Name: 3d modeling of dendritic spines with synaptic plasticity
Uploaded: 2020-05-18T13:30:00
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この研究の一部は、サンパウロ州科学財団(FAPESP)助成金#2015/50122-0およびIRTG-GRTK 1740/2、IBM/FAPESP助成金#2016/18825-4、およびFAPESP助成金#2018/06504-4によって支えられました。

注: このプロトコルで使用される用語の用語集については 、補足ファイル 1 を参照してください。
1. ブレンダー、セルブレンダー、および M セルをインストールする
注: このプロトコルは、MCell、ブレンダー、およびセルブレンダーのインストールが必要です。
<ol><li>MCell ホームページ (https://mcell.org/tutorials_iframe.html) でソフトウェアを...

<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. 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この記事では、樹状棘を持つ樹状セグメントにおける反応拡散シナプス可塑性プロセスをモデリングするための3Dメッシュの構築方法を紹介します。開発されたモデルには樹状棘の少ない樹状線が含まれています。シナプスアンカーを用いたAMPALの横拡散と反応により、基底ダイナミクスのシミュレーションが可能です。プロトコルの重要なステップは、脊椎頭部の上部(図1、<...

シナプス可塑性は、学習と記憶に関連付けられている1.シナプス可塑性は、長期増強(LTP)および長期うつ病(LTD)などの、SYNaptic膜2の中および外にAMPA受容体(AMPA)の挿入および除去にそれぞれ関連している。AMPARシナプスは樹状脊椎3と呼ばれる小さな容積構造の上に配置されています。各脊椎は、ポストナプティクス密度(PSD)と呼ばれるポストナプティクス膜にタンパク質密度の高い領域を含んでいます。PSDトラップのアンカータンパク質はシナプス領域のAMPAをトラップします。単一のシナプス内のAMPARsのコピーはほとんどなく、樹状棘の他の種とのAMPARsの人身売買と反応は確率的プロセス22、44である。樹状,棘,55、6、7、86におけるシナプス受容体の入稿のいくつかのコンパートメントモデルがあります。78しかし、樹状突起とその樹状棘の3D構造におけるシナプス可塑性に関連するAMPALの人身売買の確率計算モデルが不足している。
計算モデリングは、シナ,プス可塑性99、10、11、12の発生時に樹状脊椎におけるアンパールの反応拡散のような複雑な系のダイナミクスの基礎となるメカニズム11を調べる12有用なツールである。,10このモデルは、複雑なシナリオを視覚化し、感度パラメータを変化させ、実験12,13,13を制御することが困難または不可能な多くの変数を含む科学的条件で重要な予測を行うために使用できます。計算モデルの詳細レベルを定義することは、モデル化された現象に関する正確な情報を得る上での基本的なステップです。理想的な計算モデルは、複雑さと単純さの微妙なバランスで、計算上の負荷をかけずに自然現象の本質的な特性を捉えることです。詳細すぎる計算モデルは、計算にコストがかかる可能性があります。一方、詳細性の低いシステムでは、現象のダイナミクスを捉えるために不可欠な基本的な要素が欠けている可能性があります。樹状脊椎の3Dモデリングは2Dや1Dよりも計算上高価ですが、時間や3D空間で反応して拡散する非線形変数が多い複雑なシステムなど、3Dレベルでのモデリングはシステムの機能に関する洞察を得るために不可欠な条件があります。さらに、より低次元モデルの本質的な特性を維持するために、複雑さを慎重に軽減することができます。
少量の中で与えられた種のコピーが少ない確率的システムでは、システムの平均ダイナミクスは、大規模な集団の平均ダイナミクスから逸脱する。この場合、反応拡散粒子の確率計算モデリングが必要となる。この研究では、3D樹状脊椎におけるAMPARsの数コピーの確率モデリング反応拡散の方法を紹介する。この方法の目的は、シナプス可塑性をモデル化するための樹状棘及びシナプスを有する樹状線セグメントの3D計算モデルを開発することである。
この方法では、MCellを使用してモデルを数値的に解き、3Dメッシュを構築するためのブレンダー、およびCellBlenderを使用して、3Dメッシュ14、15、16,15,の分子の時空間反応拡散を含むMCellシミュレーションを作成および視覚化します。ブレンダーはメッシュの作成のためのスイートであり、CellBlenderは、基本ソフトウェアブレンダーのためのアドオンです。MCellは、単一分子17の反応拡散のためのモンテカルロシミュレータです。
この方法の使用の背後にある根拠は、樹状棘14の微小生理学的環境におけるこの現象のより良い理解を達成するためにシナプス可塑性をモデル化することから成る。特に、この方法は、樹状脊椎14間のホモシナプス増強、ホモシナプスうつ病、および不均一なナプティック可塑性のシミュレーションを可能にする。
この方法の特徴としては、樹状突起とそのシナプスの3D幾何学的構造のモデル化、ランダムウォークによる拡散、シナプス可塑性に関与する分子の化学反応が挙げられる。この方法は、仮説をテストし、多数の変数を持つ複雑な非線形系の機能を予測するために、豊富な環境を作成する利点を提供します。また、シナプス可塑性の研究だけでなく、一般的に3Dメッシュ構造における分子の確率的反応拡散を研究するためにも適用できます。
あるいは、樹状構造の3Dメッシュは、電子顕微鏡の逐次再構成18からブレンダーに直接構築することができる。連続再構築に基づくメッシュは 3D 構造を提供しますが、実験データへのアクセスは必ずしも利用できるとは限りません。したがって、本プロトコルに記載されているように、基本的な幾何学的構造から適応されたメッシュの構築は、樹状棘を持つカスタマイズされた樹状セグメントを開発する柔軟性を提供する。
別の代替計算方法は、通常の容積,,99、10、11、19、20、21、2210,11のよく混合反応20,21の22バルクシミュレーションである。19バルクシミュレーションは、単一の十分に混合された容積23内の多くの種の反応を解決するのに非常に効率的であるが、バルクアプローチは、高解像度の3Dメッシュで多くのよく混合されたボクセル内の分子の反応拡散を解決するために非常に遅いです。一方、個々の粒子の反応拡散のMCellシミュレーションを用いた本法は、高解像度3Dメッシュ15において効率的に動作する。
この方法を使用する前に、研究した現象が3Dメッシュで確率的反応拡散アプローチを必要とするかどうかを尋ねるべきです。この現象が樹状棘のような小さな容積コンパートメントを持つ複雑な幾何学的構造で拡散する反応種の少なくとも1つのコピー(1,000未満)を持つ場合、3Dメッシュにおける反応拡散の確率的モデリングが適用に適している。
シナプス可塑性を持つ樹状脊椎を含む樹状セグメントの3D計算モデルを構築するために必要ないくつかのステップがあります。主な手順は、モデルの構築のための適切なソフトウェアのインストール、複数の脊椎を作成するためのテンプレートとして使用される単一樹状脊椎の構築、および複数の樹状脊椎で接続された樹状セグメントの作成です。シナプス可塑性をモデリングするステップは、PSD領域にアンカーを挿入し、樹状セグメントと樹状棘にAMPAを挿入することです。次に、PSDとAMPPARに位置するアンカー間の運動反応は、シナプス領域でAMPPARをトラップする複雑なアンカーAMPAR種を生成するように定義される。それぞれ、アンカーとシナプスAMPARs間の親和性の増加と減少は、LTPとLTDのプロセスを作成します。

<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

三次元(3D)幾何学における化学種の拡散と反応の計算モデリングは、樹状棘におけるシナプス可塑性のメカニズムを理解するための基本的な方法である。このプロトコルでは、樹状突起および樹状棘の詳細な3D構造は、CellBlenderを使用したソフトウェアBlender上のメッシュでモデル化されています。シナプス領域とシナプス外領域はメッシュ上で定義されます。次に、シナプス受容体およびシナプスアンカー分子は、その拡散定数で定義される。最後に、シナプス受容体とシナプスアンカー間の化学反応が含まれ、計算モデルは、ソフトウェアMCellで数値的に解決されます。この方法は、3D幾何学的構造における単一分子の空間的経路を記述する。したがって、シナプス可塑性の発生時に樹状脊椎の出入りするシナプス受容体の密売を研究することは非常に有用である。この方法の制限は、分子の数が多いとシミュレーションの速度が遅くなることです。この方法を用いた樹状脊椎のモデリングにより、単一脊椎内のホモシナプス増強とうつ病の研究と、隣接樹状脊椎間の不均一な可塑性の研究が可能となる。

これらの結果は、脊椎の頭部と脊椎の首を持つ樹状脊椎をシミュレートする 3D メッシュの構築手順を提供します (図 1 ~図 4)。また、複数樹状脊椎を単一樹状セグメント(図5)に挿入して、AMPARs14の不均一な可塑性を研究することができる。14脊椎ヘッドの上部にあるPSD(図6)は、シナプス?...

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3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity

このプロトコルは、シナプス可塑性をモデリングするための樹状脊椎を持つ樹状セグメントの3次元(3D)モデルを開発します。構築されたメッシュは、CellBlender および MCell を使用するソフトウェア プログラム Blender を使用して、長期的なシナプス可塑性における AMPA 受容体の密売の計算モデリングに使用できます。

シナプス可塑性を用いた樹状脊椎の3Dモデリング

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

核融合による化学種反応の計算3D幾何学的モデリング樹状脊椎の内在および内在する受容体の密売のメカニズムを研究するための有用な方法は、シナプス可塑性を行っている。この手法には、多数の変数を持つ非線形系に関する仮説や投影を作成するための豊富な環境を作成できるという利点があります。変更された球を使用して、脊椎ヘッドと脊椎首を持つ単一の樹状脊椎のメッシュを作成します。最初のブレンダーを開きます。セルブレンダーが既にインストールされている場合は、キーパッドの5を押して、視点から直交ビューに変更します。1 を押して正面図に変更し、Shift C キーを押してカーソルを中央に配置します。脊椎ヘッドを作成するには、Shift A キーを押してメッシュ パレットを開き、メッシュを選択します。[UV 球]を選択し、[UV 球体を追加]でサイズを 0.25 に、リングを 32 に設定します。頭の上端をフラットにするには、Tab キーを押して Blender をオブジェクト モードから編集モードに切り替えます。B キーを押して球の上部の 3 分の 1 を選択し、[Delete]を押して、[頂点]を選択し、[Enter]を選択して頂点を削除します。B を押して球の上部を選択します。E、S、0、Enter キーを押して、選択した頂点の上部をシールします。そして、青い矢印を下に移動して、脊椎の頭の上に揃えます。脊椎の上部のメッシュ解像度を上げるには、[ツール]と[ナイフ]を選択し、ナイフを使用して上部の中心を囲む円をカットします。次に、[ツールとループカット]を選択し、4回スライドして、上部の中心を中心に4つの同心円を作成します。脊椎の首を作成するには、B を押してメッシュの下部を選択します。頂点を削除して B を押し、メッシュの下部を選択します。E と Z を押してマイナス 0.45 を選択し、Z 軸の位置に対してマイナス 0.45 マイクロメートルの押し出しを作成します。M セルとメッシュの互換性を持たせるには、Ctrl T を押してメッシュを三角形化し、[ツール]および[ダブルを削除]を選択します。複数の脊椎デンドライトを作成するには、Shift A を押してメッシュ パレットを開き、[メッシュと円柱]を選択します。[円柱の追加]メニューで、半径0.3マイクロメートルと深さを2マイクロメートルに設定し、Enterキーを押して90を押して円柱を90度回転させ、青い矢印を使用して円柱を脊椎の底までドラッグします。3 を押して円柱の正面図を取得し、Z を押してメッシュを透明にします。青い法線矢印を使用して、脊椎の底面を円柱の内部に移動し、右クリックしてデンドライトを選択します。[モディファイヤ]および[モディファイヤを追加]を選択し、[ブール演算、操作ユニオン]を選択して、[オブジェクト の脊椎]を選択します。[適用]をクリックして、樹状突起と脊椎のジョイント メッシュを作成します。次にマウスを使用して孤立した脊椎のメッシュを選択し、位置と角度を変更して新しい脊椎を生理学的位置に挿入します。アンペアを作成するには、分子を選択して新しい分子を挿入します。名前を AMPAR に変更し、分子の種類を表面分子に変更します。次に、拡散定数を10倍の0.05倍に変え、毎秒8平方センチメートルに変換します。アンパルに結合したアンカーをプロットするには、基礎条件の間に PSD1 で[プロット出力設定]を開き、押して分子を定義します。次に、分子をAnchor_AMPARに、オブジェクトをデンドライトに、領域をPSD1に設定します。基底条件シミュレーションを実行するには、[シミュレーションを実行]を選択します。反復回数を 30,000 に、タイム ステップを 10 倍からマイナス 3 秒に設定します。[エクスポートして実行] をクリックし、シミュレーションが終了するまで待ちます。シミュレーションの最後で、[視覚化データの再読み込み]、[アニメーションを再生]、[出力設定を印刷]、および [印刷] を選択して、空間的な時間結果を視覚化します。ホモシナプス増強条件を実行するには、分子配置とrel_anchorLTP_psd1を選択します。rel_anchorLTP_psd1を選択し、数量をリリースに変更して 200 にします。次に、[数量] を [リリース] に変更します。rel_anchor_psd1を選択します。[数量]を[ゼロにリリース]に変更し、実例のようにシミュレーションを実行します。シナプス可塑性は、各脊椎のアンカーに結合されたAMPARsの種数の変化を通じてほぼ検証することができる。シナプス可塑性の発生の正確な計算のため。シナプスでアンカーとフリーのAMPARsの合計数の変動を計算することをお勧めします。AMPARホモシナプス増強および抑うつは、基底状態と比較してアンカーによるAMPPARの親和性の変化によって引き起こされる、アンカーアンパールの数の増加および減少を通じて検証することができる。例えば単一の脊椎におけるホモシナプス長期増強誘導は、隣接する脊椎においてヘテロシンシナプス長期うつ病効果を生み出す。この手順に従って、モデルを拡張して樹状脊椎におけるLTPおよびLTD誘導のプロセスを調査することができる。この方法により、多数の変数を持つ複雑な非線形系の機能に関する仮説の検定が可能になります。

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

β-アミロイドオリゴマーの調製 1から42まで</sub海馬スライスでのシナプス可塑性の減損の>と誘導

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

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

培養海馬ニューロンの樹状突起棘の蛍光タグ融合タンパク質の光退色後蛍光回復（FRAP）

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

培養神経細胞における膜タンパク質の側方拡散とエキソサイトーシスは、蛍光回復と蛍光損失光退色を用いて評価

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

軸索、樹状突起および脳スライスにおける個々のニューロンの樹状突起棘から電位感受性色素記録

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

グルタミン酸とGABAの高速マイクロイオン導入：シナプス統合を調査するために便利なツール

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

アストロサイトトランスポーター電流のデコンボリューション解析グルタミン酸クリアランスの時間経過の導出

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

構造化照明顕微鏡を用いてラット初代海馬ニューロンの樹状突起棘を画像化

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

二光子<em&gt; in vivoで</em&gt;間引き頭蓋骨の準備を使用して、マウス皮質における樹状突起棘のイメージング

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 誘起キンドリング マウス モデル

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

オプトジェネティクスを組み合わせてそのまま神経回路内でのシナプス前機能に関する遺伝子ノックダウンの効果を特徴付ける人工マイクロ Rna

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