Para la grabación multicanal, desplace las guías de electrodos girando el tornillo de la parte móvil del sistema de microaccionamiento con un día de antelación. Sostén la cabeza de un ratón despierto con ligereza y cuidado. A continuación, une el centro de la platina de la cabeza y un globo de helio con una rosca para compensar el peso de la platina de la cabeza y el sistema de microaccionamiento.
Capture señales sin procesar utilizando los electrodos de registro y los sistemas multicanal mediante muestreo a 30 kilohercios en el software de grabación. A continuación, digitalice utilizando un convertidor analógico digital de los sistemas multicanal. Extraiga el potencial de campo local, o señales LFP, de los datos sin procesar mediante un nuevo muestreo a 10 kilohercios.
Luego, usando un filtro de muesca, elimine el ruido de línea de 50 hercios. Para la clasificación y el análisis de picos, en el software de clasificación de picos, haga clic en Archivo, luego en Abrir y nev archivos para abrir los datos de picos muestreados a 30 kilohercios. Haga clic en Información para seleccionar el canal sin ordenar.
A continuación, elija Ordenar, Cambiar método de ordenación y Usar K-Means. Presione el botón Valley Seeking Sort, luego K-Means Sorting para obtener las unidades ordenadas. A continuación, en el software de análisis de datos neurofisiológicos, abra el archivo de picos ordenado haciendo clic en Archivo, Importar datos y Archivo BlackRock.
Para obtener el autocorrelograma de la unidad seleccionada, haga clic en Análisis, luego en Autocorrelogramas y establezca los parámetros. Cargue los datos de picos ordenados. A continuación, haga clic en Análisis e Histogramas de intervalo entre picos para obtener el histograma del intervalo entre picos y, a continuación, establezca los parámetros deseados.
Haga clic en Análisis, luego en Correlogramas cruzados para obtener el correlograma cruzado entre dos eventos unitarios ordenados. Y, a continuación, establezca los eventos y parámetros de referencia. Para el análisis LFP, haga clic en Archivo, Importar datos y Archivo BlackRock para abrir los datos de señal continua muestreados a 10 kilohercios.
A continuación, haciendo clic en Análisis y espectro para continuo, analice el espectro de potencia para el LFP desde el canal seleccionado. A continuación, haga clic en Análisis, luego en Coherencia para Continuo para analizar la coherencia de dos LFP desde los lados izquierdo y derecho del MC.Luego, haga clic en Análisis, seguido de Correlación con Variables Continuas para analizar la correlación entre dos LFP desde los lados izquierdo y derecho del MC.Una vez hecho esto, haga clic en Resultados, luego en Resultados numéricos para guardar la Densidad del espectro de potencia, Coherencia y correlación con una extensión de nombre de archivo xls. Para analizar las correlaciones entre el pico y el LFP, haga clic en Archivo, luego en Importar datos y Archivo BlackRock para abrir los datos de señal continua y los datos de pico.
A continuación, haz clic en Análisis y Análisis de coherencia para analizar la coherencia entre los picos y el LFP del canal seleccionado. Finalmente, haga clic en Resultados, luego en Resultados numéricos para guardar los resultados de la coherencia del campo de pico con una extensión de nombre de archivo xls. La anchura del valle y la duración de la forma de onda de las unidades en el MC del ratón mostraron que tanto la anchura del valle como la duración de la forma de onda de las neuronas piramidales putativas MC en ratones son mayores que las de las interneuronas putativas.
El correlato cruzado entre las neuronas piramidales putativas y las interneuronas indicó que el pico de las neuronas piramidales putativas ocurre antes que las interneuronas putativas con una ventana de 18 milisegundos. En el análisis de LFP, las LFP de los MC izquierdo y derecho en ratones normales fueron similares en el espectro de potencia, lo que sugiere actividades sincronizadas entre el MC izquierdo y el derecho. Además, se calculó la coherencia y correlación entre el MC izquierdo y derecho. La curva de coherencia del campo de picos en el MC de un ratón normal mostró una coherencia gamma baja más fuerte para las interneuronas putativas en comparación con las neuronas piramidales.
