ERRATUM NOTICE
Important: There has been an erratum issued for this article. Read more …
Summary
यहां प्रस्तुत गतिशील क्लैंप का उपयोग कर जोंक हार्ट इंटरन्यूरॉन्स में ना+ ++ पंप और लगातार ना+ वर्तमान की भूमिकाओं की जांच के लिए एक विधि है ।
Abstract
ना+ /K+ पंप, अक्सर न्यूरोनल गतिविधि में एक पृष्ठभूमि समारोह के रूप में के बारे में सोचा, एक जावक वर्तमान(मैंपंप)है कि ना + की आंतरिक एकाग्रता का जवाब देता है योगदानदेता है+ ([Na+]मैं) । फटन न्यूरॉन्स में, जैसे कि केंद्रीय पैटर्न जनरेटर (सीपीजी) न्यूरोनल नेटवर्क में पाया जाता है जो लयबद्ध आंदोलनों का उत्पादन करते हैं, [ना+]मैं और इसलिए आईपंप, पूरे फट चक्र में भिन्न होने की उम्मीद की जा सकती है। विद्युत गतिविधि के लिए यह जवाबदेही, झिल्ली क्षमता से स्वतंत्रता के साथ संयुक्त, मैं गतिशील गुणों के साथ पंप करता हूं जो चैनल-आधारित धाराओं (जैसे, वोल्टेज या ट्रांसमीटर-गेटेड या लीक चैनल) के लिए आम नहीं है। इसके अलावा, कई न्यूरॉन्स में, पंप की गतिविधि को विभिन्न प्रकार के मॉड्यूलर द्वारा संग्राहक किया जाता है, जिससे लयबद्ध फोड़ गतिविधि में मैंपंप की संभावित भूमिका का विस्तार करता है। इस कागज से पता चलता है कि कैसे मॉडलिंग और गतिशील क्लैंप तरीकों का एक संयोजन का उपयोग करने के लिए निर्धारित कैसे मैंपंप और लगातार ना के साथ अपनी बातचीत+ वर्तमान प्रभाव एक CPG में लयबद्ध गतिविधि । विशेष रूप से, यह पेपर औषधीय लीच के हृदय इंटरन्यूरॉन्स में एक गतिशील क्लैंप प्रोटोकॉल और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग विधियों पर ध्यान केंद्रित करेगा।
Introduction
लीच में दिल की धड़कन एक सीपीजी द्वारा संचालित होती है जिसमें 9 द्विपक्षीय जोड़े हार्ट इंटरन्यूरॉन्स (एचएन) होते हैं जो कई मध्य-शरीर के सेगमेंटल गैंगलिया में वितरित होते हैं। सीपीजी के मूल में3 और 4खंडीय गंगलिया में स्थित इंटरन्यूरॉन्स के पारस्परिक रूप से निरोधात्मक जोड़े हैं जो आधे केंद्र के ऑसिलिटर्स (एचसीओ)(चित्रा 1 ए)बनाते हैं। ये न्यूरॉन्स तब फटते रहते हैं जब बायोक्यूललाइन1का उपयोग करके औषधीय रूप से अलग - थलग कर दिया जाता है। अन्य, जैसे कि 7खंडीय गैंगलिया (इस प्रोटोकॉल का ध्यान) में जोड़ी, भी फटने वाले हैं, जो संश्लेषण रूप से अलग-थलग होने पर फटने वाली गतिविधि का उत्पादन करने में सक्षम हैं। वे पारस्परिक रूप से जुड़े नहीं हैं और केवल उतरते इनपुट प्राप्त करते हैं, और इस प्रकार आसानी से तंत्रिका कॉर्ड के बाकी हिस्सों से गैंगलियन को तोड़कर अलग हो जाते हैं। यह स्वतंत्र फोड़ गतिविधि रिकॉर्डिंग के लिए तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड्स के साथ प्रवेश के कारण शुरू की गई रिसाव धारा के प्रति संवेदनशील है, लेकिन ढीले पैच विधियों के साथ रिकॉर्ड होने पर सख्ती से फट जाती है1।
दोनों व्यक्तिगत एचएन न्यूरॉन्स और एचएन एचसीओ मॉडलिंग किया गया है (हॉगकिन-हक्सले आधारित एचएन न्यूरॉन्स के एकल आइसोपॉपेंशियल डिब्बे मॉडल सभी प्रायोगिक रूप से पहचाने गए वोल्टेज-गेटेड और सिनैप्टिक धाराओं से युक्त), और जीवित प्रणाली की सभी फट विशेषताओं को सफलतापूर्वक2पर कब्जा कर लिया गया है। मायोमोडुलिन, लीच में एक अंतर्जात न्यूरोपेप्टाइड, अलग एचएन न्यूरॉन्स और एचएन एचसीओ की फट लय की अवधि (टी) को स्पष्ट रूप से कम कर देता है। यह मॉड्यूलर एच-करंट (हाइपरपोलराइजेशन-एक्टिवेटेड आवक वर्तमान, आईएच)को बढ़ाने और आईपंप3को कम करने के लिए कार्य करता है। इस अवलोकन ने इस बात की खोज की कि मैं आई एच के साथ कैसे इंटरैक्ट करता हूं,और कैसे उनके सह-मॉड्यूलेशन एचएन न्यूरॉन्स की लयबद्ध गतिविधि में योगदान देते हैं। पंप की सक्रियता में वृद्धि [ना+]मैं (आयनोफोर मोनेंसिन का उपयोग करके) एचएन एचसीओ और अलग एचएन न्यूरॉन्स4दोनों में एचएन फट लय को गति देता है। यह स्पीड-अप आई एच पर निर्भर था। जब मुझे अवरुद्ध किया गया था (2 mM Cs+),पंप सक्रियण की इस विधि से फट अवधि को बदला नहीं गया था; हालांकि, फट अवधि (बीडी) में कटौती की गई थी, और एचएन एचसीओ और अलग एचएन न्यूरॉन्स4दोनों में इंटरबर्स्ट इंटरवल (आईबीआई) बढ़ गया।
इस प्रोटोकॉल के लिए, पंप वर्तमान, आईपंपसहित एक जीवित एचएन (7) न्यूरॉन की सभी धाराओं को एचएन मॉडल में इस प्रकार शामिल किया गया है:
(1)
जहां सी झिल्ली क्षमता (एनएफ में) है, वी झिल्ली क्षमता (वीमें), टी समय है (एस में)। विस्तृत आयनिक वर्तमान विवरण और समीकरणों को कहीं और वर्णित किया गया है2,4. पूरा एचएन मॉडल न्यूरॉन वास्तविक समय(चित्रा 2)में चलाता है । सॉफ्टवेयर को प्रकाशन पर गिटहब पर उपलब्ध कराया जाएगा और यह सामग्री तालिकामें वर्णित डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग बोर्ड पर चलाने के लिए उपयुक्त होगा। यहां, पूछताछ का ध्यान ना+ +/ K+ पंप वर्तमान(मैंपंप)और वोल्टेज-gated महत्वपूर्ण ना+ प्रवाह योगदान धाराओं: एक तेजी से ना+ वर्तमान(मैंना)और एक लगातार ना+ वर्तमान(मैंपी)है । इन धाराओं के अधिकतम आचरण 
क्रमशः हैं। ना+/ K+ पंप दो एक्स्ट्रासेलुलर के + आयनों के लिए तीन इंट्रासेलुलर ना+ आयनों का आदान-प्रदान करता है, इस प्रकार एक शुद्ध जावक वर्तमान का उत्पादन होता है। महत्वपूर्ण बात, यह न्यूरॉन से 3 गुना अधिक एनए+ पंप करता है क्योंकि यह वर्तमान इंगित करता है, जो इंट्रासेलुलर ना+ एकाग्रता की गणना के लिए महत्वपूर्ण है।
ना+ /K+ पंप वर्तमान इंट्रासेल्युलर ना+ सांद्रता पर निर्भर करता है और निम्नलिखित सिग्माइडल फ़ंक्शन द्वारा व्यक्त किया जाता है:
(2)
जहां [ना]मैं इंट्रासेलुलर ना+ एकाग्रता 
है, अधिकतम ना +/K+ पंप वर्तमान है, [ना]ih ना+ /K+ पंप की आधी सक्रियता के लिए इंट्रासेल्युलर ना+ एकाग्रता है, और [ना] ना + की संवेदनशीलता है+ / [ना]मैं ना+ आईपी और आई ना द्वारा किए गए प्रवाह के परिणामस्वरूप बनाता हूं और ना+ + / मैंएच और मैंकुल Na+ प्रवाह कोलीक का योगदान छोटा है और वास्तविक समय मॉडल में नहीं माना जाता है ।
(3)
जहां, वी इंट्रासेलुलर ना+ जलाशय की मात्रा (~ 6.7 पीएल) है, एफ फैराडे का स्थिर है, और बाहाक्षेपक ना+ एकाग्रता को स्थिर रखा जाता है।
वोल्टेज-गेटेड और रिसाव चालनों को अलग किया गया है - ये झिल्ली क्षमता का जवाब देते हैं - पंप वर्तमान से, जिसे गणना किए गए इंट्रासेल्युलर ना+ एकाग्रता ([ना+]i) द्वारा विनियमित कियाजाता है। [ना+] मैं तेजी से ना+ वर्तमान(मैंना) के माध्यम से ना+ प्रवेश के माध्यम से बनाया गया है जो एक्शन क्षमता (स्पाइक्स) और लगातार ना+ वर्तमान(आईपी)का उत्पादन करता है जो स्पाइकिंग का समर्थन करने के लिए depolarization प्रदान करता है। [ना+] मैं, बदले में, ना+के निष्कासन के माध्यम से पंप की कार्रवाई से कम है . बेसलाइन रहने वाले एचएन मूल्यों 
(5nS) और 
(150 एनएस) ग्रहण किया गया है, और हम किसी भी जोड़ा गतिशील क्लैंप का हिसाब लेते हैं।
यहां वर्णित प्रोटोकॉल का लक्ष्य यह पता लगाने के लिए कि यह एक एचएन में लयबद्ध फटने को नियंत्रित करने के लिए वोल्टेज-गेटेड धाराओं (वर्तमान प्रोटोकॉल में लगातार ना+ वर्तमान) के साथ कैसे बातचीत करता है, यह पता लगाने के लिए वास्तविक समय में ठीक और रिवर्सली पंप में हेरफेर करना है। इस लक्ष्य को पूरा करने के लिए, गतिशील क्लैंप का उपयोग किया गया था, जो कृत्रिम रूप से कमांड पर पेश करता है, किसी भी वर्तमान की एक सटीक मात्रा जिसकी गणना मॉडल के रूप में की जा सकती है। इस विधि पंप है, जो पूरे ऊतक को प्रभावित करता है के औषधीय हेरफेर पर लाभ है, बंद लक्ष्य प्रभाव है कि अक्सर रिवर्स करने के लिए कठिन हो सकता है, और ठीक हेरफेर नहीं किया जा सकता है । गतिशील क्लैंप5,6 वास्तविक समय(चित्रा 1B)में एक रिकॉर्ड किए गए न्यूरॉन के वोल्टेज को पढ़ता है और वास्तविक समय में, मॉडल समीकरणों और किसी भी या के निर्धारित मूल्यों के आधार पर किसी भी वर्तमान की मात्रा की गणना और इंजेक्ट करता 
है। इसी तरह के तरीकों को आसानी से किसी भी न्यूरॉन पर लागू किया जा सकता है जिसे इंट्रासेल्युलर रूप से दर्ज किया जा सकता है। हालांकि, मापदंडों को चुने गए न्यूरॉन के लिए फिर से जाना होगा, और न्यूरॉन को सिनैप्टिक इनपुट से अलग किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, औषधीय रूप से।
Protocol
नोट: अकशेरुकी पशु प्रयोगात्मक विषयों NIH या Emory और जॉर्जिया राज्य विश्वविद्यालयों द्वारा विनियमित नहीं कर रहे हैं । फिर भी इस काम में इस्तेमाल होने वाले लीच की तकलीफ को कम करने के लिए सभी उपाय किए गए ।
1. जोंक तंत्रिका कॉर्ड से अलग गैंगलियन 7 तैयार करें
- कृत्रिम तालाब के पानी में लीच हिरुडो वर्बाना बनाए रखें (जिसमें समुद्री नमक का 0.05% डब्ल्यू/वी होता है) 12:12 हल्के-अंधेरे चक्र पर 16 डिग्री सेल्सियस पर डी-आयनित पानी में पतला होता है।
- स्थिर होने तक >10 मिनट के लिए कुचल बर्फ के बिस्तर में उन्हें ठंड-एनेस्थेटाइज करके विच्छेदन के लिए लीच तैयार करें।
- 115 mM NaCl, 4 mM KCl, 1.7 m M CaCl2,10 mM D-ग्लूकोज, और डी-आयनित पानी में 10 mm HEPES युक्त ठंडा खारा के साथ ~ 1 सेमी की गहराई के लिए एक काले, राल लाइन विच्छेदन पकवान भरें; पीएच 1 एम NaOH के साथ 7.4 करने के लिए समायोजित किया गया। काले राल-लाइन वाले कक्ष में जोंक पृष्ठीय पक्ष को पिन करें (कम से कम 20 सेमी x 10 सेमी राल के ऊपर कम से कम 2 सेमी की गहराई के साथ जो कम से कम 2 सेमी मोटा होता है)।
- तिरछे प्रकाश गाइड रोशनी के साथ 20x आवर्धन पर एक स्टेरोमीस्कोप के तहत, शरीर के रोस्ट्रल 1/3भाग में शरीर की दीवार के माध्यम से 5 मिमी वसंत कैंची के साथ कम से कम 3 सेमी लंबा एक देशांतर कट करें। शरीर की दीवार को अलग खींचने और आंतरिक अंगों को बेनकाब करने के लिए पिन का उपयोग करें।
नोट: किसी भी संग्रहीत रक्त भोजन को आग से पॉलिश किए गए पाश्चर पिपेट के साथ सक्शन द्वारा हटाया जा सकता है। - एक व्यक्ति के मध्य शरीर गैंगलियन 7 (मस्तिष्क के लिए सातवां मुक्त खंडीय गैंगलियन कौडल) को अलग करें।
- साइनस खोलें जिसमें तंत्रिका कॉर्ड 5 मिमी वसंत कैंची का उपयोग करके रहता है। साइनस के दो स्ट्रिप्स छोड़ने वाले साइनस डॉरसैली और वेंट्रेली को विभाजित करना सुनिश्चित करें। काटने और साइनस को पकड़ने में मदद करने के लिए तेज #5 संदंश का उपयोग करें।
- गैंगलियन से निकलने वाली दो द्विपक्षीय तंत्रिका जड़ों में से प्रत्येक से जुड़े साइनस को रखें (यह प्रत्येक जड़ का कसकर पालन करता है) गैंगलियन को बाहर निकालने के लिए साइनस की इन स्ट्रिप्स का उपयोग करने के लिए।
- गंगलिया को स्ट्रेल और कौडल कनेक्टिव नर्व बंडलों को काटकर शरीर से निकालें जो गंगलिया (जितना संभव हो सके 7गैंगलियन से दूर) और साइनस स्ट्रिप्स को जोड़ते हैं, और फिर जड़ों को पार्श्व में काटकर जहां वे साइनस से निकलते हैं।
- गैंगलियन (पुराने कुंद #5 संदंश का उपयोग करके) को छोटा मिनट कीट पिन, वेंट्रल साइड अप, स्पष्ट, राल लाइन वाली पेट्री व्यंजनों के साथ पिन करें। साइनस और ढीले ऊतक की स्ट्रिप्स में पिन डालें जड़ों और रोस्ट्रल और कौडल कनेक्टिव्स का पालन करते हुए, जहां तक संभव हो गैंगलियन से।
नोट: राल 3 मिमी से मोटा नहीं होना चाहिए यदि नीचे से अच्छी रोशनी रिकॉर्डिंग के दौरान प्राप्त की जानी है। सुनिश्चित करें कि गैंगलियन तना हुआ है, दोनों देशांतर और बाद में - स्टीरियोमाइक्रोस्कोप के आवर्धन को 40x या उससे अधिक बढ़ाएं, और तिरछी रोशनी को समायोजित करें ताकि न्यूरोनल सेल निकायों को पेरिन्यूरियम के ठीक नीचे गैंगलियन की वेंट्रल सतह पर आसानी से देखा जा सके।
- माइक्रो कैंची से गैंगलियन (डेशथ) के परिणीति को हटा दें।
- एक तरफ जड़ों के बीच ढीले म्यान को काटकर डिशेथिंग शुरू करें, और दूसरी तरफ बाद में कटौती जारी रखें, जिससे कैंची ब्लेड सतही रखने के लिए सुनिश्चित किया जा सके और म्यान के नीचे सीधे न्यूरोनल सेल निकायों को नुकसान न पहुंचे।
- मिडलाइन के साथ पार्श्व कट से एक समान सतही कट को कॉडली बनाएं।
- अब ठीक #5 संदंश के साथ एक तरफ म्यान के caudolateral फ्लैप हड़पने, यह ganglion से दूर खींच, और यह micro कैंची के साथ काट दिया ।
- दूसरी तरफ दोहराएं; यह प्रक्रिया माइक्रोइलेक्ट्रोड के साथ रिकॉर्डिंग के लिए एचएन (7) दोनों न्यूरॉन्स को उजागर करती है।
- तैयारी पकवान रिकॉर्डिंग सेटअप में रखें, और कमरे के तापमान पर 5 एमएल/मिनट की प्रवाह दर पर खारा के साथ सुपरफयूज करें ।
2. तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड्स के साथ जोंक हार्ट इंटरन्यूरॉन्स की पहचान और रिकॉर्ड करें
- एचएन (7) न्यूरॉन (रिकॉर्डिंग 30 से 60 मिनट के बीच पिछले रिकॉर्डिंग) की रिकॉर्डिंग की अवधि के लिए, एक डिजिटल डेटा अधिग्रहण (एनालॉग टू डिजिटल, ए से डी) और उत्तेजना (डिजिटल टू एनालॉग, डी से ए) सिस्टम, के साथ 5 kHz की दर से न्यूरोफिजियोलॉजिकल इलेक्ट्रोमीटर सैंपलिंग से इंट्रासेल्युलर वर्तमान और वोल्टेज निशान प्राप्त और डिजिटाइज करें और एक कंप्यूटर स्क्रीन पर प्रदर्शित करते हैं।
नोट: किसी भी वाणिज्यिक या कस्टम निर्मित सॉफ्टवेयर और एक बोर्ड के लिए एक से डी/डी डेटा अधिग्रहण (एक से डी) के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है । डायनेमिक क्लैंप के लिए डी टू ए और कस्टम-बिल्ट सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है। - नीचे से अंधेरे क्षेत्र रोशनी के साथ 50-100x पर एक स्टेरोमीस्कोप के तहत, अंतरिम रूप से मिडबॉडी गैंगलियन सात में पोस्टरियोलेटरल स्थिति में अपने विहित स्थान से द्विपक्षीय जोड़ी के एचएन (7) न्यूरॉन की पहचान करें।
- अब ख्यात एचएन (7) न्यूरॉन को 2 एम पोटेशियम एसीटेट और 20 एमएल केसीएल से भरे तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड के साथ माइक्रोमैनीपुलेटर का उपयोग करके घुसना है।
- माइक्रोइलेक्ट्रोड को टारगेट सेल बॉडी के बहुत पास रखें।
- लगातार विद्युतोमीटर के साथ दर्ज क्षमता का निरीक्षण करें, और न्यूरॉन को मर्मज्ञ करने से पहले इस क्षमता को शून्य एमवी तक सेट करें।
- मैनिपुलेटर के साथ अपनी लंबी धुरी के साथ इलेक्ट्रोड को धीरे-धीरे चलाकर माइक्रोइलेक्ट्रोड के साथ न्यूरॉन को भेदें। विद्युतमीटर चर्चा समारोह का उपयोग करना, 100 एमएस बज़ अवधि के लिए सेट करें, जब तक झिल्ली की क्षमता और जोरदार स्पाइकिंग गतिविधि में नकारात्मक बदलाव नहीं देखा जाता है।
- एक साथ झिल्ली क्षमता रिकॉर्ड करने के लिए 3 kHz ≥ असतत वर्तमान क्लैंप मोड (डीसीसी) में विद्युतमीटर सेट करें और एकल माइक्रोइलेक्ट्रोड (क्षमता मुआवजा बजने के ठीक नीचे सेट और फिर वापस 10%) के साथ वर्तमान पास करें।
- ऑसिलोस्कोप पर डीसीसी के दौरान इलेक्ट्रोड के बसने की निगरानी करें।
- रिकॉर्डिंग को स्थिर करने के लिए एक या दो मिनट के लिए इलेक्ट्रोमीटर स्थिर वर्तमान इंजेक्टर के साथ -0.1 एनए की स्थिर धारा इंजेक्ट करें।
- निश्चित रूप से अपनी विशेषता स्पाइक आकार और कमजोर फोड़ गतिविधि(चित्रा 1Ci)द्वारा HN (7) न्यूरॉन की पहचान करें ।
- प्रयोग पूरा होने के बाद ऑफ़लाइन कोई भी डेटा विश्लेषण करें, और डिस्क पर सभी डेटा सेव करें।
3. एक वास्तविक समय एचएन या किसी अन्य मॉडल न्यूरॉन का निर्माण
- डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग बोर्ड (डीएसबी) का उपयोग करके कस्टम सॉफ्टवेयर बनाएं; डी से ए और ए से डी) एक डेस्क-टॉप कंप्यूटर में वास्तविक समय में लागू करने के लिए मॉडल धाराओं को अन्य न्यूरॉन्स या प्रयोगों के लिए2,4 या विभिन्न मॉडल धाराओं में वर्णित किया गया है।
- हॉगकिन-हक्सले शैली समीकरणों का उपयोग करें क्योंकि वे मॉडल धाराओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए आम तौर पर पसंदीदा विधि हैं।
- पंप वर्तमान के अलावा से पहले वास्तविक समय एचएन मॉडल और गतिशील क्लैंप के कार्यान्वयन का विस्तृत विवरण के लिए7 देखें। धाराओं के विवरण के लिए परिचय अनुभाग को देखें, इंट्रासेल्युलर ना+ एकाग्रता, और एचएन मॉडल में जीवित एचएन (7) न्यूरॉन के आचरण।
4. लागू करने और गतिशील क्लैंप आचरण/धाराओं बदलती
- एचएन (7) न्यूरॉन के एचएन रियल टाइम मॉडल के किसी भी ग्राफिकल यूजर इंटरफेस(चित्रा 3)(जीयूआई) -सुलभ, प्रोग्राम किए गए कंडक्टेंस और धाराओं को लागू करने और वास्तविक समय में बदलने के लिए डीएसबी के लिए कस्टम-निर्मित गतिशील क्लैंप सॉफ्टवेयर का उपयोग करें।
नोट: एक अनुस्मारक के रूप
में, और 
क्रमशः लगातार ना+ वर्तमान(आईपी)और अधिकतम पंप वर्तमान(आईपंप)का अधिकतम संचालन कर रहे हैं। - परिवर्तन करने के लिए सॉफ्टवेयर में जीयूआई एंट्री बॉक्स का उपयोग करें, जैसा कि मॉडल चल रहा है, (पंपमैक्सएल बॉक्स) और (GpinHNLive बॉक्स)(चित्रा 3)में।
नोट: जीयूआई इनपुट बॉक्स टाइप किए गए मूल्यों को स्वीकार करते हैं, और 0.1 एनए के चरणों की सिफारिश की जाती है और 1 एनएस के चरणों की सिफारिश की जाती है।- एचएन (7) न्यूरॉन के फटने को स्थिर करने के लिए गतिशील क्लैंप की छोटी मात्रा और साथ जोड़ें, जो एक माइक्रोइलेक्ट्रोड-प्रेरित रिसाव से कमजोर हो जाता है, जैसा कि चित्र 1 सीiiमें दिखाया गया है।
नोट: तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड प्रवेश झिल्ली क्षति का कारण बनता है जो रिसाव चालन में वृद्धि या इनपुट प्रतिरोध में कमी के रूप में व्यक्त किया जाता है। - 0.1-0.2 nA के मूल्य को जोड़कर शुरू करें, जो माइक्रोइलेक्ट्रोड-प्रेरित रिसाव के लिए बनाता है, लेकिन उत्तेजना को कम करता है, और फिर धीरे-धीरे बढ़ता है, जो उत्तेजना को बढ़ाता है, जब तक नियमित रूप से फटने से, आमतौर पर ~ 1-4 एनएस(चित्रा 4A)होता है।
- व्यवस्थित रूप से इन धाराओं (0.1 एनए की वृद्धि और 1 एनएस के लिए) गतिशील क्लैंप(चित्रा 3)के साथ रिकॉर्ड किए गए एचएन (7) न्यूरॉन के लिए भिन्न होते हैं, और फट विशेषताओं पर उनके प्रभावों का आकलन करते हैं: स्पाइक फ्रीक्वेंसी (एफ: एक फट के दौरान इंटरस्पीक अंतराल के औसत का पारस्परिक), इंटरबर्स्ट इंटरवल (आईबीआई: एक में अंतिम स्पाइक के बीच का समय अगले में पहली स्पाइक में फट गया), फट अवधि (बीडी: एक फट में पहली स्पाइक और एक फट में पिछले स्पाइक के बीच का समय), और फट अवधि (टी: एक फट में पहली स्पाइक और बाद में फट में पहली स्पाइक के बीच का समय)।
- के मूल्यों को बदलने के लिए और, वीडियो प्रदर्शन में के रूप में, तकनीक से परिचित हो जाते है और फिर बाहर उद्यम ।
- नियमित रूप से फोड़ने की गतिविधि का समर्थन करने की एक श्रृंखला पर 1 एनएस वेतन वृद्धि में एक विशिष्ट निश्चित मूल्य पर पकड़ें और स्वीप करें।
- अब 0.1 एनए के निश्चित मूल्य में वृद्धि करें और फिर से नियमित रूप से फोड़ने वाली गतिविधि का समर्थन करने की एक श्रृंखला पर झाडू लगाएं।
- प्रत्येक लागू पैरामीटर जोड़ी के लिए, कम से कम 8 फटने वाले डेटा एकत्र करें ताकि एफ, आईबीआई, बीडी और टी के विश्वसनीय औसत उपाय किए जा सकें।
- जब तक न्यूरॉन व्यवहार्य रहता है, तब तक स्वीप्स के साथ जारी रखें, जैसा कि मजबूत स्पाइकिंग और दोलन की एक स्थिर आधारभूत क्षमता द्वारा मूल्यांकन किया जाता है।
- एक समग्र ग्राफ(चित्रा 5)उत्पन्न करने के लिए कई न्यूरॉन्स (विभिन्न जानवरों से) से डेटा एकत्र करें।
- नियमित रूप से फोड़ने की
- के मूल्यों को बदलने
Representative Results
मैंपंप4 के अलावा के साथ मॉडलिंग प्रयोगात्मक तेज ध्यान में परिचय अनुभाग में प्रस्तुत निष्कर्षों लाया और पंप की व्याख्या करने के लिए शुरू किया फटने की सहायता तंत्र । यहां प्रदर्शित वास्तविक समय मॉडल को ट्यून किया गया है (और मापदंडों को चुना गया है) ताकि यह प्रयोगों में देखे गए सामान्य गतिविधि की सीमा के भीतर आने वाली नियमित लयबद्ध गतिविधि का उत्पादन करता है - एफ, आईबीआई, बीडी, टी - और इस तरह की गतिविधि का उत्पादन जारी रखता है जब मायोमोमडुलिन-मॉड्यूलेड पैरामीटर (अधिकतम पंप वर्तमान) और 
(एच-वर्तमान का अधिकतम आचरण) मॉडल में विविध या सह-विविध होते हैं। निर्धारित पैरामीटर मानों का उपयोग मॉडलिंग प्रयोगों के लिए बेंचमार्क या विहित सेट के रूप में किया जा सकता है। इन मॉडल उदाहरणों में, मैं एक आधारभूत स्तर के आसपास [ना+]के रूप में फट चक्र भर में दोलन पंप । मैंफट चरण के दौरान फट समाप्ति के लिए योगदान देता हूं, और हाइपरपोलराइजेशन यह आईबीआई के दौरान सक्रिय करताहै; फट दीक्षा(चित्रा 2)के पास मैंएच के अधिकतम स्तर पर ध्यान दें ।
हालांकि वास्तविक समय एचएन मॉडल सभी धाराओं को लागू किया गया है2,4 गतिशील क्लैंपिंग के लिए उपलब्ध है, यहां ध्यान केंद्रित किया गया था और, जो परिवर्तन के लिए उपलब्ध हैं, जबकि मॉडल गतिशील क्लैंप जीयूआई(चित्रा 3)में चल रहा है । गतिशील क्लैंप प्रयोगकर्ता को कृत्रिम रूप से एक न्यूरॉन में किसी भी आचरण या धारा को जोड़ने (या घटाना) की अनुमति देता है जो वास्तविक आचरण या वर्तमान की वोल्टेज और आयनिक निर्भरता की नकल करता है। इस प्रकार, यह पूरी तरह से पता लगाने के लिए कैसे एक विशेष आचरण/वर्तमान अंतर्जात चालन के साथ बातचीत/कोशिकाओं के अंदर धाराओं(चित्रा 1)संभव है । वास्तविक समय एचएन मॉडल इंगित करता है कि एचएन न्यूरॉन्स में लगातार ना+ वर्तमान(आईपी)एनए+ प्रवेश का बहुत योगदान देता है जो दृढ़ता से प्रभावित करता है [एनए+]मैं (चित्रा 2)और इस प्रकार, मैं पंप करता हूं। क्योंकि मैंपी अपेक्षाकृत नकारात्मक झिल्ली क्षमता पर सक्रिय है, यह विरोध करता है मैं भी IBI के दौरान पंप ।
इन टिप्पणियों से पता चलता है कि अलग - थलग एचएन न्यूरॉन्स के बीच और अलग - थलग पड़े एचएन न्यूरॉन्स के बीच बातचीत का पता लगाना शिक्षाप्रद है , जैसा कि पहले 8 ,9,10पर चर्चा की गई थी । ये प्रयोग (चल रहे) एकल में तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड रिकॉर्डिंग के साथ किए जाते हैं, संश्लेषण रूप से अलग एचएन (7) न्यूरॉन्स (तंत्रिका कॉर्ड से कटे सातवें गैंगलियन)। आज तक, इन प्रयोगों से पता चलता है कि मजबूत फोड़ को tonically सक्रिय एचएन न्यूरॉन्स (माइक्रोइलेक्ट्रोड प्रवेश के कारण शुरू किया गया रिसाव) में बहाल किया जाता है, जिसमें आईपी और आईपंप विद डायनामिक क्लैंप(चित्रा 4)के सह-जोड़ द्वारा किया जाता है। यह एक महत्वपूर्ण अवलोकन है जो यह दर्शाता है कि इन न्यूरॉन्स में एक फोड़ तंत्र उपलब्ध है (यहां तक कि जब रिसाव से समझौता किया जाता है) जो आईपंप और आईपीकी बातचीत से परिणाम देता है। प्रारंभिक परिणाम उनकी मजबूत जटिल बातचीत का संकेत देते हैं, जिसे मॉडल और प्रयोगों(चित्र 5)में खोजा जा सकता है।
अंत में, मैं [ना+] मैं फट गतिविधि के दौरान में आवधिक वृद्धि के जवाब में पंप फट समाप्ति (बीडी कम) के माध्यम से फट लय में योगदान देता है । आईपी और आईपंप की बातचीत एक तंत्र का गठन करती है जो अंतर्जात फोड़ने वाली गतिविधि का समर्थन करने के लिए पर्याप्त है; यह तंत्र गंगलियन 7 में इंट्रासेलुलर रूप से दर्ज एचएन इंटरन्यूरॉन्स में मजबूत फटने को बहाल कर सकता है। मैंपी और मैं के माध्यम से पंप [ना+] मैं एचएन फट अवधि गैर एकरसता को प्रभावित करताहै और स्वायत्त फटने की मजबूती सुनिश्चित करता है । ये निष्कर्ष कशेरुकी प्रणालियों में प्रयोगों और मॉडलिंग के अनुरूप हैं11,12.
चित्रा 1:जोंक हार्ट इंटरन्यूरॉन विद्युत गतिविधि और आईपंप और आई पी का गतिशील क्लैंप के साथ कार्य करना। (ए)सामान्य फोड़ गतिविधि एक साथ दर्ज की गई, बाह्य (ऊपर) और इंट्रासेल्युलर (नीचे), एक जोंक दिल की धड़कन HCO में एक तिहाई गैंगलियन से, रिकॉर्ड किए गए न्यूरॉन्स की एक योजनाबद्ध और उनके पारस्परिक रूप से निरोधात्मक सिनैप्टिक कनेक्शन सही पर। (ख)एक अलग गैंगलियन 7 में एचएन (7) इंटरन्यूरॉन रिकॉर्ड करते समय डायनेमिक क्लैंप योजनाबद्ध; नोट दो एचएन (7) इंटरन्यूरॉन्स के बीच कोई सिनैप्टिक इंटरैक्शन नहीं है। (CI) एक रिसाव से समझौता एचएन (7) interneuron में फट । (Cii) अधिक मजबूत फोड़ने का उत्पादन गतिशील क्लैंप आईपंप (= 0.1 एनए) जोड़कर किया जा सकता है, जो माइक्रोइलेक्ट्रोड प्रेरित रिसाव के लिए बनाता है, लेकिन उत्तेजना को कम करता है, और (1 एनएस), जो उत्तेजना को बढ़ाता है। काली धराशायी रेखाएं आधारभूत मूल्यों का संकेत देती हैं। संक्षिप्त नाम: एचएन = हार्ट इंटरन्यूरॉन; HCO = आधा केंद्र आदोलनकर्ता; मैंपंप = जावक वर्तमान; आईपी = लगातार ना+ वर्तमान; = अधिकतम ना +/ = लगातार ना+ वर्तमान का अधिकतम संचालन; वीएम = झिल्ली क्षमता; [ना+] i = ना+की आंतरिक एकाग्रता . कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 2:एकल एचएन इंटरन्यूरॉन मॉडल झिल्ली क्षमता (वीएम), आईएच,आई पंप,[ना+]आई,और आईपीके लिए निशान दिखा रहा है। जावक अतिध्रुवीय धाराएं नकारात्मक होती हैं, और आवक डीपोलराइजिंग धाराएं सकारात्मक होती हैं। काली धराशायी रेखाएं आधारभूत मूल्यों का संकेत देती हैं। संक्षिप्त नाम: एचएन = हार्ट इंटरन्यूरॉन; मैंपंप = जावक वर्तमान; आईपी = लगातार ना+ वर्तमान; = अधिकतम ना +/ मैंएच = हाइपरपोलराइजेशन-सक्रिय आवक वर्तमान; = लगातार ना+ वर्तमान का अधिकतम संचालन; = अतिध्रुवीकरण-सक्रिय आवक वर्तमान का अधिकतम संचालन; वीएम = झिल्ली क्षमता; [ना+] i = ना+की आंतरिक एकाग्रता . कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 3:डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग बोर्ड पर लागू वास्तविक समय हार्ट इंटरन्यूरॉन (एचएन) मॉडल और गतिशील क्लैंप का ग्राफिकल यूजर इंटरफेस। ऊपरी बाएं: लाल गणित बक्से वास्तविक समय मॉडल के लिए उपयोगकर्ता निर्धारित पैरामीटर बक्से हैं, जबकि ब्लू लाइव बॉक्स गतिशील क्लैंप में उपयोग किए जाने वाले उपयोगकर्ता-निर्धारित पैरामीटर बॉक्स हैं। एल = रिसाव वर्तमान के उलट क्षमता; जीएल = रिसाव चालन; Gh = एच-वर्तमान अधिकतम आचरण; जीपी = पी वर्तमान अधिकतम आचरण; जीसीएएस = धीमी गति से कैल्शियम वर्तमान अधिकतम चालकता; पंपमैक्स = पंप अधिकतम वर्तमान; [संबंधित न्यूरॉन के लिए GSyn2 अधिकतम सिनैप्टिक आचरण; एक सिनैप्टिक क्षमता मध्यस्थता के लिए ThreshSyn2 स्पाइक पार सीमा-ये एक संकर (रहने वाले/मॉडल) आधा केंद्र दोलनक यहां सचित्र नहीं बनाने के लिए इस्तेमाल किया।] । डायनेमिक क्लैंप के लिए लोअर लेफ्ट । बहुत बाईं ओर गतिशील क्लैंप चर के 5 गणना मूल्य हैं: मैंपंप वर्तमान इंजेक्शन; Ih = एच-वर्तमान इंजेक्शन (यहां इस्तेमाल नहीं); आईपी = पी वर्तमान इंजेक्शन; NaI = गणना आंतरिक ना+ एकाग्रता; ENa = सोडियम उत्क्रमण क्षमता की गणना की। डायनेमिक क्लैंप के लिए लोअर लेफ्ट । गणना चर के अधिकार के लिए 6 उपयोगकर्ता निर्धारित पैरामीटर बक्से हैं: GNa = ग्रहण अंतर्जात तेजी से सोडियम अधिकतम आचरण का उपयोग कार्रवाई क्षमता से जुड़े Na+ प्रवाह की गणना करने के लिए; पंपमैक्सएल = अधिकतम पंप वर्तमान गतिशील क्लैंप द्वारा इंजेक्ट किया जाएगा; नाह समीकरण देखें (2); Gh = अधिकतम आचरण एच-वर्तमान निर्धारित करने के लिए गतिशील क्लैंप द्वारा इंजेक्शन दिया जाएगा; जीपी = ग्रहण अंतर्जात पी वर्तमान अधिकतम चालकता का उपयोग अंतर्जात पी वर्तमान से जुड़े ना+ प्रवाह की गणना करने के लिए; GpinHNLive = गतिशील क्लैंप द्वारा इंजेक्शन के लिए पी वर्तमान निर्धारित करने के लिए अधिकतम आचरण। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 4:स्वतंत्र एचएन (7) फटने का गतिशील क्लैंप विश्लेषण। 4.0एनएस से(बी)9.0 एनएस तक का उपनियम स्वतंत्र एचएन फट लय को धीमा कर देता है। प्रायोगिक निशान गतिशील क्लैंप के साथ अलग एचएन (7) न्यूरॉन में लयबद्ध फटने दिखाते हैं। [ना++ 'मैं और वीएम के दोलन की श्रेणियां उपनियमित के साथ बढ़ती हैं । ऊपर से नीचे तक निशान: रिकॉर्ड वीएम, इंजेक्शन मैंपंप,गणना [ना+]मैं,और इंजेक्शन मैंपी। काली धराशायी रेखाएं आधारभूत मूल्यों का संकेत देती हैं। संक्षिप्त नाम: एचएन = हार्ट इंटरन्यूरॉन; मैंपंप = जावक वर्तमान; आईपी = लगातार ना+ वर्तमान; = अधिकतम ना +/ = लगातार ना+ वर्तमान का अधिकतम संचालन; वीएम = झिल्ली क्षमता; [ना+] i = ना+की आंतरिक एकाग्रता . कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 5:स्वतंत्र एचएन (7) फटने का गतिशील क्लैंप विश्लेषण। अपरेगुलेशन कम हो जाता है, जिसके बाद एचएन फट की अवधि में वृद्धि होती है। गतिशील क्लैंप का उपयोग करके व्यक्तिगत प्रयोगों (लाइनों से जुड़े बिंदुओं) में, मूल्यों को स्थिर रखा गया था, जबकि मूल्यों को बहा दिया गया था। रंग विभिन्न प्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले जोड़े गए विभिन्न निरंतर स्तरों का प्रतिनिधित्व करते हैं। संक्षिप्त नाम: एचएन = हार्ट इंटरन्यूरॉन; = अधिकतम ना +/ = लगातार ना+ धारा का अधिकतम संचालन। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
Discussion
मॉडलिंग, गतिशील क्लैंप, और परिणामस्वरूप विश्लेषण है कि वे सक्षम कैसे व्यक्तिगत और आयनिक चालन के समूहोंकी खोज के लिए उपयोगी तकनीक हैं/ इन तकनीकों के उपयोग से पता चलता है कि कैसे ना+ +/ K+ पंप वर्तमान(मैंपंप)वोल्टेज-gated धाराओं के साथ बातचीत, विशेष रूप से लगातार ना+ वर्तमान(मैंपी),जोंक दिल की धड़कन पैटर्न जनरेटर के कोर एचएन में मजबूत फोड़ को बढ़ावा देने के लिए । गतिशील क्लैंप प्रयोगों और मॉडलिंग के संयोजन से, साधारण वोल्टेज रिकॉर्डिंग और वर्तमान क्लैंप तकनीकों के साथ संभव होने की तुलना में अधिक सीधे मॉडलों का परीक्षण करना संभव है। डायनेमिक क्लैंप प्रयोगों(चित्रा 5)से एकत्र किए गए परिणामों का उपयोग एचएन मॉडल को और अधिक परिष्कृत करने के लिए किया जाएगा। यहां प्रदर्शित गतिशील क्लैंपिंग की मूल विधि को अध्ययन के तहत किसी भी न्यूरॉन के गुणों को प्रतिबिंबित करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है यदि न्यूरोनल धाराओं का गणितीय मॉडल वोल्टेज क्लैंप प्रयोगों के साथ निर्धारित किया जा सकता है।
यहां दिखाए गए प्रकार के प्रयोगों के सफल समापन के लिए तेज माइक्रोइलेक्ट्रोड का उपयोग करते समय एचएन या अन्य न्यूरॉन के सावधानीपूर्वक सूली पर काबू पाने की आवश्यकता होती है, क्योंकि विद्युत प्रवेश1द्वारा मजबूत फटने में कटौती की जाती है। (पूरे सेल पैच रिकॉर्डिंग तकनीक है, जो शुरू की रिसाव को कम करने, अन्य न्यूरॉन्स के लिए भी लागू होते हैं, लेकिन जोंक न्यूरॉन्स पर अच्छी तरह से काम नहीं करते.) यह महत्वपूर्ण है कि एचएन न्यूरॉन की सूली न्यूरॉन (जोड़ा रिसाव) को कम से कम नुकसान पहुंचाती है, और इनपुट प्रतिरोध की निगरानी की जानी चाहिए और सफल प्रयोगों के लिए 60-100 MOhms की सीमा में होना चाहिए4.
गतिशील क्लैंप एक शक्तिशाली तकनीक है, लेकिन इसकी सीमाएं न्यूरोनल ज्यामिति द्वारा लगाई जाती हैं क्योंकि कृत्रिम आचरण रिकॉर्डिंग इलेक्ट्रोड की साइट पर लागू किए जाते हैं - आमतौर पर सेल बॉडी- उस साइट पर नहीं जहां ताल पैदा करने वाली धाराएं आमतौर पर स्थानीयकृत होती हैं5,6,10। जोंक एचएन न्यूरॉन्स में, सेल शरीर न्यूरॉन के एकीकरण क्षेत्र (मुख्य न्यूराइट) के करीब है जहां सबसे सक्रिय धाराओं को स्थानीयकृत किया जाता है, और स्पाइक्स शुरू किए जाते हैं।
Disclosures
कोई नहीं
Acknowledgments
हम एचएन (7) न्यूरॉन्स पर प्रारंभिक गतिशील क्लैंप प्रयोगों के लिए क्रिश्चियन एर्क्सलेबेन को धन्यवाद देते हैं जिन्होंने उनकी फटने की क्षमताओं का प्रदर्शन किया। एंजेला वेनिंग ने विशेषज्ञ सलाह के साथ प्रयोगों की सहायता की । हम अनुदान 1 R21 NS111355 के माध्यम से जीएससी और आरएलसी के लिए इस काम के वित्तपोषण के लिए NIH स्वीकार करते हैं ।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ANIMALS | |||
| Hirudo verbana | Leech.com, https://www.leech.com/collections/live-leeches | live leeches 2-3 grams | |
| CHEMICALS | |||
| ARTIFICIAL POND WATER | |||
| CaCl2 | Sigma Aldrich | C5670-100G | 1.8 mM add last after adjusting pH |
| glucose | Sigma Aldrich | G7021-100G | 10 mM |
| HEPES | Sigma Aldrich | H4034-100G | 10 mM |
| Instant Ocean (sea salt ) | Spectrum Brands Inc., Madison, WI | 0.05% (w/v) diluted in deionized water | |
| KCl | Sigma Aldrich | P9333-500G | 4 mM |
| NaCl | Sigma Aldrich | S7653-250G | 115 mM |
| NaOH 0.1 N Solution | Sigma Aldrich | 2105-50ML | Adjust to pH 7.4 with NaOH |
| MICROELECTRODES | |||
| K Acetate | Sigma Aldrich | P1190-100G | 2 M |
| KCl | Sigma Aldrich | P9333-500G | 20 mM |
| SALINE | |||
| EQUIPMENT | |||
| #5 Forceps | Fine Science Tools Dumont | 11251-30 OR 11251-20 | For general leech dissection |
| AxoClamp 2A/2B DCC electrometer | Axon Instruments Molecular Devices | 2A/2B | For recording of neuronal membrane potential and discontinuous current clamp |
| Black resin | Dow Sylguard | 170 | Lines general dissect dish |
| Capilary glass 1 mm outer diameter, 0.75 mm inner diameter | A-M Systems | 615000 | For fabricating sharp microelectrodes |
| Clear resin | Dow Sylguard | 184 | Lines Petri dish used to mount ganglion for electrophysilogy |
| Dark field condenser | Nikon | Dry 0.95-0.80 MBL 1210 | For illuminating the ganglion preparation during cell impalement |
| Digidata 1440A | Axon CNS Molecular Devices | 1440A | Performs A to D and D to A for data acquisition and stimulation during electrophysiology |
| Digital signal processing board | dSpace | CLP1104 | Our software implements all the conductances/currents in our model HN neuron on a DS1103 dSPACE PPC Controller Board in real-time at a rate of 20 kHz with a ControlDesk GUI (dSPACE, Paderborn, Germany)9. |
| Falming/Brown Microelectrode Puller | Sutter Instruments | P-97 | For fabricating sharp microelectrodes |
| Fiber-Lite high intensity illuminator | Dolan Jenner Industries | 170D | For illuminating the general dissection and for illuminating the ganglion preparation during cell impalement |
| Headstage amplifier for AxoClamp 2A | Axon Instruments | HS-2A Gain:0.1LU | Now part of Molecular Devices for recording of neuronal membrane potential and discontinuous current clamp |
| Light guide | Dolan Jenner Industries | Rev R 38 08 3729107 | For illuminating the general dissection and for illuminating the ganglion preparation during cell impalement |
| Micromanipulator | Sutter Instruments | MPC-385 | Micromanipulator for cell impalement with microelectrodes |
| Micromanipulator controller | Sutter Instruments | MPC-200 | Controls micromanipulators for cell impalement with microelectrodes |
| Minuten pins | BioQuip | 0.15 mm diameter 1208SA | Should be shortened by curtting to ~5 mm |
| Optical Breadboard 3' x 5' x 8" | Newport | Obsolete | With the 4 pneumatic Isolators below used to construct a vibration free workspace for electrophysiology |
| Oscilloscope | HAMEG Instruments | HM303-6 | To monitor electrode setteling during DCC |
| Pascheff-Wolff spring scissors | Moria | Supplied by Fine Science Tools (Foster City, CA) catalog # 15371-92 | |
| pClamp 9 Software | Axon Instruments | 9 | Now part of Moleculear Devices uses the Digidata 1440 for data acquisition and stimulation during electrophysiology |
| Pneumatic Isolators 28" | Newport | Obsolete | With optical breadboard used to construct a vibration free workspace for electrophysiology |
| Simulink / MATLAB software | MathWorks | 2006 (Obsolete) | Implements dynamic clamp on the digital signal processing board |
| Stereomicroscope | Wild | M5A | 10x Eye Pieces used for dissecting the leech and removingand desheathing ganglia |
| Steromicroscope | Wild | M5 | 20x Eye Pieces used in electrophysiologcal station to visualize neuron for microelectrode penetration |
| Student Vannas Spring Scissors | Fine Science Tools | 91500-09 | For general leech dissection |
References
- Cymbalyuk, G. S., Gaudry, Q., Masino, M. A., Calabrese, R. L. Bursting in leech heart interneurons: cell-autonomous and network-based mechanisms. Journal of Neuroscience. 22, 10580-10592 (2002).
- Hill, A. A., Lu, J., Masino, M. A., Olsen, O. H., Calabrese, R. L. A model of a segmental oscillator in the leech heartbeat neuronal network. Journal of Computational Neuroscience. 10, 281-302 (2001).
- Tobin, A. E., Calabrese, R. L. Myomodulin increases Ih and inhibits the NA/K pump to modulate bursting in leech heart interneurons. Journal of Neurophysiology. 94, 3938-3950 (2005).
- Kueh, D., Barnett, W. H., Cymbalyuk, G. S., Calabrese, R. L. Na(+)/K(+) pump interacts with the h-current to control bursting activity in central pattern generator neurons of leeches. eLife. 5, 19322 (2016).
- Sharp, A. A., O'Neil, M. B., Abbott, L. F., Marder, E. Dynamic clamp: computer-generated conductances in real neurons. Journal of Neurophysiology. 69, 992-995 (1993).
- Prinz, A. A., Abbott, L. F., Marder, E. The dynamic clamp comes of age. Trends in Neuroscience. 27, 218-224 (2004).
- Barnett, W., Cymbalyuk, G. Hybrid systems analysis: real-time systems for design and prototyping of neural interfaces and prostheses. Biohybrid systems: nerves, interfaces, and machines. Jung, R. , Wiley VCH Verlag. Weinheim. 115-138 (2011).
- Sorensen, M., DeWeerth, S., Cymbalyuk, G., Calabrese, R. L. Using a hybrid neural system to reveal regulation of neuronal network activity by an intrinsic current. Journal of Neuroscience. 24, 5427-5438 (2004).
- Olypher, A., Cymbalyuk, G., Calabrese, R. L. Hybrid systems analysis of the control of burst duration by low-voltage-activated calcium current in leech heart interneurons. Journal of Neurophysiology. 96, 2857-2867 (2006).
- Calabrese, R. L., Prinz, A. A. Realistic modeling of small neuronal networks. Computational Modeling Methods for Neuroscientists. DeSchutter, E. , MIT Press. MA, USA. 285-316 (2010).
- Rybak, I. A., Molkov, Y. I., Jasinski, P. E., Shevtsova, N. A., Smith, J. C. Rhythmic bursting in the pre-Bötzinger complex: mechanisms and models. Progress in Brain Research. 209, 1-23 (2014).
- Picton, L. D., Nascimento, F., Broadhead, M. J., Sillar, K. T., Miles, G. B. Sodium pumps mediate activity-dependent changes in mammalian motor networks. Journal of Neuroscience. 37, 906-921 (2017).
Tags
जीव विज्ञान अंक 171 लीच मॉड्यूलेशन अकशेरुकी सेंट्रल पैटर्न जेनरेटर सीपीजी ना+ +/ K+ पंप एच-करंट लगातार ना+ वर्तमानErratum
Formal Correction: Erratum: Contribution of the Na+/K+ Pump to Rhythmic Bursting, Explored with Modeling and Dynamic Clamp Analyses
Posted by JoVE Editors on 07/28/2021.
Citeable Link.
An erratum was issued for: Contribution of the Na+/K+ Pump to Rhythmic Bursting, Explored with Modeling and Dynamic Clamp Analyses. An author name was updated.
The name of the first author was updated from:
Ricardo Javier Erazo Toscano
to:
Ricardo Javier Erazo-Toscano
