Name: Application de la pincée de patch automatisée guidée par image pour létude des neurones dans les tranches de cerveau (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-07-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 5 s
Description: Découvrez la pince à patch automatisée guidée par image pour l'étude des neurones dans les tranches de cerveau aiguës. Cette méthode améliore l'efficacité des enregistrements électrophysiologiques et permet des criblages pharmacologiques à haut débit.

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Nous sommes reconnaissants pour le soutien financier de la Fondation Whitehall. Nous tenons à remercier Samuel T. Kissinger pour les commentaires précieux.

<ol><li>Sakmann, B., Neher, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Patch+clamp+techniques+for+studying+ionic+channels+in+excitable+membranes%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Physiol%22%5BJournal%5D)">Patch clamp techniques for studying ionic channels in excitable membranes.</a> Annu Rev Physiol. 46, 455-472 (1984).</li>
<li>Collins, M. D., Gordon, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Giant+liposome+preparation+for+imaging+and+patch-clamp+electrophysiology%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Giant liposome preparation for imaging and patch-clamp electrophysiology.</a> J Vis Exp. (76), (2013).</li>
<li>Kodandaramaiah, S. B., Franzesi, G. T., Chow, B. Y., Boyden, E. S., Forest, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+whole-cell+patch-clamp+electrophysiology+of+neurons+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Automated whole-cell patch-clamp electrophysiology of neurons in vivo.</a> Nat Methods. 9 (6), 585-587 (2012).</li>
<li>Desai, N. S., Siegel, J. J., Taylor, W., Chitwood, R. A., Johnston, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MATLAB-based+automated+patch-clamp+system+for+awake+behaving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">MATLAB-based automated patch-clamp system for awake behaving mice.</a> J Neurophysiol. 114 (2), 1331-1345 (2015).</li>
<li>Kodandaramaiah, S. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assembly+and+operation+of+the+autopatcher+for+automated+intracellular+neural+recording+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Protocols%22%5BJournal%5D)">Assembly and operation of the autopatcher for automated intracellular neural recording in vivo.</a> Nat Protocols. 11 (4), 634-654 (2016).</li>
<li>Wu, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integration+of+autopatching+with+automated+pipette+and+cell+detection+in+vitro%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Integration of autopatching with automated pipette and cell detection in vitro.</a> J Neurophysiol. 116 (4), 1564-1578 (2016).</li>
<li>Perin, R., Markram, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+computer-assisted+multi-electrode+patch-clamp+system%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">A computer-assisted multi-electrode patch-clamp system.</a> J Vis Exp. (80), e50630(2013).</li>
<li>Fertig, N., Blick, R. H., Behrends, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Whole+cell+patch+clamp+recording+performed+on+a+planar+glass+chip%5BTitle%5D)+AND+%22Biophys+J%22%5BJournal%5D)">Whole cell patch clamp recording performed on a planar glass chip.</a> Biophys J. 82 (6), 3056-3062 (2002).</li>
<li>Brown, A. L., Johnson, B. E., Goodman, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Making+patch-pipettes+and+sharp+electrodes+with+a+programmable+puller%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Making patch-pipettes and sharp electrodes with a programmable puller.</a> J Vis Exp. (20), (2008).</li>
<li>Segev, A., Garcia-Oscos, F., Kourrich, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Whole-cell+Patch-clamp+Recordings+in+Brain+Slices%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Whole-cell Patch-clamp Recordings in Brain Slices.</a> J Vis Exp. (112), (2016).</li>
<li>Campagnola, L., Kratz, M. B., Manis, P. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ACQ4%3A+an+open-source+software+platform+for+data+acquisition+and+analysis+in+neurophysiology+research%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neuroinform%22%5BJournal%5D)">ACQ4: an open-source software platform for data acquisition and analysis in neurophysiology research.</a> Front Neuroinform. 8 (3), (2014).</li>
<li>Kolb, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cleaning+patch-clamp+pipettes+for+immediate+reuse%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Cleaning patch-clamp pipettes for immediate reuse.</a> Sci Rep. 6, (2016).</li>
</ol>

Une demande de brevet non provisoire &quot;SYSTÈMES ET MÉTHODES POUR L&#39;ÉLECTROPHYSIOLOGIE AUTOMATIQUE DE PATCH-PINCE GUIDÉE EN VITRO&quot;, numéro de série américain: 15/353 719, a été déposé le 16 novembre 2016, réf. No .: PRF 67270-02.

Ici, nous décrivons une méthode pour les enregistrements automatiques de pince à patchs guidés par image in vitro . Les étapes clés de ce processus sont résumées comme suit. Tout d&#39;abord, la vision par ordinateur est utilisée pour reconnaître automatiquement la pointe de la pipette à l&#39;aide d&#39;une série d&#39;images acquises au microscope. Cette information est ensuite utilisée pour calculer la fonction de transformation de coordonnées entre le microscope et les systèmes de coordonnées du manipulateu...

La technique de pincement de patch a été développée pour la première fois par Neher et Sakmann dans les années 1970 pour étudier les canaux ioniques des membranes excitables 1 . Depuis lors, le serrage des patchs a été appliqué à l&#39;étude de nombreux sujets différents au niveau cellulaire, synaptique et de circuit - in vitro et in vivo - dans de nombreux types de cellules différentes, y compris les neurones, les cardiomyocytes, les ovocytes Xenopus et les liposomes artificiels 2 . Ce processus implique l&#39;identification correcte et le ciblage d&#39;une cellule d&#39;intérêt, un contrôle complexe du micromanipulateur pour déplacer la pipette patch à proximité immédiate de la cellule, l&#39;application de pression positive et négative à la pipette au bon moment pour établir un patch rigide rigide, Et une interruption pour établir une configuration de patch de cellule complète. Le serrage des patchs est généralement effectué manuellement et nécessite une formation approfondie pour maîtriser. Même pour un chercheur expérimenté avec le patchClamp, le taux de réussite est relativement faible. Plus récemment, plusieurs tentatives ont été faites pour automatiser les expériences de patch-clamp. Deux stratégies principales ont évolué pour accomplir l&#39;automatisation: augmenter l&#39;équipement de serrage standard pour assurer le contrôle automatique du processus de correctif et la conception de nouveaux équipements et techniques dès le début. La première stratégie est adaptable au matériel existant et peut être utilisée dans une variété d&#39;applications de pince de patch, y compris la pince de patch aveugle in vivo 3 , 4 , 5 , la pince de patch in vitro de tranches de cerveau aiguë, les cultures de coupe organotypiques et les neurones dissociés cultivés 6 . Il permet l&#39;interrogation de circuits locaux complexes en utilisant simultanément plusieurs micromanipulateurs 7 . La méthode de correction planaire est un exemple de la nouvelle stratégie de développement, qui peut atteindre le haut débit simultané pAtch clamp de cellules en suspension à des fins de dépistage de drogue 8 . Cependant, la méthode de correction planaire n&#39;est pas applicable à tous les types de cellules, en particulier les neurones avec des processus longs ou des circuits intacts contenant des connexions étendues. Cela limite son application à la cartographie des circuits complexes du système nerveux, ce qui constitue un atout majeur de la technologie de serre-câbles traditionnelle. Nous avons développé un système qui automatise le processus de pincement de patch manuel in vitro en augmentant le matériel de serre-câbles standard. Notre système, Autopatcher IG, fournit l&#39;étalonnage automatique de la pipette, l&#39;identification des cibles de la cellule fluorescente, le contrôle automatique des mouvements des pipettes, la correction automatique des cellules entières et l&#39;enregistrement des données. Le système peut automatiquement acquérir plusieurs images de tranches de cerveau à différentes profondeurs; Les analyser en utilisant la vision par ordinateur; Et extraire des informations, y compris les coordonnées des cellules marquées par fluorescence. Cette information peut alors êtreUtilisé pour cibler et corriger automatiquement les cellules d&#39;intérêt. Le logiciel est écrit en Python, un langage de programmation open-source gratuit, utilisant plusieurs bibliothèques open-source. Cela garantit son accessibilité à d&#39;autres chercheurs et améliore la reproductibilité et la rigueur des expériences d&#39;électrophysiologie. Le système a une conception modulaire, de sorte qu&#39;un matériel supplémentaire peut facilement être interfacé avec le système actuel démontré ici.

<table><tbody><tr><td>Caméra CCD</td><td>QImaging Rolera</td><td>Bolt</td><td></td></tr><tr><td>Plate-forme d’électrophysiologie</td><td>Scientifica</td><td>SliceScope Pro 2000</td><td>Comprend microscope et manipulateurs. Le logiciel de contrôle du manipulateur fourni par le fabricant et démontré dans ce manuscrit est « Linlab2".</td></tr><tr><td>Amplificateur</td><td>Dispositifs moléculaires</td><td>MultiClamp 700B</td><td>Amplificateur à microélectrodes contrôlé par ordinateur</td></tr><tr><td>Numériseur</td><td>Dispositifs moléculaires</td><td>Axon Digidata 1550</td><td></td></tr><tr><td>Source lumineuse LED</td><td>Cool LED</td><td>pE-100</td><td>488 nm Longueur d’onde 488 nm</td></tr><tr><td>Carte d’acquisition de données</td><td>Mesure Calcul</td><td>USB1208-FS</td><td>Secondaire DAQ. Voir le manuel à l’adresse : http://www.mccdaq.com/pdfs/manuals/USB-1208FS.pdf</td></tr><tr><td>Électrovannes</td><td>The Lee Co.</td><td></td><td></td>LHDA0531115H</tr><tr><td>Pompe à air</td><td>Industrie virtuelle</td><td>VMP1625MX-12-90-CH</td><td></td></tr><tr><td>Capteur de pression d’air</td><td>Semi-conducteur Freescale</td><td>MPXV7025G</td><td></td></tr><tr><td>Holding Slice Hold-down</td><td>Warner instruments</td><td>64-1415 (SHD-40/2)</td><td>Kit d’ancrage Slice, plat pour chambre RC-40, 2,0 mm, 19,7 mm</td></tr><tr><td>Python</td><td>Anaconda</td><td>version 2.7 (32 bits pour Windows)</td><td>https://www.continuum.io/downloads</td></tr><tr><td>Bornes à vis</td><td>Sparkfun</td><td>PRT - 08084</td><td>Bornes à vis Pas de 3,5 mm (2 broches)</td></tr><tr><td>(2 broches)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MOSFET à canal N 60 V 30 A</td><td>Sparkfun</td><td>COM - 10213</td><td></td></tr><tr><td>Douilles DIP Queue à souder - 8 broches</td><td>Sparkfun</td><td>PRT-07937</td><td></td></tr><tr><td>LED - Rouge de base 5 mm</td><td>Sparkfun</td><td>COM-09590</td><td></td></tr><tr><td>LED - Basic Green 5mm</td><td>Sparkfun</td><td>COM-09592</td><td></td></tr> DC <tr><td>Barrel Power Jack/Connector (SMD)</td><td>Sparkfun</td><td>PRT-12748</td><td></td></tr><tr><td>Adaptateur mural Alimentation - 12 V DC 600 mA</td><td>Sparkfun</td><td>TOL-09442</td><td></td></tr><tr><td>Fil de raccordement - Assortiment (Solid Core, 22 AWG)</td><td>Sparkfun</td><td>PRT-11367</td><td></td></tr><tr><td>Verrouillage Mâle x Femelle x Femelle Robinet d’arrêt</td><td>ARK-PLAS</td><td>RCX10-GP0</td><td></td></tr><tr><td>Fisherbrand Tygon S3 E-3603 Tubes flexibles</td><td>Fisher scientific</td><td>14-171-129</td><td>Diamètre extérieur : 1/8 po Diamètre intérieur : 1/16 po.</td></tr><tr><td>Câble coaxial BNC mâle vers BNC mâle</td><td>Belkin Components</td><td>F3K101-06-E</td><td></td></tr><tr><td>Résistance 560 Ohm (tolérance de 5 %)</td><td>Radioshack</td><td>2711116</td><td></td></tr><tr><td>Picospritzer</td><td>General Valve</td><td>Picospritzer II</td><td></td></tr></tbody></table>

application de la pincée de patch automatisée guidée par image pour l&#39;étude des neurones dans les tranches de cerveau

Application of Automated Image-guided Patch Clamp for the Study of Neurons in Brain Slices

La pince à blocs de cellules entières est la méthode standard d&#39;or pour mesurer les propriétés électriques des cellules individuelles. Cependant, la pince de patch in vitro reste une technique difficile et à faible débit en raison de sa complexité et de sa grande dépendance vis-à-vis du fonctionnement et du contrôle de l&#39;utilisateur. Ce manuscrit démontre un système de pincement de patch automatique guidé par image pour des expériences in vitro de patch clamp de cellules entières dans des tranches de cerveau aiguë. Notre système met en œuvre un algorithme basé sur la vision par ordinateur pour détecter les cellules marquées par fluorescence et pour les cibler pour une correction entièrement automatique à l&#39;aide d&#39;un micromanipulateur et d&#39;un contrôle interne de la pression de la pipette. L&#39;ensemble du processus est hautement automatisé, avec des exigences minimales pour l&#39;intervention humaine. Les informations expérimentales en temps réel, y compris la résistance électrique et la pression interne de la pipette, sont documentées électroniquement pour des analyses futures et pour l&#39;optimisation de différents types de cellules. Bien que notre système soit décrit dans le contexte du brai aiguN enregistrements de tranche, il peut également être appliqué à la pince de correction automatisée guidée par l&#39;image des neurones dissociés, des cultures de tranches organotypiques et d&#39;autres types de cellules non neuronales.

<html> Notre système a été testé sur sa capacité à réparer les cellules dans des tranches de cerveau aiguë, des cellules souches pluripotentes induites par la souris (iPSC) différenciées en neurones et des cellules HEK 293 exprimant artificiellement des canaux d&#39;intérêt. La figure 3 montre une expérience utilisant des souris transgéniques Thy1-ChR2-YFP (B6.Cg-Tg (Thy1-COP4 / EYFP) 18Gfng / J) ciblant les neurones pyramidaux de la couche 5 marquée par fluo...

Ce protocole décrit comment mener des expériences automatiques de fixation de patch guidées par image à l&#39;aide d&#39;un système récemment développé pour un équipement d&#39;électrophysiologie standard in vitro .

Application de la pincée de patch automatisée guidée par image pour l&#39;étude des neurones dans les tranches de cerveau

Whole-cell patch clamp is the gold-standard method to measure the electrical properties of single cells. However, the in vitro patch clamp remains a ...

L'objectif général de cette technologie est d'utiliser la vision par ordinateur pour détecter automatiquement les cellules fluorescentes et réaliser un enregistrement en « patch clamp » automatisé sur ces cellules dans des tranches cérébrales aiguës. Cette méthode peut aider à surmonter des difficultés majeures dans le domaine de l'électrophysiologie en « patch clamp », telles que l'identification, le ciblage et l'enregistrement en « patch clamp » de cellules marquées par fluorescence. Le principal avantage de cette technique réside dans sa capacité à détecter automatiquement les micropipettes de « patch », les cellules fluorescentes, et à intégrer ces étapes avec le « patch clamp » automatisé.Cette innovation augmente considérablement le débit expérimental. Les implications de cette technique s'étendent à la thérapie ou au diagnostic des troubles neurologiques, car la technique de patch clamp automatique guidée par imagerie à haut débit peut être utilisée pour des criblages pharmacologiques sur des préparations neuronales plus proches de la physiologie. Cette méthode peut également être appliquée à d'autres préparations in vitro, telles que les organites neuronaux typiques, les cultures de tranches, les neurones dissociés ainsi que n'importe quelles cellules non neuronales.Pour commencer cette procédure, allumez l'amplificateur, le contrôleur du microscope et le contrôleur du manipulateur. Ensuite, exécutez Autopatcher IG avec Python depuis un terminal en ligne de commande en accédant d'abord au répertoire où Autopatcher IG est installé. Puis, tapez Python Autopatcher_IG.PYW dans le terminal de ligne de commande et appuyez sur la touche Entrée. Ensuite, remplissez entièrement la pipette en verre avec la solution interne et chargez-la sur le porte-pipette. Déplacez l'extrémité de la pipette dans le champ visuel du microscope et mettez-la au point.Si le cadran est utilisé pour déplacer les manipulateurs sur la platine du microscope, mettez à jour les coordonnées en appuyant sur la touche Z du clavier. L'étalonnage principal convertit l'angle et la distance de déplacement du manipulateur en coordonnées du système du microscope. Le manipulateur se déplace dans trois directions selon une distance prédéfinie, et le logiciel détecte les coordonnées de l'extrémité de la pipette dans le champ de vision du microscope.Cliquez sur le bouton de démarrage de l'étalonnage dans l'interface graphique principale pour l'unité correspondante sur laquelle la pipette est chargée. Ensuite, enregistrez l'étalonnage en cliquant sur enregistrer l'étalonnage au bas de l'interface graphique principale. Cet étalonnage principal n'a besoin d'être effectué qu'une seule fois, sauf si l'agencement physique du dispositif est modifié.Dans cette étape, placez une tranche de cerveau au centre de la chambre d'enregistrement. Stabilisez la tranche de cerveau à l'aide d'un maintien pour tranches ou d'une harpe. Pour détecter la cellule fluorescente, localisez la zone d'intérêt sous une amplification de quatre fois.Ensuite, déplacez la platine du microscope en activant le mode de déplacement par clic et en cliquant sur le centre de la zone d'intérêt. Sinon, utilisez le pavé numérique pour déplacer la platine du microscope. Puis, passez à l'objectif de fort grossissement et ajustez la mise au point en déplaçant le microscope selon l'axe Z à l'aide de la touche RF sur le pavé numérique.Le logiciel commande le microscope et la caméra afin de prendre une série d'images à différentes profondeurs. Ensuite, ces images sont soumises à un traitement par vision artificielle pour détecter les cellules marquées par fluorescence. Le résultat final est une liste des coordonnées des cellules détectées.Cliquez sur le bouton détecter la cellule dans la colonne principale de l'interface graphique, unité zéro. Si la source lumineuse LED ou laser du dispositif ne peut pas être contrôlée par le signal TTL, allumez manuellement la LED ou le laser. Éteignez la LED ou le laser si nécessaire.Une liste de coordonnées cellulaires apparaîtra dans l'interface graphique des positions en mémoire. Supprimez les cellules indésirables de la liste en cliquant sur le bouton X situé à côté des coordonnées. Sinon, si les cellules cibles ne sont pas marquées de manière fluorescente, activez le mode souris dans l'interface graphique principale.Ensuite, cliquez sur la cellule d'intérêt ; un point jaune avec un numéro apparaîtra sur la cellule et les coordonnées de celle-ci s'afficheront dans l'interface graphique des positions de mémoire. Pour effectuer une calibration secondaire afin de détecter les coordonnées du décalage de la pipette, remplissez le tiers d'une pipette en verre avec la solution interne. Puis, insérez la pipette dans le porte-pipette fixé au support de la tête.En faible grossissement, utilisez les touches un et deux du pavé numérique pour passer de l'unité un à l'unité deux. Ensuite, amenez la pipette dans le champ de vision et ajustez la mise au point à l’aide du pavé numérique. Chargez ensuite l’étalonnage primaire en cliquant sur charger l’étalonnage.Passer à l'objectif du microscope en fort grossissement et cliquer 40 fois sur l'interface graphique principale. Amener l'extrémité de la pipette au centre. Ensuite, cliquer sur le bouton de calibration secondaire de l'interface graphique principale, sous l'unité en cours d'utilisation.Pour réaliser un patch sur une cellule cible, cliquez sur le bouton de contrôle de patch pour ouvrir l'interface graphique de contrôle de patch. Cliquez ensuite sur le bouton « aller à » situé à côté de la cellule d'intérêt dans la liste des coordonnées de l'interface graphique de position en mémoire. Ensuite, cliquez sur le bouton CTM de l'unité dans l'interface graphique principale pour autoriser le déplacement.Cliquez sur la cellule d'intérêt pour déplacer la pointe de pipette vers la cellule. En raison d'une limitation mécanique du manipulateur, lors de déplacements supérieurs à 500 micromètres, une légère erreur de positionnement peut survenir. Afin d'éviter une erreur mécanique importante de positionnement, un étalonnage secondaire doit être effectué près de la cellule cible.Ensuite, utilisez le bouton unité sélectionnée pour basculer le signal d'entrée entre les deux unités. Cliquez sur le bouton de patch dans l'interface graphique de contrôle du patch. Le patchage automatique commencera et la pression ainsi que la résistance pourront être surveillées sur l'interface graphique de contrôle du patch.L'algorithme de patch-clamp automatique surveille la résistance et contrôle la pression au moyen d'une série de boucles logiques, afin de former un gigascel. Une fenêtre contextuelle signale la formation d'un gigascel. Le système utilise la variation de résistance pour détecter le contact avec la surface cellulaire.Dans le cas où le contact avec la surface cellulaire n'est pas détecté à temps, utilisez le bouton suivant pour passer à l'étape de scellage tout en restant dans le même essai de scellage automatique. Contrôlez le processus automatique à tout moment en cliquant sur les boutons correspondants de l'interface graphique de commande du scellage. Ensuite, sélectionnez oui pour pénétrer avec une impulsion électrique combinée et une aspiration.Vous pouvez également sélectionner « non » pour rompre uniquement à l’aide de la succion. Ensuite, enregistrez le journal de l’expérience de patch. Cette figure montre les emplacements sélectionnés chargés dans l’interface graphique de la séquence de commandes.La colonne de gauche affiche la liste des coordonnées et la colonne de droite affiche la liste des commandes sous forme de signaux TTL pour chaque emplacement. Voici les captures d'écran obtenues pendant l'expérience d'application du médicament, correspondant aux trois emplacements sélectionnés. La solution de KCL a été mélangée avec un colorant fluorescent rouge afin d'en permettre la visualisation.L'unité un était la pipette contenant du KCl et l'unité deux était la pipette de patch. Sur cette figure, les injections de courant par paliers montrent un neurone à décharge régulière. Sont représentées ici les traces d'enregistrement en clampage de tension suite à l'application locale d'une solution de chlorure de potassium à 500 millimolaire à trois emplacements différents.Le tracé rouge avec un courant entrant a été enregistré lors de l'essai où l'application de chlorure de potassium était proche de la cellule en patch. La flèche rouge indique le moment de l'application de chlorure de potassium. Grâce à cette méthode, on peut réaliser un essai de patch-clamp en moins de quatre minutes sans formation approfondie, contrairement au patchage manuel.Après avoir suivi cette procédure, d'autres méthodes telles que l'optogénétique, la chimogénétique et les manipulations pharmacologiques peuvent être réalisées afin de répondre à des questions liées à votre projet de recherche. Après son développement, cette technique pourrait ouvrir la voie aux chercheurs dans le domaine des neurosciences pour explorer des études à haut débit des récepteurs synaptiques et des canaux ioniques dans différentes préparations in vitro. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière d'effectuer des expériences de patch clamp automatisé guidées par l'image.

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Découvrez la pince à patch automatisée guidée par image pour l'étude des neurones dans les tranches de cerveau aiguës. Cette méthode améliore l'efficacité des enregistrements électrophysiologiques et permet des criblages pharmacologiques à haut débit.

Application de la pincée de patch automatisée guidée par image pour l'étude des neurones dans les tranches de cerveau

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