Name: automatic identification of dendritic branches and their orientation
Uploaded: 2021-09-17T13:45:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation at JoVE.com

Yazarlar, kültür görüntülerinin hazırlanması için Dr. Orly Weiss'a teşekkür eder.

NOT: İsrail Sağlık Bakanlığı, deney hayvanlarının etik kullanımı için IL-218-01-21 protokolü kapsamında fare kullanımını onayladı. SOA yalnızca Windows 10 ve Python 3.9 ile uyumludur. Açık kaynak kod olarak mevcuttur: https://github.com/inbar2748/DendriteProject. Bu bağlantıda, bir README de vardır. Yazılımı indirmek için yol tarifi, yazılımın web sitesine bir bağlantı ve tüm paketlerin gerekli sürümleri hakkında bilgi içeren bir gereksinim dosyası içeren DM dosyası. Yazılım kul...

<ol>
	<li>Ferrante, M., Migliore, M., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+impact+of+dendritic+branch-point+morphology.">Functional impact of dendritic branch-point morphology.</a> Journal of Neuroscience. 33 (5), 2156-2165 (2013).</li><li>Spruston, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pyramidal+neurons:+dendritic+structure+and+synaptic+integration.">Pyramidal neurons: dendritic structure and synaptic integration.</a> Nature Reviews Neuroscience. 9 (3), 206-221 (2008).</li><li>Chklovskii, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synaptic+Connectivity+and+Neuronal+Morphology:+Two+Sides+of+the+Same+Coin.">Synaptic Connectivity and Neuronal Morphology: Two Sides of the Same Coin.</a> Neuron. 43 (5), 609-617 (2004).</li><li>Chapleau, C., Larimore, J., Theibert, A., Pozzo-Miller, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modulation+of+dendritic+spine+development+and+plasticity+by+BDNF+and+vesicular+trafficking:+fundamental+roles+in+neurodevelopmental+disorders+associated+with+mental+retardation+and+autism.">Modulation of dendritic spine development and plasticity by BDNF and vesicular trafficking: fundamental roles in neurodevelopmental disorders associated with mental retardation and autism.</a> Journal of Neurodevelopmental Disorders. 1 (3), 185-196 (2009).</li><li>Irwin, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+Spine+Structural+Anomalies+in+Fragile-X+Mental+Retardation+Syndrome.">Dendritic Spine Structural Anomalies in Fragile-X Mental Retardation Syndrome.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 1038-1044 (2000).</li><li>Kaufmann, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+anomalies+in+disorders+associated+with+mental+retardation.">Dendritic anomalies in disorders associated with mental retardation.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 981-991 (2000).</li><li>Pinchas, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+branch+intersections+are+structurally+regulated+targets+for+efficient+axonal+wiring+and+synaptic+clustering.">Dendritic branch intersections are structurally regulated targets for efficient axonal wiring and synaptic clustering.</a> PLoS ONE. 8 (12), 82083 (2013).</li><li>Cove, J., Blinder, P., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Contacts+among+non-sister+dendritic+branches+at+bifurcations+shape+neighboring+dendritic+branches+and+pattern+their+synaptic+inputs.">Contacts among non-sister dendritic branches at bifurcations shape neighboring dendritic branches and pattern their synaptic inputs.</a> Brain Research. 1251, 30-41 (2009).</li><li>Blinder, P., Cove, J., Foox, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Convergence+among+non-sister+dendritic+branches:+An+activity-controlled+mean+to+strengthen+network+connectivity.">Convergence among non-sister dendritic branches: An activity-controlled mean to strengthen network connectivity.</a> PLoS ONE. 3 (11), 3782 (2008).</li><li>Glaser, J., Glaser, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuron+imaging+with+neurolucida+-+PC-based+system+for+image+combining+microscopy.">Neuron imaging with neurolucida - PC-based system for image combining microscopy.</a> Computerized Medical Imaging and Graphics. 14 (5), 307-317 (1990).</li><li>Scorcioni, R., Polavaram, S., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=L-Measure:+a+web-accessible+tool+for+the+analysis,+comparison+and+search+of+digital+reconstructions+of+neuronal+morphologies.">L-Measure: a web-accessible tool for the analysis, comparison and search of digital reconstructions of neuronal morphologies.</a> Nature Protocols. 3 (5), 866-876 (2008).</li><li>Torben-Nielsen, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+efficient+and+extendable+python+library+to+analyze+neuronal+morphologies.">An efficient and extendable python library to analyze neuronal morphologies.</a> Neuroinformatics. 12 (4), 619-622 (2014).</li><li>Parekh, R., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+morphology+goes+digital:+A+research+hub+for+cellular+and+system+neuroscience.">Neuronal morphology goes digital: A research hub for cellular and system neuroscience.</a> Neuron. 78 (1), 206 (2013).</li><li>heng, J., Zhou, X., Sabatini, B. L., Wong, S. T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NeuronIQ:+A+novel+computational+approach+for+automatic+dendrite+SPINES+detection+and+analysis.">NeuronIQ: A novel computational approach for automatic dendrite SPINES detection and analysis.</a> 2007 IEEE/NIH Life Science Systems and Applications Workshop. , 168-171 (2007).</li><li>Image processing and analysis in Java. NIH. ImageJ Available from: <a target="_blank" href="https://imagej.nih.gov/ij">https://imagej.nih.gov/ij</a> (2021)</li><li>Peretz, H., Talpalar, A. E., Vago, R., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Superior+survival+and+durability+of+neurons+and+astrocytes+on+3-dimensional+aragonite+biomatrices.">Superior survival and durability of neurons and astrocytes on 3-dimensional aragonite biomatrices.</a> Tissue Engineering. 13, 461-472 (2007).</li><li>Morad, T. I., Hendler, R. M., Weiss, O. E., Canji, E. A., Merfeld, I., Dubinsky, Z., Minnes, R., Francis, Y. I., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gliosis+of+astrocytes+cultivated+on+coral+skeleton+is+regulated+by+the+matrix+surface+topography.">Gliosis of astrocytes cultivated on coral skeleton is regulated by the matrix surface topography.</a> Biomedical Materials. 14 (4), 045005 (2019).</li></ol>

Biyolojik görüntüleme verilerine ayak uydurmak için 2D görüntülerden morfolojik bilgi çıkarmak için etkili stratejiler gereklidir. Görüntüleme verileri saatler içinde oluşturulabilse de, görüntülerin derinlemesine analizi uzun zaman alır. Sonuç olarak, görüntü işleme açıkça birçok alanda büyük bir engel haline gelmiştir. Bu kısmen, özellikle biyolojik örneklerle uğraşırken verilerin yüksek karmaşıklığından kaynaklanmaktadır. Ayrıca, birçok kullanıcı özel programlama ve gö...

Dendritik morfogenez, nöronlarda sinaptik entegrasyonun hesaplama özelliklerini etkilediği için, dendritik ağacın yapısı nörobilimde merkezi bir konudur1,2,3. Ayrıca dendritik branşlarda morfolojik anormallikler ve modifikasyonlar dejeneratif ve nöro-gelişimsel bozukluklara bulaşmıştır4,5,6. Dendritik sonuçların daha kolay görselleştirilebildiği nöronal kültürlerde, kardeş olmayan dendritik dallar arasındaki etkileşimler, kollar boyunca sinaptik kümelenmenin alanlarını ve kapsamını düzenler, sinaptik koaktiviteyi ve plastisiteyi etkileyebilecek bir davranış7,8,9. Bu nedenle, dendritik ağacın morfolojik parametrelerinin iki boyutlu (2D) nöronal kültürler kullanılarak karakterizasyonu, dendritik morfogenez ve tek ve nöron ağlarının işlevselliğini anlamak için avantajlıdır. Yine de, bu zorlu bir iştir, çünkü dendritik dallar "basitleştirilmiş" 2D nöronal kültürlerde bile karmaşık bir ağ oluşturur.
Dendritik yapıları otomatik olarak izlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar geliştirilmiştir10,11,12,13. Bununla birlikte, bu araçların çoğu 3D nöronal ağlar için tasarlanmıştır ve doğal olarak 2D ağlarla kullanılamayacak kadar karmaşıktır. Buna karşılık, daha az gelişmiş morfolojik analiz araçları tipik olarak bilgisayar destekli el emeğinin önemli bir bileşenini içerir, bu da çok zaman alıcı ve operatör önyargısına karşı hassastır14. 'ImageJ'15 (topluluk tarafından geliştirilen biyolojik görüntü analiz araçlarının geniş bir koleksiyonuna sahip bir NIH açık kaynaklı görüntü işleme paketi) gibi mevcut yarı otomatik araçlar, kullanıcı el emeğini büyük ölçüde azaltır. Bununla birlikte, görüntü işleme sırasında bazı manuel müdahalelere hala ihtiyaç vardır ve segmentasyonun kalitesi arzu edilenden daha az olabilir.
Bu makale, 2B nöronal ağlardaki dendritik dalların doğrudan segmentasyon ve oryantasyon analizine izin veren basit bir otomatik araç olan SOA'yı sunun. SOA, 2D görüntülerdeki çeşitli çizgi benzeri nesneleri algılayabilir ve morfolojik özelliklerini karakterize edebilir. Burada, kültürdeki dendritik ağların 2D floresan görüntülerinde dendritik dalları segmentlere ayırırken SOA'yı kullandık. Yazılım dendritik dalları tanımlar ve paralellik ve mekansal dağılım gibi morfolojik parametrelerin ölçümlerini başarıyla gerçekleştirir. SOA, diğer hücre tiplerinin hücresel süreçlerinin analizi ve biyolojik olmayan ağların incelenmesi için kolayca uyarlanabilir.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Matplotlib</td>
			<td>&#160;2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom and the Matplotlib development team; 2012 - 2021 The Matplotlib development team.</td>
			<td>3.4.2</td>
			<td>a Python 2D plotting library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>matplotlib-scalebar</td>
			<td>Philippe Pinard</td>
			<td>0.7.2</td>
			<td>artist for matplotlib to display a scale bar</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NumPy</td>
			<td>The NumPy community.</td>
			<td>1.20.3</td>
			<td>fundamental package for scientific computing library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OpenCV</td>
			<td>OpenCV team</td>
			<td>4.5.2.54</td>
			<td>Open Source Computer Vision Library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyCharm</td>
			<td>JetBrains</td>
			<td>2020.3.1 (Community Edition) version</td>
			<td>Build #PC-203.6682.86, built on December 18, 2020. Runtime version: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: OpenJDK 64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. Memory: 978M, Cores: 4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyQt5</td>
			<td>Riverbank Computing</td>
			<td>5.15.4</td>
			<td>manage the GUI</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>python</td>
			<td>Python Software Foundation License</td>
			<td>3.9 version</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Qt Designer</td>
			<td>The QT Company Ltd.</td>
			<td>5.11.1 version</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>scipy</td>
			<td>Community library project</td>
			<td>1.6.3</td>
			<td>Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Seaborn</td>
			<td>Michael Waskom.</td>
			<td>0.11.1</td>
			<td>Python&#39;s Statistical Data Visualization Library.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows 10</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xlsxwriter</td>
			<td>John McNamara</td>
			<td>1.4.3</td>
			<td>Python module for creating Excel XLSX files</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

automatic identification of dendritic branches and their orientation

Nöronal dendritik ağaçların yapısı, sinaptik girdilerin nöronlara entegrasyonunda kilit rol oynar. Bu nedenle, nöronal fonksiyonun daha iyi anlaşılması için dendritlerin morfolojisinin karakterizasyonu esastır. Bununla birlikte, hem izole edildiğinde hem de özellikle nöronal ağlar içinde bulunduğunda, dendritik ağaçların karmaşıklığı tam olarak anlaşılamamıştır. 2B nöronal kültürlerin floresan görüntülerinden dendritik dalların yönünün otomatik olarak ölçülmesine izin veren yeni bir hesaplama aracı olan SOA 'yı (Segmentasyon ve Oryantasyon Analizi) geliştirdik. Python ile yazılan SOA, dendritik dalları görüntü arka planından ayırmak için segmentasyon kullanır ve her dalın uzamsal yönü üzerinde bir veritabanı biriktirir. Veritabanı daha sonra bir ağdaki dendritik dalların yönlü dağılımı ve paralel dendritik dal büyümesinin yaygınlığı gibi morfolojik parametreleri hesaplamak için kullanılır. Elde edilen veriler, nöronal aktiviteye yanıt olarak dendritlerdeki yapısal değişiklikleri tespit etmek ve biyolojik ve farmakolojik uyaranlara karşı kullanılabilir.

Kültürdeki dendritik ağların görüntüleri üzerinde temsili bir analiz yapıldı. Hücreler Baranes ve ark. 16,17. Kısaca, hipokampal hücreler doğum sonrası sıçanların beyinlerinden çıkarıldı ve 1-2 hafta boyunca 2D cam kapaklar üzerinde yetiştirildi. Kültürler daha sonra dendritik protein belirteci, mikrotübül ilişkili protein 2'ye (MAP2) karşı bir antikor kullanılarak dolaylı immünofluoresans yoluyla sabitlendi ve lekelendi...

Watch this Scientific Journal Video about Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation at JoVE.com

Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation

Sunulan, 2D floresan görüntülerden nöronal dendritik dalların yönelimlerinin basit ve doğrudan otomatik olarak ölçülmasını sağlayan bir hesaplama aracıdır.

Dendritik Dalların Otomatik Tanımlanması ve Oryantasyonları

The structure of neuronal dendritic trees plays a key role in the integration of synaptic inputs in neurons. Therefore, characterization of the morphology ...

SOA, karmaşık 2D hat ağlarının görüntülerinden önemli morfolojik bilgilerin tanımlanması, segmentasyonu ve çıkarılması için kullanıcı dostu bir arayüze sahip otomatik bir araçtır. Çalışma süreci basit ve sezgiseldir ve veriler hemen ve kolayca elde edilir. Ayrıca, SOA uyarlanabilir ve esnek olduğundan, analitik kapasitesi diğer uygulamalar için genişletilebilir.SOA, sinirsel olmayan hücre ağları, sitoskeleton tarafından oluşturulan karmaşık yapılar ve nanotüpler gibi biyolojik olmayan ağlar gibi diğer 2D ağ türlerinin analizi için kullanılabilir. Web sayfasını açın, SOA'yı bulun. fermuarlı klasörü tıklatın ve çift tıklatarak zip dosyasını indirin.Dosyaları ayıkla'yı sağ tıklatıp seçerek klasörün fermini çözün. Ayıklanan dosyaların yolunu görüntüleyen hedef adres metin kutusunda açılan seçenekler penceresinde ayıklama yolunu gözlemleyin. Ardından, ayıklanan SOA dosyasını açın ve SOA.exe'a çift tıklayın.Siyah bir pencerenin açılmasını bekleyin, ardından uygulama görünecektir. SOA görüntüleyici yükleme menü çubuğunda dosya seç'i seçin, ardından bilgisayar dosyalarından bir resim seçin ve üzerine tıklayın. Aç'ı tıklatın, dosyanın yolunu gözlemleyin ve sonra İleri'yi tıklatın.Kenarlarda segmentasyon iyileştirmesi için, eşiği seçip bir sayı girerek görüntü için eşiği ayarlayın. Birleştirme çizgilerinde, birleştirilecek en az uzaklığı seçip bir sayı girerek ekran için birleştirilecek minimum mesafeyi ve birleştirilecek min açısını seçip bir sayı girerek ekran için birleştirilecek minimum açıyı ayarlayın. Ardından, önizleme segmentasyon görüntüsü oluştur'a tıklayın ve segmentlerin maksimum tanımlamasını elde etmek için parametreleri değiştirin.Özelliklerin değiştirilmesi gerekiyorsa, pencereyi kapat düğmesine tıklayın ve eşiği birleştirmek için minimum mesafe ve açıda yeniden yapın. Çıktı dosyalarını oluşturmak için, çözümleme grafiklerindeki segmentasyon görüntülerini görselleştirmek için Tamam'a basın. Görüntülenen pencerede, xlsx dosyasının kaydedileceği konumu seçin.Bir dosya adı ekleyin, sonra kaydet'i seçin ve verilerin oluşturulup kaydedilmesini bekleyen xlsx dosyasını bekleyin. Önceden tanımlanmış görünümler arasında ileri geri gezinmek için ileri ve geri düğmelerini kullanın. Yakınlaştırma düğmesine basarak kaydırmayı ve yakınlaştırmayı etkinleştirin, ardından fareyi istediğiniz konuma getirin.Ardından, yeni bir konuma sürüklerken sol fare düğmesine basıp basılı tutarak şekli tavalayın. Fare düğmesini bırakın ve görüntüdeki seçili nokta yeni konumda görünecektir. Eksenlerin hareketini kısıtlamak için X veya Y tuşlarını basılı tutun.Yakınlaştırmak için sağ fare düğmesini basılı tutun ve yeni bir konuma sürükleyin. X eksenini yakınlaştırmak için sağa, x ekseninde uzaklaştırmak için sola hareket edin. Aynı şeyi yukarı ve aşağı hareketlerde y ekseni için de yapın.Yakınlaştırırken, farenin altındaki noktanın sabit kaldığını ve bu noktanın etrafında yakınlaştırmayı veya uzaklaştırmayı mümkün kındığını unutmayın. Yakınlaştırmayı sırasıyla X, Y veya en boy oranı korumasıyla sınırlamak için X, Y veya Control değiştirici tuşlarını kullanın. Yakınlaştırmayı dikdörtgen moduna etkinleştirmek için dikdörtgene yakınlaştırma düğmesini tıklatın.İmleci görüntünün üzerine yerleştirin ve sol fare düğmesine basın. Dikdörtgen bir bölge tanımlamak için düğmeyi basılı tutarken fareyi yeni bir konuma sürükleyin. Alt pilotun görünümünü yapılandırmak için alt pilot yapılandırma aracını kullanın.Dosya kaydetme diyaloğu açmak için kaydet düğmesini tıklatın ve dosyayı uygun biçimlerde kaydedin. Tipik bir SOA iş akışı, floresan anti-MAP2 antikoru ile etiketlenmiş bir dendritik ağın temsili 2B görüntüsüne uygulanır. SOA'nın GUI'si, orijinal görüntünün parçalı görüntüyle karşılaştırılmasını sağlar ve segmentasyon ayarlarında yapılan değişikliklerin etkisinin gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlar.Dendritik dallar paralel ve paralel olmayan büyüyen olarak sınıflandırılır. Analiz tamamlandıktan sonra, test edilen aralıktaki paralel dalların sayısı ayıklanır ve bir frekans grafiğinde çizilir. Dendritik dallar arasındaki paralel büyümenin boyutunun rastgele mi yoksa yönlendirilmiş mi olduğunu anlamak için, bu grafiğin sonuçları, kültürlerdeki dendritik dallarınkiyle aynı sayıdaki çizgilerin rastgele büyümesinin simülasyonundan çıkarılanlarla karşılaştırılır.SOA daha sonra paralel dallar arasındaki mesafeleri, paralel ve paralel olmayan dendritik dalların uzunluklarını ve ortalama uzunluklarını ölçar. Tercihli büyüme yönlerinin var olup olmadığını belirlemek için SOA, dendritik dalların büyüme açılarının bir dağıtım histogramını görüntüler ve her grupta tercih edilen büyüme yönlerinin ve belirli dendritik dalların hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar. SOA çıktısı, daha derinlemesine ve karmaşık analizler yapan bir araç için bir veritabanı olarak kullanılabilir.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Analysis of Dendritic Spine Morphology in Cultured CNS Neurons

Kültür MSS Nöronlar Dendritik Omurga Morfoloji Analizi

Dendritic spines are the sites of the majority of excitatory connections within the brain, and form the post-synaptic 
compartment of synapses. These ...

Nörobilim

Inducing Dendritic Growth in Cultured Sympathetic Neurons

Kültür sempatik nöronlar bulunan dendritik Büyüme indükleyen

The shape of the dendritic arbor determines the total synaptic input a neuron can receive 1-3, and influences the types and distribution of these inputs ...

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

Glutamat ve GABA hızlı Micro-iyontoforez: Synaptic Entegrasyon Araştırma yararlı bir araç

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

Derivation of Adult Human Fibroblasts and their Direct Conversion into Expandable Neural Progenitor Cells

Yetişkin İnsan Fibroblastları türetilmesi ve Genişletilebilir Sinir Progenitör Hücreler içine Doğrudan Dönüşüm

Generation of&#160;induced pluripotent stem cell (iPSCs) from adult skin fibroblasts and subsequent differentiation into somatic cells provides ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

Sütunlar ve Katmanlar dendritik Morfoloji Analizi

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Kantitatif analiz Drosophila nöronal dendritik Arborization karmaşıklığı

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. ...

Where You Cut Matters: A Dissection and Analysis Guide for the Spatial Orientation of the Mouse Retina from Ocular Landmarks

Nerede konularda kesme: Bir diseksiyon ve fare Retina mekansal oryantasyon analiz Rehber'den oküler yerler

Accurately and reliably identifying spatial orientation of the isolated mouse retina is important for many studies in visual neuroscience, including the ...

Purification of the Dendritic Filopodia-rich Fraction

Dendritic Filopodia-zengin kesir arıtma

Dendritic filopodia are thin and long protrusions based on the actin filament, and they extend and retract as if searching for a target axon. When the ...

Morphological and Functional Evaluation of Axons and their Synapses during Axon Death in Drosophila melanogaster

Morphological and Functional Evaluation of Axons and their Synapses during Axon Death in Drosophila melanogaster

Drosophila melanogaster'de Akson Ölümü Sırasında Aksonların ve Sinapslarının Morfolojik ve Fonksiyonel Değerlendirilmesi

Axon degeneration is a shared feature in neurodegenerative disease and when nervous systems are challenged by mechanical or chemical forces. However, our ...

3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity

Sinaptik Plastisite ile Dendritik Dikenlerin 3D Modellemesi

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