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

Questo lavoro è stato sostenuto in parte dalla sovvenzione della Sao Paulo State Science Foundation (FAPESP) #2015/50122-0 e IRTG-GRTK 1740/2, dalla sovvenzione IBM/FAPESP #2016/18825-4 e dalla sovvenzione FAPESP #2018/06504-4.

NOTA: Consultare il file supplementare 1 per il glossario dei termini utilizzati in questo protocollo.
1. Installare Blender, CellBlender e MCell
NOTA: questo protocollo richiede l'installazione di MCell, Blender e Cell Blender.
<ol><li>Scaricare e installare il software nella home page di MCell (https://mcell.org/tutorials_iframe.html). Vai ai download nella parte superiore della pagina e quindi segui le istruzioni dettagliate per scaricare e ins...

<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>

Questo articolo presenta un metodo per la costruzione di maglie 3D per la modellazione di processi di plasticità sinaptica reazione-diffusione in un segmento dendritico con spine dendritiche. Il modello sviluppato contiene un segmento dendritico con poche spine dendritiche. La diffusione laterale e la reazione degli AMPAR con ancoraggi sinaptici consentono la simulazione delle dinamiche basali. I passaggi critici del protocollo sono il taglio della sfera per la creazione della parte superiore della testa della colonna v...

La plasticità sinaptica è stata associata all'apprendimento e alla memoria1. La plasticità sinaptica, come il potenziamento a lungo termine (LTP) e la depressione a lungo termine (LTD), è associata rispettivamente all'inserimento e alla rimozione dei recettori AMPA (AMPA) dentro e fuori la membranasinaptica 2. Le sinapsi AMPAR si trovano in cima alle strutture di piccolo volume chiamate spine dendritiche3. Ogni colonna vertebrale contiene una regione densa di proteine nella membrana post-sinaptica chiamata densità post-sinaptica (PSD). Proteine di ancoraggio presso gli AMPAR di trappola PSD nella regione sinaptica. Ci sono poche copie di AMPARs all'interno di una singola sinapsi e il traffico e la reazione di AMPARs con altre specie in spine dendritiche è un processo stocastico2,4. Ci sono diversi modelli compartimentali di traffico di recettori sinaptici a spine dendritiche5,6,7,8. Tuttavia, vi è una mancanza di modelli computazionali stocastici del traffico di AMPAR associati alla plasticità sinaptica nelle strutture 3D dei dendriti e delle loro spine dendritiche.
La modellazione computazionale è uno strumento utile per studiare i meccanismi alla base delle dinamiche di sistemi complessi come la reazione-diffusione degli AMPAR nelle spine dendritiche durante il verificarsi della plasticità sinaptica9,10,11,12. Il modello può essere utilizzato per visualizzare scenari complessi, vari parametri sensibili e fare importanti previsioni in condizioni scientifiche che coinvolgono molte variabili che sono difficili o impossibili da controllaresperimentale 12,13. La definizione del livello di dettaglio di un modello computazionale è un passaggio fondamentale per ottenere informazioni accurate sul fenomeno modellato. Un modello computazionale ideale è un delicato equilibrio tra complessità e semplicità per cogliere le caratteristiche essenziali dei fenomeni naturali senza essere proibizzabili dal punto di vista computazionale. I modelli computazionali troppo dettagliati possono essere costosi da calcolare. D'altra parte, i sistemi scarsamente dettagliati possono mancare i componenti fondamentali che sono essenziali per catturare la dinamica del fenomeno. Anche se la modellazione 3D delle spine dendritiche è computazionalmente più costosa di 2D e 1D, ci sono condizioni, come nei sistemi complessi con molte variabili non lineari che reagiscono e si diffonde nel tempo e nello spazio 3D, per le quali la modellazione a livello 3D è essenziale per ottenere informazioni sul funzionamento del sistema. Inoltre, la complessità può essere ridotta con attenzione per preservare le caratteristiche essenziali di un modello di dimensioni inferiori.
In un sistema stocastico con poche copie di una determinata specie all'interno di un piccolo volume, la dinamica media del sistema si discosta dalla dinamica media di una grande popolazione. In questo caso, è necessaria la modellazione computazionale stocastica delle particelle di diffusione della reazione. Questo lavoro introduce un metodo per la modellazione stocastica reazione-diffusione di alcune copie di AMPAR in spine dendritiche 3D. Lo scopo di questo metodo è quello di sviluppare un modello computazionale 3D di un segmento dendritico con spine dendritiche e le loro sinapsi per modellare la plasticità sinaptica.
Il metodo utilizza il software MCell per risolvere il modello numericamente, Blender per la costruzione di mesh 3D e CellBlender per creare e visualizzare le simulazioni MCell, tra cui la reazione-diffusione spatiotemporale delle molecole nelle mesh 3D14,15,16. Blender è una suite per la creazione di mesh e CellBlender è un add-on per il software di base Blender. MCell è un simulatore Monte Carlo per la reazione-diffusione di singole molecole17.
La logica alla base dell'uso di questo metodo consiste nella modellazione della plasticità sinaptica per ottenere una migliore comprensione di questo fenomeno nell'ambiente microfisiologico delle spine dendritiche14. In particolare, questo metodo consente la simulazione di potenziamento omosynaptic, depressione omosynaptic, e plasticità eterosynaptic tra spine dendritiche14.
Le caratteristiche di questo metodo includono la modellazione della struttura geometrica 3D del dendrite e delle sue sinapsi, la diffusione a piedi casuali e le reazioni chimiche delle molecole coinvolte nella plasticità sinaptica. Questo metodo offre il vantaggio di creare ambienti ricchi per testare ipotesi e fare previsioni sul funzionamento di un sistema non lineare complesso con un numero elevato di variabili. Inoltre, questo metodo può essere applicato non solo per studiare la plasticità sinaptica, ma anche per studiare la reazione-diffusione stocastica delle molecole nelle strutture a maglie 3D in generale.
In alternativa, le maglie 3D di strutture dendritiche possono essere costruite direttamente in Blender da ricostruzioni seriali al microscopioelettronico 18. Sebbene le mesh basate su ricostruzioni seriali forniscano strutture 3D, l'accesso ai dati sperimentali non è sempre disponibile. Così, la costruzione di maglie adattate da strutture geometriche di base, come descritto nel presente protocollo, offre flessibilità per sviluppare segmenti dendritici personalizzati con spine dendritiche.
Un altro metodo di calcolo alternativo è la simulazione di massa di reazioni ben miscelate in un volume regolare9,10,11,19,20,21,22. Le simulazioni di massa sono molto efficienti nel risolvere le reazioni di molte specie all'interno di un singolo volume ben miscelato23, ma l'approccio di massa è estremamente lento per risolvere la reazione-diffusione delle molecole all'interno di molti voxel ben miscelati in una rete 3D ad alta risoluzione. D'altra parte, il metodo attuale che utilizza simulazioni MCell di reazione-diffusione di singole particelle funziona in modo efficiente in maglie 3D ad altarisoluzione 15.
Prima di utilizzare questo metodo, ci si dovrebbe chiedere se il fenomeno studiato richiede un approccio di reazione-diffusione stocastica in una mesh 3D. Se il fenomeno ha poche copie (meno di 1.000) di almeno una delle specie che reagiscono diffondendo in una struttura geometrica complessa con piccoli scomparti volumetici come spine dendritiche, allora la modellazione stocastica della diffusione della reazione nelle maglie 3D è appropriata per l'applicazione.
Ci sono diversi passaggi necessari per costruire un modello computazionale 3D di un segmento dendritico contenente spine dendritiche con plasticità sinaptica. I passaggi principali sono l'installazione del software adeguato per la costruzione del modello, la costruzione di una singola colonna vertebrale dendritica da utilizzare come modello per creare più spine e la creazione di un segmento dendritico collegato a più spine dendritiche. Il passo per la modellazione della plasticità sinaptica consiste nell'inserire ancoraggi nella regione PSD e AMPAR nel segmento dendritico e nelle spine dendritiche. Quindi, le reazioni cinetiche tra le ancore situate presso il PSD e gli AMPAR sono definite per produrre complesse specie di ancoraggio-AMPAR che intrappolano gli AMPAR nella regione sinaptica. Rispettivamente, l'aumento e la diminuzione dell'affinità tra le ancore e gli AMPAR sinaptici creano il processo di LTP e 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

La modellazione computazionale della diffusione e della reazione delle specie chimiche in una geometria tridimensionale (3D) è un metodo fondamentale per comprendere i meccanismi della plasticità sinaptica nelle spine dendritiche. In questo protocollo, la struttura 3D dettagliata dei dendriti e delle spine dendritiche è modellata con maglie sul software Blender con CellBlender. Le regioni sinaptiche ed extrasinaptiche sono definite sulla mesh. Successivamente, il recettore sinaptico e le molecole di ancoraggio sinaptico sono definiti con le loro costanti di diffusione. Infine, le reazioni chimiche tra i recettori sinaptici e le ancore sinaptiche sono incluse e il modello computazionale viene risolto numericamente con il software MCell. Questo metodo descrive il percorso spatiotemporale di ogni singola molecola in una struttura geometrica 3D. Pertanto, è molto utile studiare il traffico di recettori sinaptici dentro e fuori le spine dendritiche durante il verificarsi della plasticità sinaptica. Una limitazione di questo metodo è che l'elevato numero di molecole rallenta la velocità delle simulazioni. La modellazione di spine dendritiche con questo metodo permette lo studio del potenziamento omosynaptic e della depressione all'interno di singole spine e plasticità eterosyaptic tra spine dendritiche adiacenti.

Questi risultati forniscono i passaggi per la costruzione di una mesh 3D che simula una colonna vertebrale dendritica con una testa della colonna vertebrale e il collo della colonna vertebrale (Da 1 a Figura 4). Inoltre, più spine dendritiche possono essere inserite in un singolo segmento dendritico (Figura 5) per studiare la plasticità eterosynaptica di AMPARs14. Il PSD nella parte superiore della testa de...

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

Il protocollo sviluppa un modello tridimensionale (3D) di un segmento dendritico con spine dendritiche per modellare la plasticità sinaptica. La rete costruita può essere utilizzata per la modellazione computazionale del traffico di recettori AMPA nella plasticità sinaptica a lungo termine utilizzando il programma software Blender con CellBlender e MCell.

Modellazione 3D di spine dendritiche con plasticità sinaptica

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

Modellazione geometrica 3D computazionale della reazione delle specie chimiche attraverso la fusione. è un metodo utile per studiare i meccanismi del traffico di recettori in e fuori dalla colonna vertebrale dendritica sta facendo plasticità sinaptica. Questa tecnica ha il vantaggio di creare un ambiente ricco per fare ipotesi e proiezioni su sistemi non lineari con un gran numero di variabili.Per creare una mesh di una singola colonna vertebrale dendritica con una testa della colonna vertebrale e un collo della colonna vertebrale utilizzando una sfera modificata. Primo frullatore aperto. Con Cell Blender già installato e premere 5 sulla tastiera, per passare dalla prospettiva alla vista ortogonale.Premere 1 per passare alla vista frontale e premere MAIUSC C per centrare il cursore. Per creare la testa del dorso, premete Maiusc A per aprire la tavolozza Mesh e selezionate mesh. Selezionate Sfera UV (UV Sphere) e nell'aggiunta della sfera UV, impostate la dimensione su 0,25 e gli anelli su 32.Per rendere la parte superiore della testa piatta, premere TAB per passare dalla modalità Oggetto alla modalità Modifica. Premete B per selezionare i tre quarti superiore della sfera e premete Canc, selezionate Vertici (Vertices) e INVIO (Enter) per rimuovere i vertici. Premere B e selezionare la parte superiore della sfera.Premete E, S, 0 ed Invio per sigillare la parte superiore dei vertici ancora selezionati. E spostare la freccia blu verso il basso per allinearsi alla parte superiore della testa della colonna vertebrale. Per aumentare la risoluzione della mesh nella parte superiore della colonna vertebrale, selezionare Strumento e coltello e utilizzare il coltello per tagliare un cerchio intorno al centro della parte superiore.Quindi selezionate Utensile (Tool) e Loop taglia (Loop) e scorrete quattro volte per creare quattro cerchi concentrici attorno al centro della parte superiore. Per creare la pressa B del collo della colonna vertebrale e selezionare la parte inferiore della mesh. Premete Elimina vertici e B e selezionate la parte inferiore della mesh.Premete E e Z e selezionate meno 0,45 per creare un'estrusione nella posizione dell'asse Z, a meno 0,45 micrometri. Per rendere la mesh compatibile con la cella M, premete Ctrl T per triangolare la mesh e selezionate Utensile (Tool) e Rimuovi doppie (Remove doubles). Per creare una dendrite a dorso multiplo, premete Maiusc A per aprire la tavolozza Mesh e selezionate Mesh e Cylinder.Nel menu Aggiungi cilindro impostare il raggio di 0,3 micrometri e la profondità su due micrometri e premere INVIO. Premere 3 per ottenere una vista frontale del cilindro e premere Z per rendere trasparente la rete.Utilizzate la freccia normale blu per spostare la base della colonna vertebrale all'interno del cilindro e fate clic con il pulsante destro del mouse per selezionare la Dendrite. Selezionate Modificatore (Modifier) e Aggiungi modificatore (Add Modifier) e selezionate Boolean, Unione operazioni (Operation Union) e spine oggetto (Object Spine). Fate clic su Applica (Apply) per creare una mesh congiunta della Dendrite e della colonna vertebrale.Quindi utilizzare il mouse per selezionare la mesh della colonna vertebrale isolata, cambiando la posizione e l'angolo per inserire ogni nuova colonna vertebrale in una posizione fisiologica. Per creare AMPAR, selezionare Molecole e inserire una nuova molecola. Cambiare il nome in AMPAR e cambiare il tipo di molecola in Molecola di superficie.Quindi cambiare la costante di diffusione 0,05 per 10 all'ottavo centimetro quadrato al secondo. Per tracciare gli ancoraggi legati agli AMPAR, al PSD1 durante la condizione basale, aprire Plot Output Settings e premere per definire le molecole. Quindi impostare la molecola su Anchor_AMPAR, l'oggetto su Dendrite e la regione su PSD1.Per eseguire una simulazione delle condizioni basali, selezionare Esegui simulazione. E impostare le iterazioni su 30.000 e il passo del tempo su uno per 10 a meno tre secondi. Fare clic su Esporta ed esegui e attendere la fine della simulazione.Al termine della simulazione, selezionate Ricarica dati visualizzazione, Riproduci animazione, Traccia impostazioni di output e traccia per visualizzare i risultati temporali spaziali. Per eseguire la condizione di potenziamento omosinaptico selezionare Posizionamento molecola e rel_anchorLTP_psd1. Selezionare rel_anchorLTP_psd1 e modificare Quantità in Rilascio a 200.Quindi impostare Quantità su Rilascia su zero. Selezionare rel_anchor_psd1. Modificare quantità per rilasciare a zero ed eseguire la simulazione come appena dimostrato.La plasticità sinaptica può essere approssimativamente verificata attraverso cambiamenti nel numero di specie di AMPAR legate ad ancoraggi ad ogni colonna vertebrale. Per il calcolo esatto del verificarsi di plasticità sinaptica. Si consiglia di calcolare la variazione del numero totale di AMPAR ancorati e liberi alla sinapsi.Il potenziamento omosinaptico AMPAR e la depressione possono essere verificati attraverso aumenti e diminuzioni del numero di AMPAR ancorati rispettivamente, causati da cambiamenti nell'affinità degli AMPAR da parte degli ancoraggi rispetto alla condizione basale. Ad esempio, l'induzione omosinaptica a lungo termine del potenziamento in una singola colonna vertebrale, crea un effetto depressione eterosnaptica a lungo termine alle spine vicine. Seguendo questa procedura, il modello può essere ampliato per indagare il processo di induzione di LTP e LTD alle spine dendritiche.Questo metodo consente il test di ipotesi sul funzionamento di sistemi non lineari complessi con un gran numero di variabili.

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

Preparazione di oligomeriche β-amiloide 1-42 E induzione di Impairment plasticità sinaptica in fettine di ippocampo

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

Ricerca

Neuroscienze

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

Recupero della fluorescenza dopo photobleaching (FRAP) di fluorescenza proteine ​​Tagged in spine dendritiche di colture di neuroni ippocampali

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

Diffusione laterale e esocitosi delle proteine ​​di membrana in neuroni in coltura valutata utilizzando Recovery fluorescenza e fluorescenza-loss 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

Tensione sensibile registrazione Dye da assoni, dendriti e spine dendritiche dei singoli neuroni in fettine di cervello

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

Veloce micro-ionoforesi di glutammato e GABA: un utile strumento per indagare l&#39;integrazione Synaptic

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

Derivando La durata di Liquidazione glutammato con una analisi Deconvoluzione delle Correnti Transporter astrociti

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 spine dendritiche di Rat Primaria neuroni dell&#39;ippocampo utilizzando 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

Two-Photon<em&gt; In vivo</em&gt; Imaging di spine dendritiche nella corteccia mouse Uso un teschio Diluito-Preparazione

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

Modello di topo indotta da pentylenetetrazole accensione

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

Combinando optogenetica con microRNA artificiali per caratterizzare gli effetti del Gene atterramento su funzione presinaptica all'interno di circuiti neuronali intatto

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