Modelowanie 3D kolców dendrytycznych z plastycznością synaptyczną
18 maja 2020
Protokół rozwija trójwymiarowy (3D) model segmentu dendrytycznego z kolcami dendrytycznymi do modelowania plastyczności synaptycznej. Skonstruowana siatka może być wykorzystana do modelowania obliczeniowego transportu receptora AMPA w długoterminowej plastyczności synaptycznej za pomocą oprogramowania Blender z CellBlender i MCell.
Obliczeniowe modelowanie geometryczne 3D reakcji związków chemicznych poprzez fuzję. jest przydatną metodą badania mechanizmów transportu receptorów do i z kolców dendrytycznych poprzez plastyczność synaptyczną. Technika ta ma tę zaletę, że tworzy bogate środowisko do tworzenia hipotez i projekcji dotyczących układów nieliniowych z dużą liczbą zmiennych.
Do stworzenia siatki pojedynczego kolca dendrytycznego z głową grzbietu i szyjką kręgosłupa za pomocą zmodyfikowanej kuli. Najpierw otwórz Blendera. Gdy Cell Blender jest już zainstalowany, naciśnij 5 na klawiaturze, aby zmienić widok z perspektywy na widok ortogonalny.
Naciśnij 1, aby przejść do widoku z przodu i naciśnij Shift C, aby wyśrodkować kursor. Aby utworzyć głowę grzbietu, naciśnij Shift A, aby otworzyć paletę Siatka, a następnie wybierz Siatkę. Wybierz Sfera UV i w dodawaniu Sfera UV ustaw rozmiar na 0,25, a pierścienie na 32.
Aby górna część głowy była płaska, naciśnij Tab, aby przełączyć Blendera z trybu Object na tryb Edit. Naciśnij B, aby zaznaczyć trzy górne ćwiartki sfery, a następnie naciśnij Delete, wybierz Wierzchołki i Enter, aby usunąć wierzchołki. Naciśnij B i wybierz górną część kuli.
Naciśnij E, S, 0 i Enter, aby zapieczętować górną część nadal wybranych wierzchołków. I przesuń niebieską strzałkę w dół, aby wyrównać się z górną częścią głowy kręgosłupa. Aby zwiększyć rozdzielczość siatki w górnej części grzbietu, wybierz Narzędzie i nóż i użyj noża, aby wyciąć okrąg wokół środka góry.
Następnie wybierz Narzędzie i Pętla, wytnij i przesuń cztery razy, aby utworzyć cztery koncentryczne okręgi wokół środka góry. Aby utworzyć szyję grzbietu, naciśnij B i wybierz spód siatki. Naciśnij Usuń wierzchołki i B, a następnie wybierz dolną część siatki.
Naciśnij E i Z, a następnie wybierz wartość minus 0,45, aby utworzyć wyciągnięcie do pozycji osi Z z odległości minus 0,45 mikrometra. Aby siatka była kompatybilna z komórką M, naciśnij Ctrl T, aby dokonać triangulacji siatki, a następnie wybierz Narzędzie i Usuń podwójne. Aby utworzyć dendryt o wielu grzbietach, naciśnij Shift A, aby otworzyć paletę Siatka i wybierz opcję Siatka i walec.
W menu Dodaj cylinder ustaw promień 0,3 mikrometra i głębokość na dwa mikrometry, a następnie naciśnij Enter. Naciśnij R i wprowadź 90, aby obrócić cylinder o 90 stopni i użyj niebieskiej strzałki, aby przeciągnąć cylinder na dół grzbietu. Naciśnij 3, aby wyświetlić widok cylindra z przodu, a następnie naciśnij Z, aby siatka była przezroczysta.
Użyj niebieskiej strzałki normalnej, aby przesunąć podstawę grzbietu do wnętrza cylindra i kliknij prawym przyciskiem myszy, aby wybrać dendryt. Wybierz Modyfikator i Dodaj modyfikator, a następnie wybierz opcję Boolean, Operation Union i wybierz pozycję Object Spine. Kliknij przycisk Zastosuj, aby utworzyć siatkę połączeń z dendrytem i grzbietem.
Następnie użyj myszki, aby wybrać siatkę izolowanego kręgosłupa, zmieniając pozycję i kąt, aby wstawić każdy nowy kręgosłup w pozycji fizjologicznej. Aby utworzyć AMPAR, wybierz Cząsteczki i wstaw nową cząsteczkę. Zmień nazwę na AMPAR i zmień typ cząsteczki na Cząsteczka powierzchniowa.
Następnie zmień stałą dyfuzji 0,05 razy 10 na ósmy centymetr kwadratowy na sekundę. Aby wykreślić kotwice związane z AMPAR, w PSD1 podczas warunku podstawowego, otwórz Ustawienia wydruku wyjściowego i naciśnij przycisk , aby zdefiniować cząsteczki. Następnie ustaw cząsteczkę na Anchor_AMPAR, obiekt na dendryt, a region na PSD1.
Aby uruchomić symulację warunków podstawowych, wybierz opcję Uruchom symulację. I ustaw iteracje na 30 000, a krok czasowy na jeden razy 10 do minus trzy sekundy. Kliknij przycisk Eksportuj i uruchom, a następnie poczekaj na zakończenie symulacji.
Na końcu symulacji wybierz opcję Załaduj ponownie dane wizualizacji, Odtwórz animację, Drukuj ustawienia wyjściowe i Drukuj, aby zwizualizować wyniki przestrzenne w czasie. Aby uruchomić warunek wzmocnienia homosynaptycznego, wybierz Rozmieszczenie cząsteczki i rel_anchorLTP_psd1. Wybierz opcję rel_anchorLTP_psd1 i zmień Ilość na Zwolnij na 200.
Następnie zmień Ilość na Zwolnij na zero. Wybierz opcję rel_anchor_psd1. Zmień ilość, aby zwolnić do zera i uruchom symulację, jak pokazano poniżej.
Plastyczność synaptyczna może być z grubsza zweryfikowana poprzez zmiany w liczbie gatunków AMPAR związanych z kotwicami w każdym kręgosłupie. Do dokładnego obliczenia występowania plastyczności synaptycznej. Zaleca się obliczenie zmienności całkowitej liczby zakotwiczonych i wolnych AMPAR w synapsie.
Wzmocnienie i depresję homosynaptyczną AMPAR można zweryfikować poprzez odpowiednio wzrost i spadek liczby zakotwiczonych AMPAR, spowodowany zmianami powinowactwa AMPAR przez kotwice w porównaniu ze stanem podstawowym. Na przykład homosynaptyczna długotrwała indukcja wzmocnienia w pojedynczym kręgosłupie tworzy heterosynaptyczny długoterminowy efekt depresji w sąsiednich kolcach. Zgodnie z tą procedurą, model może zostać rozszerzony w celu zbadania procesu indukcji LTP i LTD w kolcach dendrytycznych.
Metoda ta pozwala na testowanie hipotez dotyczących funkcjonowania złożonych układów nieliniowych z dużą liczbą zmiennych.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
W niniejszym badaniu opracowano trójwymiarowy (3D) model segmentu dendrytycznego, w szczególności z kolcami dendrytycznymi, do symulacji plastyczności synaptycznej. Model ten umożliwia analizę obliczeniową transportu receptorów AMPA przy użyciu programu Blender z rozszerzeniami CellBlender i MCell, co pozwala na poznanie mechanizmów leżących u podstaw zmian synaptycznych.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauka obliczeniowa
- Plastyczność synaptyczna
- Modelowanie i symulacja
Wstęp
- Kolce dendrytyczne mają kluczowe znaczenie dla plastyczności synaptycznej i przetwarzania informacji w neuronach.
- Zrozumienie dynamiki receptorów AMPA może dostarczyć wiedzy na temat mechanizmów uczenia się i pamięci.
- Modelowanie 3D umożliwia szczegółową analizę złożonych układów biologicznych.
Cel badania
- Stworzenie szczegółowego modelu siatki do badania transportu receptorów.
- Umożliwienie symulacji procesów plastyczności synaptycznej.
- Umożliwienie testowania hipotez dotyczących nieliniowych zachowań w układach złożonych.
Zastosowane metody
- Wykorzystano oprogramowanie Blender wraz z dodatkami CellBlender i MCell do trójwymiarowego modelowania geometrycznego.
- Skupiono się na stworzeniu siatki reprezentującej pojedynczą kolbę dendrytyczną oraz dendryt.
- Zdefiniowano kluczowe etapy tworzenia siatki, w tym manipulację wierzchołkami oraz techniki ekstruzji.
- Szczegółowo opisano ustawienia symulacji, w tym warunki dla stanu podstawowego i stanu potencjowanego.
Główne wyniki
- Opracowano metodę śledzenia dynamiki receptorów AMPA w warunkach synaptycznych.
- Wykazano, w jaki sposób zmiany w wiązaniu receptorów mogą wskazywać na potencjację lub depresję synaptyczną.
- Przedstawiono informacje na temat interakcji między sąsiednimi kolcami dendrytycznymi w kontekście długotrwałego wzmocnienia i osłabienia synaptycznego.
Wnioski
- Niniejsze badanie przedstawia podejście obliczeniowe do wizualizacji i symulacji mechanizmów plastyczności synaptycznej.
- Wnioski dotyczące zrozumienia roli receptorów AMPA w modyfikacjach siły synaptycznej.
- Oferuje strukturę do badania złożonych interakcji neuronalnych i dynamiki plastyczności w kontrolowanym środowisku wirtualnym.
Często zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
To podejście do komputerowego modelowania 3D umożliwia mechanistyczną redukcję ryzyka w weryfikacji hipotez dotyczących plastyczności synaptycznej poprzez symulację dynamiki transportu receptorów w kolcach dendrytycznych. Wspiera ono walidację celów w procesie odkrywania leków w neurologii, dostarczając ilościowych, rozdzielczych przestrzennie odczytów zakotwiczenia i dyfuzji receptorów AMPA w warunkach podstawowych i wzmocnionych. Metoda ta zwiększa pewność prognostyczną w identyfikacji związków wiodących modulujących siłę synaptyczną, szczególnie w obszarach terapeutycznych ośrodkowego układu nerwowego, gdzie transport receptorów jest kluczowym mechanizmem działania.
Strategiczne zastosowania w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne etapy odkrywania i walidacja celu
- Wartość naukowa: Umożliwia badanie hipotez terapeutycznych dotyczących mechanizmów transportu receptorów AMPA w plastyczności synaptycznej.
- Wartość operacyjna: Zapewnia system istotny dla przebiegu choroby do funkcjonalnej walidacji celów w postaci białek synaptycznych zaangażowanych w kotwiczenie i dyfuzję receptorów.
Przesiewanie i opracowywanie testów
- Wartość naukowa: Generuje ilościowe pomiary zmiennych zależnych dla zakotwiczonych i wolnych AMPAR w celu wsparcia standaryzacji i powtarzalności testu.
- Wartość operacyjna: Przygotowuje zwalidowane modele biologiczne do dalszych procesów przesiewowych poprzez zdefiniowanie spatiotemporalnej dynamiki receptorów w geometrii 3D.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Wartość naukowa: Wspiera modelowanie systemów istotnych dla chorób poprzez rejestrację plastyczności homosynaptycznej i heterosynaptycznej pomiędzy sąsiednimi kolcami dendrytycznymi.
- Wartość operacyjna: Umożliwia podejmowanie decyzji o dalszym rozwoju z uwzględnieniem ryzyka poprzez symulowanie, w jaki sposób zmiany powinowactwa receptorów wpływają na siłę synaptyczną w połączonych kolcach.
Integracja potoku i przepływu pracy
Metoda ta integruje się z kontinuum procesu odkrywania leków — od testowania hipotez we wczesnej fazie odkrywania, po optymalizację wiodących związków poprzez ilościową ocenę zmian w transporcie receptorów, co pozwala na mechanistyczną redukcję ryzyka.
- Biologia odkrywcza: Wspiera testowanie hipotez i wyjaśnianie szlaków poprzez symulowanie nieliniowej dynamiki receptorów w złożonych środowiskach synaptycznych.
- Przesiewanie: Zapewnia gotowość do przeprowadzania testów dzięki zestandaryzowanym wynikom symulacji, które ilościowo określają wiązanie AMPAR w warunkach podstawowych, wzmocnionych i osłabionych.
- Analityka: Zapewnia możliwości analizy statystycznej za pomocą numerycznych rozwiązań modeli dyfuzji-reakcji, które umożliwiają porównanie populacji receptorów w różnych warunkach.
- Badania translacyjne: Łączy etap odkryć z ciągłością przedkliniczną poprzez modelowanie efektów sygnalizacji między kolcami, istotnych dla plastyczności na poziomie sieci.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Tworzy wielokrotnie wykorzystywalną platformę obliczeniową do testowania wielu hipotez dotyczących transportu receptorów w różnorodnych modelach neuronalnych.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorczy
- Wartość naukowa: Zwiększa pewność prognostyczną w walidacji celów poprzez redukcję niejednoznaczności mechanistycznej w szlakach transportu receptorów.
- Wartość operacyjna: Poprawia powtarzalność i skalowalność dzięki standaryzowanym protokołom tworzenia siatek i symulacji w programach Blender/CellBlender/MCell.
- Wartość strategiczna: Usprawnia podejmowanie decyzji go/no-go poprzez umożliwienie wirtualnego testowania wpływu związków na plastyczność synaptyczną przed walidacją w laboratorium (wet-lab).
- Wpływ na portfolio: Wspiera priorytetyzację celów w OUN z uwzględnieniem ryzyka poprzez symulowanie polisynaptycznych efektów interwencji terapeutycznych.
Uwagi dotyczące wdrożenia
- Wymagana jest wiedza z zakresu neuronauki obliczeniowej, modelowania 3D oraz symulacji reakcji-dyfuzji.
- Metoda opiera się na programie Blender z wtyczką CellBlender do generowania siatek oraz programie MCell do numerycznego rozwiązywania dynamiki przestrzennej.
- Konieczna jest międzyzespołowa standaryzacja definicji cząsteczek, stałych dyfuzji oraz specyfikacji obszarów zainteresowania.
- Należy uwzględnić kwestie adaptacyjne przy rozszerzaniu modelu na różne geometrie kolców dendrytycznych lub typy cząsteczek synaptycznych.
- Uwzględniono ograniczenia praktyczne, takie jak zmniejszona prędkość symulacji przy wysokiej liczbie cząsteczek, zgodnie z informacjami w źródle.
