Динамические изменения в количестве и структуре синапсов являются отличительными чертами развития, старения, а также многочисленные нейродегенеративные расстройства 1-3. Способность нейронов получать и интегрировать синаптической информации зависит от дендритных морфологии и динамических изменений в синаптических соединений. Действительно, положительная корреляция существует между дендритных позвоночника и количество синапсов, которые, как повлиять на когнитивные функции 4. Таким образом, нет ничего удивительного в том, что уменьшается на единицу в дендритной числа позвоночника были связаны с когнитивной дисфункции в ряде неврологических расстройств 5-7, побуждая большой интерес к дендритной количественного позвоночника. Тем не менее, количественное определение плотности позвоночника остается много времени и утомительной задачей, которая не генерирует полезную информацию о топографии и распределения синапсов через дендритной дерева. К счастью, методы окраски (например, Гольджи-Кокса и Даблкортин (DCX)) в сочетаниисо сложными методами визуализации может быть использован для преодоления существующих барьеров и создания изображений с высоким разрешением ветвления дендритов в надежной и оперативным образом. В то время как метод окрашивания Гольджи-Кокса могут быть развернуты для оценки состояния ветвления дендритов во всех нейронов 8, DCX могут быть развернуты для обозначения новорожденных нейронов, особенно в зубчатой извилине и субвентрикулярной зоне 9, важный фактор, учитывая, что нейрогенез происходит в обоих эти регионы на протяжении всей жизни 10,11.
После окрашивания два метода визуализации были развернуты для оценки дендритных характеристики: я) в реальном времени томография (РТИ) и б) Увеличение глубины резкости изображений (EDFI). Техника RTI обеспечивает среднее проследить и количественно длину и порядок разветвление вдоль отдельных дендритных сегментов и отраслей. Таким образом, она позволяет оценить общую площадь и объем, занимаемый каждым дереве дендритов. Ещё Specifically, в способе РТИ пользователь постоянно определяет сегменты и перефокусирует многократно, как нейрон отслеживания программного обеспечения собирает X, Y, и Z координаты дендритной структуры и восстанавливает траекторию дендритной структуры в 3D. Для сравнения, метод EDFI обеспечивает достаточно простые и быстрые средства для оценки дендритных плотность в образцах довольно толстых тканей путем создания составного изображения, обеспечивая информацию о всей оси. Чтобы сделать это, пользователь записывает видео высокой четкости файлы по всей толщине секции, а затем использует программное обеспечение для поиска видеокадров для идентификации точки, в котором пиксель полностью в фокусе. Впоследствии, ориентированные пикселы объединяются и интегрируются в высоком разрешении, композитный 2D изображения. Это составное изображение содержит все пиксели, которые были в фокусе независимо от их положения на оси Z. Качественный и количественный анализ этих 2D-изображений может быть использован в дальнейшем для определения плотностидендритных ветвлений в каждой области.
Наконец, мы представляем панорамный метод для генерации чрезвычайно высоким разрешением изображения для анализа и оценки дендритов в целой области интереса. Этот метод может быть развернута, чтобы преодолеть отсутствие доступа к очень высоким разрешением и дорогих цифровых камер. Используя этот метод, один захватывает последовательные изображения в различных местах вдоль х и у топоров, а затем автоматически сшивает их вместе, используя бесплатное программное обеспечение (например, изображения Композитный редактор). Следует отметить, что этот метод может быть использован для качественного и количественного определения ветвления дендритов в довольно большой площади.