Para a gravação multicanal, mova as matrizes de eletrodos torcendo o parafuso na parte móvel do sistema de microacionamento com um dia de antecedência. Segure a cabeça de um rato acordado com leveza e cuidado. Em seguida, ligue o centro do estágio da cabeça e um balão de hélio com uma rosca para compensar o peso do estágio da cabeça e do sistema de micro-acionamento.
Capture sinais brutos usando os eletrodos de gravação e sistemas multicanal por amostragem a 30 kilohertz no software de gravação. Em seguida, digitalize usando um conversor analógico digital dos sistemas multicanal. Extraia o potencial de campo local, ou sinais LFP, dos dados brutos por reamostragem a 10 kilohertz.
Em seguida, usando um filtro de entalhe, remova o ruído da linha de 50 hertz. Para classificação e análise de picos, no software de classificação de picos, clique em Arquivo, depois em Abrir e em arquivos nev para abrir os dados de pico amostrados a 30 quilohertz. Clique em Informações para selecionar o canal não classificado.
Em seguida, escolha Classificar, Alterar Método de Classificação e Usar K-Means. Pressione o botão Valley Seeking Sort e, em seguida, K-Means Sorting para obter as unidades classificadas. Em seguida, no software de análise de dados neurofisiológicos, abra o arquivo spike classificado clicando em Arquivo, Importar Dados e Arquivo BlackRock.
Para obter o autocorrelograma para a unidade selecionada, clique em Análise, depois em Autocorrelogramas e defina os parâmetros. Carregue os dados de pico classificados. Em seguida, clique em Análise e Histogramas de Intervalo Interspike para obter o histograma de intervalo interspike e, em seguida, defina os parâmetros desejados.
Clique em Análise e, em seguida, em Correlogramas cruzados para obter o crosscorrelograma entre dois eventos de unidade classificados. E, em seguida, defina os eventos e parâmetros de referência. Para análise LFP, clique em Arquivo, Importar Dados e Arquivo BlackRock, para abrir os dados de sinal contínuo amostrados a 10 kilohertz.
Em seguida, clicando em Análise e espectro para contínuo, analise o espectro de energia para o LFP a partir do canal selecionado. Em seguida, clique em Análise, depois em Coerência para Contínuo para analisar a coerência para dois LFPs dos lados esquerdo e direito do MC.Em seguida, clique em Análise, seguido de Correlação com Variáveis Contínuas para analisar a correlação entre dois LFPs dos lados esquerdo e direito do MC.Uma vez feito, clique em Resultados, depois em Resultados Numéricos para salvar a Densidade do Espectro de Potência, Coerência e Correlação com uma extensão de nome de arquivo xls. Para analisar as correlações entre o spike e o LFP, clique em File, depois em Import Data e BlackRock File para abrir os dados de sinal contínuo e os dados de pico.
Em seguida, clique em Análise e Análise de Coerência para analisar a coerência entre os picos e LFP do canal selecionado. Finalmente, clique em Resultados e, em seguida, em Resultados Numéricos para salvar os resultados da coerência do campo spike com uma extensão de nome de arquivo xls. A largura do vale e a duração da forma de onda das unidades no MC do camundongo mostraram que tanto a largura do vale quanto a duração da forma de onda dos neurônios piramidais putativos do MC em camundongos são maiores do que as dos interneurônios putativos.
O crosscorrelogram entre neurônios piramidais putativos e interneurônios indicou que o surgimento de neurônios piramidais putativos ocorre antes dos interneurônios putativos com uma janela de 18 milissegundos. Na análise LFP, os LFPs do CM esquerdo e direito em camundongos normais foram semelhantes no espectro de potência, sugerindo atividades sincronizadas entre o MC esquerdo e direito.Além disso, a coerência e a correlação entre o CM esquerdo e direito foram calculadas. A curva de coerência do campo de espícula no CM de um camundongo normal mostrou uma coerência gama baixa mais forte para os interneurônios putativos em comparação com os neurônios piramidais.
