מאמר שיטה

סייר נוירו-וסקולריים רשת 2.0: כלי פשוט לחקור ושיתוף מסד נתונים של עורר Optogenetically Vasomotion בקליפת העכבר In Vivo

DOI:

10.3791/57214

⸱

4 במאי 2018

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology, University of California, San Diego, 2Central European Institute of Technology, Brno University of Technology, 3Department of Neurosciences, University of California, San Diego, 4Department of Physics, John Carroll University, 5Department of Biomedical Engineering, Boston University, 6Bioengineering Undergraduate Program, University of California, San Diego, 7Institute of Physical Engineering, Faculty of Mechanical Engineering, Brno University of Technology, 8Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ממשק משתמש גרפי ושיתוף מסד נתונים של optogenetically-induced תגובות וסקולרית העכבר קליפה המגע ויוו נמדדת פוטון 2 מיקרוסקופיה של חקר מוצג. היא מאפשרת גלישה את הנתונים, בחירה המבוססת על קריטריונים, בממוצע, לוקליזציה של מדידות בתוך תלת-ממדי של להערכת וייצוא הנתונים.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

החשיבות של שיתוף המידע מהניסוי במדעי המוח גדל עם כמות ואת המורכבות של נתונים רכשה וטכניקות שונות נעשה שימוש כדי לקבל ולעבד את הנתונים האלה. עם זאת, הרוב המכריע של נתוני הניסוי, בעיקר ממחקרים בודדים של מעבדות בגודל רגיל לא להגיע היום את קהיליית המחקר רחב יותר. מנוע (GUI) של ממשק משתמש גרפי בשם נוירו-וסקולריים רשת Explorer 2.0 (צפון 2.0) נוצר ככלי ופשוט נמוכים של שיתוף ושל חקר נתונים הדמיה כלי הדם. צפון 2.0 אינטראקציה עם מסד נתונים המכיל עורר optogenetically התארכות/לתעוקה זמן-קורסים של כלי שיט פרטניים נמדדת עכברים קליפה המגע ויוו פוטון 2 מיקרוסקופ. צפון 2.0 מאפשר בחירה והצגה של הזמן-הקורסים על פי קריטריונים שונים (נושא, סדר מסעף, עומק קורטיקלית, קוטר הכלי, עץ arteriolar) כמו גם מניפולציה מתמטית פשוטה (למשל-חישוב ממוצע רגיל, שיא-נורמליזציה) ו ייצוא נתונים. היא תומכת ויזואליזציה של רשת כלי הדם ב- 3D ומאפשרת לוקליזציה של המדידות קוטר כלי פונקציונלי בודדים בתוך עצים כלי הדם.

צפון 2.0, קוד המקור שלו, מסד הנתונים המתאימים הם להורדה חופשית ממעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר1. קוד המקור יכול להיות מנוצל על ידי המשתמשים כדי לחקור את מסד הנתונים המשויך או כתבנית עבור מסד נתונים ושיתוף משלהם תוצאות הניסוי סיפק את תבנית המתאימה.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המוח נחשב לאחד האיברים הסבוך ביותר, והוא הרצון להתיר את תפקידה מורכב מאופיינת. זה הוא נחקר בקני מידה שונים ממולקולרית לשלב ההתנהגותי באמצעות לוח צבעים רחב של כלים2,3,4,5,6,7,8 . כמות הנתונים ניסיוני אי-הומוגניות גדל במהירות חסרת תקדים. המודעות לצורך שיתוף נתונים ניסיוניים, ארגון ותקינה גדל עם כמות הנתונים שהושגו. זה הפך ברור כי neuroinformatics תשחק תפקיד קריטי שילוב נתונים ניסיוניים ברחבי הכף לתוך מודלים של המוח ותפקוד לקוי9,10.

לשם כך מספר מחקרים, מחקרים ורחבה במיוחד, הצליחו לייעד משאבים כדי להפוך את התוצאות שלהם זמין באמצעות מאגרי מידע נרחב11,12,13,14,15. עם זאת, כמות עצומה של נתונים ניסיוני מחקרים בודדים ומעבדות בגודל רגיל לא הגיעה קהילת המחקר רחב יותר. זה בעיקר בגלל שתי סיבות: ראשית, ייעודי יותר זמן נדרש כדי לבנות מסד נתונים וליצור כלי שיאפשר למשתמש אינטראקציה עם מסד הנתונים; ושנית, יותר כסף יש צורך לתמוך משימות אלה. מוטיבציה מאת באתגרים אלה, מנוע משתמש גרפי MATLAB מבוסס ממשק (GUI) שנקרא ה נוירו-וסקולריים רשת Explorer 2.0 (צפון 2.0)16 פותחה ככלי ופשוט בעלות נמוכה עבור מסד נתונים, שיתוף, חקר נתונים הדמיה כלי הדם. כתב יד זה מספק מדריך עבור הפעולה של צפון 2.0 מסד הנתונים המשויכת של נתוני הניסוי.

צפון 2.0 הוא כבר מנוע תוכנה של הדור השני. הדור הראשון, שנקרא נוירו-וסקולריים רשת Explorer 1.0 (צפון 1.0)17 נבנה כדי לקיים אינטראקציה עם נתונים על חושית עורר vasodilation בתוך קליפת המגע העיקרית עכברוש (SI) ויוו נמדד על ידי מיקרוסקופ פוטון 218. צפון 1.0, קוד המקור שלה, כמו גם את מסד הנתונים המשויכים הם באופן חופשי להורדה כקובץ מכווצות בשם 'צפון 1 Tian' מעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר1. ניתן למצוא מידע נוסף אודות צפון 1.0 ומסד הנתונים המשויך17.

הדור השני, 2.0 צפון, אינטראקציה עם מסד נתונים של optogenetically-עורר התרחבות של כלי שיט פרטניים בעכברים סי ויוו נמדד על ידי מיקרוסקופ פוטון 220. המשתמש יכול לעיין, לבחור והמחש נתונים בהתבסס על קטגוריות לבחירה כגון עומק קורטיקלית, סדר מסעף, קוטר הכלי, נושא בעלי חיים או עץ arteriolar מסוים. GUI נוסף מבצע פעולות מתמטיות פשוטות כגון בממוצע ושיא-נורמליזציה קטגוריות נבחרות. צפון 2.0 מאפשר להציג לדפדף בין תמונות לכידת תלת-ממד נפחי להערכת, כמו גם לזהות את המיקום של המדידה פונקציונלי בתוך העצים כלי הדם. תכונה זו יכולה לשמש לבנייה מחדש של כלי הדם מורפולוגיות תלת-ממד ומאכלס אותן ממש כלי יחיד vaso-motion מדידות. הבניות בתורו וניתן לשלבו מודלים של המוח פונקציה21,22. צפון 2.0, קוד המקור שלו, מסד הנתונים המשויכים הם באופן חופשי להורדה כקובץ מכווצות בשם 'צפון 2.0 HDbase v 1.0' מעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר1.

צפון 2.0 עובד עם מסד נתונים הנקרא 'vdb.mat'. מסד נתונים זה היא מטריצה המכיל פרופילים טמפורלית (זמן-קורסים) מהשינויים קוטר לספינה אחת עורר על ידי גירוי optogenetic ונמדד במקומות שונים של עצי arteriolar. כל הזמן-קורס היה לחשב באמצעות תוכנה מותאמת אישית בכתב. זה חישוב השינוי היחסי של קוטר הכלי מן הרחבה של פרופיל פלורסנט בעוצמה נרכשה על-ידי סריקה על פני הכלי. הניגוד פלורסנט הוצגה על ידי הזרקה קרישה תוך-כלית של fluorescein isothiocyanate (FITC)-שכותרתו לתוספי. לקבלת מידע נוסף אודות ההליכים נתונים וניתוח, נא עיין20,23. מסד הנתונים יש זמן 305-קורסים (דהיינו ערכי מסד הנתונים) בסך הכל. בנוסף לשינוי קוטר, כל כניסה המטען מסד הנתונים מערך של מטא-נתונים נוספים אשר (1) לכמת את הזמן-הקורס (2) לתאר את כלי הקיבול נמדד, (3) לזהות את המיקום מדידה בתוך תלת-ממדי של להערכת קורטיקלית. המטה-נתונים כוללים בפעם התפרצות, משרעת השיא, משרעת השיא, עומק קורטיקלית, סדר מסעף, קוטר הכלי בסיסית, הנתיב המקורי הפניה תמונות, אוספי תמונות תלת-ממד עבור כל מפות מדידה והגדלה נמוכה משטח המוח להערכת. עיין כל הפרמטרים במטא מפורטות ומתוארות בפירוט בעבר טבלה 116.

צפון 2.0 אינטראקציה עם תמונות התייחסות ש-X-Y סריקות של המטוס שבו אירעה המדידה קוטר. כל ערך מסד נתונים יש תמונת ייחוס המתאימים אחד עם שם הפניה מוצג ב- GUI. כל ערך מסד הנתונים כולל גם אוסף המשויך של תמונות (מחסנית 3D) לכידת תלת-ממדי של העץ כלי הדם בתוך אשר אירעה המדידה. GUI מאפשר לבחור ערך מסד נתונים מסוים ולהציג את תמונת ייחוס המתאימים, כמו גם את המחסנית תלת-ממד. זה גם מדריך למשתמש למצוא את תמונת ייחוס תואמות ומסגרת בערימה תלת-ממד (אותן תכונות ניתן למצוא גם תמונות). כל מחסנית, הפניה תמונות ברזולוציה מלאה שלהם (1024 pix x 1024 pix) נכללות תיקיות hana_stk, hana_refs, בהתאמה. מפות נמוך-הגדלה של המוח להערכת כלולים בתיקיה 'מפות'. כל שלוש תיקיות, כמו גם את מטריקס מסד הנתונים 'vdb.mat' הם שהורדת בקובץ מכווצות 'צפון 2.0 HDbase v 1.0 של' מן האתר UCSD נוירו-וסקולריים מעבדה הדמיה1 ושמרת לתיקיית השורש של צפון 2.0 במהלך תהליך ההתקנה.

GUI תוכנן כערכה של ארבעה לוחות (לוח 1 (לוח ראשי) – לוח 4) אשר לפתוח באופן רציף כפי שהמשתמש בוחנת את מסד הנתונים ובוחר נתונים ספציפיים בהתבסס על קטגוריות לבחירה. כל לוח מחולק לשני חלקים עיקריים: (1) העמודה השמאלית מספק את האפשרות לקיים אינטראקציה עם מסד הנתונים על-ידי בחירה פרמטרים ו קטגוריות של מידע חשוב הנתונים ומציג המטה-נתונים; (2) בעמודה השמאלית מציגה את הנתונים בצורה של הזמן-קורסים (שינוי קוטר בזמן) וחלקות פיזור. ישנם ארבעה סוגים של החלקות פיזור הצגת תחילת התרחבות (1) (2) זמן של התרחבות שיא מאקסימאלי (3) שינוי (משרעת השיא), (4) בסיסית בקוטר (קוטר לפני גירוי) אלא על תפקוד של עומק קורטיקלית. למשתמש יש אפשרות להציג זמן ממוצע-קורסים וערכי עבור נתונים נבחרים מקובצים עומק בקליפת המוח או סדר מסעף. זה כדי להדגיש את התכונה של קוטר מעבר צבע-שינוי התנהגות עם הגדלת עומק, מסעף סדר20. צפון 2.0 מאפשר למשתמש לייצא המשנה הנבחר של נתונים בתבנית של '. xls', 'ה-. csv' או '.mat'.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. התקנה של צפון 2.0

  1. עבור אל אתר UCSD נוירו-וסקולריים מעבדה הדמיה1 ולחץ השמאלי ב "צפון 2.0 HDbase v 1.0" להוריד את הקבצים תוכנית מכווצת אל המיקום הרצוי במחשב האישי שלך.
    הערה: צפון 2.0 דורש מערכת הפעלה Windows של גרסאות 7-10, לפחות 2.8 ג'יגה-בתים של שטח פנוי כדי להוריד את הקובץ מכווצות, 6.9 ג'יגה-בתים to להתקין את התוכנית.
  2. ביטול דחיסה 'NNE2_HDbase_v1.0.zip'.
    הערה: התיקיה רוכסן מכנסיו NNE2 מכילה 10 קבצים: 'hana_refs.tar.gz', 'hana_stk.tar.gz', 'maps.tgz', 'MCRInstaller.exe', 'NNE2.exe', 'NNE2.zip', 'NNE2_README.txt', 'source.zip', 'users_guide.pdf', 'vdb.mat'.
  3. התקן צפון 2.0 על ידי ביצוע ההוראות ב- 'NNE2_README.txt'.

2. הפעלת צפון 2.0

  1. התחל צפ 2.0 עם 'NNE2.exe'.
  2. לוח 1 (לוח ראשי): בחר קבוצת משנה של נתונים (איור 1). תמונות בעמודה השמאלית של הפאנל הראשי להציג גרפים של הזמן-קורסים ופרמטרים של כל ערכי 'vdb.mat' (איור 1).
    1. בחר את הטווח עבור עומק קורטיקלית בעמודה השמאלית של החלונית. סוג בטווח של עומק בתבנית [dדקות dmax], כאשר dדקות . זה העומק המינימלי של ו- dmax הוא העומק המרבי.
      הערה: הנתונים נמדדה בעומק של 30-560 מיקרומטר.
    2. בחר סדר מסעף בעמודה השמאלית של החלונית. שמאל לחץ על החץ ובחר באחת האפשרויות מתוך הרשימה (השטח | תא המטען צלילה | תחילה להזמין סניפים | גבוה יותר להזמין ענפים).
    3. בחר את טווח קוטר הבסיס בעמודה השמאלית של החלונית. הקלד אותו בתבנית [דיהmin diaמקסימום], שבו diaדקות הוא הקוטר המינימלי והוא diaמקסימום הקוטר המרבי.
    4. לבחור נושאים (בעלי חיים לפי תאריך רכישה) בעמודה השמאלית של החלונית. לחץ על החץ ובחר מתוך האפשרויות הזמינות. לחלופין, לבחור נתונים מתוך כל הנושאים על-ידי לחיצה שמאלית כל במלבן כחול.
    5. לחץ על SUBMIT כדי להציג ולחקור את הנתונים שנבחרו בחלונית ' 2.
  3. לוח 2: לחקור את קבוצת המשנה הנבחר של נתונים, והמשיכו עוד נתונים עידון (איור 2).
    1. בחר את הסוג עבור ממוצע של קבוצה של הנתונים על-ידי לחיצה שמאלית הלחצן המתאים בעמודה השמאלית למעלה. בחר: Avg מאת עומק בקליפת המוח או Avg בצו מסעף.
      הערה: הבחירה בפועל מסומן בירוק מתחת (איור 2).
    2. בחר נתונים בהתבסס על הכלי מורפולוגיה או נושא. שמאל לחץ בחר כל הנתונים עבור העץ (arteriole צלילה אחת ואת סניפיה) או בחר את כל הנתונים עבור Subj (נושא בעלי החיים).
    3. שמאל לחץ Submit להצגת הנתונים הנבחרים משמאל בגרפים של הזמן-קורסים בודדים (1) (2) קבוצה-בממוצע זמן-קורסים ומתכנן פיזור של (3) תחילת פעמים (4) זמן-כדי-פסגות (5) שיא amplitudes, קטרים בסיסית (6)
    4. לחיצה שמאלית על עקבות בגרף של timecourses בודדים בעמודה השמאלית כדי לבחור זמן-קורס.
      הערה: המסלול-הזמן הנבחר מקבל מסומן על הגרף (מגנטה) וזמן תחילת שלה, הפעם אל שיא, מגיעות לשיא משרעת ו'בסיסית קוטר יסומן על ידי עיגולים אדומים בגרפים למטה. נקודות אדומות על פיזור החלקות הם ממוצע של ערכים.
    5. הערה את מזהי של הנושא (נושא הזהות) ועץ (עץ ID) עבור הקורס הזמן שנבחרה בעמודה השמאלית בתחתית.
    6. במידת הצורך, לשנות את הסוג של ממוצע של קבוצה על ידי לחיצה שמאלית הבחירה המתאימה בראש העמודה השמאלית ולאחר מכן על הלחצן Submit וחזור על שלבים של 2.3.4.
    7. לחץ לחיצה ימנית בכל מקום 2 פאנל עם סמן צלב להציג ולחקור את כל העקבות של הנושא הנבחר (נושא ID) או עץ (עץ ID) בלוח 3.
  4. לוח 3: לחקור את תת-הקבוצה האחרונה של נתונים ולייצא אותם (איור 3).
    1. לבחור קורס זמן הגרף העליון של העמודה הימנית על-ידי לחיצה שמאלית על מעקב: הסימן שנבחר יסומן בגרף (מגנטה) ואת תיאורי פרמטרים של ערך מסד הנתונים יוצגו על גבי הגרף.
      הערה: הקורס-הזמן ממוצע מוצג בצבע שחור עבה (איור 3).
    2. הערה בפעם התפרצות המתאימים, משרעת זמן אל שיא, מגיעות לשיא בסיסית בקוטר בגרפים למטה.
    3. שמאל לחץ על לחצן ייצוא ערכה בעמודה השמאלית כדי להציל את עקבות המוצגים בגרף העליונה לתוך התיקיה שבו מופעל צפון 2.0 מ.
      הערה: פעולה זו שומרת את שלושת הקבצים: 'vdb_subset.xls', 'vdb_subset.csv', 'vdb_subset.mat' שמכיל וקטורים של שינוי קוטר ווקטורים זמן; 'vdb_subset.mat' מכיל גם פרמטרים תיאורי ומידע 'vdb.mat'.
    4. לבדוק את כל הנתונים עבור 'נושא' במקום 'עץ' לסגור את החלונית 3 על-ידי הקשת [x], הפעלה מחדש צפון 2.0, לחזור על הבחירה של קטגוריות לוח 1 (צעדים 2.2.1-2.2.5) ובחר כל הנתונים עבור הנושא לוח 2 (שלב 2.3.2).
    5. לחץ לחיצה ימנית בכל מקום בלוח 3 עם סמן צלב ללכת לוח 4 כדי לחקור את הפניה ותמונות בערימות תלת-ממד עבור כל העקבות בגרף העליונה של החלונית 3.
      הערה: לוח 4 יפתחו אם האפשרות כל הנתונים עבור 'עץ' נבחרה בחלונית ' 2. אם כל הנתונים עבור 'נושא' נבחרו במקום זה, המשתמש מתבקש לשנות את הבחירה שלו וביים בלוח 1.
  5. לוח 4: להתאים את המידה פונקציונלי בתוך תמונת ייחוס ובתוך ערימת תמונה תלת-ממדית להערכת (איור 4).
    1. בחר זמן-קורס על ידי לחיצה שמאלית על זה בגרף בראש העמודה השמאלית.
      הערה: הסימן שנבחר יסומן בגרף (מגנטה) ו שלה מידע תיאורי של מטה-נתונים יוצג על גבי.
    2. לחקור את תמונת ייחוס המתאים אשר טעון באופן אוטומטי מהתיקיה 'hana_refs' בפינה הימנית התחתונה של העמודה הימנית.
    3. לחקור את הערימה תמונה תלת-ממדית המתאימה שנטענו באופן אוטומטי מהתיקיה 'hana_stk' בפינה השמאלית התחתונה של העמודה הימנית. גלול מחסנית באמצעות החצים או המחוון שמתחת הדמות.
      הערה: כאשר התמונה מחסנית מגיע לרמה של התמונה התייחסות – כלומר רמת מדידה קוטר ('אינדקס המחסנית' = 'Ref'), התמונה מחסנית הוא מסומן ומצוינות כרמת מסגרת'.
    4. לחץ על ייצוא ערכה בעמודה השמאלית כדי לייצא את הזמן-מסלול המסומן לתוך קובץ 'ref_stacks_trace.xls' אשר נשמר בתיקיה שבו מופעל צפון 2.0 מ.
      הערה: הקובץ מכיל הווקטור זמן, קוטר שינוי וקטור, נושא הזהות, ערך אינדקס, המיקום של תמונת ייחוס, המיקום של מחסנית 3D ואת מספר תמונות מחסנית עבור רמת מסגרת.
    5. לסגור לוח 4 על ידי [x] כדי לעבור חזרה ללוח 1.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

צפון 2.0 ועמית מסד הנתונים לשרת עיון, להציג את הנתונים של מסד הנתונים, למיין את הנתונים בהתבסס על קריטריוני הבחירה, להוריד את הנתונים שנבחרו, למצוא את המידות כלי דם בתוך כלי הדם העץ המתאים.

לוח 1 כולל מבחר נתונים בהתבסס על קטגוריות: 'עומק בקליפת המוח', 'מ סדר', 'קוטר בסיסית', 'נושאים' – איור 1). הינכם מתבקשים לשים לב כי במחקר זה, ישנם אין ערכים עבור רבים משטח ('משטח') 'סדר מסעף' בחירת קטגוריה. אם אפ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

צפון 2.0 נכתב על מנת לשתף את הנתונים דימות כלי הדם של מחקר מסוים20 אבל עם כוונה לפתח כלי פשוט שיתוף של חקר נתונים מסוג דומה על ידי משתמשים אחרים. מהחוקרים המעוניינים בוחן את מסד הנתונים המשויכת של כלי הדם נתונים עשויים להשתמש GUI לגלוש הנתונים, בחר את קבוצות משנה של נתונים, להשוות אותם תוצאות ניסויית משלהם או לעבד אותם עוד יותר באמצעות הליכים חישובית משלהם. המשתמשים מכיר MATLAB יכולים לנצל ישירות במסד הנתונים 'vdb.mat' בעוד משתמשים העסקת סוג שונה של שפת התכנות באפשרותך לייצא את הנתונים באחד הפורמט...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים אין לחשוף.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אנו להכיר בהכרת תודה תמיכה NIH (NS057198, EB00790, MH111359 ו S10RR029050), משרד החינוך, נוער, ספורט של הרפובליקה הצ'כית (CEITEC 2020, LQ1601). KK נתמכה על ידי דוקטורנטים מן כאב ראש האגודה הבינלאומית בשנת 2014 ו מדעי טכנולוגי מחקר המועצה של טורקיה בשנת 2015. MT נתמכה על ידי מלגת פוסט-דוקטורט מטעם קרן מחקר גרמני (DFG TH 2031/1).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
תוכניתMATLABMathWorks
תוכניתWinrarRarlabs

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Neurovascular Imaging Laboratory. Use Our Data. , UC San Diego School of Medicine. Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017).
  2. Craddock, R. C., et al. Imaging human connectomes at the macroscale. Nat Methods. 10 (6), 524-539 (2013).
  3. Devor, A., et al. Frontiers in optical imaging of cerebral blood flow and metabolism. J Cereb Blood Flow Metab. 32 (7), 1259-1276 (2012).
  4. Ji, N., Freeman, J., Smith, S. L. Technologies for imaging neural activity in large volumes. Nat Neurosci. 19 (9), 1154-1164 (2016).
  5. Maze, I., et al. Analytical tools and current challenges in the modern era of neuroepigenomics. Nat Neurosci. 17 (11), 1476-1490 (2014).
  6. Medland, S. E., Jahanshad, N., Neale, B. M., Thompson, P. M. Whole-genome analyses of whole-brain data: working within an expanded search space. Nat Neurosci. 17 (6), 791-800 (2014).
  7. Osten, P., Margrie, T. W. Mapping brain circuitry with a light microscope. Nat Methods. 10 (6), 515-523 (2013).
  8. Poldrack, R. A., Farah, M. J. Progress and challenges in probing the human brain. Nature. 526 (7573), 371-379 (2015).
  9. Kotter, R. Neuroscience databases: tools for exploring brain structure-function relationships. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 356 (1412), 1111-1120 (2001).
  10. Uhlirova, H., et al. The roadmap for estimation of cell-type-specific neuronal activity from non-invasive measurements. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 371 (1705), (2016).
  11. Aine, C. J., et al. Multimodal Neuroimaging in Schizophrenia: Description and Dissemination. Neuroinformatics. , (2017).
  12. Amunts, K., et al. BigBrain: an ultrahigh-resolution 3D human brain model. Science. 340 (6139), 1472-1475 (2013).
  13. Laird, A. R., Lancaster, J. L., Fox, P. T. BrainMap: the social evolution of a human brain mapping database. Neuroinformatics. 3 (1), 65-78 (2005).
  14. Lein, E. S., et al. Genome-wide atlas of gene expression in the adult mouse brain. Nature. 445 (7124), 168-176 (2007).
  15. Shin, D. D., Ozyurt, I. B., Liu, T. T. The Cerebral Blood Flow Biomedical Informatics Research Network (CBFBIRN) database and analysis pipeline for arterial spin labeling MRI data. Front Neuroinform. 7, 21(2013).
  16. Uhlirova, H., et al. Neurovascular Network Explorer 2.0: A Database of 2-Photon Single-Vessel Diameter Measurements from Mouse SI Cortex in Response To Optogenetic Stimulation. Front Neuroinform. 11, 4(2017).
  17. Sridhar, V. B., Tian, P., Dale, A. M., Devor, A., Saisan, P. A. Neurovascular Network Explorer 1.0: a database of 2-photon single-vessel diameter measurements with MATLAB((R)) graphical user interface. Front Neuroinform. 8, 56(2014).
  18. Tian, P., et al. Cortical depth-specific microvascular dilation underlies laminar differences in blood oxygenation level-dependent functional MRI signal. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (34), 15246-15251 (2010).
  19. Neurovascular Imaging Laboratory. Use Our Data. , UC San Diego School of Medicine. Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017).
  20. Uhlirova, H., et al. Cell type specificity of neurovascular coupling in cerebral cortex. Elife. 5, (2016).
  21. Gagnon, L., et al. Quantifying the microvascular origin of BOLD-fMRI from first principles with two-photon microscopy and an oxygen-sensitive nanoprobe. J Neurosci. 35 (8), 3663-3675 (2015).
  22. Sakadzic, S., et al. Two-photon high-resolution measurement of partial pressure of oxygen in cerebral vasculature and tissue. Nat Methods. 7 (9), 755-759 (2010).
  23. Nizar, K., et al. In vivo stimulus-induced vasodilation occurs without IP3 receptor activation and may precede astrocytic calcium increase. J Neurosci. 33 (19), 8411-8422 (2013).
  24. Reznichenko, L., et al. In vivo alterations in calcium buffering capacity in transgenic mouse model of synucleinopathy. J Neurosci. 32 (29), 9992-9998 (2012).
  25. Langer, J., Rose, C. R. Synaptically induced sodium signals in hippocampal astrocytes in situ. J Physiol. 587 (Pt 24), 5859-5877 (2009).
  26. Gong, Y., et al. High-speed recording of neural spikes in awake mice and flies with a fluorescent voltage sensor. Science. 350 (6266), 1361-1366 (2015).
  27. Tantama, M., Hung, Y. P., Yellen, G. Optogenetic reporters: Fluorescent protein-based genetically encoded indicators of signaling and metabolism in the brain. Prog Brain Res. 196, 235-263 (2012).
  28. Devor, A., et al. "Overshoot" of O(2) is required to maintain baseline tissue oxygenation at locations distal to blood vessels. J Neurosci. 31 (38), 13676-13681 (2011).
  29. Devor, A., et al. Stimulus-induced changes in blood flow and 2-deoxyglucose uptake dissociate in ipsilateral somatosensory cortex. J Neurosci. 28 (53), 14347-14357 (2008).
  30. Rauch, A., Rainer, G., Logothetis, N. K. The effect of a serotonin-induced dissociation between spiking and perisynaptic activity on BOLD functional MRI. Proc Natl Acad Sci U S A. 105 (18), 6759-6764 (2008).
  31. Lemmon, V. P., et al. Minimum information about a spinal cord injury experiment: a proposed reporting standard for spinal cord injury experiments. J Neurotrauma. 31 (15), 1354-1361 (2014).
  32. Ascoli, G. A., Donohue, D. E., Halavi, M. NeuroMorpho.Org: a central resource for neuronal morphologies. J Neurosci. 27 (35), 9247-9251 (2007).
  33. Mennes, M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. Making data sharing work: the FCP/INDI experience. Neuroimage. 82, 683-691 (2013).
  34. Marmarou, A., et al. IMPACT database of traumatic brain injury: design and description. J Neurotrauma. 24 (2), 239-250 (2007).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

Optogenetic VasomotionTwo Photon MicroscopyVascular Network VisualizationMATLAB GUI ToolCortical Depth AnalysisBranching Order SelectionVessel Diameter MeasurementData Export Function3D Image Stack

מאמרים קשורים