October 27th, 2020
通过特定神经元群体或大脑区域的光遗传学操作,可以在自由移动的动物中以高时空分辨率改变行为。通过使用不同的光遗传学工具与慢性植入光纤相结合,可以执行各种神经元调制和行为测试。
通过特定神经元群体或大脑区域的光遗传学操作,可以在自由移动的动物中以高时空分辨率改变行为。通过使用不同的光遗传学工具与慢性植入光纤相结合,可以执行各种神经元调制和行为测试。光遗传学的最终目标是在行为动物中对具有高时空分辨率的神经元回路进行调制。
与药理或电气操作相比,光遗传学允许精确控制神经元电路上的特定细胞类型。光遗传学是在行为过程中瞄准特殊定义区域中特定细胞类型,并仔细观察此类微电路变化的直接影响的完美方法。现在,我们将介绍一个步骤,以步骤指导如何准备和种植和进行光遗传学在自由移动的小鼠。
为了准备光学植入物,将陶瓷铁杉平放在长凳上。用纤维剥离工具剥离直径为 200 微米的玻璃纤维的代码,用陶瓷纤维划片切割 2 到 3 厘米的非碎片。将玻璃纤维片放入陶瓷铁杉中,然后用注射罐将一滴超级胶水放在平坦的一侧。
在陶瓷铁杉的圆形一侧,尽可能缩短玻璃纤维,将预植入放在铁杉抛光球中,以抛光四份不同出版论文的圆形侧。之后,将陶瓷铁杉平侧的玻璃纤维切割到植入所需的长度。使用鼠标大脑图集计算植入物的长度。
植入物必须直接在感兴趣区域上方结束。在植入之前,应用麻醉。手稿中描述了精确和美观的技术。
当鼠标达到麻醉的深层状态时,将鼠标放在加热板上,将头部固定到立体定向框架中。固定鼻子和牙齿在前面和耳朵的两侧。将一种带杯芬的阿尔奇亚在小鼠的背面涂抹,并在两只眼睛上涂抹不透明的眼膏,以保护它们免受干燥。
用湿纸巾润湿头皮上的头发,然后用剪刀剪掉。确保用湿纸巾去除所有松动的头发。使用棉棒用含碘的药剂对头皮进行消毒。
用钳子抬起有关感兴趣区域的头皮,沿着中线切割一厘米。要粗加工头骨进行植入,在疤痕上涂抹少量磷酸,让它生效15秒。用棉棒去除所有酸,用氯化钠冲洗疤痕两次。
要正确注入,计算单个坐标的 F 因子。将玻璃罐放在立体框架中,并直接位于啤酒的正上方。现在归零坐标系,将玻璃罐移动到兰姆达。
使用以下公式计算 F 因子。布雷格玛减去兰姆达除以4.2等于F因子。精确的坐标对于注射和植入非常重要,否则,如果刺激了错误的结构,则行为效应是不特定的。
所有小鼠的头骨大小都有最小的偏差,因此,系数是绝对强制性的。使用调整后的坐标查找直接位于利益结构上方的疤痕上的位置。使用注射管钻孔到头骨,通过旋转管当场。
要将病毒溶液放入连接到注射器的玻璃管中,请将一滴氯化钠放在头骨上,并在顶部放置一片皮罗芬。将两滴微升病毒溶液滴到皮罗芬上,将玻璃管的尖端放入病毒中。施加负压,等待病毒溶液被病毒溶液采用。
零到该坐标时,病毒的尖端与管,在头骨的水平,并慢慢降低到井眼注射侧的最低位置。用注射器施加少量正压,直到半月板降低。让病毒传播两到三分钟,然后将玻璃管向上移动到下一个位置。
非常缓慢地取出玻璃管,并在最后一次注射后将其丢弃。现在准备植入的头骨。用压缩空气干燥头骨,用相应的斗杆涂抹底像,让它干燥15秒。
用同一根棍子涂抹粘结,用紫外线固化 20 秒。将植入物放在相应的支架中,将玻璃纤维的尖端直接放在钻孔上方,然后小心地降低。当超胶的剩余阀接触头骨时,停止降低植入物。
光纤的植入也可以用于双边结构,如海马。这两个半球同时提供轻微刺激,或允许两种不同结构的刺激。也可以在不同于光纤植入物的位置注射病毒。
如果注射和植入是在不同区域进行,在应用磷酸后,但在两个成分粘附之前钻所有必要的孔。再次检查头骨是否仍然完全干燥,然后在植入物周围和周围区域涂抹液体牙科水泥,然后用紫外线固化 20 秒,在完全无毛皮和干燥的头骨区域再涂抹两个较小的水泥。用紫外线固化每一层。
完成手术,对整个伤口涂抹碘膏。松开鼻子和耳朵固定,将鼠标放入一个新鲜的笼子,并放在加热灯下,以避免身体热量损失。每天至少检查一次它的健康状况,如果需要的话,它会在三天后发布手术和阿尔盖西亚。
经过两周的恢复,小鼠可用于行为实验。打开脉冲器软件并选择插入光源的 USB com 端口。选择操作模式 3 以允许外部软件控制光源。
选择使用 5 毫秒光脉冲进行 20 赫兹刺激的正确调整。要定位要与脉冲器通信的除法,请按启动顺序。此状态将一直持续到实验完成。
现在,在 EthoVision XT 中创建新实验,转到文件,从模板中选择新模板并选择应用预定义的模板。选择实时跟踪并选择带源的摄像机,并确认连接的 Puslar Gen-Eye 凸轮。选择鼠标作为应该记录的动物。
选择竞技场模板、开放字段方块和区域模板中心、边框、角。确认一个应跟踪的主题,并选择中心点、鼻尖和尾部底座。确认动物的颜色与背景比较较深,并建议采样率完成该步骤。
适当命名实验并选择要保存的位置。在找到竞技场设置之前,摄像机将自动打开背景图像。使用箭头和右侧的两个符号,将预定义区域调整到真实竞技场。
如果某些区域是不必要的,请将其删除。按绘制刻度进行校准,然后将一条线从迷宫的一个角落放在另一个角落。输入实际距离的长度(以厘米为单位)。
对其他轴重复。要定义试用控制设置,请通过将条件时间调整为 20 分钟来准备主规则。当主题在竞技场上两秒钟时,星际迷航的条件应该是在鼠标在竞技场上时自动跟踪状态。
若要为光刺激创建子规则,请转到结构,更多并选择子规则。将它放在主规则下方,然后摊开两个框。去条件,时间,并给它一个名字像光上一个,调整条件满足后五分钟。
将框直接放在子规则的规则开始框后面。转到操作自定义硬件,并在一个硬件上用光命名它。选择要执行的操作:我将高放一个。
将盒子直接放在条件框后面。重复这些步骤,将灯对灯进行编程到光上。现在转到结构、子规则引用并检查引用是否属于正确的子规则。
选择启动条件,如无延迟,选择启动条件,按启动条件执行一次。将参考框放在额外书籍一和条件书两条主要规则之间。现在定义检测设置,以显示系统应跟踪什么。
将测试里程放入竞技场并选择自动设置。选择啮齿动物作为动物类型,并使用鼠标光标在竞技场的老鼠周围画一个盒子。确认护理问题的结果,用"是"。
对于开放场实验,在实验前将实验鼠带到行为室,以确保适当的焦虑水平。将鼠标轻轻按到笼子的网格上,将鼠标与光源的缝隙连接在一起。将它放入一个等待的笼子里,里面散落着新鲜的垃圾10分钟,以适应光缆。
通过按下停止按钮开始采集,然后您实现视觉 XT。将鼠标从等待的笼子转移到开放字段的左上角。在实验过程中离开鼠标的视场,保持冷静。20分钟后,实验完成后,将鼠标从迷宫中取下,断开光缆,并将其放回自己的笼子中。
通过检查可视化,可以直接看到光关闭和面上的光之间的中心时间差异。当光线打开时,鼠标在中心的时间更少。对于巴恩斯迷宫实验,在实验前一小时左右将所有实验鼠带进行为室。
通过关闭除一个洞以外的所有孔来准备巴恩斯迷宫,现在放置了哪个逃生箱。在两个植入物的光源中连接一只鼠标,然后直接将其放入巴恩斯迷宫的中间。按"开始",需要访问下一个 T 并取出纸箱。
准备好手动停止试用,以防软件无法识别整个过渡。将鼠标从迷宫中取出,并移除与光电缆的连接。在执行、学习和记忆任务时,不仅调查了操作的立竿见影的效果,还调查了获取、合并或检索过程中操作的长期效果。
对于数据分析,您可以找到治疗条件处理或控制,转到嵌套并选择试验控制状态。选择从元素动作星际迷航到元素动作灯在其中运行的状态间隔。将嵌套框放在滤箱处理和相应结果框之间。
此定义的间隔为 1。在两个间隔之一和两个上重复间隔步骤,以及对控制组重复间隔的步骤。还要定义要在分析配置文件中分析的参数。
选择区域中的因变量,然后选择区域中心、正文点、中心点,然后进行试用统计。选择频率、累积持续时间,并在那里查看第一个。还要添加距离移动作为变量。
使用此配置文件,可在中心、中心条目和告诉距离移动中花费的时间数据。要从每个部门中提取数据,请转到结果并选择统计信息和图表,按计算以查看分析的数据。按导出数据并选择试用统计和要保存的位置。
导出的数据保存为 Excel 文件,并保存为每只鼠标的单个值。此外,转到热图可视化和按图热图,选择右侧的试用版以查看每个鼠标和试用的单个热图。右键单击鼠标,将热图导出为图像。
稍后,打开计算机的 Excel 文件并计算所有四个试验和每个测量调节组的均值和标准欧元 SCM。要生成图形和西格玛图,请将手段和 SCM 复制到从额外文件的正确顺序到西格玛图。行必须包含关闭一个的数据,列包含试验、平均和 SCM 赫兹。
选择所有三列,然后转到创建图形。选择条形框,然后选择带箭头的未分组框。标记整个图形,回家,选择图形框,然后按导出。
选择目标文件夹并选择元文件作为格式。要计算获取数据的统计信息,请将 Xcel 中的右数据一对一地复制,并复制到西格玛图的单列。标记要比较的列并转到分析,选择 T 测试并按"运行"。
最后,行为数据可以分为放让和试用,并提供额外的热图专业化。在开放场实验中,在通道霍多平2和金字塔神经元的光刺激中,中心持续时间缩短,表明焦虑水平增加。通过免疫功能化学,可以确定病毒的注射部位和表达,也可以在特殊Cre依赖性小鼠系的特异性进行验证。
可以清楚地看到,与刺激前的基线焦虑相比,Channelrhodopsin2的光刺激改善了这个特定皮层区域的心灵神经元,增加了焦虑水平。这种操作对行为的直接影响是光遗传学今天用于这么多有关行为的研究问题的原因。此过程可用于小鼠大脑中任何所需细胞类型或神经元电路的光遗传学调制。
通过将此过程与适合您研究的行为测试相结合,可以更深入地了解与行为和疾病有关的神经元回路。
本文讨论了使用光遗传学来操纵自由活动动物中特定的神经元群体和脑区域。它强调了这种技术所能实现的高时间和空间分辨率,从而允许精确的行为修改。
Optogenetic manipulation enables precise, reversible control of defined neuronal populations in freely moving models, supporting target validation and mechanistic de-risking in neuroscience discovery. The approach provides high spatiotemporal resolution to link circuit activity with behavioral phenotypes, improving predictive confidence in early-stage target hypothesis testing. This capability aids in prioritizing targets with strong mechanistic rationale before advancing to lead identification or preclinical investment.
The method integrates into early discovery workflows by enabling hypothesis testing of neuronal targets prior to compound screening, with outputs informing target confidence and assay design.