बहु इलेक्ट्रोड पैच दबाना रिकॉर्डिंग एक जटिल कार्य का गठन. यहाँ हम प्रायोगिक चरण में कई की स्वचालित रूप से, यह प्रदर्शन और रिकॉर्डिंग की संख्या में गुणात्मक सुधार के लिए अग्रणी प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए कैसे संभव है, दिखाते हैं.
पैच दबाना तकनीक व्यक्तिगत न्यूरॉन्स या उनके subcellular डिब्बों से बिजली की गतिविधि की रिकॉर्डिंग के लिए सबसे अच्छी तरह से स्थापित विधि आज है. फिर भी, स्थिर रिकॉर्डिंग प्राप्त करने, यहां तक कि व्यक्ति की कोशिकाओं से, काफी जटिलता का एक समय लेने वाली प्रक्रिया बनी हुई है. कुशल जानकारी के प्रदर्शन के साथ संयोजन के रूप में कई कदम के स्वचालन बहुत अधिक से अधिक विश्वसनीयता के साथ रिकॉर्डिंग की एक बड़ी संख्या के प्रदर्शन में और कम समय में experimentalists सहायता कर सकते हैं. बड़े पैमाने पर रिकॉर्डिंग हासिल करने के लिए हमें सबसे कुशल दृष्टिकोण पूरी तरह से प्रक्रिया automatize लिए लेकिन प्रायोगिक कदमों को आसान बनाने के लिए और कुशलता से प्रयोगकर्ता के अनुभव और दृश्य प्रतिक्रिया को शामिल करते हुए मानव त्रुटि की संभावना कम नहीं है निष्कर्ष निकाला है. मन में इन लक्ष्यों के साथ हम एक अंतरफलक में एक बहु इलेक्ट्रोड पैच दबाना प्रयोग, एक commerc के लिए आवश्यक सभी नियंत्रण केंद्रीकृत जो एक कंप्यूटर की सहायता प्रणाली विकसित कीially उपलब्ध वायरलेस gamepad, कंप्यूटर स्क्रीन पर प्रयोग से संबंधित जानकारी और मार्गदर्शन संकेत प्रदर्शित करते हुए. यहाँ हम हमें रिकॉर्डिंग विन्यास को प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय को कम करने और काफी हद तक सफलतापूर्वक एक साथ न्यूरॉन्स की बड़ी संख्या रिकॉर्डिंग के अवसरों में वृद्धि करने की अनुमति दी है जो प्रणाली के विभिन्न घटकों का वर्णन.
सुक्ष्ममापी परिशुद्धता के साथ कई साइटों को रिकार्ड करने और प्रोत्साहित करने के लिए क्षमता प्रयोगात्मक neuronal सिस्टम का एक बेहतर समझ हासिल करने के लिए अत्यंत उपयोगी है. कई तकनीकों यह अंत करने के लिए विकसित किया गया है, लेकिन कोई नहीं submillivolt संकल्प subthreshold गतिविधि और व्यक्तिगत postsynaptic क्षमता के अध्ययन के लिए आवश्यक पैच दबाना तकनीक, द्वारा हासिल की अनुमति देते हैं. यहाँ हम एक साथ रिकॉर्डिंग और neuronal कनेक्टिविटी के अध्ययन के लिए पर्याप्त परिशुद्धता के साथ व्यक्ति की कोशिकाओं की एक बड़ी संख्या उत्तेजक के उद्देश्य से एक बारह इलेक्ट्रोड कंप्यूटर की मदद से पैच दबाना प्रणाली के विकास को कवर किया. कई अन्य अनुप्रयोगों एक ऐसी प्रणाली के लिए कल्पना की जा सकती है, यह न्यूरॉन्स के एक समूह के भीतर संभव कनेक्शनों की संख्या प्रश्न में न्यूरॉन्स की संख्या के वर्ग के आनुपातिक बढ़ता दिया है कि synaptic कनेक्टिविटी का अध्ययन करने के लिए विशेष रूप से अच्छी तरह से उधार देता है. इसलिए, तीन इलेक्ट्रोड के साथ एक प्रणाली परीक्षण की अनुमति देता है, जबकिअप करने के लिए छह कनेक्शन की घटना और सबसे अधिक बार बारह न्यूरॉन्स की रिकॉर्डिंग, एक भी एक रिकॉर्डिंग के लिए 132 कनेक्शन की घटना का परीक्षण और अक्सर चित्रा (1) एक दर्जन से अधिक देख सकते हैं. कनेक्शन के दर्जनों के अवलोकन के साथ ही साथ यह संभव छोटे नेटवर्क के संगठन का विश्लेषण और नहीं तो 1 की जांच नहीं की जा सकती कि नेटवर्क संरचना के सांख्यिकीय गुणों अनुमान करने में आता है. इसके अलावा, कई कोशिकाओं की सटीक उत्तेजना भी postsynaptic कोशिकाओं 2 की भर्ती की मात्रा का ठहराव की अनुमति देता है.
एक तत्काल प्रश्न आमतौर पर हम वर्णित प्रक्रिया की सफलता की दर के विषय में उठता है. उच्च सफलता दर के लिए तैयार करने के लिए आवश्यक है. Pipettes दर्ज की कोशिकाओं प्राणियों के लिए पर्याप्त हैं कि टिप के उद्घाटन के ?…
The authors have nothing to disclose.
हम पैच दबाना प्रक्रिया स्वचालन के लिए सुधार पर मूल्यवान सलाह के लिए गिलाड Silberberg, मिशेल Pignatelli, थॉमस के.एच. बर्गर, लुका Gambazzi, और सोनिया गार्सिया को धन्यवाद देना चाहूंगा. हम मूल्यवान सलाह और सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन के साथ सहायता के लिए रजनीश रंजन धन्यवाद. इस काम के लिए यूरोपीय संघ Synapse परियोजना द्वारा और आंशिक रूप से मानव सीमाओं विज्ञान कार्यक्रम के हिस्से में वित्त पोषित किया गया.
Microscope | Olympus | BX51WI | 40X Immersion Objective |
Manipulators | Luigs & Neumann | SM-5 | Serial protocol used |
Amplifiers | Axon Instruments | MultiClamp 700B | SDK used |
Camera | Till Photonics | VS 55 | BNC analog output |
Framegrabber | Data Translation | DT3120 | SDK used |
Oscilloscopes | Tektronix | TDS 2014 | Serial communication |
Data acquisition | InstruTECH | ITC 1600 | |
Data acquisition | National Instruments | PCI-6221 | Library used (.dll) |
Pressure valve | SMC | SMC070C-6BG-32 | |
Pressure sensor | Honeywell | 24PCDFA6G | |
Membrane pump | Schego | Optimal |