Method Article
The identification of molecules and pathways controlling synaptic plasticity and memory is still a major challenge in neuroscience. Here, a workflow is described addressing the relative quantification of synaptic proteins supposedly involved in the molecular reorganization of synapses during learning and memory consolidation in an auditory learning paradigm.
The molecular synaptic mechanisms underlying auditory learning and memory remain largely unknown. Here, the workflow of a proteomic study on auditory discrimination learning in mice is described. In this learning paradigm, mice are trained in a shuttle box Go/NoGo-task to discriminate between rising and falling frequency-modulated tones in order to avoid a mild electric foot-shock. The protocol involves the enrichment of synaptosomes from four brain areas, namely the auditory cortex, frontal cortex, hippocampus, and striatum, at different stages of training. Synaptic protein expression patterns obtained from trained mice are compared to naïve controls using a proteomic approach. To achieve sufficient analytical depth, samples are fractionated in three different ways prior to mass spectrometry, namely 1D SDS-PAGE/in-gel digestion, in-solution digestion and phospho-peptide enrichment.
High-resolution proteomic analysis on a mass spectrometer and label-free quantification are used to examine synaptic protein profiles in phospho-peptide-depleted and phospho-peptide-enriched fractions of synaptosomal protein samples. A commercial software package is utilized to reveal proteins and phospho-peptides with significantly regulated relative synaptic abundance levels (trained/naïve controls). Common and differential regulation modes for the synaptic proteome in the investigated brain regions of mice after training were observed. Subsequently, meta-analyses utilizing several databases are employed to identify underlying cellular functions and biological pathways.
Обучение основано на формировании следов памяти и их текущий ремонт. Широко распространено мнение, что один основной механизм может представлять зависимым от активности образование новых и / или переустройства существующих синаптических контактов между нейронами. На молекулярном уровне, различные модификации белков, субклеточных relocalizations и изменения в обороте синаптических белков были описаны 1-4 (Лампрехт, 2004 # 8). Тем не менее, большинство исследований до сих пор сосредоточены на отдельных белков, а не на глобальном, но сложной синаптической композиции протеома. Данный подход позволяет непредвзято скрининг на синаптических изменений протеома в регионах мозга мыши после обучающего эксперимента. Он подходит для отображения времени точечные зависимые молекулярные снимки учебно-индуцированной реорганизации синаптической архитектуры. Описанный рабочий процесс требует особого совместную работу различных специалистов в области поведения животных, биохимии белков, масс-спектрометрии и bioinformatics.
Выбранная парадигма обучения, т.е. частотно-модулированный тон дискриминации (FMTD), является хорошо охарактеризованный слуховое дискриминация задача у грызунов 5. Изучение и формирование долговременной памяти в этом окне челночной Go / No-Go-задача включает в себя механизмы в зависимости от увеличения сигнализации корковой дофамина и синтеза белка. Соответственно, недавние исследования протеомические на песчанок и мышей показали допамином и обучения индуцированных пластических перестроек синаптических компонентов в корковых, но и в более базальных отделах головного мозга , которые , предположительно , взаимодействуют во время FMTD обучения и памяти 6-8. Это показывает, что формирование памяти включает в себя сложное взаимодействие различных областей мозга, и, таким образом, может быть по-разному регулируется в этих регионах на уровне протеома. Поэтому рассечение отдельных корковых и подкорковых областях мозга мыши входит в рабочий процесс.
Кроме того, надежный characterizatiна даже слабых изменений в синаптической белковой композиции требует обогащения пре- и постсинаптических отсеков , а не анализ гомогенатах или сырых мембранных фракций 9. Таким образом, подготовка синаптосомах с использованием объявленных установленными протоколами до начала анализа на протеомические описан с целью повышения уровня обнаружения и динамический диапазон для синапс-специфических белков 10,11.
Существенной предпосылкой для использования этикетки свободных масс-спектрометрии высокого разрешения для количественных целей является высокая степень сходства образцов белка. Как весьма незначительные изменения в синаптической белковой композиции, как ожидается, произойдет после обучения, подход этикетки свободных будет уместно сравнить соответствующие образцы белка, полученные из обученных и наивных мышей. В качестве альтернативы, состояние конкретных стратегий этикетке белков / пептидов с использованием стабильных изотопов (например , ТМТ, iTRAQ, ICPL и SILAC), а также на основе MS2 этикеток бесплатно кваntification (SWATH) полезны, но они являются более дорогостоящими, чем выбранный подход этикетки, свободной или нужны специальные аппаратные средства массовой спектрометрического.
Так как протеомические скрининги часто дают сложные наборы данных, биоинформатики обработка рекомендуется для соответствующей интерпретации данных. Дополнительные мета-анализы могут поддерживать лучшее понимание потенциальных молекулярных механизмов, лежащих в основе парадигмы, связанные с изменениями и идентификации вовлеченных ключевых клеточных процессов и сигнальных путей. Соответствующие методики также описаны ниже.
Все процедуры, в том числе субъектов животных были проведены в соответствии с нормами немецкого Федерального закона, соответствующих нормам ЕС и руководства NIH и были одобрены этическим комитетом Landesverwaltungsamt Sachsen / Ангальт (42502-2-1102 ИНФ).
1. Слуховые обучения
2. Получение Синаптосомы или в качестве альтернативы постсинаптической плотности (PSD) Фракция обогащенного
Примечание: Во время всех процедур, держать образцы и буферы при 0 - 4 ° C.Буферы содержат свеже разбавленный ингибитор протеазы коктейли, чтобы предотвратить протеолитический распад белков. Если белок фосфорилирования также изучен, ингибитор фосфатазы коктейли должны быть добавлены. Все г-значения, указанные приведены в качестве г (в среднем) в течение всего протокола.
3. Подготовка образцов для масс-спектрометрии
4. Анализ Протеом
<р> Примечание: Протеом анализ выполняется на гибридном двойного давления линейного захвата ионов / Orbitrap масс-спектрометр, снабженный ультра ВЭЖХ. ВЭЖХ состоит из охлаждаемого автоматического пробоотборника с петлей впрыска 20 мкл, двоичная загрузочный насос (диапазон мкл потока), бинарный насос наноповерхности потока, нагреватель колонки с двумя микро переключающих клапанов и дегазатора. Образцы предварительно подвергнуты улавливающего колонке (например , 100 мкм х 2 см) при скорости потока 7 мкл / мин с последующим разделением на колонке (например , 75 мкм х 25 см) при 250 Нл / мин. Выпускное отверстие разделительной колонны непосредственно соединен с покрытием Pico эмиттера наконечником, расположенным в интерфейсе нано-спрей на масс-спектрометре источника ионизации.5. Биоинформатика - Мета-анализ
ПРИМЕЧАНИЕ: Перед выполнением функционального аннотацию и анализ сети, списки белка должны быть предварительно обработаны. Во-первых объединить списки регулируемых белков и фосфо-пептидов для каждого участка мозга по отдельности. Затем удалите все дубликаты UniProt-идентификаторы для каждой фракции, чтобы не допустить неправильного толкования.
На рисунке 1 представлены полный рабочий процесс количественного синаптической протеома профилирования областей мозга мыши после слухового обучения дискриминации. Она начинается с подготовки животных в челночной коробке. В примере , показанном на рисунке 2, мыши стали проявлять значительную дискриминацию FM - тон в учебной сессии 4 - го, что указывает на эффективное обучение. Животных умерщвляли в выбранные моменты времени для области мозга рассечение. Требуемое обогащение синапсах может либо быть достигнуто за счет подготовки синаптосомах или , альтернативно , путем получения фракции РЧР обогащенным, как описано подробно на рисунке 3. Метод СДП обогащения был разработан для количеств низких тканей, например , 1 - 2 срезы гиппокампа из мозга крысы 12, 18. Она требует небольших труб, PTFE пестики фитингов для этих труб, и буровой привод лабораторный для питания пестик.
В силу особого белкового состава синаптосомах, настоятельно рекомендуется выполнить подготовку образца в двух разных, но дополняющих друг друга способами. Каркасы из СРЧС часто очень высокомолекулярных белков, происходящие в высокой стехиометрии. В-растворе дайджеста является лучшим способом, чтобы эффективно извлекать их, но может привести к оверсемплингом генерируемой смеси пептидов. В геле дайджеста выполнены из того же образца, параллельно могут исключить эти белки с высоким молекулярным весом и способствуют анализ белков со средней и низкой молекулярной массой. Для всестороннего анализа рекомендуются оба типа протеолитических гидролизатов.
Различные количества тканей областей мозга исследованных требуют корректировки применяемого материала для лучшего сравнения. В четырех исследованных областях мозга слуховой коры головного мозга, как правило, предельный фактили. Материал из всех других областей мозга должны тщательно регулироваться на количество слуховой коры после подготовки синаптосомах или PSD-обогащенных фракций (см 3.1.1.). Типичные веса свежеприготовленных областей мозга мышей, являются следующие: слуховая кора (AC): ~ 50 мг; Гиппокамп (HIP): ~ 90 мг; стриатуме (STR): ~ 120 мг и лобная кора головного мозга (ФК): ~ 100 мг.
Метод PSD-Обогащение описано в разделе 2.3 позволило идентифицировать около 1500 различных белков и около 250 различных фосфо-пептидов в области головного мозга на уровне одного животного (таблица 1). Протеомный анализ через 24 ч после первой тренировки показали , что 7,3% из идентифицированных белков и 5,8% из фосфо-пептидов показал достоверное (р <0,05) количественные изменения в их синаптической выражении по сравнению с контрольной группой (наивных таблица 1). Красноречивым тенденция вниз Регулации синаптических лесов может указывать на выраженной перестройкой синаптических архитектуры на ранних стадиях обучения FMTD. Подавляющее большинство регулируемых белков были изменены в мозговой области-специфическим образом, в то время как только 22% были признаны регулироваться в двух или более областях мозга. Шесть отобранных примеров приведены на рисунке 4.
Мета-анализ результатов комплексного АПИ предоставляет доказательства для конкретного участия / манипуляции следующих канонических путей: "клатрина-эндоцитоза Signaling", "аксонов Наведение Signaling", "Signaling кальция", "RhoA Signaling", "передача сигнала Notch "," Модернизации эпителиального слипчивых соединений "," Глутамат рецептор Signaling "," ГАМК рецептор Signaling "," Допамин рецептор Signaling "и" Synaptic долговременная потенциация ".
Один анализ обогащения выявили значительные сверхпредставленных биологические процессы в лобной коре , касающиеся транспорта белков, клеточную адгезию, фосфорилирование, эндоцитоз, везикул-опосредованной транспорт, развитие переднего и axonogenesis (рисунок 5). В биологических процессах, включая слуховую кору переноса ионов, перевод, мРНК транспорта, транспортирование белка и обучения были заметны. Анализ белковой фракции гиппокампа значительно обнаруживает обогащенные процессы, связанные с переносом ионов, клеточный цикл, перевод, фосфорилирование и развитие нервной системы. В стриатуме, перепредставлены были найдены биологические процессы, в том числе мРНК транспорта, везикул-опосредованной транспорта, axonogenesis, протеолиза, транспорт белков и эндоцитоза.
Рисунок 1: Систематический Workfloш методологического подхода. На этом рисунке схематически резюмирует рабочий процесс высокого разрешения количественного профилирования области мозга конкретного синаптической белковой композиции. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 2: Пример У мышей в тон FM дискриминации задач. Животные показывают возрастающую скорость просмотра (синяя кривая) и уменьшающейся частотой ложных срабатываний (черная кривая) в ходе учебно-тренировочных занятий. Значительная дискриминация происходит от четвертой сессии. Отрезки ошибок предоставляются как SEM. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы просмотреть LARGER версия этой фигуры.
Рисунок 3: Приготовление синаптосома и СДП-обогащенную фракцию. A: синаптосома подготовка. B: PSD-обогащенному фракцию. Обе цифры объясняют детальный рабочий процесс подготовки синаптосомах или в качестве альтернативы PSD-обогащенных фракций из тканей мозга. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 4: Отдельные результаты количественного Протеомные. Относительные синаптические содержаний отдельных белков сравниваются между мышами TRAINed на задаче FMTD (AV, п = 6) и наивные контрольных мышей (NV, N = 6) 24 ч после первой тренировки. Значения численности рассчитывали как медианы площадей пиков трех наиболее интенсивных пептидов белка. Белки с существенными изменениями численности (AV / NV, T-тест) отмечены в пределах участков: * р <0,05, ** р <0,01, *** р <0,005. Отрезки ошибок предоставляются как SD. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 5: Визуализация биологических путей для лобной коры по GeneCodis / Gephi. Только существенные условия Джин Онтология (ГО) базы данных (http://geneontology.org), связанной с "биологическим процессом" с минимальным количеством белка из трех показаны здесь. Узлы представляют собой термины GO, размер узла, ширина линии и количество соединений определенного узла изображают количество белков, которые разделяют этот термин GO с другими узлами. Благодаря методу "Force Атлас" из Gephi, родственные узлы тесно кластеризация вместе. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Мозг область | переменный ток | FC | HIP | 000 "лицо =" Calibri "размер =" 3 "> STR | Σ |
идентифицированные белки | 1435 | 1758 | 1572 | 1507 | 6272 |
регулируемые белки (р <0,05) | 59 | 130 | 162 | 108 | лицо = "Calibri" размер = "3"> 459 |
↑ А.В. / Н.В. | 8 | 4 | 76 | 35 | 123 |
↓ А.В. / Н.В. | 51 | 126 | 86 | 73 | 336 |
определены phosphomoti фс | 197 | 361 | 273 | 278 | 1109 |
регулируемые phosphomotifs (р <0,05) | 8 | 22 | 21 | 14 | 65 |
↑ А.В. / Н.В. | 4 | 00000 "лицо =" Calibri "размер =" 3 "> 17 | 5 | 9 | 35 |
↓ А.В. / Н.В. | 4 | 5 | 16 | 5 | 30 |
Таблица 1: Резюме в протеомных результата. В данной таблице представлены представительный эксперимент Протеомические обученных мышей (AV, п = 6) 24 ч после первой тренировки по сравнению с их наивных контроля (NV, п = 6).сумма 459 регулируемых белков включает в себя перекрывающиеся правила. 283 различных правил были определены как специфического мозга. Более подробно, 57 белки регулируются в двух областях мозга, 18 правил белка были обнаружены в трех областях мозга, и только 2 белки регулируются во всех четырех исследованных областях мозга.
допуски ошибок | |
масса предшественника (преобразование Фурье масс-спектрометрии) | 10 частей на миллион |
Фрагмент ионной масс (линейная ионная ловушка) | 0,6 Da |
Максимум пропущенных расколы на пептид | 3 |
Фиксированные модификации | |
для в-гель-переваренной образцов | Carbamidomethylation цистеина |
для комплексного решения переваривается образцы | Methylthiolatioн цистеина |
Переменные модификации | Окисление метионин |
Deamidations из аспарагин и / или глутамина | |
База данных | UniProt / Sprot |
систематика | мышь |
Статистические параметры идентификации-приемки | |
De Novo средней локальной доверия (ALC) | > 50% |
Пептид-вероятность ложного обнаружения (FDR, основанный на ЭСТа. Манок-фьюжн) | <1% |
Протеин значение (-10logP, на основе модифицированных Т-теста) | > 20 |
уникальные пептиды / белок | ≥ 1 |
Настройки Количественная: | |
Пептиды, используемые для количественной оценки, если: | |
Пептид значение (-10logP) | > 30 |
Идентификация пептида в | ≥ 50% образцов |
Качество сигнала Пептид | > 1 |
Пептид средняя площадь | > 1E5 |
Пептид толерантность время удерживания | <5 мин |
нормализация | от полного ионного тока (TIC) |
Таблица 2: Настройки для идентификации белка (этап 4.2.2).
Исследование представляет собой методологическую рабочий процесс, оптимизированный для точного количественного профилирования синаптических изменений экспрессии белка в процессе обучения и консолидации памяти в различных областях мозга мышей. Установка обеспечивает возможность изучать экспрессию белка на уровне одного животного, несмотря требуемого применения по крайней мере, трех технических повторах на образец для масс-спектрометрического анализа.
Методика учитывает конкретный белковый состав пре- и postsynapse, состоящей из высокомолекулярных белков подмостей, но и важным медиатором белков, несущих средний или низкий молекулярные массы. Сводки в-раствор синаптосомальных препаратов приводит к эффективной генерации и, следовательно, более-представление каркасных производных пептидов. Это, в свою очередь, может подавлять анализ меньших или более низких обильных белков. Предлагаемый препарат SDS-PAGE фракций отАликвоту каждого образца в сочетании с процедурой переваривания в геле параллельно облегчает анализ средних и низкое содержание белков и представляет собой очень рекомендуется дополнительный метод. После раздельной обработки масс - спектрометрических всех фракций , полученных из образца (например , в-растворе переваривают, в-гель переваривать, комбинированные фосфо-обогащенные фракции) соответствующие наборы данных MS / MS могут быть объединены и далее рассчитано для идентификации белков и количественной оценки по пикам программное обеспечение или альтернативные популярные пакеты программного обеспечения.
В качестве альтернативы, индивидуальное применение в геле-сбраживания полученных фракций образца (отдельно обработанных гель-областей образца полосу) и фракции , генерируется из расщепленной пробы в-растворе (например , с помощью ионообменной хроматографии) с масс - спектрометрии может повысить аналитическая глубина. Тем не менее, этот расширенный рабочий процесс значительно увеличивает необходимое время для LS-MS сбора данных / MS. Для Generatioп детальной молекулярной последовательности белка синаптических перестроек в процессе обучения и формирования памяти заданный временной ход протеомического профилирования требуется. На этот раз курс может начаться сразу после или даже во время первой тренировочной сессии и охватывает мелкоячеистая временные рамки, пока производительность животных не достигли асимптотического уровня кривой обучения после прибл. 8 - 10 дней обучения (см рисунок 2 для деталей).
Анализ фосфорилирования изменений синаптических белков требует особого внимания на выбранные временные рамки во время обучения FMTD. С одной стороны сигнальных каскадов, начавших синаптических перестроек белок, известный быть вызвано белка фосфорилирований и dephosphorylations, как ожидается, на самых ранних этапах обучения животных. С другой стороны, существуют длительные модификации нескольких фосфорилированных синаптических белков, известных, которые регулируют возможность соединения и сборки в пределах сynaptic архитектуры 19, 20. Эти посттрансляционные модификации, как ожидается, даже в более поздние моменты времени консолидации памяти.
Сложные наборы данных, генерируемые этим протеомического процесса требуют биоинформационного обработки для идентификации участвующих молекулярных путей и ключевых молекул. Мета-анализ показывает значительные сверхпредставленных пути, которые играют роль в процессе обучения и памяти процессов.
The authors have nothing to disclose.
We wish to thank Yvonne Ducho and Kathrin Pohlmann for excellent technical assistance. This work was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (SFB 779) and by the State Saxony-Anhalt / European Regional Development Fund (ERDF) via the Center for Behavioral Brain Sciences (CBBS).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3 M Empore Solid Phase Extraction- Filter | 3M Bioanalytical Technologies | 4245SD | 7 mm/3 ml |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164564 | 100 µm x 2 cm, C18 |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164569 | 75 µm x 25 cm, C18 |
Acetic acid | Carl Roth GmbH | 3738.1 | |
Acetonitrile (ACN) | Carl Roth GmbH | AE70.2 | |
Acrylamide (30%) | AppliChem | A0951 | |
Ammonium hydrogen carbonate | Fluka | 9830 | |
Ammonium hydroxide | Fluka | 44273 | |
Ammonium persulfate (APS) | AppliChem | A2941 | |
Biofuge pico | Heraeus GmbH | 75003280 | |
Blue R-250 | SERVA Electrophoresis GmbH | 17525 | |
Bromophenol Blue | Pharmacia Biotech | 17132901 | |
C57BL/6J mice | Charles River | ||
Cantharidin | Carl Roth GmbH | 3322.1 | |
Centrifuge tubes for MLS-50 | Beckman Coulter | 344057 | |
Centrifuge tubes for TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343776 | |
Dithiothreitol (DTT) | AppliChem | A1101 | |
Eppendorf 5417R centrifuge | VWR | 22636138 | |
Eppendorf A-8-11 rotor | VWR | 5407000317 | |
Formic acid | Fluka | 14265 | |
GeneCodis | http://genecodis.cnb.csic.es/ | ||
Gephi | https://gephi.org/ | ||
Glycerol | AppliChem | A1123 | |
Glycine | AppliChem | A1067 | |
HALT Phosphatase Inhibitor Cocktail | Pierce /Thermo Scientific | 78420 | |
HEPES Buffer solution | PAA Laboratories GmbH | S11-001 | |
Homogenization vessel 2 ml | Sartorius AG | 854 2252 | |
Hydrochloric acid | Sigma-Aldrich | H1758 | |
Imidazole | Sigma-Aldrich | I2399 | |
Ingenuity Pathway Analysis | Qiagen | ||
Iodoacetamide (IAA) | Sigma-Aldrich | I1149 | |
Laboratory drilling drive K-ControlTLC 4957 | Kaltenbach & Vogt GmbH | 182997 | |
LTQ Tune Plus 2.7.0.1112 SP2 | Thermo Scientific | ||
LTQ Orbitrap Velos Pro | Thermo Scientific | ||
Macs-mix tube rotator | Miltenyi Biotech | 130-090-753 | |
Magic Scan 4.71 | UMAX | ||
Methanol | Carl Roth GmbH | AE71.2 | |
MLS-50 rotor | Beckman Coulter | 367280 | |
Optima MAX Ultracentrifuge | Beckman Coulter | 364300 | |
PageRuler Prestained Protein Ladder | Thermo Scientific | 26616 | |
PEAKS 7.5 | Bioinformatic Solutions | ||
Phosphatase Inhibitor Cocktail 3 | Sigma-Aldrich | P0044 | |
PhosphoRS 3.1 | IMP/IMBA/GMI | ||
PhosSTOP | Roche | 4906845001 | |
Plunger/pestle made of PTFE | Sartorius AG | 854 2651 | |
PotterS homogenizer | Sartorius AG | 853 3024 | |
Protease Inhibitor complete mini | Roche | 4693159001 | |
Quantity One 4.5.1 | BioRad | ||
RapiGest | Waters | 186002122 | |
Shuttle box | Coulbourne Instruments | ||
Sodium dodecylsulfate (SDS) | AppliChem | A1112 | |
Sodium molybdate | Carl Roth GmbH | 274.2 | |
Sodium tartrate dihydrate | Sigma-Aldrich | 228729 | |
SONOREX RK 156 Ultrasonic Bath | BANDELIN electronic GmbH & Co. KG | 305 | |
Soundproof chamber | Industrial Acoustics Company | ||
Sucrose | Carl Roth GmbH | 4621.2 | |
Tetramethyl ethylene -1,2-diamine (TEMED) | Sigma-Aldrich | T9281 | |
Thermomixer basic | CallMedia | 111000 | |
Titansphere TiO 5µm | GL Sciences Inc. Japan | 502075000 | |
TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343840 | |
Trifluoro acetic acid (TFA) | Sigma-Aldrich | T6508 | |
Tris ( hydroxymethyl) aminomethane (TRIS) | AppliChem | A1086 | |
Triton X-100 | Sigma-Aldrich | T8532 | |
Trypsin Gold | Promega | V5280 | |
Ultimate 3000 Ultra HPLC | Dionex/Thermo Scientific | ||
Ultracentrifuge tube | Beckman Coulter | 343776 | |
Unijet II Refrigerated Aspirator | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
UNIVAPO 100 H Concentrator Centrifuge | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
Urea | AppliChem | A1049 | |
Water (high quality purifed) | Resistivity: > 18.2 MΩ*cm at 25 °C Pyrogens: < 0.02 EU/ml TOC: < 10 ppb | ||
Xcalibur 3.0.63 | Thermo Scientific | ||
ZipTipC18 Pipette Tips | MILLIPORE | ZTC18S960 |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены