Name: 3d modeling of dendritic spines with synaptic plasticity
Uploaded: 2020-05-18T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about 3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity at JoVE.com

Diese Arbeit wurde teilweise durch das Stipendium der Sao Paulo State Science Foundation (FAPESP) #2015/50122-0 und IRTG-GRTK 1740/2, durch den IBM/FAPESP-Zuschuss #2016/18825-4 und durch den FAPESP-Zuschuss #2018/06504-4 unterstützt.

HINWEIS: Bitte lesen Sie die Zusatzdatei 1 für das Glossar der in diesem Protokoll verwendeten Begriffe.
1. Installieren Sie Blender, CellBlender und MCell
HINWEIS: Dieses Protokoll erfordert die Installation von MCell, Blender und Cell Blender.
<ol><li>Laden Sie die Software auf die MCell-Homepage herunter (https://mcell.org/tutorials_iframe.html). Gehen Sie zu Downloads oben auf der Seite und folgen Sie dann den Schritt-für-Schritt-Anweisungen...

<ol>
	<li>Sweatt, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+plasticity+and+behavior+-+sixty+years+of+conceptual+advances.">Neural plasticity and behavior - sixty years of conceptual advances.</a> Journal of Neurochemistry. 139, 179-199 (2016).</li><li>Heine, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Surface+mobility+of+postsynaptic+AMPARs+tunes+synaptic+transmission.">Surface mobility of postsynaptic AMPARs tunes synaptic transmission.</a> Science. 320 (5873), 201-205 (2008).</li><li>Buonarati, O. R., Hammes, E. A., Watson, J. F., Greger, I. H., Hell, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanisms+of+postsynaptic+localization+of+AMPA-type+glutamate+receptors+and+their+regulation+during+long-term+potentiation.">Mechanisms of postsynaptic localization of AMPA-type glutamate receptors and their regulation during long-term potentiation.</a> Science Signaling. 12 (562), 6889 (2019).</li><li>Nair, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Super-Resolution+Imaging+Reveals+That+AMPA+Receptors+Inside+Synapses+Are+Dynamically+Organized+in+Nanodomains+Regulated+by+PSD95.">Super-Resolution Imaging Reveals That AMPA Receptors Inside Synapses Are Dynamically Organized in Nanodomains Regulated by PSD95.</a> Journal of Neuroscience. 33 (32), 13204-13224 (2013).</li><li>Cz&#246;nd&#246;r, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unified+quantitative+model+of+AMPA+receptor+trafficking+at+synapses.">Unified quantitative model of AMPA receptor trafficking at synapses.</a> Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (9), 3522-3527 (2012).</li><li>Triesch, J., Vo, A. D., Hafner, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Competition+for+synaptic+building+blocks+shapes+synaptic+plasticity.">Competition for synaptic building blocks shapes synaptic plasticity.</a> eLife. 7, 37836 (2018).</li><li>Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biophysical+model+of+AMPA+receptor+trafficking+and+its+regulation+during+long-term+potentiation/long-term+depression.">Biophysical model of AMPA receptor trafficking and its regulation during long-term potentiation/long-term depression.</a> Journal of Neuroscience. 26 (47), 12362-12373 (2006).</li><li>Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+the+role+of+lateral+membrane+diffusion+in+AMPA+receptor+trafficking+along+a+spiny+dendrite.">Modeling the role of lateral membrane diffusion in AMPA receptor trafficking along a spiny dendrite.</a> Journal of Computational Neuroscience. 25 (2), 366-389 (2008).</li><li>Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stochastic+Induction+of+Long-Term+Potentiation+and+Long-Term+Depression.">Stochastic Induction of Long-Term Potentiation and Long-Term Depression.</a> Scientific Reports. 6, 30899 (2016).</li><li>Kotaleski, J. H., Blackwell, K. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modelling+the+molecular+mechanisms+of+synaptic+plasticity+using+systems+biology+approaches.">Modelling the molecular mechanisms of synaptic plasticity using systems biology approaches.</a> Nature Reviews Neuroscience. 11 (4), 239-251 (2010).</li><li>Bhalla, U. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+computation+in+neurons:+a+modeling+perspective.">Molecular computation in neurons: a modeling perspective.</a> Current Opinion in Neurobiology. 25, 31-37 (2014).</li><li>Cz&#246;nd&#246;r, K., Thoumine, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biophysical+mechanisms+regulating+AMPA+receptor+accumulation+at+synapses.">Biophysical mechanisms regulating AMPA receptor accumulation at synapses.</a> Brain Research Bulletin. 93, 57-68 (2013).</li><li>Bromer, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Long-term+potentiation+expands+information+content+of+hippocampal+dentate+gyrus+synapses.">Long-term potentiation expands information content of hippocampal dentate gyrus synapses.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (10), 2410-2418 (2018).</li><li>Antunes, G., Simoes-de-Souza, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AMPA+receptor+trafficking+and+its+role+in+heterosynaptic+plasticity.">AMPA receptor trafficking and its role in heterosynaptic plasticity.</a> Scientific Reports. 8 (1), 10349 (2018).</li><li>Kerr, R. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+monte+carlo+simulation+methods+for+biological+reaction-diffusion+systems+in+solution+and+on+surfaces.">Fast monte carlo simulation methods for biological reaction-diffusion systems in solution and on surfaces.</a> SIAM Journal on Scientific Computing. 30 (6), 3126 (2008).</li><li>Czech, J., Dittrich, M., Stiles, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+Creation,+Monte+Carlo+Simulation,+and+Visualization+of+Realistic+3D+Cell+Models.">Rapid Creation, Monte Carlo Simulation, and Visualization of Realistic 3D Cell Models.</a> Systems Biology. 500, 237-287 (2009).</li><li>Stiles, J., Bartol, T., De Schutter, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monte+Carlo+Methods+for+Simulating+Realistic+Synaptic+Microphysiology+Using+MCell.">Monte Carlo Methods for Simulating Realistic Synaptic Microphysiology Using MCell.</a> Computational Neuroscience. , (2000).</li><li>Jorstad, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NeuroMorph:+A+Toolset+for+the+Morphometric+Analysis+and+Visualization+of+3D+Models+Derived+from+Electron+Microscopy+Image+Stacks.">NeuroMorph: A Toolset for the Morphometric Analysis and Visualization of 3D Models Derived from Electron Microscopy Image Stacks.</a> Neuroinformatics. 13 (1), 83-92 (2015).</li><li>Antunes, G., Roque, A. C., Simoes de Souza, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modelling+intracellular+competition+for+calcium:+kinetic+and+thermodynamic+control+of+different+molecular+modes+of+signal+decoding.">Modelling intracellular competition for calcium: kinetic and thermodynamic control of different molecular modes of signal decoding.</a> Scientific Reports. 6, 23730 (2016).</li><li>Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+mechanisms+of+detection+and+discrimination+of+dynamic+signals.">Molecular mechanisms of detection and discrimination of dynamic signals.</a> Scientific Reports. 8 (1), 2480 (2018).</li><li>Hoops, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=COPASI--a+COmplex+PAthway+SImulator.">COPASI--a COmplex PAthway SImulator.</a> Bioinformatics. 22 (24), 3067-3074 (2006).</li><li>Faeder, J. R., Blinov, M. L., Hlavacek, W. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rule-based+modeling+of+biochemical+systems+with+BioNetGen.">Rule-based modeling of biochemical systems with BioNetGen.</a> Methods in Molecular Biology. 500, 113-167 (2009).</li><li>Gillespie, D. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exact+stochastic+simulation+of+coupled+chemical+reactions.">Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions.</a> Journal of Physical Chemistry. 81 (25), 21 (1977).</li><li>Anggono, V., Huganir, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regulation+of+AMPA+receptor+trafficking+and+synaptic+plasticity.">Regulation of AMPA receptor trafficking and synaptic plasticity.</a> Current Opinion in Neurobiology. 22 (3), 461-469 (2012).</li><li>Matsuda, S., Launey, T., Mikawa, S., Hirai, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Disruption+of+AMPA+receptor+GluR2+clusters+following+long-term+depression+induction+in+cerebellar+Purkinje+neurons.">Disruption of AMPA receptor GluR2 clusters following long-term depression induction in cerebellar Purkinje neurons.</a> EMBO Journal. 19 (12), 2765-2774 (2000).</li><li>Ahmad, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Postsynaptic+Complexin+Controls+AMPA+Receptor+Exocytosis+during+LTP.">Postsynaptic Complexin Controls AMPA Receptor Exocytosis during LTP.</a> Neuron. 73 (2), 260-267 (2012).</li><li>Sheng, M., Hoogenraad, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+postsynaptic+architecture+of+excitatory+synapses:+a+more+quantitative+view.">The postsynaptic architecture of excitatory synapses: a more quantitative view.</a> Annual Review of Biochemistry. 76, 823-847 (2007).</li></ol>

Dieser Artikel stellt eine Methode zur Konstruktion von 3D-Netzen zur Modellierung von Reaktionsdiffusions-Synaptischen Plastizitätsprozessen in einem dendritischen Segment mit dendritischen Stacheln vor. Das entwickelte Modell enthält ein dendritisches Segment mit wenigen dendritischen Stacheln. Die seitliche Diffusion und Reaktion von AMPARs mit synaptischen Ankern ermöglicht die Simulation der Basaldynamik. Die kritischen Schritte im Protokoll sind das Schneiden der Kugel für die Erstellung der Oberseite des Wirbe...

Synaptische Plastizität wurde mit Lernen und Gedächtnis1in Verbindung gebracht. Synaptische Plastizität, wie Langzeitpotenzierung (LTP) und Langzeitdepression (LTD), ist mit dem Einsetzen und Entfernen von AMPA-Rezeptoren (AMPARs) in und aus der synaptischen Membranverbunden 2. Die AMPAR-Synapsen befinden sich auf den kleinen Volumenstrukturen, die dendritischen Stacheln genannt werden3. Jede Wirbelsäule enthält eine proteindichte Region in der postsynaptischen Membran, die postsynaptische Dichte (PSD). Ankerproteine an der PSD-Falle AMPARs im synaptischen Bereich. Es gibt nur wenige Kopien von AMPARs innerhalb einer einzigen Synapse und der Handel und die Reaktion von AMPARs mit anderen Arten in dendritischen Stacheln ist ein stochastischer Prozess2,4. Es gibt mehrere kompartale Modelle des synaptischen Rezeptorhandels an dendritischen Stacheln5,6,7,8. Es fehlt jedoch an stochastischen Rechenmodellen für den Handel mit AMPARs, die mit synaptischer Plastizität an den 3D-Strukturen der Dendriten und ihrer dendritischen Stacheln verbunden sind.
Computational Modeling ist ein nützliches Werkzeug, um die Mechanismen zu untersuchen, die der Dynamik komplexer Systeme zugrunde liegen, wie die Reaktionsdiffusion von AMPARs in dendritischen Stacheln während des Auftretens der synaptischen Plastizität9,10,11,12. Das Modell kann verwendet werden, um komplexe Szenarien zu visualisieren, sensible Parameter zu variieren und wichtige Vorhersagen unter wissenschaftlichen Bedingungen mit vielen Variablen zu treffen, die schwierig oder unmöglich sind, experimentelle12,13zu steuern. Die Definition der Detailgenauigkeit eines Berechnungsmodells ist ein grundlegender Schritt, um genaue Informationen über das modellierte Phänomen zu erhalten. Ein ideales Rechenmodell ist ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Komplexität und Einfachheit, um die wesentlichen Eigenschaften der Naturphänomene zu erfassen, ohne rechnerisch unerschwinglich zu sein. Zu detaillierte Berechnungsmodelle können teuer zu berechnen sein. Auf der anderen Seite können Systeme, die schlecht detailliert sind, die grundlegenden Komponenten fehlen, die für die Erfassung der Dynamik des Phänomens unerlässlich sind. Obwohl die 3D-Modellierung dendritischer Stacheln rechnerisch teurer ist als 2D und 1D, gibt es Bedingungen, z. B. in komplexen Systemen mit vielen nichtlinearen Variablen, die in Zeit und 3D-Raum reagieren und diffundieren, für die die Modellierung auf 3D-Ebene unerlässlich ist, um Erkenntnisse über die Funktionsweise des Systems zu erhalten. Darüber hinaus kann die Komplexität sorgfältig reduziert werden, um die wesentlichen Eigenschaften eines niederdimensionalen Modells zu erhalten.
In einem stochastischen System mit wenigen Kopien einer bestimmten Art innerhalb eines kleinen Volumens weicht die durchschnittliche Dynamik des Systems von der durchschnittlichen Dynamik einer großen Population ab. In diesem Fall ist die stochastische Rechenmodellierung von reaktionsdiffusisierenden Teilchen erforderlich. Diese Arbeit führt eine Methode zur stochastischen Modellierung der Reaktionsdiffusion einiger Kopien von AMPARs in 3D-dendritischen Stacheln ein. Der Zweck dieser Methode ist es, ein 3D-Berechnungsmodell eines dendritischen Segments mit dendritischen Stacheln und deren Synapsen zur Modellierung der synaptischen Plastizität zu entwickeln.
Die Methode verwendet die Software MCell, um das Modell numerisch zu lösen, Blender für die Konstruktion von 3D-Netzen und CellBlender, um die MCell-Simulationen zu erstellen und zu visualisieren, einschließlich der raumzeitlichen Reaktionsdiffusion von Molekülen in 3D-Netzen14,15,16. Blender ist eine Suite für die Erstellung von Netzen und CellBlender ist ein Add-on für die Basissoftware Blender. MCell ist ein Monte-Carlo-Simulator zur Reaktionsdiffusion einzelner Moleküle17.
Die Begründung für die Anwendung dieser Methode besteht darin, die synaptische Plastizität zu modellieren, um ein besseres Verständnis dieses Phänomens in der mikrophysiologischen Umgebung der dendritischen Stacheln zu erreichen14. Insbesondere ermöglicht diese Methode die Simulation von homosynaptischer Potenzierung, homosynaptischer Depression und heterosynaptischer Plastizität zwischen dendritischen Stacheln14.
Die Merkmale dieser Methode umfassen die Modellierung der geometrischen 3D-Struktur des Dendriten und seiner Synapsen, die Diffusion durch zufallszufallsfallendes Gehen und die chemischen Reaktionen der Moleküle, die mit synaptischer Plastizität verbunden sind. Diese Methode bietet den Vorteil, dass umfangreiche Umgebungen erstellt werden, um Hypothesen zu testen und Vorhersagen über die Funktionsweise eines komplexen nichtlinearen Systems mit einer großen Anzahl von Variablen zu treffen. Darüber hinaus kann diese Methode nicht nur zur Untersuchung der synaptischen Plastizität, sondern auch zur Untersuchung der stochastischen Reaktionsdiffusion von Molekülen in 3D-Netzstrukturen im Allgemeinen angewendet werden.
Alternativ können 3D-Netze dendritischer Strukturen direkt im Blender aus seriellen Elektronenmikroskop-Rekonstruktionen18konstruiert werden. Obwohl Netze, die auf seriellen Rekonstruktionen basieren, 3D-Strukturen bereitstellen, ist der Zugriff auf die experimentellen Daten nicht immer verfügbar. So bietet die Konstruktion von Maschen, die von geometrischen Grundstrukturen angepasst sind, wie im vorliegenden Protokoll beschrieben, Flexibilität bei der Entwicklung maßgeschneiderter dendritischer Segmente mit dendritischen Stacheln.
Eine weitere alternative Berechnungsmethode ist die Massensimulation gut gemischter Reaktionen in einem regulären Band9,10,11,19,20,21,22. Die Massensimulationen sind sehr effizient bei der Lösung der Reaktionen vieler Arten innerhalb eines einzigen gut gemischten Bandes23, aber der Massenansatz ist extrem langsam, um die Reaktionsdiffusion von Molekülen in vielen gut gemischten Voxeln in einem hochauflösenden 3D-Netz zu lösen. Andererseits arbeitet die vorliegende Methode mit MCell-Simulationen der Reaktionsdiffusion einzelner Teilchen effizient in hochauflösenden 3D-Netzen15.
Vor der Anwendung dieser Methode sollte man sich fragen, ob das untersuchte Phänomen einen stochastischen Reaktions-Diffusionsansatz in einem 3D-Netz erfordert. Wenn das Phänomen nur wenige Kopien (weniger als 1.000) von mindestens einer der reagierenden Arten aufweist, die sich in einer komplexen geometrischen Struktur mit kleinen Volumenkomben wie dendritischen Stacheln diffundieren, dann ist die stochastische Modellierung der Reaktionsdiffusion in 3D-Netzen für die Anwendung geeignet.
Es sind mehrere Schritte erforderlich, um ein 3D-Berechnungsmodell eines dendritischen Segments zu konstruieren, das dendritische Stacheln mit synaptischer Plastizität enthält. Die wichtigsten Schritte sind die Installation der richtigen Software für die Konstruktion des Modells, die Konstruktion einer einzigen dendritischen Wirbelsäule, die als Vorlage verwendet werden soll, um mehrere Stacheln zu erstellen, und die Schaffung eines dendritischen Segments, das mit mehreren dendritischen Stacheln verbunden ist. Der Schritt zur Modellierung der synaptischen Plastizität besteht darin, Anker im PSD-Bereich und AMPARs im dendritischen Segment und dendritische Stacheln einzufügen. Dann werden kinetische Reaktionen zwischen den Ankern an der PSD und AMPARs definiert, um komplexe Anker-AMPAR-Arten zu produzieren, die die AMPARs im synaptischen Bereich einfangen. Die Erhöhung und Abnahme der Affinität zwischen den Ankern und den synaptischen AMPARs erzeugt den Prozess von LTP und LTD.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Blender</td>
			<td>Blender Foundation</td>
			<td></td>
			<td>https://www.blender.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CellBlender</td>
			<td>University of Pittsburgh</td>
			<td></td>
			<td>https://mcell.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mcell</td>
			<td>University of Pittsburgh</td>
			<td></td>
			<td>https://mcell.org/</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

3d modeling of dendritic spines with synaptic plasticity

Die Berechnung der Diffusion und Reaktion chemischer Spezies in einer dreidimensionalen (3D) Geometrie ist eine grundlegende Methode, um die Mechanismen der synaptischen Plastizität in dendritischen Stacheln zu verstehen. In diesem Protokoll wird die detaillierte 3D-Struktur der Dendriten und dendritischen Dornen mit Netzen auf der Software Blender mit CellBlender modelliert. Die synaptischen und extrasynaptischen Bereiche werden im Netz definiert. Als nächstes werden der synaptische Rezeptor und die synaptischen Ankermoleküle mit ihren Diffusionskonstanten definiert. Schließlich werden die chemischen Reaktionen zwischen synaptischen Rezeptoren und synaptischen Ankern einbezogen und das Rechenmodell numerisch mit der Software MCell gelöst. Diese Methode beschreibt den räumlich-zeitlichen Pfad jedes einzelnen Moleküls in einer geometrischen 3D-Struktur. Daher ist es sehr nützlich, den Handel mit synaptischen Rezeptoren in und aus den dendritischen Stacheln während des Auftretens von synaptischer Plastizität zu untersuchen. Eine Einschränkung dieser Methode ist, dass die hohe Anzahl von Molekülen die Geschwindigkeit der Simulationen verlangsamt. Die Modellierung der dendritischen Stacheln mit dieser Methode ermöglicht die Untersuchung der homosynaptischen Potenzierung und Depression innerhalb einzelner Stacheln und der heterosynaptischen Plastizität zwischen benachbarten dendritischen Stacheln.

Diese Ergebnisse liefern die Schritte für den Aufbau eines 3D-Netzes, das eine dendritische Wirbelsäule mit einem Wirbelsäulenkopf und Wirbelsäulenhals simuliert(Abbildung 1 bis Abbildung 4). Darüber hinaus können mehrere dendritische Stacheln in ein einzelnes dendritisches Segment (Abbildung 5) eingefügt werden, um die heterosynaptische Plastizität von AMPARs14zu untersuchen. Die PSD auf der Oberseit...

Watch this Scientific Journal Video about 3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity at JoVE.com

3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity

Das Protokoll entwickelt ein dreidimensionales (3D) Modell eines dendritischen Segments mit dendritischen Stacheln zur Modellierung synaptischer Plastizität. Das konstruierte Netz kann zur rechnerischen Modellierung des AMPA-Rezeptorhandels in der langfristigen synaptischen Plastizität mit dem Softwareprogramm Blender mit CellBlender und MCell verwendet werden.

3D-Modellierung von Dendritischen Stacheln mit synaptischer Plastizität

Computational modeling of diffusion and reaction of chemical species in a three-dimensional (3D) geometry is a fundamental method to understand the ...

Computational 3D Geometrische Modellierung der Reaktion chemischer Arten durch Fusion. ist eine nützliche Methode, um die Mechanismen des Rezeptorhandels in und aus dendritischen Wirbelsäule zu studieren, die synaptische Plastizität tut. Diese Technik hat den Vorteil, eine umfassende Umgebung zu schaffen, um Hypothesen und Projektionen über nichtlineare Systeme mit einer großen Anzahl von Variablen zu erstellen.So erstellen Sie ein Netz aus einer einzelnen dendritischen Wirbelsäule mit einem Wirbelsäulenkopf und einem Wirbelsäulenhals mit einer modifizierten Kugel. Zuerst öffnen Blender. Wenn Cell Blender bereits installiert ist und 5 auf der Tastatur drückt, um von der Perspektive zur orthogonalen Ansicht zu wechseln.Drücken Sie 1, um zur Frontansicht zu wechseln, und drücken Sie Umschalttaste C, um den Cursor zu zentrieren. Um den Wirbelsäulenkopf zu erstellen, drücken Sie Umschalttaste A, um die Netzpalette zu öffnen, und wählen Sie das Netz aus. Wählen Sie UV-Kugel und legen Sie im Hinzufügen uv Sphere die Größe auf 0,25 und die Ringe auf 32 fest.Um den oberen Rand des Kopfes flach zu machen, drücken Sie Tab, um Blender aus dem Objektmodus in den Bearbeitungsmodus zu schalten. Drücken Sie B, um die oberen drei Viertel der Kugel auszuwählen, und drücken Sie Löschen, wählen Sie Scheitelpunkte aus und geben Sie die Taste ein, um die Scheitelpunkte zu entfernen. Drücken Sie B, und wählen Sie die Oberseite der Kugel aus.Drücken Sie E, S, 0 und Enter, um die Spitze der noch ausgewählten Scheitelpunkte zu versiegeln. Und bewegen Sie den blauen Pfeil nach unten, um sich an der Spitze des Wirbelsäulenkopfes auszurichten. Um die Netzauflösung an der Spitze der Wirbelsäule zu erhöhen, wählen Sie Werkzeug und Messer und verwenden Sie das Messer, um einen Kreis um die Mitte der Oberseite zu schneiden.Wählen Sie dann Werkzeug- und Schleifenschnitt und Schieben viermal aus, um vier konzentrische Kreise um die Mitte der Oberseite zu erstellen. Um den Wirbelsäulenhals zu erstellen, drücken Sie B und wählen Sie die Unterseite des Netzes aus. Drücken Sie Scheitelpunkte löschen und B, und wählen Sie den unteren Rand des Netzes aus.Drücken Sie E und Z, und wählen Sie minus 0,45 aus, um eine Extrusion zur Z-Achsenposition bei minus 0,45 Mikrometern zu erstellen. Um das Netz mit M-Zellen kompatibel zu machen, drücken Sie Strg T, um das Netz zu triangulieren, und wählen Sie Werkzeug und Doppel entfernen aus. Um eine Einspinne Zudendriten zu erstellen, drücken Sie Umschalttaste A, um die Netzpalette zu öffnen, und wählen Sie Netz und Zylinder aus.Legen Sie im Menü Zylinder hinzufügen den Radius von 0,3 Mikrometern und die Tiefe auf zwei Mikrometer fest und drücken Sie die Eingabetaste. Drücken Sie R und geben Sie 90 ein, um den Zylinder um 90 Grad zu drehen, und verwenden Sie den blauen Pfeil, um den Zylinder an den unteren Rand der Wirbelsäule zu ziehen. Drücken Sie 3, um eine Vorderansicht des Zylinders zu erhalten, und drücken Sie Z, um das Netz transparent zu machen.Verwenden Sie den blauen Normalpfeil, um die Basis der Wirbelsäule in das Innere des Zylinders zu bewegen, und klicken Sie mit der rechten Maustaste, um den Dendrit auszuwählen. Wählen Sie Modifikator und Modifikator hinzufügen aus, und wählen Sie Boolean, Operation Union und Objektrücken aus. Klicken Sie auf Anwenden, um ein gemeinsames Netz aus Dendrit und Wirbelsäule zu erstellen.Dann verwenden Sie die Maus, um das Netz der isolierten Wirbelsäule auszuwählen, und ändern Sie die Position und den Winkel, um jede neue Wirbelsäule in eine physiologische Position einzufügen. Um AMPARs zu erstellen, wählen Sie Moleküle aus und setzen Sie ein neues Molekül ein. Ändern Sie den Namen in AMPAR und ändern Sie den Molekültyp in Surface-Molekül.Ändern Sie dann die Diffusionskonstante 0,05 mal 10 auf die achten Quadratzentimeter pro Sekunde. Um die an die AMPARs gebundenen Anker während der Basalbedingung an die AMPARs zu zeichnen, öffnen Sie die Plotausgabeeinstellungen und drücken Sie, um die Moleküle zu definieren. Legen Sie dann das Molekül auf Anchor_AMPAR, das Objekt auf Dendrite und die Region auf PSD1 fest.Um eine Basalbedingungssimulation auszuführen, wählen Sie Simulation ausführen aus. Und legen Sie die Iterationen auf 30.000 und den Zeitschritt auf ein mal 10 bis minus drei Sekunden fest. Klicken Sie auf Exportieren und Ausführen, und warten Sie, bis die Simulation beendet ist.Wählen Sie am Ende der Simulation Visualisierungsdaten neu laden, Animation wiedergeben, Ausgabeeinstellungen darstellen und darstellen, um die räumlichen zeitlichen Ergebnisse zu visualisieren. Um die homosynaptische Potenzierungsbedingung auszuführen, wählen Sie Molecule Placement und rel_anchorLTP_psd1. Wählen Sie rel_anchorLTP_psd1 aus, und ändern Sie Die Menge in Freigabe auf 200.Ändern Sie dann Quantity in Release auf Null. Wählen Sie rel_anchor_psd1 aus. Ändern Sie die Menge, um sie auf Null freizugeben, und führen Sie die Simulation wie gerade gezeigt aus.Synaptische Plastizität kann grob durch Veränderungen in der Anzahl der Arten von AMPARs an Anker an jeder Wirbelsäule gebunden überprüft werden. Für die genaue Berechnung des Auftretens synaptischer Plastizität. Es wird empfohlen, die Variation der Gesamtzahl der verankerten und freien AMPARs an der Synapse zu berechnen.AMPAR homosynaptische Potenzierung und Depression kann durch Erhöhungen und Abnahmen der Anzahl der verankerten AMPARs bzw. durch Veränderungen in der Affinität von AMPARs durch Anker im Vergleich zum basalen Zustand überprüft werden. Zum Beispiel homosynaptische Langzeitpotenzierung Induktion an einer einzigen Wirbelsäule, erzeugt eine heterosynaptische Langzeitdepression Wirkung an den benachbarten Stacheln. Nach diesem Verfahren kann das Modell erweitert werden, um den Prozess der LTP- und LTD-Induktion an dendritischen Stacheln zu untersuchen.Diese Methode ermöglicht das Testen von Hypothesen über die Funktionsweise komplexer nichtlinearer Systeme mit einer großen Anzahl von Variablen.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Preparation of Oligomeric &beta;-amyloid1-42 and Induction of Synaptic Plasticity Impairment on Hippocampal Slices

Preparation of Oligomeric ÃƒÅ½Ã‚Â²-amyloid1-42 and Induction of Synaptic Plasticity Impairment on Hippocampal Slices

Herstellung von oligomeren β-Amyloid 1-42 Und Induktion der synaptischen Plastizität Impairment auf Schnitten des Hippocampus

Impairment of synaptic connections is likely to underlie the subtle amnesic changes occurring at the early stages of Alzheimer s Disease (AD). ...

Forschung

Neurowissenschaften

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

Fluorescence Recovery After Photobleaching FRAP of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) der Fluoreszenz-markierten Proteine ​​in dendritischen Dornen von hippokampalen Neuronen

FRAP has been used to quantify the mobility of GFP-tagged proteins. Using a strong excitation laser, the fluorescence of a GFP-tagged protein is bleached ...

Lateral Diffusion and Exocytosis of Membrane Proteins in Cultured Neurons Assessed using Fluorescence Recovery and Fluorescence-loss Photobleaching

Laterale Diffusion und Exozytose von Membranproteinen in kultivierten Neuronen Veranlagte mit Fluorescence Recovery-und Fluoreszenz-Verlust Photobleaching

Membrane proteins such as receptors and ion channels undergo active trafficking in neurons, which are highly polarised and morphologically complex. This ...

Voltage-sensitive Dye Recording from Axons, Dendrites and Dendritic Spines of Individual Neurons in Brain Slices

Voltage-sensitive Dye Aufnahme von Axonen, Dendriten und dendritischen Spines einzelner Neuronen in Hirnschnitten

Understanding the biophysical properties and functional organization of single neurons and how they process information is fundamental for understanding ...

Fast Micro-iontophoresis of Glutamate and GABA: A Useful Tool to Investigate Synaptic Integration

Schnelle Micro-Iontophorese von Glutamat und GABA: Ein nützliches Tool, um Synaptic Integration Untersuchen

One of the fundamental interests in neuroscience is to understand the integration of excitatory and inhibitory inputs along the very complex structure of ...

Deriving the Time Course of Glutamate Clearance with a Deconvolution Analysis of Astrocytic Transporter Currents

Die Ableitung der zeitliche Verlauf der Glutamate Ausverkauf mit Dekonvolutionsanalyse von Astrozytäre Transporter Currents

The highest density of glutamate transporters in the brain is found in astrocytes. Glutamate transporters couple the movement of glutamate across the ...

Imaging Dendritic Spines of Rat Primary Hippocampal Neurons using Structured Illumination Microscopy

Imaging dendritischen Dornen von Rat Primär Hippocampus Neuronen mit Structured Illumination Microscopy

Dendritic spines are protrusions emerging from the dendrite of a neuron and represent the primary postsynaptic targets of excitatory inputs in the brain. ...

Two-Photon in vivo Imaging of Dendritic Spines in the Mouse Cortex Using a Thinned-skull Preparation

Two-Photon in vivo Imaging of Dendritic Spines in the Mouse Cortex Using a Thinned-skull Preparation

Zwei-Photonen-<em&gt; In vivo</em&gt; Imaging von dendritischen Dornen in der Maus Cortex Mit einem ausgedünnten Schädel Vorbereitung

In the mammalian cortex, neurons form extremely complicated networks and exchange information at synapses. Changes in synaptic strength, as well as ...

Pentylenetetrazole-Induced Kindling Mouse Model

Pentylenetetrazole-induzierten anzünden-Maus-Modell

Pentylenetetrazole (PTZ) is a GABA-A receptor antagonist. An intraperitoneal injection of PTZ into an animal induces an acute, severe seizure at a high ...

Combining Optogenetics with Artificial microRNAs to Characterize the Effects of Gene Knockdown on Presynaptic Function within Intact Neuronal Circuits

Kombination von Optogenetik mit künstlichen Mikro-RNAs, die Effekte gen Knockdown präsynaptischen Funktion innerhalb intakte neuronale Schaltkreise zu charakterisieren

The purpose of this protocol is to characterize the effect of gene knockdown on presynaptic function within intact neuronal circuits. We describe a ...