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Articles by Eran Stark in JoVE
JoVE Neuroscience
À grande échelle d'enregistrement des neurones par des sondes de silicium mobiles à se comporter Rongeurs
1Center for Molecular and Behavioral Neuroscience, University of New Jersey, 2Center for Interdisciplinary Research in Biology, Collège de France, 3Janelia Farm Research Campus, Howards Hughes Medical Institute, 4Deptartment of Psychology, University of Wisconsin at Milwaukee
Nous décrivons les méthodes à grande échelle d'enregistrement de plusieurs unités simples et le potentiel de champ local à se comporter les rongeurs avec des sondes de silicium. Disque de fabrication, de fixation de sonde sur le disque et les processus d'implantation de la sonde sont illustrés dans des détails suffisants pour faciliter la reproduction.
Other articles by Eran Stark on PubMed
Organisation Dynamique De Réglage Directionnel Dans Le Cortex De Moteur De Primate Prémoteur Et Primaire
Bien que des études antérieures ont montré que l'activité des neurones dans le cortex moteur est liée à divers paramètres de mouvement, y compris la direction du mouvement, n'a pas la configuration spatiale par lequel ces paramètres sont représentés. Les travaux en cours a été conçu pour étudier le modèle de représentation de la direction privilégiée (PD) du mouvement de la main sur la surface corticale. En étudiant les différences de PD par paires et en appliquant une mise en œuvre originale de la variance circulaire au cours de la préparation et les périodes de mouvement dans le cadre d'une tâche hors Centre, nous démontrons une répartition non aléatoire des PDs sur la surface de deux singes cortex prémoteur et moteur. Notre analyse montre que, alors que le PDs d'unités enregistrement par les électrodes non adjacentes ne sont pas plus semblables que prévu par hasard, PDs d'unités enregistrées par les électrodes adjacentes sont. PDs d'unités enregistrement par un affichage simple électrode la plus grande similitude. Comparaison des distributions de PD au cours de la préparation et le mouvement révèle que PDs des unités voisines ont tendance à être plus semblable au cours de la période de préparation. Cependant, même pour les paires d'unités enregistrées par une seule électrode, la différence moyenne de PD est généralement de gros (45 et 75 degrés au cours de la préparation et de mouvement, respectivement), de sorte qu'une représentation strictement modulaire de la direction de mouvement de main au-dessus de la surface corticale n'est pas supportée par nos données.
L'activité Neuronale Dans Les Aires Corticales Motrices Reflète Le Contexte Séquentiel Du Mouvement
Actions naturelles peuvent être décrit comme des chaînes d'éléments simples, alors que les éléments individuels de mouvement sont facilement concaténées pour générer des séquences de mouvement d'innombrables. Séquence-spécifique neurones ont été décrites abondamment, ce qui suggère que le système moteur peut implémenter des requêtes complexes dans le temps à l'aide de ces neurones à recruter des neurones de bas niveau mouvement modulaire. Ici, nous avons entrepris d'examiner si l'activité des neurones associés au mouvement est indépendante du contexte séquentiels de la requête. Deux singes ont été formés pour effectuer des mouvements de bras linéaire individuellement ou comme composants de mouvements double-segment. Comparaison de l'activité neuronale entre ces conditions est toutefois délicate car les subtiles variations de cinématiques se produisent généralement dans des contextes différents. Nous avons donc utilisé des procédures pour identifier la contribution des variations dans le moteur d'exécution à des différences dans l'activité neuronale. Pourtant, même après l'application de ces procédures, que nous trouvons que l'activité neuronale dans le cortex moteur (PMd et M1) associée à un segment de motion donné diffère entre les deux contextes. Ces différences apparaissent lors de la préparation et devient encore plus importants pendant l'exécution du mouvement. Fait intéressant, malgré les différences conjoncturels au niveau du neurone unique, l'ensemble de la population permet toujours une lecture fiable de la direction du mouvement quel que soit le contexte séquentiel. Ainsi la direction d'un mouvement et le contexte séquentiel dans lequel il est incorporé peut être simultanément et de manière fiable codée par les neurones dans le cortex moteur.
Appliquer Les Méthodes De Rééchantillonnage à Données Neurophysiologiques
Techniques statistiques standards ne fournissent pas toujours les réponses aux questions physiologiques complexes, car souvent il n'y a aucune distribution paramétrique ou non paramétriques sur lequel la signification peut être estimée. Les méthodes de rééchantillonnage fournissent une batterie de tests qui peut être utilisé dans de telles circonstances. Au cours des dernières années, ces méthodes ont été explorées théoriquement et travaillent maintenant fréquemment. Dans cet article, nous décrivons un cadre unifié pour l'utilisation de telles méthodes dans le cadre de l'analyse des données neurophysiologiques. Nous construisons des tests spécifiques pour placer des limites de confiance sur les estimations d'information mutuelle et sur les paramètres de données circulaires, et nous présentons des procédures pour tester des hypothèses sur la circulaire et sur les données partitionnées. Ces tests sont expliqués en détail et illustrées avec des données réelles des expériences avec des singes se comporter.
Analyse De Corrélation Croisée Partielle Résout L'ambiguïté Dans L'encodage De Plusieurs Caractéristiques Des Mouvements
Une question classique en neurosciences est qui dispose d'un stimulus ou d'un recours est représentées dans l'activité cérébrale. Quand plusieurs fonctions sont interdépendantes soit à un moment donné dans le temps ou à des points distincts dans le temps, activité neuronale liée à une caractéristique semble être en corrélation avec d'autres fonctionnalités. Ainsi que considérer simultanément plusieurs fonctions techniques ne peuvent expliquer retardées interdépendances entre les fonctions. Il en résulte une ambiguïté en ce qui concerne les caractéristiques codées. Ici, nous résoudre cette ambiguïté en appliquant une nouvelle méthode statistique basée sur les corrélations croisées partielles. La méthode fournit des estimations des corrélations linéaires entre l'activité neuronale et une fonctionnalité donnée qui ne sont pas affectées par des corrélations linéaires avec d'autres fonctionnalités à plusieurs retards. La méthode fournit également une sortie graphique mesurée sur une échelle qui permet des comparaisons entre les différentes fonctionnalités, neurones et expériences. Nous utilisons les données de mouvement réel et l'activité neurale simulé selon un large éventail de modèles de tuning pour illustrer la méthode. Lorsqu'il est appliqué à l'activité neuronale vraie, la procédure donne des résultats qui indiquent que des caractéristiques considérées comme l'activité neuronale est liée à et dans quels délais.
Spike Tri : Bayesian Regroupement Des Données Non Stationnaires
Spike tri consiste à pointes enregistrées par une micro-électrode selon les neurones de la source de clustering. C'est une tâche complexe, qui exige beaucoup travail humain, en partie en raison de la nature non stationnaire des données. Nous proposons d'automatiser le processus de regroupement dans un cadre bayésien, sur les neurones source modélisées comme un mélange de gaussiennes de non stationnaires. À une première étape de la recherche, les données sont divisées dans des délais courts et candidat descriptions des données comme mélanges-de-gaussiennes sont calculés pour chaque cadre séparément. Dans un deuxième temps, on a calculé les probabilités de transition entre les mélanges de candidat, et une solution de clustering à l'échelle mondiale optimale se trouve comme la solution maximale-a posteriori du modèle probabiliste qui en résulte. Les probabilités de transition sont calculées en utilisant des hypothèses de stationnarité locales et sont basées sur une version gaussienne de la divergence de Jensen-Shannon. Nous utilisons des données synthétiquement généré spike pour illustrer la méthode et de montrer qu'il surpasse les autres méthodes de tri de spike dans un scénario non stationnaires. Nous avons ensuite utiliser données real spike et trouver le bon accord de la méthode avec experts trieuses humaines dans deux modes de fonctionnement : un non entièrement supervisé et un mode semi-supervisé. Ainsi, cette méthode diffère des autres méthodes sous deux aspects : sa capacité à tenir compte de données non stationnaires et sa proximité de la performance humaine.
Encodage De Reach Et Portée Par Les Neurones Dans Le Cortex Prémoteur Est Indépendante Du Site D'enregistrement
Activité neuronale a été étudiée au cours pour atteindre et saisir séparément, mais on connaît leur représentation combinée. Afin d'étudier l'organisation fonctionnelle d'atteindre et de saisir dans le cortex prémoteur (PM), nous avons formé deux singes pour rejoindre dans l'une des six directions et de saisir un des trois objets. Lors de mouvements préhensiles, activité des muscles proximaux (épaule et le coude) a été principalement modulée par direction de portée, alors que les muscles distaux (doigts) étaient également modulés par type de portée. À l'aide de microstimulation intracortical, nous avons identifié des sites PM spatialement distincts dont les mouvements des articulations proximales ou distales furent évoquées. Contrairement aux muscles, modulation de l'activité neurale par portée direction était semblable pour des unités individuelles enregistrées dans les sites proximales et distales. De même, codage de type prise était le même pour les unités enregistrées dans les différents sites. Ce schéma d'encodage reach et saisir indépendamment de recoder le site a été observé tout au long de la tâche : avant, pendant et après les mouvements de préhension. Malgré les similitudes entre des unités individuelles au sein des différents sites, on observe des différences entre les paires d'unités. Paires d'unités directionnellement sélectifs, enregistrées par la même électrode dans le même site proximal préféraient indications de portée similaire mais pas les types de prise, alors que les paires d'unités sélectives objet enregistrement dans le même site distal ont tendance à préférer les même saisir type mais ne parviennent pas à direction. Nous suggérons que l'inattendu "neurones" mélange"codage reach et la compréhension au sein des sites distales et proximales, respectivement, prévoient un substrat neuronal coordination entre atteindre et saisir au cours de la préhension.
Comparaison De La Sélectivité De Direction Et Objet De Potentiels De Champs Locaux Et Les Unités Individuelles Dans Le Cortex Pariétal Postérieur Macaque Pendant La Préhension
Des études récentes ont montré que le potentiel de champ local (LFP) peut fournir une méthode simple permettant d'obtenir une mesure précise des comportements pour atteindre et saccade. Cependant, c'est ne pas clair si ce signal est tout aussi instructif en ce qui concerne les mouvements plus complexes. Ici nous avons enregistré des LFPs et des unités individuelles (SUs) de différentes régions dans le cortex pariétal postérieur de macaques lors d'une tâche de préhension et la sélectivité LFP comparée avec une sélectivité SU. Nous avons trouvé que LFPs pariétales étaient souvent sélectives à la direction de la cible ou l'objet et que les pourcentages de LFPs sélectives ressemblaient aux pourcentages de SUs sélectives. Néanmoins, SUs étaient plus informatifs que LFPs à plusieurs égards. Direction prédominante et objets de LFPs habituellement déviaient une distribution uniforme, contrairement aux préférences de SUs. En outre, préférences de LFPs ne reflétait pas les préférences de SUs même lorsque les deux signaux ont été enregistrés simultanément par l'intermédiaire de la même électrode. En outre, la sélectivité de le LFPs induite par le mouvement est apparu seulement après le début du mouvement, alors que SUs fréquemment une sélectivité pré-mouvement. L'analyse spectrale a révélé un rapport signal-bruit plus faible du signal LFP. Différentes bandes de fréquence dérivé d'un seul site de la LFP a montré de préférences incompatibles. Des relations significatives avec les paramètres cibles trouvées pour toutes les bandes testées de LFP, mais les effets dans la bande rapide (gamma) expose des propriétés qui étaient conformes à la contamination de la LFP par résiduelle de l'activité de fortification. Ensemble, nos résultats suggèrent que la LFP fournit une méthode simple d'extraction amples informations relatives à la circulation. Toutefois, certaines de ses propriétés le rendent moins suffisant pour prédire l'évolution rapide des mouvements.
Prédire Le Mouvement De L'activité Multi-unitaires
Des études antérieures ont montré qu'intracortical activité peut être utilisée pour faire fonctionner des appareils prothétiques comme une prothèse. Auparavant, les signaux neurones utilisés étaient soit l'activité de dizaines à des centaines de neurones, qu'il est difficiles d'enregistrer pendant de longues périodes de temps, ou de potentiels de champs locaux, qui sont fortement corrélées entre elles de fortification. Ici, nous montrons que par une estimation de l'activité multi-unitaires (MUA), l'activité superposée de nombreux neurones autour d'une microélectrode, et à l'aide d'un petit nombre d'électrodes, une prévision précise de la circulation à venir est obtenue. Par rapport aux pointes unitaires, enregistrements de MUA unique sont obtenus plus facilement et les enregistrements sont plus stables au fil du temps. Par rapport aux potentiels de champs locaux, paires d'enregistrements MUA sont considérablement moins redondants. En comparaison avec tout autre signal intracortical, enregistrements de MUA unique sont plus informatifs. MUA est instructif, même en l'absence de pointes. En combinant l'information des enregistrements multiélectrodes du cortex moteur des singes qui ont effectué la préhension discrète ou mouvements de traçage continu, nous démontrons que les prédictions basées sur multicanale MUA sont supérieures à celles basées sur pointes ou potentiels de champs locaux. Ces résultats démontrent que des informations considérables est conservée dans l'activité superposée de multiples neurones et suggère donc que les neurones dans la même localité traitent l'information semblable. Ils montrent aussi que des mouvements complexes peuvent être prédits à l'aide de traitement du signal relativement simple sans la détection de pics et, ainsi, tenir le potentiel d'accélérer considérablement le développement de dispositifs prothétiques moteur-corticales.
Paramètres Du Mouvement Distinct Sont Représentées Par Différents Neurones Dans Le Cortex Moteur
Des études récentes suggèrent qu'un seul neurone cortical moteur Encode en général plusieurs paramètres de mouvement, mais les paramètres d'affichage souvent fortes interdépendances temporelles. Pour résoudre ce problème, nous avons enregistré l'activité unitaire tandis que les singes Macaques faite de mouvements continus et utilisé une analyse qui explicitement considérées comme des corrélations temporelles entre plusieurs paramètres cinématiques ; position de la main, vitesse et accélération. Nous avons constaté que, tandis que l'activité des neurones du cortex moteurs presque tous a été modulée durant le mouvement, la plupart des neurones étaient liées uniquement à un seul paramètre dominant. L'activité des neurones différents co-variation avec des paramètres différents avec la même force, mais les neurones associés à vitesse étaient beaucoup plus courantes que les neurones associés à aucun autre paramètre. Ces résultats ont été obtenus pour les neurones enregistrés dans le moteur principal (M1) et dorsales cortex prémoteur, nous (PMd). Bien que l'activité neurale avaient tendance à précéder le mouvement et l'activité de PMd avait tendance à précéder l'activité M1, décalages dans le temps étaient très dispersées. Muscles d'épaule et le coude avaient les mêmes propriétés que les neurones, mais leur activité précédé strictement le mouvement. Ces résultats démontrent la spécificité seul neurone et l'hétérogénéité au sein d'une population de neurones en ce qui concerne les paramètres du mouvement et des décalages dans le temps. Nos résultats suggèrent que des sous-ensembles distincts de neurones du cortex moteurs sont impliqués dans les calculs relies aux paramètres de mouvement distinct.
Dépendance à L'égard Des Corrélations Neuronales Caractéristiques Du Filtre Et Des Statistiques De Train Spike Marginal
Activité neurale corrélation a été observée à divers niveaux de signal (par exemple, spike comte, potentiel de membrane, local champ potentiel, EEG, IRMf BOLD). La plupart de ces signaux peut être considérée comme la superposition des trains de pointe filtrées par les composants du système neuronal (synapses, membranes) et le processus de mesure. C'est en grande partie inconnu, comment la structure de corrélation de train de spike est altérée par ce filtrage et quelles sont les conséquences pour la dynamique du système et l'interprétation des corrélations mesurées. Dans cette étude, nous nous concentrons dans les trains de pointe linéairement filtrée et envisager notamment causées par le chevauchement des populations de neurone présynaptique des corrélations. Nous démontrons que les fonctions de corrélation et de mesures statistiques de second ordre comme la variance et la covariance, le coefficient de corrélation présentent généralement une dépendance complexe sur les propriétés du filtre et les statistiques des trains spike présynaptique. Signalons que les deux contributions peuvent jouer un rôle important dans la modulation de la force d'interaction entre les neurones ou les populations de neurones. Dans de nombreuses applications, la cohérence permet une quantification filtre indépendant de l'activité corrélée. Dans les modèles de réseau différentes, nous discutons de l'estimation de la connectivité réseau de la cohérence de la haute fréquence des enregistrements intracellulaires simultanés des paires de neurones.
Les Corrélations Entre Les Groupes De Neurones Prémoteur Transportent L'information Sur La Préhension
Comment les paramètres distincts sont liés ensemble dans l'activité cérébrale est inconnue. Combinaison de codage par des interactions interneuronales est une possibilité, mais, pour coordonner les paramètres, les interactions entre les paires neuronales doivent porter les mentions à leur sujet. Pour résoudre ce problème, nous avons enregistré l'activité neurale de plusieurs sites dans le cortex prémoteur de singes mémorisé portée direction et saisir le type suivi de préhension réelle. Nous avons constaté que les corrélations entre les différents neurones fortification sont généralement faibles et portent peu d'informations sur la préhension. En revanche, des corrélations et des interactions synchrones entre petits groupes de neurones, quantifiées par l'activité multi-unitaires (MUA), sont un ordre de grandeur plus fort. Une fraction substantielle des informations portées par les interactions entre MUA est sur les combinaisons de reach et de compréhension. Cela contraste avec les informations portées par les neurones individuels et MUA individuel, qui est principalement environ atteindre et/ou saisir mais beaucoup moins sur leurs combinaisons. La principale contribution des interactions par paires au codage des combinaisons de portée-compréhension est lorsque les animaux mémoriser les paramètres de la préhension, conformes à une représentation interne du composite. Les interactions informatives entre groupes neurones peuvent faciliter la coordination de reach et saisir dans la préhension cohérente.
Primitives De Mouvement Parabolique Et États Corticales : Fusion D'optimalité Avec Invariance Géométrique
Des études antérieures ont suggéré que plusieurs types de règles régissent la génération de mouvements de bras complexes. Consiste en une seule catégorie de règles permettant d'optimiser la fonction objective (par exemple, optimisant fluidité de mouvement). Une autre classe se compose des contraintes géométriques et cinématiques, par exemple le couplage entre la vitesse et la courbure lors de mouvements de dessin, telle qu'exprimée par la Loi de puissance des deux-tiers. Il a également été suggéré que des mouvements complexes sont composées d'éléments plus simples ou primitives. Cependant, la capacité d'unifier les règles différentes est resté un problème. Nous abordons ce problème en identifiant les chemins de circulation dont la production selon les deux-tiers d'alimentation droit rendements lissent au maximum les trajectoires. À l'aide d'equi-affine géométrie différentielle, que nous dérivons une condition mathématique qui doivent obéir à ces chemins. Parmi toutes les solutions possibles seulement paraboliques voies minimiser la secousse de la main et obéissent à la Loi de puissance des deux-tiers sont invariants par des transformations affines equi (qui conservent l'ajustement de la Loi de puissance des deux-tiers). Transformations affines peuvent servir à générer n'importe quel style parabolique partir d'un modèle parabolique arbitraire, et quelques traits paraboliques peuvent être concaténées pour former de façon compacte un tracé complexe. Pour tester la possibilité que des éléments paraboliques servent à générer des mouvements planaires, nous analysons les grattements trajectoires des singes. Gribouillis pratiqués sont bien approximées par coups longtemps paraboliques. Les neurones du cortex moteurs enregistrées au cours de griffonner plus concernaient equi-affine qu'à vitesse euclidien. Unsupervised segmentation de simultanément-nent a enregistré plusieurs rendements activité de neurone États liés à différents éléments parabolique. Nous suggérons donc que la représentation corticale des mouvements est dépendant de l'État et que les éléments paraboliques sont des blocs de construction utilisés par le système moteur pour générer des mouvements complexes.
Estimation Impartiale Des Corrélations Temporelles Précises Entre Les Trains De Pointe
Une question clé en neurosciences de systèmes est la contribution des interactions inter-neuronal temporelle précise d'information dans le cerveau, et le principal outil analytique utilisé pour étudier les interactions par paire est l'histogramme de la corrélation croisée (CCH). Bien que simple pour générer, un CCH est influencée par plusieurs facteurs, en plus des corrélations temporelles précises entre deux trains de pointe, ce qui complique son interprétation. Une technique à base de Monte-Carlo, la méthode vacille, a suggéré d'isoler la contribution des interactions de temporelles précises pour le traitement de l'information neuronale. Ici, nous montrons que le sautillement des trains de pointe est équivalent à convolution du CCH dérivé de trains originales avec une fenêtre finie et en utilisant une distribution de Poisson pour estimer les probabilités. Les deux procédures over-fit les trains de pointe original et donc les tests statistiques qui en résultent sont biaisées et ont de faible puissance. Nous concevoir une autre méthode, basée sur la convolution du CCH avec une fenêtre partiellement évidée et illustrer son utilité en utilisant les trains de pointe artificielle et réel. La méthode modifiée de convolution est non biaisée, a haute puissance et est par le calcul rapide. Nous recommande la prudence dans l'utilisation de la méthode vacille et dans l'interprétation des résultats fondés sur elle et vous suggérons d'utiliser la méthode modifiée de convolution pour détecter des corrélations temporelles précises entre les trains de pointe.
Le Principe De L'information Minimale Et Son Application à L'analyse Du Code Neural
L'étude des systèmes de traitement de l'information complexe nécessite des outils théoriques appropriés pour aider à démêler leurs principes sous-jacents de la conception. Théorie de l'information est un tel outil et a été utilisée abondamment dans l'étude du code neural. Bien que beaucoup de progrès a été déposée dans la méthodologie théorique de l'information, il n'y a encore aucune réponse satisfaisante à la question: « Qu'est l'information qui transporte une propriété donnée de l'activité neuronale de la population (p. ex., les réponses des cellules individuelles au sein de la population) sur un ensemble de stimuli? » Ici, nous répondons à ces questions par le principe de l'information mutuelle minimale (MinMI). Nous quantifier l'information dans toutes les propriétés statistiques de la réponse neuronale en considérant toutes les populations neuronales hypothétiques qui ont la propriété donnée et de trouver celui qui contient les informations minimales sur les stimuli. Tous les systèmes avec des valeurs plus élevées d'information contiennent nécessairement des mécanismes de traitement des informations supplémentaires et, ainsi, le minimum capte les informations relies à la propriété donnée seule. MinMI peut être utilisée pour mesurer les informations dans les propriétés de la réponse neuronale, telle que celle véhiculée par les réponses de petits sous-ensembles de cellules (par exemple, les célibataires ou les couples) dans une grande population et effets coopératifs entre les sous-unités dans les réseaux. Nous montrons comment le cadre peut être utilisé pour étudier neurale dans grandes populations de codage et de révéler les propriétés qui ne sont pas découverts par d'autres méthodes théoriques de l'information.
L'activité Corticale Motrice Liée à La Cinématique Du Mouvement Des Expositions Locale Organisation Spatiale
Alors qu'il est généralement admis que les multiples neurones coopèrent pour générer le mouvement, les mécanismes précis sont largement inconnus. Une manière de générer un signal de commande locale solide est pour les neurones à proximité partager des propriétés similaires. Pour étudier cette possibilité, nous avons enregistré l'activité neurale du cortex moteur macaque pendant deux tâches de dessin : griffonner gratuit et le traçage, compte tenu des chemins. Nous avons analysé l'activité neuronale en ce qui concerne les trois paramètres cinématiques - position, vitesse et accélération - tout en tenant explicitement compte des corrélations temporelles entre eux. L'activité unitaires (SU) a été généralement associée à un seul paramètre, le plus souvent de vélocité et avaient tendance à précéder le mouvement. Différents SUs codé différents paramètres, mais les unités voisines ont tendance à préférer le même paramètre. En outre, alors que SUs couvert un large éventail de postes, indications de vitesse et accélération des orientations, SUs, enregistré par la même électrode ont tendance à préférer des valeurs similaires du même paramètre. Néanmoins, certaines unités voisines présentaient des différences marquées. Activité multi-unit (MUA), estimation de la fortification de l'activité des neurones beaucoup autour de l'électrode d'enregistrement, a aussi tendance à être associés à un seul paramètre et précéder le mouvement. Cependant, les corrélations globales entre MUA et mouvement étaient plus de deux fois plus fortes que les corrélations de SU. Enfin, SUs et MUA enregistrés par la même électrode avaient tendance à partager des propriétés similaires. Ces deux sources de données convergent pour suggérer que l'activité des neurones du cortex moteur dans environ 200 micromètres s'accumule d'une manière utile pour représenter un paramètre unique. Cependant, même dans une petite région, il y a aussi des neurones associés aux autres paramètres, potentiellement faciliter la coordination entre les différents paramètres.
La Stimulation Transcrânienne électrique Entraîne Des Populations De Neurones Corticale Chez Les Rats
Champs électriques de faible intensité ont été suggérées pour influer sur l'activité neuronale en cours in vitro et dans les études chez l'homme. Toutefois, le mécanisme physiologique de la façon dont de faibles champs électriques affectent et d'interagir avec le cerveau intact l'activité n'est pas bien comprise. Nous avons réalisé des enregistrements extracellulaires et intracellulaires in vivo du néocortex et l'hippocampe de rats anesthésiés et extracellulaire chez les rats se comporter. Champs électriques ont été générés avec des motifs de sinusoïde à fréquence lente (0,8, 1,25 ou 1,7 Hz) via des électrodes placées sur la surface du crâne ou de la dure-mère. La stimulation transcrânienne électrique (TES) entraîné fiable neurones dans les aires corticales généralisées, y compris de l'hippocampe. Le pourcentage de neurones de verrouillage de phase TES augmentait avec l'intensité de la stimulation et dépendait de l'état comportemental de l'animal. Gradient de tension induite par TES, aussi bas que 1 mV/mm dans les sites de l'enregistrement, ne suffisait pas à la phase de polarisation neuronale de fortification. Des enregistrements intracellulaires ont montré que la fortification et une activité étaient sous l'influence combinée de TES forcé des champs et l'activité du réseau. Nous suggérons que TES préparatifs chroniques peuvent être utilisées pour le contrôle expérimental et thérapeutique de l'activité cérébrale.
Circuits GABAergique Véhiculent Les Signaux Axés Sur Le Renforcement Des Interneurones Cholinergiques Striatal
Néostriatal interneurones cholinergiques sont censés être important pour la sélection de l'apprentissage et de la réponse induite par le renforcement de la signalisation de la présence et la valeur motivationnelle des stimuli pertinents sur le plan comportemental par le biais de réactions des populations précisément chronométré multiphasique. Un problème important est de comprendre comment ces signaux règlent le fonctionnement de la néostriatum. Nous décrivons ici l'organisation synaptique d'un circuit inconnu qui implique l'excitation nicotinique directe de plusieurs classes des interneurones GABAergiques, y compris les neurones neurogilaform neuroptide Y exprimant et permet des interneurones cholinergiques d'exercer un contrôle inhibiteur rapid de l'activité des neurones de projection. Nous avons également constaté que, in vivo, l'effet dominant d'une réponse de la population de pause-excitation optogenetically reproduit des interneurones cholinergiques était puissante et rapide de l'inhibition de la décharge des neurones de projection qui coïncide avec l'activation cholinergique synchrone. Ces résultats révèlent un mécanisme inconnu circuit qui transmet l'information axées sur le renforcement des interneurones de ChAT dans le réseau de néostriatal de souris.
