fast calcium imaging of network activity with whole-cell recordings to examine epileptiform propagation in mouse neocortical slices. Epileptiform activity was induced by washing Mg2+ ions out of the slice. Pyramidal cells receive barrages of inhibitory inputs in advance of the epileptiform wave. The inhibitory barrages are effectively nullified at low doses of picrotoxin (2.5-5 microM). When present, however, these inhibitory barrages occlude an intense excitatory synaptic drive that would normally exceed action potential threshold by approximately a factor of 10. Despite this level of excitation, the inhibitory barrages suppress firing, thereby limiting further neuronal recruitment to the ictal event. Pyramidal neurons are recruited to the epileptiform event once the inhibitory restraint fails and are recruited in spatially clustered populations (150-250 microm diameter). The recruitment of the cells within a given module is virtually simultaneous, and thus epileptiform events progress in intermittent (0.5-1 Hz) steps across the cortical network. We propose that the interneurons that supply the vetoing inhibition define these modular circuit territories.

Modular propagation of epileptiform activity: evidence for an inhibitory veto in neocortex.

Ce qui r&egrave;gle la propagation d&#39;activit&eacute; &agrave; travers des circuits corticaux ? Nous pr&eacute;sentons ici des donn&eacute;es indiquant un r&ocirc;le pivot pour une inhibition vetoing interdisant les modules des neurones pyramidaux. Nous avons combin&eacute; l&#39;imagerie calcique rapide de l&#39;activit&eacute; du r&eacute;seau avec des enregistrements de la cellule enti&egrave;re pour examiner la propagation &eacute;pileptiforme en tranches n&eacute;ocorticales souris. Activit&eacute; &eacute;pileptiforme est induite par les ions Mg2 + hors de la tranche de lavage. Cellules pyramidales re&ccedil;oivent des barrages des entr&eacute;es inhibitrices avant la vague &eacute;pileptiformes. Les barrages inhibitrices sont effectivement annul&eacute;s &agrave; faible dose de picrotoxine (2,5 &agrave; 5 microM). Lorsqu&#39;il est pr&eacute;sent, toutefois, ces barrages inhibitrices occlure un intense lecteur synaptique excitateur qui serait normalement d&eacute;passer le seuil de potentiel d&#39;action par environ un facteur de 10. Malgr&eacute; ce niveau d&#39;excitation, les barrages inhibitrices suppriment tir, ce qui limite encore neuronal recrutement &agrave; l&#39;&eacute;v&eacute;nement ictal. Les neurones pyramidaux sont recrut&eacute;s &agrave; l&#39;&eacute;v&eacute;nement &eacute;pileptiforme, une fois la retenue inhibitrice &eacute;choue et sont recrutement dans les populations dans l&#39;espace en cluster (150-250 microm diam&egrave;tre). Le recrutement des cellules au sein d&#39;un module donn&eacute; est pratiquement simultan&eacute;, et donc &eacute;pileptiforme &eacute;v&eacute;nements progressent en intermittent (0,5 &agrave; 1 Hz) &eacute;tapes &agrave; travers le r&eacute;seau cortical. Nous proposons que les interneurones qui alimentent l&#39;inhibition vetoing d&eacute;finissent ces territoires circuit modulaire.

Modulaire propagation d&#39;activit&eacute; &eacute;pileptiforme : &eacute;vidence pour un veto inhibitrice dans le n&eacute;ocortex.

Was regelt die Verteilung der Aktivit&auml;t durch kortikale Schaltungen? Wir pr&auml;sentieren hier die Daten, die eine Schl&uuml;sselrolle f&uuml;r eine vetoing Hemmung bewegungseinschr&auml;nkenden Module pyramidale Neuronen. Wir kombiniert schnelle Kalzium Bildgebung der Netzwerkaktivit&auml;ten mit ganz-Zell Aufnahmen Epileptiform Vermehrung, Maus neokortikalen Scheiben zu untersuchen. Epileptiform T&auml;tigkeit wurde ausgel&ouml;st durch Mg2 +-Ionen aus der Scheibe zu waschen. Pyramidenzellen erhalten Staustufen der hemmenden Eing&auml;nge im Vorfeld der Epileptiform-Welle. Die hemmenden Staustufen sind effektiv bei niedrigen Dosen von Picrotoxin (2.5-5 MicroM) f&uuml;r nichtig erkl&auml;rt. Sofern vorhanden, jedoch &uuml;berdecken diese hemmenden Staustufen ein intensiver erregenden synaptischen Laufwerk, die normalerweise Aktionspotential Schwellenwert um etwa einen Faktor 10 &uuml;bersteigen w&uuml;rde. Trotz dieser Erregung unterdr&uuml;cken die hemmenden Staustufen feuern, damit einschr&auml;nkenden weitere neuronale Anwerbung f&uuml;r das iktale Ereignis. Pyramidale Neuronen werden angeworben, um das Ereignis Epileptiform, sobald die hemmenden Zur&uuml;ckhaltung fehl und sind r&auml;umlich gruppierten Populationen (150-250 Microm Durchmesser) angeworben. Die Rekrutierung der Zellen innerhalb eines bestimmten Moduls ist nahezu gleichzeitige und somit Epileptiform Veranstaltungen Fortschritt in intermittierende (0,5-1 Hz) Schritte im kortikalen Werbenetzwerk. Wir schlagen die Interneuronen, die die vetoing Hemmung liefern diese modulare Schaltung Gebiete definieren.

Modular Vermehrung Epileptiform T&auml;tigkeit: Beweis f&uuml;r einen hemmenden Veto im Neokortex.

Che cosa regola la diffusione di attivit&agrave; attraverso circuiti corticali? Vi presentiamo qui i dati che indicano un ruolo cardine per un&#39;inibizione eliminazione trattenenti moduli dei neuroni piramidali. Abbiamo combinato imaging calcio veloce dell&#39;attivit&agrave; di rete con cellule intere registrazioni per esaminare epileptiform propagazione in fette neocorticale del mouse. Attivit&agrave; Epileptiform &egrave; stata indotta da ioni Mg2 + fuori la fetta di lavaggio. Cellule piramidali ricevono sbarramenti di input inibitorio in anticipo l&#39;onda epileptiform. L&#39;inibitorie sbarramenti sono effettivamente annullati a basse dosi di picrotoxin (2,5-5 microM). Quando &egrave; presente, tuttavia, questi sbarramenti inibitori occludono un azionamento intenso sinaptico eccitatorio che sarebbe normalmente superano la soglia del potenziale d&#39;azione di circa un fattore 10. Malgrado questo livello di eccitazione, l&#39;inibitorie sbarramenti sopprimono infornamento, quindi limita ulteriormente neuronale reclutamento all&#39;evento ictale. I neuroni piramidali sono reclutati epileptiform all&#39;evento una volta l&#39;inibitoria ritenuta fallisce e vengono reclutati nelle popolazioni spazialmente in cluster (150-250 microm di diametro). Il reclutamento delle cellule all&#39;interno di un determinato modulo &egrave; praticamente simultaneo, e cos&igrave; epileptiform eventi progress in intermittente (0,5-1 Hz) passi attraverso la rete corticale. Proponiamo che il interneurons che forniscono l&#39;inibizione eliminazione definire questi territori circuito modulare.

Propagazione modulare dell&#39;attivit&agrave; epileptiform: prove per un veto inibitoria nella neocorteccia.

&#x4F55;&#x76AE;&#x8CEA;&#x56DE;&#x8DEF;&#x3092;&#x901A;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x5E83;&#x304C;&#x308A;&#x3092;&#x5236;&#x5FA1;&#x3059;&#x308B;&#x304B;&#xFF1F;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x30E2;&#x30B8;&#x30E5;&#x30FC;&#x30EB;&#x9310;&#x4F53;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306E;&#x6291;&#x5236; vetoing &#x6291;&#x5236;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6975;&#x3081;&#x3066;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x306E;&#x4F1D;&#x642C;&#x3092;&#x691C;&#x8A0E;&#x3059;&#x308B;&#x5168;&#x4F53;&#x30BB;&#x30EB;&#x306E;&#x9332;&#x97F3;&#x3068;&#x306E;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x9AD8;&#x901F;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3002;&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x306E;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306F;&#x3001;mg 2 + &#x30A4;&#x30AA;&#x30F3;&#x304C;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x3092;&#x6D17;&#x6D44;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x8A98;&#x5C0E;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x9310;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x5F3E;&#x5E55;&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x6CE2;&#x3092;&#x4E8B;&#x524D;&#x306B;, &#x6291;&#x5236;&#x6027;&#x5165;&#x529B;&#x306E;&#x53D7;&#x4FE1;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6291;&#x5236;&#x306E;&#x5F3E;&#x5E55;&#x306F;&#x30D4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30C8;&#x30AD;&#x30B7;&#x30F3; (2.5 5 microM) &#x306E;&#x4F4E;&#x7528;&#x91CF;&#x3067;&#x52B9;&#x679C;&#x7684;&#x306B;&#x76F8;&#x6BBA;&#x3055;&#x308C;.&#x305F;&#x3060;&#x3057;&#x3001;&#x5B58;&#x5728;&#x3059;&#x308B;&#x5834;&#x5408;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x963B;&#x5BB3;&#x306E;&#x5F3E;&#x5E55;&#x306F;&#x901A;&#x5E38;&#x7D04; 10 &#x306E;&#x8981;&#x56E0;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x6D3B;&#x52D5;&#x96FB;&#x4F4D;&#x306E;&#x3057;&#x304D;&#x3044;&#x5024;&#x3092;&#x8D85;&#x3048;&#x307E;&#x3059;&#x3001;&#x5F37;&#x70C8;&#x306A;&#x8208;&#x596E;&#x6027;&#x30B7;&#x30CA;&#x30D7;&#x30B9; &#x30C9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x3092;&#x30AA;&#x30AF;&#x30EB;&#x30FC;&#x30C9;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x52B1;&#x8D77;&#x306E;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306B;&#x3082;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x3001;&#x963B;&#x5BB3;&#x306E;&#x5F3E;&#x5E55;&#x306E;&#x767A;&#x706B;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5236;&#x9650;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x795E;&#x7D4C;&#x52DF;&#x96C6;&#x767A;&#x4F5C;&#x6642;&#x306E;&#x30A4;&#x30D9;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x6291;&#x5236;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9310;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x6291;&#x5236;&#x62D8;&#x675F;&#x304C;&#x5931;&#x6557;&#x3057;&#x305F;&#x3068;&#x306F;&#x7A7A;&#x9593;&#x7684;&#x306B;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30FC;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x96C6;&#x56E3; &#xFF08;150-250 microm &#x76F4;&#x5F84;&#xFF09; &#x3092;&#x52DF;&#x96C6;&#x3057;&#x305F;&#x3089;&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x30A4;&#x30D9;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x52DF;&#x96C6;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4E0E;&#x3048;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x30E2;&#x30B8;&#x30E5;&#x30FC;&#x30EB;&#x5185;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x52DF;&#x96C6;&#x306F;&#x4E8B;&#x5B9F;&#x4E0A;&#x540C;&#x6642;&#x3067;&#x3059;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x30A4;&#x30D9;&#x30F3;&#x30C8;&#x3067;&#x65AD;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x9032;&#x884C; (0.5-1 Hz) &#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x5168;&#x4F53;&#x306E;&#x624B;&#x9806;&#x3002;Vetoing &#x306E;&#x963B;&#x5BB3;&#x3092;&#x4F9B;&#x7D66;&#x4ECB;&#x5728;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x304C;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x30E2;&#x30B8;&#x30E5;&#x30E9;&#x30FC;&#x56DE;&#x8DEF;&#x306E;&#x9818;&#x571F;&#x3092;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x3066;&#x3093;&#x304B;&#x3093;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x30E2;&#x30B8;&#x30E5;&#x30E9;&#x30FC;&#x4F1D;&#x64AD;: &#x5927;&#x8133;&#x65B0;&#x76AE;&#x8CEA;&#x3067;&#x6291;&#x5236;&#x3001;&#x62D2;&#x5426;&#x6A29;&#x3092;&#x884C;&#x4F7F;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x8A3C;&#x62E0;&#x3002;

&#xBB34;&#xC2A8; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD68C;&#xB85C; &#xD1B5;&#xD574; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xD655;&#xC0B0;&#xC744; &#xADDC;&#xC81C; &#xD558;&#xB294;&#xAC00;? &#xC120;&#xBB3C;&#xC774; &#xC5EC;&#xAE30; vetoing &#xC800;&#xD574; &#xAE08;&#xC9C0; &#xD53C;&#xB77C;&#xBBF8;&#xB4DC; &#xB274;&#xB7F0;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4C8;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC911;&#xCD94;&#xC801;&#xC778; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0B4;&#xB294; &#xB370;&#xC774;&#xD130;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; neocortical &#xC870;&#xAC01;&#xC5D0; epileptiform &#xC804;&#xD30C; &#xC870;&#xC0AC;&#xB97C; &#xC804;&#xCCB4; &#xC140; &#xB179;&#xC74C; &#xBE60;&#xB978; &#xCE7C;&#xC298; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xACB0;&#xD569;. Epileptiform &#xD65C;&#xB3D9; Mg2 + &#xC774;&#xC628; &#xC870;&#xAC01; &#xBC16;&#xC73C;&#xB85C; &#xC138;&#xCC99; &#xD558; &#xC5EC; &#xC720;&#xB3C4; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xD53C;&#xB77C;&#xBBF8;&#xB4DC; &#xC138;&#xD3EC; &#xC7A5;&#xC560;&#xBB3C;&#xB3C4; epileptiform &#xC6E8;&#xC774;&#xBE0C;&#xC758; &#xC0AC;&#xC804; &#xAE08;&#xC9C0; &#xC785;&#xB825;&#xC758; &#xBC1B;&#xC744;. &#xAE08;&#xC9C0; &#xC7A5;&#xC560;&#xBB3C;&#xB3C4; &#xC788;&#xB2E4; picrotoxin (2.5-5 microM)&#xC758; &#xB0AE;&#xC740; &#xBCF5;&#xC6A9;&#xB7C9;&#xC5D0; &#xD6A8;&#xACFC;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xBB34;&#xD6A8;&#xB85C; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098; &#xC874;&#xC7AC; &#xD558;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0;,&#xC774; &#xAE08;&#xC9C0; &#xC7A5;&#xC560;&#xBB3C;&#xB3C4; &#xAE00;&#xC790;&#xC0C9; &#xAC15;&#xB82C;&#xD55C; &#xD765;&#xBD84; &#xC131;&#xC758; &#xC2DC; &#xB0C5; &#xC2A4; &#xB4DC;&#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB97C; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC57D; 10 &#xBC30; &#xD65C;&#xB3D9; &#xC804;&#xC704; &#xC784;&#xACC4;&#xAC12; &#xCD08;&#xACFC;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC758;&#xC774; &#xC218;&#xC900;&#xC5D0;&#xB3C4; &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0; &#xAE08;&#xC9C0; &#xC7A5;&#xC560;&#xBB3C;&#xB3C4; &#xBC1C;&#xC0AC;, &#xADF8;&#xB85C; &#xC778;&#xD558;&#xC5EC; &#xC81C;&#xD55C; &#xCD94;&#xAC00; &#xC2E0;&#xACBD; &#xBAA8;&#xC9D1; ictal &#xC774;&#xBCA4;&#xD2B8;&#xB97C; &#xD45C;&#xC2DC;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD53C;&#xB77C;&#xBBF8;&#xB4DC; &#xB274;&#xB7F0; &#xAE08;&#xC9C0; &#xADDC;&#xC81C; &#xC2E4;&#xD328;&#xB294; &#xACF5;&#xAC04;&#xC801; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130; &#xB41C; &#xC778;&#xAD6C; (150-250 microm &#xC9C0;&#xB984;)&#xC5D0;&#xC11C; &#xBAA8;&#xC9D1; &#xB418; &#xBA74; epileptiform &#xC774;&#xBCA4;&#xD2B8;&#xB97C; &#xBAA8;&#xC9D1; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC9C0;&#xC815; &#xB41C; &#xBAA8;&#xB4C8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC140;&#xC758; &#xCC44;&#xC6A9;&#xC740; &#xC0AC;&#xC2E4;&#xC0C1; &#xB3D9;&#xC2DC; &#xBC0F; epileptiform &#xC774;&#xBCA4;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC04;&#xD5D0;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC9C4;&#xD589; &#xD558;&#xB294; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; (0.5-1 Hz) &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; &#xB2E8;&#xACC4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xACF5;&#xAE09; vetoing &#xC800;&#xD574; &#xC218; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xBAA8;&#xB4C8; &#xD68C;&#xB85C; &#xC601;&#xD1A0; &#xC815;&#xC758; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Epileptiform &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4C8;&#xD615; &#xC804;&#xD30C;: &#xD14D;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAE08;&#xC9C0; &#xAC70;&#xBD80;&#xAD8C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC99D;&#xAC70;.

&iquest;Qu&eacute; regula la difusi&oacute;n de la actividad a trav&eacute;s de circuitos corticales? Aqu&iacute; presentamos datos que indican un papel fundamental para una inhibici&oacute;n vetoing m&oacute;dulos de neuronas piramidales de la restricci&oacute;n. Combinamos la proyecci&oacute;n de imagen de calcio r&aacute;pido de la actividad de la red con grabaciones de celulares para examinar la propagaci&oacute;n de descargas epileptiformes en rebanadas neocortical de rat&oacute;n. Actividad epileptiforme fue inducida por lavado Mg2 + los iones de la rebanada. Las c&eacute;lulas piramidales recibir&aacute;n andanadas de inhibitorias entradas antes de la ola epileptiformes. Los diques inhibitorios son efectivamente anuladas a dosis bajas de picrotoxin (2.5-5 microM). Cuando se presenta, sin embargo, estas presas inhibitorios ocluyan un intenso disco sin&aacute;ptico excitatorio que normalmente superar&iacute;a el umbral del potencial de acci&oacute;n por aproximadamente un factor de 10. A pesar de este nivel de excitaci&oacute;n, las presas inhibitorios suprimen le&ntilde;a, de tal modo limitante m&aacute;s neuronal reclutamiento al evento ictal. Neuronas piramidales son reclutadas al evento epileptiformes una vez que la moderaci&oacute;n inhibitorio falla y son reclutan en poblaciones agrupadas espacialmente (150-250 microm di&aacute;metro). El reclutamiento de las c&eacute;lulas dentro de un m&oacute;dulo determinado es pr&aacute;cticamente simult&aacute;neo, y por lo tanto eventos epileptiformes progresan en intermitente (0.5-1 Hz) pasos en toda la red cortical. Proponemos que las interneuronas que abastecen la inhibici&oacute;n vetoing definan estos territorios circuito modular.

Propagaci&oacute;n modular de la actividad epileptiforme: evidencia para un veto inhibitorio en el neoc&oacute;rtex.

Neuroni corticali in vitro e in vivo spontaneamente oscillano tra due potenziali di membrana stabile: uno stato depolarizzato UP e un stato hyperpolarized gi&ugrave;. UP stati temporaneamente corrispondono con sequenze di infornamento multineuronal che possono essere importanti per l&#39;elaborazione di informazioni. Per esaminare come ingressi talamici interagiscano con in corso corticale delle attivit&agrave; dello stato, abbiamo utilizzato immagini calcio e mirato cellule intere registrazioni di neuroni attivati in fette talamocorticale della corteccia somatosensoriale del mouse. Considerando che la stimolazione talamica durante gi&ugrave; stati generati multineuronal, sincronizzato su dichiara, identica stimolazione durante UP Stati ha avuto alcun effetto sulla dinamica sottosoglia membrana della stragrande maggioranza delle cellule o il pattern temporale multineuronal in corso. Sia talamocorticale e corticocortical PSP sono stati significativamente ridotti e resistenza di ingresso neuronale era significativamente diminuito durante UP corticale stati - meccanicistico coerenti con UP stato di insensibilit&agrave;. I nostri risultati dimostrano che dinamica corticale durante UP Stati &egrave; insensibili agli ingressi talamici.

UP stati proteggere in corso attivit&agrave; corticale da ingressi talamici.

&#x4F53;&#x5916;&#x548C;&#x4F53;&#x5185;&#x7684;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E4B;&#x95F4;&#x4E24;&#x4E2A;&#x7A33;&#x5B9A;&#x819C;&#x7535;&#x4F4D;&#x81EA;&#x53D1;&#x6CE2;&#x52A8;&#xFF1A; &#x6D88;&#x504F;&#x4E0A;&#x548C;&#x4E0B;&#x6781;&#x5316;&#x7684;&#x72B6;&#x6001;&#x3002;&#x5411;&#x4E0A;&#x56FD;&#x5BB6;&#x6682;&#x65F6;&#x7B26;&#x5408; multineuronal &#x5C04;&#x51FB;&#x5E8F;&#x5217;&#x53EF;&#x80FD;&#x662F;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x5904;&#x7406;&#x3002;&#x82E5;&#x8981;&#x68C0;&#x67E5;&#x5982;&#x4F55;&#x4E18;&#x8111;&#x6295;&#x5165;&#x4E0E;&#x4EA4;&#x4E92;&#x8FDB;&#x884C;&#x76AE;&#x5C42;&#x6D3B;&#x52A8;&#x72B6;&#x6001;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x548C;&#x6709;&#x9488;&#x5BF9;&#x6027;&#x7684;&#x5168;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6D3B;&#x5316;&#x76AE;&#x8D28;&#x5207;&#x7247;&#x7684;&#x9F20;&#x6807;&#x4F53;&#x611F;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x5F55;&#x97F3;&#x3002;&#x800C;&#x671F;&#x95F4;&#x5173;&#x95ED;&#x72B6;&#x6001;&#x7684;&#x4E18;&#x8111;&#x523A;&#x6FC0;&#x751F;&#x6210; multineuronal&#xFF0C;&#x671F;&#x95F4;&#x56FD;&#x5BB6;&#x7684;&#x76F8;&#x540C;&#x523A;&#x6FC0;&#x540C;&#x6B65;&#x5411;&#x4E0A;&#x7684;&#x56FD;&#x5BB6;&#xFF0C;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x5BF9;&#x7EDD;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x9608;&#x4E0B;&#x819C;&#x52A8;&#x529B;&#x5B66;&#x6216;&#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C; multineuronal &#x65F6;&#x7A7A;&#x6A21;&#x5F0F;&#x6CA1;&#x6709;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x65E2;&#x5927;&#x5927;&#x51CF;&#x5C11;&#x4E86;&#x76AE;&#x8D28;&#x548C; corticocortical &#x79C1;&#x4EBA;&#x53C2;&#x5EFA;&#x5C45;&#x5C4B;&#x548C;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x7535;&#x963B;&#x5927;&#x5E45;&#x5EA6;&#x51CF;&#x5C11;&#x5728;&#x76AE;&#x5C42;&#x5411;&#x4E0A;&#x5411;&#x4E0A;&#x4E0E;&#x673A;&#x68B0;&#x5316;&#x76F8;&#x4E00;&#x81F4;&#x7684;&#x56FD;&#x5BB6; &mdash; &mdash; &#x56FD;&#x5BB6;&#x4E0D;&#x533A;&#x5206;&#x5927;&#x5C0F;&#x5199;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x671F;&#x95F4;&#x56FD;&#x5BB6;&#x7684;&#x76AE;&#x8D28;&#x52A8;&#x529B;&#x5B66;&#x662F;&#x4E18;&#x8111;&#x6295;&#x5165;&#x4E0D;&#x533A;&#x5206;&#x5927;&#x5C0F;&#x5199;&#x3002;

&#x628A;&#x56FD;&#x5BB6;&#x4ECE;&#x4E18;&#x8111;&#x6295;&#x5165;&#x4FDD;&#x62A4;&#x76AE;&#x5C42;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C;&#x3002;

Cortical neurons in vitro and in vivo fluctuate spontaneously between two stable membrane potentials: a depolarized UP state and a hyperpolarized DOWN state. UP states temporally correspond with multineuronal firing sequences which may be important for information processing. To examine how thalamic inputs interact with ongoing cortical UP state activity, we used calcium imaging and targeted whole-cell recordings of activated neurons in thalamocortical slices of mouse somatosensory cortex. Whereas thalamic stimulation during DOWN states generated multineuronal, synchronized UP states, identical stimulation during UP states had no effect on the subthreshold membrane dynamics of the vast majority of cells or on ongoing multineuronal temporal patterns. Both thalamocortical and corticocortical PSPs were significantly reduced and neuronal input resistance was significantly decreased during cortical UP states -- mechanistically consistent with UP state insensitivity. Our results demonstrate that cortical dynamics during UP states are insensitive to thalamic inputs.

UP states protect ongoing cortical activity from thalamic inputs.

Les neurones corticaux in vitro et in vivo fluctuent spontan&eacute;ment entre deux potentiels de membrane stable : un &Eacute;tat d&eacute;polaris&eacute; vers le haut et un &Eacute;tat hyperpolaris&eacute; vers le bas. &Eacute;tats temporellement correspondent &agrave; des s&eacute;quences de tir multineuronal qui peuvent &ecirc;tre importants pour le traitement de l&#39;information. D&#39;examiner comment thalamiques entr&eacute;es interagissent avec des corticales &agrave; l&#39;activit&eacute; de l&#39;&Eacute;tat, nous avons utilis&eacute; l&#39;imagerie calcique et cibl&eacute;e des enregistrements de cellules enti&egrave;res de neurones activ&eacute;s dans des tranches de cortex somatosensoriel souris thalamocortical. Alors que la stimulation thalamique pendant vers le bas des &Eacute;tats g&eacute;n&eacute;r&eacute;s multineuronal, synchronis&eacute; des &Eacute;tats, stimulation identique au cours des &Eacute;tats a eu aucun effet sur la dynamique d&#39;une membrane de la grande majorit&eacute; des cellules ou des patterns temporels multineuronal en cours. PSP thalamocortical et corticocortical ont &eacute;t&eacute; significativement r&eacute;duites tant neuronale r&eacute;sistance d&#39;entr&eacute;e est significativement diminu&eacute;e lors du cortex &Eacute;tats--m&eacute;caniquement compatibles avec UP &eacute;tat d&#39;insensibilit&eacute;. Nos r&eacute;sultats d&eacute;montrent que la dynamique corticale au cours des &Eacute;tats est insensible aux entr&eacute;es thalamiques.

&Eacute;tats prot&eacute;ger l&#39;activit&eacute; corticale en cours des entr&eacute;es thalamiques.

Kortikale Neuronen in vitro und in vivo spontan schwanken zwischen zwei stabile Membran-Potenziale: einen depolarisiert oben und eine unten hyperpolarized Staat. UP Staaten entsprechen zeitlich multineuronal feuern-Sequenzen, die f&uuml;r die Informationsverarbeitung wichtig sein k&ouml;nnen. Untersuchen wie Thalamus Eing&auml;nge mit laufenden kortikale staatliche T&auml;tigkeit interagieren, wir Kalzium Bildgebung und eingesetzt ganz-Zell-Aufnahmen der aktivierten Neuronen im Thalamocortical Scheiben Maus somatosensorischen Kortex. W&auml;hrend thalamischen Stimulierung w&auml;hrend DOWN-Status multineuronal generiert, werden hatte synchronisiert sich Staaten, identische Stimulierung w&auml;hrend sich Staaten keine Auswirkungen auf die subthreshold Membrandynamik der &uuml;berwiegenden Mehrheit der Zellen oder laufende multineuronal zeitlichen Muster. Sowohl Thalamocortical und Corticocortical PSPs wurden erheblich reduziert und neuronale Eingangswiderstand war deutlich zur&uuml;ckgegangen, w&auml;hrend des kortikalen Staaten--mechanistisch konsistent mit UP staatliche Unempfindlichkeit. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die kortikale Dynamik w&auml;hrend sich Staaten unempfindlich gegen thalamischen Eing&auml;nge sind.

UP Staaten sch&uuml;tzen Sie laufende kortikale Aktivit&auml;t von Thalamus Eing&auml;ngen.

In vitro &#x304A;&#x3088;&#x3073; in vivo &#x76AE;&#x8CEA;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x9593;&#x306E; 2 &#x3064;&#x306E;&#x5B89;&#x5B9A;&#x3057;&#x305F;&#x819C;&#x96FB;&#x4F4D;&#x5909;&#x52D5;&#x3059;&#x308B;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x306B;: &#x7121;&#x504F;&#x5149;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x72B6;&#x614B;&#x3068;&#x30C0;&#x30A6;&#x30F3;&#x904E;&#x5206;&#x6975;&#x72B6;&#x614B;&#x3002;&#x72B6;&#x614B;&#x3092;&#x4E00;&#x6642;&#x7684;&#x306B;&#x60C5;&#x5831;&#x51E6;&#x7406;&#x306B;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x30E1;&#x30BF;&#x767A;&#x706B;&#x7CFB;&#x5217;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x691C;&#x8A0E;&#x3059;&#x308B;&#x8996;&#x5E8A;&#x5165;&#x529B;&#x3068;&#x7D99;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x76AE;&#x8CEA; state &#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D3;&#x30C6;&#x30A3;&#x3092;&#x3084;&#x308A;&#x53D6;&#x308A;&#x3059;&#x308B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3001;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306F;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3001;&#x5168;&#x4F53;&#x30BB;&#x30EB;&#x306E;&#x9332;&#x97F3;&#x8996;&#x5E8A;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9; &#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x4F53;&#x6027;&#x611F;&#x899A;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x6D3B;&#x6027;&#x5316;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306E;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8996;&#x5E8A;&#x523A;&#x6FC0;&#x4E2D;&#x306B;&#x505C;&#x6B62;&#x72B6;&#x614B;&#x3092;&#x30E1;&#x30BF;&#x306B;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x306B;&#x5BFE;&#x3057;&#x3001;&#x540C;&#x671F;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#x3092;&#x540C;&#x4E00;&#x306E;&#x523A;&#x6FC0;&#x4E2D;&#x306B;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x72B6;&#x614B;&#x52B9;&#x679C;&#x30B5;&#x30D6;&#x30B9;&#x30EC;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E7;&#x30EB;&#x30C9;&#x819C;&#x52D5;&#x614B;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x306E;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x9032;&#x884C;&#x4E2D;&#x306E;&#x30E1;&#x30BF;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x304C;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x8996;&#x5E8A;&#x3068;&#x76AE;&#x8CEA; PSPs &#x6709;&#x610F;&#x306A;&#x4F4E;&#x4E0B;&#x3057;&#x3001;&#x795E;&#x7D4C;&#x306E;&#x5165;&#x529B;&#x62B5;&#x6297;&#x306F;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x4E2D;&#x306B;&#x6E1B;&#x5C11;&#x3057;&#x305F;&#x5927;&#x5E45;&#x306B;&#x72B6;&#x614B;--&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x3068;&#x6A5F;&#x68B0;&#x8AD6;&#x7684;&#x306B;&#x4E00;&#x8CAB;&#x6027;&#x306E;&#x3042;&#x308B;&#x72B6;&#x614B;&#x3068;&#x5C0F;&#x6587;&#x5B57;&#x306E;&#x533A;&#x5225;&#x3002;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x4E2D;&#x306B;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x72B6;&#x614B;&#x304C;&#x8996;&#x5E8A;&#x5165;&#x529B;&#x306B;&#x654F;&#x611F;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x793A;&#x5506;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;

&#x72B6;&#x614B;&#x3092;&#x7D99;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x76AE;&#x8CEA;&#x6D3B;&#x52D5;&#x8996;&#x5E8A;&#x5165;&#x529B;&#x304B;&#x3089;&#x4FDD;&#x8B77;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC138;&#xD3EC; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC678; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC870;&#xAC74; &#xC800;&#xC808;&#xB85C; &#xB450; &#xC548;&#xC815; &#xB9C9; &#xC804;&#xC704; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xBCC0;&#xB3D9;: &#xCD5C;&#xB300; depolarized &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC640; &#xB2E4;&#xC6B4; hyperpolarized &#xC0C1;&#xD0DC;. &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB97C; &#xC77C;&#xC2DC;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC815;&#xBCF4; &#xCC98;&#xB9AC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xB294; multineuronal &#xBC1C;&#xC0AC; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xD574;&#xB2F9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAC80;&#xC0AC;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xCE7C;&#xC298; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xD558; &#xACE0; thalamocortical &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; somatosensory &#xD53C; &#xC9C8; &#xC870;&#xAC01;&#xC5D0; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; &#xB41C; &#xB274;&#xB7F0;&#xC758; &#xC804;&#xCCB4; &#xC140; &#xB179;&#xC74C; &#xB300;&#xC0C1; thalamic &#xC785;&#xB825; &#xC0C1;&#xD0DC; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC744; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;, &#xC5B4;&#xB5BB;&#xAC8C;. &#xBBF8;&#xAD6D; &#xB2E4;&#xC6B4; &#xB3D9;&#xC548; thalamic &#xC790;&#xADF9; &#xC0DD;&#xC131; multineuronal, &#xBC18;&#xBA74; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; multineuronal &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xD328;&#xD134; &#xB610;&#xB294; &#xC140;&#xC758; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; subthreshold &#xBA64;&#xBE0C;&#xB808;&#xC778; &#xC5ED;&#xD559;&#xC5D0; &#xC544;&#xBB34;&#xB7F0; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xBBF8;&#xCE58;&#xC9C0;&#xB97C; &#xD588;&#xB2E4; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB97C; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xB3D9;&#xC77C;&#xD55C; &#xC790;&#xADF9; &#xC0C1;&#xD0DC;, &#xCD5C;&#xB300; &#xB3D9;&#xAE30;&#xD654;. Thalamocortical &#xBC0F; corticocortical PSPs &#xD06C;&#xAC8C; &#xAC10;&#xC18C; &#xD588;&#xB2E4;&#xC640; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC785;&#xB825;&#xB41C; &#xC800;&#xD56D;&#xC740; &#xD06C;&#xAC8C; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xAC10;&#xC18C; &#xC0C1;&#xD0DC;-mechanistically &#xCD5C;&#xB300; &#xC77C;&#xCE58; &#xBB34;&#xAC10;&#xAC01; &#xC0C1;&#xD0DC;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB97C; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC5ED;&#xD559; &#xBBFC;&#xAC10;&#xD55C; thalamic &#xC785;&#xB825; &#xD558;&#xB294; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xBBF8;&#xAD6D; &#xCD5C;&#xB300; thalamic &#xC785;&#xB825; &#xC73C;&#xB85C;&#xBD80;&#xD130; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC744; &#xBCF4;&#xD638; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Neuronas corticales in vitro e in vivo espont&aacute;neamente fluct&uacute;an entre dos potenciales de membrana estable: un estado despolarizado para arriba y un estado de hyperpolarized abajo. Estados temporal corresponden con secuencias de disparo multineuronal que pueden ser importantes para el procesamiento de la informaci&oacute;n. Examinar c&oacute;mo entradas tal&aacute;micos interact&uacute;an con curso cortical actividad del estado, se utiliz&oacute; la proyecci&oacute;n de imagen de calcio y dirigido grabaciones de celulares de las neuronas activadas en talamocorticales trozos de corteza somatosensorial del rat&oacute;n. Mientras que est&iacute;mulo tal&aacute;mico durante abajo Estados genera multineuronal, sincronizado por Estados, estimulaci&oacute;n id&eacute;ntica durante Estados ten&iacute;a un efecto sobre la din&aacute;mica de la membrana subliminal de la mayor&iacute;a de las c&eacute;lulas o en curso patrones temporales multineuronal. PSP talamocorticales y corticocortical se redujeron significativamente tanto resistencia de entrada neuronal disminuy&oacute; significativamente durante el cortical Estados--mec&aacute;nico consistentes con la insensibilidad del estado. Nuestros resultados demuestran que la din&aacute;mica cortical durante Estados es insensible a entradas tal&aacute;micos.

A los Estados proteger continua actividad cortical de entradas tal&aacute;micos.

&#x6FC0;&#x5149;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x5DF2;&#x666E;&#x904D;&#x8F83;&#x5DEE;&#x7684;&#x65F6;&#x95F4;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x50CF;&#x7D20;&#x7684;&#x4E32;&#x884C;&#x626B;&#x63CF;&#x5BFC;&#x81F4;&#x7684;&#x3002;&#x8FD9;&#x662F;&#x6210;&#x50CF;&#x6216;&#x5149;&#x5B66;&#x64CD;&#x7EB5;&#x795E;&#x7ECF;&#x7535;&#x8DEF;&#xFF0C;&#x7531;&#x4E8E;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6D3B;&#x52A8;&#x662F;&#x5FEB;&#x901F;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x91CD;&#x5927;&#x95EE;&#x9898;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x5E2E;&#x52A9;&#x514B;&#x670D;&#x8FD9;&#x79CD;&#x9650;&#x5236;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5236;&#x8BA2;&#x4E86;&quot;scanless&quot;&#x7684;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x4E0D;&#x5305;&#x542B;&#x673A;&#x68B0;&#x79FB;&#x52A8;&#x90E8;&#x4EF6;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x4F7F;&#x7528;&#x884D;&#x5C04;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5149;&#x8C03;&#x5236;&#x5668; &#xFF08;SLM&#xFF09; &#x5230;&#x4F20;&#x5165;&#x7684;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x6FC0;&#x5149;&#x675F;&#x6210;&#x4EFB;&#x4F55;&#x4EFB;&#x610F;&#x7684;&#x53CD;&#x5C04;&#x5149;&#x56FE;&#x6848;&#x7684;&#x5F62;&#x72B6;&#x3002;&#x8FD9;&#x5141;&#x8BB8;&#x540C;&#x65F6;&#x6210;&#x50CF;&#x6216; photostimulation &#x7684;&#x4E09;&#x7EF4;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x4E0E;&#x6837;&#x672C;&#x7684;&#x4E0D;&#x540C;&#x533A;&#x57DF;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x8BC1;&#x660E;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x7684;&#x7528;&#x5904;&#xFF0C;&#x6267;&#x884C;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50; uncaging &#x7684;&#x8C37;&#x6C28;&#x9178;&#x6FC0;&#x6D3B;&#x6811;&#x7A81;&#x68D8;&#x548C;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x5728;&#x5927;&#x8111;&#x5207;&#x7247;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4E5F;&#x7528;&#x5B83;&#x6765;&#x8FDB;&#x884C;&#x5FEB;&#x901F; (60 Hz) &#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x52A8;&#x4F5C;&#x7535;&#x4F4D;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x4EBA;&#x7FA4;&#x4E2D;&#x3002;&#x56E0;&#x6B64;&#xFF0C;&#x89E3;&#x8FD0;&#x955C;&#x4F3C;&#x4E4E;&#x662F;&#x6210;&#x50CF;&#x548C;&#x5149;&#x5B66;&#x64CD;&#x7EB5;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x548C;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7535;&#x8DEF;&#x7684;&#x5F3A;&#x5927;&#x5DE5;&#x5177;&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x7528; SLMs &#x6269;&#x5C55;&#x6FC0;&#x5149;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x7684;&#x7075;&#x6D3B;&#x6027;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x5B83;&#x53EF;&#x4EE5;&#x66FF;&#x4EE3;&#x4F20;&#x7EDF;&#x7B80;&#x5355;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x955C;&#x7247;&#x4E0E;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x955C;&#x5934;&#x7684;&#x4EFB;&#x4F55;&#x529F;&#x80FD;&#x3002;

&#x89E3;&#x8FD0;&#x955C;&#xFF1A; Scanless &#x7684;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x6210;&#x50CF;&#x548C; Photostimulation &#x4E0E;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5149;&#x8C03;&#x5236;&#x5668;&#x3002;

Laser microscopy has generally poor temporal resolution, caused by the serial scanning of each pixel. This is a significant problem for imaging or optically manipulating neural circuits, since neuronal activity is fast. To help surmount this limitation, we have developed a "scanless" microscope that does not contain mechanically moving parts. This microscope uses a diffractive spatial light modulator (SLM) to shape an incoming two-photon laser beam into any arbitrary light pattern. This allows the simultaneous imaging or photostimulation of different regions of a sample with three-dimensional precision. To demonstrate the usefulness of this microscope, we perform two-photon uncaging of glutamate to activate dendritic spines and cortical neurons in brain slices. We also use it to carry out fast (60 Hz) two-photon calcium imaging of action potentials in neuronal populations. Thus, SLM microscopy appears to be a powerful tool for imaging and optically manipulating neurons and neuronal circuits. Moreover, the use of SLMs expands the flexibility of laser microscopy, as it can substitute traditional simple fixed lenses with any calculated lens function.

SLM Microscopy: Scanless Two-Photon Imaging and Photostimulation with Spatial Light Modulators.

La microscopie laser est g&eacute;n&eacute;ralement faible r&eacute;solution temporelle, provoqu&eacute;e par le balayage de s&eacute;rie de chaque pixel. Il s&#39;agit d&#39;un probl&egrave;me important pour l&#39;imagerie ou optiquement manipulant des circuits neuronaux, puisque l&#39;activit&eacute; neuronale est rapide. Pour aider &agrave; surmonter cette limitation, nous avons d&eacute;velopp&eacute; un microscope &laquo; scanless &raquo; qui ne contient-elle pas de pi&egrave;ces mobiles m&eacute;caniquement. Ce microscope utilise un modulateur de lumi&egrave;re spatial diffractif (SLM) forme un laser &agrave; deux photons entrant du faisceau dans toute r&eacute;partition arbitraire de la lumi&egrave;re. Ceci permet l&#39;imagerie simultan&eacute;e ou la photostimulation de diff&eacute;rentes r&eacute;gions d&#39;un &eacute;chantillon avec pr&eacute;cision en trois dimensions. Pour d&eacute;montrer l&#39;utilit&eacute; de ce microscope, nous proc&eacute;dons &agrave; deux photons uncaging de glutamate pour activer les &eacute;pines dendritiques et dans des tranches de cerveau, les neurones corticaux. Nous l&#39;utilisons &eacute;galement pour effectuer de rapide (60 Hz) l&#39;imagerie biphotonique calcium des potentiels d&#39;action dans les populations neuronales. Microscopie SLM semble donc &ecirc;tre un outil puissant pour l&#39;imagerie et optiquement manipulant des neurones et des circuits neuronaux. En outre, l&#39;utilisation de MSL &eacute;tend la souplesse de la microscopie laser, car il peut remplacer les traditionnels simples lentilles fixes avec n&#39;importe quelle fonction objectif calcul&eacute;.

SLM microscopie : Scanless Two-Photon Imaging et Photostimulation avec des modulateurs de lumi&egrave;re spatiaux.

Lasermikroskopie hat im allgemeinen schlechten zeitlichen Aufl&ouml;sung, verursacht durch das serielle Scannen der einzelnen Pixel. Dies ist ein erhebliches Problem f&uuml;r imaging oder optisch neuronale Schaltkreise, manipulieren, da neuronaler Aktivit&auml;t schnell ist. Um diese Einschr&auml;nkung zu &uuml;berwinden zu helfen, haben wir ein &quot;scanless&quot; Mikroskop entwickelt, die keine mechanisch bewegten Teile enth&auml;lt. Dieses Mikroskop verwendet eine diffraktive spatial light Modulator (SLM) in Form ein eingehender zwei-Photonen-Laser beam in jeder beliebigen Konstellation. Dies erm&ouml;glicht die simultane Bildgebung oder Photostimulation verschiedener Regionen einer Probe mit dreidimensionalen Pr&auml;zision. Um die N&uuml;tzlichkeit dieses Mikroskop zu demonstrieren, f&uuml;hren wir zwei-Photonen-uncaging von Glutamat, Dendritische Dornen und kortikale Neuronen im Gehirn Scheiben zu aktivieren. Wir verwenden es auch schnell (60 Hz)-zwei-Photonen-Kalzium-Bildgebung der Aktionspotentiale in neuronalen Populationen durchzuf&uuml;hren. SLM Mikroskopie scheint so ein leistungsf&auml;higes Werkzeug f&uuml;r imaging und optisch Bearbeiten von Neuronen und neuronale Schaltkreise zu sein. Dar&uuml;ber hinaus erweitert die Verwendung von SLMs die Flexibilit&auml;t des Lasermikroskopie, wie es traditionelle einfache feste Linsen mit einer berechneten Linsenfunktion ersetzen kann.

SLM-Mikroskopie: Scanless zwei-Photonen-Imaging und Photostimulation mit Fl&auml;chenlichtmodulatoren.

Microscopia laser ha generalmente scarsa risoluzione temporale, causata dalla scansione seriale di ogni pixel. Questo &egrave; un problema significativo per imaging o manipolare otticamente circuiti neurali, poich&eacute; l&#39;attivit&agrave; neuronale &egrave; veloce. Per aiutare a superare questa limitazione, abbiamo sviluppato un microscopio &quot;scanless&quot; che non contengono parti in movimento meccanicamente. Questo microscopio utilizza un modulatore luce spaziale diffrattivi (SLM) a forma di fascio di un laser in arrivo del due-fotone in qualsiasi modello di luce arbitrario. Questo consente il simultaneo imaging o fotostimolazione delle diverse regioni di un campione con precisione tridimensionale. Per dimostrare l&#39;utilit&agrave; di questo microscopio, eseguiamo due-fotone uncaging del glutammato per attivare spine dendritiche e neuroni corticali in fettine di cervello. Lo usiamo anche per effettuare veloce (60 Hz) calcio del due-fotone imaging dei potenziali di azione nelle popolazioni neuronali. Cos&igrave;, la microscopia SLM sembra essere un potente strumento per imaging e otticamente manipolare i neuroni e circuiti neuronali. Inoltre, l&#39;uso di audiovisivi si espande la flessibilit&agrave; di microscopia laser, come possono sostituire la tradizionale semplice lenti fisse con qualsiasi funzione obiettivo calcolata.

Microscopia SLM: Scanless Imaging del due-fotone e fotostimolazione con modulatori di luce spaziale.

&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306F;&#x5404;&#x30D4;&#x30AF;&#x30BB;&#x30EB;&#x306E;&#x30B7;&#x30EA;&#x30A2;&#x30EB; &#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5F15;&#x304D;&#x8D77;&#x3053;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306B;&#x8CA7;&#x3057;&#x3044;&#x4EBA;&#x3005; &#x306E;&#x6642;&#x9593;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x3092;&#x6301;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x795E;&#x7D4C;&#x6D3B;&#x52D5;&#x304C;&#x9AD8;&#x901F;&#x3067;&#x3059;&#x306E;&#x3067;&#x5149;&#x5B66;&#x7684;&#x795E;&#x7D4C;&#x56DE;&#x8DEF;&#x3092;&#x64CD;&#x4F5C;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x554F;&#x984C;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x5236;&#x9650;&#x3092;&#x514B;&#x670D;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x6A5F;&#x68B0;&#x7684;&#x306B;&#x52D5;&#x304F;&#x90E8;&#x5206;&#x3092;&#x542B;&#x307E;&#x306A;&#x3044;&#x300C;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x30EC;&#x30B9;&#x300D;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306F;&#x56DE;&#x6298;&#x578B;&#x7A7A;&#x9593;&#x5149;&#x5909;&#x8ABF;&#x5668; (SLM) &#x7740;&#x4FE1;&#x306E; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC; &#x30D3;&#x30FC;&#x30E0;&#x4EFB;&#x610F;&#x4EFB;&#x610F;&#x306E;&#x5149;&#x306E;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306B;&#x56F3;&#x5F62;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x540C;&#x6642;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x5C40;&#x6240;&#x523A;&#x6FC0;&#x6CD5;&#x3092; 3&#x6B21;&#x5143;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EB;&#x306E;&#x3055;&#x307E;&#x3056;&#x307E;&#x306A;&#x5730;&#x57DF;&#x306E;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306E;&#x6709;&#x7528;&#x6027;&#x3092;&#x5B9F;&#x8A3C;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x5149;&#x5B50;&#x306E;&#x6A39;&#x72B6;&#x7A81;&#x8D77;&#x68D8;&#x3068;&#x8133;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x3092;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6;&#x306B;&#x30B0;&#x30EB;&#x30BF;&#x30DF;&#x30F3;&#x9178;&#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x3092;&#x5B9F;&#x884C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x3082;&#x795E;&#x7D4C;&#x96C6;&#x56E3;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x6D3B;&#x52D5;&#x96FB;&#x4F4D;&#x306E;&#x9AD8;&#x901F; &#xFF08;60 Hz&#xFF09; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x904B;&#x3076;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x3001;SLM &#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x5149;&#x5B66;&#x7684;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x3068;&#x795E;&#x7D4C;&#x56DE;&#x8DEF;&#x7DB2;&#x3092;&#x64CD;&#x4F5C;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5F37;&#x529B;&#x306A;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306B;&#x8868;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x4F1D;&#x7D71;&#x7684;&#x306A;&#x30B7;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EB;&#x306A;&#x56FA;&#x5B9A;&#x30EC;&#x30F3;&#x30BA; &#x30EC;&#x30F3;&#x30BA;&#x306E;&#x96C6;&#x8A08;&#x95A2;&#x6570;&#x306E;&#x3044;&#x305A;&#x308C;&#x304B;&#x3092;&#x7F6E;&#x304D;&#x63DB;&#x3048;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3068; SLMs &#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x306E;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x3001;&#x67D4;&#x8EDF;&#x6027;&#x304C;&#x62E1;&#x5F35;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

SLM &#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;: &#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x30EC;&#x30B9; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3068;&#x7A7A;&#x9593;&#x5149;&#x5909;&#x8ABF;&#x5668;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x5149;&#x523A;&#x6FC0;&#x3002;

&#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBC95;&#xC740; &#xAC01; &#xD53D;&#xC140;&#xC758; &#xC9C1;&#xB82C; &#xAC80;&#xC0C9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC778; &#xD55C; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;. &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xB610;&#xB294; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC740; &#xBE60;&#xB978; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0;, &#xAD11;&#xD559; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD68C;&#xB85C; &#xC870;&#xC791; &#xD558;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xBB38;&#xC81C; &#xC774;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC81C;&#xD55C;&#xC744; &#xADF9;&#xBCF5; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xAE30;&#xACC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC6C0;&#xC9C1;&#xC774;&#xB294; &#xBD80;&#xD488;&#xC774; &#xC5C6;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0; &quot;scanless&quot; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC744; diffractive &#xACF5;&#xAC04; &#xAD11; &#xBCC0;&#xC870;&#xAE30; (SLM) &#xC170;&#xC774;&#xD504;&#xC5D0; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xC784;&#xC758;&#xC758; &#xD328;&#xD134;&#xC73C;&#xB85C; &#xB4E4;&#xC5B4;&#xC624;&#xB294; &#xB450; &#xAD11;&#xC790; &#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xBE54; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xB3D9;&#xC2DC; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB610;&#xB294; &#xB2E4;&#xB978; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC758; 3 &#xCC28;&#xC6D0; &#xC815;&#xBC00; &#xC0D8;&#xD50C;&#xC758; photostimulation &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC758; &#xC720;&#xC6A9;&#xC131;&#xC744; &#xC785;&#xC99D;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xB450; &#xAD11;&#xC790; &#xC218;&#xC9C0;&#xC0C1; &#xCABD;&#xC774; &#xACE0; &#xB1CC; &#xC870;&#xAC01;&#xC5D0; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB274;&#xB7F0;&#xC744; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xC870;&#xBBF8;&#xB8CC;&#xC758; uncaging &#xC218;&#xD589; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB610;&#xD55C; &#xBE60;&#xB978; (60 Hz) 2 &#xAD11;&#xC790; &#xCE7C;&#xC298; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC791;&#xC5C5; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC778;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC758; &#xC218;&#xD589;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB530;&#xB77C;&#xC11C;, SLM &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xBC0F; &#xAD11;&#xD559; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC138;&#xD3EC; &#xBC0F; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD68C;&#xB85C; &#xC870;&#xC791; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; &#xAC15;&#xB825;&#xD55C; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xAC83; &#xAC19;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB610;&#xD55C;, Slms&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xACC4;&#xC0B0;&#xB41C; &#xB80C;&#xC988; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC744; &#xAC00;&#xC9C4; &#xC804;&#xD1B5;&#xC801;&#xC778; &#xAC04;&#xB2E8;&#xD55C; &#xACE0;&#xC815;&#xB41C; &#xB80C;&#xC988;&#xB97C; &#xB300;&#xCCB4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC758; &#xC720;&#xC5F0;&#xC131;&#xC744; &#xD655;&#xC7A5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

SLM &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;: Scanless 2 &#xAD11;&#xC790; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xBC0F; &#xACF5;&#xAC04; &#xAD11; &#xBCC0;&#xC870;&#xAE30;&#xC640; Photostimulation.

Microscop&iacute;a l&aacute;ser tiene generalmente pobre resoluci&oacute;n temporal, causada por la exploraci&oacute;n serial de cada p&iacute;xel. Se trata de un problema importante para la proyecci&oacute;n de imagen u &oacute;pticamente manipular circuitos neuronales, ya que la actividad neuronal es r&aacute;pida. Para ayudar a superar esta limitaci&oacute;n, hemos desarrollado un microscopio &quot;scanless&quot; que no contienen piezas m&oacute;viles mec&aacute;nicamente. Este microscopio utiliza un modulador luz espacial difractivo (SLM) forma un l&aacute;ser de dos fotones entrante haz en cualquier patr&oacute;n de luz arbitraria. Esto permite la proyecci&oacute;n de imagen simult&aacute;nea o fotoestimulaci&oacute;n de distintas regiones de una muestra con precisi&oacute;n tridimensional. Para demostrar la utilidad de este microscopio, realizamos dos fotones uncaging del glutamato para activar espinas dendr&iacute;ticas y neuronas corticales en rebanadas del cerebro. Tambi&eacute;n lo usamos para llevar a cabo la proyecci&oacute;n de imagen de dos fotones calcio (60 Hz) r&aacute;pido de potenciales de acci&oacute;n en poblaciones neuronales. As&iacute;, microscopia SLM parece ser una herramienta poderosa para la proyecci&oacute;n de imagen y &oacute;pticamente manipular las neuronas y circuitos neuronales. Por otra parte, el uso de SLMs ampl&iacute;a la flexibilidad de la microscop&iacute;a l&aacute;ser, como pueden sustituir el tradicionales simples lentes fijas con cualquier funci&oacute;n objetivo calculado.

Microscop&iacute;a SLM: Scanless proyecci&oacute;n de imagen de dos fotones y fotoestimulaci&oacute;n con moduladores de luz espaciales.

Recientes avances en las tecnolog&iacute;as de detecci&oacute;n de calcio facilitar los potenciales de acci&oacute;n simult&aacute;neamente im&aacute;genes en poblaciones neuronales, deben desarrollar tambi&eacute;n herramientas anal&iacute;ticas complementarias para maximizar la utilidad de este paradigma experimental. A pesar de las observaciones aqu&iacute; son pel&iacute;culas de fluorescencia, las se&ntilde;ales de inter&eacute;s--spike trenes y/o tiempo variando el calcio intracelular concentraciones--est&aacute;n ocultos. Inferir estas se&ntilde;ales ocultas es a menudo problem&aacute;tico debido al ruido, no linealidades, lento de la imagen y par&aacute;metros biof&iacute;sicos desconocidos. Superar estas dificultades mediante el desarrollo de m&eacute;todos de Monte Carlo secuenciales (filtro de part&iacute;culas) basados en modelos biof&iacute;sicos de clavar, din&aacute;mica de calcio y fluorescencia. Mostramos que, incluso en casos simples, los filtros de part&iacute;culas superan la &oacute;ptima lineal (es decir, Wiener) filtro, mediante la obtenci&oacute;n de mejores estimaciones tanto proporcionando barras de error. Luego nos relajar a un n&uacute;mero de nuestras suposiciones de modelo para incorporar la saturaci&oacute;n no lineal de la se&ntilde;al de fluorescencia, est&iacute;mulo externo as&iacute; y espiga historia dependencia (p. ej., refractariedad) de los trenes de la espiga. Mediante simulaciones y observaciones in vitro de la fluorescencia, demostramos superresoluci&oacute;n temporal por inferir cuando dentro de un marco se produce cada espiga. Adem&aacute;s, los par&aacute;metros del modelo pueden ser estimados mediante la maximizaci&oacute;n de expectativa con solamente una cantidad muy limitada de datos (por ejemplo, aproximadamente 5-10 s o picos de 5-40), sin el requisito de cualquier electrofisiolog&iacute;a simult&aacute;nea o experimentos de la proyecci&oacute;n de imagen.

Inferencia de la espiga de la proyecci&oacute;n de imagen de calcio mediante m&eacute;todos de Monte Carlo secuenciales.

&#x56E0;&#x4E3A;&#x9499;&#x9065;&#x611F;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x6700;&#x8FD1;&#x8FDB;&#x5C55;&#x4FC3;&#x8FDB;&#x540C;&#x65F6;&#x6210;&#x50CF;&#x52A8;&#x4F5C;&#x7535;&#x4F4D;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x4EBA;&#x7FA4;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x8FD8;&#x5FC5;&#x987B;&#x5236;&#x8BA2;&#x8865;&#x5145;&#x5206;&#x6790;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x6B64;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x8303;&#x5F0F;&#x7684;&#x5B9E;&#x7528;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x89C2;&#x5BDF;&#x8367;&#x5149;&#x7535;&#x5F71;&#xFF0C;&#x611F;&#x5174;&#x8DA3; &mdash; &mdash; &#x4FE1;&#x53F7;&#x7A57;&#x5217;&#x8F66;&#x548C;/&#x6216;&#x65F6;&#x95F4;&#x53D8;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5185;&#x9499;&#x79BB;&#x5B50;&#x6D53;&#x5EA6; &mdash; &mdash; &#x5904;&#x4E8E;&#x9690;&#x85CF;&#x72B6;&#x6001;&#x3002;&#x63A8;&#x65AD;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x9690;&#x85CF;&#x7684;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5F80;&#x5F80;&#x662F;&#x56F0;&#x96BE;&#x7684;&#x7531;&#x4E8E;&#x566A;&#x58F0;&#x3001; &#x975E;&#x7EBF;&#x6027;&#x3001; &#x6210;&#x50CF;&#x901F;&#x5EA6;&#x5F88;&#x6162;&#x548C;&#x751F;&#x7269;&#x7269;&#x7406;&#x53C2;&#x6570;&#x672A;&#x77E5;&#x7684;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x901A;&#x8FC7;&#x53D1;&#x5C55;&#x5E8F;&#x5217;&#x8499;&#x7279;&#x5361;&#x7F57;&#x65B9;&#x6CD5; &#xFF08;&#x7C92;&#x5B50;&#x8FC7;&#x6EE4;&#x5668;&#xFF09; &#x57FA;&#x4E8E;&#x751F;&#x7269;&#x7269;&#x7406;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x6263;&#x7403;&#x3001; &#x9499;&#x52A8;&#x6001;&#x548C;&#x8367;&#x5149;&#x514B;&#x670D;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x56F0;&#x96BE;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x663E;&#x793A;&#x5373;&#x4F7F;&#x5728;&#x7B80;&#x5355;&#x7684;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#xFF0C;&#x7C92;&#x5B50;&#x8FC7;&#x6EE4;&#x5668;&#x4F18;&#x4E8E;&#x6700;&#x4F18;&#x7EBF;&#x6027; &#xFF08;&#x5373;&#x7EF4;&#x7EB3;&#xFF09; &#x7B5B;&#x9009;&#xFF0C;&#x901A;&#x8FC7;&#x83B7;&#x5F97;&#x66F4;&#x597D;&#x7684;&#x4F30;&#x8BA1;&#x548C;&#x63D0;&#x4F9B;&#x8BEF;&#x5DEE;&#x7EBF;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7136;&#x540E;&#x653E;&#x677E;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x6A21;&#x578B;&#x5047;&#x8BBE;&#x628A;&#x975E;&#x7EBF;&#x6027;&#x9971;&#x548C;&#x7684;&#x8367;&#x5149;&#x4FE1;&#x53F7;&#x3001; &#x4EE5;&#x53CA;&#x5916;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x548C;&#x7A57;&#x5386;&#x53F2;&#x4F9D;&#x8D56; (&#x4F8B;&#x5982;&#xFF0C;&#x8010;&#x706B;&#x5EA6;) &#x7684;&#x7A57;&#x5217;&#x8F66;&#x603B;&#x6570;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x6A21;&#x62DF;&#x548C;&#x4F53;&#x5916;&#x8367;&#x5149;&#x89C2;&#x5BDF;&#xFF0C;&#x7528;&#x63A8;&#x7406;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x6846;&#x67B6;&#x5185;&#x6BCF;&#x7A57;&#x53D1;&#x751F;&#x65F6;&#x663E;&#x793A;&#x8D85;&#x65F6;&#x7A7A;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x53C2;&#x6570;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F30;&#x8BA1;&#x671F;&#x671B;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x4F7F;&#x7528;&#x53EA;&#x6709;&#x975E;&#x5E38;&#x6709;&#x9650;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x91CF; &#xFF08;&#x4F8B;&#x5982;&#xFF0C;&#x5927;&#x7EA6; 5-10 s &#x6216; 5 40 &#x5CF0;&#x503C;&#xFF09;&#xFF0C;&#x65E0;&#x4EFB;&#x4F55;&#x540C;&#x65F6;&#x7535;&#x751F;&#x7406;&#x6216;&#x6210;&#x50CF;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7684;&#x8981;&#x6C42;&#x3002;

&#x7A57;&#x4ECE;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x5E8F;&#x5217;&#x8499;&#x7279;&#x5361;&#x7F57;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x63A8;&#x7406;&#x3002;

As recent advances in calcium sensing technologies facilitate simultaneously imaging action potentials in neuronal populations, complementary analytical tools must also be developed to maximize the utility of this experimental paradigm. Although the observations here are fluorescence movies, the signals of interest--spike trains and/or time varying intracellular calcium concentrations--are hidden. Inferring these hidden signals is often problematic due to noise, nonlinearities, slow imaging rate, and unknown biophysical parameters. We overcome these difficulties by developing sequential Monte Carlo methods (particle filters) based on biophysical models of spiking, calcium dynamics, and fluorescence. We show that even in simple cases, the particle filters outperform the optimal linear (i.e., Wiener) filter, both by obtaining better estimates and by providing error bars. We then relax a number of our model assumptions to incorporate nonlinear saturation of the fluorescence signal, as well external stimulus and spike history dependence (e.g., refractoriness) of the spike trains. Using both simulations and in vitro fluorescence observations, we demonstrate temporal superresolution by inferring when within a frame each spike occurs. Furthermore, the model parameters may be estimated using expectation maximization with only a very limited amount of data (e.g., approximately 5-10 s or 5-40 spikes), without the requirement of any simultaneous electrophysiology or imaging experiments.

Spike inference from calcium imaging using sequential Monte Carlo methods.

Les progr&egrave;s r&eacute;cents dans les technologies de t&eacute;l&eacute;d&eacute;tection calcium faciliter des potentiels d&#39;action simultan&eacute;ment d&#39;imagerie dans les populations neuronales, outils d&#39;analyse compl&eacute;mentaires doivent &eacute;galement d&eacute;velopp&eacute;s afin de maximiser l&#39;utilit&eacute; de ce paradigme exp&eacute;rimental. Bien que les observations ici sont des films de fluorescence, les signaux d&#39;int&eacute;r&ecirc;t--doper les trains et/ou de temps variant de calcium intracellulaire concentrations--sont cach&eacute;s. La d&eacute;duction de ces signaux cach&eacute;s est souvent probl&eacute;matique &agrave; cause de bruit, non-lin&eacute;arit&eacute;s, ralentissement du rythme d&#39;imagerie et des param&egrave;tres biophysiques inconnus. Surmonter ces difficult&eacute;s en d&eacute;veloppant des m&eacute;thodes de Monte Carlo s&eacute;quentiels (filtres &agrave; particules) bas&eacute;es sur des mod&egrave;les biophysiques de la fortification, la dynamique du calcium et la fluorescence. Nous montrons que, m&ecirc;me dans les cas simples, les filtres &agrave; particules surpassent l&#39;optimal lin&eacute;aire (c.-&agrave;-d., Wiener) filtrer, tous deux en obtenant les meilleures estimations et en fournissant des barres d&#39;erreur. Ensuite, nous nous d&eacute;tendons un certain nombre de nos hypoth&egrave;ses de mod&eacute;lisation d&#39;incorporer la saturation non lin&eacute;aire du signal de fluorescence, stimulus externe aussi bien et spike histoire d&eacute;pendance (p. ex., la r&eacute;fractarit&eacute;) des trains spike. En utilisant les simulations et les observations de fluorescence in vitro, nous d&eacute;montrons superr&eacute;solution temporelle en inf&eacute;rant survenue dans un cadre chaque Picot. En outre, les param&egrave;tres du mod&egrave;le peuvent &ecirc;tre estim&eacute;es &agrave; l&#39;aide d&#39;expectation maximization avec seulement un nombre tr&egrave;s limit&eacute; de donn&eacute;es (par exemple, environ 5-10 s ou pointes de 5 &agrave; 40), sans l&#39;obligation de n&#39;importe quel &eacute;lectrophysiologie simultan&eacute;e ou exp&eacute;riences d&#39;imagerie.

Inf&eacute;rence de pointe d&#39;imagerie calcique en utilisant des m&eacute;thodes de Monte-Carlo s&eacute;quentielles.

Wie die j&uuml;ngsten Fortschritte in der Fernerkundung Kalzium-Technologien gleichzeitig bildgebenden Aktionspotentiale in neuronalen Populationen erleichtern, m&uuml;ssen erg&auml;nzende Analyseinstrumente auch entwickelt werden, um das Dienstprogramm f&uuml;r dieses experimentelle Paradigma zu maximieren. Obwohl die Beobachtungen hier Fluoreszenz-Filme sind, die Signale von Interesse--Spitze Z&uuml;ge und/oder Zeit unterschiedliche intrazellul&auml;re Kalzium Konzentrationen--werden ausgeblendet. Diese versteckte Signale herleiten ist oft problematisch wegen L&auml;rm, Nichtlinearit&auml;ten, langsame Bildgebung und unbekannte biophysikalische Parameter. Wir &uuml;berwinden diese Probleme, indem sequenzielle Monte-Carlo Methoden (Partikelfilter) basierend auf biophysikalische Modelle der spiking, Kalzium-Dynamik und Fluoreszenz. Wir zeigen, dass auch in einfachen F&auml;llen der Partikelfilter die optimale &uuml;bertreffen linear (d. h. Wiener) filtern, beide indem Fehlerindikatoren und erhalten bessere Sch&auml;tzungen. Wir entspannen dann eine Reihe von unseren Modellannahmen, nichtlineare S&auml;ttigung der Fluoreszenz-Signal, als auch &auml;u&szlig;eren Reiz und Spike Geschichte Abh&auml;ngigkeit (z. B. Feuerfestigkeit) der Spitze Z&uuml;ge zu integrieren. Mit Simulationen und in-vitro-Fluoreszenz-Beobachtungen, demonstrieren wir zeitliche Superresolution von herleiten, tritt innerhalb einer einzelnen Spitze. Dar&uuml;ber hinaus die Modellparameter k&ouml;nnen gesch&auml;tzt werden mit der Erwartung Maximierung mit nur eine sehr begrenzte Menge von Daten (z.B. ca. 5-10 s oder 5-40 Spitzen), ohne dass jede gleichzeitige Elektrophysiologie oder imaging Experimente.

Spike-Schluss vom Kalzium-Bildgebung mit sequentielle Monte-Carlo Methoden.

Come i recenti progressi nelle tecnologie di telerilevamento calcio facilitano contemporaneamente imaging potenziali di azione nelle popolazioni neuronali, strumenti analitici complementari devono essere sviluppati anche per massimizzare l&#39;utilit&agrave; di questo paradigma sperimentale. Anche se le osservazioni qui sono film di fluorescenza, i segnali di interesse - spike treni e/o variando il calcio intracellulare di tempo concentrazioni - sono nascosti. La deduzione di tali segnali nascosti &egrave; spesso problematica a causa del rumore, non linearit&agrave;, lento tasso di imaging e parametri biofisici sconosciuti. Noi di superare queste difficolt&agrave; sviluppando metodi Monte Carlo sequenziali (filtri antiparticolato) basati su modelli biofisici di chiodare, calcio dinamiche e fluorescenza. Ci mostrano che anche nei casi pi&ugrave; semplici, i filtri antiparticolato sovraperformare l&#39;ottimale lineare (cio&egrave;, Wiener) filtro, ottenendo le migliori stime e fornendo barre di errore. Ci rilassiamo poi un certo numero di nostre ipotesi di modello di incorporare la saturazione non lineare del segnale di fluorescenza, stimolo esterno pure e spike storia dipendenza (ad es., refrattariet&agrave;) dei treni spike. Utilizzando simulazioni sia le osservazioni in vitro fluorescenza, dimostriamo sovrarisoluzione temporale inferendo quando all&#39;interno di un frame si verifica ogni spike. Inoltre, i parametri del modello possono essere stimati utilizzando expectation maximization con soltanto una quantit&agrave; molto limitata di dati (ad esempio, circa 5-10 s o picchi di 5-40), senza la necessit&agrave; di qualsiasi elettrofisiologia simultanea o esperimenti di imaging.

Spike inferenza da imaging calcio utilizzando metodi Monte Carlo sequenziali.

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Diffractive &#xAD11;&#xD559; &#xC694;&#xC18C;&#xC640; 2 &#xAD11;&#xC790; &#xC601;&#xC0C1;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x6210;&#x50CF;&#x6280;&#x672F;&#x5DF2;&#x6210;&#x4E3A;&#x795E;&#x7ECF;&#x7535;&#x8DEF;&#x3001; &#x5149;&#x5B66;&#x76D1;&#x6D4B;&#x7684;&#x6709;&#x7528;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x4F46;&#x5B83;&#x9700;&#x8981;&#x9AD8;&#x6FC0;&#x5149;&#x529F;&#x7387;&#x548C;&#x4E32;&#x884C;&#x626B;&#x63CF;&#x6837;&#x672C;&#x4E2D;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x50CF;&#x7D20;&#x3002;&#x8FD9;&#x4F1A;&#x5BFC;&#x81F4;&#x6210;&#x50CF;&#x901F;&#x5EA6;&#x8F83;&#x4E3A;&#x7F13;&#x6162;&#xFF0C;&#x9650;&#x5236;&#x7684;&#x5EA6;&#x91CF;&#x503C;&#x7684;&#x5FEB;&#x901F;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5982;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x6539;&#x5584;&#x7684;&#x901F;&#x5EA6;&#x548C;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x6210;&#x50CF;&#x4FE1;&#x53F7;&#x7684;&#x4FE1;&#x566A;&#x6BD4;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4ECB;&#x7ECD;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#xFF0C;&#x7B80;&#x5355;&#x7684;&#x4FEE;&#x6539;&#x4F7F;&#x7528;&#x884D;&#x5C04;&#x5149;&#x5B66;&#x5143;&#x4EF6; &#xFF08;DOE&#xFF09;&#xFF0C;&#x5C06;&#x6FC0;&#x5149;&#x675F;&#x62C6;&#x5206;&#x6210;&#x51E0;&#x4E2A; beamlets&#xFF0C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x540C;&#x65F6;&#x626B;&#x63CF;&#x6837;&#x54C1;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BC1;&#x660E; DOE &#x626B;&#x63CF;&#x901A;&#x8FC7;&#x589E;&#x5F3A;&#x7684;&#x901F;&#x5EA6;&#x548C;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x7684;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x9499;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x76AE;&#x5C42;&#x8111;&#x7247;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x52A8;&#x4F5C;&#x7535;&#x4F4D;&#x7684;&#x4F18;&#x52BF;&#x3002;DOE &#x626B;&#x63CF;&#x53EF;&#x4EE5;&#x8F7B;&#x677E;&#x5730;&#x63D0;&#x9AD8;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x548C;&#x5176;&#x4ED6;&#x975E;&#x7EBF;&#x6027;&#x663E;&#x5FAE;&#x6280;&#x672F;&#x5728;&#x65F6;&#x53D8;&#x4FE1;&#x53F7;&#x7684;&#x68C0;&#x6D4B;&#x3002;

&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x6210;&#x50CF;&#x884D;&#x5C04;&#x5149;&#x5B66;&#x5143;&#x4EF6;&#x3002;

Two-photon imaging has become a useful tool for optical monitoring of neural circuits, but it requires high laser power and serial scanning of each pixel in a sample. This results in slow imaging rates, limiting the measurements of fast signals such as neuronal activity. To improve the speed and signal-to-noise ratio of two-photon imaging, we introduce a simple modification of a two-photon microscope, using a diffractive optical element (DOE) which splits the laser beam into several beamlets that can simultaneously scan the sample. We demonstrate the advantages of DOE scanning by enhancing the speed and sensitivity of two-photon calcium imaging of action potentials in neurons from neocortical brain slices. DOE scanning can easily improve the detection of time-varying signals in two-photon and other non-linear microscopic techniques.

Two-photon imaging with diffractive optical elements.

Imagerie biphotonique est devenu un outil utile pour la surveillance optique des circuits nerveux, mais il n&eacute;cessite laser haute puissance et num&eacute;risation de s&eacute;rie de chaque pixel dans un &eacute;chantillon. Cela se traduit par des taux faibles d&#39;imagerie, limiter les mesures de signaux rapides comme l&#39;activit&eacute; neuronale. Afin d&#39;am&eacute;liorer la rapidit&eacute; et le rapport signal-bruit de two-photon imaging, nous introduisons une modification simple d&#39;un microscope biphotonique, &agrave; l&#39;aide d&#39;un &eacute;l&eacute;ment optique diffractif (DOE) qui s&eacute;pare le faisceau laser en plusieurs beamlets qui peut num&eacute;riser simultan&eacute;ment de l&#39;&eacute;chantillon. Nous avons d&eacute;montr&eacute; les avantages de la num&eacute;risation de DOE en am&eacute;liorant la vitesse et la sensibilit&eacute; de l&#39;imagerie calcique biphotonique des potentiels d&#39;action dans les neurones des tranches de cerveau n&eacute;ocorticales. DOE balayage peut facilement am&eacute;liorer la d&eacute;tection des signaux instationnaire dans deux photons et autres techniques de microscopie non lin&eacute;aires.

Two-photon imaging avec optique diffractive.

Zwei-Photonen-Bildgebung ist ein n&uuml;tzliches Tool f&uuml;r optische &Uuml;berwachung der neuronale Schaltkreise geworden, aber es erfordert hohe Laserleistung und serielle Scannen der einzelnen Pixel in einer Probe. Dies f&uuml;hrt zu langsamen bildgebenden Preise, die Messungen der schnelle Signale wie neuronale Aktivit&auml;t zu begrenzen. Um die Geschwindigkeit und das Signal-Rausch-Verh&auml;ltnis der zwei-Photonen-Bildgebung zu verbessern, f&uuml;hren wir eine einfache &Auml;nderung von einem zwei-Photonen-Mikroskop, mithilfe eines diffraktive optischen-Elements (DOE), das den Laserstrahl in mehrere Beamlets unterteilt, die gleichzeitig das Beispiel &uuml;berpr&uuml;fen kann. Wir werden die Vorteile des DOE Scannen, indem Sie die Geschwindigkeit und Empfindlichkeit der zwei-Photonen-Kalzium-Bildgebung der Aktionspotentiale in den Neuronen von neokortikalen Gehirn Scheiben. DOE scannen k&ouml;nnen leicht den Nachweis von zeitlich ver&auml;nderlichen Signalen in zwei-Photonen und andere nicht-linearen mikroskopischen Techniken verbessern.

Zwei-Photonen-Bildgebung mit diffraktive optische Elemente.

Imaging del due-fotone &egrave; diventata uno strumento utile per il monitoraggio ottico dei circuiti neurali, ma richiede laser ad alta potenza e scansione seriale di ogni pixel in un campione. Questo si traduce in tassi di imaging lenti, limitando le misurazioni dei segnali veloci come attivit&agrave; neuronale. Per migliorare la velocit&agrave; e il rapporto segnale-rumore del due-fotone imaging, introduciamo una modifica semplice di un microscopio del due-fotone, utilizzando un elemento ottico diffrattivi (DOE) che divide il fascio laser in diversi beamlets che contemporaneamente pu&ograve; eseguire la scansione del campione. Noi di dimostrare i vantaggi del DOE scansione migliorando la velocit&agrave; e la sensibilit&agrave; dell&#39;imaging del due-fotone calcio dei potenziali di azione in neuroni da fette di cervello neocorticale. DOE scansione pu&ograve; facilmente migliorare la rilevazione di segnali variabili nel tempo in due-fotone e altre tecniche microscopiche non-lineare.

Imaging del due-fotone con elementi ottici diffrattivi.

2 &#x5149;&#x5B50;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x5149;&#x5B66;&#x795E;&#x7D4C;&#x56DE;&#x8DEF;&#x306E;&#x76E3;&#x8996;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x4FBF;&#x5229;&#x306A;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3068;&#x306A;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x304C;&#x3001;&#x9AD8;&#x3044;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC; &#x30D1;&#x30EF;&#x30FC;&#x3068;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EB;&#x5185;&#x306E;&#x5404;&#x30D4;&#x30AF;&#x30BB;&#x30EB; &#x30B7;&#x30EA;&#x30A2;&#x30EB; &#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x9AD8;&#x901F;&#x306A;&#x4FE1;&#x53F7;&#x795E;&#x7D4C;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3092;&#x5236;&#x9650;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3001;&#x9045;&#x3044;&#x306E;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x901F;&#x5EA6;&#x3067;&#x3053;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30B9;&#x30D4;&#x30FC;&#x30C9;&#x3068; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5BFE;&#x96D1;&#x97F3;&#x6BD4;&#x3092;&#x6539;&#x5584;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EB;&#x3092;&#x540C;&#x6642;&#x306B;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x30D3;&#x30FC;&#x30E0;&#x30EC;&#x30C3;&#x30C8;&#x306B;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x5149;&#x3092;&#x5206;&#x5272;&#x3001;&#x56DE;&#x6298;&#x5149;&#x5B66;&#x7D20;&#x5B50; (DOE) &#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306E;&#x5358;&#x7D14;&#x306A;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3092;&#x3054;&#x7D39;&#x4ECB;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;DOE &#x306F;&#x3001;&#x901F;&#x5EA6;&#x3068;&#x65B0;&#x76AE;&#x8CEA;&#x8133;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x304B;&#x3089;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306E;&#x6D3B;&#x52D5;&#x96FB;&#x4F4D;&#x306E;&#x4E8C;&#x5149;&#x5B50;&#x30AB;&#x30EB;&#x30B7;&#x30A6;&#x30E0; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x611F;&#x5EA6;&#x3092;&#x9AD8;&#x3081;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x306E;&#x5229;&#x70B9;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3; DOE &#x306F;&#x3001;&#x7C21;&#x5358;&#x306B; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x4ED6;&#x306E;&#x975E;&#x7DDA;&#x578B;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x6280;&#x8853;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x6642;&#x5909;&#x4FE1;&#x53F7;&#x306E;&#x691C;&#x51FA;&#x3092;&#x5411;&#x4E0A;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x56DE;&#x6298;&#x5149;&#x5B66;&#x7D20;&#x5B50;&#x306B;&#x3088;&#x308B; 2 &#x5149;&#x5B50;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3002;

Proyecci&oacute;n de imagen de dos fotones se ha convertido en una herramienta &uacute;til para el control &oacute;ptico de circuitos neuronales, pero requiere l&aacute;ser de alta potencia y an&aacute;lisis de serie de cada p&iacute;xel en una muestra. Esto da lugar a tasas de imagen lentas, limitando las mediciones de se&ntilde;ales r&aacute;pidas como la actividad neuronal. Para mejorar la velocidad y la relaci&oacute;n se&ntilde;al / ru&iacute;do de proyecci&oacute;n de imagen de dos fotones, se introduce una modificaci&oacute;n simple de un microscopio de dos fotones, utilizando un elemento &oacute;ptico difractivo (DOE) que divide el rayo l&aacute;ser en varios beamlets que simult&aacute;neamente se puede analizar la muestra. Demostramos las ventajas del DOE exploraci&oacute;n mejorar la velocidad y la sensibilidad de la proyecci&oacute;n de imagen de calcio de dos fotones de potenciales de acci&oacute;n en las neuronas de rebanadas de cerebro neocortical. DOE exploraci&oacute;n f&aacute;cilmente puede mejorar la detecci&oacute;n de se&ntilde;ales variables en el tiempo en dos fotones y otras t&eacute;cnicas microsc&oacute;picas no lineales.

Proyecci&oacute;n de imagen de dos fotones con elementos &oacute;pticos difractivos.

&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x5E38;&#x5E38;&#x662F;&#x7531;&#x4E8E;&#x9700;&#x8981;&#x5C06;&#x6309;&#x987A;&#x5E8F;&#x626B;&#x63CF;&#x5355;&#x4E2A;&#x6FC0;&#x5149;&#x675F;&#x4E0E;&#x5B57;&#x6BB5;&#x7684;&#x89C6;&#x56FE;&#x4E2D;&#x7684;&#x6240;&#x6709;&#x70B9;&#x8F83;&#x6162;&#x7684;&#x5E27;&#x901F;&#x7387;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x514B;&#x670D;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x95EE;&#x9898;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5236;&#x8BA2;&#x4E86;&#x4E24;&#x79CD;&#x62C6;&#x5206;&#x548C;&#x793A;&#x4F8B;&#x8DE8;&#x591A;&#x91CD;&#x4E00;&#x675F;&#x6FC0;&#x5149;&#x7684;&#x5149;&#x5B66;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#x884D;&#x5C04;&#x5149;&#x5B66;&#x5143;&#x4EF6; &#xFF08;DOE&#xFF09; &#x751F;&#x6210;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x6570;&#x91CF;&#x7684; beamlets&#xFF0C;&#x5BFC;&#x81F4;&#x76F8;&#x5E94;&#x589E;&#x52A0;&#x901F;&#x5EA6;&#x6216;&#x5EF6;&#x65F6;&#x6D4B;&#x91CF;&#x4E2D;&#x4FE1;&#x53F7;&#x7684;&#x4FE1;&#x566A;&#x6BD4;&#x7684;&#x5E76;&#x884C;&#x626B;&#x63CF;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#x4F7F;&#x7528;&#x8BA1;&#x7B97;&#x673A;&#x63A7;&#x5236;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5149;&#x8C03;&#x5236;&#x5668; &#xFF08;SLM&#xFF09; &#x6765;&#x751F;&#x6210;&#x4EFB;&#x4F55;&#x4EFB;&#x610F;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x5149;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;&#x4E0E;&#x82CF;&#x4E39;&#x89E3;&#x653E;&#x8FD0;&#x52A8;&#x4E4B;&#x4E00;&#x53EF;&#x4EE5;&#x56FE;&#x50CF;&#x6216; photostimulate &#x4EFB;&#x4F55;&#x9884;&#x5B9A;&#x4E49;&#x7684;&#x533A;&#x57DF;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6216;&#x6811;&#x7A81;&#x68D8;&#x7B49;&#x56FE;&#x50CF;&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;SLMs &#x53EF;&#x4EE5;&#x7528;&#x4E8E;&#x6A21;&#x4EFF;&#x4E00;&#x5927;&#x6279;&#x5305;&#x62EC;&#x5149;&#x8DEF;&#x66F4;&#x6B63;&#x4E3A;&#x81EA;&#x9002;&#x5E94;&#x5149;&#x5B66;&#x7684;&#x5149;&#x5B66;&#x4F20;&#x9012;&#x51FD;&#x6570;&#x3002;

&#x884D;&#x5C04;&#x5149;&#x5B66;&#x5143;&#x4EF6;&#x4E0E;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5149;&#x8C03;&#x5236;&#x5668;&#x7684;&#x53CC;&#x5149;&#x5B50;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x3002;

Two-photon microscopy is often performed at slow frame rates due to the need to serially scan all points in a field of view with a single laser beam. To overcome this problem, we have developed two optical methods that split and multiplex a laser beam across the sample. In the first method a diffractive optical element (DOE) generates a fixed number of beamlets that are scanned in parallel resulting in a corresponding increase in speed or in signal-to-noise ratio in time-lapse measurements. The second method uses a computer-controlled spatial light modulator (SLM) to generate any arbitrary spatio-temporal light pattern. With an SLM one can image or photostimulate any predefined region of the image such as neurons or dendritic spines. In addition, SLMs can be used to mimic a large number of optical transfer functions including light path corrections as adaptive optics.

Two-photon microscopy with diffractive optical elements and spatial light modulators.

Microscopie biphotonique est souvent effectu&eacute;e &agrave; une vitesse lente en raison de la n&eacute;cessit&eacute; d&#39;analyser en s&eacute;rie tous les points dans un champ de vision avec un faisceau laser unique. Pour contourner ce probl&egrave;me, nous avons d&eacute;velopp&eacute; deux m&eacute;thodes optiques qui diviser et multiplexer un faisceau laser &agrave; travers l&#39;&eacute;chantillon. Dans la premi&egrave;re m&eacute;thode, un &eacute;l&eacute;ment optique diffractif (DOE) g&eacute;n&egrave;re un nombre fixe de beamlets qui sont analys&eacute;s en parall&egrave;le entra&icirc;neraient une augmentation correspondante en vitesse, ou rapport signal sur bruit en time-lapse mesures. La deuxi&egrave;me m&eacute;thode utilise un modulateur lumi&egrave;re spatial contr&ocirc;l&eacute; par ordinateur (SLM) pour g&eacute;n&eacute;rer n&#39;importe quel mod&egrave;le de lumi&egrave;re spatio-temporelle arbitraire. SLM un peut l&#39;image ou photostimulate tout pr&eacute;d&eacute;finies de l&#39;image comme les neurones ou les &eacute;pines dendritiques. En outre, MSL permet d&#39;imiter un grand nombre de fonctions de transfert optique y compris les corrections de trajet de la lumi&egrave;re que l&#39;optique adaptative.

Microscopie biphotonique avec optique diffractive et modulateurs de lumi&egrave;re spatiaux.

Zwei-Photonen-Mikroskopie wird oft mit langsamen Frame-Raten da m&uuml;ssen nacheinander alle Punkte in einem Gesichtsfeld mit einem einzigen Laserstrahl scan durchgef&uuml;hrt. Um dieses Problem zu &uuml;berwinden, haben wir zwei optische Methoden entwickelt, die aufgeteilt und multiplex-einen Laserstrahl auf die Probe. Bei der ersten Methode erzeugt ein diffraktive optisches Element (DOE) eine feste Anzahl von Beamlets, die parallel, was zu einer entsprechenden Erh&ouml;hung in Geschwindigkeit oder Signal-Rausch-Verh&auml;ltnis im Zeitraffer Messungen &uuml;berpr&uuml;ft werden. Die zweite Methode verwendet eine computergesteuerte spatial light Modulator (SLM) jede beliebige raumzeitlichen Lichtmuster zu erzeugen. Mit Photostimulate oder SLM eine Bild kann vordefinierte jeder Bereich des Bildes wie Neuronen oder dendritische Dornen. Dar&uuml;ber hinaus k&ouml;nnen SLMs verwendet werden, um eine gro&szlig;e Anzahl von optischen Druckkennlinien einschlie&szlig;lich Lichtweg Korrekturen als adaptive Optik zu imitieren.

Zwei-Photonen-Mikroskopie mit diffraktive optische Elemente und Fl&auml;chenlichtmodulatoren.

Microscopia del due-fotone viene spesso eseguita a lento frame rate a causa della necessit&agrave; di eseguire la scansione in serie tutti i punti in un campo di vista con un fascio laser singolo. Per ovviare a questo problema, abbiamo sviluppato due metodi ottici che dividere e multiplex un raggio laser attraverso il campione. Nel primo metodo un elemento ottico diffrattivi (DOE) genera un numero fisso di beamlets che vengono analizzati in parallelo con un corrispondente aumento nella velocit&agrave; o nel rapporto segnale-rumore in time-lapse misurazioni. Il secondo metodo utilizza un computer controllato spaziale luce modulatore (SLM) per generare qualsiasi arbitrario modello spazio-temporale di luce. Con un SLM si pu&ograve; immagine o photostimulate qualsiasi predefiniti regione dell&#39;immagine come i neuroni o spine dendritiche. Inoltre, audiovisivi possono essere utilizzati per simulare un gran numero di funzioni di trasferimento ottico compreso correzioni di percorso di luce come ottica adattiva.

Microscopia del due-fotone con elementi ottici diffrattivi e modulatori di luce spaziale.

2 &#x5149;&#x5B50;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306F;&#x3057;&#x3070;&#x3057;&#x3070;&#x76F4;&#x5217;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC;&#x30D3;&#x30FC;&#x30E0;&#x3068;&#x30D3;&#x30E5;&#x30FC;&#x306E;&#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x5185;&#x306E;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30DD;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308B;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x4F4E;&#x901F;&#x306E;&#x30D5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30E0; &#x30EC;&#x30FC;&#x30C8;&#x3067;&#x5B9F;&#x884C;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x554F;&#x984C;&#x3092;&#x514B;&#x670D;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x5206;&#x5272;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC; &#x30D3;&#x30FC;&#x30E0; &#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30D7;&#x30EC;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D7;&#x30EB;&#x9593;&#x3067; 2 &#x3064;&#x306E;&#x5149;&#x5B66;&#x7684;&#x624B;&#x6CD5;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x56DE;&#x6298;&#x5149;&#x5B66;&#x7D20;&#x5B50; (DOE) &#x306F;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x3059;&#x308B;&#x5897;&#x52A0;&#x901F;&#x5EA6;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30BF;&#x30A4;&#x30E0;&#x30E9;&#x30D7;&#x30B9;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5BFE;&#x96D1;&#x97F3;&#x6BD4;&#x3068;&#x4E26;&#x5217;&#x306B;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30D3;&#x30FC;&#x30E0;&#x30EC;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x56FA;&#x5B9A;&#x6570;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;2 &#x756A;&#x76EE;&#x306E;&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x306F;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x5236;&#x5FA1;&#x7A7A;&#x9593;&#x5149;&#x5909;&#x8ABF;&#x5668; &#xFF08;SLM&#xFF09; &#x4EFB;&#x610F;&#x4EFB;&#x610F;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x7684;&#x5149;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;1 &#x3064;&#x304C;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x3067;&#x304D;&#x308B; SLM &#x307E;&#x305F;&#x306F; photostimulate &#x3068;&#x4EFB;&#x610F;&#x9818;&#x57DF;&#x306E;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x306E;&#x6A39;&#x72B6;&#x7A81;&#x8D77;&#x68D8;&#x306A;&#x3069;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x306E;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x6E08;&#x307F;&#x3002;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x3001;&#x591A;&#x6570;&#x306E;&#x9069;&#x5FDC;&#x5149;&#x5B66;&#x7CFB;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x5149;&#x30D1;&#x30B9;&#x306E;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x5149;&#x5B66;&#x4F1D;&#x9054;&#x95A2;&#x6570;&#x3092;&#x6A21;&#x5023;&#x3059;&#x308B; SLMs &#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

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&#xB450; &#xAD11;&#xC790; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBC95;&#xC740; &#xC885;&#xC885; &#xC21C;&#xCC28;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB098;&#xC758; &#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xBE54;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2DC;&#xC57C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xC694;&#xC18C;&#xB97C; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD558;&#xB294; &#xD544;&#xC694; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0; &#xB290;&#xB9B0; &#xD504;&#xB808;&#xC784; &#xC18D;&#xB3C4;&#xB85C; &#xC218;&#xD589; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBB38;&#xC81C;&#xB97C; &#xD574;&#xACB0; &#xD558;&#xB824;&#xBA74; &#xBD84;&#xD560; &#xD558; &#xACE0; &#xC0D8;&#xD50C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xBE54;&#xC744; &#xB2E4;&#xC911;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xB450; &#xAC1C;&#xC758; &#xAD11;&#xD559; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCCAB; &#xBC88;&#xC9F8; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; diffractive &#xAD11;&#xD559; &#xC694;&#xC18C; (DOE)&#xB294; &#xD574;&#xB2F9; &#xC99D;&#xAC00; &#xC18D;&#xB3C4; &#xB610;&#xB294; &#xC2DC;&#xAC04; &#xACBD;&#xACFC; &#xCE21;&#xC815;&#xC758; &#xC2E0;&#xD638; &#xB300; &#xC7A1;&#xC74C; &#xBE44;&#xC728;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC;&#xB85C; &#xB3D9;&#xC2DC;&#xC5D0; &#xAC80;&#xC0C9; &#xB418;&#xB294; beamlets&#xC758; &#xACE0;&#xC815;&#xB41C; &#xBC88;&#xD638;&#xB97C; &#xC0DD;&#xC131; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB450; &#xBC88;&#xC9F8; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xC784;&#xC758;&#xC758; spatio &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xC0DD;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD130; &#xC81C;&#xC5B4; &#xACF5;&#xAC04; &#xAD11; &#xBCC0;&#xC870;&#xAE30; (SLM)&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. SLM &#xD558;&#xB098; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB610;&#xB294; photostimulate&#xB85C; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xC2E0;&#xACBD; &#xC138;&#xD3EC; &#xB098; &#xC218;&#xC9C0;&#xC0C1; &#xCABD;&#xC774; &#xAC19;&#xC740; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xBBF8;&#xB9AC; &#xC815;&#xC758; &#xB41C;. &#xB610;&#xD55C;, &#xAD11; &#xC804;&#xC1A1; &#xD568;&#xC218; &#xC801;&#xC751; &#xAD11;&#xD559;&#xC73C;&#xB85C; &#xAC00;&#xBCBC;&#xC6B4; &#xACBD;&#xB85C; &#xC218;&#xC815; &#xB4F1;&#xC758; &#xB2E4; &#xC218; &#xBAA8;&#xBC29; &#xD558; Slms&#xB294; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Diffractive &#xAD11;&#xD559; &#xC694;&#xC18C;&#xC640; &#xACF5;&#xAC04; &#xAD11; &#xBCC0;&#xC870;&#xAE30; &#xB450; &#xAD11;&#xC790; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;.

Microscop&iacute;a de dos fotones a menudo se realiza a velocidades de fotogramas lenta debido a la necesidad de exploraci&oacute;n en serie todos los puntos en un campo de visi&oacute;n con un rayo l&aacute;ser. Para superar este problema, hemos desarrollado dos m&eacute;todos &oacute;pticos que dividir y multiplexan un rayo l&aacute;ser a trav&eacute;s de la muestra. En el primer m&eacute;todo un elemento &oacute;ptico difractivo (DOE) genera un n&uacute;mero fijo de beamlets que se analizan en paralelo, lo que resulta en un aumento correspondiente en velocidad o en la relaci&oacute;n se&ntilde;al / ru&iacute;do en time-lapse mediciones. El segundo m&eacute;todo utiliza un controlado por ordenador espacial luz modulador (SLM) para generar cualquier patr&oacute;n de luz spatio-temporal arbitraria. Con un SLM se pueden obtener im&aacute;genes o photostimulate cualquier predefinidos regi&oacute;n de la imagen como las neuronas o espinas dendr&iacute;ticas. Adem&aacute;s, puede utilizarse SLMs para imitar a un gran n&uacute;mero de funciones de transferencia &oacute;ptico como correcciones de trayectoria de la luz &oacute;ptica adaptativa.

Brendon Watson

Center for Molecular and Behavioral Neuroscience

University of New Jersey

Large-scale Recording of Neurons by Movable Silicon Probes in Behaving Rodents

Brendon Watson

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University of New Jersey

Large-scale Recording of Neurons by Movable Silicon Probes in Behaving Rodents

Center for Molecular and Behavioral Neuroscience