August 1st, 2018
Parieto 정면 신경 visuomotor 변환에 관련 된의 개체 선택도 분석 하는 자세한 프로토콜 제공 됩니다.
이 방법은 시각 및 운동 시스템 신경 과학의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 뉴런은 물체와 물체 부분을 어떻게 인코딩합니까? 그리고 신경 표현은 시각에서 운동으로 어떻게 변화할까요?
이 방법의 주요 장점은 손을 뻗고 잡는 동안 실제 물체와 디스플레이에 표시되는 물체 및 물체 부분의 이미지를 사용하여 뉴런을 연구할 수 있다는 것입니다. 이 절차를 시연하는 사람은 박사후 연구원인 Maria Romero와 제 연구실의 박사 과정 학생인 Irene Caprara입니다. 물체를 잡는 장치 앞의 실험 의자에 있는 피험자부터 시작합니다.
동공과 각막 반사에 대한 적절한 이미지를 얻기 위해 피사체의 눈 앞에 있는 적외선 카메라를 조정합니다. 캐러셀 설정을 사용하여 시각적 유도 파악 작업을 실행하려면 먼저 원숭이가 기록된 반구의 반대쪽 손을 완전한 어둠 속에서 휴식 위치에 놓아 시퀀스를 시작하도록 합니다. 2, 000에서 3, 000 밀리 초의 가변 재판 간 간격 후에 적색 레이저를 물체 바닥에 고정 점으로 적용합니다.
동물이 전자적으로 정의된 고정 창 내부를 500밀리초 동안 응시하는 경우 광원으로 위에서 물체를 비춥니다. 그런 다음 300에서 1, 500 밀리 초의 가변 지연 후 시각적 신호로 레이저의 디밍을 프로그래밍합니다. 원숭이에게 쉬고 있는 위치에서 손을 들어 올리고 300에서 900밀리초의 무작위 가변 간격 동안 물체를 뻗어 잡고 잡도록 지시합니다.
원숭이가 전체 시퀀스를 올바르게 수행할 때마다 주스 한 방울로 보상하십시오. 캐러셀 설정에 관해서는, 원숭이가 기록된 반구의 반대쪽 손을 완전한 어둠 속에서 쉬는 위치에 놓아 시퀀스를 시작하도록 합니다. 2, 000에서 3, 000 밀리 초 후에 물체의 LED를 켭니다.
다시 말하지만, 동물이 전자적으로 정의된 고정 창 내부를 계속 응시하는 경우 백색 광원으로 물체를 비춥니다. 지연 후 시각적 이동 신호로 LED를 끕니다. 다시 원숭이는 쉬고 있는 자세에서 손을 들어 올려 물체를 뻗어 잡고 잡습니다.
올바른 순서가 있을 때마다 원숭이에게 주스 한 방울을 보상합니다. 추가 개체로 학습을 계속합니다. 작업 중에 소프트웨어는 이동 신호와 손 움직임이 시작되는 시점 사이의 반응 시간을 측정해야 합니다.
그리고 움직임의 시작과 물체의 들어 올리기 사이의 파지 시간. 2D 작업의 경우 표준 LCD 모니터를 사용합니다. 모든 시각적 자극을 검은색 배경에 투사합니다.
3D 테스트를 위해 원숭이의 눈 앞에 두 개의 강유전체 액정 셔터를 찾습니다. 3D 테스트를 위해 원숭이의 눈 앞에 두 개의 강유전체 액정 셔터를 찾습니다. 빠르게 감쇠하는 P46 형광체가 장착된 음극선관 모니터에서 왼쪽 및 오른쪽 눈 이미지를 번갈아 가며 자극을 입체적으로 표현하는 동시에 모니터의 수직 되돌림과 동기화하여 60Hz에서 셔터를 작동합니다.
화면 중앙에 있는 작은 사각형을 고정 지점으로 제시하여 시험을 시작합니다. 눈의 위치가 전자적으로 정의된 1도 정사각형 창 내에 최소 500밀리초 동안 유지되는 경우 총 500밀리초 동안 화면에 시각적 자극을 표시합니다. 원숭이가 자극이 상쇄될 때까지 안정적인 고정을 유지하면 주스 한 방울로 보상합니다.
형상 선택도를 연구하려면 검색 테스트로 시작하는 수동 고정 작업 중에 2D 이미지로 여러 테스트를 실행합니다. VGG에서 포착된 물체의 사진을 포함한 다양한 이미지 세트를 사용하여 세포의 시각적 선택성을 테스트합니다. 이 작업과 이후의 모든 시각적 작업에 대해 가장 강한 반응을 유발하는 이미지(선호 이미지라고 함)를 뉴런이 약하게 반응하는 두 번째 이미지(비선호 이미지라고 함)와 비교합니다.
그런 다음 윤곽 테스트를 실행합니다. 실제 물체의 원본 표면 이미지에서, 동일한 자극 형상의 점진적으로 단순화된 버전을 얻을 수 있습니다. 조건별로 최소 10개의 시도를 수집합니다.
뉴런이 원래 표면, 실루엣 또는 원래 모양의 윤곽을 선호하는지 여부를 확인합니다. 그런 다음 수용 필드 테스트를 실행합니다. 디스플레이의 서로 다른 위치에 있는 물체의 이미지를 표시하여 중앙 시야를 커버합니다.
여기에는 3도에서 총 35개의 위치가 사용됩니다. 마지막으로, 수용 필드의 중심에 표시된 윤곽 조각으로 축소 테스트를 실행하여 최소 유효 형상 특징을 식별합니다. 최소 유효 형상 특징을 온전한 윤곽선 반응의 70% 이상인 반응을 유발하는 가장 작은 형상 조각으로 결정합니다.
이 이미지는 F5p 영역에서 기록된 예시 뉴런의 반응을 보여주며, 두 가지 다른 크기로 표시된 구와 플레이트로 테스트했습니다. 이 특별한 뉴런은 큰 구체의 최적 자극뿐만 아니라 큰 판에도 반응했다. 이에 비해 더 작은 물체에 대한 반응은 더 약했습니다.
다음 이미지는 전두정내 영역에 기록된 예시 뉴런의 결과를 보여주며, 시각적 유도 파악 작업과 수동 고정 중에 테스트되었습니다. 이 뉴런은 잡는 동안 반응했습니다. 뉴런은 또한 잡기 작업에 사용된 물체의 사진을 포함하여 물체의 2D 이미지의 시각적 표현에 반응했습니다.
선호되는 것은 잡는 물체가 아니라 동물이 이전에 움켜쥔 경험이 없는 또 다른 2D 그림이었습니다. 감소 테스트에서 얻은 응답의 예가 여기에 나와 있습니다. 이 예시 뉴런은 테스트에서 가장 작은 조각에 반응했습니다.
이 기술을 마스터하면 올바르게 수행하면 90분 이내에 완료할 수 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 반응을 유도하는 중요한 특징을 결정하기 위해 물체 및 물체의 이미지로 등쪽 시각 흐름의 뉴런을 테스트하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
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이 기사는 시각운동 변환에 관여하는 후두엽-전두엽 뉴런의 물체 선택성을 분석하기 위한 상세한 프로토콜을 제시합니다. 이 연구는 실제 물체 및 이미지에 대한 도달 및 그래스핑 작업 중 뉴런 반응을 관찰할 수 있는 특수한 설정을 사용합니다. 주요 질문에는 뉴런이 물체를 어떻게 인코딩하는지 및 그들의 표현이 시각에서 운동 작업으로 어떻게 변화하는지 포함됩니다.
Understanding how neurons encode object features and transform visual input into motor output informs target validation in neurotherapeutic development. This method supports mechanistic de-risking by linking neural selectivity to visuomotor behavior, enhancing predictive confidence in target engagement. It provides a disease-relevant system for probing sensorimotor integration in preclinical models.
The method fits within early discovery workflows by providing neural selectivity data that informs target validation and lead identification in neuroscience drug discovery.