JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Risultati
Discussion
Divulgazioni
Acknowledgements
Materials
Riferimenti
Traduzione automatica
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neuroscienze

Nörovasküler ağ Explorer 2.0: keşfetmek ve Optogenetically uyarılmış Vasomotion fare kortekste Vivo içinde bir veritabanı paylaşımı için basit bir araç

Published: May 04, 2018
doi:
10.3791/57214
, , , , , , , , ,
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

Summary

Keşfetmek ve optogenetically kaynaklı vasküler yanıt fare somatosensor korteks vivo içinde 2-Foton mikroskobu tarafından ölçülen içinde bir veritabanı paylaşımı için bir grafik kullanıcı arabirimi sunulur. Tarama veri, seçim ölçütlerine dayalı, ortalama, yerelleştirme damarlara bir 3B cilt içinde ölçü ve verileri verme sağlar.

Abstract

Nörolojik deneysel veriler paylaşmanın önemini tutar ve karmaşıklığı alınan veri ve elde edilir ve bu verileri işlemek için kullanılan çeşitli teknikler ile büyür. Ancak, deneysel verilerden, özellikle normal boyutta laboratuvarları asla bireysel çalışmaların çoğunluğu daha geniş araştırma topluluğu ulaşmak. Nörovasküler ağ Explorer 2.0 (Kuzey 2.0) adlı bir grafik kullanıcı arabirimi (GUI) motoru basit ve düşük maliyetli paylaşımı ve vasküler görüntüleme veri türlerini keşfetmek için bir araç olarak oluşturuldu. Kuzey 2.0 optogenetically uyarılmış genişleme/daralma içeren bir veritabanı ile etkileşim zaman-kurslar bireysel damarlarının 2-Foton mikroskobu tarafından fareler somatosensor korteks in vivo ölçülen. Kuzey 2.0 sağlar seçimi ve görüntü (konu, dallanma sipariş, kortikal derinlik, damar çapı, arterioler ağaç) farklı kriterlere göre zaman derslerin yanı sıra basit matematiksel manipülasyon (örn. ortalama, en yüksek normalleştirme) ve veri verin. 3D görselleştirme damar ağının destekler ve vasküler ağaçlar içinde bireysel fonksiyonel damar çapı ölçümlerin yerelleştirme sağlar.

Kuzey 2.0, kaynak kodu ve karşılık gelen veritabanı UCSD nörovasküler Laboratuvarı görüntüleme Web sitesi1‘ den serbestçe indirilebilir. Kaynak kodu ilişkili veritabanı keşfetmek için kullanıcılar tarafından veya databasing ve uygun biçimi sağlanan kendi deneysel sonuçlar paylaşmak için şablon olarak kullanılabilir.

Introduction

Beyin en karmaşık organ biri olarak kabul edilir ve karmaşık işlevini çözmek için arzu yorulmaz. Bu farklı ölçeklerde moleküler gelen araçlar2,3,4,5,6,7,8 geniş bir palet kullanarak davranış düzey okudu . Homojen olmayan deneysel veri miktarını daha önce görülmemiş bir hızla büyür. Deneysel veri paylaşımı için ihtiyaç bilincini, organizasyon ve standardizasyon alınan veri miktarı ile büyür. Nöroinformatik beyin fonksiyonu ve fonksiyon bozukluğu9,10modelleri içine ölçekler arasında deneysel veri tümleştirme kritik bir rol oynayacak belirgin olmuştur.

Bu amaçla bazı çalışmalarda, özellikle büyük ölçekli çalışmalar, bunların sonuçları geniş veritabanları11,12,13,14,15ile kullanılabilir hale getirmek için kaynakları harcadığınız başardık. Ancak, bireysel çalışmalar ve laboratuvarlar normal boyutta deneysel veri çok büyük miktarda ulaştı asla daha geniş araştırma topluluğu. Bunun başlıca iki nedeni vardır: ilk, daha özel bir zaman bir veritabanı oluşturabilir ve kullanıcı veritabanı ile; etkileşim sağlayacak araçları oluşturmak için gerekli ve ikinci, daha fazla para bu görevleri desteklemek için gereklidir. Bu sorunlar tarafından motive, bir temel MATLAB grafik kullanıcı arabirimi (GUI) motor nörovasküler ağ Explorer 2.0 (Kuzey 2.0)16 adlı databasing, paylaşımı ve vasküler görüntüleme veri türlerini keşfetmek için basit ve ucuz bir araç olarak geliştirilmiştir. Bu el yazması Kuzey 2.0 işleyişi ve deneysel veri ilişkili veritabanı için bir kılavuz sağlar.

Kuzey 2.0 zaten bir ikinci nesil yazılım alt yapısıdır. Nörovasküler ağ Explorer 1.0 (Kuzey 1.0)17 denilen ilk nesil 2-Foton mikroskobu18tarafından ölçülen (SI) vivo duyusal uyarılmış vazodilatasyon sıçan birincil somatosensor korteks bir veritabanı ile etkileşim için inşa edilmiştir. Kuzey 1.0, kaynak kodu gibi ilişkili veritabanı UCSD nörovasküler Laboratuvarı görüntüleme Web sitesi1‘ den ‘Kuzey 1 Tian’ adlı bir sıkıştırılmış dosya olarak serbestçe indirilebilir. 17‘ Kuzey 1.0 ve ilişkili veritabanı hakkında daha fazla bilgi bulunabilir.

İkinci nesil, Kuzey 2.0 2-Foton mikroskobu20tarafından ölçülen SI vivo farelerde bireysel damarlarının genişleme optogenetically uyarılmış bir veritabanı ile etkileşim kurar. Kullanıcı bulup seçin ve seçimi kategorilerini kortikal derinlik, dallanma sipariş, damar çapı, hayvan konu veya belirli bir arterioler ağaç gibi temel alarak verileri görselleştir. GUI daha fazla seçili kategorilerde ortalama ve en yüksek normalleştirme gibi basit matematiksel işlemler gerçekleştirir. Kuzey 2.0 görüntüleme ve insanlar damarlara 3D hacimleri yakalama görüntüleri yanı sıra işlevsel ölçüm vasküler ağaçlar içinde konumunu tanımlamak için sağlar. Bu özellik 3D vasküler türleri Morfoloji yeniden oluşturmak ve onları gerçek tek gemi vaso-hareket ölçümleri ile doldurmak için kullanılabilir. Bu rekonstrüksiyonlar sırayla beyin işlevi21,22Hesaplamalı modelleri içine dahil edilebilir. Kuzey 2.0, kaynak kodu ve ilişkili veritabanı UCSD nörovasküler Laboratuvarı görüntüleme Web sitesi1‘ den ‘Kuzey 2.0 HDbase v1.0’ adlı bir sıkıştırılmış dosya olarak serbestçe indirilebilir.

Kuzey 2.0 ‘vdb.mat’ adı verilen bir veritabanı ile çalışır. Geçici profiller (zaman-ders) tarafından bir optogenetic uyarıcı uyarılmış ve arterioler ağaçlar farklı yerlerde ölçülen tek damar çapı değişiklikler içeren bir matris veritabanıdır. Her zaman ders özel olarak yazılmış yazılımı kullanılarak hesaplanmıştır. Gemi tarayarak elde bir floresan yoğunluğu profil genişlemesi gelen Gemi çapında göreceli değişiklik hesaplar. Floresan kontrast floresein isothiocyanate (FITC) damar içi enjeksiyon tarafından sunuldu-dextran etiketli. Veri ve analiz yordamlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen bkz:20,23. Veritabanının Toplam 305 zaman-dersler (yani veritabanı girdilerinin) var. Çapı değiştirmek için Ayrıca, her giriş için veritabanı tutar hangi (1) zamanlı Kurs ölçmek ek meta veriler bir dizi tarif (2) ölçülen gemi ve (3) kortikal damarlara 3D bir birimde ölçüm konumu tanımlar. Meta veriler dahil başlangıçlı zaman, pik genlik, pik genlik zaman, kortikal derinlik, dallanma sipariş, damar çapı temel, yolunu orijinal referans görüntüler ve 3D görüntü yığınları beyin yüzeyinin her ölçüm ve düşük-büyütme haritalar için damarlara. Meta veri listelenen ve ayrıntılı Tablo 116olarak daha önce açıklanan tüm parametreleri görebilir.

Kuzey 2.0 X-Y çap ölçümü oluştuğu bir uçak tarar başvuru görüntüleri ile etkileşime girer. Her veritabanı girişinin bir karşılık gelen başvuru yansıması ile GUI içinde görüntülenen bir başvuru adı vardır. Her veritabanı giriş Ayrıca 3B cilt ölçüm içinde oluştuğu vasküler ağacının yakalama görüntüleri (3B yığın) ilişkili bir yığını var. GUI bir belirli veritabanı girişi seçin ve karşılık gelen başvuru yansıması yanı sıra 3B yığın görüntülemek için sağlar. Ayrıca eşleşen referans görüntü ve çerçeve (aynı özellikleri her iki Albümdeki bulunabilir) 3B yığın bulmak için kullanıcı kılavuzları. Tüm yığını ve onların tam çözünürlük (1024 PIX x 1024 pix) referans görüntü klasörleri hana_stk ve hana_refs, sırasıyla dahil edilir. Düşük-büyütme haritalar beyin damarlara ‘haritalar’ klasöründe yer alır. Tüm üç klasör hem de veritabanı matris ‘vdb.mat’ ‘Kuzey 2.0 HDbase v1.0’ UCSD nörovasküler Laboratuvarı görüntüleme Web sitesi1 sıkıştırılmış dosya indirilen ve yükleme işlemi sırasında Kuzey 2.0 kök klasöre kurtardın.

GUI kullanıcı veritabanını araştırıyor ve belirli veri seçimi kategorilere göre seçer gibi hangi sırayla açık dört panelleri (Panel 1 (ana paneli)-Panel 4) kümesi olarak dizayn edilmiştir. Her panel iki ana bölüme ayrılır: (1) sağ sütun meta verileri; parametreleri ve veri ve görüntüler önemli bilgilerin kategorilerini seçerek veritabanı ile etkileşim olanağı sağlar (2) sol sütun verileri zaman-dersler (zamanında çapı değiştir) ve scatter araziler biçiminde görüntüler. Kortikal derinlik fonksiyonu olarak zaman (2) zaman genişleme tepe (3) maksimum çapı değişim (pik genlik) ve (4) temel çapı (çapı stimülasyon önce) (1) genişleme başlangıçlı görüntüleme dağılım araziler dört tipi vardır. Kullanıcı ortalama zaman-Dershaneler ve kortikal derinlik veya dallanma sipariş tarafından gruplandırılmış seçili veri değerlerini görüntülemek için olasılığı vardır. Bu derinliği artan ve sipariş20dallanma degrade çapı-Değiştir davranış özelliği vurgulamak içindir. Kuzey 2.0 ‘.xls’, ‘.csv’ veya ‘.mat’ biçiminde veri seçili alt kümesini dışa aktarmak kullanıcı sağlar.

Protocol

1. Kuzey 2.0 yüklemesini UCSD nörovasküler Laboratuvarı görüntüleme Web sitesi1 ve ‘Kuzey 2.0 HDbase v1.0’, sol tıklayın gidin kişisel bilgisayarınızda istediğiniz konuma sıkıştırılmış program dosyaları indirmek için.Not: Windows işletim sistemi sürümleri 7-10, en az 2.8 GB boş alan sıkıştırılmış dosya indirmek için ve programı yüklemek için 6,9 GB NNE 2.0 gerektirir. ‘NNE2_HDbase_v1.0.zip’ unzip.Not: Unzipped klasörü NNE2 10 içer…

Representative Results

Kuzey 2.0 ve ortak veritabanı göz atın ve veritabanı verilerini görüntülemek, seçim ölçütleri temel alarak verileri sıralamak, seçili veri indirme ve karşılık gelen vasküler ağaç içindeki damar ölçümleri bulmak için hizmet vermektedir. Panel 1 şekil kategorilerine dayalı verilerin seçimi: ‘Kortikal derinlik’, ‘Dallanma sırası’, ‘Temel çapı’ ve ‘Konular- Resim 1’). Unut…

Discussion

Kuzey 2.0 vasküler görüntüleme verileri belirli çalışma20 ama paylaşımı ve veri benzer bir araştırma için basit bir araç geliştirmek amacıyla paylaşmak için diğer kullanıcılar tarafından yazılmıştır. Araştırmacılar vasküler veri ilişkili veritabanı teftiş baktılar GUI veriyi, veri alt kümelerine seçin, onları kendi deneysel sonuçlar karşılaştırmak veya onları daha fazla kendi işlemsel yordamları kullanarak işlemek için kullanabilirsiniz. Farklı türd…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Destek NIH (NS057198, EB00790, MH111359 ve S10RR029050) ve Milli Eğitim Bakanlığı, gençlik ve spor (CEITEC 2020, LQ1601) Çek Cumhuriyeti minnetle anıyoruz. KK 2014 yılında Uluslararası baş ağrısı toplum ve bilimsel ve Teknolojik Araştırma Konseyi Türkiye’nin 2015 yılında doktora sonrası bursu tarafından desteklenmiştir. MT Alman Araştırma Vakfı (DFG TH 2031/1) doktora sonrası bursu tarafından desteklenmiştir.

Materials

MATLAB MathWorks program
Winrar Rarlabs program
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Riferimenti

  1. . Use Our Data 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. . Use Our Data 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).

Tags

Neurovascular Network Explorer 2.0NNE 2.0MATLABGraphical User InterfaceOptogenetically-evoked Vascular Diameter ChangesTwo Photon Microscopy3D Structure Of Vascular NetworkDatabaseCortical DepthBranching OrderBaseline DiameterVessel MorphologyTime CoursesGroup AverageOnset TimesTime-to-peakPeak AmplitudesSubject IDTree ID

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citazione di questo articolo
Uhlirova, H., Tian, P., Kılıç, K., Thunemann, M., Sridhar, V. B., Chmelik, R., Bartsch, H., Dale, A. M., Devor, A., Saisan, P. A. Neurovascular Network Explorer 2.0: A Simple Tool for Exploring and Sharing a Database of Optogenetically-evoked Vasomotion in Mouse Cortex In Vivo. J. Vis. Exp. (135), e57214, doi:10.3791/57214 (2018).
Scarica citazione
Ristampe e autorizzazioni

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image