Method Article

QNsim1.0을 이용한 전기 자극 도파민 신경 전달 데이터의 고속 스캔 순환 전압 측정 데이터 모델링

DOI:

10.3791/55595

⸱

June 5th, 2017

 ,  ,  , 
1Center for Neuroscience, University of Pittsburgh, 2Department of Physical Medicine & Rehabilitation, University of Pittsburgh, School of Medicine, 3Safar Center for Resuscitation Research, University of Pittsburgh, 4Department of Biological Sciences, Mellon College of Science, Carnegie Mellon University

In This Article

Summary

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빠른 스캔 순환 voltammetry 약물, 질병 및 기타 실험 조작의 맥락 에서 생체 내 도파민 신경 전달을 모니터링 할 수 있습니다. 이 연구는 도파민 방출 및 재 흡수 역학의 평가를 정량화하기위한 양적 신경 생물학 모델에 따라 전기 자극 된 도파민 반응을 모델링하는 소프트웨어 인 QNsim1.0의 구현을 설명합니다.

Abstract

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중추 도파민 (DAergic) 경로는 주의력, 동기 부여 및 운동과 같은 광범위한 기능에 중요한 역할을합니다. 도파민 (DA)은 주의력 결핍 과다 활동 장애, 파킨슨 병 및 외상성 뇌 손상을 포함하는 질병 및 장애에 연루되어있다. 따라서, DA 신경 전달 및 그것을 연구하는 방법은 강렬한 과학적 관심사이다. 생체 내 고속 스캔 순환 전압 법 (FSCV)은 미세한 시간 및 공간 해상도로 DA 농도 변화를 선택적으로 모니터링 할 수있는 방법입니다. 이 기술은 도파민 신경 전달의 임펄스 흐름을 제어하기 위해 상승 DAergic 경로의 전기 자극과 함께 일반적으로 사용됩니다. 자극 된 DA 신경 전달 패러다임은 명확한 형태로 견고한 DA 반응을 생성 할 수 있지만 운동 분석에 적합하도록 만들지 만, DA 방출 및 청색의 측면에서 반응을 해석하는 방법에 대한 많은 논쟁이 여전히 남아 있습니다ce 구성 요소. 이러한 우려를 해소하기 위해 자극 된 DA 신경 전달의 양적 신경 생물학적 (QN) 프레임 워크가 최근에 자극 된 DA 반응의 과정에서 DA 방출 및 재 흡수의 역 동성을 현실적으로 모델링하기 위해 개발되었습니다. 이 모델의 기초는 자극 된 DA 신경 전달에서 얻은 실험 데이터와 다양한 연구에서 채택 된 신경 전달 원리에 기반합니다. QN 모델은 DA 반응을 모델링하기 위해 자극 된 DA 방출 및 재 흡수 역학과 관련된 12 개의 매개 변수를 구현합니다. 이 작업은 QNsim1.0을 사용하여 DA 반응을 시뮬레이트하는 방법을 설명하고 자극 된 도파민 방출 및 재 흡수 역학의 변화를 체계적으로 식별하기 위해 구현 된 원리를 자세히 설명합니다.

Introduction

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도파민 (DA) 신경 전달은 다양한인지 기능 및 행동 기능에 필수적인 역할을하며, 그의 기능 장애는 몇 가지 일반적인 질병 및 장애에 연루되어있다. 따라서, DA 신경 전달이 질병 모델 및 약물 약리학의 맥락에서 어떻게 변화되는지를 평가하기 위해 생체 내 DA 신경 전달 물질을 정량적으로 연구하는 정확한 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 빠른 스캔 순환 전압 법 (FSCV)은 미세 공간 및 시간 해상도 로 생체 내 DA 신경 전달을 모니터링 할 수 있습니다. 깨어있는 동물에서 생리적 DA 신경 전달을 모니터링하는 것은 가능하지만, 마취 된 동물에서 상승하는 도파민 성 경로의 전기적 자극은 DA 신경 전달의 향상된 동역학 분석에 적합한 견고한 DA 반응을 생성 할 수 있습니다.

전기적으로 자극 된 DA 반응은 DA 방출과 재 흡수의 역동적 인 상호 작용과 해석을 반영합니다의 반응은 Michaelis-Menten (MM) 모델 12 라고 불리는 자극 된 DA 신경 전달의 단순한 모델을 주로 사용했습니다. MM 모델은 식 (1)에 의해 기술 된 바와 같이, 일정한 DA 방출 속도 및 일정한 재 흡수 효율성 ( 즉, DA 재 흡수 속도와 세포 외 DA 농도....

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Protocol

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1. 설치, 데이터 준비 및 시작 QNsim1.0

  1. "QNsim1.0.zip"(부록으로 제공)을 다운로드하여 원하는 디렉토리에 추출하십시오.
  2. 스프레드 시트를 조직하여 소프트웨어 프로그램으로 모델링 한 자극 된 DA 반응 데이터를 준비하십시오. 각 컬럼에는 μ DA 농도로 변환 된 일시적인 DA 반응이 포함되어 있습니다. 이 (.xlsx) 파일을 프로그램 파일과 동일한 디렉토리에 저장하십시오.
    참고 : 스프레드 시트는 개별 실험 또는 고정 된 수의 응답이 포함 된 여러 연구에 여러 응답을 포함 할 수 있습니다 (예제는 "Sample.xlsx"참조).
  3. 프로그래밍 환경 소프트웨어를 열고 "현재 폴더"창의 "QNSim1.0"디렉토리로 이동 한 다음 "Initialization.m"이라는 제목의 파일을 엽니 다. "실행"을 클릭하여 초기화 화면을 시작하십시오 ( 그림 1 ).


그림 1 : ....

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Results

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이 소프트웨어 프로그램에는 쥐의 등쪽 줄무늬 (연구 1)와 "Sample.xlsx"로 컴파일 된 중추 신경계 (연구 2)에서 얻은 샘플 DA 신경 전달 데이터가 포함되어 있습니다. 스프레드 시트에는 60 Hz, 10 s 및 5 s 자극에 대한 기본 반응의 DA 농도 데이터와 DA 전달 저해제 메틸 페니 데이트 (MPH) (10 mg / kg)의 투여 후 35 분 60 Hz, 5 s 자극에 대한 반응이 포함되어 있습니다. kg, ip). 자극 된 DA 반응 데이터는 소프트웨어 프로그램을 사용하여 모델링 할 데이터를 구성하기위한 템플릿으로 사용되는 그림 3 에 나와있는 것처럼 열로 구성됩니다.

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Discussion

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FSCV를 사용하여 생체 내에서 자극 된 DA 신경 전달은 1980 년대 30 에서 유래되었으며 지금까지도 비교할 수없는 공간적 및 시간적 해결책을 지닌 생체 내 신경 전달 데이터의 풍부한 원천이 되고 있습니다. 자극 된 DA 반응은 전기 자극 자체에 의해 조절되는 DA 방출 및 재 흡수의 복잡한 균형을 반영합니다. QN 모델은 현대 신경 전달 연구의 원리를 동적 인 방출 및 재 흡수 가정 측면 에서 생체 내 자극 DA 신경 전달 데이터 모델링 에 통합합니다 2 . 더욱이, QN 프레임 워크는 FSCV로 분석 가능한 영역을 등쪽의 선조와 같이 볼록한 응답을 생성하지 않는 사이트로 확장합니다. 이러한 진보는 CNS 질병 모델에서 생체 내 DAergic pharmacodynamics 6 및 DAergic 변경의 지역적 특성을.......

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Disclosures

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

저자는 공개 할 것이 없습니다.

Acknowledgements

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

우리는이 작업을 지원하는 UPMC 재활원을 인정합니다.

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Mac용 MATLAB R2016a Mathworks
QNsim1.0사내 소프트웨어 패키지QN 프레임워크를 사용하여 FSCV 데이터를 모델링하는 소프트웨어

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Taylor, I. M., et al. Kinetic diversity of dopamine transmission in the dorsal striatum. J Neurochem. 133 (4), 522-531 (2015).
  2. Harun, R., Grassi, C. M., Munoz, M. J., Torres, G. E., Wagner, A. K. Neurobiological model of stimulated dopami....

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Fast scan Cyclic VoltammetryDopamine NeurotransmissionQNsim1 0 SoftwareElectrical StimulationDopamine ReleaseDopamine ReuptakeStriatal DopamineNucleus AccumbensDorsal StriatumParameter Modeling

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