사용하는 로컬 네트워크 처리를 검토 멀티 연락처 판상 전극 기록

이 절차의 전반적인 목표는 1차 시각 피질의 서로 다른 피질층에 있는 개별 뉴런과 국소 필드 전위가 어떻게 작용하는지 조사할 수 있는 방법론을 설명하는 것입니다. 코드 감각 정보. 이 절차는 컴퓨터 제어 마이크로 드라이브 시스템의 구성과 1차 시각 피질의 기록을 위한 다중 접촉 층전극의 사용을 설명하는 것으로 시작됩니다.

다음 단계는 전극이 표적 뇌 영역으로 진행된 후 유발 반응 전위 패러다임을 수행하는 것입니다. 이에 따라 current source density analysis를 사용하여 sync source configuration과 함께 polarity inversion에 따라 피질층을 식별합니다. 절차의 마지막 단계는 수용장 매핑을 수행하고 시각적 자극에 대한 반응으로 신경 활동의 차이를 분석하는 것입니다.

궁극적으로, 감각 정보를 인코딩하는 데 있어 계층별 변화를 보여주는 결과를 얻을 수 있습니다. 안녕하세요, 제 이름은 사라 이글먼(Sarah Eagleman)이고 휴스턴에 있는 텍사스 대학교 의과대학의 대학원생입니다. 다중 전극 배열과 같은 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 U 프로브가 단일 침투에서 동시에 수 밀리미터의 피질을 가로질러 신경 활동을 기록할 수 있다는 것입니다.

안녕하세요, 제 이름은 브라이언 한센입니다. 저는 휴스턴에 있는 텍사스 대학교 의과대학에서 근무하는 대학원생입니다. 이 방법은 신경 과학 분야의 주요 질문에 답할 수 있으며, 정보가 층류 특정 방식으로 처리되는지 여부와 방법을 탐구할 수 있습니다.

이름 전극 구동 어셈블리를 먼저 구성하려면 가이드 튜브, 가이드 와이어, 완전한 Dremel, 세트 이름 도구 및 부품, U 프로브를 포함하여 필요한 도구와 부품을 조립합니다. 가이드 튜브를 측정 하여 녹음 장치에 부착했을 때 경막을 손상시키지 않고 경막 위에 놓일 수 있을 만큼 충분히 길어지도록 합니다. 다음으로, 기록 챔버의 깊이를 측정한 후, 가이드 튜브를 절단하면서 측정된 길이 약 5-7cm로 가이드 튜브를 절단합니다.

튜브 내부에 금속 파편이 들어가지 않도록 하십시오. 가이드 튜브의 내경보다 작은 뻣뻣한 와이어를 사용하여 튜브 내부의 금속 조각을 제거합니다. 그런 다음 이름 그리드를 이름 베이스에 배치합니다.

CL을 조입니다.amp 나사와 그리드 나사. 그런 다음 관심 있는 기록 영역을 식별하고 해당 영역 위에 마이크로 드라이브 타워를 배치합니다. 관심 영역이 식별된 후 이름 챔버 밖으로 약 1-2mm 바깥이 될 때까지 가이드 튜브를 그리드 바닥을 통해 전진시킵니다.

그런 다음 각 NA 마이크로 드라이브 타워에 두 개의 클램프를 조립합니다. 모터는 상단 클램프를 구동하는 반면 하단 클램프는 제자리에 고정되거나 느슨해질 수 있습니다. 상단 클램프는 U 프로브의 보강 튜브에 부착됩니다.

하단 cl을 부착합니다.amp 가이드 튜브에 연결하고 소량의 슈퍼 접착제를 바르면 가이드 튜브가 제자리에 고정됩니다. 두 개의 클램프는 시스템에 안정성과 정밀도를 제공합니다. U 프로브의 끝을 가이드 튜브 상단에 조심스럽게 정렬하고 타워를 메인 베이스에 고정할 수 있을 때까지 U 프로브를 가이드 튜브를 통해 통과시킵니다.

U 프로브 또는 가이드 튜브에 장력이 추가되지 않도록 나비 나사로 타워 위치를 조정합니다. 실린더 베이스에 이름 시스템을 배치하고 모터 케이블을 해당 타워에 연결합니다. 여러 타워를 사용하는 경우 모터 케이블과 타워를 구별하는 데 도움이 되도록 색상으로 구분된 지퍼 타이를 사용하고, U 프로브를 해당 위치로 자동으로 전진시키는 목표 위치를 설정하거나 이름 소프트웨어 인터페이스를 클릭하여 U 프로브를 전진시키기 시작하려면 이름 소프트웨어 인터페이스를 사용하여 팁의 최소 10mm가 가이드 튜브를 통과하도록 U 프로브를 전진시킵니다. 챔버라는 이름.

U 프로브를 메트로 측 활성 알데히드 용액에 20-30분 동안 넣은 후 이식된 기록 챔버에 이름 베이스를 부착하여 멸균합니다. 그런 다음 U 프로브를 헹구고 베이스 이름을 멸균수 0으로 만듭니다. 팁이 이름 소프트웨어의 가이드 튜브 바로 안쪽에 있도록 U 프로브를 집어넣음으로써 소프트웨어 위치를 지정합니다.

모든 위치를 0으로 클릭합니다. 이식된 녹음 챔버에 이름 베이스를 부착하고 4개의 나사를 모두 조입니다. 그런 다음 녹음실 측면에 있는 핀에 따라 베이스를 정렬합니다.

4개의 나사를 모두 다시 조이고 이름 베이스가 녹음 챔버에 단단히 부착되었는지 확인합니다. 녹음을 진행하기 위해 U 프로브는 접지되고 접지 및 참조 지침에 따라 떠 있는 것으로 간주됩니다. 이것은 와이어에 부착된 점퍼를 배치하여 수행됩니다.

하단 커넥터에서 헤드 스테이지는 U 프로브 커넥터에 고정된 다음 증폭기 케이블이 연결되고 접지됩니다. U 프로브는 초기에 빠르고 강력한 방식으로 약 1-2mm 전진합니다. 속도 매개변수를 초당 0.1에서 0.2밀리미터 범위로 설정하고 깊이 단계를 0.2에서 0.3밀리미터 범위로 설정합니다.

이 값은 U 프로브가 경막에 깔끔하게 구멍을 뚫을 수 있도록 하며 기록에서 중요한 첫 번째 단계입니다. 듀라를 통과하면 속도를 초당 0.50에서 0.1mm로 줄이고 깊이 단계를 0.5에서 0.1mm로 줄입니다. 목표는 조직이 손상되지 않도록 U 프로브를 가능한 한 부드럽고 천천히 전진시키는 것입니다.

프로브가 뇌에 들어갔다는 징후 중 하나는 전극이 모든 피질층에 걸쳐 있는지 확인하기 위해 노이즈 수준의 감소를 동반한 LFP의 진폭 변화이며, 전체 필드 백색 플래시 자극에 대한 반응으로 진폭의 변화를 측정합니다. 시간에 따른 LFP 진폭의 변화는 유발 반응 전위 분석의 기초가 됩니다. 이 분석은 피질층을 식별하기 위해 피질층을 식별하기 위한 기초를 제공합니다.

수동적 고정 작업 중에 유발된 반응 전위를 측정하면서 피험자를 100밀리초 동안 흰색으로 깜박인 다음 다시 검은색으로 돌아오는 전체 필드 블랙 스크린에 노출시킵니다. 이 순서는 200회 반복되는 하나의 시도를 구성합니다. 멀티채널 수집 프로세서의 plex는 모든 연속 데이터 신호를 National Instruments PCI 보드를 통해 기록 컴퓨터에 직접 저장합니다.

데이터가 저장된 후 전류 소스 밀도 분석을 위한 신호 처리를 시작합니다. Plex에서 제공하는 소프트웨어 보정 FP align을 사용하여 헤드 스테이지 및 사전 증폭 보드의 필터에 의해 유도된 LFP 신호의 시간 지연을 수정합니다. 이 시점에서 데이터는 neuro explorer를 사용하여 MATLAB으로 전송됩니다.

각 LFP 채널은 차단 주파수가 0.5Hz와 100Hz인 표준 고역 및 저역 통과 필터를 사용하여 필터링됩니다. 각 전극 접촉을 필터링한 후 각 시도를 식별하고 시도 전반의 평균을 구하여 각 전극 접촉에 대한 평균 LFP 시계열을 구한 다음, 각 접촉을 시간 함수로 LFP 진폭을 갖는 행렬로 구성하고, 작업 공간에 CSD plotter를 입력하여 MATLAB에서 ICSD 도구 상자를 실행합니다. 연속 데이터의 샘플링 주파수가 1kHz인 경우 DT 파라미터를 1밀리초로 설정합니다.

다음으로, 대뇌피질 전도도 값을 미터당 0.4 지멘스로 설정하고, 이는 전류 소스 밀도를 입방 밀리미터당 나노 피어 단위로 근사화하고, 전극 위치를 0.1에서 총 접점 수인 1.6의 단계로 0.1의 벡터로 변경합니다. 모든 매개변수가 삽입되었으면 이것을 실행하십시오. CSD 플로터 인터페이스에서 CSD 프로파일을 보고 새 그림에 붙여넣습니다.

image SC와 같은 MATLAB의 공통 함수를 사용하여 레이어 프로파일을 플롯할 수 있으며, 다양한 평활화 알고리즘 및 정규화 루틴을 적용하여 CSD 데이터를 표현하고 시간 및 세션에 걸쳐 레이어 식별을 비교할 수 있습니다. 먼저 레이어 4의 베이스에서 싱크 소스 구성과 함께 극성 반전을 식별하려면 세분화된 레이어에 기본 싱크가 있는지 확인합니다. 층류 CSD 프로파일을 사용하여 CSD 플롯에서 싱크 구동 음의 극성을 찾습니다.

그런 다음 입상 싱크의 질량 중심을 계산합니다. OID는 동기화가 가장 컸던 연락처 번호와 시간으로 구성된 분석에서 얻어집니다. syn Centro와의 접촉은 0 마이크로미터에서 입상 레이어 기준 역할을 합니다.

참조 위와 아래의 모든 접촉을 분석하고 세 가지 가능한 계층 중 하나로 그룹화합니다. Supra, granular, granular 및 infra granular는 전극 위치를 섞어 시간 도메인을 변경하지 않고 그대로 두어 granular sink를 검증합니다. 셔플링 후 CSD 매트릭스는 OID 분석을 계산합니다.

다시 말하지만, 피질 깊이의 함수로서 전극 접촉을 섞는 것은 모든 층류 특이성을 파괴해야 합니다. 수용 필드를 찾으려면 먼저 수용 필드가 잠재적으로 위치할 수 있는 모니터에 역 상관 자극을 제시합니다. 자극은 45도, 0도, 90도 및 135도의 4가지 방향 그레이딩으로 구성됩니다.

발사 속도 맵에 대한 클러스터 분석을 수행하여 수용 필드를 찾습니다. 먼저 각 시간 지연에 대한 최대 발사 속도 위치와 중심을 계산합니다. 그런 다음 Centro와 이러한 최대 발사 속도 위치 사이의 거리를 계산합니다.

각 뉴런에 대해 5밀리초 간격으로 40밀리초에서 120밀리초 사이의 전도 지연에 대한 각 공간 위치에서의 발사 속도 맵을 독립적으로 계산합니다. 모든 시간 지연에서 OID와 주변 최대 발사 속도 지점 사이의 총 거리를 찾습니다. 수용 필드는 해당 거리를 최소화하는 시간 지연에 있습니다.

수용 필드가 발견되면 각 세포에 대해 역 상관 자극이 나타납니다 : 모든 수용 필드 위치보다 크며 기록 된 모집단의 모든 수용 필드와 겹칩니다. 실시간 발사 속도 플롯을 사용하여 올바른 수용 필드 위치가 식별되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 마지막으로, 주요 구성 요소인 스파이크, 너비, 밸리 및 피크 속성과 같은 매개변수를 기반으로 파형 클러스터링을 구현하는 plex on의 오프라인 분류기 프로그램을 사용하여 스파이크 파형을 정렬합니다.

여기에 표시된 추가 분석을 위해 응답을 갑자기 변경하는 신호 장치를 제거하고 안정적인 발사 속도를 가진 장치만 유지하십시오. CSD 분석을 설명하기 위한 예로, 시간 함수로서 피질 깊이에 걸쳐 피질층을 국소화하는 경우, 초과립층, 과립층, 인프라 과립층의 위치는 기록 세션이 시작된 후 4시간 후에도 안정적으로 유지됩니다. CSD 트레이스는 지정된 레이어에 할당된 컨택의 평균을 나타냅니다.

이 예에서 입상층은 약 50밀리초에서 CSD 진폭이 명확하게 감소합니다. 층류 전극을 사용하는 동안 또 다른 중요한 분석은 뉴런 수용장을 정확하게 식별하고 위치를 파악하는 것입니다. 이 플롯의 기원은 검은색 컴퓨터 화면의 중앙에 표시되는 작은 흰색 원인 고정 점입니다.

이 플롯의 색은 동적 역상관 자극에 대한 반응으로 각 뉴런의 발화 속도를 나타냅니다. 이 그림은 동일한 채널에서 격리된 스파이크 파형의 두 가지 예를 나타냅니다. 클러스터 분석은 주성분 분석과 스파이크 파형 특성을 사용하여 수행되었습니다.

평균 스파이크 파형은 실선으로 표시됩니다. 표준 편차는 대시선으로 표시됩니다. 이러한 절차를 시도하는 동안 조심스럽게 진행하고 진행 후 뇌가 충분히 안정될 수 있도록 충분한 시간을 허용하는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

일반적으로 이 절차에 따라 마지막 전진 후 약 30-45분 후에 녹음을 시작합니다. LFP Power 및 Spike Field synchronization과 같은 다른 스펙트럼 기술을 사용하여 피질 층 내부 및 계층 간의 네트워크 구조를 연구할 수 있습니다.