Summary
서로 다른 피질 레이어에서 네트워크 감각 정보를 인코딩하는 방법 피질 회로에 대한 우리의 이해에 근본적인 문제가 있습니다. 여기, 우리는 대뇌 피질의 레이어를 식별하는 단일 단위 및 지역 현장 잠재력 및 현재의 분석을 기록하는 멀티 문의 판상 전극을 이용 electrophysiological 기법을 설명합니다.
Abstract
대뇌 피질의 레이어는 네크로 텍스 높은 반복 로컬 네트워크로 구성 1-4 전반에 걸쳐 유비 쿼터스 구조입니다. 최근에는 상당한 진전이 서로 다른 피질 레이어 5-8 in 뉴런의 반응 특성의 차이에 대한 우리의 이해에서 만들어진, 아직 여부와 방법의 연결 인구 것은 판상 특정 정보를 인코딩에 대한 자세한 내용은 왼쪽으로 큰 거래는 아직되어 있지 방식.
기존 다중 전극 어레이 기술은 대뇌 피질의 표면을 따라 대뇌 피질의 공간이 많은 밀리미터를 통해 응답을 측정하는 유익 판상 피질 회로의 문제를 접근 적합하고 있지만. 여기서는 설정 및 멀티 연락처 판상 전극 활용 기본 시각 피질 (V1)의 피질 층에 걸쳐 각각의 뉴런과 지역 현장 잠재력 (LFPs) 녹화를위한 방법을 제시합니다 (그림 1, Plextrode U - 프로브, Plexon 병원).
포함된 방법 기록 장치 건설, 대뇌 피질의 레이어의 식별, 개인 뉴런의 수용 분야의 식별됩니다. 외피 층을 식별하기 위해, 우리는 전체 필드 번쩍 자극을 사용하여 시간 시리즈 LFP의 evoked 응답 잠재력을 (ERPs) 측정합니다. 그런 다음 레이어 4의 자료 (싱크는 레이어 4 내부 이후 세분화된 레이어 9-12라고도합니다)에서 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 전류 소스 밀도 (CSD) 분석을 수행합니다. 그것은 우리를 정확하게 하나의 침투 6 모든 레이어, 11, 12에서 기록 전극 위치를 수 있도록, 위치, 방향, 그리고 transmembrane 전류 흐름의 밀도의 인덱스를 제공하기 때문에 전류 소스 밀도가 유용합니다.
Protocol
1. 난 microdrive 건설
우리는 난 전극 구동 시스템와 함께 U - 프로브를 사용합니다. 이 시스템을 구축하는 것은 2~3시간을 필요로하지만, 일단 건설이 수정은 매우 간단합니다. 우리는 4 채널베이스를 (그림 2A)가 포함되어 앤 타워를 조립하여 시작, 할머니 챔버 (그림 2B), 1mm 간격 (그림 2C), 1-4 나사 microdrives (그림 2D), 1과 그리드 -4 가이드 튜브 (그림 2E, 500 μm의 직경 약 5-7센티미터로 잘라), 그리고 1-4 microdrive 타워 (그림 2 층). 단순화하기 위해, 우리는 한 타워 하나의 U - 프로브로 난 시스템을 구축하기위한 절차를 설명합니다. 모든 자료가있는 경우 훈련 후,이 절차는 일반적으로 2~3시간 걸립니다.
- 난 전극 드라이브 어셈블리를 구성하려면 먼저 측정 조립합니다 (예 : 가이드 튜브, 가이드 와이어, 전체 dremil 세트, 할머니 도구 및 부품과 U - 탐사) 필요한 모든 도구와 조각. 가이드 튜브를 측정해서 기록 장치에 연결된 때 그들은 그것을 손상하지 않고 두라 위에 나머지 충분히 있습니다.
- 난 전극 드라이브 어셈블리를 구성하려면 먼저 녹음 챔버의 깊이를 측정합니다. 그런 다음, 약 5-7cm의 측정된 길이 가이드 튜브를 잘라. 가이드 튜브를 절단하는 동안, 하나는 금속 조각은 관 내부에 입력하지 않도록해야합니다. 관 내부에 금속 조각을 제거하는 가이드 튜브의 내부 직경보다 작은 단단한 철사를 사용하십시오.
- 다음, 난 기지로 난 격자를 놓습니다. 클램프 나사와 그리드 나사를 조이십시오. 기지와 그리드가 확보되면 관심의 기록 영역을 파악하고 난 그리드의 하단을 통해 가이드 튜브를 사전.
- 그것이 난 챔버 외부에 대해 1-2 mm 때까지 격자를 통해 가이드 튜브를 전달합니다. 가이드 튜브가 원하는 위치에되면, 할머니 microdrive 타워를 조립 시작합니다.
- 각 난 microdrive 타워에 두 개의 클램프가 없습니다 - 하단 클램프가 어느 장소 또는 느슨한에서 해결된 수 있지만 모터는 최고 클램프를 조절합니다. U - 프로브의 강화 튜브 가기 클램프를 부착합니다. 가이드 튜브에 아래 클램프를 부착하고 가이드 튜브 장소를 확보하기 위해 superglue의 작은 금액을 적용합니다. 이 시스템은보다 안정적이고 인해 U - 프로브의 강화 튜브에 연결된 두 클램프 더 정확한 둘 수 있습니다.
- 조심스럽게 가이드 튜브의 상단과 U - 프로브의 팁을 정렬하고 난 기지에 타워를 확보 때까지 가이드 튜브를 통해 U - Probe를 전달합니다. U - 프로브 또는 가이드 튜브에 아무런 추가 긴장감이 없다는 것을 그래서 나비 나사와 탑의 위치를 조정합니다.
2. U - 프로브 살균
판상 전극 또는 Plextrode U - 프로브는 Plexon 주식 회사에서 구입하고 약 $ 2000의 가격에 사용할 수 있습니다 - 4천달러. 연락처 사이트, 사이트의 구성 및 각 사이트의 직경의 개수 : 가격은 세 가지 주요 측면에 따라 달라집니다. 현재 선형 구성 16 채널 버전과 25 μm의의 접촉 직경을 사용하고 있습니다. 중요한 것은, U - 프로브의 두께는 직접 접촉 직경 관련되어 있습니다. 우리의 실험에서, 우리는 항상 360 μm의 두께와 동일 25 μm의 직경 연락처를 사용하고 있습니다. 우리의 버전 모델에 대한 현재의 비용은 약 3천5백달러 달러입니다. U - 프로브는 점퍼와 접지 와이어 약 4-6주 있습니다 구매에서 제공하는 리드 시간 전극 케이스에 포장된다.
- 실린더베이스에 난 시스템을 놓고 해당 타워에 모터 케이블을 연결합니다. 여러 개의 타워를 사용하는 경우 색상 코딩된 우편 넥타이는 모터 케이블과 탑 구분할 수 있도록하는 데 사용됩니다.
- 난 소프트웨어 프로그램을 사용하여 U - 프로브를 발전 시작하거나 해당 위치로 자동으로 진보되는 U - 프로브 대상 위치를 설정하거나 난 소프트웨어 인터페이스에서 '다운'을 클릭하면. 팁 최소 10mm에서 난 챔버의 끝을 지난 가이드 튜브를 통해 있도록 U - Probe를 사전.
- U - 프로브, 이전 이식 녹화 실로 난 기지를 연결하는 20~30분에 대한 MetriCide 활성화 Dialdehyde 솔루션 위치를 소독합니다. 그 후, 멸균 물 U - 프로브와 할머니 기반을 씻어.
- U - 프로브 있도록 팁 그냥 가이드 튜브 안에있는 걸 retracting으로 난 소프트웨어 위치를 제로. 난 소프트웨어에서는 모든 위치를 제로를 클릭하십시오.
- 이식 녹화 실로 난 기지를 첨부하고 모든 4 개의 나사를 조입니다. 그런 다음, 녹음 챔버의 측면에 핀에 따라 기지를 맞춥니다. 모든 4 개의 나사를 조여하고 난 기지가 안전하게 기록 챔버에 첨부되어 있는지 확인합니다.
3. 레코딩을위한 U - 프로브를 발전
두라의 강도와 두께가 과목 사이 매우 변수임을 감안할 때, 우리는 U - Pro를 발전을위한 일반적인 절차를 구현난 microdrive 시스템을 사용합니다. 중요한 것은 각각의 U - 프로브는 각 연락처 임피던스와 U - 프로브에 대한 전체 레인저에 대한 자세한 분석과 함께 제공됩니다. 우리는 누구의 연락처 임피던스 MΩ 0.3-0.5에서 원거리 전극을 사용합니다. 현재 임피던스 Plexon에서 구입 가능 테스터하지만 불행히도 우리 레코딩시이 장치를 사용할 아니었있다. 결과적으로, 우리는 임피던스에 대한 자세한 분석을 수행할 수없는되었습니다.
- U - 프로브가 남아있는 부동 (하단의 커넥터에 하나 와이어 연결된 점퍼가). Headstages은 U - 프로브 커넥터에 확보되고 증폭기 케이블 연결 및 접지입니다.
- 1-2에 관한 mm의 초기 발전은 빠르고 강한 모두해야합니다. 0.2 mm / 초 및 깊이 단계 0.2 - - 0.3 mm 0.1의 범위에서 속도 매개 변수를 설정합니다. 이러한 값은 U - 탐사선이 정상적으로 소중히 두라을 할 수 있으며 녹화에서 중요한 첫 번째 단계는 있는지 확인합니다.
- 일단 두라 통해 0.050 -0.1 mm / sec까지 속도를 줄이고 0.05에 깊이 단계를 줄일 수 - 0.1 mm. 목표는 부드럽고 등 가능한 더 느린 조직이 손상되지 것과 U - 프로브를 미리하는 것입니다. 탐사선이 뇌로 들어가있다는 징후 중 하나는 소음 수준 (지역 현장 잠재적인 텍스트 오버레이)에 감소 함께 LFP의 진폭에 변화가있다.
- 전극은 대뇌 피질의 모든 레이어를 스팬되었는지 확인하려면, 전체 필드 흰색 플래시 자극에 대한 응답으로 진폭의 변화를 측정합니다. 시간을 가로질러 LFP 진폭의 변화는 evoked 응답 잠재력 분석을 기초. 이 분석은 대뇌 피질의 레이어를 확인하는 기초를 제공합니다.
4. 대뇌 피질의 레이어의 식별 및 검증
우리는 evoked 응답 전위 (ERP) 패러다임과 전류 소스의 밀도 (CSD) 분석을 사용하여 대뇌 피질의 레이어를 식별을위한 절차를 구현했습니다. 그것은 우리를 정확하게 하나의 침투에있는 모든 레이어에서 기록 전극 위치를 수 있도록, 위치, 방향, 그리고 transmembrane 전류 흐름의 밀도의 인덱스를 제공하기 때문에 우리는 CSD에 의존. 사실, 찰스 슈로더와 동료는 이전에 판상 녹음, microlesion, 그리고 9-12 V1에서 대뇌 피질의 레이어의 기능 식별의 ERP / CSD 방식의 효과를 확인하기 위해 histological 재건을 결합했습니다. 자발적으로 생성된 oscillations을 사용하는 다른 방법은 대뇌 피질과 같은 대뇌 피질의 스핀들과 같은 깊이와 업 / 다운 상태 13-15을 식별하는 데 사용되었습니다.
이 분석을 위해, 우리는 U - 프로브의 동등 간격의 연락처를 통해 시간 시리즈 LFP의 2 공간적 파생에 따라 CSD를 계산 MATLAB (대한 iCSD 도구 상자를 활용 http://software.incf.org/ 소프트웨어 / csdplotter / 가정 ) 9,10,16,17.
- 대뇌 피질의 레이어를 식별하려면, 검정으로 돌아갑니다 다음 100 MS 백포도주 깜박 전체 분야 검은 화면으로 피사체를 노출하는 동안 수동 고정 작업 동안 evoked 응답 잠재력을 측정합니다. 이 순서는 200 번 반복 한 재판을 구성합니다.
- Plexon 멀티채널 수집 프로세서는 내쇼날 인스 트루먼 트의 PCI 보드를 통해 녹음 컴퓨터에 직접 모든 연속 데이터 신호를 절약할 수 있습니다. 데이터가 저장되면, 현재 소스 밀도 분석을위한 신호 처리 작업을 시작합니다.
- headstages에 필터와 미리 증폭이 보드에 의해 유도 LFP 신호의 시간 지연을 해결하기 위해 Plexon 제공한 FPAlign 소프트웨어 보정을 사용합니다.
- 이 시점에서 데이터가 Neuroexplorer과 MATLAB로 전송됩니다. 각 LFP 채널은 0.5 Hz에서 100 Hz의 컷오프 주파수 표준 높고 낮은 패스 필터를 사용하여 필터링됩니다. 각 전극 연락처가 필터링되고 나면, 각 전극 접촉에 대한 의미 LFP 시간 시리즈를 얻기 위해 실험에 걸쳐 각 시행 평균을 식별합니다. 그렇다면, 시간의 함수로 LFP 진폭을 가진 매트릭스에 각 연락처를 개최합니다.
- 작업 공간에서 CSDplotter를 입력하여 MATLAB에서 도구 상자 : iCSD (현재 소스 밀도 텍스트 오버레이)를 실행합니다. 샘플링 주파수는 연속 데이터는 1 kHz에서 것을 감안할 때, DT 매개 변수 1 MS로 설정합니다. 다음 0.4 S / M (이것은 입방 밀리미터 당 nanoamperes 단위로 현재 소스 밀도를 대략)으로 대뇌 피질의 전도성 값을 설정하고 연락처의 수를 반영하기 위해 [0.1:0.1:1.6]의 벡터로서 전극의 위치를 변경합니다. 모든 매개 변수가 삽입되었을 때 '이 실행'을 클릭하십시오.
- CSDplotter 인터페이스의 CSD 프로필을 확인하고 새로운 모습에 붙여 넣습니다. 같은 imagesc로 MATLAB에서 일반적인 기능은 계층 프로필을 계획하는 데 사용할 수있는, 다양한 스무딩 알고리즘 및 정상화 루틴은 CSD 데이터를 나타내는 몇 시간에 걸쳐 레이어 ID를 비교 적용할 수 있습니다그리고 세션.
- 레이어 4의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하려면 먼저, 층류 CSD 프로필을 사용하여 세분화된 레이어의 기본 싱크의 존재를 확인하십시오. CSD의 음모에 부정적인 극성을 구동 싱크대를 찾습니다. 그 다음, 세분화된 싱크대의 중심을 질량을 계산합니다.
- 중심가 싱크가 큰 때 연락처와 시간으로 구성된 분석에서 얻은 것입니다. 싱크 중심과 문의 0 μm의에서 세분화된 계층 참조 역할을합니다. , supragranular 세분화 및 infragranular :. 세 가지 레이어 중 하나에 대한 참조 및 그룹 그들 위에 아래의 모든 연락처를 분석
- 시간적 도메인이 변경되지 떠나는 전극 위치를 걸어갔다하여 입상 싱크를 확인합니다. CSD 행렬을 걸어갔다 후, 다시 중심 분석을 계산합니다. 대뇌 피질의 깊이의 함수로 전극 연락처를 걸어갔다하면 모든 판상 특이성을 파괴한다.
5. 개별 뉴런과 수용 필드 매핑 확인
우리는 U - 프로브에서 여러 단일 유닛을 분리하고 녹음과 함께 큰 성공을 있었다. 일반적으로 녹음에, 우리는 6-10 잘 격리 단위와 14-16 지역 현장 잠재적인 신호를 가지고 기대할 수 있습니다. 하나의 단위를 찾는 것은 단일 전극에 비해 또한 U - 프로브 더욱 신뢰할 수 있습니다. 하나는 정확하게 16 전극을 사전에 필요한 모든 하드웨어를 사용했다하더라도, 그들은 정확히 같은 U - 프로브와 마찬가지로 대뇌 피질의 레이어 기능으로 네트워크 인구를 탐험 수 없을 것입니다. 마지막으로, 우리는 일반적으로 30-40 침투를위한 U - 프로브 동일한 함께 기록할 수 있습니다.
- 수용 필드를 찾으려면, 수용 필드 가능성이있는 모니터에 역방향 상관 자극을 제시하여 시작합니다. 자극은 0, 45, 90, 및 135도에서 4 방향 통같이 구성되어 있습니다.
- 수용 필드를 찾을 수 가열율지도의 클러스터 분석을 수행합니다. 첫째, 각 시간 지연의 최대 발사 속도 위치와 자신의 중심을 계산합니다. 그런 다음, 중심 이러한 최대 발사 속도 위치 사이의 거리를 계산합니다. 120 MS를 5 MS 간격으로 각각의 신경 세포에 대해 개별적으로 - 40 사이의 전도 지연에 대한 각각의 공간적 위치에 요금을 발사의지도를 계산합니다.
- 모든 시간 지연에 중심과 주변의 최대 발사 속도 지점 사이의 전체 거리를 찾아보십시오. 수용 필드에 해당 거리를 최소화 시간 지연에 있습니다.
- 일단 수용 필드는 각 셀에 들어, 기록된 인구의 모든 수용 필드를 중복 모든 수용 분야의 위치보다 큰 역방향 상관 자극을 제시 발견된다. 실시간 발사 속도 플롯은 올바른 수용 필드 위치가 확인되었는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.
- 마지막으로, 갑자기 자신의 반응을 변화만을 추가 분석을위한 안정적인 발사 속도 단위를 유지 하나의 단위를 제거합니다. 또한, 최상의 신호 대 잡음 비율로 녹화 사이트를 선택합니다.
6. 대표 결과 : 단일 단위의 레코딩 및 기본 시각 피질에서 대뇌 피질의 층을 통해 LFPs
판상 전극을 사용하여 분석에서 가장 중요한 단계 중 하나는 안정적으로 대뇌 피질의 레이어를 식별하고 많은 시간과 세션에 걸쳐이 신분을 확인하는 것입니다. 따라서, 우리는 전체 필드 번쩍 자극 (그림 3A)에 대한 응답으로 판상 연락처를 통해 LFPs의 evoked 응답 잠재력을 (ERPs) 측정. 그림 3B 하나는 대뇌 피질의 레이어를 식별하는 전류 소스 밀도 (CSD)를 계산하기 위해 취득해야 정보의 유형의 예제를 제공합니다. 그런 다음 레이어 4의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 LFP 시간 시리즈의 CSD 분석을 고용. (SG), 세분화 (G)와 infragranular (IG) 레이어도 사시간 레코딩 세션 시작 후 안정적인 유지 supragranular의 위치 - 그림 4A 시간의 함수로 대뇌 피질의 심층에 걸쳐 외피 층을 번역에 CSD 분석을 보여줍니다. 그림 4B가 특정 계층에 할당된 해당 연락처의 평균 나타내는 CSD의 흔적이 포함되어 있습니다 -이 예제를 세분화 레이어 ~ 50 MS에서 CSD 진폭의 명확한 감소를 겪습. 이 분석 (0 μm의에서 세분화된 계층 참조 역할을 가장 큰 싱크 중심을 질량과 접촉) 각각 supragranular 및 infragranular 레이어로 세분화된 계층 위에서 아래 전극 연락처를 할당에 대한 참조로 재직했습니다.
판상 전극을 사용하는 또 다른 중요한 분석은 정확하게 식별할 수 있으며, 뉴런 '수용 필드를 집중. 이 절차는 뉴런에서 가장 강력한 응답을 생성하는 자극을 위치를 위해 매우 중요합니다. 그림 5A는 기본 시각 cort에서 뉴런의 두 수용 필드 플롯의 예입니다예 (V1). 이 구획의 기원은 검은 컴퓨터 화면에 중앙 표시되는 작은 흰 원이있는 고정 지점입니다. 이 플롯의 색상 역동적인 반대 상관 자극에 대한 응답으로 각 뉴런의 발사 속도를 나타냅니다. 우리는 주어진 실험 (예 : 사인파 - 웨이브 격자)의 자극 위치를이 정보를 사용합니다. 표시되는 자극은 동시에 기록 뉴런의 수용 필드 위치를 포괄하기 위해 평균 수용 필드 크기보다 큽니다.
우리는 대뇌 피질의 레이어를 파악하고 최적의 수용 필드 위치에 자극 위치를 후에 동물이 고정하거나 차별 작업 중 하나를 수행하는 동안, 우리는 다양한 시각적 자극을 제시하는 실험 프로토콜에 진행할 수 있습니다. 실험 후, 우리는 같은 채널을 기록할 수 있었던 하나의 유닛을 분리하기 위해 스파이크 - 파형 분석을 수행합니다. 이 절차는 종종 주인에게 약간의 시간이 소요 및 새로운 분석 소프트웨어 및 기술을 이용할 수 있으므로 지속적으로 개선되고있다. 그림 5B 하나 Plexon의 오프라인 분류기 사용 후 예상 출력 유형의 예입니다. 이 소프트웨어를 단일 단위 절연을 사용하는 것은 육안 검사를 통해 수행됩니다. 서로 다른 클러스터가 첫 번째와 두 번째 주요 구성 요소의 무게, 스파이크 폭, 계곡, 그리고 피크 특성에 따라 구분됩니다.
그림 1. 멀티 연락처 판상 전극을 사용하여 멀티 연락처 판상 전극, 우리는 동시에 V1의 피질 층에 걸쳐 고립 개별 뉴런과 LFP 단위에서 활동을 탔지 기록했다. 각 U - 프로브는 1.6 mm의 전체 길이를 스팬 16 (100 μm의) 균등하게 간격 전극 연락처로 구성되어 있습니다. 각 전극 접촉 직경 25 μm의이며, 플래티넘 이리듐 구성되어 있습니다.
그림 2. 난 그리드 구축 난 microdrive 시스템은 고전적인 나사식 microdrive 이상의 추가 안정성과 정밀도를 제공합니다. 전극의 각 그룹은 독립적으로 작동 범위를 사용자 정의 내에서, XY의 비행기에서 조작할 수 있습니다. 전극의 각 그룹은 독립적으로 0.001mm / 초에서 0.5 mm / 초, 1 마이크로 미터의 높은 해상도 깊이 (최대 100mm) 및 가변 속도 범위를 작업 사용자 정의 이내에 Z 방향으로 조작할 수 있습니다 (A) 4. - 채널베이스 (B) 난 회의소, (C) 1mm 간격 (D) 1-4 나사 microdrives, (E) 1-4 가이드 튜브 (500 직경 μm의 약 5-7센티미터하는 컷)와 그리드 (F) 1-4 microdrive 타워과 (G) 완료 넝 시스템과 실린더 기지.
그림 3. 원숭이가 100 화이트 (~ 1Hz) 이었지만 전체 분야 검은 화면에 노출 동안 반응 잠재적인 패러다임과 대뇌 피질의 레이어를 확인하려면 LFP 시간 시리즈 (를) Evoked, 우리는 수동 고정 작업 동안 evoked 응답 가능성 (ERP)를 측정 MS, 그리고 검은색으로 돌아갑니다. (B) 판상 U - 프로브로 기록된 LFP 응답이 각 연락처에 대해 ERP의 흔적을 얻기 위해 처리되었습니다. 세분화된 계층은 계층 4의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전, ERP의 흔적에 대한 응답의 진폭에 싱크 기반 전환을 찾기로하고 존재의 모든 세션에서 산출된 것입니다. 역전이 발생했을 때 점선 박스는 시간의 기간의 타이밍을 나타냅니다.
그림 4. 전류 소스 밀도 분석 (A) 전류 소스의 밀도 분석 (시간 시리즈 LFP의 2 층 공간 파생에 따라)를 사용하여 레이어 식별이의 기지에있는 싱크 - 소스 구성과 함께 극성 역전을 식별하는 데 사용되었다 입상 층. 대뇌 피질의 레이어의 식별이 (오른쪽에서 왼쪽) 시간이 지남에 유지하는 방법 안정 우리는 평가. 이 예제에서는 현재 싱크 (파란색)은 ~ 400 μm의가. (B) 각각의 줄거리는 아래의 CSD의 흔적은 특정 계층에 할당된 해당 연락처의 평균 CSD를 나타내는 세밀한 레이어와 지속 기간을 나타냅니다. 이것은 우리가 초기 싱크대의 정확한 타이밍을 (이 예제 ~ 50-60 MS. CSD 추적 봉투는 표준 편차를 나타내며 검은색 막대가 떠올랐다의 자극 (100 MS)의 기간을 나타냅니다.에서 확인할 수
그림 5. 스파이크 정렬 및 수용 필드 매핑 (A) 우선, 반 영상 학위 계산하고 두 배가됩니다. 그렇다면, 리버스 상관 자극은 CRT 모니터에 대한 패치를 C로 표시됩니다0, 45, 90 135 도에 지향 통같이의 onsisting. 자극 각 공간 위치에 표시 후 각각의 신경 세포에 대한 해고 율은 40-120 MS 사이 오 MS의 간격을 독립적으로 계산됩니다. 최대 발사 속도는 계산하고 각 시간 지연에 대한 다음 중심입니다. 그런 다음, 각 지연의 중심과 인접한 가열율 위치 사이의 거리가 계산됩니다. 최소 거리와 시간 지연은 수용 필드로 선택됩니다. (b)는 같은 피크 높이, 계곡 깊이, 밸리 시간 최고, 최대 또는 계곡의 시간 등 스파이크 파형 속성 오프라인 정렬 소프트웨어 프로그램을 사용하여 분석 아르 ( Plexon). 한 신경 세포에서 파형이 서로 중복없이 클러스터 때까지 스파이크는 유사한 특성에 따라 정렬됩니다.
그림 6. CSD 프로필을 단행. 그림 3A에서 같은 대회는하지만 우리는 무작위로 혼합 접촉 위치와 새로운 CSD 행렬을 컴파일 걸어갔다 절차를 수행했습니다. 이 분석은 더 시간적 도메인이 변경되지 떠나는 전극 위치를 걸어갔다하여 입상 싱크를 확인하는 데 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 표시되는이 예제에서, 대뇌 피질의 깊이의 함수로 전극 연락처를 걸어갔다하면 모든 판상 특이성을 파괴.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
멀티 유닛 녹음은 피질의 신경 네트워크가 자극 정보를 인코딩하는 방법 분석에 대한 표준이되었습니다. 전극 기술의 최근 진보 감안, 판상 전극의 구현 지역 대뇌 피질 회로의 전례없는 특성이 가능합니다. 다중 전극 녹음이 신경 인구 역학에 대한 유용한 정보를 제공하고 있지만, 여러 판상 전극은 높은 해상도와 뉴런의 특정 위치에 대한 자세한 정보를 활성화하십시오. 피질은 해부학적인 몸의 구조도 다른 입력 및 출력을 레이어로 구성되어 있기 때문에, 이것은 감각 정보가 다음 레이어로 disparately 처리하는 방법의 질문을시킵니다.
우리는 기본 시각 피질 (V1)에 대뇌 피질의 레이어의 기능으로 로컬 네트워크 활동을 기록하는 멀티 연락처 판상 전극을 이용한 새로운 기록 방법을 제시합니다. 중요한 것은 우리는 대뇌 피질의 레이어를 식별하는 evoked 응답 패러다임 동안 지방 현장 잠재력을 분석하는 방법을 구현했습니다. 우리는 또한 수용 필드 매핑 절차 및 스파이크 - 파형 분석에서 자세한 결과를 제공하고 있습니다.
우리는 판상 전극이 특히 제한, 녹음의 안정성없이는되지 않습니다 것을 인정합니다. 우리는 참을성 전극을 미리하고 (우리가 일반적으로 마지막으로 미리 후에 1 시간 45 분 기록) 발전 이후에 정착하는 두뇌 시간의 충분한 양의 수 있도록이 기술을 사용하는 조언. 이 기간 동안 우리는 수많은 눈길을 교정, 수용 매핑 및 evoked 응답 잠재적인 패러다임을 실행합니다.
우리는 스크류 microdrive와 할머니의 기본에 고정하는 가이드 튜브를 사용하여 우리의 녹음을 향상시킬 수있었습니다. 우리는 또한 30-25도에서 팁 각도를 줄임으로써 표준 U - 프로브 디자인을 수정했습니다. 그 결과, U - 프로브는 두라 통해 매끄러운 침투에 대한 있도록 선명했다. 그것은 blunter 전극 팁 조직 손상 가능하고 출혈이 발생할 수 있습니다. 출혈이 전극 연락처를 커버하고 깨끗한 단위 고립되지 않도록 할 수 있습니다. 우리는 30과 25도 각도 팁 및 침투 더 많은 단위를 해결할 수있는 두이 이론 녹화를 테스트에도 U - 프로브의 수명을 연장합니다.
우리가 일반적으로 처음에 자세한 내용을 사전에 우리가 두라 통과되면 신속하게 천천히 위에서 언급했듯이. 우리는 선명 팁 각도와 함께이 절차는 U - 프로브를 사용하여 하나의 단위 활동을 확인할 수 한 몇 실험실로 우리를 이끌 가지고 있다고 생각합니다. 우리 하나의 유닛 활동과 레코딩의 전반적인 안정성을 직접 우리가 두뇌 U - 프로브 발전 후 정착 있도록 시간의 길이에 관련되어 있습니다.
이 기술은 더 많은 실험실이 기술을 활용하므로 번창 것입니다. 현재 만성 implantable 배열의 설계 및 구현은 진행하고 있으며 대부분 다중 전극 그리드를 대체하게됩니다. 또한, 자신의 샤프트 (본질적으로 다중 U - 프로브)를 따라 여러 연락처와 전극을 포함하는 배열을 병렬로 개발되고있다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.
Acknowledgments
우리는 행동 훈련에 대한 토론과 소린 Pojoga에 대한 예 왕 감사합니다. NIH 유레카 프로그램, 국립 안과 연구소, 퓨 학자 프로그램, 제임스 S. 맥도넬 재단 (VD), 그리고 NIH 비전 교육 그랜트 (BJH) 지원.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Nan microdrive system | NAN Instruments | NAN-S4 | Figure 2. Custom clamps are needed to use the U-Probe. Everything mentioned with exception of the U-Probe is provided by NAN instruments. |
| Screw microdrives | MIT Machine shop | Anything that is able to secure a guide tube to the NAN grid should be appropriate. | |
| Stainless Steel Guide Tubes | Small Parts, Inc. | B00137QHNS (1) or B00137QHO2 (5) | These are 60 in long and cut to size in the laboratory using a Dremel hand drill |
| Plexon U-Probe | Plexon | PLX-UP-16-25ED-100-SE-360-25T-500 | See U-Probe specifications available at www.plexon.com Also see Figure 1. |
| Table 1. Hardware. | |||
| NAN software |  NAN Instruments |
Computer interface requires an additional serial port to accommodate the Plexon system and the NAN hardware | |
| Offline Sorter, FPAlign, PlexUtil, MATLAB programs | Plexon |
Under ’Installation Packages’ | |
| Neur–xplorer | NeuroExplorer |
Under ’Resources’ | |
| CSDplotter Version 0.1.1 | Klas H. Petterson |
||
| Table 2. Software. | |||
References
- Hubel, D. H., Wiesel, T. N. Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex. J Physiol. 195, 215-243 (1968).
- Mountcastle, V. B. Modality and topographic properties of single neurons of cat's somatic sensory cortex. J Neurophysiol. 20, 408-434 (1957).
- Nassi, J. J., Callaway, E. M. Parallel processing strategies of the primate visual system. Nat Rev Neurosci. 10, 360-372 (2009).
- Ringach, D. L., Hawken, M. J., Shapley, R. Dynamics of orientation tuning in macaque primary visual cortex. Nature. 387, 281-284 (1997).
- Martinez, L. M. Receptive field structure varies with layer in the primary visual cortex. Nat Neurosci. 8, 372-379 (2005).
- Lakatos, P., Karmos, G., Mehta, A. D., Ulbert, I., Schroeder, C. E. Entrainment of neuronal oscillations as a mechanism of attentional selection. Science. 320, 110-113 (2008).
- Sun, W., Dan, Y. Layer-specific network oscillation and spatiotemporal receptive field in the visual cortex. Proc Natl Acad Sci U S A. 106, 17986-17991 (2009).
- Maier, A., Adams, G. K., Aura, C., Leopold, D. A. Distinct superficial and deep laminar domains of activity in the visual cortex during rest and stimulation. Frontiers in Systems Neuroscience. 4, 12-12 (2010).
- Mitzdorf, U. Current source-density method and application in cat cerebral cortex: investigation of evoked potentials and EEG phenomena. Physiol Rev. 65, 37-100 (1985).
- Mitzdorf, U., Singer, W. Excitatory synaptic ensemble properties in the visual cortex of the macaque monkey: a current source density analysis of electrically evoked potentials. J Comp Neurol. 187, 71-83 (1979).
- Schroeder, C. E., Mehta, A. D., Givre, S. J. A spatiotemporal profile of visual system activation revealed by current source density analysis in the awake macaque. Cereb Cortex. 8, 575-592 (1998).
- Schroeder, C. E., Tenke, C. E., Givre, S. J., Arezzo, J. C., Vaughan, H. G. Striate cortical contribution to the surface-recorded pattern-reversal VEP in the alert monkey. Vision Res. 31, 1143-1157 (1991).
- Amzica, F., Steriade, M. Cellular substrates and laminar profile of sleep K-complex. Neuroscience. 82, 671-686 (1998).
- Kandel, A., Buzsaki, G. Cellular-synaptic generation of sleep spindles, spike-and-wave discharges, and evoked thalamocortical responses in the neocortex of the rat. J Neurosci. 17, 6783-6797 (1997).
- Sakata, S., Harris, K. D. Laminar structure of spontaneous and sensory-evoked population activity in auditory cortex. Neuron. 64, 404-418 (2009).
- Nicholson, C., Freeman, J. A. Theory of current source-density analysis and determination of conductivity tensor for anuran cerebellum. J Neurophysiol. 38, 356-368 (1975).
- Pettersen, K. H., Devor, A., Ulbert, I., Dale, A. M., Einevoll, G. T. Current-source density estimation based on inversion of electrostatic forward solution: effects of finite extent of neuronal activity and conductivity discontinuities. J Neurosci Methods. 154, 116-133 (2006).
- Vaknin, G., DiScenna, P. G., Teyler, T. J. A method for calculating current source density (CSD) analysis without resorting to recording sites outside the sampling volume. J Neurosci Methods. 24, 131-135 (1988).
