我们提出了一种灵活的化学和多模态刺激方法,可同时对多条秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)进行神经活动的刺激与记录。该方法结合微流控技术、开源硬件与软件以及有监督的自动化数据分析,能够测量神经元现象,如适应性、时间抑制和刺激串扰。
方法文章
我们提出了一种灵活的化学和多模态刺激方法,可同时对多条秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)进行神经活动的刺激与记录。该方法结合微流控技术、开源硬件与软件以及有监督的自动化数据分析,能够测量神经元现象,如适应性、时间抑制和刺激串扰。
荧光遗传编码钙指示剂极大地促进了我们对从单个神经元到整个脑环路水平神经动态的理解。然而,神经反应可能因先前经验、内部状态或随机因素而发生变化,因此需要能够同时评估大量个体神经功能的方法。尽管大多数记录技术一次仅检测单个动物,本文描述了利用宽场显微镜将神经元记录扩展至数十个秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)或其他亚毫米尺度生物体的技术。开源硬件和软件使得编程完全自动化的实验具有高度灵活性,可精确控制化学、光学、机械、热和电磁等多种刺激的强度与时间。特别是,微流控流动装置能够以亚秒级时间分辨率对化学感受刺激实现精确、可重复且定量的调控。随后,NeuroTracker半自动化数据分析流程可提取个体及群体范围的神经反应,揭示神经兴奋性和动态功能的变化。本文展示了测量神经元适应性、时间抑制以及刺激串扰的应用实例。这些技术提高了刺激的精确性和可重复性,支持对群体变异性的研究,并可推广应用于从小型生物系统(包括细胞、类器官、完整生物体乃至植物)中的其他动态荧光信号检测。
钙成像技术已实现对神经元活动的非侵入性记录 体内 利用荧光显微镜和在靶细胞中表达的基因编码钙指示剂实时监测神经动态1,2,3这些传感器通常使用绿色荧光蛋白(GFP),例如GFP-钙调蛋白-M13肽(GCaMP)家族,以在神经元激活和细胞内钙水平升高时增强荧光强度。钙成像在线虫中尤为强大 秀丽隐杆线虫 用于研究神经元和神经回路在活体动物行为过程中的功能机制4,5,6,7,8,9,10,因为其透明的特性无需手术即可实现光学观察,且细胞特异性基因启动子可将表达靶向至目标细胞。这些技术通常利用微流控装置,在微小物理尺度上提供精确控制的环境,以研究生物学、化学和物理现象11,12微流控设备广泛用于测量神经活动,新设计不断涌现,且可在研究实验室中轻松制备。然而,许多设计一次仅能固定单个动物,限制了实验通量7,9,13神经反应在不同动物之间往往存在显著差异,这可能是由于先前经验、压力或饥饿等内部状态,或基因表达水平等随机因素所致。这些差异使得人们需要能够同时刺激并观察多个动物,并从个体中提取信息的方法。4.
此外,某些神经调节现象仅在特定刺激条件下才会显现,例如时间抑制14,即当刺激快速连续发生时,神经反应会出现短暂的抑制。为此,电生理系统能够在广泛的刺激参数空间内驱动神经活动,例如调节电脉冲的电流、电压、频率、波形、占空比以及周期性刺激序列的时间特性。通过自然检测到的刺激或光遗传学系统进行的间接刺激,也将受益于类似范围的控制机制。目前,许多自然刺激通常采用简单的"开关"方式呈现,例如气味的施加与移除,而现有的商用系统在增加灵活性方面进展缓慢。然而,如今低成本的微控制器已能够以可定制化的方式自动递送多种类型的刺激。结合微流控技术,这些系统实现了提高实验通量和灵活性的目标,使得可在多个动物中同时测量神经对多种精确刺激的反应4,6。多模态刺激可用于进一步探究神经环路,例如在药物暴露等正交干扰前后及期间持续施加刺激,以监测神经兴奋性的变化4。低成本、开放式的显微成像系统在推动科学研究方面优势明显,但在实际应用中,元件采购、系统搭建以及性能验证的需求可能阻碍这些技术的广泛采用。
本方案旨在缓解其中一些技术难题。以往的方案主要关注微流控装置的使用和基本刺激9,15,17我们在此描述一种用于神经成像研究的灵活、自动化、多模式刺激递送系统的构建与使用方法 秀丽隐杆线虫 或利用先前描述的微流控装置的其他小型生物体4. 该开源系统已进行编程 通过 使用简单的文本文件定义实验,NeuroTracker 数据分析程序可从显微镜视频中半自动提取神经活动数据。我们以化学感受神经元 AWA 为例,展示该系统的应用,用于评估时间抑制、去抑制以及刺激串扰;AWA 神经元在响应不同食物气味时会发生去极化,或在表达光遗传学光敏离子通道时响应光照而发生去极化。5,6.
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1. Neural imaging equipment
NOTE: See Lawler and Albrecht15 for detailed instructions on building the imaging and stimulation system, which controls the microscope illumination timing, image acquisition, and stimulus delivery (Figure 1). An inexpensive Arduino Nano stimulus controller actuates the fluidic valves through digital signals to a valve controller and controls the optogenetic illumination through analog voltage signals to an LED controller. Other stimuli, such as vibration motors and thermal heaters, can be controlled using digital or analog signals. The stimulus controller synchronizes the stimulation and image recording via camera signals, as specified by the open-source Micro-Manager microscope control software (µManager)16. See the Table of Materials for details related to all the materials, reagents, equipment, and organisms used in this protocol.
2. Microfluidic device fabrication
NOTE: See Lagoy et al.17 for detailed information about obtaining or fabricating the master molds and the production, use, and cleaning of the microfluidic devices. These steps are summarized below.
3. Animal preparation
4. Solution preparation
5. Microfluidic device preparation
NOTE: See Reilly et al.9 for a video protocol showing the reservoir generation, device setup, and the loading of the animals. See also Lagoy et al.17 for a written protocol including many helpful tips.
6. Animal loading
NOTE: See Lagoy et al.17.
7. Automated stimulation and neuronal recording
8. Data analysis using NeuroTracker
NOTE: NeuroTracker4,18,19 is an ImageJ/FIJI20 software plugin for tracking the fluorescence intensity of multiple neurons and animals, even as they move during trials. This plugin saves data as text files with each neuron's position and background-corrected fluorescence intensity (F). The fluorescence data are normalized to the baseline fluorescence (F0), for example, the average of several seconds prior to stimulation, as ΔF/F0 = (F -F0)/F0, which can be averaged across populations.
9. Data exploration and visualization
NOTE: The MATLAB analysis script is used for data processing and visualization and to generate summary PDFs for each analysis.
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我们展示了多种用于评估不同神经现象的刺激模式示例,包括时间抑制、适应和去抑制。时间抑制是指当第二次刺激在初次刺激后短时间内呈现时,神经反应出现的短暂性抑制14。为检验这一现象,在双脉冲实验中,呈现了八种由两个相隔0 s至20 s的1 s气味脉冲组成的刺激模式(图6B;对应的刺激控制文件见图3B)。实验装置设置为单个刺激液(1.1 µM 二乙酰)、缓冲液和对照流路管,未使用的进样口用实心针封闭(图6A)。当阀1开启时,对照液进入ctrl1进样口,使流体流路发生偏移,从而使刺激液进入实验区域;当阀1关闭时,对照液进入ctrl2进样口,缓冲液则流经实验区域(见图2G、H)。在检测二乙酰的AWA神经元中,第一个1 s气味脉冲引发的反应幅度与第二个脉冲的反应幅度...
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在本实验方案中,我们描述了一种开放获取的显微成像系统,用于通过精确的时间控制递送不同刺激模式,以评估神经活动现象。该微流控平台能够在显微镜视野中同时维持数十个生物样本,并可重复递送刺激。目前市面上的显微成像软件中,仅有少数支持便捷地编程设置多种刺激时序模式,而具备此功能的软件通常需要手动输入每种模式或依赖专有文件格式。相比之下,本系统通过文本文件定义实验,这些文件可由计算机生成,并能被分析软件直接读取。本文展示了利用可变刺激模式评估神经元现象(如时间依赖性抑制、适应性以及多模态刺激下的信号串扰)的有效性。数据分析流程可将庞大的显微视频文件转化为神经活动数据,进而用于可视化和分析群体间的变异性(图5B)、随时间的变化(图7C 和 图8C、D),以及扰动后的变化(图7C)。
自动化的关键优势在于能够在多次试验重复以及不同实验之间实现刺激条件的...
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作者声明无利益冲突。
感谢Fox Avery对这些方案的测试和对稿件的审阅,以及Eric Hall在编程方面的协助。本文所述方法的部分经费由美国国家科学基金会1724026(D.R.A.)提供。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 细菌菌株 | |||
| E. coli (OP50) | Caenorhabditis 遗传中心 (CGC) | Cat# OP50 | |
| 实验模型:生物体/菌株 | |||
| C. elegans 菌株,在目标神经元中表达 GCaMP(可选地,同时表达 Chrimson) | Caenorhabditis 遗传中心 (CGC) 或已发表文献的通讯作者 | 例如 NZ1091 | |
| 化学品、处理剂及线虫制备耗材 | |||
| 2,3-丁二酮 | Sigma-Aldrich | Cat# B85307 | 二乙酰,示例化学刺激物 |
| 氯化钙,CaCl2 | Sigma-Aldrich | Cat# C3881 | |
| 荧光素钠盐 | Sigma-Aldrich | Cat# F6377 | |
| 玻璃防水涂层剂 | Rain-X | Cat #800002250 | 玻璃疏水处理(一次性使用) |
| 氯化镁,MgCl2 | Sigma-Aldrich | Cat# M2393 | |
| 线虫生长培养基(NGM)琼脂 | Genesee | Cat #: 20-273NGM | |
| 培养皿(60 mm) | Tritech | Cat #T3305 | |
| 聚二甲基硅氧烷(PDMS):Sylgard 184 | Dow Chemical | Cat# 1673921 | |
| 磷酸二氢钾 | Sigma-Aldrich | Cat# P5655 | |
| 磷酸氢二钾 | Sigma-Aldrich | Cat# P8281 | |
| 氯化钠,NaCl | Sigma-Aldrich | Cat# S7653 | |
| (十三氟-1,1,2,2-四氢辛基)三氯硅烷(TFOCS) | Gelest | CAS# 78560-45-9 | 玻璃疏水处理(耐用型) |
| 软件与算法 | |||
| Arduino IDE | Arduino | https://www.arduino.cc/en/software | |
| ImageJ | NIH | https://imagej.nih.gov/ij/ | |
| MATLAB | MathWorks | https://www.mathworks.com/products/matlab.html | |
| Micro-manager | Micro-manager | https://micro-manager.org/ | |
| 显微镜控制软件 | Albrecht 实验室 | https://github.com/albrechtLab/MicroscopeControl | |
| Neurotracker 数据分析软件 | Albrecht 实验室 | https://github.com/albrechtLab/Neurotracker | |
| 自动化显微镜与刺激系统 | |||
| Axio Observer.A1 倒置显微镜,配置落射荧光系统(GFP 滤光片组,5× 物镜或类似规格) | Zeiss | Cat #491237-0012-000 | |
| Excelitas X-cite XYLIS LED 照明器 | Excelitas | Cat #XYLIS | |
| Orca Flash 4.0 数字 sCMOS 相机 | Hamamatsu | Cat #C11440-22CU | |
| Arduino nano | Arduino | Cat #A000005 | |
| 三通微型隔膜隔离阀(LQX12) | Parker | Cat #LQX12-3W24FF48-000 | 阀门 1:控制 |
| 二通常闭(NC)夹管阀 | Bio-Chem Valve Inc | Cat #075P2-S432 | 阀门 2:流出 |
| 三通夹管阀 | NResearch | Cat #161P091 | 阀门 3:刺激选择 |
| 光遗传学刺激 LED 及控制器(615 nm) | Mightex | Cat #PLS-0625-030-S 和 #SLA-1200-2 | |
| ValveLink 8.2 数字/手动阀门控制器 | AutoMate Scientific | Cat #01-18 | |
| 导线与连接器 | 多种来源 | 参见 Cell STARS 方案(Lawler, 2021)中的图 2 | |
| 微流控装置制备 | |||
| Dremel 可调速旋转切割器 4000 | Dremel | Cat #F0134000AB | 切割玻璃时设定转速为 5,000 RPM |
| Dremel 钻台旋转工具工作站 | Dremel | Cat #220-01 | |
| 金刚石钻头 | Dremel | Cat #7134 | |
| 载玻片,厚度 1 mm | VWR | Cat #75799-268 | |
| 玻璃刻划笔(金刚石刻划器) | Ted Pella | Cat #54468 | |
| 鲁尔三通旋塞阀 | Cole-Parmer | Cat #EW-30600-07 | |
| 鲁尔 23G 钝头针 | VWR | Cat #89134-100 | |
| 微流控装置 | 通讯作者提供,或根据本文附带的 CAD 文件自行制备 | N/A | |
| 微流控装置夹具 | Warner Instruments(或机械加工车间) | P-2 | |
| 微流控管路,内径 0.02″ | Cole-Parmer | Cat #EW-06419-01 | |
| 管路 19G,0.5″ | New England Small Tube | Cat #NE-1027-12 |
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