K. Peterson foi apoiado por uma bolsa de estudo de doutorado do Departamento de Bioengenharia e financiamento da Força Aérea dos EUA Research Labs. N. Ejaz foi apoiado por uma bolsa de estudo de doutorado do Ensino Superior Comissão Paquistão e financiamento da Força Aérea dos EUA Research Labs.

1. Fly Preparação <ol><li> O primeiro passo na criação de experimentos envolve a preparação da mosca para que não corrompe o movimento involuntário da estabilidade das gravações neuronal e que a cabeça da mosca é corretamente orientado com o equipamento de estimulação visual. Para começar a preparar a voar, resfriá-lo em gelo e em seguida, usar palitos cocktail embotados para segurar as asas para baixo, e fixar a parte de trás do fly a um pedaço de fita dupla-face-numa lâmina de microscópio. </li><li> Em seguida, use uma agulha de eletro-cauterização para aplicar cera de abelha para fixar as asas para o slide e também para bloquear a ação do motor de vôo. Esta etapa requer a manipulação rápida e precisa para que a mosca não se aquece durante o procedimento. </li><li> Agora sob o microscópio, segure cada perna com uma pinça e usar uma tesoura pequena para cortá-los ao nível das articulações mais próxima ao corpo. Repita este procedimento para a probóscide. Para evitar que a mosca de secar, os buracos devem ser seladas com cera. </li><li> Em seguida, cortar uma das asas e ligue a mosca em seu lado. Retire todos os pedaços da asa, deixando o calyptra cobrindo os halteres, e selar o buraco com cera. Repita este procedimento para a outra ala. </li><li> Para estimular um neurônio alvo de uma forma definida, a cabeça da mosca tem de ser devidamente alinhados com os monitores de computador. Para fazer isso, você precisará de um suporte personalizado, que tem um amplo espaço para o corpo da mosca e um apêndice em uma extremidade com um corte de entalhe, onde o pescoço da mosca será colocado. </li><li> Coloque a voar para o titular com seu pescoço no entalhe, pressionando-a para baixo, enquanto a colagem do abdômen no lugar. Agora coloque o titular voar em uma posição para que você possa ver a frente da cabeça da mosca através do microscópio. </li><li> Vendo a voar com luz vermelha, um fenômeno óptico chamado de pseudo-aluno pode ser visto em cada olho. O aluno pseudo-fornece um quadro de referência que pode ser usado para alinhar a cabeça da mosca com o estímulo (Franceschini, 1975). Se o aluno pseudo-assume uma certa forma, como mostra a imagem abaixo inserir, então a orientação da cabeça da mosca é perfeitamente definida. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig0.jpg" alt="pseudo-aluno" /> </li><li> Use um micromanipulador para orientar corretamente a cabeça da mosca, e depois usar a cera para colá-la ao titular. </li><li> Em seguida, pressione o tórax para baixo plana e encerá-lo ao titular. Isto permite que a cápsula de cabeça traseiros para ser aberto assim que os eletrodos podem ser inseridos no cérebro da mosca. </li><li> Use um bisturi micro ou uma agulha fina para injecção de corte cuidadosamente uma janela para a cutícula da cápsula direita da cabeça. Tenha cuidado para não cortar a direito por baixo do tecido neural cutícula. Uma vez que o pedaço de cutícula é removida, adicione algumas gotas de solução de Ringer. </li><li> Use uma pinça para remover todos os cabelos flutuantes, depósitos de gordura, ou tecido muscular que possa cobrir a placa lobula. A placa lobula podem ser identificadas por um padrão característico de ramificação da traquéia prateada que cobre a sua superfície posterior. </li><li> Corte um pequeno buraco na cutícula da cápsula cabeça traseiro esquerdo para posicionar um eletrodo de referência. Com a mosca preparado, vamos ver como a posição do eletrodo de registro. </li></ol> 2. Posicionamento do eletrodo de registro <ol><li> Com a mosca preparado, vamos proceder à localização e gravação de sinais do neurônio H1. O eletrodo de registro devem ser colocados em estreita proximidade com o neurônio H1. O neurônio H1 principalmente responde ao movimento de trás para frente horizontal apresentada ao seu campo receptivo (Krapp et al. 2001). </li><li> Para posicionar o eletrodo de registro, use a traquéia como um marco visual. Inicialmente, coloque o eletrodo entre a traquéia superior. </li><li> Ele ajuda para usar um amplificador de áudio para converter os potenciais registrados elétricos em sinais acústicos. Cada ponto individual é transformado em um som característico clicando. Quanto mais próximo o eletrodo fica a um neurônio individual, mais claro se torna o som de clique. </li><li> Para identificar o neurônio H1 por meio de sua preferência movimento, estimulá-lo com o movimento na direção horizontal. Com o eletrodo de registro no lugar, vamos passar à estimulação visual e gravações. </li></ol> 3. Estimulação Visual e Gravações <ol><li> Os experimentos em malha fechada são configurados de tal forma que tal estímulo que os resultados dos neurônios H1 no robô para compensar o movimento da virada de mesa. Para começar, coloque uma mosca na frente de dois monitores de computador CRT. Porque o sistema fly visual é 10 vezes mais rápido do que o ser humano, os monitores devem exibir 200 frames por segundo. Os monitores e outros equipamentos elétricos devem ser eletromagneticamente blindado para minimizar o ruído externo no sinal medido neuronal. </li><li> Posição dos centros dos monitores em + / - 45 graus em relação à orientação da mosca. Como visto do equador da mosca olho, cada monitor subtende um ângulo de + / -25 graus na horizontal, e +/ -19 Graus no plano vertical. </li><li> Entrada sincronizados com os monitores de computador é fornecido por duas câmeras de vídeo instaladas em um pequeno robô ASURO de duas rodas que foi modificado para o experimento. </li><li> A posição do robô em uma mesa giratória dentro de uma área cilíndrica cujas paredes são revestidas com um padrão de orientação vertical, listras pretas e brancas. Ao girar a virada de mesa no plano horizontal, os movimentos do robô são limitados a apenas um grau de liberdade. </li><li> Inicialmente, tanto a virada de mesa e robô estão em repouso. Quando a virada de mesa começa a se mover, sua rotação leva o robô, na mesma direção e as câmeras de vídeo gravar o movimento relativo entre o robô eo padrão listrado da arena. </li><li> As câmeras com bateria de vídeo do robô são montados em uma orientação de + / - 45 graus. Eles capturam 200 imagens por segundo para coincidir com a taxa de quadros dos monitores de computador em frente ao voar. </li><li> Log as imagens apresentadas aos monitores de computador a 200 frames por segundo em uma resolução de 640 x 480 (escala de cinza). </li><li> Enquanto a mosca é observando os movimentos do padrão listrado, gravar a banda passou filtrada (por exemplo, entre 300 e 2 kHz) sinais elétricos com uma placa de aquisição de Digital usando uma taxa de amostragem de pelo menos 10 kHz. </li><li> Um limiar é aplicado à banda passou filtrada sinais elétricos para separar os picos da atividade de fundo. A causal, meia-gaussian do filtro é convolvidos com os pontos para obter uma estimativa atividade suave spiking para a célula H1. </li><li> Para fechar o ciclo da interface cérebro-máquina, um algoritmo de controle é usado para converter a taxa de pico da célula H1 a uma velocidade do robô, que é alimentada de volta através de uma interface Bluetooth para controlar os dois motores DC condução das rodas do robô. </li><li> Ondas senoidais puras são escolhidos como perfis de velocidade para a virada de mesa. As ondas senoidais tem um tal de CC que a virada de mesa apenas gira na direção que estimula o neurônio H1 ao longo de sua direção preferida. Estimulação dos resultados neurônio H1 no robô para compensar o movimento da virada de mesa. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1: Configuração do circuito fechado. Em nossa configuração, a atividade spiking da célula H1 esquerdo é usado para controlar o movimento de um robô montado sobre uma plataforma giratória. Movimento imagem visual gerada como resultado do movimento relativo entre o robô e da virada de mesa é capturado através de câmeras de alta velocidade e exibidos em dois monitores CRT em frente ao voar. H1 spiking atividade do hemisfério esquerdo é usado para estimar o tempo real taxa de pico, que então usa uma lei de controle para calcular uma velocidade de compensação para o robô. O robô contra-rotação estabiliza a imagem visual de movimento observado pela mosca durante o controle de malha fechada. </li></ol> 4. Resultado representante e Resultados <ol><li> Quando configurado corretamente, a estabilização visual é alcançado quando o contra-rotação do robô corresponde a rotação da mesa giratória, resultando em movimento padrão de pouca ou nenhuma nos monitores de computador. O desempenho global do sistema depende do algoritmo de controle a ser utilizado para fechar o loop. </li><li> O primeiro algoritmo que teste é um controlador proporcional (figura 2) onde a velocidade do robô atualizado é proporcional à diferença de velocidades angulares entre o robô, ωr, e na virada de mesa, ωp. Valores diferentes para o ganho estático, Kp, e freqüências de entrada para o sinal da volta de mesa, ωp, são escolhidos para testar o desempenho do controlador. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2: Controlador Proporcional. (A) de movimento relativo entre o robô e da virada de mesa na direção preferiu estimula a célula H1 para dar a taxa de pico, taxa de F. Este ponto é convertido em um erro de velocidade, E, e um controlador proporcional é utilizado para estimar o velocidade do robô atualizado, vr (t +1). A taxa de pico, F, é convertido para o erro de velocidade, E, com base em se é menor ou maior do que a taxa de aumento espontâneo, Fspont. A taxa de pico de velocidade de conversão de erro é feita pela projeção F ao longo de um co-seno (intervalo [π, 0]) para dar conta spiking não-linearidades limiar de taxa. As constantes de 70 e 150 são usados ​​para combinar a velocidade de entrada de 8 bits do robô para as velocidades mínimas e máximas angular da virada de mesa. (B) Diagrama de blocos mostrando closed-loop sistema usando um controlador proporcional. A entrada para o sistema é uma modulação sinosuidal da velocidade giratória angular, ωp (t), ea correspondente resposta robô ωr (t +1) é registrado. </li><li> Traços de amostra para p ω e ω r são mostrados aqui para K p = 1 e uma frequência de entrada de 0,6 Hz para p ω (ver figura 3). O robô (em verde) segue a virada de mesa (em azul) com uma defasageme um pequeno pico de amplitude. O componente horizontal do movimento padrão, que estimula a célula H1 é mostrado abaixo (em vermelho). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig3.jpg" alt="Figura 3" /> Figura 3: respostas em malha fechada. (A) as velocidades angulares para a virada de mesa (azul), ωp e robot (verde), ωr, na freqüência de entrada = 0,6 Hz. (B) o fluxo óptico Horizontal é mostrado como calculados a partir de imagens registradas (vermelho). Piramidal Lucas método Kanade (3 níveis da pirâmide) é usado para calcular o campo de fluxo óptico entre os quadros de imagem sucessivas. Velocidade angular horizontal é calculada somando-se as projeções de vetores individuais nos domínios do fluxo sobre a unidade horizontal vetor i. Movimento back-to-front horizontal que excita a célula H1 é referido como PD (direção preferencial), enquanto o movimento de frente para trás-horizontal que inibe a célula H1 é referido como ND (direção null). </li><li> Freqüências de entrada para o sinal da volta de mesa, ωp, são escolhidos entre 0,03-3 Hz eo sinal de robô correspondente, ωr, é gravado. Ambos os sinais são transformados em domínio da freqüência por uma Transformada Rápida de Fourier (ver figura 4) e os valores de amplitude e fase são calculados na freqüência de entrada. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4: Resposta de freqüência de sinais de velocidade angular para a virada de mesa, ωp e robô, ωr, transformam-se em domínio da freqüência usando a Transformada Rápida de Fourier método (FFT) para calcular a amplitude ea fase de componentes na freqüência de entrada.. Componentes fase da FFT não são mostrados na figura. </li><li> O Bode magnitude para o controlador proporcional com K p = 1 mostra a resposta do sistema sobre as freqüências de entrada testados (ver figura 5-a). O desempenho do controlador geralmente diminui com o aumento de freqüências. O ganho ligeiro aumento de 1 Hz é o resultado de oscilações no sinal de robô, devido ao uso de apenas uma célula H1, cuja dinâmica (output) faixa horizontal abrange principalmente o movimento back-to-front. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5: desempenho do controlador proporcional. O Bode de magnitude e fase para o controlador proporcional (média de mais de 8 moscas), ganho estático Kp = 1,0 (a) o lote do bode magnitude segue aproximadamente uma característica de filtro passa-baixa. O ganho ligeiro aumento de 1 Hz é o resultado de oscilações no sinal de robô, ωr, devido ao uso de apenas uma célula H1, cuja dinâmica (output) faixa horizontal abrange principalmente o movimento de volta para frente. O número de oscilações no sinal de robô, ωr, diminuição com freqüências de entrada aumentando levando ao ganho ligeiro aumento nessas freqüências. (B) curva de Bode fase é inferior a 180 ° para freqüências de entrada ≤ 1 Hz e instabilidade abordagens a 3 Hz. Além de uma certa freqüência de entrada, o controlador torna-se instável devido à cinemática do robô. Esta instabilidade só ocorre fora do alcance conhecido de resposta óptima do sistema fly visual (Warzecha et al. 1999). </li><li> O enredo fase de Bode (ver figura 5-b) mostra uma fase lag controlador de menos de Π para freqüências de entrada &lt;Hz 0,6. Isso mostra que o controlador é estável para freqüências &lt;0,6 Hz e instável para as freqüências de entrada ≥ 1 Hz. </li><li> O desempenho do controlador proporcional com um Kp estática (em azul) foi comparado com um controlador adaptativo (em vermelho), onde o valor de K p é atualizado a cada 50 ms com base na taxa de pico pico, F max, calculados sobre intervalo de tempo [t-500ms - t] (ver figura 6). Como resultado da grande janela integração no tempo, o controlador proporcional tem um desempenho melhor do que o controlador adaptativo para a gama de parâmetros testados (ver figura 7-a). A janela inicial de integração de tempo de 500 ms foi escolhido por razões técnicas relacionadas com a plataforma do robô que estamos usando. O controlador adaptativo tinha uma característica fase semelhante como o controlador proporcional (ver figura 7-b). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig6.jpg" alt="Figura 6" /> Figura 6: Adaptive ganho do controlador. O controlador proporcional usa um ganho estático, Kp, enquanto que o controlador adaptativo estima o ganho de forma contínua durante o controle de loop fechado. O ganho dinâmico, Kp, é inversamente proporcional à taxa de pico máximo, Fmax, durante o intervalo t-500ms ≤ τ ≤ t. Figura mostra três casos em que Fmax é estimada ao longo do tempo. Com base em valores estimados de Fmax, Kp é maior durante a janela de tempo de 2 (verde) e mais baixa durante a janela de tempo 3 (laranja). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig7.jpg" alt="Figura 7" /> Figura 7: controlador Proporcional vs adaptativa. Bode de magnitude e fase para a proporcional (Kp = 1) e um controlador adaptativo(A) as atualizações de controlador adaptativo o valor de Kp cada 50ms com base no pico de Fmax estimar a taxa de aumento ao longo dos últimos 500ms. O enredo ganho proporcional do controlador (azul) é maior do que o controlador adaptativo (vermelho) indicando que é um desempenho melhor em todas as freqüências de entrada. (B) o Bode fase para ambos os controladores são semelhantes, com uma diferença significativa na f = 0,3 Hz. Ambos os controladores abordagem instabilidade em 3 Hz. Valores significativamente diferentes de ganho e fase são indicados por um asterisco (Wilcoxon rank sum método, p = 0,05). </li><li> O padrão de grade ao redor da plataforma giratória foi removido eo ambiente de laboratório foi utilizado como uma aproximação da entrada visual naturalista para a mosca H1 célula. Em média, o Bode magnitude (ver figura 8-a) para a entrada naturalista visual (em azul) mostraram ganhos ligeiramente maior que a de entrada com grade visual (em vermelho), provavelmente porque a ampla gama de freqüências espaciais em imagens visuais naturalistas é explorado. O Bode características de fase enredo para ralar vs naturalista inputs visuais foram semelhantes (ver figura 8-b). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig8.jpg" alt="Figura 8" /> Figura 8: Stripped padrão versus ambiente de laboratório. O Bode de magnitude e fase de parcelas para o controlador proporcional, quando apresentados com os padrões despojado (vermelho) vs ambiente de laboratório (azul) imagens visuais em circuito fechado (a) curva de Bode magnitude de quando as imagens ambiente de laboratório são usados ​​é marginalmente mais elevado do que quando pattern é utilizado (exceto em f = 0,1 Hz), indicando melhor desempenho sob tal estímulo. (B) curva de Bode fase em ambas as condições visuais seguem o mesmo padrão, com tanto a instabilidade aproximando-se a 3 Hz. Valores significativamente diferentes de ganho e fase são indicados por um asterisco (Wilcoxon rank sum método, p = 0,05). </li></ol>

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	<li>Chiappe, E. M., Seelig, J. D., Reiser, M. B., Jayaraman, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Walking+modulates+speed+sensitivity+in+Drosophila+motion+vision.">Walking modulates speed sensitivity in Drosophila motion vision.</a> Curr. Biol. 20, 1470-1475 (2010).</li><li>Franceschini, N., Snyder, A. W., Menzel, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sampling+of+the+visual+environment+by+the+compound+eye+of+the+fly:+fundamentals+and+applications.">Sampling of the visual environment by the compound eye of the fly: fundamentals and applications.</a> Photoreceptor optics. , 98-125 (1975).</li><li>Karmeier, K., Tabor, R., Egelhaaf, M., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Early+visual+experience+and+the+receptive-field+organization+of+optic+flow+processing+interneurons+in+the+fly+motion+pathway.">Early visual experience and the receptive-field organization of optic flow processing interneurons in the fly motion pathway.</a> Vis. Neurosci. 18, 1-8 (2001).</li><li>Krapp, H. G., Hengstenberg, B., Hengstenberg, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+structure+and+receptive-field+organization+of+optic+flow+processing+interneurons+in+the+fly.">Dendritic structure and receptive-field organization of optic flow processing interneurons in the fly.</a> Jour. of Neurophys. 79, 1902-1917 (1998).</li><li>Krapp, H. G., Hengstenberg, R., Egelhaaf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Binocular+contributions+to+optic+flow+processing+in+the+fly+visual+system.">Binocular contributions to optic flow processing in the fly visual system.</a> Jour. of Neurophys. 85, 724-734 (2001).</li><li>Longden, K. D., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Octopaminergic+modulation+of+temporal+frequency+coding+in+an+identified+optic-flow+processing+interneuron.">Octopaminergic modulation of temporal frequency coding in an identified optic-flow processing interneuron.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 4, 153-153 (2010).</li><li>Bender, J. A., Dickinson, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+visual+and+haltere-mediated+feedback+in+the+control+of+body+saccades+in+Drosophila+melanogaster.">A comparison of visual and haltere-mediated feedback in the control of body saccades in Drosophila melanogaster.</a> J. Exp. Bio. 209, 4597-4606 (2006).</li><li>Longden, K. D., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=State-dependent+performance+of+optic+flow-processing+interneurons.">State-dependent performance of optic flow-processing interneurons.</a> J. Neurophysiol. 102, 3606-3618 (2009).</li><li>Maimon, G., Straw, A. D., Dickinson, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Active+flight+increases+the+gain+of+visual+motion+processing+in.">Active flight increases the gain of visual motion processing in.</a> 13, 393-399 (2010).</li><li>Petrovitz, R., Dahmen, H., Egelhaaf, M., Krapp, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Arrangement+of+optical+axes+and+spatial+resolution+in+the+compound+eye+of+the+female+blowfly+Calliphora.">Arrangement of optical axes and spatial resolution in the compound eye of the female blowfly Calliphora.</a> J Comp Physiol A. 186, 737-746 (2000).</li><li>Warzecha, A. K., Horstmann, W., Egelhaaf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temperature-dependence+of+neuronal+performance+in+the+motion+pathway+of+the+blowfly+Calliphora+Erythrocephala.">Temperature-dependence of neuronal performance in the motion pathway of the blowfly Calliphora Erythrocephala.</a> J Exp Biology. 202, 3161-3170 (1999).</li></ol>

<ol><li> Fly dissecção precisa ser realizada com cuidado certificando-se que orientar corretamente a voar com relação à monitores de computador. </li><li> Separar os picos do neurônio H1 das espigas de todos os outros neurônios para conseguir um bom sinal-ruído, que pode então ser usado para controlar o robô de forma confiável. </li><li> Cuidados devem ser tomados para evitar qualquer tipo de tecido neural de secar durante o curso do experimento. </li><li> As câmeras são conectadas a computadores usando um cabo Ethernet. Cuidados devem ser tomados para que eles não estão sobre-ferida durante o experimento como que afetaria a rotação do robô. </li><li> Atualmente estamos usando o pico de atividade de um H1 para configurar uma tarefa de estabilização em apenas um sentido de rotação de guinada. Podemos acrescentar um segundo eletrodo para receber sinais de H1 esquerdo e direito, de modo que podemos estudar algoritmos de controle de estabilização em ambas as direções de rotação de guinada. </li><li> Podemos remover a arena contendo as listras na vertical orientada a preto e branco e usar o ambiente de laboratório como o estímulo visual para a mosca. Isto nos permitirá estudar de circuito fechado de desempenho com imagens naturalista. </li><li> O robô pode ser removido da mesa giratória e autorizados a circular em torno do ambiente de laboratório, enquanto no controle de malha fechada. Isso irá nos permitir investigar algoritmos de controle envolvidos na prevenção de colisões. </li><li> Os fios que conectam as câmeras para os computadores podem ser removidos através da implementação de um sistema de transmissão sem fio, dando-nos uma configuração completamente desenfreada robótico. </li><li> As medidas de desempenho dos algoritmos de controle diferentes nos dará uma compreensão de como diferentes estratégias são capazes de lidar com não-estacionárias e variáveis ​​sinais neuronais. Este conhecimento pode ser aplicado a diferentes clínicos e não clínicos interfaces cérebro-máquina. </li><li> Esta configuração experimental é o primeiro passo para a gravação de sinais neuronais de animais se comportando. Nosso objetivo é colocar a mosca no robô e usar sua atividade neural para controle de malha fechada. Em tal configuração, que seria capaz de gravar a atividade neural da mosca enquanto ele recebe a estimulação multisensorial é como um resultado do movimento do robô. </li><li> Registro somente sinais de uma célula. Na configuração que você deve, a célula mais adequada seria a célula H1. Isolando as respostas dos neurônios H1 de outros neurônios com campos receptivos similares, por exemplo, H2, é importante manter um bom sinal-ruído para as gravações neuronal. As respostas dos neurônios H1 e H2 pode ser discriminado por referir que o H2 é caracteristicamente menor espontânea e taxa média de spiking que o neurônio H1. Os neurônios também pode ser discriminado com base na sua morfologia (Krapp et al. 2001). </li><li> O nosso sistema permite-nos comparar o ganho de malha fechada alcançado por nossa interface robô-mosca em uma tarefa de estabilização de imagem, e comparar seu desempenho com os ganhos de malha fechada optomotor observado em experimentos anteriores em moscas (Bender &amp; Dickinson 2006, Warzecha et al . 1996, Heisenberg &amp; Wolf, 1990). Além disso, ele nos permite investigar estado-dependente mudanças no processamento de informação visual sob condições de circuito fechado (Chiappe et al. 2010, Maimon et al. 2010, Longden &amp; Krapp 2009, Longden &amp; Krapp 2010). </li></ol>

<ol><li> 1) de alta velocidade CRT Displays (LG Studioworks 221U) </li><li> Câmeras de alta velocidade (Prosilica, GC640) </li><li> Robot Platform (ASURO com modificações feitas sob encomenda) </li><li> Modem Bluetooth de série (Bluesmirf) </li><li> Step Drive Micro (Sistemas Applied Motion, ST5-SI) </li><li> Stepper Motor (Sanyo Denki, 103H6704-0140) </li><li> Eléctrodos de tungsténio (fh-co.com - Código Item - UEW SHG 3P1M SE) </li><li> Amplificador extracelular (NPI EXT 10-2F) </li><li> Micromanipulador motorizadas (Scientifica, PS-700-Z) </li><li> Microscópio estéreo (Leica, MZ95) </li></ol>

an experimental platform to study the closed-loop performance of brain-machine interfaces

A natureza não-estacionária e variabilidade de sinais neuronais é um problema fundamental na interface cérebro-máquina. Nós desenvolvemos uma interface cérebro-máquina para avaliar a robustez de diferentes leis de controle aplicado a uma tarefa de estabilização de circuito fechado de imagem. Aproveitando o bem caracterizados voar via visuomotoras que registrar a atividade elétrica de um identificadas, neurônio sensível ao movimento, H1, para controlar a rotação de guinada de um robô de duas rodas. O robô é equipado com duas câmeras de vídeo de alta velocidade proporcionando movimento visual de entrada a uma mosca colocado na frente de dois monitores de computador CRT. A atividade do neurônio H1 indica a direção e velocidade relativa de rotação do robô. A atividade neural é filtrada e alimentado de volta para o sistema de direção do robô através de um controlo proporcional e proporcional / adaptativa. Nosso objetivo é testar e otimizar o desempenho de diversas leis de controle em malha fechada condições para uma aplicação mais ampla também em interfaces de outra máquina cerebral.

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An Experimental Platform to Study the Closed-loop Performance of Brain-machine Interfaces

Nós usamos um circuito fechado de interface fly-máquina para investigar os princípios gerais no controle neuronal.

Uma Plataforma Experimental para Estudo de Desempenho de circuito fechado de interfaces cérebro-máquina

The non-stationary nature and variability of neuronal signals is a fundamental problem in brain-machine interfacing. We developed a brain-machine ...

an-experimental-platform-to-study-closed-loop-performance-brain

Research

JoVE Journal

Neuroscience

13.6K visualizações.  Imperial College London. Nós usamos um circuito fechado de interface fly-máquina para investigar os princípios gerais no controle neuronal.

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An Optic Nerve Crush Injury Murine Model to Study Retinal Ganglion Cell Survival

Injury to the optic nerve can lead to axonal degeneration, followed by a gradual death of retinal ganglion cells (RGCs), which results in irreversible vision loss. Examples of such diseases in human include traumatic optic neuropathy and optic nerve degeneration in glaucoma. It is characterized by typical changes in the optic nerve head, progressive optic nerve degeneration, and loss of retinal ganglion cells, if uncontrolled, leading to vision loss and blindness.
The optic nerve crush (ONC) injury mouse model is an important experimental disease model for traumatic optic neuropathy, glaucoma, etc. In this model, the crush injury to the optic nerve leads to gradual retinal ganglion cells apoptosis. This disease model can be used to study the general processes and mechanisms of neuronal death and survival, which is essential for the development of therapeutic measures. In addition, pharmacological and molecular approaches can be used in this model to identify and test potential therapeutic reagents to treat different types of optic neuropathy.
Here, we provide a step by step demonstration of (I) Baseline retrograde labeling of retinal ganglion cells (RGCs) at day 1, (II) Optic nerve crush injury at day 4, (III) Harvest the retinae and analyze RGC survival at day 11, and (IV) Representative result.

This protocol shows how to retrogradely label retinal ganglion cells, and how to subsequently make an optic nerve crush injury in order to analyze retinal ganglion cell survival and apoptosis. It is an experimental disease model for different types of optic neuropathy, including glaucoma.

Nervo Óptico um modelo murino de lesão por esmagamento Estudo de Sobrevivência de células da retina Gânglio

Injury to the optic nerve can lead to axonal degeneration, followed by a gradual death of retinal ganglion cells (RGCs), which results in irreversible ...

Neurociência

Genetic Manipulation of Cerebellar Granule Neurons In Vitro and In Vivo to Study Neuronal Morphology and Migration

Developmental events in the brain including neuronal morphogenesis and migration are highly orchestrated processes. In vitro and in vivo analyses allow for an in-depth characterization to identify pathways involved in these events. Cerebellar granule neurons (CGNs) that are derived from the developing cerebellum are an ideal model system that allows for morphological analyses. Here, we describe a method of how to genetically manipulate CGNs and how to study axono- and dendritogenesis of individual neurons. With this method the effects of RNA interference, overexpression or small molecules can be compared to control neurons. In addition, the rodent cerebellar cortex is an easily accessible in vivo system owing to its predominant postnatal development. We also present an in vivo electroporation technique to genetically manipulate the developing cerebella and describe subsequent cerebellar analyses to assess neuronal morphology and migration.

Genetic Manipulation of Cerebellar Granule Neurons In Vitro and In Vivo to Study Neuronal Morphology and Migration

Neuronal morphogenesis and migration are crucial events underlying proper brain development. Here, we describe methods to genetically manipulate cultured cerebellar granule neurons and the developing cerebellum for the assessment of morphology and migratory characteristics of neurons.

Manipulação genética de Cerebelar Granule Neurônios<em&gt; In Vitro</em&gt; E<em&gt; In Vivo</em&gt; Estudar Neuronal Morfologia e Migração

Developmental events in the brain including neuronal morphogenesis and migration are highly orchestrated processes. In vitro and in vivo analyses allow ...

Real-time Electrophysiology: Using Closed-loop Protocols to Probe Neuronal Dynamics and Beyond

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where the stimulus applied depends in real-time on the response of the system. Recent applications range from the implementation of virtual reality systems for studying motor responses both in mice1 and in zebrafish2, to control of seizures following cortical stroke using optogenetics3. A key advantage of closed-loop techniques resides in the capability of probing higher dimensional properties that are not directly accessible or that depend on multiple variables, such as neuronal excitability4 and reliability, while at the same time maximizing the experimental throughput. In this contribution and in the context of cellular electrophysiology, we describe how to apply a variety of closed-loop protocols to the study of the response properties of pyramidal cortical neurons, recorded intracellularly with the patch clamp technique in acute brain slices from the somatosensory cortex of juvenile rats. As no commercially available or open source software provides all the features required for efficiently performing the experiments described here, a new software toolbox called LCG5 was developed, whose modular structure maximizes reuse of computer code and facilitates the implementation of novel experimental paradigms. Stimulation waveforms are specified using a compact meta-description and full experimental protocols are described in text-based configuration files. Additionally, LCG has a command-line interface that is suited for repetition of trials and automation of experimental protocols.

Closed-loop protocols are becoming increasingly widespread in modern day electrophysiology. We present a simple, versatile and inexpensive way to perform complex electrophysiological protocols in cortical pyramidal neurons in vitro, using a desktop computer and a digital acquisition board.

Eletrofisiologia em tempo real: Usando protocolos de circuito fechado para sondar Neuronal Dynamics and Beyond

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where ...

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation of a given stimulus might be dependent on context and history. If this is actually the case, bi-directional interactions between the brain (or if need be a reduced model of it) and sensory-motor system can shed a light on how encoding and decoding of information is performed. Here an experimental system is introduced and described in which the activity of a neuronal element (i.e., a network of neurons extracted from embryonic mammalian hippocampi) is given context and used to control the movement of an artificial agent, while environmental information is fed back to the culture as a sequence of electrical stimuli. This architecture allows a quick selection of diverse encoding, decoding, and learning algorithms to test different hypotheses on the computational properties of neuronal networks.

In this paper, an experimental framework to perform closed-loop experiments is presented, in which information processing (i.e., coding and decoding) and learning of neuronal assemblies are studied during the continuous interaction with a robotic body.

De circuito fechado experiências neuro-robótico para testar as propriedades computacionais da Neuronal Networks

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation ...

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method described here enables the investigator to measure long-lasting (from minutes to hours) high-quality intracellular responses from single Drosophila R1-R6 photoreceptors and Large Monopolar Cells (LMCs) to light stimuli. Because the recording system has low noise, it can be used to study variability among individual cells in the fly eye, and how their outputs reflect the physical properties of the visual environment. We outline all key steps in performing this technique. The basic steps in constructing an appropriate electrophysiology set-up for recording, such as design and selection of the experimental equipment are described. We also explain how to prepare for recording by making appropriate (sharp) recording and (blunt) reference electrodes. Details are given on how to fix an intact fly in a bespoke fly-holder, prepare a small window in its eye and insert a recording electrode through this hole with minimal damage. We explain how to localize the center of a cell's receptive field, dark- or light-adapt the studied cell, and to record its voltage responses to dynamic light stimuli. Finally, we describe the criteria for stable normal recordings, show characteristic high-quality voltage responses of individual cells to different light stimuli, and briefly define how to quantify their signaling performance. Many aspects of the method are technically challenging and require practice and patience to master. But once learned and optimized for the investigator's experimental objectives, it grants outstanding in vivo neurophysiological data.

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Sharp microelectrodes enable accurate electrophysiological characterization of photoreceptor and visual interneuron output in living Drosophila. Here we show how to use this method to record high-quality voltage responses of individual cells to controlled light stimulation. This method is ideal for studying neural information processing in insect compound eyes.

Método eletrofisiológico para respostas gravação intracelular de tensão<em&gt; Drosophila</em&gt; Fotorreceptores e Interneurônios à luz Estímulos<em&gt; In Vivo</em

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

Robô controlado por insetos: uma plataforma móvel Robot avaliar a capacidade Odor-tracking de um inseto

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...

Experimental Models to Study the Neuroprotection of Acidic Postconditioning Against Cerebral Ischemia

Stroke is one of the leading causes of mortality and disability worldwide, with limited therapeutic approaches. As an endogenous strategy for neuroprotection, postconditioning treatments have proven to be promising therapies against cerebral ischemia. However, complicated procedures and potential safety issues limit their clinical application. To overcome these disadvantages, we have developed acidic postconditioning (APC) as a therapy for experimental focal cerebral ischemia. APC refers to the mild acidosis treatment by inhaling CO2 during reperfusion following ischemia. Here we present two models to execute APC in vitro and in vivo, respectively. The oxygen-glucose deprivation (OGD) treatment of mice and the corticostriatal occlusion and middle cerebral artery occlusion (MCAO) of mice were employed to mimic cerebral ischemia. APC can be simply achieved by transferring brain slices to acidic buffer bubbled with 20% CO2, or by mice inhaling 20% CO2. APC showed significant protective effects against cerebral ischemia, as reflected by tissue viability and brain infarct volume.

Acidic postconditioning protects against cerebral ischemia. Here we present two models to execute APC. They are achieved respectively by transferring corticostriatal slices to acidic buffer after oxygen-glucose deprivation in vitro and by inhaling 20% CO2 after middle cerebral artery occlusion in vivo.

Modelos experimentais para estudar a neuroproteção do pós-condicionamento ácido contra a isquemia cerebral

Stroke is one of the leading causes of mortality and disability worldwide, with limited therapeutic approaches. As an endogenous strategy for ...

Using Zebrafish Larvae to Study the Pathological Consequences of Hemorrhagic Stroke

Despite being the most severe subtype of stroke with high global mortality, there is no specific treatment for patients with intracerebral hemorrhage (ICH). Modelling ICH pre-clinically has proven difficult, and current rodent models poorly recapitulate the spontaneous nature of human ICH. Therefore, there is an urgent requirement for alternative pre-clinical methodologies for study of disease mechanisms in ICH and for potential drug discovery.
The use of zebrafish represents an increasingly popular approach for translational research, primarily due to a number of advantages they possess over mammalian models of disease, including prolific reproduction rates and larval transparency allowing for live imaging. Other groups have established that zebrafish larvae can exhibit spontaneous ICH following genetic or chemical disruption of cerebrovascular development. The aim of this methodology is to utilize such models to study the pathological consequences of brain hemorrhage, in the context of pre-clinical ICH research. By using live imaging and motility assays, brain damage, neuroinflammation and locomotor function following ICH can be assessed and quantified.
This study shows that key pathological consequences of brain hemorrhage in humans are conserved in zebrafish larvae highlighting the model organism as a valuable in vivo&#160;system for pre-clinical investigation of ICH. The aim of this methodology is to enable the pre-clinical stroke community to employ the zebrafish larval model as an alternative complementary model system to rodents.

Here we present a protocol to quantify brain injury, locomotor deficits and neuroinflammation following bleeding in the brain in zebrafish larvae, in the context of human intracerebral hemorrhage (ICH).

Usando larvas de zebrafish para estudar as conseqüências patológicas do curso hemorrágico

Despite being the most severe subtype of stroke with high global mortality, there is no specific treatment for patients with intracerebral hemorrhage ...

Using Neuron Spiking Activity to Trigger Closed-Loop Stimuli in Neurophysiological Experiments

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems are already found in clinical applications, and are important tools for basic brain research. A particularly interesting recent development is the integration of closed-loop approaches with optogenetics, such that specific patterns of neuronal activity can trigger optical stimulation of selected neuronal groups. However, setting up an electrophysiological system for closed-loop experiments can be difficult. Here, a ready-to-apply Matlab code is provided for triggering stimuli based on the activity of single or multiple neurons. This sample code can be easily modified based on individual needs. For instance, it shows how to trigger sound stimuli and how to change it to trigger an external device connected to a PC serial port. The presented protocol is designed to work with a popular neuronal recording system for animal studies (Neuralynx). The implementation of closed-loop stimulation is demonstrated in an awake rat.

This protocol demonstrates how to use an electrophysiological system for closed-loop stimulation triggered by neuronal activity patterns. Sample Matlab code that can be easily modified for different stimulation devices is also provided.

Usando a atividade de spiking do neurônio para provocar estímulos do Closed-Loop em experiências neurophysiological

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems ...

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy (SBEM) for the Study of Dendritic Spines

Three-dimensional electron microscopy (3D EM) gives a possibility to analyze morphological parameters of dendritic spines with nanoscale resolution. In addition, some features of dendritic spines, such as volume of the spine and post-synaptic density (PSD) (representing post-synaptic part of the synapse), presence of presynaptic terminal, and smooth endoplasmic reticulum or atypical form of PSD (e.g., multi-innervated spines), can be observed only with 3D EM. By employing serial block-face scanning electron microscopy (SBEM) it is possible to obtain 3D EM data easier and in a more reproducible manner than when performing traditional serial sectioning. Here we show how to prepare mouse hippocampal samples for SBEM analysis and how this protocol can be combined with immunofluorescence study of dendritic spines. Mild fixation perfusion allows us to perform immunofluorescence studies with light microscopy on one half of the brain, while the other half was prepared for SBEM. This approach reduces the number of animals to be used for the study.

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy SBEM for the Study of Dendritic Spines

Serial Block-Face Scanning Electron Microscopy (SBEM) is applied to image and analyze dendritic spines in the murine hippocampus.

Microscopia eletrônica de varredura de blocos de bloco serial (SBEM) para o estudo de espinhas dendríticas

Three-dimensional electron microscopy (3D EM) gives a possibility to analyze morphological parameters of dendritic spines with nanoscale resolution. In ...