Name: 신경 과학에서 가장 섹션 샘플링의 공평한 접근 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-04-13T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 56 s
Description: 배우세요 뇌 조직의 공정한 전자현미경 분석 방법을 통한 신경과학 연구. 이 기술은 자동화된 샘플링으로 시냅스 밀도 측정의 정확성을 높여 신경망 구조 분석에 활용됩니다.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

오스트리아 과학 기금, FWF, 프로젝트 번호 P 29370 B27에 의해 자금

<ol><li>Howard, V., Reed, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHoward%2C+V+%22Unbiased+Stereology%3A+Three-Dimensional+Measurement+in+Microscopy%22">Unbiased Stereology: Three-Dimensional Measurement in Microscopy</a>. , BIOS Scientific Publishers. Oxford. (1998).</li>
<li>Nakamura, H., Kobayashi, S., Ohashi, Y., Ando, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-changes+of+brain+synapses+and+synaptic+plasticity+in+response+to+an+enriched+environment%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Research%22%5BJournal%5D)">Age-changes of brain synapses and synaptic plasticity in response to an enriched environment.</a> Journal of Neuroscience Research. 56 (3), 307-315 (1999).</li>
<li>Landers, M. S., Knott, G. W., Lipp, H. P., Poletaeva, I., Welker, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synapse+formation+in+adult+barrel+cortex+following+naturalistic+environmental+enrichment%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Synapse formation in adult barrel cortex following naturalistic environmental enrichment.</a> Neuroscience. 199, 143-152 (2011).</li>
<li>Reichmann, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+unbiased+counting+method+for+the+quantification+of+synapses+in+the+mouse+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">A novel unbiased counting method for the quantification of synapses in the mouse brain.</a> Journal of Neuroscience Methods. 240, 13-21 (2015).</li>
<li>Reichmann, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Environmental+enrichment+induces+behavioural+disturbances+in+neuropeptide+Y+knockout+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Report%22%5BJournal%5D)">Environmental enrichment induces behavioural disturbances in neuropeptide Y knockout mice.</a> Scientific Report. 6, 28182(2016).</li>
<li>Mayhew, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Taking+Tissue+Samples+from+the+Placenta%3A+An+Illustration+of+Principles+and+Strategies%5BTitle%5D)+AND+%22Placenta%22%5BJournal%5D)">Taking Tissue Samples from the Placenta: An Illustration of Principles and Strategies.</a> Placenta. 29, 1-14 (2008).</li>
<li>Ferguson, S., Steyer, A. M., Mayhew, T. M., Schwab, Y., Lucocq, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+Golgi+structure+using+EM%3A+combing+volume-SEM+and+stereology+for+higher+throughput%5BTitle%5D)+AND+%22Histochemistry+and+Cell+Biology%22%5BJournal%5D)">Quantifying Golgi structure using EM: combing volume-SEM and stereology for higher throughput.</a> Histochemistry and Cell Biology. 147, 653-669 (2017).</li>
<li>Sterio, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+unbiased+estimation+of+number+and+sizes+of+arbitrary+particles+using+the+disector%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Microscopy%22%5BJournal%5D)">The unbiased estimation of number and sizes of arbitrary particles using the disector.</a> Journal of Microscopy. 134 (2), 127-136 (1984).</li>
<li>Gundersen, H. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+new+stereological+tools%3A+disector%2C+fractionator%2C+nucleator+and+point+sampled+intercepts+and+their+use+in+pathological+research+and+diagnosis%5BTitle%5D)+AND+%22APMIS%22%5BJournal%5D)">The new stereological tools: disector, fractionator, nucleator and point sampled intercepts and their use in pathological research and diagnosis.</a> APMIS. 96 (10), 857-881 (1988).</li>
<li>Franklin, K. B. J., Paxinos, G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aFranklin%2C+KBJ+%22The+Mouse+Brain+in+Stereotaxic+Coordinates%22">The Mouse Brain in Stereotaxic Coordinates</a>. , Elsevier/Academic Press. (2008).</li>
<li>Lewis, P. R., Knight, D. P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLewis%2C+PR+%22Staining+Methods+for+Sectioned+Material%22">Staining Methods for Sectioned Material</a>. , Elsevier/North-Holland Biomedical Press. (1988).</li>
<li>Mastronarde, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+electron+microscope+tomography+using+robust+prediction+of+specimen+movements%5BTitle%5D)+AND+%22J+Struct+Biol%22%5BJournal%5D)">Automated electron microscope tomography using robust prediction of specimen movements.</a> J Struct Biol. 152 (1), can be downloaded from http://bio3d.colorado.edu/SerialEM 36-51 (2005).</li>
<li>Rampon, C., Tang, Y. P., Goodhouse, J., Shimizu, E., Kyin, M., Tsien, J. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enrichment+induces+structural+changes+and+recovery+from+nonspatial+memory+deficits+in+CA1+NMDAR1-knockout+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Enrichment induces structural changes and recovery from nonspatial memory deficits in CA1 NMDAR1-knockout mice.</a> Nature Neuroscience. 3 (3), 238-244 (2000).</li>
<li>Xu, X., Ye, L., Ruan, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Environmental+enrichment+induces+synaptic+structural+modification+after+transient+focal+cerebral+ischemia+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Biology+and+Medicine%22%5BJournal%5D)">Environmental enrichment induces synaptic structural modification after transient focal cerebral ischemia in rats.</a> Experimental Biology and Medicine. 234 (3), 296-305 (2009).</li>
<li>Lonetti, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+environmental+enrichment+moderates+the+behavioral+and+synaptic+phenotype+of+MeCP2+null+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Biological+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Early environmental enrichment moderates the behavioral and synaptic phenotype of MeCP2 null mice.</a> Biological Psychiatry. 67 (7), 657-665 (2010).</li>
</ol>

저자는 공개 없다.

여기에 제시 된 워크플로 연구원을 ultrastructural 기능 편견된 패션에 데이터를 얻을 수 있습니다. 이것은 직렬 섹션에서 볼륨 조사 보다 훨씬 적은 시간이 소요입니다. 여러 다른 응용 프로그램은이 목표를 달성 하는 데 사용 됩니다. 처음에, 우리의 주문 품 RPS 소프트웨어 (가용성에 대 한 내용은 해당 저자를 문의 하시기 바랍니다)에 대 한 사용 됩니다 샘플링 영역 좌표를 선택 하 임의 단계 변화를 소개 하. 투자 수익의 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링 수 있습니다. 다음, 특정 구조 계산, 우리가 적응, 우리 이전 연구13,,1415 에 비해 소설 방식에서, 알려진 거리 2 연속 섹션 비교는 disector 메서드를 우리의 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링에 대 한 주문 품 RPS 소프트웨어입니다. 이 직렬 섹션에서 전체 볼륨 3 차원 재구성에 비교 하 여 시간이 절약 됩니다. 맞춤 RPS 소프트웨어는 한 가지 유형의 워크플로 재현에 대 한 제한 요소는 현미경에 대 한 구체적으로 개발 된다. 이 특정 소프트웨어에서 대안 스크립팅 허용 하 고 다른 현미경 모델에 호환 되는 응용 프로그램 것입니다.
우리는 성공적으로 우리의 비교 연구4,5에 대 한이 접근을 사용합니다. 울트라 얇은 부분의 신경 조직, 관심 영역 설명 했다 고 사진이이 지역 내의 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링에 의해 촬영 되었다. 그것은 관심가 이랑의 변이 레이어 영역 오히려 작은 지역 조사는 우리의 접근 방법에 대 한 도움이 될 수 있다 있다. 무작위로 배치 disector 내에서 우리 DCV의 수를 평가 하 고 성인 쥐의 DGpl에서 시 냅 스의 여러 가지 ultrastructural 기능 성인 NPY 녹아웃 마우스 대 마우스 SE와 EE 뿐만 아니라 성인 WT에 보관 합니다. 우리의 접근 방식을 사용 하 여, 수집 된 데이터 조사 매개 변수 중 일부에 변화를 보여주었다. 이러한 연구 결과 청소년 동물2다른 유사한 연구에서 사람을 확인 했다.
이 워크플로의 실험 사용의 단점은이 다중 응용 프로그램 응용 프로그램 접근 하지 이상적입니다, 사용자 편의성 측면에서 사용자 (우리의 경우, 사용자 인터페이스, 가장 직렬 섹션에서에서 다른 사용자 인터페이스와 함께 편안 하 게 필요가 있을 RPS 소프트웨어 및 SerialEM 소프트웨어). 효율적인 방법으로 모든 응용 프로그램을 처리 하기 위해 학습 시간이 소요 하 고 고려 되어야 한다. 그러나,이 워크플로 사용 하 여 학습에 시간을 투자는 여전히 명확 하 게 유리한 직렬 섹션 가장 전체 볼륨을 분석 하는 데 필요한 시간 동안. 관심 분야에서 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링에 의해 배치 하는 disector를 사용 하 여의 방법은 섹션/볼륨의 높은 금액을 조사 하는 필요 없이 신뢰할 수 있는 데이터1 을 제시 하는 충분 한 이다.
우리의 연구 결과 최대화 하기 위해 그것은 샘플 준비 하는 동안 잘 돌 중요 한 조직과 구조 보존만 관심의 영역을 명확 하 게 식별 하는 데 뿐만 아니라 구조 기능을 평가 하기 위한 중요 하지 않습니다. 중추적인 요소, 그리고 아마도 또 다른 단점은이 방법의 초박형 섹션 쌍의 고품질 필요 하다는 것 이다: 아무 구멍 또는 주름을 조사 섹션 중 하나에서 영역을 커버 해야 하며 섹션 두께 이어야 균질 유지. 연구원은 ultramicrotomy에서 숙련 되어야 합니다. 케어 섹션 전자 빔 손상에 민감한 고 쉽게 떨어져 찢을 수 있다, 가장에 섹션을 이미징 하는 경우에 또한 있다. 또한, 그것은 투자 수익에 샘플링 영역의 오른쪽 숫자를 선택 하는 것이 중요입니다. 실험 목적에 따라 전자 현미경의 확대는 신중 하 게 설정할 수 있다. 우리의 실험에 대 한 특히, 중앙 신경에 시 냅 스를 계산 20 한 구역에 대 한 관심의 30.25 µ m2 의 영역으로는 최적의. 신뢰할 수 있는 결과 얻기 위해 문제의 (우리의 경우 시 냅 스, 시 냅 스 기능 및 DCV) 기능을 인식에서 직원을 훈련 하는 것이 좋습니다. 시 냅 스를 식별, 시 냅 스 소포 식별 해야 하며이 적어도 10의 해상도 nm. 이 위해, 5000 X의 확대 최적의 했지만 배율을 하드웨어 매개 종류와 카메라의 위치에 따라 달라 집니다 그리고 다른 현미경 및 카메라 유형에 대 한 적응 시킬 필요가 있을 것입니다 지적 하는. 그것은 또한 지적 한 가장에 대 한 응용 프로그램 특정 프로토콜에 사용 하는 다른 모델 사용자 설정에서 차이 고려해 야 하는 있다.
우리는 우리의 워크플로 적응 시킬 수 있다 신경 과학 뿐만 아니라 생물 과학 및 재료 과학의 넓은 분야에 많은 다른 응용을 위해 (해당 되는 경우에 가장 높은 해상도 필요) 체계적인 제복을 요구 하는 연구 질문 때마다 믿습니다. 무작위 샘플링 및 검사 샘플의 분석의 시간 효율적인 방법으로 요구 한다. 예를 들어 우리는 현재 인간 두뇌에 철 매장 지역화 관심이 있습니다. 이 위해, 우리 최근 우리의 워크플로, 임의로 선택 된 영역에 울트라 얇은 섹션에 원소 분석를 적응 시켰다. 워크플로에 필요한 응용 프로그램의 수를 최소화 하기 위해 우리가 있기 때문에 미리 포인트를 설정 임의의 방식으로 선택할 수 있는 무대를 이동 하도록 프로그래밍할 수 있습니다만, SerialEM 소프트웨어를 사용 하 여 적용 목적입니다. 사용자 지정된 스크립트 워크플로 전적으로 자동화의 목표와 더불어 가장 제어를 만들었습니다. 이 만족 스러운 결과 얻을 하지 않았다 필터링 된 이미징 모드에서는 autofocusing 제외 가능한 입증 했다. 우리는 따라서 초점을 위한 고 에너지 필터링 된 이미지를 얻기 위해 DM 소프트웨어 사용.
요약 하자면, 우리는 편견 방식에서 전자 현미경을 얻는 데 도움이 소프트웨어 솔루션 제시.

전자 현미경에서 그것은 종종 샘플 섹션에서 대표적인 지역 도전입니다. 우리는, 관찰자로 종종 편견 샘플의 눈에 띄는 기능에 의해 우리의 주의에 그려진 특정 지역에서 보고 잘 분산, 편견 샘플링을 방지. 샘플링 바이어스만 피할 수 있습니다 관심 영역의 전자 현미경 사진1에 결말의 동일한 기회가 되 면. 그것은 무대 중지 어디 샘플링 영역 선택 되므로 이미지를 보고 하지 않고 수동으로 현미경의 트랙볼을 누르면 예를 들어 소프트웨어 솔루션 없이 샘플링 바이어스를 피하기 위해 수 있습니다. 그러나 엄밀히 말하면, 이건 임의의 절차 때문에, 의식적으로 또는 무의식적으로, 사용자는 무대의 움직임에 영향을 가질 수 있습니다, 또한,이 샘플링 영역을 선택 하는 정교한 방법이 아니다. 무작위 샘플링 섹션의 쌍 stereology1, 섹션, 알려진된 거리 떨어져의 쌍을 필요로 하는 특정 볼륨에서 예를 들어 구조 수를 평가 하기 위해 사용 하는 경우에 특히 중요 해 집니다. 그것은 또한 수만 단일 섹션을 특정 구조2의 수를 예상 하지만이 방법을 조사 하는 경향이 더 큰 구조의 수 밀도과 대 평가 구조는 매우 작은 하지 않는 한 섹션 두께 비교입니다. 대체 방법을 직렬 섹션에서 조직의 볼륨을 재구성 하 고 따라서3원하는 데이터 얻을 수 있습니다. 그러나 이것은 매우 시간이 소모 하 고 (더 큰) 비교 연구에 대 한 실현 가능한 접근 하지.
이러한 문제를 해결 하려면 워크플로를 자동으로 울트라 얇은 섹션에서 정기적인 간격에 전자 현미경을 얻기 위해 샘플 선택 연구원 수를 개발 했습니다. 전자 현미경의 위치는 임의 편견된 샘플링을 허용. 방식은 적당 한 구조 (예를 들어 시 냅 스는 특정 neuropil 볼륨4,5에서)의 수 밀도 구조 기능 (예를 들어 폭 시 냅 스 갈라진 틈의 크기를 결정 하기 위한 두 또는 postsynaptic 밀도4,5의 직경).
워크플로 샘플링 (RPS) 소프트웨어 (우리의 현미경와 함께 제공 되는 스크립팅 소프트웨어를 사용 하 여 자바 스크립트에서 작성 된) 울트라 얇은 섹션의 미리 정의 된 영역 내에서 격자 위치를 자동으로 계산 하는 주문 품 임의의 포인트를 사용 합니다. RPS 소프트웨어 전자 현미경 사진 각 지점에서 만들 수 있도록 이러한 미리 정의 된 포인트, 전자 현미경의 스테이지를 이동 합니다. 먼저, 사용자는 얇은 섹션 내에서 관심 영역을 정의합니다. 다음, RPS 소프트웨어는이 지역 내의 격자 위치를 계산합니다. X / y 좌표는 첫 번째 위치 무작위로, 생성 되 고 나머지 위치 일반 그리드 간격 첫 번째 위치에 배치 됩니다. 관심 영역의 모든 부분 검사를 받고 동일한 기회를가지고, 때문에 최소한의 데이터 수집을 수 있습니다. 샘플링의이 이렇게 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링 라고도 (참조 대 한 자세한 내용은6,7 참조).
구조의 숫자 밀도 결정, 우리는 알려진된 거리 떨어져의 쌍 작동 합니다. 미리 결정 된 위치 중 하나에서 첫 번째 섹션에서 전자 현미경 사진 후, 가장 직렬 섹션 소프트웨어 (우리의 전자 현미경과 함께 제공 된 소프트웨어 패키지의 일부)에 두 번째 섹션의 해당 위치로 이동 전자 현미경 사진의 해당 위치를 가져옵니다. 이것은 미리 결정 된 격자에 모든 위치에 대해 반복 됩니다. 우리의 접근 방법에는 disector는 전자 현미경8,9의 각 쌍에 있는 입자의 수를 계산 하는 데 사용 됩니다. 각 섹션8,9한 계산 프레임의 쌍을 disector에 의하여 이루어져 있다. 개체의 숫자 밀도 표시 개체를 계산 하 여 결정 되는 첫 번째 섹션 (또는 참조 섹션)에 두 번째 섹션 (또는 조회 섹션). 이 신속 하 고 효율적인 방법으로8,9에 있는 개체의 숫자 밀도 추정 수 있습니다. 또한 단일 섹션에 2 차원 구조 기능 측정 될 수 있다.
우리는이 워크플로 조건 표준 환경 (SE) 조건4,5, 주택에 비해 주택 농축된 환경 (EE)에 노출 된 쥐의 해 마에서 시 냅 스 숫자에서 차이 평가를 성공적으로 적용 그리고 또한 야생 타입 (WT) 마우스와 neuropeptide Y (NPY) 코 쥐 ultrastructural 차이 평가 하기 위해 SE 및 EE5에서 보관. 우리의 목표 보고 했다 특히 숫자 시 냅 스 밀도 같은 뉴런의 구조 기능 활성 영역 횡단면에서의 postsynaptic 밀도, 시 냅 스 갈라진 틈, 그리고 시 냅 스 소포 수의 폭의 길이 위해 신경 연결 및 활성화 다른 실험 조건 사이 변화를 평가 합니다. 또한, 우리는 특정 뇌 영역에 저장 된 neuropeptides의 양을 결정 하는 뉴런에 조밀한 코어 소포 (DCV)의 숫자 밀도에 관심이 있었다.
우리의 다음 단계에서 설명한 연구에 대 한 우리의 접근 방법의 성공에 따라 우리 인간의 두뇌 샘플 내 편견된 원소 분석에 대 한 영역을 선택 하려면 우리의 워크플로 적응 했습니다. 이 ferritin 분자 신경 그리고 glial 세포에에서 저장 되어 있는 이미지 철 위해서입니다. 이 위해, 우리 뇌 섹션 정의 된 영역에서의 임의의 심사 과정에 대 한 작업의 대부분을 자동화 하는 스크립트 컴파일.

<table><tbody><tr><td>펜토바르비탈</td><td>시그마알드리치</td><td>P3761</td><td></td></tr><tr><td>포름알데히드</td><td>머크</td><td>1040051000</td><td>1kg</td></tr><tr><td>글루타르알데히드</td><td>과학 서비스</td><td>E 16210</td><td>25%;100ml; EM 등급</td></tr><tr><td>카코딜레이트 완충액</td><td>Merck</td><td>C4945</td><td>250g; 디메틸 아르신산 삼수화 나트륨</td></tr><tr><td>티오닌 아세테이트 / Ceristain</td><td>Merck</td><td>861340</td><td></td></tr><tr><td>아세트산</td><td>Merck</td><td>1000631000</td><td>1 L</td></tr><tr><td>수산화 나트륨</td><td>Merck</td><td>1064951000</td><td>1 kg, 펠릿</td></tr><tr><td>오스뮴 테트라 옥사이드</td><td>Science Services</td><td>E 19110</td><td>10x1g</td></tr><tr><td>TAAB 임베딩 수지</td><td>Science Services</td><td>TAT001</td><td>500g</td></tr><tr><td>DMP-30</td><td>Science Services</td><td>TAD024</td><td>100g</td></tr><tr><td>DDSA</td><td>Science Services</td><td>TAD025</td><td>500g</td></tr><tr><td>우라닐 아세테이트 이수화물</td><td>Plano GmbH</td><td>19481</td><td>고갈, 25g</td></tr><tr><td>Ultrastain 2</td><td>Leica</td><td>16707235</td><td>Lead citrate</td></tr><tr><td>Toluidine blue solution</td><td>Agar Scientific</td><td>AGR1727</td><td>10g</td></tr><tr><td>Pioloform</td><td>Plano GmbH</td><td>R1275</td><td>10g 분말</td></tr><tr><td>Proylenoxide</td><td>SigmaAldrich</td><td>82320-1L</td><td></td></tr><tr><td>1L DPX 임베딩 배지</td><td>Plano GmbH</td><td>R1320</td><td>유리 슬라이드의 반박형 섹션용 임베딩 매체, 50ml</td></tr><tr><td>Vibratome, Leica VT 1000</td><td>Leica Microsystems, 오스트리아</td> 비엔나 <td></td><td></td></tr><tr><td>Leica Ultracut UCT, 초박형</td><td>Leica Microsystems, Wetzlar, 독일</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tecnai G2 20</td><td>FEI, 아인트호벤, 네덜란드</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Megaview 광각 카메라</td><td>Olympus 소프트 이미징 솔루션, M&uuml; nster, 독일</td><td></td><td></td></tr><tr><td>US 1000 디지털 카메라</td><td>Gatan, Pleasanton, USA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TEM 이미징 분석 소프트웨어</td><td>FEI, 아인트호벤, 네덜란드</td><td></td><td></td></tr><tr><td>FEI 시리얼 섹션 소프트웨어</td><td>FEI, 아인트호벤, 네덜란드</td><td></td><td></td></tr><tr><td>피지, ImageJ 1.52e</td><td>National Institute of Health, 미국</td><td></td><td></td></tr><tr><td>SPSS 20.0</td><td>SPSS Inc., Chicago, IL, 미국</td><td></td><td></td></tr><tr><td>SerialEM</td><td>콜로라도</td><td></td><td></td>대학교 리전트</tr><tr><td>RPS(랜덤 포인트 샘플링) 소프트웨어 0.9a</td><td>맞춤형</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Disector v1.0.2(ImageJ 매크로)</td><td>맞춤형</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EFTEMSerialEM(SerialEM 스크립트)</td><td>맞춤형</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

신경 과학에서 가장 섹션 샘플링의 공평한 접근

An Unbiased Approach of Sampling TEM Sections in Neuroscience

전자 현미경 검사 법으로 신경 및 그들의 시 냅 스의 ultrastructural 기능에 대 한 조사만 있습니다. 특히 밀도 변화의 비교 연구와 같은 특징의 배포판에 대 한 편견된 샘플링 프로토콜 신뢰할 수 있는 결과 대 한 생명 이다. 여기, 우리는 뇌 샘플 이미지 수집에 대 한 워크플로 제시. 워크플로 정의 된 뇌 영역 내에서 체계적인 획 일 한 무작위 샘플링을 허용 하 고는 disector를 사용 하 여 이미지를 분석할 수 있습니다. 이 기술은 직렬 섹션의 광범위 한 검사 보다 훨씬 빠릅니다 하지만 여전히 밀도 그리고 열 대권 외의 특징의 분포를 추정 하는 가능한 접근을 선물 한다. 포함, 전에 얼룩진된 vibratome 섹션 두뇌 지역 조사, 전체 견본 준비는 도움이 속도 처리를 식별 하는 참조로 사용 되었다. 이 이렇게 쥐의 뇌에서 여러 매개 변수를 ultrastructural에 농축 주택 환경의 효과 조사 하 고 비교 연구를 위해 사용 되었다. 워크플로의 성공적인 사용에 따라, 우리 뇌 샘플의 원소 분석을 목적으로 적응. 우리는 사용자 상호 작용의 시간 프로토콜 최적화. SerialEM 오픈 소스 소프트웨어에 대 한 스크립트를 컴파일하여 모든 시간이 많이 걸리는 단계를 자동화 원소 지도 취득의 주요 작업에 초점을 사용자를 수 있습니다. 원래 워크플로로 우리는 신뢰할 수 있는 결과 편견된 샘플링 방식에 관심을 지불.

여기, 우리 자동이 고 공평한 방법으로 가장에 대 한 영역을 선택 하는 워크플로 설명 합니다. 사용자는 가장 아래 울트라 얇은 섹션 내에서 관심 영역을 선택 하 고 우리의 RPS 소프트웨어를 자동으로 계산 하는 영역 내에 20 샘플링 영역의 좌표를 포함 하 여 워크플로에 대 한 몇 가지 소프트웨어 솔루션을 사용 하 여 관심입니다. 그런 다음 가장 단계는 사진에 대 한 각 샘플링 영역으로 이동 됩니다. 이것은 가능한 모두 단일 섹션을 분석 하기 위한 분석을 위한 섹션, 알려진된 거리 떨어져, 수 사관의 편견 없이 이미징 영역 선택 수의 쌍 이다.
마우스 뇌 섹션4,5ultrastructural 기능을 작성할 때이 워크플로 귀중 한 입증 했다. 이러한 연구에서 변이 세포 층 (DGpl)가 뇌의 관심의 영역으로 시험 되었다. 우리의 방법 입증 등 DG (Bregma −1.3)의 코로나 섹션 울트라 얇은 섹션에 맞는 그것의 윤곽선은 쉽게 낮은 확대율에서 인식 때문에 DG, 검사에 적합. 만약 다른 뇌 영역 검사 했다, 그들의 크기 및 실험을 계획 하기 전에 기능을 구별 하는 중요 한 것입니다.
여기서 설명 하는 워크플로 적용 EE 주택 크게 DGpl4, 표준 주택 조건에 시 냅 스 갈라진 틈의 폭을 증가 했다. 또한, 고밀도 코어 소포 수 EE 지 내게 동물4, neuropeptides의 가정에 변화를 나타내는 크게 감소 했다. WT와 NPY 녹아웃 쥐 EE 조건 하에서 유지 했다 때 SE 주택5점에서 DCV의 밀도가 감소 하는 동안 신경/µm³에는 DGpl의 수 증가. 반면에, NPY 녹아웃 주택 조건5의 독립적인 예약 풀 (고정된 시 냅 스 소포)에서 시 냅 스 소포의 상당한 증가 귀착되는. 시 냅 스 갈라진 틈의 폭에 EE의 효과 EE 보관 WT와 NPY 코 쥐5사이 상당한 차이가 결과 NPY 코 그룹에 반전 했다. WT와 NPY의 행동 연구에 함께 찍은 녹아웃 동물 개최 두 가지 유형의 주택 조건에서이 EE5neurobiological 효과 NPY의 중요 한 역할을 나타냅니다.
인간의 두뇌에 저장 된 철, 시각화에 대 한 스크립트 SerialEM 소프트웨어를 임의로 선택 하는 에너지를 얻기의 목적으로 전체 ultrathin 섹션 내에서 수집의 포인트 필터링이 점의 각각에 전자 현미경 사진에 대 한 컴파일된 . 전자 현미경에는 섹션을 로드 한 후 스크립트 수행 섹션의 안정화 (즉., ' 표본 요리 ' 루틴) 하룻밤. 스크립트 다음 무작위로 선정 되어 포인트 격자 그림 3에서 표시에서 사용자는 미리 정의 된 수 있습니다. 생산 테스트 현미경 사진의 회색 레벨을 검사 함으로써 스크립트 선택한 포인트 포인트 그리드 바에 착륙 거부 섹션의 보이는 부분에 있는 경우 확인 합니다. 대부분의 워크플로 사용자의 최소한의 상호 작용으로 스크립트에 의해 처리 되었습니다. 그러나, 그것은 불가능 했다 자동으로 기록 (이 설치)와 에너지 필터링 현미경 거기 SerialEM의 자동 초점 루틴에 대 한 너무 작은 빛을 했다. 따라서, 우리는 전환 DM 소프트웨어 스크립트, 초점을 조정 하 고 철의 EFTEM 이미지를 만든 각 지점에 무대를 이동 했다. 사후 인간의 두뇌에서 EFTEM 철 이미지에 대 한 예는 그림 4에 표시 됩니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58745/58745fig1.jpg"> 그림 1. 워크플로 그림. (A) 시료 준비의 주요 단계 (화살표 방향)에 표시 됩니다: vibratome 섹션 (i), embedding(ii), 얇은 반 및 초박형 섹션 (iii), 절단 및 구리 격자 (iv)에 울트라 얇은 섹션의 쌍 잡기. (B) 녹음 사이트를 결정 하는 샘플링 영역 좌표를 만들려고 현미경 공급 업체의 소프트웨어와 주문 품 RPS 소프트웨어의 사용입니다. 섹션의 모퉁이점 현미경 소프트웨어에 저장 되 고 투자 수익 (세미 얇은 섹션의 도움으로 확인) 설명 하는 (i); 그리드 영역을 샘플링의 투자 수익을 통해 생성, 무작위 변화 (빨간색 화살표) x에 도입 및 y. 아무 변화는 검은 사각형 대신 임의로 이동, 파란색 사각형 기록 사이트 (ii);를 결정 하기 위해 사용 (검은 화살표), 샘플링 영역 사이의 거리 보다 작은입니다. (검은색과 파란색 사각형으로 그려) 투자 수익의 테두리 내에서 샘플링 영역만 녹화에 사용 됩니다. 현미경 사진 참조 섹션 (검은 사각형)와 조회 섹션 (파란색 사각형)에서 해당 위치에 만들어집니다 (iii). (C)는 현미경 사진에 충분 한 확대;에서 각 샘플링 영역에서 이루어집니다. (이 경우에는 2 x 2 이미지 함께 합병 되었다)에서 필요한 경우 여러 병합 된 이미지의 구성 된 몽타주 이루어집니다 (i); 계산 프레임 생성 되 고 이미지에서 오버레이로 표시, 아니라 그는 '금 단의 선' (단단한 프레임 라인)에 구조는 내 '합격 선' (점선된 프레임 라인)에 계산 (ii). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58745/58745fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58745/58745fig2.jpg"> 그림 2 . 울트라 얇은 섹션 편견 계산 프레임의 한 켤레에 ultrastructural 매개 변수를 측정. (A) 계산 하 고 세포 구조 분석 사용 ImageJ 창의 개요. 왼쪽 계산 프레임 전자 현미경 사진 오버레이 표시합니다. 오른쪽에: 드롭-다운 메뉴 (위)와 (아래); 도구 모음 ImageJ 사용자 인터페이스 (파란색 사각형) ObjectJ 개체 편집기 (녹색 사각형); 측정 도구를 선택할 수 있습니다 ObjectJ 도구 창 (주황색 사각형) 그리고 모든 측정 문서화는 ObjectJ 결과 창 (검은 사각형). (B)는 전자 현미경 사진 (두 섹션-화살표에 시 냅 스, 조회 섹션-화살촉에만 냅)에 표시 된 시 냅 스를 보여주는에서 세부 사항. 그 멀티-도구를 사용 하 여 표시 된 (빨간 원) ImageJ의 도구 모음 . (C) 이름 및 시 냅 스 기능 측정 매개 변수 ObjectJ 도구를 사용 하 여 정의 됩니다. 마커 도구 과 관심의 기능을 선택 하 고 개요 구조에 따라 왼쪽 마우스 클릭 하 여 이미지에 그려진. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58745/58745fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58745/58745fig3.jpg"> 그림 3. 에너지 걸러진 전송 전자 현미경 검사 법에 대 한 투자 수익 내 원소 매핑 영역을 샘플링 하는 선택. SerialEM 관심 영역을 선택 하 고 일정 간격 (핑크 십자가 이미지 A와 B)에 샘플링 영역의 높은 숫자를 제안 하는 데 사용 됩니다. 스크립트 다음 무작위로 수집 (에서 이러한 미리 정의 된 좌표) 샘플링 영역을 선택합니다. 가난한 조명 샘플링 영역을 최대한 빨리 20 잘 조명된 샘플링 지역 투자 수익 내에서 선택 된 그리드 바 스크립트 중지 피하기 위해 거부 됩니다. (A) 높은 수가 가능한 샘플링 영역 다각형에 의해 제시 된 관심의 전체 영역의 개요 표시 (B) 세부의 A 무작위 선택 하기 전에 샘플링 영역을 보여주는 엑스. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58745/58745fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58745/58745fig4.jpg"> 그림 4. 원소 지도 (EFTEM) 인수의 예제입니다. (A) 밝은 필드 가장 수집 포인트 주변의 현미경 사진. 무작위로 선택 된 지역 원소 지도 가져오는 데 사용 되었다 고 검은색 사각형으로 표시 됩니다. (B) EFTEM 중 무작위로 선택 된 영역에서 창 이미지 가장자리. (C) EFTEM 후 창 이미지 같은 지역에서 만든 가장자리. (D) 같은 지역 (M-가장자리)의 철의 원소 지도. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58745/58745fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

우리는 뇌 조직의 전자 현미경 조사에 대 한 새로운 워크플로 소개합니다. 메서드를 사용 하면 편견된 패션에 신경 기능 검사를 수 있습니다. 원소 분석, 우리는 또한 automatizes 대부분의 무작위 샘플링에 대 한 워크플로 스크립트 제시.

Investigations of the ultrastructural features of neurons and their synapses are only possible with electron microscopy. Especially for comparative ...

편견없는 샘플링 프로토콜은 전자 현미경 검사에 매우 중요합니다. 특정 뇌 영역에서 시냅스 또는 기타 구조물의 수치 밀도에 정량화하려는 경우, 우리의 기술의 주요 장점은 편견이 없으며 최소한의 사용자 개입으로 전자 현미경 그래프를 자동으로 생성할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 신경망의 강도를 평가하는 데 사용할 수있는 신경 과학과 같은 다른 연구 분야에서도 유용합니다.우리의 프로토콜을 적용하기 위해, 시료 준비 및 전이 전자 현미경 의 작동과 같은 전자 현미경 기술에 있는 경험이 필요합니다. 우리의 절차를 시연하는 것은 박사 스테판 Wernitznig, 내 실험실에서 포스트 닥터가 될 것입니다. 이 프로토콜은 전자 현미경 검사법을 위한 두뇌 견본을 준비하고, 얇은 단면도의 쌍을 절단하는 것으로 이루어져 있습니다.다음으로, 관심 영역에서 정의된 수의 전자 현미경 그래프를 자동으로 생성하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 카운트 프레임을 사용하여 구조 피처의 숫자 밀도를 평가합니다. 시작하려면 관심 있는 샘플을 포함된 수지에 포함시켜 함께 제공되는 텍스트 프로토콜을 따르도록 합니다.그런 다음 샘플을 초미세토메에 배치하고 55나노미터 초박형 직렬 섹션을 생성합니다. 피올라 형태로 코팅된 1밀리미터 의 치수로 슬롯 그리드에 섹션을 배치합니다. 그런 다음 슬롯 그리드의 초박형 단면을 30분 동안 2%의 우라일 아세테이트를 사용하고 실온에서 30초 동안 구연산이 이어진다.그리드를 TEM에 넣고 낮은 배율을 사용하여 TEM을 사용하여 그리드의 단면을 검사하여 섹션의 품질을 방향을 지정하고 평가합니다. 그런 다음 TEM 직렬 섹션 소프트웨어를 시작하고 섹션을 선택하고 삽입을 선택하여 참조 및 조회 섹션의 모서리 점을 추가합니다. 팝업 창의 지침을 따릅니다.참조 섹션으로 시작한 다음 조회 섹션을 계속합니다. 1점과 2점을 입력할 때 섹션의 가장자리가 다음 섹션과 평행한지 확인합니다. 다음으로 낮은 배율 하에서 참조 섹션을 시각화하여 관심 영역을 식별합니다.기준 단면도의 TEM 영상 분석을 ROI의 여러 코너 포인트로 이동하여 ROI의 윤곽을 만듭니다. 랜덤 포인트 샘플링 소프트웨어를 사용하여 결과 다각형의 좌표를 기록합니다. 이를 위해 섹션의 ROI 윤곽을 설명하는 데 필요한 다각형의 각 지점에서 랜덤 포인트 샘플링 소프트웨어의 대화 상자에 좌표를 추가합니다.다음으로 샘플링 영역과 영역 사이의 거리와 랜덤 포인트 샘플링 소프트웨어에 적합한 크기를 정의하고 입력합니다. 그런 다음, 라스터 계산을 눌러 다각형 내에서 현미경 의 위치에 대한 체계적이고 균일하며 무작위적인 방식으로 좌표를 생성합니다. 랜덤 포인트 샘플링 소프트웨어및 TEM 직렬 섹션 소프트웨어를 사용하여 참조 및 조회 섹션에 샘플링 점을 저장합니다.이들은 나중에 기록되는 몽타주들의 좌표입니다. 랜덤 포인트 샘플링 소프트웨어에서 다음 위치로 이동하여 현미경 스테이지를 참조 섹션의 각 샘플링 영역의 x, y 좌표로 이동합니다. 그런 다음 위치를 선택하고 참조 섹션의 TEM 직렬 섹션 소프트웨어에서 이러한 좌표를 가져올 삽입을 선택합니다.모든 좌표에 대해 이 것을 반복합니다. 참조 섹션의 좌표를 조회 섹션에 반영하려면 섹션을 선택하고 섹션으로 이동을 선택합니다. 대화 상자 창에서 조회 섹션 수를 입력합니다.몽타주 기록의 경우 앞에서 설명한 참조 섹션과 조회 섹션 사이를 전환하고 위치가 있는 참조 섹션의 위치를 변경하고 숫자로 이동합니다. 대화 상자 창에서 다음 좌표를 선택합니다. SerialEM 몽타주의 경우 각 샘플링 좌표에서 파일로 이동하여 드롭다운 메뉴에서 새로운 몽타주를 선택합니다.대화 상자 창에서 적절한 타일 수와 겹치는 백분율을 선택합니다. 본 연구에서는 5000의 배율은 연구에서 시냅스 특징을 인식하기에 충분합니다. 그러나 CCD 카메라의 제한된 시야는 두 개의 이미지로 몽타주를 만들어야했습니다.몽타주들은 시리얼EM으로 만들어집니다. 각 몽타주를 녹음하기 전에 포커스를 재조정하거나 레코딩 소프트웨어에서 자동 초점 옵션을 활성화합니다. 폴더를 선택하여 몽타주 파일을 저장하고 직렬EM의 왼쪽에 있는 몽타주 하위 메뉴에서 시작을 눌러 몽타주 녹음을 시작합니다.마이크로디스섹터를 시작하고 카운팅 프레임의 크기와 필요에 따라 세그먼트 수를 정의합니다. 디스섹터 매크로를 사용하여 시냅스 밀도를 계산합니다. 도구 모음에 있는 멀티 포인트 도구를 사용하여 해분의 두 개의 금지된 줄과 교차하는 시냅스를 제한하지만 반대 수락 줄에서 시냅스를 계산합니다.참조 섹션에 표시되지만 조회 섹션에는 표시되지 않는 카운팅 프레임 내에 모든 시냅스를 표시하고 타원형 선택과 함께 표시합니다. 시냅스 매개 변수를 측정하기 위해 참조 섹션에 있는 단면에 있는 시냅스 갈라진 방향으로 시냅스만 선택합니다. 이는 디스섹터에 사용되는 것과 동일한 이미지 프레임 내에 있어야 합니다.다음으로, 플러그인으로 이동 한 다음 분석하고 드롭 다운 메뉴에서 플러그인 ObjectJ를 시작합니다. ObjectJ 드롭다운 대화 상자에서 새 프로젝트를 열어 사용자가 마커 도구로 구조물을 윤곽을 그리고 표시할 수 있는 창을 엽니다. 먼저, 마커 도구를 사용하여 구조를 따라 선을 그려 시냅스 전 멤브레인 및 시냅스 후 밀도 길이의 길이를 측정한다.이어서, 시냅스 갈라진 의 평균 폭을 다각형으로 그려서, 시냅스 전 및 시냅틱 멤브레인을 모두 덮는다. 도킹된 소포의 수를 결정하려면, 하나의 소포 직경 이하의 사전 시냅스 멤브레인에서 최대 거리가 있는 모든 소포를 계산합니다. 그런 다음 동일한 시냅스에서 도킹된 소포 또는 다른 도킹되지 않은 소포로부터 직경 1개의 최대 거리를 가진 소포를 계산하여 도킹되지 않은 소포의 수를 결정합니다.프로토콜의 적응된 버전은 초박형 단면 내에서 바이어스없이 얻은 위치에서 원소 분석을 허용합니다. 이를 위해 TEM 이미징 모드에서 직렬EM을 시작하고 새 프로젝트를 엽니다. 그런 다음 Navigator를 열고 카메라와 스크립트 컨트롤에서 카메라의 설정을 확인하여 보기 및 녹화 및 뷰를 시작합니다.초박형 섹션의 모서리 맵을 만들려면 네비게이터 창에서 점 추가를 선택합니다. 그런 다음 초박면 모서리 모서리를 설정합니다. 오른쪽 마우스 키를 누르고 스테이지를 코너 포인트로 이동합니다.섹션의 모서리에 도달하면 왼쪽 마우스 클릭으로 코너 포인트를 추가합니다. 절차를 반복하여 세 개의 코너 포인트를 추가합니다. 네비게이터 창에서 모서리 점에 대한 상자 C가 저장된 점에 대해 체크되어 있는지 확인합니다.모퉁이 몽타주를 시작하려면 시리얼EM 메뉴 바의 네비게이터로 이동하여 드롭다운 메뉴에서 몽타주 그리드와 셋업 코너 몽타주를 선택하십시오. 네비게이터 창에서 다각형 추가를 선택하고 여러 마우스 클릭으로 관심 영역을 간략하게 설명합니다. 다음으로 네비게이터 드롭다운 메뉴에서 점 그리드 추가를 선택하고 점 사이의 거리를 정의합니다.EFTEMSerialEM 스크립트를 시작하고, 스크립트 명령을 따르고, 네비게이터에 표시된 대로 그리드 포인트 수를 입력하고 획득 지점 수를 입력합니다. 그런 다음 스크립트가 그리드 막대를 피할 수 있도록 조명 임계값을 설정합니다. 스크립트 명령을 따르고 스테이지를 수동으로 이동하여 그리드 막대의 1/4까지 뷰 필드를 덮습니다.표시된 값에 따라 표시된 값보다 높은 임계값을 입력합니다. 획득 지점이 선택되고 조리 루틴이 완료될 때까지 기다립니다. 이 작업은 시간이 오래 걸리며 하룻밤 사이에 완료할 수 있습니다.에너지 필터링된 TEM 원소 분석을 설정한 후 요소별 설정이 있는 원소 맵을 획득합니다. 편견없는 샘플링 접근 방식은 특정 뇌 영역에서 시냅스 특징을 계산하고 분석하는 데 유용합니다. 또한 SerialEM 소프트웨어용 EFTEMSerialEM 스크립트를 사용하면 이러한 각 지점에서 에너지 필터링전자 현미경 그래프를 획득하는 것을 목표로 전체 초박형 섹션에서 획득 지점을 임의로 선택할 수 있습니다.스크립트는 채점으로 표시된 사용자가 미리 정의한 여러 점을 임의로 선택했습니다. 테스트 현미경 그래프를 생성하고 성적 수준을 확인하여 선택한 점이 섹션의 표시 부분에 있는지 확인하여 그리드 막대에 착륙한 점을 거부합니다. 대부분의 워크플로우는 스크립트에서 처리되었으며 사용자의 상호 작용이 최소화되었습니다.그러나 샘플이 여기에 표시되어 있는 가운데 SerialEM의 자동 초점 루틴에 대해 너무 적은 빛이 있었습니다. 따라서 스크립트가 스테이지를 각 지점으로 이동하자마자 포커스가 조정되고 원소 맵이 철로 만들어졌습니다. 관심 영역을 신중하게 선택하고 동일한 수의 샘플링 포인트가 관심 있는 각 영역에 속하는지 확인하는 것이 중요합니다.표본 제제에 사용되는 많은 화학 물질이 독성이라는 것을 잊지 마십시오. 그래서 실험실 코트와 보호 장갑을 착용하고 연기 커버에서 작동합니다.

an-unbiased-approach-of-sampling-tem-sections-in-neuroscience

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

브레인 은행 및 생물 학적 물질의 체계적인 샘플링 불편 stereology의 기초를 제공하고 각 표본에서 얻은 잠재적인 데이터를 극대화할 수 있습니다.

브레인 은행 : 귀하의 연구 표본의 대부분을 만들기

영장류 두뇌의 해부 학적 조직은 인간의 정상 및 병리 학적 조건에 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 불편 stereology 정확하고 효율적으로 주어진 참조 공간에 총 뉴런 번호 (또는 다른 세포 유형) 계산하는...

비 - 인간 메이트 두뇌의 편견 Stereology를 : 중요 한거지 아는

마우스 뇌의 특정 영역별 RNA 발현 프로파일링을 위해서는 정밀하고 재현 가능한 조직 수집 전략이 필요합니다. 본 문서에서는 관상면 뇌 절단과 조직 코어러(corer) 보조 미세 절제술을 모두 사용하는 프로토콜을 설명합니다. 결과 샘플에서 얻은 총 RNA의 수율과 품질은 상술한 방법의 유용성을 입증합니다.

총 RNA의 분리 및 다운 스트림 차세대 시퀀싱 및 유전자 발현 프로 파일링에 대한 개별 마우스 뇌 영역의 Microdissection 아닌 레이저 캡처 현미경 접근법

우리는 자기 공명 영상 (MRI)에 의해 캡처 해부학 적 정보와 결합 마그네토와 electroencephalography (멕 / EEG)은, 청각주의와 관련된 대뇌 피질의 네트워크의 역학을 매핑 사용합니다.

동시 멕 / EEG와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예

이 프로토콜은 수정 된 광견병 바이러스가 형광 마커를 표현, 독립, 편견 클러스터가 서로 다른 신경 세포의 서브 클래스 간의 형태 학적 통계의 종합적인 특성을 사용하는 것이 분석과 역 행성 감염 다음 레이블이 선택적 신경 인구의 대규모 복원에 대해 설명합니다.

형태 학적 지표를 바탕으로 대규모 재건과 독립, 편견 클러스터링은 선택적 인구에서 뉴런을 분류하기

여기, 우리는 electroconvulsive 자극 후 쥐 해마에 새로운 뉴런의 형성과 그 생존을 계량하는 데 사용되는 stereological 방법, 광학 fractionator을 제시한다. 정확한 구현이 이루어질 때, 입체파 방법의 민감도와 효율성은 고정 된 미리 정해진 정밀도로 정확한 추정을 보장합니다.

전기 충격 요법의 쥐 모델에서 세포 수를 추정하기위한 광학적 분별 기 기술

이 문서에서는 마이크로-CT 영상, 어떤 병 변 양이 정해질 수 있다와 전극 전체 뇌의 맥락에서 높은 정밀도와 위치에 대 한 작은 동물 두뇌를 준비 하는 간단한 방법을 설명 합니다.

병 변 특성화 및 작은 동물 두뇌에 전극을 위치에 대 한 마이크로-CT 기반 방법

우리는 주제 이미지 (SDM-PSI)의 순열을 가진 종자 기지를 둔 d 매핑을 사용하여 복셀 기지를 둔 신경 화상 진찰 연구 결과의 메타 분석을 수행하는 방법을 상세히 설명합니다.

피사체 이미지 순열을 이용한 종자 기반 d 매핑을 사용한 복셀 기반 신경 이미징 연구의 메타 분석(SDM-PSI)

여기에 설명된 것은 각진 관상 접근 법을 사용하여 도전적이고 도달하기 어려운 뇌 영역(공간 제한으로 인해)을 표적으로 할 수 있는 입체적 절차입니다. 이 프로토콜은 마우스와 쥐 모델에 모두 적응할 수 있으며, 바이러스 구조의 캐뉼라 이식 및 미세 주입을 포함하여 다양한 신경 과학 응용 분야에 적용 될 수있다.

다목적 신경 과학 기술을 위한 적응가능한 각진 입체 적 접근 법

우리는 마우스 뇌 제거 및 신선한 뇌 조직에서 분리 된 영역의 해부를위한 실습, 단계별, 신속한 프로토콜을 제시합니다. 분자 분석을위한 뇌 영역을 얻는 것은 많은 신경 과학 실험실에서 일상화되었습니다. 이러한 뇌 영역은 시스템 레벨 분석을 위한 고품질 전사체 데이터를 얻기 위해 즉시 동결된다.

마우스 뇌를 기능적으로나 해부학적으로 다른 영역으로 미세 해부

이 프로토콜은 지속적인 비디오 뇌전도(EEG) 모니터링과 병행하여 수행된 간질 쥐의 반복적인 뇌척수액 및 혈액 수집을 보여줍니다. 이는 다양한 체액 분자의 변화와 발작 활동 사이의 가능한 연관성을 탐구하는 데 도움이 됩니다.

EEG 기록 중 쥐의 측면 꼬리 정맥에서 뇌척수액 및 혈액 샘플링

배우세요 뇌 조직의 공정한 전자현미경 분석 방법을 통한 신경과학 연구. 이 기술은 자동화된 샘플링으로 시냅스 밀도 측정의 정확성을 높여 신경망 구조 분석에 활용됩니다.

신경 과학에서 가장 섹션 샘플링의 공평한 접근

더 많은 동영상 탐색