헤드 플레이트 및 단일 광자 및 이광자 현미경과 호환되는 광학 설계와 통합될 경우, 마이크로프리즘 렌즈는 머리가 고정된 상태에서의 잘 제어된 실험이나 자유롭게 움직이는 동물의 자연스러운 행동 작업을 포함하여 다양한 조건에서 수직 컬럼의 신경 반응을 측정하는 데 상당한 이점을 제공합니다.
방법 논문
헤드 플레이트 및 단일 광자 및 이광자 현미경과 호환되는 광학 설계와 통합될 경우, 마이크로프리즘 렌즈는 머리가 고정된 상태에서의 잘 제어된 실험이나 자유롭게 움직이는 동물의 자연스러운 행동 작업을 포함하여 다양한 조건에서 수직 컬럼의 신경 반응을 측정하는 데 상당한 이점을 제공합니다.
다광자 현미경 및 분자 기술의 발전으로 형광 이미징은 빠르게 성장하여 살아있는 뇌 조직의 구조, 기능 및 가소성을 연구하기 위한 강력한 접근 방식이 되고 있습니다. 기존의 전기생리학과 비교했을 때, 형광 현미경은 세포의 형태뿐만 아니라 신경 활동도 포착할 수 있어 단세포 또는 세포 내 분해능으로 식별된 뉴런 집단을 장기간 기록할 수 있습니다. 그러나 고해상도 이미징은 일반적으로 동물의 움직임을 제한하는 안정적인 머리 고정 설정이 필요하며, 투명 유리의 평평한 표면을 준비하면 하나 이상의 수평면에서 뉴런을 시각화할 수 있지만 다양한 깊이에서 실행되는 수직 프로세스를 연구하는 데는 제한적입니다. 여기에서는 헤드 플레이트 고정과 다층 및 다중 모드 이미징을 제공하는 마이크로 프리즘을 결합하는 절차를 설명합니다. 이 수술 준비는 생쥐 시각 피질의 전체 기둥에 접근할 수 있을 뿐만 아니라 머리 고정 위치에서 2광자 이미징과 자유롭게 움직이는 패러다임에서 1광자 이미징을 가능하게 합니다. 이 접근법을 사용하면 다양한 피질 층에서 식별된 세포 집단을 샘플링하고, 머리가 고정되고 자유롭게 움직이는 상태에서 반응을 등록하고, 수개월에 걸친 장기적인 변화를 추적할 수 있습니다. 따라서 이 방법은 미세 회로에 대한 포괄적인 분석을 제공하여 잘 제어된 자극과 자연스러운 행동 패러다임에 의해 유발되는 신경 활동을 직접 비교할 수 있습니다.
광학 시스템과 유전자 변형 형광 지표의 새로운 기술을 결합한 생체 내 이광자 형광 이미징(in vivo two-photon fluorescent imaging)1,2의 출현은 살아있는 뇌의 복잡한 구조, 기능 및 가소성을 조사하기 위한 신경 과학의 강력한 기술로 부상했습니다 3,4. 특히, 이 이미징 방식은 뉴런의 형태와 동적 활동을 모두 포착함으로써 기존 전기생리학에 비해 비교할 수 없는 이점을 제공하여 식별된 뉴런의 장기 추적을 용이하게 합니다 5,6,7,8.
주목할 만한 장점에도 불구하고, 고해상도 형광 이미징을 적용하려면 동물의 이동성을 제한하는 정적인 머리 고정 설정이 필요한 경우가 많습니다 9,10,11. 또한, 뉴런을 시각화하기 위해 투명한 유리 표면을 사용하면 관찰이 하나 이상의 수평면으로 제한되어, 상이한 피질 깊이(12)에 걸쳐 확장되는 수직 과정의 역학에 대한 탐색이 제한된다.
이러한 한계를 해결하기 위해 본 연구는 헤드 플레이트 고정, 마이크로 프리즘 및 미니스코프를 통합하여 다층 및 다중 모드 기능을 갖춘 이미징 양식을 만드는 혁신적인 수술 절차를 간략하게 설명합니다. 마이크로프리즘은 피질기둥(13,14,15,16)을 따라 수직처리를 관찰할 수 있게 해주는데, 이는 정보가 피질의 여러 층을 통과할 때 어떻게 처리되고 변형되는지, 그리고 소성 변화 동안 수직 처리가 어떻게 변경되는지를 이해하는 데 매우 중요하다. 더욱이, 다양한 실험 설정(17,18,19)을 포함하는 머리 고정 패러다임과 자유롭게 움직이는 환경에서 동일한 신경 집단의 이미징을 허용합니다: 예를 들어, 감각 지각 평가 및 2광자 패러다임 하에서 안정적인 기록과 같은 잘 제어된 패러다임에는 머리 고정이 종종 필요한 반면, 자유롭게 움직이는 것은 행동 연구를 위한 보다 자연스럽고 유연한 환경을 제공합니다. 따라서 두 모드에서 직접 비교를 수행할 수 있는 능력은 유연하고 기능적인 응답을 가능하게 하는 미세 회로에 대한 이해를 높이는 데 매우 중요합니다.
본질적으로, 형광 이미징에서 헤드 플레이트 고정, 마이크로 프리즘 및 미니스코프의 통합은 뇌 구조와 기능의 복잡성을 조사할 수 있는 유망한 플랫폼을 제공합니다. 연구원들은 모든 피질층에 걸쳐 다양한 깊이에서 식별된 세포 집단을 샘플링하고, 잘 통제된 패러다임과 자연 패러다임 모두에서 반응을 직접 비교하고,20개월 동안 장기적인 변화를 모니터링할 수 있습니다. 이 접근 방식은 이러한 신경 집단이 다양한 실험 조건에서 시간이 지남에 따라 어떻게 상호 작용하고 변화하는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 신경 회로의 동적 특성에 대한 창을 제공합니다.
모든 실험은 1986년 영국 동물(과학적 절차)법에 따라 영국 내무부에서 승인하고 발급한 개인 및 프로젝트 라이선스에 따라 적절한 윤리 검토를 거쳐 수행되었습니다. 성인 형질전환 라인 CaMKII-TTA; GCaMP6S-TRE21 을 사육하고 그 자손을 실험에 사용했습니다. 실험자의 안전과 멸균 조건의 유지를 위해 모든 절차는 무균 조건에서 완전한 개인 보호 장비로 수행되었습니다.
1. 수술 전 준비

그림 1: 수술 전 준비. 마우스는 노즈 피스와 이어 바에 의해 고정되는 입체 프레임 위에 놓입니다. 마우스는 온도 조절이 가능한 가열 패드에 놓입니다. 눈에는 안과 연고가 바르고 알루미늄 호일로 덮여 있습니다. 머리를 깎고 두개골을 드러냅니다. 동물 위에 멸균 덮개가 씌워집니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
2. 개두술

그림 2: 개두술. (A) 브레그마와 람다 사이의 피부 절개가 보입니다. 노출된 표면에서 결합 조직이 제거되었습니다. (B) 뼈 조각을 제거하기 전에 트레핀 드릴에 의한 개두술. (C) 온전한 경막과 피질을 보여주는 뼈 조각 제거 후 개두술(눈금 막대는 0.5mm를 나타냄). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
3. 프리컷 절개
참고: 사전 절개를 수행할 때 고려하려면 절개 및 마이크로 프리즘 이식이 관심 이미징 영역(ROI)의 앞쪽에 있어야 합니다. 이는 완전하고 정확한 시야를 허용하기 위한 것입니다. 이 프로토콜의 맥락에서 절개는 내측 축을 따라 수행되고 마이크로 프리즘은 후방을 향하도록 배향됩니다(그림 3B).

그림 3: 마이크로프리즘 주입. (A) 사전 절개. (B) 피질 내 위치를 보여주는 통합 마이크로프리즘 렌즈의 개략도 (C) 피질에 삽입하기 전에 미리 절단된 절개를 위해 올바른 방향의 통합 마이크로프리즘 렌즈(눈금 막대는 0.5mm를 나타냄). (D) 두개골에 부착을 고정하기 위해 통합 렌즈 주위에 시멘트가 축적된 예. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
4. 마이크로프리즘 삽입 및 헤드플레이트 이식
5. 자유롭게 움직이는 생쥐의 피질층의 단광자 칼슘 이미징
알림: 의도한 이미징 평면의 정확한 획득을 보장하기 위해 매번 원본 이미징 세션에서 캡처한 이미지를 활용하는 것이 중요합니다. 이렇게 식별된 랜드마크는 뉴런과 함께 프로토콜의 9단계에서 자세히 설명된 정렬 과정에서 중요한 역할을 합니다. 단광자 데이터를 수집할 때 미니스코프는 이미징 시스템이자 레이저 소스입니다. 여기(Excitation)는 대물렌즈 전면에 0-2 mW/mm2 의 출력 범위를 가진 LED를 사용합니다. 레이저는 GCaMP 신호 처리를 위해 455 ± 8nm(청색광)의 여기 파장을 사용합니다. 렌즈 초점 슬라이더를 사용하여 초점(Z축)을 조정할 수 있으며, 이는 인터페이스에서 0-1000으로 표시되며, 여기서 0은 0μm 작동 거리를 나타내고 1000은 최대 300μm 작동 거리를 나타냅니다.

그림 4: 소프트웨어를 사용한 데이터 수집 및 처리. (A) 미니스코프의 실시간 스트림을 보여주는 이미지. 렌즈 초점 값을 조정하여 스트리밍 창에서 선명한 뷰를 볼 수 있도록 하는 것이 좋습니다., 게인 및 이미징 레이저 출력(B) 서로 다른 시점에서 기록된 세션에 대한 권장 정렬 워크플로를 보여주는 회로도 그래프. 데이터 처리 소프트웨어의 지침에 따라 첫 번째 세션에서 평균 이미지를 생성하는 것이 좋습니다. 이 이미지는 다음 세션에서 모션 보정 중에 참조 이미지로 사용해야 합니다. (C) 동일한 최대 투영 ΔF/F 이미지에서 4개 셀의 예. 각 셀에 주황색 선이 그려져 셀 지름을 픽셀 단위로 측정하며, 그 평균은 셀 식별 알고리즘의 입력 인수로 사용됩니다(왼쪽 위: 13, 오른쪽 위: 11, 왼쪽 아래: 12, 오른쪽 아래: 13). (D) 수동 큐레이션 후 세포 식별 알고리즘의 출력(이미지 잘림). 흰색 윤곽선은 식별된 세포를 나타냅니다(축척 막대는 100μm를 나타냄). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
6. 머리 고정 마우스의 피질 층의 2광자 칼슘 이미징
참고: 이광자 레이저 스캐닝 현미경의 경우 광원은 여기 파장이 920nm인 조정 가능한 극초단 레이저입니다. 대물렌즈에서 측정된 여기 전력은 일반적으로 100-150mW 사이였으며 유사한 수준의 형광을 달성하기 위해 각 세션에서 조정되었습니다. 방출광은 방출 필터(525/70nm)로 필터링되고 녹색 채널이라고 하는 독립 광전자 증배관(PMT)으로 측정되었습니다. 이미지는 20x 공기 침지 대물렌즈(NA = 0.45, 6.9-8.2mm 작동 거리)로 획득했습니다.
7. 단광자 칼슘 이미징 데이터 처리
8. 이광자 칼슘 이미징 데이터 처리

그림 5: 이광자 처리 소프트웨어를 사용한 세포 식별. (A) 이광자 처리 소프트웨어에서 가져온 세포 식별의 대표 이미지. Anatomical_only 매개 변수를 0으로 설정하지만 다른 모든 매개 변수를 동일하게 유지하면 실제 셀의 수동 큐레이션을 방해하는 점선 사이의 영역에 셀이 아닌 여러 개가 있습니다. (B) 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 (A)에서 가져온 셀 직경 측정의 예(왼쪽 상단, 7.5픽셀, 오른쪽 상단, 9, 왼쪽 하단, 6.5, 오른쪽 하단, 7.5). (C) 세포 식별의 대표 이미지. Anatomical_only 파라미터를 1로 설정하고 (B)에서 가져온 평균 셀 직경을 셀 직경 알고리즘에 입력하면 점선 사이의 영역에 셀이 없습니다(눈금 막대는 200μm를 나타냄). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
9. 이미징 양식에 걸쳐 식별된 세포 세트 등록

그림 6: MIRA 워크플로우를 사용한 교차 양식 세포 정합. (A) 셀 정렬 워크플로의 대표 이미지. 1광자 데이터의 평균 영상은 왼쪽에 표시되고, 2광자 데이터의 평균 영상은 오른쪽에 표시됩니다. 두 이미지에서 일치하는 랜드마크가 선택되고 소프트웨어에서 무작위 색 구성표(빨간색 원)로 레이블이 지정됩니다. (B) 식별된 두 개의 셀 세트인 1광자(보라색) 및 2광자(녹색)를 보여주는 예시 정렬 이미지는 2광자 데이터의 평균 이미지 위에 오버레이됩니다. (C) (B)에서 흰색 상자로 표시된 영역의 이미지, 정렬된 셀은 여기에서 겹쳐진 녹색과 보라색 윤곽선으로 표시됩니다. 모든 패널에서 축척 막대는 200μm를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
자유롭게 움직이고 머리가 고정된 조건에서 1광자 및 2광자 이미징 방식을 모두 사용하여 몇 주 동안 동일한 뉴런 집단의 만성 다층 생체 내 칼슘 이미징을 수행하는 방법이 나타났습니다. 여기에서 동물이 어둠 속에서 열린 경기장을 탐험하는 동안 단광자 이미징에서 일치하는 뉴런 집단을 식별하는 능력이 입증되었습니다(그림 7A). 식별된 뉴런에서 칼슘 흔적을 추출하고 비교를 위해 z-점수를 매겼습니다(그림 7B). 뉴런은 3주 간격으로 진행된 세션에서 비슷한 수준의 형광 및 발화율을 보였습니다.

그림 7: 일차 시각 피질의 칼슘 역학은 3주에 걸친 세션에 걸쳐 안정적으로 등록될 수 있습니다. (A) 3주에 걸쳐 자유롭게 움직이는 단광자 칼슘 이미징 하에서 동일한 시야의 3개의 개별 기록에서 최대 투영 이미지 위에 겹쳐진 식별된 뉴런의 공간 필터. ROI는 (B)에 표시된 순서대로 레이블이 지정됩니다. 두 번째(가운데) 및 세 번째(오른쪽) 세션의 어두운 영역은 첫 번째(왼쪽) 세션을 참조로 사용하여 이미지 정합을 수행한 결과입니다(스케일 막대는 0.5mm를 나타냄). (B) (A)에 표시된 첫 번째(왼쪽), 두 번째(중간) 및 세 번째(오른쪽) 세션에서 등록된 ROI의 Z-점수 칼슘 활성. 수평 눈금 막대는 10초이고 수직 눈금 막대는 10sd입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
다음으로, 다양한 이미징 양식에 걸친 신경 세포 집단의 등록이 입증되었습니다. 단광자 및 이광자 이미징 세션은 같은 날 수행되었습니다. ROI는 단광자 데이터에서 식별되고 셀 맵을 생성하기 위해 수동으로 큐레이팅되었습니다(그림 8A). 마찬가지로, 이광자 데이터를 처리하여 셀 맵을 생성했으며, 이를 통해 셀이 자동으로 식별되고 데모를 위해 수동으로 선택되었습니다. 그런 다음 1광자 세션의 평균 투영 이미지를 MIRA 플랫폼을 사용하여 2광자 z-스택의 최대 투영 이미지에 정렬했습니다(그림 8B). 그런 다음 이 뒤틀린 셀 맵을 내보내고, 2광자 최대 투영 이미지에 겹쳐서 2광자 셀 맵과 정렬했습니다(그림 8C). 이를 통해 두 이미징 방식(그림 8D)에서 동일한 세포의 활성을 보여주는 세포 식별이 가능했으며, 이는 신경 반응의 정량적 분석에 사용할 수 있습니다.

그림 8: 서로 다른 이미징 양식 사이에 등록된 1차 시각 피질의 칼슘 역학. (A) 자유롭게 움직이는 단일 광자 세션의 최대 투영 이미지에 오버레이된 식별된 뉴런의 공간 필터. 표지된 뉴런은 (C)에 제시된 이광자 기록 데이터에 성공적으로 등록된 뉴런입니다. (B) (A)에 표시된 것과 동일한 윤곽이 (C)에 표시된 2광자 세션 데이터와 일치하도록 뒤틀렸습니다. (C) 정렬 후 (A)에 표시된 ROI의 공간 필터(흰색) 및 같은 날 2광자 헤드 고정 기록 세션(녹색)에서 2P 처리 소프트웨어를 사용하여 식별된 ROI는 2광자 세션의 최대 투영 이미지 위에 오버레이됩니다. 겹치는 ROI는 등록된 것으로 간주되며 추가 분석을 위해 선택됩니다(축척 막대는 0.5mm를 나타냄). (D) 1광자(왼쪽) 및 2광자(오른쪽) 기록 세션에서 등록된 ROI의 Z-점수 칼슘 활성(수평 눈금 막대는 10초, 수직 눈금 막대는 10sd). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
여기에서 우리는 동일한 신경 집단에서 머리가 고정되고 자유롭게 움직이는 조건에서 뉴런을 관찰하고 직접 비교할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 우리가 시각 피질에서 응용을 시연하는 동안, 이 프로토콜은 피질 영역과 심부 핵 24,25,26,27,28 뿐만 아니라 다른 데이터 수집 및 행동 설정(29,30)과 같은 다수의 다른 뇌 영역에 적용될 수 있다.
최적의 데이터 수집을 가능하게 하는 이 프로토콜 내의 중요한 단계를 기록해 두는 것이 중요합니다. 첫째, z-stack을 수행할 때 전체적으로 일관된 휘도를 유지하는 것이 중요합니다. 앞서 설명했듯이 빛은 더 많은 조직을 통과할수록 산란됩니다. 따라서 이득을 증가시킴으로써 레이저는 조직을 더 관통하고 ROI를 자극할 수 있는 더 많은 힘을 가지고 있습니다. 그러나, 이것은 형광성 구조 및 광독성의 과다 노출을 일으키는 원인이 되고 피질의 표면에 조직을 표백할지도 모르기 때문에, 깊은 조직에 있는 ROI를 흥분하기 위하여 요구된 이득에 z 더미를 시작하는 것은 조언되지 않습니다. 따라서 상대 지수 기울기 옵션을 선택하면 소프트웨어가 z-스택의 모든 단계에서 최적이 될 수 있도록 필요한 전력의 일정한 기울기를 계산할 수 있습니다. 둘째, 시간이 지남에 따라 세포 세트를 일관되게 정합하는 데 도움이 되는 다음 중요한 단계는 첫 번째 단광자 이미징 세션에서 촬영한 동영상의 평균 이미지를 저장하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 후속 이미징 세션을 원본 이미지와 비교하여 세포 세트 및 데이터 수집의 연속성을 보장할 수 있습니다.
경량의 소형 이광자 현미경이 독립적으로 설계되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다.31,32 자유롭게 행동하는 동물의 고해상도 이미징이 가능합니다. 고해상도 생체 내 이미징의 흥미로운 발전을 강조하지만 제한된 시야(FOV)와 고도로 전문화된 설계로 인해 일반 최종 사용자에게는 어려움이 있습니다. 우리가 설명한 방법은 상용 공급업체에서 쉽게 구할 수 있는 잘 정립된 여러 플랫폼을 통합하여 접근 가능한 선택이 되도록 합니다. 이론적으로, 이것은 또한 오픈 소스 미니스코프 및 일반적인 이광자 현미경(33,34)과 호환되는 맞춤형, 자체 조립된 마이크로프리즘으로 대체될 수 있다.
그럼에도 불구하고 이 프로토콜은 오류가 실행 불가능한 FOV로 이어질 수 있고 결과적으로 데이터가 손상될 수 있기 때문에 정확한 마이크로프리즘 이식과 같은 문제에 직면해 있습니다. 다양한 양식에서 일관된 FOV를 유지하는 것은 이미징 획득에 사용되는 다양한 대물렌즈로 인해 어려운 일입니다. 그러나 마이크로 프리즘의 XY 축이 고정되어 있기 때문에 FOV의 변화는 Z 축을 따릅니다. 따라서 두 이미징 모드(예: 혈관, 피질 조직의 인공물 및 동일한 뉴런)에 존재하는 특정 랜드마크가 FOV를 동기화하는 데 사용됩니다. 또한 서로 다른 양식에서 동일한 뉴런을 정렬하고 식별하기 위해 등록을 적용하는 것이 중요합니다. 알아야 할 또 다른 과제는 두 가지 방식 모두에서 획득하는 동안 GCaMP 조직의 광표백을 최소화하는 것입니다. 따라서 레코딩에 소요되는 시간을 줄이고, 신호 대 노이즈 비율을 최적화하고(LED/레이저 출력이 아닌 게인을 증가시킴으로써), 이미징 세션 사이에 24-48시간을 기다리는 것이 중요합니다.
이러한 내재된 복잡성에도 불구하고, 당사의 프로토콜은 외과적 정밀도와 적절한 이미지 처리 기술로 실행될 때 신경 활동을 비교하기 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 엄격하게 통제된 작업에서 머리가 고정된 상태와 보다 자연스러운 행동을 모방하는 자유롭게 움직이는 상태를 비교할 수 있으므로 신경 과학 분야의 잠재적 응용 분야가 확장됩니다.
저자는 경쟁하는 재정적 이익이나 이해 상충이 없음을 선언합니다.
수술 프로토콜과 형질전환 마우스 균주 공유에 대한 조언을 해주신 Ms. Charu Reddy와 Matteo Carandini 교수(Cortex Lab)에게 감사드립니다. 수술 개발 전반에 걸친 지도와 도움을 주신 Norbert Hogrefe 박사(Inscopix)에게 감사드립니다. 수술 설정 및 데이터 처리에 도움을 주신 Ms Andreea Aldea (Sun Lab)에게 감사드립니다. 이 작업은 Moorfields Eye Charity의 지원을 받았습니다.
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