K. Peterson, ABD Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarları ve finansman Biyomühendislik Anabilim Dalı Doktora öğrencilikle tarafından desteklenmiştir. N. Ejaz, ABD Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuvarları Yüksek Eğitim Komisyonu, Pakistan ve finansman Doktora öğrencilikle tarafından desteklenen oldu.

1. Hazırlık Fly <ol><li> Deneyler kurulmasında ilk adım sinek hazırlanıyor, böylece herhangi bir istemsiz hareket nöronal kayıtları ve sineğin baş görsel uyarı cihazları ile doğru yönde olduğunu istikrarı bozarsa. Sinek hazırlanması başlamak için, buz üzerinde serin ve daha sonra kanatları basılı köreldiğini kokteyl çubukları kullanmak, bir mikroskop lamı üzerine çift taraflı bant bir parça sinek geri düzeltmek. </li><li> Sonra, slayt kanat takmak için ve aynı zamanda arıların uçuş motor eylemi engellemek için balmumu uygulamak için bir elektro-dağlama iğne kullanın. Bu adım, işlem sırasında sinek ısıtmıyor, böylece hızlı ve doğru işlem gerektirir. </li><li> Şimdi, forseps ile mikroskop altında tutun ve her bacak vücudun en yakın eklemlerde kesilmiş bir çift, küçük bir makas kullanın. Burnumun için bu işlemi tekrarlayın. Sinek kurumasını önlemek için, delikler balmumu ile kapatılmış olmalıdır. </li><li> Sonra, kanatlarının biri kesilmiş ve sonra yan sinek açmak. Halteres kapsayan calyptra terk ederken, kalan herhangi bir kanat parçalarını çıkartın ve delik balmumu ile mühür. Diğer kanat için bu yordamı yineleyin. </li><li> Tanımlanmış bir şekilde bir hedef nöron teşvik etmek, sinek kafası bilgisayar monitörleri ile uyumlu hale getirilmesi. Bunu yapmak için, bir ucunda sinek boyun koyulacak bir çentik kesilmiş, sinek vücudunun bir uzantısı için geniş bir alana sahip özelleştirilmiş bir tutucu gerekir. </li><li> Yapıştırma sırasında yerde karın aşağı doğru bastırarak, çentik, boyun sahibinin üzerine sinek yerleştirin. Şimdi bir stand sinek sahibi mikroskop ile sineğin başının ön böylece yerleştirin. </li><li> Kırmızı ışık ile anında görüntüleme, optik bir fenomen denilen sözde öğrenci her göz görülebilir. Pseudo-öğrenci uyaran (Franceschini&#39;yi 1975) ile sinek kafasını hizalamak için kullanılabilecek bir referans çerçevesi sağlar. Sözde öğrenci, aşağıda görüntü eklemek gösterildiği gibi belli bir şekli, varsayar, o sineğin başının yönünü mükemmel tanımlanır. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig0.jpg" alt="pseudo-öğrenci" /> </li><li> Sineğin başının doğru yönlendirmek için bir micromanipulator kullanın ve sonra tutkal sahibine mum kullanmak. </li><li> Ardından, düz aşağı toraks basın ve sahibine mum. Bu elektrotlar sinek beyin içine girilebilir ve böylece arka baş kapsül açılmasına olanak tanır. </li><li> Sağ baş kapsül manikür bir pencere dikkatle kesmek için bir mikro neşter veya ince bir enjeksiyon iğnesi kullanın. Manikür altındaki sinir doku sağ kesim için dikkatli olun. Manikür parçası çıkarıldıktan sonra, Ringer solüsyonu birkaç damla ekleyin. </li><li> Lobula plaka herhangi bir kayan kapağı olabilir kıllar, yağ birikintileri ya da kas dokusu çıkarmak için forseps kullanın. Lobula plaka gümüşi trakea arka yüzeyini kaplayan karakteristik bir dallanma deseni tarafından tespit edilebilir. </li><li> Manikür bir referans elektrot konumlandırma için sol arka baş kapsül içine küçük bir delik kesin. Sinek hazırlanan kayıt elektrot pozisyonu nasıl görmenizi sağlar. </li></ol> 2. Kayıt Elektrot Konumlandırma <ol><li> Sinek hazırlanan, H1 nöron gelen sinyalleri bulma ve kayıt için devam edelim. Kayıt elektrodu H1 nöron yakın yerleştirilmesi gerekir. H1 nöron esas olarak açık alanda (Krapp ve ark 2001) sunulan yatay back-to-ön hareket yanıt verir. </li><li> Kayıt elektrot yerleştirmek için, görsel bir işareti olarak trakea kullanın. Başlangıçta, en üst trakea arasında elektrot yerleştirin. </li><li> Akustik sinyal içine kaydedilen elektriksel potansiyelleri dönüştürmek için bir ses yükseltici kullanmak için yardımcı olur. Her birey başak karakteristik bir klik sesi dönüştü. Yakın elektrot ayrı bir nöron alır, net bir klik sesi olur. </li><li> H1 nöron hareketi tercih yoluyla belirlemek için, yatay yönde hareket uyarır. Yerde kayıt elektrot ile görsel uyarı ve kayıtlar üzerinde hareket sağlar. </li></ol> 3. Görsel Uyarım ve Kayıtlar <ol><li> Kapalı döngü deneyler turn-table hareketi için robot telafi H1 nöron sonuçları, stimülasyon gibi kurulum Başlamak için, iki CRT bilgisayar monitörlerinin önünde bir sinek yerleştirin. Anında görme sistemi, insan daha 10 kat daha hızlı olduğundan, monitörler, saniyede 200 kare görüntülemeniz gerekir. Monitörler ve diğer elektrikli aletlerin elektromanyetik ölçülen nöronal sinyal dış gürültüyü en aza indirmek için ekranlı olmalıdır. </li><li> Sinek yönüne göre 45 derece + / - monitörlerin merkezleri yerleştirin. Sineğin göz ekvator görüldüğü gibi, her monitör yatay + / -25 derecelik bir açı subtends ve +Dikey düzlemde / -19 derece. </li><li> Bilgisayar monitörleri Senkronize giriş deneme için modifiye edilmiş, küçük bir, iki tekerlekli ASURO robot üzerine monte iki video kameralar tarafından sağlanmaktadır. </li><li> Duvarları dikey olarak yönlendirilmiş, siyah ve beyaz çizgili bir desen ile kaplı silindirik bir alan içinde bir dönüş masa robot yerleştirin. Yatay düzlemde turn-table çevirerek, robot hareketleri özgürlük sadece bir derece sınırlıdır. </li><li> Başlangıçta turn-table ve robot hem de dinlenme sırasında. Turn-table hareket etmeye başladığı zaman, onun dönüşü aynı yönde, robot taşır ve video kameralar ve robot arena çizgili desen arasındaki göreceli hareket kaydetmek. </li><li> Robot üzerindeki pille çalışan video kameralar, bir oryantasyon + / - 45 dereceye monte edilmiştir. Onlar sinek önünde bilgisayar monitörleri kare hızına uydurmak için saniyede 200 görüntü yakalamak. </li><li> Bilgisayar monitörleri, 640 x 480 (gri ölçek) çözünürlükte, saniyede 200 kare hızında sunulan görüntüleri oturum açın. </li><li> Sinek çizgili desen hareketlerini izliyor, kayıt bant geçti Dijital Toplama kurulu ile en az 10 kHz örnekleme oranı kullanılarak (örneğin, 300 ile 2 kHz) elektrik sinyallerini filtre. </li><li> Bir eşik uygulanan bant-geçti arka plan aktivitesi ani ayrı filtre elektrik sinyalleri. Nedensel, yarı-Gauss filtresi H1 hücre için düzgün bir spike aktivitesini tahmin elde etmek için ani convolved. </li><li> Beyin makine arayüzü döngü kapatmak için, bir kontrol algoritması, sürüş robot tekerlekleri iki DC motorları kontrol etmek için bir Bluetooth arabirimi üzerinden geri beslenen bir robot hızı H1 hücre başak oranı dönüştürmek için kullanılır. </li><li> Saf sinüs dalgaları teslimi masa için hız profilleri olarak tercih edilmektedir. Sinüs dalgaları turn-table sadece kendi tercih ettiği yönünde H1 nöron uyarır yönünde döner bir DC-ofset var. Turn-table hareketi için robot telafi H1 nöron sonuçları uyarılması. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig1.jpg" alt="Şekil 1" /> Şekil 1: Kapalı döngü kurulum. Kurulumu, sol H1 hücre spike aktivitesi döner bir destek üzerine monte edilmiş bir robot hareketini kontrol etmek için kullanılır. Görsel görüntü hareket robot ve turn-table arasındaki göreceli hareket sonucu olarak üretilen, yüksek hızlı kameralar ile yakalanan ve sinek önünde iki CRT monitörlerde görüntülenir. H1 sol hemisfer spike aktivitesi o robot için bir tazminat hızını hesaplamak için bir kontrol kanunu kullanan gerçek zamanlı başak oranı tahmin etmek için kullanılır. Robot karşı rotasyon, kapalı-döngü kontrol sırasında sinek tarafından gözlemlenen görsel görüntü hareket dengeler. </li></ol> 4. Temsilcisi Sonuç ve Sonuçlar <ol><li> Doğru olarak kurulduğunda, görsel istikrar robotun karşı döndürme, bilgisayar monitörleri çok az veya hiç desen hareketinin, turn-table dönme eşleştiğinde elde edilir. Sistemin genel performansı döngü kapatmak için kullanılan kontrol algoritması bağlıdır. </li><li> Biz testi ilk algoritma güncellenen robot hız robot, ωr ​​ve turn-table, ωp arasındaki açısal hızları arasındaki fark ile orantılı bir oransal denetleyici (Şekil 2). Statik kazancı, Kp ve turn-table sinyal, ωp için giriş frekansları için farklı değerler kontrolörün performansını test etmek için tercih edilir. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig2.jpg" alt="Şekil 2" /> Şekil 2: Orantılı denetleyici. (A), tercih edilen yönde robot ve turn-table arasındaki Bağıl hareket başak oranı vermek için H1 hücresi uyarır, F. Bu başak oranı bir hız hatası, E haline dönüştürülür ve oransal denetleyici tahmin etmek için kullanılır. güncellenmiş robot hız, vr (t +1). Başak oranı, F, daha az veya daha fazla spontan başak oranı, Fspont olup olmadığına göre, hız hatası, E dönüştürülür. Hata dönüşüm hızı başak oranı spike oranı eşik doğrusal olmayan hesap kosinüs (aralığı [π, 0]) üzerinden F projelendirme yapılır. Turn-table minimum ve maksimum açısal hızları 70 ve 150 sabitler robot, 8-bit giriş hızı maç için kullanılır. (B) oransal denetleyici kullanarak kapalı döngü sistemi gösteren blok diyagramı. Sisteme giriş sinosuidal turn-table açısal hız modülasyon, ωp (t) ve ilgili robot yanıt ωr (t +1) kaydedilir. </li><li> Ω p ve ω r için örnek izleri K p = 1 için burada gösterilen ve bir giriş frekansı 0,6 ω p Hz (bkz. Şekil 3). Robot (yeşil) bir gecikme ile (mavi), turn-table aşağıdakive pik daha küçük bir genlik. H1 hücre uyarır desen hareket yatay bileşeni (kırmızı) aşağıda gösterilmiştir. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig3.jpg" alt="Şekil 3" /> Şekil 3: Kapalı döngü yanıtları. (A) Açısal giriş frekansı = 0.6 Hz turn-table hızları (mavi), ωp ve robot (yeşil), ωr,. (B) Yatay optik akış kaydedilen görüntülerin (kırmızı) hesaplanan gibi gösterilir. Piramidal Lucas Kanade yöntemi (3 piramit düzeyleri), ardışık görüntü kareleri arasında optik akış alanını hesaplamak için kullanılır. Yatay açısal hız yatay birim vektör i. üzerine akış alanlarda bireysel vektörlerin projeksiyonları toplanmasıyla hesaplanır H1 hücresi inhibe yatay önden arkaya hareket ND (null yönünde) olarak adlandırılır H1 hücresi heyecanlandıran Yatay arka-ön hareket PD (tercih edilen yön) olarak adlandırılır. </li><li> Giriş frekansları, turn-table sinyali ωp, 0,03-3 Hz ve ilgili robot sinyali ωr arasında seçilir kaydedilir. Her iki sinyal frekans alanı haline dönüştürülmüştür hızlı Fourier dönüşümü (bkz. Şekil 4) ve genlik ve faz değerleri giriş frekansı hesaplanır. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig4.jpg" alt="Şekil 4" /> Şekil 4: Frekans tepkisi turn-table, ωp ve robot ωr, Açısal hız sinyalleri, genlik ve faz bileşenleri giriş frekansı hesaplamak için hızlı Fourier dönüşümü (FFT) yöntemi kullanarak frekans alanı dönüşür . FFT Faz bileşenleri şekilde gösterildiği değildir. </li><li> K p = 1 gösterir, test edilen giriş frekansları üzerinden sistemin yanıtı (şekle bakınız 5-a) ile oransal denetleyici büyüklükte arsa Bode . Denetleyicisi performans genellikle artan frekansları ile azalır. 1 Hz hafif bir artış kazancı nedeniyle, dinamik aralık (çıkış), özellikle arka-ön hareket yatay kapakları sadece bir H1-hücre kullanarak robot sinyal salınımlar sonucu olarak. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig5.jpg" alt="Şekil 5" /> Şekil 5: Orantılı denetleyici performansını. Oransal denetleyicinin (8 sinekleri üzerinde ortalama), statik kazancı Kp = 1.0 büyüklük ve faz Bode çizimleri (a) büyüklükte arsa kabaca bir alçak geçiren filtre özelliği şu bir işaret. 1 Hz hafif bir artış kazancı nedeniyle, dinamik (çıkış) ağırlıklı olarak ön hareket yatay kapakları sadece bir H1-hücre kullanarak robot sinyali ωr, salınımlar sonucu olarak. Robot sinyal, ωr salınım sayısı, bu frekanslarda hafif bir artış elde etmek için önde gelen artan girdi frekansları ile azalır. (B) faz arsa giriş frekanslar için daha az 180 ° ≤ 3 Hz&#39;de 1 Hz ve yaklaşımlar istikrarsızlık. Bode Belirli bir giriş frekansı ötesinde, kontrolör, istikrarsız bir robotun kinematik nedeniyle hale gelir. Bu istikrarsızlığın sadece sinek görme sistemi (Warzecha ve ark 1999), bilinen en iyi yanıt aralığının dışında oluşur. </li><li> Bode faz arsa (5-b şekle bakınız) bir denetleyici faz giriş frekanslar için &lt;0.6 Hz Π daha az lag gösterir. Denetleyicisi frekanslar için kararlı olduğunu göstermektedir &lt;0.6 Hz ve kararsız giriş frekanslar için ≥ 1 Hz. </li><li> K p değeri bir zaman aralığı üzerinden hesaplanan pik başak oranı, F maks, her 50 ms güncellenir uyarlanabilir bir kontrol (kırmızı), (mavi) ile statik bir Kp oransal denetleyicinin performansı ile karşılaştırıldı [t-500ms - t] (bkz. Şekil 6). Büyük entegrasyon zaman penceresi bir sonucu olarak, oransal kontrol, test edilen parametre aralığı için uyarlanabilir bir kontrol daha iyi yapar (bkz. şekil 7-a). 500 ms ilk defa entegrasyon pencere bizim kullandığımız robot platformu ile ilgili teknik nedenlerden dolayı seçildi. Adaptif kontrol oransal denetleyicinin (bkz. şekil 7-b) benzer bir faz özelliği vardı. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig6.jpg" alt="Şekil 6" /> Şekil 6: Adaptif denetleyici kazanç. Uyarlamalı denetleyici kapalı döngü kontrol sırasında sürekli kazanç tahminleri ise oransal kontrolör, statik bir kazanç, Kp kullanır. Dinamik kazanç, Kp, t-500ms ≤ τ ≤ t aralığı içinde, maksimum başak oranı, Fmax ters orantılıdır. Şekil Fmax zamanla tahmin edilmektedir üç örneği gösterir. Fmax tahmini değerlere dayanarak, Kp zaman penceresi 3 (turuncu) sırasında, zaman penceresi 2 (yeşil) ve en düşük içinde en yüksektir. <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig7.jpg" alt="Şekil 7" /> Şekil 7: Oransal vs uyarlamalı denetleyici. (Kp = 1), oransal ve uyarlanabilir bir kontrol için genlik ve faz Bode çizimleri(A) Kp değeri her 50ms uyarlamalı denetleyici güncellemeleri son 500ms üzerinden tepe başak oranı tahmini Fmax dayanmaktadır. Oransal denetleyici kazanç arsa (mavi), tüm giriş frekansları daha iyi performans olduğunu belirten adaptif denetleyici (kırmızı) göre daha yüksektir. (B) her iki denetleyici, f = 0.3 Hz&#39;de anlamlı bir fark ile benzer için faz Bode çizimleri. Her iki kontrolör 3 Hz istikrarsızlık yaklaşım. Kazanç ve faz değerleri önemli ölçüde farklı bir asterix (Wilcoxon rank sum yöntemi, p = 0.05) ile gösterilir. </li><li> Pikap çevresinde ızgara deseni çıkarıldı ve laboratuar ortamında, natüralist görsel giriş sinek H1-hücre bir yaklaşım olarak kullanıldı. Ortalama büyüklüğü arsa Bode (şekle bakın 8-a), natüralist görsel giriş (mavi) muhtemelen ızgara görsel girişi (kırmızı) ile olandan biraz daha yüksek kazançlar sağladı çünkü natüralist görsel imgeler uzaysal frekansları daha geniş sömürüldü. Izgara vs natüralist görsel girişleri için Bode faz arsa özellikleri benzerdi (Şekil 8-b). <img src="/files/ftp_upload/1677/1677fig8.jpg" alt="Şekil 8" /> Şekil 8: Stripped desen vs laboratuar ortamında. Kapalı döngü altında elimden desen (kırmızı) vs laboratuar ortamında (mavi) görsel imgelerle birlikte sunulduğunda oransal denetleyicinin araziler için genlik ve faz Bode (a) laboratuar ortamında görüntülerin kullanıldığı zaman büyüklüğü arsa zaman elimden desen daha marjinal yüksek Bode gibi uyaran altında iyi bir performans gösteren (f = 0.1 Hz hariç) kullanılır. (B) hem de görsel koşullar altında faz arsa 3 Hz&#39;de yaklaşan istikrarsızlık, aynı deseni takip Bode. Kazanç ve faz değerleri önemli ölçüde farklı bir asterix (Wilcoxon rank sum yöntemi, p = 0.05) ile gösterilir. </li></ol>

<ol>
	<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 diseksiyonu verme dikkatle yapılmalıdır ihtiyacı emin biz doğru yönlendirmek, bilgisayar monitörleri saygı ile sinek. </li><li> Sonra güvenilir bir robotu kontrol etmek için kullanılabilir gürültü oranı için iyi bir sinyal almak için tüm diğer nöronlardan gelen ani H1 nöron ani ayırmak. </li><li> Deney sırasında kuruma herhangi bir nöral doku önlemek için alınmalıdır. </li><li> Kameralar bir Ethernet kablosu kullanarak bilgisayarlara bağlanır. Robot dönme etkileyecek deney sırasında aşırı yara böylece alınmalıdır. </li><li> Şu anda sadece tek bir yönde yaw dönme bir istikrar görevi kurulum başak etkinliği bir H1 kullanıyor. Biz hem sol hem sağ H1 yaw dönüş her iki yönde de istikrar kontrol algoritmaları çalışma böylece gelen sinyalleri almak için ikinci bir elektrot ekleyebilirsiniz. </li><li> Biz dikey olarak yönlendirilmiş siyah ve beyaz çizgili içeren arenada kaldırmak ve sinek için görsel uyarıcı olarak laboratuar ortamında kullanabilirsiniz. Bu bize natüralist görüntüleri ile kapalı döngü performansı çalışma sağlayacaktır. </li><li> Robot teslimi tablodan kaldırılır ve kapalı döngü kontrol ederken laboratuar ortamında dolaşmak için izin verilebilir. Bu bize çarpışma kaçınma dahil kontrol algoritmaları araştırmak için izin verecektir. </li><li> Telleri, kameralar bilgisayarlara bağlanması, bize tamamen dizginlenmemiş robot kurulum vererek, kablosuz iletim sistemi uygulayarak kaldırılabilir. </li><li> Farklı kontrol algoritmaları performans ölçütleri farklı stratejileri durağan olmayan ve değişken nöronal sinyalleri ile başa çıkmak için nasıl bir anlayış verir. Bu bilgi daha sonra farklı klinik ve klinik olmayan bir beyin-makina arayüzü uygulanabilir. </li><li> Bu deney düzeneği hayvanlar davranıyor nöronal sinyalleri kayıt yönelik ilk adımdır. Amacımız robot sinek ve kapalı-döngü kontrol nöral aktivitenin kullanmak. Böyle bir kurulum, robotun hareket sonucunda multisensory stimülasyon alır sinek sinirsel aktivite kayıt mümkün olacaktır. </li><li> Sadece tek bir hücre sinyalleri kaydedin. Size gereken yapılandırma, en uygun hücre H1-hücre olacaktır. Benzer açık alanları ile diğer nöronlar, örneğin H2, H1 nöronun yanıtları Yalıtımlı nöronal kayıtları için iyi bir sinyal gürültü oranı korumak için önemlidir. H1 ve H2 nöronlar yanıtları H2 karakteristik düşük spontan ve H1 nöron daha spike oranı ortalama belirterek ayrımcılık olabilir. Nöronlar da kendi morfolojisi (Krapp ve ark 2001) temelinde ayrımcılık olabilir. </li><li> Sistemimiz bize bir görüntü sabitleme görev uçan robot arayüzü ile elde edilen kapalı döngü kazancı karşılaştırmanızı sağlar ve sinekler (Bender ve Dickinson 2006, Warzecha ark önceki deneylerde gözlenen kapalı döngü optomotor kazançlar ile performansını karşılaştırmak için 1996, Heisenberg ve Wolf, 1990). Ayrıca, bize kapalı döngü koşulları altında (Chiappe ve arkadaşları 2010, Maimon ve ark 2010, Longden &amp; Krapp 2009, Longden &amp; Krapp 2010) görsel bilgi işlem duruma bağlı değişiklikleri araştırmak amacıyla sağlar. </li></ol>

<ol><li> 1) Yüksek Hızlı CRT görüntüler (LG STUDIOWORKS 221U) </li><li> Yüksek Hız Kameraları (Prosilica, GC640) </li><li> Robot Platformu (özel modifikasyonlar ile ASURO) </li><li> Seri Bluetooth Modem (BlueSMiRF) </li><li> Micro Step Drive (Uygulamalı Hareket Sistemleri, ST5-SI) </li><li> Step Motor (Sanyo Denki, 103H6704-0140) </li><li> Tungsten elektrotlar (fh-co.com - Ürün kodu - UEW SHG GD 3P1M) </li><li> Ekstrasellüler Amplifikatör (NPI EXT 10-2F) </li><li> Motorlu Mikromanipülatör (Scientifica, PS-700-Z) </li><li> Stereo Mikroskobu (Leica MZ95) </li></ol>

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

Nöronal sinyallerin durağan olmayan doğa ve değişkenliği, beyin-makine arayüzü temel bir sorundur. Biz, bir kapalı devre görüntü sabitleme görev uygulanan farklı kontrol yasaları sağlamlığını değerlendirmek için bir beyin-makine arayüzü geliştirmiştir. Yararlanan iyi karakterize visuomotor yolağı iki tekerlekli bir robot yaw rotasyon kontrol etmek için tanımlanmış bir hareket duyarlı nöron, H1 elektriksel aktivite kayıt uçmak. Robot 2 CRT bilgisayar monitörlerinin önünde yerleştirilen bir sinek görsel hareket girdi sağlayan 2 yüksek hızlı video kameralar ile donatılmıştır. H1 nöron aktivitesini robot dönme yönü ve bağıl hız gösterir. Nöral aktivite süzülür ve oransal ve adaptif / oransal kontrol ile robot direksiyon sistemi tekrar beslenir. Amacımız, çeşitli kontrol yasaları da diğer beyin makine arabirimleri daha geniş bir uygulama için kapalı döngü koşulları altında performansını test ve optimize etmek için.

Watch this Scientific Journal Video about An Experimental Platform to Study the Closed-loop Performance of Brain-machine Interfaces at JoVE.com

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

Biz nöronal kontrolü genel prensiplerini araştırmak için bir kapalı döngü fly-makine arayüzü kullanır.

Beyin-makine Arayüzler Kapalı döngü Performans Çalışması için Deneysel Bir Platform

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 Görüntüleme.  Imperial College London. Biz nöronal kontrolü genel prensiplerini araştırmak için bir kapalı döngü fly-makine arayüzü kullanır.

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

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.

Retina Ganglion Hücre Survival Eğitim Bir Optik Sinir Crush Yaralanma murin Modeli

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

Nörobilim

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.

Serebellar Granül Nöronlar Genetik Manipülasyon<em&gt; In Vitro</em&gt; Ve<em&gt; In Vivo</em&gt; Nöronal morfoloji ve Göç Eğitim için

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.

Gerçek zamanlı Elektrofizyoloji: Probe Nöronal Dynamics ve Ötesi Kapalı çevrim Protokolleri Kullanma

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.

Kapalı döngü Nöro-robotik Deneyler Nöronal Ağları Hesaplamalı Properties Test

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.

Recording Hücre içi Gerilim Yanıtları için Elektrofizyolojik Yöntem<em&gt; Drosophila</em&gt; Işık Uyaranların için Fotoreseptörler ve internöronlar<em&gt; İn 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.

Böcek kontrollü Robot: Bir Mobil Robot Platformu bir Böcek Koku izleme Yeteneği değerlendirin

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.

Serebral İskemiye Karşı Asitik Sonrası Sonrasyonun Sinir Korumasını Çalıştırmak için Deney Modelleri

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).

Hemorajik Inme patolojik sonuçlarını Incelemek için zebrafish larva kullanma

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.

Nörofizyolojik Deneylerde Kapalı Döngü Uyaranlarını Tetiklemek Için Nöron Spiking Aktivitesinin Kullanılması

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.

Dendritik Dikenlerin Çalışması için Seri Blok-Yüz Tarama Elektron Mikroskopisi (SBEM)

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