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1Graduate School of Biomedical Science, Neuroscience Program, University of Texas, 2Department of Neurobiology and Anatomy, University of Texas
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Hansen, B. J., Eagleman, S., Dragoi, V. Examining Local Network Processing using Multi-contact Laminar Electrode Recording. J. Vis. Exp. (55), e2806, doi:10.3791/2806 (2011).
皮质层是无处不在整个大脑皮层1-4高度经常性的本地网络的组成结构。近年来,已取得了重大进展,我们的理解差异,在应对不同的皮质层5-8神经元属性,但仍然是一个伟大的左了解神经元的人群是否,以及如何在特定层的信息进行编码处理方式。
现有的多电极阵列技术,虽然测量皮质空间沿皮层表面的许多毫米的反应信息,是不适宜的做法层皮质电路问题。在这里,我们提出我们的方法,为建立和记录单个神经元和跨越的初级视觉皮层(V1)皮质层局部场电位(LFPs),利用多接触电极层(图1; Plextrode U型探头,Plexon公司公司)。
的方法包括录音设备建设,皮质层的识别,并确定单个神经元的感受野。要找出皮质层,我们衡量LFP使用满场闪现刺激时间序列诱发反应电位(ERPs)。然后,我们执行的电流源密度(CSD)分析,以确定在基地的第4层(第4层的水槽内,后来被称为颗粒层 9-12)片源配置的陪同下极性反转。电流源密度是有用的,因为它提供了一个索引的位置,方向,和跨膜电流流过密度,使我们能够准确定位电极记录在一个单一的渗透层6,11,12。
1。南Microdrive微型建设
南电极驱动系统相结合,我们使用的U型探头。建立这个系统需要2-3个小时,但一旦建成,这是非常简单的修改。我们开始组装,其中包括一个4通道的基础(图2a)南塔,南腔(图2b),网格间距1毫米(图2c),1-4螺钉微型硬盘(图2d),1 -4导管(图2E,直径为500微米,并削减约5-7厘米),和1-4微型硬盘塔(图2F)。为方便起见,我们将描述为建设有一个塔和一个U - Probe公司南系统过程。一些训练后,此过程通常需要2-3个小时,如果所有材料都可用。
2。 U型探头消毒
该层的电极或Plextrode U型探头是从Plexon公司公司购买,并在2000美元左右的价格 - $ 4000。价格取决于三个主要方面:联系站点,站点配置,每个站点的直径。目前,我们正在使用的线性配置16通道版本和一个直径为25微米的接触。更重要的是,U型探头的厚度直接相关的接触直径。在我们的实验中,我们一直使用直径为25微米的接触,这是等于360微米的厚度。目前我们的版本模式的成本约为3500美元。 U型探头都装在一个电极的情况下跳线和接地线和所需的时间从购买到交付大约4-6周。
3。提前录制的U型探头
鉴于杜拉的强度和厚度,主体之间是高度可变的,我们已经实施了推进的U - PRO的一般程序使用南Microdrive微型硬盘系统。更重要的是,每个U型探头的详细分析的每一个接触阻抗和护林员为U - Probe公司的整体。我们用电极的接触阻抗从0.3-0.5MΩ不等。目前有阻抗测试仪从Plexon公司购买的,但不幸的是,在我们的录音时,此设备不可用。因此,我们已无法执行了详细的阻抗分析。
4。皮质层的识别和验证
我们有皮质层,使用诱发反应电位(ERP)范式和电流源密度(CSD)分析确定的程序实施。我们依赖于惩教署,因为它提供了一个索引的位置,方向,和跨膜电流流过密度,使我们能够准确定位电极记录在一个单一的渗透层。事实上,查尔斯施罗德和他的同事们先前结合层记录,microlesion和组织学的重建,以验证在9-12在V1的皮质层的功能鉴定ERP / CSD方法的有效性。使用自发产生的振荡其他方法已用于鉴别皮质的深度,如皮质纱锭和向上/向下国家13-15。
基于上述分析,我们利用MATLAB中,计算惩教署根据第二LFP跨越U型探头的间距相等的接触时间序列的空间衍生( ICSD工具箱http://software.incf.org/ 软件/ csdplotter /家庭 )9,10,16,17。
5。单个神经元的鉴定和接受实地测绘
我们曾与隔离和记录多个单单位,从U - Probe公司巨大的成功。在一个典型的记录,我们可以期望有6-10隔离的单位和14-16局部领域的潜力信号。寻找单一的单位也是单电极相比,与U - Probe公司更可靠。即使使用所有必要的硬件,能够精确地提前16个电极,他们将无法探索,正是与U - Probe公司的皮质层功能的网络人口。最后,我们通常可以记录与相同的U型探头为30-40穿透。
6。代表结果:单单位的录音从初级视觉皮层和皮质层之间的LFPs
在使用电极层的分析最重要的步骤之一是能够可靠地确定皮质层,并验证在许多时间和会话识别。因此,我们在全领域闪现刺激(图3a)测量的跨层接触LFPs诱发反应电位(ERPs)。图3b提供的信息类型之一,需要获得以计算电流源密度(CSD),以确定皮质层的一个例子。然后,我们惩教署LFP时间序列分析,以确定极性反转,伴随着在第4层的基础下沉源配置。图4a所示的惩教署在整个皮质的深度本地化作为时间函数的皮质层的分析 - supragranular(SG),颗粒(G)和infragranular(IG)层保持稳定甚至四个小时后,记录会话开始的位置。图4b包括惩教署的痕迹,代表平均分配到一个给定的的图层这些接触 - 在这个例子中,颗粒层经历了一个明显减少幅度在惩教署〜50毫秒。这种分析作为参考分配supragranular和infragranular层颗粒层上方和下方的电极接触,分别为(最大下沉0微米的颗粒层参考服务中心的质量与接触)。
另一个关键的分析,使用层电极准确地识别和本地化的神经元的感受野。此过程是对定位的刺激产生的最强有力的反应,从神经元是至关重要的。图5a是两个神经元的感受野地块的初级视觉CORT例如EX(V1)。这些地块的起源是固定点,这是一个黑色的电脑屏幕上集中显示一个白色的小圆圈。在这些地块的颜色代表每个神经元的放电率,在一个动态的反向相关性刺激的反应。我们利用这些信息来定位为一个给定的实验(如正弦波光栅)的刺激。比一般的感受野大小,呈现的刺激较大,以涵盖所有同时记录神经元的感受野位置。
后,我们确定了皮质层,位置最佳的感受野位置的刺激,我们可以进行动物进行实验的协议中,我们提出不同的视觉刺激,而无论是固定或歧视的任务。实验后,我们执行我们的尖峰波形分析,隔离单单位,我们能够记录相同的通道。这一过程往往需要一些时间,掌握和不断改进新的分析软件和技术提供。图5b是一个使用Plexon公司的离线浏览“后,人们可能预期的输出类型的例子。使用这个软件,单一的单元之间的隔离是通过目视检查。确定不同的集群基础上的第一和第二主成分的重量,穗宽,山谷,和峰值性能。

图1。多接触层电极 ,使用多接触电极层,我们录得同时扣球从孤立的单个神经元的活动和跨大幅面单位V1的皮质层。每个U型探头由16等距(100微米)的电极接触,涵盖了总长度为1.6毫米。每个电极的接触是25微米,直径铂铱组成。

图2。南电网建设南Microdrive微型硬盘系统提供额外的古典螺杆驱动的微型硬盘的稳定性和精度。每个电极组是独立操纵在XY平面,一个用户定义的工作范围内。每个电极组在Z方向独立操纵在一个用户定义的工作深度(可达100 mm)和变速范围从0.001毫米/秒至0.5毫米/秒和1微米的高分辨率(一 )4。 -通道的基础,(二)南腔,(C),间距1毫米,(四 )1-4螺钉微型硬盘,(五 )1-4导管(直径为500微米,并削减约5-7厘米)电网(F)1-4微型硬盘塔和(七)完成的南系统和气缸基地。

图3。诱发反应潜在的范式和LFP时间系列(一 )确定皮质层中,我们测量的诱发反应电位(ERP)在被动的固定任务,而猴子们接触到一个满场的黑色屏幕上闪现白(〜1Hz的100)毫秒,然后返回到黑色(B)LFP层U型探头记录的反应处理,以获得ERP系统为每个联系人的痕迹。颗粒层中的所有会议决定,由定位一个接收器驱动的反转,并在ERP痕迹的响应幅度的存在伴随着在第4层的基础下沉源配置的极性反转。反转发生时,虚线框表示一段时间的时间。

图4。层识别,使用电流源密度分析(一 )电流源密度分析(第二LFP时间序列的空间衍生)被用来确定伴随着在基片源配置的极性反转颗粒层。我们评估如何皮质层的识别是随着时间的推移保持稳定(从左至右)。在这些例子中,当前接收器(蓝色)代表颗粒层和跨越〜400微米(二)惩教署下面的每一个情节的痕迹代表平均分配到一个给定的的图层这些接触的惩教署。这使我们能够确定的初始下沉的精确定时(在这些例子〜50-60毫秒。惩教署跟踪信封代表标准偏差和黑网吧表明闪过刺激的持续时间(100毫秒)。

图5。尖峰排序和接受实地测绘(一)首先,一个可视化程度的一半计算了一倍。然后,反向相关性刺激的CRT显示器C补丁面向光栅onsisting 0,45,90和135度。每个神经元的发放率是40至120毫秒之间的时间间隔在5毫秒计算独立后,刺激每个空间位置。最大发射率的计算,然后每次延迟的质心。然后,在每个延迟的质心与相邻的射速地点之间的距离计算。选择时间延迟的最小距离是感受野(二)使用脱机分拣软件程序穗波形的属性,如峰高,河谷深度,高峰,谷时间,峰值或谷等进行了分析( Plexon公司)。尖峰基于类似物业进行排序,直到从一个神经元的波形没有从另一个重叠集群。

图6。洗牌惩教署剖面图3a相同的约定,但我们进行了一个洗牌的过程,随机混合与接触地点编译一个新的惩教署矩阵。这种分析是用来更好地验证洗牌的电极位置,离开时域不变的颗粒下沉。从这些例子显示随着时间的推移,洗牌作为皮质深度功能的电极接触会破坏任何层的特殊性。
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多单元的录音已经成为分析皮层中的神经网络是如何刺激信息进行编码的标准。执行层电极由于电极技术的最新进展,使局部皮层电路前所未有的特性。虽然多电极记录提供了有关神经种群动态的有用信息,使多个层电极更高的分辨率和更多的神经元的具体位置信息。由于皮层与解剖不同的输入和输出层的组织,这引起了在这些层disparately感觉信息是如何处理的问题。
我们已经提出了一个新的记录方法,利用多接触层的电极记录在初级视觉皮层(V1),皮质层的功能本地网络的活动。重要的是,我们还实施了分析过程中诱发的响应模式的局部领域的潜力,以确定皮质层的方法。我们还提供了从接受实地测绘程序和尖峰波形分析的详细结果。
我们承认,不是没有限制,最引人注目的是录制的稳定层电极。我们奉劝那些使用这种技术,耐心地推进电极,并允许的时间足够数量的大脑后进步定居(我们通常记录45分钟至1小时后,最后提前)。在这段时间内,我们将运行无数眼球校准,接受映射,和诱发反应的潜在范例。
我们能够提高我们的录音,使用导管固定用螺丝微型硬盘,这是基地的南。我们还修改了标准的U型探头的设计,减少30到25度,刀尖角度。因此,U型探头的幅度,允许通过硬脑膜顺畅渗透。有可能与钝电极尖端的组织损伤和出血可能发生。出血可覆盖的电极接触,防止清洁单元之间的隔离。我们已经测试了这一理论的录音和30日和25度的针尖角度和能够解决更多的单位超过穿透,甚至延长生命的U型探头。
如前所述以上我们通常提前开始,并迅速减慢,一旦我们通过硬脑膜通过。我们相信,这个程序结合锐利的刀尖角度,使我们成为一个能够解决单个单位活动,使用U - Probe公司的几个实验室。我们能使大脑定居后的U - Probe公司地位的时间长短直接关系到我们的单个单元活动和录制的整体稳定。
这项技术将继续蓬勃发展,随着越来越多的实验室将利用这些技术。目前,长期植入阵列的设计和实施工作正在进行,将最有可能取代多电极电网。此外,含有多个沿轴(实质上多个U型探针)接触电极的阵列,正在开发并行。
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没有利益冲突的声明。
我们感谢王晔讨论和行为训练索林Pojoga。由美国国立卫生研究院尤里卡计划,国家眼科研究所,皮尤学者奖励计划,詹姆斯S ·麦克唐纳基金会(VD),以及美国国立卫生研究院视力训练津贴(BJH)支持。
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Nan microdrive system | NAN Instruments | NAN-S4 | Figure 2. Custom clamps are needed to use the U-Probe. Everything mentioned with exception of the U-Probe is provided by NAN instruments. |
| Screw microdrives | MIT Machine shop | Anything that is able to secure a guide tube to the NAN grid should be appropriate. | |
| Stainless Steel Guide Tubes | Small Parts, Inc. | B00137QHNS (1) or B00137QHO2 (5) | These are 60 in long and cut to size in the laboratory using a Dremel hand drill |
| Plexon U-Probe | Plexon | PLX-UP-16-25ED-100-SE-360-25T-500 | See U-Probe specifications available at www.plexon.com Also see Figure 1. |
| Table 1. Hardware. | |||
| NAN software | NAN Instruments |
Computer interface requires an additional serial port to accommodate the Plexon system and the NAN hardware | |
| Offline Sorter, FPAlign, PlexUtil, MATLAB programs | Plexon |
Under ’Installation Packages’ | |
| NeuroExplorer | NeuroExplorer |
Under ’Resources’ | |
| CSDplotter Version 0.1.1 | Klas H. Petterson |
||
| Table 2. Software. | |||