Методическая статья

Нервно-сосудистого сети Explorer 2.0: Простой инструмент для изучения и обмена базы данных вызвали Optogenetically Vasomotion в коре мыши в естественных условиях

DOI:

10.3791/57214

⸱

4 мая 2018 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology, University of California, San Diego, 2Central European Institute of Technology, Brno University of Technology, 3Department of Neurosciences, University of California, San Diego, 4Department of Physics, John Carroll University, 5Department of Biomedical Engineering, Boston University, 6Bioengineering Undergraduate Program, University of California, San Diego, 7Institute of Physical Engineering, Faculty of Mechanical Engineering, Brno University of Technology, 8Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Графический интерфейс пользователя для изучения и обмена базы данных optogenetically индуцированной сосудистой реакции в мыши соматосенсорной коры в vivo измеряется микроскопии 2-Фотон представлен. Она позволяет просматривать данные, на основе критериев отбора, в среднем, локализация измерений в 3D-объем сосудистую и экспорта данных.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Важность обмена экспериментальных данных в неврологии растет с количество и сложность полученных данных и различные методы, используемые для получения и обработки этих данных. Однако большинство экспериментальных данных, особенно от отдельных исследований обычного размера лабораторий никогда не достигают более широкого исследовательского сообщества. Графический пользовательский интерфейс (GUI) двигатель называется нервно-сосудистого сети Explorer 2.0 (Северный 2.0) была создана как инструмент для простых и недорогостоящих обмена и изучения сосудистой визуализации данных. ССВ-2.0 взаимодействует с базой данных, содержащей вызвала optogenetically дилатация/сужения время курсы отдельных судов измеряется в мышей соматосенсорной коры в естественных условиях 2-Фотон микроскопии. ССВ-2.0 позволяет выбор и отображение времени курсы на основе различных критериев (тема, порядок ветвления, корковых глубины, диаметр сосуда, артериол дерево) а также простое математическое (например. усреднения, пик нормализация) и Экспорт данных. Он поддерживает визуализации сосудистой сети в 3D и позволяет локализации измерений диаметра отдельных функциональных судна в пределах сосудистого деревья.

ССВ-2.0, его исходный код и соответствующей базы данных могут свободно загружаться из UCSD нервно-сосудистого Imaging лаборатории сайт1. Исходный код может использоваться пользователями для изучения соответствующей базы данных или как шаблон для databasing и делить их собственные экспериментальные результаты, представила в соответствующий формат.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мозг считается одним из самых сложных органов и желание распутать его сложная функция является неизменной. Она в настоящее время изучается в различных масштабах от молекулярного до уровня поведенческих, используя широкую палитру инструментов2,3,4,5,6,7,8 . Количество неоднородность экспериментальных данных растет с беспрецедентной скоростью. Осознание необходимости совместного использования экспериментальных данных, Организации и стандартизации растет с количеством полученных данных. Стало очевидным, что Нейроинформатика будет играть решающую роль в интеграции экспериментальных данных через весы в модели мозга функции и дисфункции9,10.

С этой целью некоторых исследований, особенно крупных, были в состоянии выделять ресурсы, чтобы сделать их результаты через обширные базы данных11,12,13,14,15. Однако огромное количество экспериментальных данных из отдельных исследований и обычного размера лаборатории никогда не достигла широкого исследовательского сообщества. Это главным образом по двум причинам: во-первых, более посвященный время необходимо создать базу данных и инструменты, которые позволят пользователю взаимодействовать с базой данных; и во-вторых, для поддержки этих задач необходима больше денег. Руководствуясь этими проблемами, MATLAB на основе графического пользовательского интерфейса (GUI) двигатель называется нервно-сосудистого сети Explorer 2.0 (Северный 2.0)16 была разработана как простой и недорогой инструмент для databasing, совместного использования и изучения сосудистой визуализации данных. Эта рукопись дается руководство по эксплуатации ССВ 2.0 и связанная база данных экспериментальных данных.

ССВ-2.0 уже двигателем второго поколения программного обеспечения. Первое поколение, называется нервно-сосудистого сети Explorer 1.0 (Северный 1.0)17 был построен, чтобы взаимодействовать с базой данных чувственного вызывали вазодилатация в крыса первичной соматосенсорной коры (SI) в естественных условиях измеряется 2-Фотон микроскопии18. СВ-1.0, его исходный код, а также связанная база данных свободно скачать как ZIP-файл под названием «Северный Тянь 1» от UCSD нервно-сосудистого Imaging лаборатории сайт1. Дополнительные сведения о СВ 1.0 и связанную базу данных можно найти в17.

Второе поколение, Северный 2.0, взаимодействует с базой данных optogenetically вызывают расширение сосудов отдельных мышей SI в vivo измеряется 2-Фотон микроскопии20. Пользователь может просматривать, выберите и визуализировать данные, основанные на выбор категорий, таких как корковых глубины, ветвления порядок, диаметр сосуда, животные тему или конкретного артериол дерева. GUI далее выполняет простые математические операции, такие как усреднение и пик нормализации в выбранных категориях. ССВ-2.0 позволяет просматривать и просматривать изображения захвата 3D томов сосудистую, а также определить расположение функциональных измерений в пределах сосудистого деревья. Эта функция может использоваться для реконструкции сосудов морфологии в 3D и заполнить их с реальной сингл судно сосудисто движение измерения. Эти реконструкций в свою очередь могут быть включены в вычислительных моделях мозга функции21,22. ССВ-2.0, его исходный код и связанная база данных свободно скачать как ZIP-файл под названием «Северный 2.0 HDbase v1.0» от UCSD нервно-сосудистого Imaging лаборатории сайт1.

ССВ-2.0 работает с базой данных под названием «vdb.mat». Эта база данных является матрица, содержащая временные профили (время курсы) одно судно диаметр изменений вызываемую optogenetic стимул и измеряется в разных местах артериол деревьев. Каждый раз курс был рассчитан с помощью пользовательской программы. Он вычисляет относительное изменение диаметра судна от расширения профиля интенсивности флуоресценции, полученные путем сканирования через судна. Флуоресцентный контраст был представлен внутрисосудистого введения флуоресцеин Изотиоцианаты (FITC)-помечены декстрана. Дополнительные сведения о данных и анализ процедур пожалуйста, смотрите20,23. База данных имеет в общей сложности 305 время курсы (т.е. записей базы данных). В дополнение к изменению диаметра, каждая запись в базе данных содержится массив дополнительных метаданных, которые (1) количественно время курс (2) измеренные судна и описать (3) измерения местоположения в 3D-объем корковых сосудистую. Метаданные включают время начала, пиковых амплитудно, пиковой амплитудой времени, корковых глубины, порядок ветвления, диаметр судна на базовой линии, путь к оригинальных исходных образов и стеки 3D изображений для каждого измерения и низким масштаб карты поверхности мозга сосудистую. Пожалуйста, смотрите все параметры в метаданных, перечислены и подробно описаны ранее в таблице 116.

ССВ-2.0 взаимодействует с ссылкой изображения, которые являются что сканирует X-Y плоскости, где произошло измерения диаметра. Каждая запись базы данных имеет один соответствующий исходный образ с именем ссылки, отображаемые в GUI. Каждая запись базы данных также имеет связанный стек изображений (3D стека) захвата 3D-объем сосудов дерева, в течение которого произошло измерения. Графический интерфейс позволяет выбрать запись определенной базы данных и отображения соответствующего исходного образа, а также 3D стека. Он также направляет пользователю найти соответствующий исходный образ и фрейм в стеке 3D (те же функции можно найти в оба изображения). Все стек и исходных образов в их полном разрешении (1024 пикселей x 1024 пикселей), включены в папки hana_stk и hana_refs, соответственно. Низкий масштаб карты мозга сосудистую, включены в папку «карты». Все три папки, а также базы данных матрицы «vdb.mat» загружаются в ZIP-файл «Северный 2.0 HDbase v1.0» от UCSD нервно-сосудистого Imaging лаборатории сайт1 и сохранены в корневой папке ССВ 2.0 во время процесса установки.

Графический интерфейс был разработан как набор четырех панелей (Группа 1 (основные группы) – Группа 4), которые открываются последовательно, как пользователь исследует базы данных и выбирает конкретные данные, основанные на категориях выбора. Каждая группа состоит из двух основных частей: (1) правой колонке предоставляет возможность для взаимодействия с базой данных, выбрав параметры и категории данных и отображает важную информацию из метаданных; (2 левый столбец отображает данные в виде времени курсы (диаметр изменения во времени) и скаттер участки. Существует четыре типа точечных участков показано начало (1) дилатация (2) время дилатация пик (3) максимальный диаметр изменения (пик амплитуда) и (4) базовый диаметр (диаметр до стимуляции) как функции корковых глубины. Пользователь имеет возможность отображать среднее время курсы и значений для выбранных данных, сгруппированных корковых глубины или порядка ветвления. Это должно подчеркнуть особенность градиента диаметр изменения поведения с увеличением глубины и ветвление порядка20. ССВ-2.0 позволяет пользователю экспорт выбранного подмножества данных в формате «xls», «.csv» или «.mat».

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Установка СВ 2.0

  1. Перейти к UCSD нервно-сосудистого Imaging лаборатории сайт1 и щелкните левой кнопкой мыши на «Северный 2.0 HDbase v1.0» скачать сжатые программные файлы в нужное место на вашем компьютере.
    Примечание: Северный 2.0 требует Windows операционной системы версии 7-10, по крайней мере 2,8 ГБ свободного места для загрузки ZIP-файл и 6,9 ГБ для установки программы.
  2. Распакуйте «NNE2_HDbase_v1.0.zip».
    Примечание: Разархивируются папка NNE2 содержит 10 файлов: «hana_refs.tar.gz», «hana_stk.tar.gz», «maps.tgz», «MCRInstaller.exe», «NNE2.exe», «NNE2.zip», «NNE2_README.txt», «source.zip», «users_guide.pdf» и «vdb.mat».
  3. Северный 2.0 установите, следуя инструкциям в «NNE2_README.txt».

2. Запуск Северный 2.0

  1. Запустите Северный 2.0 с «NNE2.exe».
  2. Группа 1 (основные группы): Выберите подмножество данных (рис. 1). Изображения в левом столбце на главной панели показывают графики время курсы и параметры всех записей для «vdb.mat» (рис. 1).
    1. Выберите диапазон для Корковой глубины в правой колонке группы. Тип в диапазоне глубины в формате [dмин dМакс], где dмин является минимальная глубина и dМакс является максимальная глубина.
      Примечание: Данные была измерена на глубине 30-560 мкм.
    2. Выберите Порядок ветвления в правой колонке группы. Щелкните стрелку и выберите один из вариантов из списка (поверхности | Дайвинг ствола | Первый заказ филиалов | Выше порядок ветви).
    3. Выберите диапазон Базового диаметра в правой колонке группы. Введите его в формате [diaмин diaМакс], где диамин — это минимальный диаметр и диаметрМакс максимальный диаметр.
    4. Выберите темы (животных в соответствии с даты приобретения) в правой колонке группы. Щелкните левой кнопкой мыши на стрелку и выбрать один из доступных вариантов. Кроме того выберите данные из всех предметов по левой клавише мыши все в синий прямоугольник.
    5. Нажмите кнопку SUBMIT для отображения и изучить выбранные данные в группе 2.
  3. Группа 2: Изучение выбранного подмножества данных и дальнейшее уточнение данных (Рисунок 2).
    1. Выберите тип для группы усреднения данных по левой клавише мыши на соответствующую кнопку в правой колонке на вершине. Выберите: Avg кортикального слоя глубиной или Avg, порядка ветвления.
      Примечание: Фактические выбор подсвечивается зеленым цветом ниже (Рисунок 2).
    2. Выберите данные, основанные на морфологию судна или теме. Щелкните левой кнопкой мыши, выберите все данные для дерева (один Дайвинг артериолы и его филиалов) или выбрать все данные для пожалуйста (животные тему).
    3. Отправить левой кнопкой мыши для отображения выбранных данных в левой части графики (1) индивидуальный время курсы (2) группы-в среднем время курсы и точечные (3) начало раз (4) время к пики (5) пик амплитуд и диаметров (6) базовых
    4. Щелкните левой кнопкой мыши на след в графе отдельных timecourses в столбце слева выбрать время курс.
      Примечание: Выбранный курс получает выделены в графе (пурпурный) и его время начала, время пик, пик амплитуды и базовый диаметр будет отмечен красными кругами на графиках ниже. Красные точки в точечные участки являются средние значения.
    5. Обратите внимание идентификаторы тема (Тема ID) и дерево (Tree ID) для выбранного времени курса в правой колонке внизу.
    6. При необходимости измените тип группы-усреднения, щелкнув соответствующий выбор верхней части правой колонке, а затем нажать кнопку Отправить и повторите шаги от 2.3.4.
    7. Щелкните правой кнопкой мыши группы 2 с крест курсор, чтобы просмотреть и изучить все следы для выбранной темы (Тема ID) или дерева (Дерево ID) в группе 3.
  4. Группа 3: Исследовать конечное подмножество данных и экспортировать их (рис. 3).
    1. Выберите время курс в графе верхней части левой колонки по левой клавише мыши на след: выбранный трассировки будут выделены на графе (пурпурный) и описательных параметров записи базы данных будет отображаться в верхней графе.
      Примечание: Среднее время курс отображается в густой черный (рис. 3).
    2. Обратите внимание, соответствующее время начала, время пик, пик амплитуды и базовый диаметр на графиках ниже.
    3. Щелкните кнопку Экспортировать набор в правой колонке для сохранения следов, отображается на верхнем графике в папку, где Северный 2.0 выполняется из.
      Примечание: Это действие сохраняет три файла: «vdb_subset.xls», «vdb_subset.csv» и «vdb_subset.mat», содержащий векторов изменения диаметра и время векторов; «vdb_subset.mat» также содержит описания параметров и информации от «vdb.mat».
    4. Для проверки всех данных «тема» вместо «дерево» закрыть панель 3, нажав [x], перезапуск Северный 2.0, повторите выбор категорий в группе 1 (шаги 2.2.1-2.2.5) и выберите все данные для субъекта в группе 2 (шаг 2.3.2).
    5. Щелкните правой кнопкой мыши в панели 3 с крест курсор, чтобы перейти к панели 4 исследовать ссылки изображений и 3D стеки для всех трассировок в верхнем графике Группа 3.
      Примечание: Группа 4 будет открыт, если вариант все данные для «дерево» был выбран в группе 2. Если вместо этого были выбраны все данные для «тема», пользователю будет предложено изменить свой выбор и направлены на панели 1.
  5. Группа 4: Локализация функциональных измерений в пределах эталонный образ и 3D изображение стека сосудистую (рис. 4).
    1. Выберите время курс по левой клавише мыши на нем в графе верхней части левой колонки.
      Примечание: Выбранный трассировки будут выделены на графе (пурпурный), и ее описательные сведения из метаданных будет отображаться на вершине.
    2. Изучите соответствующий исходный образ, который автоматически загружается из папки «hana_refs» в правой нижней части левой колонки.
    3. Изучите соответствующие стека 3D изображения загружены автоматически из папки «hana_stk» в левом нижнем углу левого столбца. Прокрутка через стек с помощью стрелок или ползунок ниже показателя.
      Примечание: Когда изображение стек достигает уровня исходного образа – т.е. на уровне измерения диаметра («Индекс стека» = «Ссылка»), изображение стека подчеркнул и указано как «Уровень кадра».
    4. Нажмите кнопку Экспорт в правой колонке для экспорта в файл «ref_stacks_trace.xls», который сохраняется в папку, где Северный 2.0 выполняется из выделенное время курс.
      Примечание: Файл содержит время вектор, диаметр изменения вектора, идентификатор субъекта, запись индекса, расположение исходного образа, местоположение 3D стека и номер образа стека для кадра уровня.
    5. Закройте панель 4, [x] идти обратно к группе 1.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ССВ-2.0 и ассоциированных базы данных служат для просмотра и просмотра данных в базе данных, сортировать данные, основанные на критериях отбора, скачать выбранные данные и найти сосудистой измерений в течение соответствующего сосудистой дерева.

Группа 1 имеет выбор данных, основанные на категориях: «Корковой глубина», «Порядок ветвления», «Базовый диаметр» и «Темы» – Рисунок 1). Пожалуйста, обратите...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ССВ-2.0 был написан для того, чтобы поделиться сосудистой визуализации данных конкретного исследования20 , но с целью разработки простой инструмент для обмена и изучения данных подобного рода другими пользователями. Исследователей, заинтересованных в проверке связанная база данных сосудистой данных могут использовать графический интерфейс для просмотра данных, выбора подмножества данных, сравнить их с их собственных экспериментальных результатов или обработать их с использованием их собственных вы...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы не имеют ничего сообщать.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мы с благодарностью признаем поддержку от НИЗ (NS057198, EB00790, MH111359 и S10RR029050) и министерства образования, молодежи и спорта Чешской Республики (CEITEC 2020, LQ1601). KK был поддержан докторской стипендии от международного головная боль общества в 2014 году и научных и технологических исследований Совет Турции в 2015 году. MT была поддержана докторантура стипендий от немецкого фонда научных исследований (DFG й 2031/1).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Программа MATLABMathWorks
ПрограммаWinrarRarlabs

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Neurovascular Imaging Laboratory. Use Our Data. , UC San Diego School of Medicine. Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017).
  2. Craddock, R. C., et al. Imaging human connectomes at the macroscale. Nat Methods. 10 (6), 524-539 (2013).
  3. Devor, A., et al. Frontiers in optical imaging of cerebral blood flow and metabolism. J Cereb Blood Flow Metab. 32 (7), 1259-1276 (2012).
  4. Ji, N., Freeman, J., Smith, S. L. Technologies for imaging neural activity in large volumes. Nat Neurosci. 19 (9), 1154-1164 (2016).
  5. Maze, I., et al. Analytical tools and current challenges in the modern era of neuroepigenomics. Nat Neurosci. 17 (11), 1476-1490 (2014).
  6. Medland, S. E., Jahanshad, N., Neale, B. M., Thompson, P. M. Whole-genome analyses of whole-brain data: working within an expanded search space. Nat Neurosci. 17 (6), 791-800 (2014).
  7. Osten, P., Margrie, T. W. Mapping brain circuitry with a light microscope. Nat Methods. 10 (6), 515-523 (2013).
  8. Poldrack, R. A., Farah, M. J. Progress and challenges in probing the human brain. Nature. 526 (7573), 371-379 (2015).
  9. Kotter, R. Neuroscience databases: tools for exploring brain structure-function relationships. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 356 (1412), 1111-1120 (2001).
  10. Uhlirova, H., et al. The roadmap for estimation of cell-type-specific neuronal activity from non-invasive measurements. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 371 (1705), (2016).
  11. Aine, C. J., et al. Multimodal Neuroimaging in Schizophrenia: Description and Dissemination. Neuroinformatics. , (2017).
  12. Amunts, K., et al. BigBrain: an ultrahigh-resolution 3D human brain model. Science. 340 (6139), 1472-1475 (2013).
  13. Laird, A. R., Lancaster, J. L., Fox, P. T. BrainMap: the social evolution of a human brain mapping database. Neuroinformatics. 3 (1), 65-78 (2005).
  14. Lein, E. S., et al. Genome-wide atlas of gene expression in the adult mouse brain. Nature. 445 (7124), 168-176 (2007).
  15. Shin, D. D., Ozyurt, I. B., Liu, T. T. The Cerebral Blood Flow Biomedical Informatics Research Network (CBFBIRN) database and analysis pipeline for arterial spin labeling MRI data. Front Neuroinform. 7, 21(2013).
  16. Uhlirova, H., et al. Neurovascular Network Explorer 2.0: A Database of 2-Photon Single-Vessel Diameter Measurements from Mouse SI Cortex in Response To Optogenetic Stimulation. Front Neuroinform. 11, 4(2017).
  17. Sridhar, V. B., Tian, P., Dale, A. M., Devor, A., Saisan, P. A. Neurovascular Network Explorer 1.0: a database of 2-photon single-vessel diameter measurements with MATLAB((R)) graphical user interface. Front Neuroinform. 8, 56(2014).
  18. Tian, P., et al. Cortical depth-specific microvascular dilation underlies laminar differences in blood oxygenation level-dependent functional MRI signal. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (34), 15246-15251 (2010).
  19. Neurovascular Imaging Laboratory. Use Our Data. , UC San Diego School of Medicine. Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017).
  20. Uhlirova, H., et al. Cell type specificity of neurovascular coupling in cerebral cortex. Elife. 5, (2016).
  21. Gagnon, L., et al. Quantifying the microvascular origin of BOLD-fMRI from first principles with two-photon microscopy and an oxygen-sensitive nanoprobe. J Neurosci. 35 (8), 3663-3675 (2015).
  22. Sakadzic, S., et al. Two-photon high-resolution measurement of partial pressure of oxygen in cerebral vasculature and tissue. Nat Methods. 7 (9), 755-759 (2010).
  23. Nizar, K., et al. In vivo stimulus-induced vasodilation occurs without IP3 receptor activation and may precede astrocytic calcium increase. J Neurosci. 33 (19), 8411-8422 (2013).
  24. Reznichenko, L., et al. In vivo alterations in calcium buffering capacity in transgenic mouse model of synucleinopathy. J Neurosci. 32 (29), 9992-9998 (2012).
  25. Langer, J., Rose, C. R. Synaptically induced sodium signals in hippocampal astrocytes in situ. J Physiol. 587 (Pt 24), 5859-5877 (2009).
  26. Gong, Y., et al. High-speed recording of neural spikes in awake mice and flies with a fluorescent voltage sensor. Science. 350 (6266), 1361-1366 (2015).
  27. Tantama, M., Hung, Y. P., Yellen, G. Optogenetic reporters: Fluorescent protein-based genetically encoded indicators of signaling and metabolism in the brain. Prog Brain Res. 196, 235-263 (2012).
  28. Devor, A., et al. "Overshoot" of O(2) is required to maintain baseline tissue oxygenation at locations distal to blood vessels. J Neurosci. 31 (38), 13676-13681 (2011).
  29. Devor, A., et al. Stimulus-induced changes in blood flow and 2-deoxyglucose uptake dissociate in ipsilateral somatosensory cortex. J Neurosci. 28 (53), 14347-14357 (2008).
  30. Rauch, A., Rainer, G., Logothetis, N. K. The effect of a serotonin-induced dissociation between spiking and perisynaptic activity on BOLD functional MRI. Proc Natl Acad Sci U S A. 105 (18), 6759-6764 (2008).
  31. Lemmon, V. P., et al. Minimum information about a spinal cord injury experiment: a proposed reporting standard for spinal cord injury experiments. J Neurotrauma. 31 (15), 1354-1361 (2014).
  32. Ascoli, G. A., Donohue, D. E., Halavi, M. NeuroMorpho.Org: a central resource for neuronal morphologies. J Neurosci. 27 (35), 9247-9251 (2007).
  33. Mennes, M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. Making data sharing work: the FCP/INDI experience. Neuroimage. 82, 683-691 (2013).
  34. Marmarou, A., et al. IMPACT database of traumatic brain injury: design and description. J Neurotrauma. 24 (2), 239-250 (2007).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Optogenetic VasomotionTwo Photon MicroscopyVascular Network VisualizationMATLAB GUI ToolCortical Depth AnalysisBranching Order SelectionVessel Diameter MeasurementData Export Function3D Image Stack

Похожие статьи