Name: Ein vergleichender Ansatz für quantitative Zellzählungsstudien in sehr unterschiedlichen Säugetierhirnen (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-01-16T13:15:00.000+00:00
Duration: 7 min 14 s
Description: Erfahren Sie einen vergleichenden Ansatz zur quantitativen Zellzählung in verschiedenen Säugetierhirnen. Diese Methode ermöglicht es Forschern, neuronale Populationsunterschiede zwischen Labornagern und Menschen zu untersuchen.

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<ol><li>Brenowitz, E. A., Zakon, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emerging+from+the+bottleneck%3A+benefits+of+the+comparative+approach+to+modern+neuroscience%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Emerging from the bottleneck: benefits of the comparative approach to modern neuroscience.</a> Trends Neurosci. 38 (5), 273-278 (2015).</li>
<li>Bolker, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Animal+models+in+translational+research%3A+rosetta+stone+or+stumbling+block%5BTitle%5D)+AND+%22Bioessays%22%5BJournal%5D)">Animal models in translational research: rosetta stone or stumbling block.</a> Bioessays. 39 (12), 1-8 (2017).</li>
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<li>Simard, S., Matosin, N., Mechawar, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adult+hippocampal+neurogenesis+in+the+human+brain%3A+updates%2C+challenges%2C+and+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscientist%22%5BJournal%5D)">Adult hippocampal neurogenesis in the human brain: updates, challenges, and perspectives.</a> Neuroscientist. 31 (4), 141-158 (2024).</li>
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<li>Bonfanti, L., La Rosa, C., Ghibaudi, M., Sherwood, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adult+neurogenesis+and+%26%2334%3Bimmature%26%2334%3B+neurons+in+mammals%3A+an+evolutionary+tradeoff+in+plasticity%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Struct+Funct%22%5BJournal%5D)">Adult neurogenesis and &#34;immature&#34; neurons in mammals: an evolutionary tradeoff in plasticity.</a> Brain Struct Funct. 229 (8), 1775-1793 (2024).</li>
<li>Paredes, M. F., Sorrells, S. F., Garcia-Verdugo, J. M., Alvarez-Buylla, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+size+and+limits+to+adult+neurogenesis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Comp+Neurol%22%5BJournal%5D)">Brain size and limits to adult neurogenesis.</a> J Comp Neurol. 524 (3), 646-664 (2016).</li>
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<li>Sorrells, S. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immature+excitatory+neurons+develop+during+adolescence+in+the+human+amygdala%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Immature excitatory neurons develop during adolescence in the human amygdala.</a> Nat Commun. 10 (1), 2748(2019).</li>
<li>La Rosa, C., Parolisi, R., Bonfanti, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((structural+plasticity%3A+from+adult+neurogenesis+to+immature+neurons%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">structural plasticity: from adult neurogenesis to immature neurons.</a> Front Neurosci. 14, 75(2020).</li>
<li>Bonfanti, L., Seki, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+PSA-NCAM-positive+%26%2334%3Bimmature%26%2334%3B+neurons%3A+an+old+discovery+providing+new+vistas+on+brain+structural+plasticity%5BTitle%5D)+AND+%22Cells%22%5BJournal%5D)">The PSA-NCAM-positive &#34;immature&#34; neurons: an old discovery providing new vistas on brain structural plasticity.</a> Cells. 10 (10), 2542(2021).</li>
<li>Benedetti, B., Couillard-Després, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Why+would+the+brain+need+dormant+neuronal+precursors%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Why would the brain need dormant neuronal precursors.</a> Front Neurosci. 16, 877167(2022).</li>
<li>Luzzati, F., Bonfanti, L., Fasolo, A., Peretto, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DCX+and+PSA-NCAM+expression+identifies+a+population+of+neurons+preferentially+distributed+in+associative+areas+of+different+pallial+derivatives+and+vertebrate+species%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb+Cortex%22%5BJournal%5D)">DCX and PSA-NCAM expression identifies a population of neurons preferentially distributed in associative areas of different pallial derivatives and vertebrate species.</a> Cereb Cortex. 19 (5), 1028-1041 (2009).</li>
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<li>Pattaro, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phylogenetic+variation+of+layer+II+cortical+immature+neurons+in+dog+and+horse+confirms+covariance+with+brain+size+and+neocortical+surface%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Struct+Funct%22%5BJournal%5D)">Phylogenetic variation of layer II cortical immature neurons in dog and horse confirms covariance with brain size and neocortical surface.</a> Brain Struct Funct. 230 (6), 115(2025).</li>
<li>Ghibaudi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Consistency+and+variation+in+doublecortin+and+Ki67+antigen+detection+in+the+brain+tissue+of+different+mammals%2C+including+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Mol+Sci%22%5BJournal%5D)">Consistency and variation in doublecortin and Ki67 antigen detection in the brain tissue of different mammals, including humans.</a> Int J Mol Sci. 24 (3), 2514(2023).</li>
<li>Ben Abdallah, N. M., Slomianka, L., Vyssotski, A. L., Lipp, H. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+age-related+changes+in+adult+hippocampal+neurogenesis+in+C57+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Neurobiol+Aging%22%5BJournal%5D)">Early age-related changes in adult hippocampal neurogenesis in C57 mice.</a> Neurobiol Aging. 31, 151-161 (2010).</li>
<li>Ghibaudi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-related+changes+in+layer+II+immature+neurons+of+the+murine+piriform+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Cell+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Age-related changes in layer II immature neurons of the murine piriform cortex.</a> Front Cell Neurosci. 17, 1205173(2023).</li>
<li>Workman, A. D., Charvet, C. J., Clancy, B., Darlington, R. B., Finlay, B. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modeling+transformations+of+neurodevelopmental+sequences+across+mammalian+species%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Modeling transformations of neurodevelopmental sequences across mammalian species.</a> J Neurosci. 33 (17), 7368-7383 (2013).</li>
<li>Charvet, C. J., de Sousa, A. A., Vassilopoulos, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Translating+time%3A+challenges%2C+progress%2C+and+future+directions%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Res+Bull%22%5BJournal%5D)">Translating time: challenges, progress, and future directions.</a> Brain Res Bull. 221, 111212(2025).</li>
<li>Bartges, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((AAHA+canine+life+stage+guidelines%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Anim+Hosp+Assoc%22%5BJournal%5D)">AAHA canine life stage guidelines.</a> J Am Anim Hosp Assoc. 48, 1-11 (2012).</li>
<li>Ghibaudi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multispecies+characterization+of+immature+neurons+in+the+mammalian+amygdala+reveals+their+expansion+in+primates%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Multispecies characterization of immature neurons in the mammalian amygdala reveals their expansion in primates.</a> PLoS Biol. 23 (8), e3003322(2025).</li>
<li>Ghibaudi, M., Boda, E., Bonfanti, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((From+mice+to+humans%3A+a+need+for+comparable+results+in+mammalian+neuroplasticity%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Regen+Res%22%5BJournal%5D)">From mice to humans: a need for comparable results in mammalian neuroplasticity.</a> Neural Regen Res. 20 (2), 464-466 (2025).</li>
<li>Smulders, T. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relevance+of+brain+evolution+for+the+biomedical+sciences%5BTitle%5D)+AND+%22Biol+Lett%22%5BJournal%5D)">The relevance of brain evolution for the biomedical sciences.</a> Biol Lett. 5, 138-140 (2009).</li>
<li>Keck, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bridging+theory+and+experiment+in+%28statistical%29+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Opin+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Bridging theory and experiment in (statistical) learning.</a> Curr Opin Neurobiol. 94, 103106(2025).</li>
</ol>

Die neurowissenschaftliche Forschung nutzt weitgehend inzestuöse Mäuse und Ratten, um Ergebnisse auf Menschen zu übertragen. Trotz zahlreicher molekularer, zellulärer und sogar anatomischer Ähnlichkeiten existieren auch wichtige Unterschiede zwischen den Arten, die bei der Interpretation präklinischer Daten 1,2 irreführend sein können. Obwohl vergleichende Studien notwendig sind, werden sie durch technische und praktische Schwierigkeiten erschwert, wenn große Gehirne betroffen sind (z. B. von durchschnittlich 0,5 g bei Mäusen auf 1300 g beim Menschen; Abbildung 1A). Darüber hinaus können heterogene experimentelle Ansätze verschiedener Labore den Vergleich von Ergebnissen, insbesondere quantitative Analysen, einschränken und manchmal Kontroversen hervorrufen. Dies ist der Fall der strukturellen Plastizität des Gehirns, mit besonderem Bezug auf neurogene Prozesse 3,4,5, ein Thema, das für das Verständnis von Entwicklungsneuroplastizität und Gehirnreparatur 6,7 von Interesse ist.
Jüngste Entdeckungen im Bereich der Gehirnplastizität deuten stark darauf hin, dass während der Evolution erhebliche Unterschiede in der Häufigkeit, Rate und anatomischen Lage verschiedener Arten neurogener Prozesse auftraten8. Ein Beispiel dafür ist der offensichtliche Rückgang der stammzellgesteuerten Neurogenese bei erwachsenen großhirnigen Säugetieren im Vergleich zu Labornagetieren 5,9,10, was wahrscheinlich mit unterschiedlicher Expansion von Hirnregionen und Funktionen als Anpassung an ökologischeBelastungen 7,8 sowie mit unterschiedlichen neuroentwicklungsbedingten Zeitverläufenverbunden ist 11,12. Die Rate der Neurogenese scheint sich zwischen Mäusen und Menschen bemerkenswert zu unterscheiden, was die Frage der Translation13 aufwirft.
Andererseits wurde eine neuartige Art von "Neurogenese ohne Teilung" vermutet, die durch Neuronen repräsentiert wird, die in der gestoppten Reifung blockiert sind (sogenannte unreife oder ruhende Neuronen 14,15,16,17,18,19), die sich von kleingehirnigen zu großhirnigen Arten ansteigen kann. Interessanterweise befindet sich die stammzellunabhängige Population unreifer Neuronen im Großhirnrinde (einem Ort der hochordentlichen Kognition bei gyrencephalen Arten 22,23) und weit entfernt von den kanonischen neurogenen Stellen, die meist mit Riechsüchs- und Raumnavigation verbunden sind, welche bei lissencephalen Arten von großer Bedeutung sind 7,8. Diese Unterschiede zwischen Gehirnstrukturen und Säugetierarten gehen über rein vergleichendes Interesse hinaus, da sie in der Übersetzung relevant sein können, indem sie das Potenzial für Plastizität bei Mäusen und Menschen verschieben. Aus diesen Gründen ist es entscheidend, auf eine "vergleichbare Weise" zu bewerten, inwieweit die Unterschiede eine phylogenetische Variation bei sehr unterschiedlichen Säugetieren darstellen, mit besonderem Bezug auf Labornagetiere und Primaten.
Ein kürzlich etablierter Ansatz zur Untersuchung der interartischen Variation einer Population von Schicht-II-kortikalen unreifen Neuronen (cINs) bei Säugetieren mit starkem Unterschied in Gehirngröße, Gyrenzephalie und sozioökologischer Nische 22,24,25 wird beschrieben. Diese Methode basiert auf drei Prinzipien: i) mehrere (verschiedene) Säugetierarten parallel mit denselben Verfahren zu verarbeiten; ii) Variablen zu minimieren, die in sehr unterschiedlichen Gehirnen nicht vollständig standardisiert werden können (Fixationsverfahren, postmortales Intervall, Alter) und die Art-Spezifität von Antikörpern für die Immunzytochemie zu adressieren, indem weit verbreitete Merkmale der untersuchten Zellpopulation als interne positive Kontrollmechanismen verwendet werden; und iii) um entsprechende anatomische Strukturen als Referenzpunkte für die Zellzählung auf korrespondierenden Gehirnniveaus verschiedener Arten zu etablieren (Abbildung 1B und Abbildung 2). Daten, die durch das Zählen von Zellen mit dem gut etablierten Marker Doublecortin (DCX 15,17,26) gewonnen werden, können auf phylogenetische Bäume abgebildet werden, um evolutionäre Muster aufzudecken, und auf Kovarianzen mit verschiedenen Parametern wie Gehirngröße, Gyrencephalie und kortikale Oberfläche analysiert werden.
<img alt="Abbildung 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69446/69446fig1.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 1"> 
Abbildung 1: Verarbeitung sehr unterschiedlicher Säugetierhirne zur Bestimmung der Verteilung und Menge der cINs im kortikalen Mantel. (A) Säugetiere verschiedener Arten und Ordnungen zeichnen sich durch sehr unterschiedliche Gehirngrößen sowie Grade von Gyrenzephalie und kortikaler Expansion aus. Gehirn-Icons reproduziert mit der BioRender-Lizenz. (B) Repräsentative Toluidin-blau gefärbte koronale Schnitte, die aus Gehirnen mit sehr unterschiedlicher Größe und kortikaler Mantelverlängerung geschnitten werden. Histologisch gefärbte Serienschnitte (Kryostatschnitt, koronal, 40 μm dick) werden verwendet, um die wichtigsten neuroanatomischen Strukturen jeder Tierart zu identifizieren (siehe Abbildung 3); Beachten Sie die bemerkenswerten Unterschiede in Gehirngröße und kortikalem Perimeter. Die Tierfiguren in Panel A wurden mit Genehmigung von La Rosa et al.22 reproduziert. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69446/69446fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.</a>
Abschließend, da alle plastischen Prozesse im Allgemeinen mit steigendemAlter 27,28 Jahren progressiv reduziert werden, besteht ein weiteres Thema der vergleichenden Neuroplastizität darin, die verschiedenen Zeitverläufe einer solchen Reduktion zu bewerten, die mit unterschiedlichen Zeitverläufen neuroentwicklungsbedingter Prozesse bei Säugetieren zusammenhängen können 12,29,30. Tatsächlich ist das Vorhandensein von schnell reifenden (Maus) versus langsam reifenden Arten (Primaten) ein weiterer Grund, warum das gebräuchlichste Modellsystem, die Labormaus, bei der Lösung von Herausforderungen in den biomedizinischen Wissenschaften eingeschränkt ist. Die hier beschriebene Methode kann auch nützlich sein, um Zellpopulationen unterschiedlichen Alters über die Lebensspanne jeder Art zu betrachten und dann die resultierenden Trends zwischen den Arten zu vergleichen. Phylogenetische Variationen in der cIN-Dichte sowie Unterschiede in ihrer Persistenz über das Alter hinweg wurden zwischen klein- und großhirnigen Säugetierenfestgestellt 22,28.

<table><tbody><tr><td>10 % Formalin</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>HT501128</td><td></td></tr><tr><td>2-Methylbutan&nbsp;</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>320404</td><td>Isopentan</td></tr><tr><td>3,3&prime;-Diaminobensidintetrahydrochloridhydrat</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>D5637</td><td></td></tr><tr><td>4 % Paraformaldehyd</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>441244</td><td></td></tr><tr><td>Rinderserum-Albumin</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>A9647</td><td></td></tr><tr><td>Zitronensäure &nbsp;</td><td>Sigma</td><td>C0759</td><td></td></tr><tr><td>DPX-Mountant für Histologie</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>&nbsp; 06522</td><td></td></tr><tr><td>Ethanol</td><td>Merck</td><td>1.00983</td><td></td></tr><tr><td>Ethylenglykol</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>102466</td><td></td></tr><tr><td>Glycerol</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>G7893</td><td></td></tr><tr><td>Wasserstoffperoxidlösung</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>H1009</td><td></td></tr><tr><td>Killik – O.C.T.-Komplex</td><td>Biooptik</td><td>&nbsp; 05-9801</td><td></td></tr><tr><td>Mesquite-Software</td><td>Mesquite-Projekt</td><td>Mesquite Version 3.81 (Build 955)</td><td></td></tr><tr><td>Neo-Montage</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>1.09016</td><td></td></tr><tr><td>Phosphatpufferte (PB)</td><td>Na</td><td>Na</td><td>Maßgefertigt</td></tr><tr><td>Phosphatgepufferte Kochsalzlösung (PBS)</td><td>Na</td><td>Na</td><td>Maßgefertigt</td></tr><tr><td>Natriumhydroxid</td><td>Riedel-de Haen</td><td>6213</td><td></td></tr><tr><td>Natriumphosphat-dibasisisches Dihydrat</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>71645</td><td></td></tr><tr><td>Natriumphosphat-monobasisches Dihydrat</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>71500</td><td></td></tr><tr><td>Sucrose</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S9378</td><td></td></tr><tr><td>Toluidine Blue</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>89640</td><td></td></tr><tr><td>Triton X-100&nbsp;</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>T8787</td><td></td></tr><tr><td>Tween 20</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>P9416</td><td></td></tr><tr><td>VECTASTAIN Elite ABC-HRP Kit Peroxidase (Standard)</td><td>Vektorlabore</td><td>PK-6100</td><td></td></tr><tr><td>Xylol&nbsp;</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>247642</td><td></td></tr></tbody></table>

ein vergleichender ansatz für quantitative zellzählungsstudien in sehr unterschiedlichen säugetierhirnen

A Comparative Approach for Quantitative Cell Counting Studies in Widely Different Mammalian Brains

Die DCX+-Zellen im Großhirnrinde aller untersuchten Arten teilen konsequent eine Reihe von Merkmalen, die auf das Vorhandensein einer gut erhaltenen Population undifferenzierter Neuronen hinweisen (Abbildung 4A). Kurz gesagt: (i) sind topographisch angeordnet, um eine Monoschicht entlang der kortikalen Schicht II zu bilden; (ii) zeigen die morphologischen Subtypen, die für verschiedene Reifungsstadien in unreifen Neuronen beschrieben werden, (a) mit einer hohen Prävalenz kleiner, unipolarer/...

Ein vergleichender Ansatz für quantitative Zellzählungsstudien in sehr unterschiedlichen Säugetierhirnen

Most neurobiological studies are conducted on laboratory rodents. Despite many similarities across mammalian brains, important differences also exist, ...

Es wurde entdeckt, dass die strukturelle Plastizität des Gehirns bei Säugetieren deutlich unterschiedlich sein kann. Daher ist eine systematische quantitative Analyse erforderlich. Unsere systematische Analyse sehr unterschiedlicher Gehirne kann vergleichbare Ergebnisse liefern, die in einen phylogenetischen Kontext eingeordnet werden.Zu Beginn nehmen Sie eine 12-Well-Platte aus dem 20-Grad-Kühlschrank mit den frei schwebenden Gehirnabschnitten und nehmen Sie einige Scheiben in eine Petrischale, die mit PBS-Lösung gefüllt ist. Wählen Sie die Abschnitte aus und platzieren Sie sie auf einer Folie. Nach der histologischen Färbung der Schnitte sollten die Gehirnwerte anhand spezifischer neuroanatomischer Merkmale identifiziert werden.Definieren Sie es in die Stufen 1 bis 4, verwenden Sie die gleiche Anzahl von 40 Mikrometer dicken Serienschnitten, wählen Sie drei gleichmäßig verteilte koronale Schnitte aus jeder Gehirnebene und führen Sie eine immunhistochemische Färbung durch. Öffnen Sie die Neurolucida-Software auf der Arbeitsstation und legen Sie den Objektträger unter das Mikroskop mit dem ausgewählten Ziel für die Zellzählung. Bei niedriger Vergrößerung umreißen Sie die kortikale Schicht 2 mit dem freihändigen Konturlinien-Werkzeug im Trace-Menü der Software.Verfolgen Sie den Perimeter, um die Länge der kortikalen Schicht 2 zu bestimmen, einschließlich sowohl Paleocortex als auch Neokortex. Wählen Sie die bevorzugten Symbole für das Zellzählen aus der Marker-Symbolleiste aus. Zählen Sie Typ-1-Zellen, die durch einen kleinen Soma mit bipolarer Form und einem Soma-Durchmesser von 3 bis 9 Mikrometern in jeder interessierenden Region identifiziert werden.Zähle Typ-2-Zellen, identifiziert durch einen größeren Soma mit komplexer dendritischer Arborisierung und einem Soma-Durchmesser von 9 bis 18 Mikrometern. Sammeln Sie nun die Daten für die phylogenetische Analyse aus dem Paläokortex, dem Neokortex und dem Großhirnrinde, die durch Kombination von Daten aus dem Paläocortex und dem Neokortex gewonnen werden. Sammeln Sie den Kortexumand der Schicht 2, gemessen in Millimetern und sichtbar in der Konturmessungs-Symbolleiste, in eine Tabellenkalkulation.In derselben Tabelle erfassen Sie die Anzahl der Typ-1- und Typ-2-Zellen, die in der Marker-Symbolleiste sichtbar sind. Berechnen und dokumentieren Sie die Gesamtzahl der Zellen, indem Sie Typ-1- und Typ-2-Zellen für jedes Gehirn, jede Region und jedes Gehirnniveau mit drei Schnitten pro Ebene addieren, also insgesamt 12 Schnitte pro Probe. Verwenden Sie die gesammelten Werte, um die lineare Zelldichte für jeden Abschnitt in jeder Region zu berechnen, indem Sie die Anzahl der Zellen durch den Umfang in Millimetern teilen.Berechnen Sie den Prozentsatz der Typ-1- und Typ-2-Zellen, indem Sie die Zellzahl Typ 1 oder Typ 2 durch die Gesamtzahl der Zellen teilen und mit 100 multiplizieren. Berechnen Sie anschließend den Prozentsatz der Typ-1- und Typ-2-Zellen in jeder Probe mit der Formel. Ermitteln Sie den Mittelwert dieser Prozentsätze unter den vier pro Art betrachteten Exemplaren mithilfe der Durchschnittsfunktion in der Tabelle.Nutzen Sie die lineare Zelldichte, um phylogenetische Analysen durchzuführen, und verwenden Sie die Gesamtzahl der in jedem koronalen Abschnitt gezählten Zellen, um die Gesamtzahl der unreifen Neuronen pro Hemisphäre zu schätzen. Berechnen Sie den Dichte-Medianwert der 12 betrachteten Schnitte pro Proben mit der Medianfunktion in der Tabelle. Verwenden Sie den Median als zentrales Maß, da die Stichprobe pro Gruppe relativ klein ist und einige Gruppen asymmetrische Verteilungen aufweisen.Verwenden Sie das freihändige Konturwerkzeug in der Neurolucida-Software, um eine Linie quer über den Soma-Durchmesser senkrecht zur Hauptachse zu zeichnen. Messen Sie mindestens 100 zufällig ausgewählte DCX-positive Zellen beider Typen in jeder Spezies mit 25 Zellen pro Probe in jeder Hirnregion, um den Soma-Durchmesserbereich für Typ-1- und Typ-2-Zellen zu erhalten. Erstellen Sie nun eine Liste der analysierten Arten im Notepad mit ihren wissenschaftlichen Namen.Laden Sie die Liste auf den Zeitbaum der Website hoch. org und exportiere sie als NWK-Datei. In Mesquite Project Software laden Sie die NWK-Datei hoch, integrieren Sie die Daten und speichern Sie die resultierende Datei als PDF-Datei.Fügen Sie schließlich im zuvor erstellten Datenblatt eine Spalte hinzu, die die Gehirngröße jeder Art enthält. Berechnen Sie den natürlichen Logarithmus der positiven DCX-Zelldichten und den natürlichen Logarithmus der Gehirngröße. Führen Sie statistische Analysen mit der gewählten Statistiksoftware durch und laden Sie die erhaltenen Dateien herunter.Tragen Sie die Residuen in eine neue Spalte im Datenblatt ein, damit ein Residuendiagramm erstellt werden kann. DCX-positive Zellen im Großhirnrinde aller untersuchten Arten zeigten durchweg eine topographische Anordnung, die eine Monoschicht entlang der kortikalen Schicht 2 bildete, umfasste überwiegend kleine, unipolare oder bipolare Zellen sowie einen kleinen Anteil großer komplexer Zellen. Die Zellen exprimierten PSAN-NCAM und DCX, ohne Ki67-Expression.Und enthielt eine Subpopulation komplexer Zellen, die NeuN exprimierten. Die lineare Dichte der kortikalen unreifen Neuronen variierte stark zwischen den Arten. Phylogenetische vergleichende Analysen zeigten, dass die Laurasiathorie-Gruppe eine höhere Dichte kortikaler unreifer Neuronen aufwies als die Euarchontoglire.Es wurde eine starke Kovarianz zwischen der kortikalen unreifen Neuronendichte und dem Gehirnvolumen beobachtet. Und zwischen der Dichte der kortikalen unreifen Neuronen und dem Perimeter der neokortikalen Schicht 2. Unsere Ergebnisse können evolutionäre Abwägungen zwischen verschiedenen Arten von Plastizität und auch zwischen unterschiedlichen Hirnregionen aufzeigen.

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