使用QNsim1.0从电刺激多巴胺神经传递数据建模快速扫描循环伏安数据

Summary

快速扫描循环伏安法可以在药物，疾病和其他实验操作的上下文中监测体内多巴胺神经传递。这项工作描述了QNsim1.0的实现，QNsim1.0是一种根据定量神经生物学模型建模电刺激多巴胺反应的软件，用于量化多巴胺释放和再摄取动力学的估计。

Abstract

中枢多巴胺能（DAergic）途径在广泛的功能（如注意力，动机和运动）中具有重要作用。多巴胺（DA）涉及疾病和病症，包括注意缺陷多动障碍，帕金森病和创伤性脑损伤。因此，DA神经传递及其研究方法具有强烈的科学兴趣。 体内快速扫描循环伏安法（FSCV）是一种允许以精细的时间和空间分辨率选择性地监测DA浓度变化的方法。这种技术通常用于上升DAergic途径的电刺激以控制多巴胺神经传递的脉冲流动。尽管受刺激的DA神经传递范例可以产生具有清晰形态学的强大的DA反应，使其适合于动力学分析，但仍然存在关于如何根据其DA释放和清除来解释反应的许多争论ce组件。为了解决这个问题，最近开发了一种刺激DA神经传递的定量神经生物学（QN）框架，以在刺激的DA反应过程中实时模拟DA释放和再摄取的动力学。该模型的基础是基于来自刺激的DA神经传递的实验数据和来自各种研究线路的神经传递原理。 QN模型实现了与激发的DA释放和再摄取动力学相关的12个参数以模拟DA响应。这项工作描述了如何使用QNsim1.0模拟DA响应，还详细说明了系统地分辨刺激的多巴胺释放和再摄取动力学变化的原理。

Introduction

多巴胺（DA）神经传递在各种认知和行为功能中起重要作用，其功能障碍涉及几种常见的疾病和障碍。因此，开发定量研究体内 DA神经传递的准确方法至关重要，以评估DA神经传递在疾病模型和药物药理学背景下的变化。快速扫描循环伏安法（FSCV）允许在体内 DA神经传递监测，具有良好的空间和时间分辨率。虽然可以监测生理DA神经传递在清醒，自由行动的动物，麻醉动物的上升多巴胺能途径的电刺激可以产生稳定的DA反应，适合DA神经传递的增强的动力学分析。

电刺激的DA响应反映了DA释放和再摄取以及解释的动态相互作用这些反应主要使用被称为Michaelis-Menten（MM）模型¹²的刺激DA神经传递的简单模型。 MM模型由3个变量组成，根据恒定的DA释放速率和恒定的再摄取效率（ 即， DA再摄取速率和细胞外DA浓度之间的关系）来描述DA响应，如等式1所述 :

（DA释放）（DA再摄取）

在等式1中， f是刺激的频率; [DA] _p

Protocol

1.安装，数据准备和启动QNsim1.0

1. 下载"QNsim1.0.zip"（作为补充提供），并将其解压缩到所需的目录。
2. 通过组织电子表格准备刺激的DA响应数据，用于通过软件程序进行建模，其中每列包含转换为μM DA浓度的时间DA响应。将此（.xlsx）文件另存为与程序文件相同的目录。
   注意:电子表格可以包含单个实验中的多个响应或包含固定数量响应的多个研究（有关示例，请参阅"Sample.xlsx"）。
3. 打开编程环境软件，导航到"当前文件夹"窗口中的"QNSim1.0"目录，打开名为"Initialization.m。"的文件。单击"运行"以启动初始化屏幕（ 图1 ）。

图1 :初始化屏幕。该屏幕允许用户通过输入以前的* .mat项目文件（左）继续现有的项目，或者从受保护的DA神经传递（右）的存储数据开始一个新的项目。提供文本框以输入包含数据的* .xlsx文件名，数据的几个基本描述符，以及* .mat项目文件名，其中包含与项目相关的所有数据。

Results

软件程序包括从大鼠背纹纹（研究1）和伏隔核（研究2）获得的样品DA神经传递数据，被编译成"Sample.xlsx"。电子表格包含对DA运输抑制剂哌甲酯（MPH）（10mg / kg）施用35分钟后对60Hz，10s和5s刺激的基线响应的DA浓度数据和对60Hz，5s刺激的响应。 kg，ip）。刺激的DA响应数据被组织成列， 如图3所示 ，其用作用于组织使用软件程序建模的数据的模板。

图3: 将数据结构化为可读取的建模格式 。来自Sample.xlsx的刺激的DA响应数据是器官如上所述，每列包含单个刺激的DA响应。请注意，此电子表格中没有与时域相关的列。这在初始化屏幕中被解释。

使用.......

Discussion

使用FSCV研究体内刺激的DA神经传递起源于20世纪80年代³⁰ ，仍然是具有无与伦比的空间和时间分辨率的体内神经传递数据的丰富来源。受刺激的DA响应反映了由电刺激本身调制的DA释放和再摄取的复杂平衡。 QN模型结合了来自当代神经传递研究的原理，在动态释放和再摄取假设方面对体内刺激的DA神经传递数据进行建模。此外，QN框架将可能的FSCV分析范围扩展到不产生"凸"响应的位点，如背纹状体。这些进展允许区域表征体内DAergic药效学⁶和中枢神经系统疾病模型中的DAergic改变。区域特征DA神经传递的定位特别重要，因为背侧和腹侧纹状体具有不同的功能意义，从不同的神经元群体接受不同的DAergic神经支配，并且在疾病状态如帕金森氏症31,32中具有差异敏感性。

如图5所示，QN框架能够对实验数据进行密切建模;然而，建模方法存在局限性。在QN框架中具有12个可调.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
适用于 Mac 的 MATLAB R2016a	Mathworks
QNsim1.0	内部软件包		使用 QN 框架对 FSCV 数据进行建模的软件