Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Мульти-Волокно Фотометрия для записи нейронной активности в свободно движущихся животных

37.8K просмотров

DOI:

10.3791/60278

20 октября 2019 г.

В этой статье

Краткое содержание

В этом протоколе подробно описано, как осуществлять и выполнять многоволоконные фотометрические записи, как исправить для независях от кальция артефактов, а также важные соображения для двухцветной фотометрической визуализации.

Аннотация

Запись активности группы нейронов в свободно движущемся животном является сложной задачей. Кроме того, по мере того, как мозг расчленяется на все более мелкие и малые функциональные подгруппы, запись по проекциям и/или генетически определенным субпопуляциям нейронов становится первостепенной. Волоконная фотометрия является доступным и мощным подходом, который может преодолеть эти проблемы. Объединив оптические и генетические методологии, нейронная активность может быть измерена в глубоких структурах мозга путем выражения генетически закодированных индикаторов кальция, которые преобразуют нейронную активность в оптический сигнал, который можно легко измерить. Текущий протокол детализирует компоненты многоволоконной системы фотометрии, как получить доступ к глубоким структурам мозга для доставки и сбора света, метод учета артефактов движения, и как обрабатывать и анализировать флуоресцентные сигналы. Протокол детализирует экспериментальные соображения при выполнении одно- и двойной цветизображения, от одного или нескольких имплантированных оптических волокон.

Введение

Способность соотносить нейронные реакции с определенными аспектами поведения животного имеет решающее значение для понимания роли конкретной группы нейронов играет в режиссуре или реагировании на действие или стимул. Учитывая сложность поведения животных, с множеством внутренних состояний и внешних стимулов, которые могут повлиять даже на простейшие действия, запись сигнала с односудебным разрешением оснащает исследователей необходимыми инструментами для преодоления этих Ограничения.

Волоконная фотометрия стала методом выбора для многих исследователей в области системной нейронауки из-за его относительной простоты по сравнению с другими методами записи in vivo, его высоким соотношением сигнала к шуму, а также способностью записываться в различных поведенческие парадигмы1,2,3,4,5,6,7,8. В отличие от традиционных электрофизиологических методов, фотометрия является оптическим подходом, наиболее часто используемым в сочетании с генетически закодированными индикаторами кальция (GECIs, серия GCaMP)9. ГИКи меняют свою способность к флуоресцизму в зависимости от того, связаны ли они с кальцием. Потому что внутренняя концентрация кальция в нейронах очень жестко регулируется и напряжения-gated кальциевых каналов открыты, когда нейрон пожаров потенциал действия, переходное увеличение внутренней концентрации кальция, что приводит к переходным увеличениям в способность GECI к флуоресценции, может быть хорошим прокси для нейронов стрельбы9.

С помощью волоконной фотометрии, возбуждая свет направлен вниз тонкой, многопользовательской оптической волокна в мозг, и сигнал выбросов собирается обратно через то же волокно. Поскольку эти оптические волокна легкие и сгибаемые, животное может двигаться в основном беспрепятственно, что делает этот метод совместимым с широким спектром поведенческих тестов и условий. Некоторые условия, такие как быстрые движения или изгиб волоконно-оптического патча шнур за радиус, в котором он может поддерживать общее внутреннее отражение, может ввести сигнал артефактов. Чтобы дизабигват сигнал от шума, мы можем использовать свойство GCaMP известный как "изосбестной точки". Кратко, с GCaMP, по мере того как длина волны света возбуждения перенесена к левой стороне, своя излучение в кальцием-связанном положении уменьшает и излучение в кальцием-unbound положении незначительно увеличивает. Точка, в которой относительная интенсивность этих двух выбросов равна, называется изосбестной точкой. Когда GCaMP возбужденных в этот момент, его выброс не влияет на изменения во внутренних концентрациях кальция, и дисперсия в сигнале чаще всего из-за затмения сигнала от overbending волоконно-оптического патча шнура или движения нервной ткани по отношению к имплантированному волокну.

Одноединая единица электрофизиологии по-прежнему является золотым стандартом для свободно движущихся записей in vivo из-за его одноклеточного и однопикового разрешения уровня. Тем не менее, это может быть трудно определить молекулярной идентичности клеток, регистрируются, и после специального анализа может быть довольно трудоемким. Хотя волоконная фотометрия не имеет одноклеточного разрешения, она позволяет исследователям задавать вопросы, которые невозможно решить с помощью традиционных методов. Сочетание вирусных стратегий с трансгенными животными, экспрессия ГГИС может быть направлена на генетически определенные типы нейронов для записи популяционно-или проекционно-определенной нейронной активности, которая может быть выполнена путем мониторинга сигнала кальция непосредственно на аксон терминалы10,11. Кроме того, имплантируя несколько волоконно-оптических канюли, можно одновременно контролировать нейронную активность из нескольких областей мозга и путей в одном животном12,13.

В этой рукописи мы описываем технику одно- и многоволоконной фотометрии, как исправить для независях от кальция артефактов, и подробно, как выполнять моно- и двухцветные записи. Мы также приведив примеры типов вопросов, которые он позволяет задать и их возрастающие уровни сложности (см. рисунок 1). Установка фотометрии волокна для многоволоконных записей, описанных в этом протоколе, может быть построена с помощью списка материалов, найденных на https://sites.google.com/view/multifp/hardware(рисунок 2).

Важно, чтобы система была оборудована как для 410 нм и 470 нм возбуждающие длины волн для кальция-независимых и кальциевых зависимых флуоресценции выбросов от GCaMP6 или его вариантов. Для пользовательских настроек или если нет доступного программного обеспечения для запуска системы, можно использовать бесплатную программу bonsai (http://www.open-ephys.org/bonsai/) с открытым исходным кодом. Кроме того, волоконная фотометрия может проходить через MATLAB (например, https://github.com/deisseroth-lab/multifiber)12 или другой язык программирования14. Программное и аппаратное обеспечение системы должно позволить манипулировать как 410 нм и 470 нм светодиодов и камеры, извлечение изображений (Рисунок 2), и расчет средней интенсивности флуоресцентных в регионах интереса (ROIs) обращается вокруг волокон на изображения. Выход должен быть таблицей значений средней интенсивности, записанных с 470 нм и 410 нм светодиодов от каждого волокна в патч шнур. При выполнении многоволоконных экспериментов, 400 мкм в комплекте волокон может ограничить движение мышей. В таких случаях мы рекомендуем использовать 200 мкм патч шнуры, которые обеспечивают большую гибкость. Это также может быть возможным использовать меньшие манекен кабели во время тренировки мышей.

Очень важно, чтобы иметь возможность извлечь очки времени для событий, представляющих интерес во время приобретения волоконной фотометрии. Если система не обеспечивает встроенную систему для интеграции TTL для конкретных событий, альтернативная стратегия заключается в присвоении отметки времени отдельным точкам времени, записанным в соответствие с конкретнымвременем и событиями в ходе эксперимента. Штамповка времени может быть выполнена с помощью компьютерных часов.

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

Протокол

Все эксперименты проводились в соответствии с институциональными комитетами по уходу и использованию животных Калифорнийского университета в Сан-Диего и Канадским руководством по уходу и использованию лабораторных животных и были одобрены Университетом Лавал по защите животных Комитет.

1. Выравнивание оптического пути между камерой CMOS (дополнительный полупроводник оксида металла) и индивидуальным или разветвляющим сярприговым шнуром

  1. Потерять все винты на 5-осевой переводчик (11, Рисунок 2B).
  2. Винт в патч шнур (12, Рисунок 2B) к адаптеру «SMA (суб-миниатюра A) или FC (волоконно-оптический разъем)», который прикреплен к 5-осевой переводчика.
  3. Включите 470 нм возбуждательный свет (1, Рисунок 2B) при низкой мощности (100 зВт), и поместите кончик патчкорда, указывающий на автофлуоресцентный пластиковый слайд. Это не имеет никакого отношения к будущим записям, но предназначено исключительно для визуализации процесса выравнивания.
  4. Запись с камеры CMOS (13, Рисунок 2B) в режиме live. Увеличьте прибыль или отрегулируйте таблицу поиска (LUT) до тех пор, пока изображение не будет полностью черным. Смысл заключается в том, чтобы иметь возможность видеть изображение в координационном центре цели (10, рисунок 2B).
  5. Предварительный 5-осевой переводчик к цели, гарантируя, что 470 нм свет сосредоточен на волокно на SMA или FC конце патч шнур, пока изображение может быть решена на камеру.
  6. Отрегулируйте осей X и Y до тех пор, пока изображение не будет по центру и хорошо решено.
  7. Визуализируйте свет, излучаемый феррул-концом патч-провода. Он должен выглядеть как изотропный круг. Если используется ветвящий патч шнур, количество света, излучаемого на ферруле-концы каждого шнура патч должен быть одинаковым. Если круг не изотропный или излучаемый свет неравен, отрегулируйте 5-осевый переводчик в оси X-Y.

2. Установка ROIs вокруг волокон для измерения средней интенсивности флуоресцентных

  1. Включите все возбуждающие огни, чтобы лучше визуализировать волокна. Отрегулируйте прирост камеры таким образом, чтобы пиксели не насыщались и четкое изображение волокон присутствуют.
  2. Запись в прямом эфире или возьмите предварительное изображение.
  3. Нарисуйте ROIs вокруг волокон и держать их для измерения значений средней интенсивности во время записи(Рисунок 2A).
  4. Для нескольких волоконных записей, тест на независимость в сигналах.
    1. Запись в реальном маштабе времени от всех волокон.
    2. Укажите одно волокно к источнику света и коснитесь пальцем. Очень большие колебания должны происходить исключительно в этом канале (приемлемая утечка 1:1000).
    3. Если сигналы не являются независимыми, перерисовывайте более консервативные ROIs и повторите тест на независимость.
  5. Для маркировки и отслеживания которых рентабельность инвестиций соответствует тому, какое волокно, цветная лента или лак для ногтей могут быть применены к концу волокон. Сфотографируйте перед началом любого эксперимента в качестве вторичного напоминания.

3. Настройка арены звукозаписи

  1. Повесьте шнур патча над ареной, используя трибуны, зажимы или держатели.
  2. Убедитесь, что животное может свободно перемещаться по всей арене, раскованно по длине волокна.
  3. Используется ли оператная коробка или открытое поле, убедитесь, что патч шнур сможет достичь животного с минимальным изгибом. Если это требует нос тыкать, убедитесь, что есть достаточно места накладных расходов для предотвращения изгиба волокна. Избегайте чрезмерного изгиба или скручивания патч шнура.

4. Записи In vivo

ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура имплантации волокон волокон волокон для экспериментов на фотометрии волокон идентична процедуре оптогенетики, описанной в Sparta et al15. Мы рекомендуем использовать зубной цемент (см. Таблица материалов),который обеспечивает надежное закрепление головной колпак к кости черепа. Зубной цемент будет особенно полезен в тех случаях, когда не могут быть использованы якорные винты.

  1. Визуально осматривайте дистальный конец волокон патч-провода на глаз и с помощью микроскопа minifiber. Если поверхность волокон поцарапан, repolish волокон с помощью волокна полировки / плеск пленки с тонкой крупы (1 мкм и 0,3 мкм).
  2. Очистите дистальные концы патч шнура с 70% этанола и хлопка наконечник аппликатор.
  3. Очистите волоконно-оптические канюли с помощью 70% этанола и аппликатора кончика хлопка.
  4. Соедините феррульский конец патч-провода с имплантированным волокном с помощью керамического сплит-рукава, покрытого черной термоусадкой. Во время соединения убедитесь, что рукав тугой, в противном случае используйте новый рукав.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Там будет большое количество потери сигнала, если есть какое-либо пространство между патч шнур ferrule и имплантат, и записи не будут работать.
  5. Разрешить животному восстановиться в течение нескольких минут до начала поведенческого тестирования.
  6. Начните запись оптического сигнала и запустите эксперимент.
  7. Во время записи, внимательно следите за живой след, чтобы обеспечить качество записей. Сигнал, как ожидается, быстро уменьшится как функция времени в первые 2 минуты записи. Этот эффект вызван теплоо-опосредованным led распадом, при котором увеличение тепла увеличивает сопротивление оптического элемента.
  8. Если происходит скачок сигнала, превышающий кинетизацию GCaMP, это часто свидетельствует о том, что рукав недостаточно плотно и пространство между патч-проводом и имплантатом меняется. В этом случае, остановить эксперимент и восстановить животное с помощью нового рукава.

5. Анализ данных фотометрии клетчатки

ПРИМЕЧАНИЕ: Это метод для анализа данных, который хорошо работает для большинства записей. Однако можно внедрить альтернативные подходы. Пример кода для анализа данных можно найти здесь: https://github.com/katemartian/Photometry_data_processing.

  1. Извлекайте средние значения интенсивности флуоресценции, зарегистрированные от 470 нм(Int470) и 410 нм(Int410) светодиодов, соответствующих каждому отдельному волокну.
  2. Гладкая каждый сигнал с помощью алгоритма движущегося среднего(рисунок 3A).
  3. Выполните базовую коррекцию каждого сигнала(рисунок 3A и 3B)с использованием адаптивного итеративного алгоритма наименьших квадратов (airPLS) (https://github.com/zmzhang/airPLS) для удаления наклона и низкой частоты колебания сигналов.
  4. Стандартизировать каждый сигнал, используя среднее значение и стандартное отклонение(рисунок 3C):
    Уравнения статистического анализа, z-преобразование, нормализация интенсивности, формула обработки данных.
  5. Использование неотрицательной надежной линейной регрессии, подходят стандартизированные сигналы zInt410 к zInt470(Рисунок 3D)к функции регрессии:
    Линейное уравнение \( y = ax + b \); иллюстрация формулы; изучение алгебры, анализ уравнений.
    1. Используйте параметры линейной регрессии(a, b)для поиска новых значений zInt410, установленных на zInt470(fitInt410, Рисунок 3D,E).
      Уравнение линейной регрессии, диаграмма, fitzInt410 = a * zInt410 + b; Анализ данных, научное исследование.
  6. Рассчитайте нормализованный dF/F (z dF/F)(рисунок 3F):
    Математическое уравнение z dF/F=zInt470-fitzInt410, актуальное для анализа обработки сигналов.

6. Одновременные двухцветные записи

  1. Добавьте к системе фотометрии светодиод 560 нм, чтобы возбудить красный флуоресцентный датчик кальция и соответствующие дихроические зеркала и фильтры (см. Kim et al., 2016 для подробного описания)12.
  2. Добавьте сплиттер изображения между целью и камерой CMOS, чтобы отделить зеленые и красные длины волн эмиссии (см. рисунок 5). Сплиттер изображения образует два зеркальных изображения на датчике камеры, соответствующие красным и зеленым сигналам (например, патч-провод с 3 ветвями создаст изображение с 6 волокнами).
  3. Нарисуйте ROIs вокруг всех волокон в обоих цветах, как описано выше. Убедитесь в том, чтобы четко определить каждую рентабельность инвестиций с соответствующим и каналом (зеленый и красный)(рисунок 4A).
  4. Триггер одновременное возбуждение с 470 нм и 560 нм светодиодов и чередовать их с 410 нм светодиод(рисунок 5A).

7. Анализ данных двойного цвета

  1. Следуйте шагам в разделе 5, чтобы найти fitInt410 для сигнала Int470 и рассчитать z dF/F.
  2. Поскольку изосбестная точка для гЕКИ с красными сдвигами, как правило, неизвестна, сигнал, записанный со светодиодом 410 нм в зеленом канале, может быть использован для коррекции движения по обоим каналам. Следуйте шагам в разделе 5, чтобы найти fitInt410 для сигнала Int560 и рассчитать z dF/F.

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

Результаты

Нейронные корреляты поведенческих реакций могут варьироваться в зависимости от различных факторов. В этом примере мы использовали фотометрию волокна in vivo для измерения активности аксонных терминалов из боковой гипоталамической области (LHA), которые заканчиваются в боковой хабенуле (LHb). Мыши дикого типа были введены с адено-ассоциированных вирусов (AAV), кодирующих GCaMP6s (AAV-hSyn-GCaMP6s) в LHA и оптическое волокно было имплантировано с наконечником непосредственно над LHb(Рисунок 4<...

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

Обсуждение

Фотометрия клетчатки является доступным подходом, который позволяет исследователям записывать динамику навалом кальция из определенных нейронных популяций у свободно движущихся животных. Этот метод может быть объединен с широким спектром поведенческих тестов, в том числе "движение тяжелых" задач, таких как принудительные тесты плавать2, страх кондиционирования18, социальные взаимодействия1,4, и другие

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

Раскрытие информации

Sage Aronson является генеральным директором и основателем Neurophotometrics Ltd., которая продает многоволоконные фотометрические системы.

Благодарности

Эта работа была поддержана грантом Совета по естественным наукам и инженерным исследованиям Канады (NSERC: RGPIN-2017-06131) к К.П. К.П. является ФСК Чрчер-Бурсье. Мы также благодарим Plateforme d'Outils Mol'culaires (https://www.neurophotonics.ca/fr/pom) за производство вирусных векторов, используемых в данном исследовании.

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

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Винт из нержавеющей стали 1/4"-20,винт Thorlabs1" SH25S100
винт из нержавеющей стали 1/4"-20,винт Thorlabs1
винт из нержавеющей стали 1/4"-20Thorlabs3
1000 &; m, 0,50 NA, SMA-SMA Оптоволоконный патч-кабельThorlabsM59L01
12,7 мм Оптический столбThorlabsTR30/M
12,7 мм Держатель постаментаThorlabsPH20EM
15 В, 2,4 А Блок питания с разъемом 3,5 мм для T-CubeThorlabsKPS101
20x объективThorlabsRMS20X#10 на рисунке 2, #11 на рисунке 5
30 мм Cage Cube с креплением на дихроичный фильтрThorlabsCM1-DCH/M#8-9 на рисунке 2, #8-10 на рисунке 5
дорические линзы405 нмCLED_405#2 на рисунке
2 полосовой фильтр 410 нмThorlabsFB410-10#5 на рисунке 2; #7 на рисунке 5
465 нм. Светодиодные дорические линзыCLED_465#1 на рисунке 2
Полосовой фильтр 470 нмThorlabsFB470-10#4 на рисунке 2; #6 на рисунке
5 полосовой фильтр 560 нмSemrockFF01-560/14-25#5 на рисунке 5
560 нм светодиодныедорические линзыCLED_560#1 на рисунке 3
5-осевое кинематическое креплениеThorlabsK5X1#11 на рисунке 2, #12 на рисунке 5
Ахроматический дублетThorlabsAC254-035-A-ML#7 на рисунке 2
Адаптер для коллиматора 405ThorlabsAD11F#3 на рисунке 2; #4 на рисунке 5
Адаптер для справедливого коллиматораThorlabsAD127-F#3 на рисунке 2; #4 на рисунке 5
Алюминиевая макетная платаThorlabsMB1824
Зажимная вилкаThorlabsCF125
Кубический коннекторThorlabsCM1-CC
Dual 493/574 dichroicSemrockFF493/574-Di01-25x36#10 на рисунке 5
Фильтр эмиссии для GCaMP6SemrockFF01-535/22-25#6 на рисунке 2
Корпус с черными панелями из оргалитаThorlabsXE25C9
с наружной резьбой SM1-резьбовая торцевая крышка для обработкиThorlabs
Быстросменный держатель трубки объектива SM1ThorlabsSM1QP#4-6 на рисунке 2, #5-7 на рисунке 5
Фиксированный коллиматор для света 405 нмThorlabsF671SMA-405#3 на рисунке 2; #4 на рисунке 5
Фиксированный коллиматор для света 470 и 560 нмThorlabsF240SMA-532#3 на рисунке 2; #4 на рисунке 5
Зеленый эмиссионный фильтрSemrockFF01-520/ 35-25В светоделителе Светоделитель
USB 3.0 CMOS Камера высокого разрешенияThorlabsDCC3260M#13 на Рисунке 2, #15 на Рисунке 5
СветоделительНейрофотометрикаSPLIT#14 на Рисунке 5
Длиннопроходное дихроичное зеркало, 425 нм ОтсечкаThorlabsDMLP425R#8 на Рисунке 2, #9 на Рисунке 5
Длиннопроходное дихроичное зеркало, отсечка 495 нмSemrockFF495-Di03#9 на рисунке 2, #8 на рисунке 5
Стоматологический цемент MetabondC& B
M8 - M8 кабельДорические линзыCable_M8-M8
Оптоволоконные канюлиДорические линзыНеобходимо указать, что они будут использоваться для фотометрических экспериментов, требующих низкой автофлуоресценции
Патчкорды оптического волокнаДорические линзыНеобходимо указать, что они будут использоваться для фотометрических экспериментов, требующих низкой автофлуоресценции
Красный эмиссионный фильтрSemrockFF01-600/37-25Светоделитель
T7 LabJack
T-cube Светодиодный драйверThorlabsLEDD1B
USB 3.0 I/O Cable, Hirose 25, для DCC3240ThorlabsCAB-DCU-T3
длинный длинный /2" SH25S050 , длинный /8" SH25S038 светодиодные SM1CP2M

Ссылки

  1. Gunaydin, L. A., et al. Natural Neural Projection Dynamics Underlying Social Behavior. Cell. 157 (7), 1535-1551 (2014).
  2. Proulx, C. D., et al. A neural pathway controlling motivation to exert effort. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (22), 5792-5797 (2018).
  3. Muir, J., et al. In Vivo Fiber Photometry Reveals Signature of Future Stress Susceptibility in Nucleus Accumbens. Neuropsychopharmacology. 43 (2), 255-263 (2017).
  4. Wang, D., et al. Learning shapes the aversion and reward responses of lateral habenula neurons. eLife. 6, (2017).
  5. de Jong, J. W., et al. A Neural Circuit Mechanism for Encoding Aversive Stimuli in the Mesolimbic Dopamine System. Neuron. 101 (1), 133-151 (2018).
  6. Lerner, T. N., et al. Intact-Brain Analyses Reveal Distinct Information Carried by SNc Dopamine Subcircuits. Cell. 162 (3), 635-647 (2015).
  7. Calipari, E. S., et al. In vivo imaging identifies temporal signature of D1 and D2 medium spiny neurons in cocaine reward. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (10), 2726-2731 (2016).
  8. González, A. J., et al. Inhibitory Interplay between Orexin Neurons and Eating. Current Biology. 26 (18), 2486-2491 (2016).
  9. Chen, T. -W., et al. Ultrasensitive fluorescent proteins for imaging neuronal activity. Nature. 499 (7458), 295-300 (2013).
  10. Barker, D. J., et al. Lateral Preoptic Control of the Lateral Habenula through Convergent Glutamate and GABA Transmission. Cell Reports. 21 (7), 1757-1769 (2017).
  11. Siciliano, C. A., Tye, K. M. Leveraging calcium imaging to illuminate circuit dysfunction in addiction. Alcohol. 74, 47-63 (2018).
  12. Kim, C. K., et al. Simultaneous fast measurement of circuit dynamics at multiple sites across the mammalian brain. Nature Methods. 13 (4), 325-328 (2016).
  13. Sych, Y., Chernysheva, M., Sumanovski, L. T., Helmchen, F. High-density multi-fiber photometry for studying large-scale brain circuit dynamics. Nature Methods. 16 (6), 553-560 (2019).
  14. Akam, T., Walton, M. E. pyPhotometry: Open source Python based hardware and software for fiber photometry data acquisition. Scientific Reports. 9 (1), 3521(2019).
  15. Sparta, D. R., et al. Construction of implantable optical fibers for long-term optogenetic manipulation of neural circuits. Nature Protocol. 7 (1), 12-23 (2011).
  16. Stamatakis, A. M., et al. Lateral Hypothalamic Area Glutamatergic Neurons and Their Projections to the Lateral Habenula Regulate Feeding and Reward. The Journal of Neuroscience. 36 (2), 302-311 (2016).
  17. Tervo, G. D., et al. A Designer AAV Variant Permits Efficient Retrograde Access to Projection Neurons. Neuron. 92 (2), 372-382 (2016).
  18. Yu, K., da Silva, P., Albeanu, D. F., Li, B. Central Amygdala Somatostatin Neurons Gate Passive and Active Defensive Behaviors. The Journal of Neuroscience. 36 (24), 6488-6496 (2016).
  19. Falkner, A. L., Grosenick, L., Davidson, T. J., Deisseroth, K., Lin, D. Hypothalamic control of male aggression-seeking behavior. Nature Neuroscience. 19 (4), 596-604 (2016).
  20. Ren, J., et al. Anatomically Defined and Functionally Distinct Dorsal Raphe Serotonin Sub-systems. Cell. 175 (2), 472-487 (2018).
  21. Barnett, L. M., Hughes, T. E., Drobizhev, M. Deciphering the molecular mechanism responsible for GCaMP6m’s Ca2+-dependent change in fluorescence. PLOS ONE. 12 (2), 0170934(2017).
  22. Sun, F., et al. A Genetically Encoded Fluorescent Sensor Enables Rapid and Specific Detection of Dopamine in Flies, Fish, and Mice. Cell. 174 (2), 481-496 (2018).
  23. Patriarchi, T., et al. Ultrafast neuronal imaging of dopamine dynamics with designed genetically encoded sensors. Science. 360 (6396), (2018).
  24. Feng, J., et al. A Genetically Encoded Fluorescent Sensor for Rapid and Specific In Detection of Norepinephrine. Neuron. 102 (4), 745-761 (2019).
  25. Akerboom, J., et al. Genetically encoded calcium indicators for multi-color neural activity imaging and combination with optogenetics. Frontiers in Molecular Neuroscience. 6, 1-29 (2013).
  26. Dana, H., et al. Sensitive red protein calcium indicators for imaging neural activity. eLife. 5, (2016).
  27. Wang, H., Jing, M., Li, Y. Lighting up the brain: genetically encoded fluorescent sensors for imaging neurotransmitters and neuromodulators. Current Opinion in Neurobiology. 50, 171-178 (2018).
  28. Lu, L., et al. Wireless optoelectronic photometers for monitoring neuronal dynamics in the deep brain. Proceedings of the National Academy of Sciences. 115 (7), 1374-1383 (2018).
  29. Jennings, J. H., et al. Visualizing Hypothalamic Network Dynamics for Appetitive and Consummatory Behaviors. Cell. 160 (3), 516-527 (2014).

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

Перепечатки и разрешения

Теги

Регистрация нейронной активностимноговолоконная системаимплантация оптического волокнакальциевые индикаторыкоррекция артефактов движениядвухцветная визуализацияобработка флуоресцентного сигналапроекции областей мозга