Abstract
Deneysel nörobilim teşvik sisteminin cevabına gerçek zamanlı olarak bağlıdır uygulanan geliştirme ve roman uygulama ve genellikle karmaşık, kapalı devre protokolleri, artan bir ilgi tanık olmaktadır. Son uygulamalar optogenetics 3 kullanılarak kortikal inme aşağıdaki nöbetlerin kontrol etmek için, farelerde 1 ve Zebra balığı 2 hem de motorlu yanıtları incelemek için sanal gerçeklik sistemlerinin uygulanması arasında değişir. Kapalı döngü teknikleri önemli bir avantajı doğrudan erişilebilir değildir ya da aynı anda deneysel verim en üst düzeye çıkarırken, bu tür nöronal uyarılabilirlik 4 ve güvenilirlik gibi çoklu değişkenler, bağlı olduğu yüksek boyutlu özelliklerini sondalama kapasitesi bulunur. Bu katkının ve hücresel elektrofizyoloji bağlamında, biz piramidal kortikal nöronlar, rec tepki özelliklerinin çalışmaya kapalı devre protokolleri çeşitli uygulamak nasıl açıklargenç sıçanların somatosensoriyel korteks akut beyin dilimleri yama kelepçe tekniği ile hücre orded. Hiçbir ticari olarak temin veya açık kaynak yazılım verimli Burada anlatılan deneyler için gerekli tüm özellikleri sağlar gibi, LCG 5 olarak adlandırılan yeni bir yazılım araç olan modüler yapısı bilgisayar kodu yeniden en üst düzeye ve yeni deneysel paradigmalar uygulanmasını kolaylaştırır geliştirilmiştir. Uyarım dalga kompakt meta-açıklamasını kullanılarak belirtilir ve tam deneysel protokoller metin tabanlı yapılandırma dosyalarında açıklanmıştır. Ayrıca, LCG çalışmaların tekrarı ve deneysel protokollerin otomasyonu için uygundur bir komut satırı arayüzü var.
Introduction
Son yıllarda, hücresel elektrofizyoloji, modern kapalı devre protokollere gerilim ve akım kelepçe deneylerinde kullanılan geleneksel açık-döngü evrim geçirmiştir. En iyi bilinen kapalı döngü tekniği belki nöronal membran gerilimi 8 belirlemek için yapay voltaj kapılı iyon kanallarının sentetik enjeksiyon etkin dinamik kelepçe 6,7 olduğunu, deterministik olmayan titreşen etkilerinin derinlemesine çalışma iyon nöronal yanıt dinamikleri 9 kanal, yanı sıra sinaptik zemin aktivitesi 10 gibi vivo- gerçekçi in vitro rekreasyon.
Ileri sürülmüştür diğer kapalı çevrim paradigmalar hücresel mekanizmaları altında yatan nöronal uyarılabilirliği araştırmak için, 4,12 kelepçe reaktif kelepçe 11, in vitro kendini sürekli kalıcı aktivite nesil incelemek ve yanıtı yer alıyor.
"ontent> Burada akut beyin dilimleri yapılan tüm hücre yama kelepçe kayıtları bağlamında kapalı döngü elektrofizyolojik protokolleri çeşitli uygulayarak sağlar güçlü bir çerçeve açıklanmaktadır. Biz yama kelepçe kayıtları vasıtasıyla somatik membran gerilimini kaydetmek için nasıl göstermek genç sıçanların somatosensoriyel korteks ve gelen piramidal nöronlar LCG, Teorik Nörobiyoloji ve Neuroengineering laboratuarda geliştirilen bir komut satırı tabanlı yazılım araç kutusunu kullanarak üç farklı kapalı döngü protokolleri uygulamak.Kısaca, tarif edilen protokoller, aktif ve pasif zar özelliklerinin büyük bir set karakterizasyonu hakkında akım kenetli uyaran dalga formu, bir dizi ilk otomatik enjeksiyon bulunmaktadır. Bunlar uyarıcı bir dalga kalıplaşmış dizi onun cevabı özellikleri bakımından bir hücrenin elektrofizyolojik fenotip yakalamak için ileri sürülmüştür. Bir hücrenin e-kodu olarak bilinen (örneğin, bkz & #160; 13,14), elektrik yanıtların Bu tür bir koleksiyon objektif olarak elektriksel özellikleri temelinde nöronlar sınıflandırmak için çeşitli laboratuarlar tarafından kullanılır. Bu orantılı-entegral-türev (PID) ile, kontrol vasıtası ile ateşleme hızının kapalı halka, gerçek zamanlı kontrol içeren bir yeni tekniği sabit giriş-çıkış aktarma bağlantısı ile (eğri), analizini içermektedir in vitro preparasyonlar 10 ve bilgisayar tarafından simüle sanal bir GABAerjik interneuron vasıtasıyla, iki eş zamanlı olarak kaydedilen piramidal nöronlar, gerçek zamanlı olarak, üçüncü yapay bağlantılı olarak gerçekçi bir in vivo benzeri arka sinaptik aktivitenin ikinci dinlenme.
Buna ek olarak, LCG tek bir elektrot kullanarak dinamik kelepçe protokolleri uygulanması mümkün olmaktadır aktif elektrot Telafisi (AEC), 15 olarak bilinen bir teknik uygular. Bu istenmeyen etkileri telafi izin verir (artifacts) hücre içi uyaranlara teslim etmek için kullanıldığı zaman ortaya çıkan kayıt elektrot. yöntem kayıt devrenin eşdeğer elektriksel özelliklerinin parametrik olmayan tahmin dayanmaktadır.
Bu yazıda tarif edilen teknikler ve deneysel protokoller hali hazırda, geleneksel açık döngü gerilim ve akım kenetli deneylerinde uygulanabilir ve in vivo 17,18 gibi hücre dışı 4,16 diğer preparasyonlar ya da hücre içi kayıtları uzatılabilir. tüm hücre yama kelepçe elektrofizyoloji için kurulum dikkatli montaj istikrarlı, yüksek kaliteli kayıtlar için çok önemli bir adımdır. Aşağıda böyle bir deney düzeneği deneyci için zaten mevcut olduğunu varsayalım ve LCG kullanımını anlatan bizim dikkatimizi. Okuyucu optimizasyonu ve hata ayıklama hakkında ek ipuçları için 19-22 işaret edilmektedir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Burada açıklanan protokol önerileri ve Anvers Üniversitesi Biyomedikal Bilimleri Bölümü Etik Kurul kurallarına uygundur. Bu protokol onaylı insani ötenazi teknikleri ile elde edilen genç Wistar sıçanların eksplante beyin, olmayan bilinçli malzemenin hazırlanmasını gerektirir.
1. Ekipman Hazırlığı
- Yükleme ve veri toplama ve stimülasyon sistemi yapılandırmak.
- Sinyalleri kaydetmek ve elektrofizyolojik amplifikatöre analog kontrol voltajlarını göndermek için comedi tarafından desteklenen bir veri toplama (DAQ) kartı ile donatılmış bir kişisel bilgisayar (PC) kullanın.
NOT: Daha fazla bilgi için http://www.comedi.org ziyaret edin: Comedi en yaygın üreticilerin DAQ kartların çok sayıda destekleyen bir Linux modül ve kütüphane. - Bir bilgisayar kontrollü yama kelepçe yükselticisi kullanımda olduğu durumda, amplifikatör adanmış bir yanı sıra, ikinci bir bilgisayar istihdamKontrol.
Not: ikinci alışılmış bir işletim sistemi çalıştırmak da, ilave bilgisayar özel bir işletim sistemi ile gerçek zamanlı olarak çalışma olacaktır. Özel PC'ye uzak masaüstü uygulaması ile bağlanırken, bu koşullar altında, bu ekstra bilgisayara bağlı tek bir monitör, fare ve klavyeyi kullanmak daha uygun olur. - Http://www.tnb.ua.ac.be/software/LCG_Live_CD.iso gelen LCG ile gerçek-zamanlı Linux işletim sistemi içeren Live CD ISO görüntüsünü önceden yüklenmiş indirin ve boş bir CD veya USB stick "üzerine yakmak .
- Basitçe DAQ kartı içeren PC sürücüsüne takın ve başlatın. Alternatif olarak, Linux işletim sistemi (örneğin, Debian veya Ubuntu) çalıştıran bir PC üzerinde kendi online kaynak havuzundan LCG yükleyin. Kurulum prosedürü ile ilgili ayrıntılar için çevrimiçi kılavuzuna başvurun. manuel http://danielelinaro.github.io/dynclamp/lcg_manual.pdf adresinden online ulaşabilirsiniz.
- Canlı CD'den önyükleme: tis otomatik tam yapılandırılmış bir sistem yükleyecektir. Bunu yapmak için, bilgisayarın CD-ROM sürücüsüne LCG Live CD yerleştirin ve bilgisayarı CD'den önyükleme; Önyükleme menüsü görünür en kısa sürede gerçek zamanlı çekirdek (varsayılan seçenek) seçin ve sistem başlatılmasını bekleyin.
- Komut istemine yazarak DAQ kartı kalibre:
sudo comedi_calibrate
veya
sudo comedi_soft_calibrate
veri toplama kartı sırasıyla donanım veya yazılım kalibrasyonu, (gemide bilgi edinmek için komut sudo comedi_board_info kullanın) destekleyip desteklemediğini bağlı. - Uygun analog-dijital ve dijital-analog dönüşüm faktörleri ayarlayın: Bu hücresel elektrofizyolojik amplifikatör kılavuzuna sahip erişimi gerektirir ve özellikle de dönüşüm faktörleri üzerindeki teknik özelliklerine.
- Ortam değişkenleri için, dosya /home/user/.lcg-env uygun sayısal değerlerini belirtmek için bir metin düzenleyicisi kullanın AI_CONVERSION_FACTOR_CC, AI_CONVERSION_FACTOR_VC, AO_CONVERSION_FACTOR_CC, AO_CONVERSION_FACTOR_VC.
NOT: Bu amplifikatör tarafından oluşturulan girişi (AI) ve akım kelepçe (CC) ve gerilim kelepçe (VC) modları için çıkış (AO) kazançları ve bilgisayar tarafından sağlanan voltaj ve akım komutları veya gerilimler arasındaki dönüşüm faktörleri temsil sırasıyla. - Alternatif olarak, kendi sistem dönüşüm faktörleri bulmak için, (lcg-bulmak-dönüşüm-faktörler) sağlanan LCG komut dosyasını kullanın.
NOT: hesaplanan değerler lcg-bulmak-dönüşüm faktörleri bazı durumlarda sayısal kesik olması gerekmektedir veya dönüşüm faktörleri kesin değerleri yansıtacak şekilde yuvarlanır tahminler vardır. - Kullanmak için, LCG-dönüşüm-faktörleri bulmak genellikle gelen headstage amplifikatör ile satın alınır "modeli hücreyi 'bağlayarak başlayın. Sonra Live CD çalışan ve kabuk isteminde aşağıdaki komutu girin olan Linux makinedeki bir terminal açın:
lcg-bulmak-dönüşüm-faktörleri -i $ HOME / .lcg-env -o $ HOME / .lcg-env
NOT: Her iki durumda da (yani, manuel /home/user/.lcg-env veya lcg-bulmak-dönüşüm-faktörlerin kullanımının değiştirilmesi), yakın ve değişikliklerin etkili olabilmesi için terminal açın. - Birden headstages kullanılırsa, tüm kanallarda aynı değerlere dönüşüm faktörleri set; Bu mümkün değilse, daha iyi kullanıcı ihtiyaçlarına uygun yapılandırma dosyaları üretmek için lcg-uyarıcı veya nasıl birden çok dönüşüm faktörlerini nasıl kullanılacağını anlamak için LCG çevrimiçi el kitabına başvurun.
- Sinyalleri kaydetmek ve elektrofizyolojik amplifikatöre analog kontrol voltajlarını göndermek için comedi tarafından desteklenen bir veri toplama (DAQ) kartı ile donatılmış bir kişisel bilgisayar (PC) kullanın.
Somatosensoriyel Cortex adlı Akut Beyin Dilimleri 2. Hazırlık
- Elektrofizyoloji için çözümler hazırlanması.
- 125 NaCl, 2.5 KCl, (mM olarak) karıştırılması ile yapay beyin omurilik sıvısı (ACSF) hazırlanması 1.25 NaH 2 PO 4, 26 NaHCO 3, 25 glukoz, 2 CaCl2, 1 MgCl2. Azaltmak için 10x stok çözümleri hazırlayındeney günü hazırlık zamanı. Bir dilim hazırlanması ve kayıt için diğeri için kullanılacak olan 2 L, hazırlayın.
- Prosedürün başlangıcına öncesi en az 30 dakika boyunca% 95 O2 ve% 5 CO2 ile ACSF Doymuş.
- Mevcut kelepçe kayıtları için, (mM olarak) ihtiva eden bir hücre içi çözelti (ICS) kullanan 115 K-glukonat, 20 KCI, 10 HEPES, 4 ATP-mg, 0.3 Na 2 -GTP, 10 2 -phosphocreatine Na. Buz çözüm hazırlayın ve pipet tıkanma riskini ortadan kaldırmak için kayıtların başlamasından önce bunu süzün.
- Beyin çıkarma.
- % 4 İsofluranın bir indüksiyon odasında hayvan yerleştirme hayvan anestezisi ve hızla giyotin veya büyük makas kullanarak başını kesmek.
- Orta hat boyunca cildi kesin ve kulaklarına kaydırın.
- Makas ince çifti kullanılarak orta hat boyunca kafatası kesti. Inci mümkün olduğunca yakın bıçak tutune yüzeyi altta yatan beyin hasarı en aza indirecek şekilde. , Bir cımbız ile kafatası açın optik sinir ve beyin sapı sever ve yavaşça buz ACSF beyin açılan bir spatula kullanın.
- Serebellum ve bir neşter (bıçak 24) ile iki hemisfer ayırın.
- Iki hemisfer birinden fazla suyu çıkarın ve superglue bir damla kullanarak eğimli bir platform üzerinde tutkal. Hızla beynin üzerinde ACSF birkaç damla ekleyin ve vibratome odasına transfer.
NOT: sagittal dilimleri hazırlarken, platformun açısı dilimleme işlemi sırasında piramidal hücrelerin dendritler zarar görmesini önlemek için çok önemlidir.
- Dilimleri hazırlanması.
- Beynin üzerinde bıçağı yerleştirin ve ilk 2,5 atın - 3 mm. Ise dilimleme işlemi için gerekli zamanı en aza indirmek, aynı zamanda dilim yüzeyine zarar sınırlamak için hız ve frekansını ayarlayın.
- 300 μ kalınlık ayarlamam ve dilimleme başlar. Bıçak korteks geçmiş gitmiş sonra, bir jilet veya hipokampus üzerinde ve ilgi kortikal alanın kenarlarında kesmek için bükülmüş bir iğne kullanın.
- 34 ° C - Çok-çukurlu inkübasyon odası içinde 32 ° C'de tutulan dilimler yerleştirin.
- Bıçak çekin ve 5 kadar puan 2.3.2 ve 2.3.3 tekrarlayın - 8 dilim kesilir. En iyi dilimler, genellikle kan damarlarının yüzeyine paralel olanlardır.
- En son dilim odasına yerleştirilir sonra 30 dakika boyunca inkübe dilimleri.
Katman 5 Piramidal nöronlar 3. Patch-kelepçe Kayıtlar
- Kayıt odasına bir dilim koyun ve sağlıklı hücrelere arayın. Bu hücreler genellikle alt kontrast, pürüzsüz bir görünüme sahip ve şişmiş değildir.
- Beynin yüzeyinden yaklaşık 600 mikron 1,000 bulunan, 40X büyütme lens ile mikroskop altında dilim inceleyin ve katmanda 5 hücrelerin arayın. Uygun bir hücre bulunduğunda, ICS mikropipet yükü üçte biri ve headstage yerleştirin.
- Canlı CD veya önceden konfigüre Linux işletim sistemini çalıştıran kişisel bilgisayarda bir komut kabuğunu (örneğin, bash) başlatmak ve istemine şunu yazın komut lcg sıfır. Bu DAQ kurulu amplifikatör sürüş olmadığını garanti eder.
- 30 uygulanır - mikroskop yardımıyla, pipet tutucusuna boru ve bağlı ortak bir şırınga, bir pistona bastırarak pozitif basınç 50 mbar, dilim üzerindeki Pipet yaklaşık 100 um yerleştirin.
NOT: tercihen mikromanipülatör yaklaşımı modunu kullanarak, hedef hücreye doğrudan bir yol sağlayan bir konuma pipet yerleştirin. - Denetimlerinde elektrofizyolojik amplifikatör Oyunculuk, ofset pipet ve çıkış gerilim kelepçe modunda bir test darbe (10 mV) ayarlayın.
- Geri çekerek 30 mbar (pipet boyutuna bağlı olarak) - 10 basıncı azaltmakşırınga piston; nazikçe hücreyi yaklaşım ve video kamera monitörde görüntü gözlemleyerek bir çukur oluşması için kontrol edin. Her zaman direnç artışı test darbe Monitör, elektrofizyoloji amplifikatöre bağlı osiloskop görüntülenen akım dalga şekli izleyerek (alternatif pipet direnci izlemek için komut lcg mühür testi kullanabilirsiniz).
- Basıncı bırakın ve pipet direnci bir artış ve hücre üzerindeki bir 'çukur' oluşumunu fark ettiğinizde gerekirse conta oluşumunu yardım etmek pipet nazik negatif basınç uygulayın.
- Mühür formları iken, giderek mV -70 tutarak potansiyelini azaltır.
- 30 Pa - Bir gigaohm sızdırmazlık elde edildikten sonra, tutma akımı 0 ile olduğundan emin olun. Zarın kınlması ve bütün-hücre konfigürasyonunu kurmak için negatif basınç (emme) kısa darbelerle uygulanır. Alternatif olarak, (gerilim güçlü ve kısa darbeleri enjekte edebilirsiniz
- Geçerli kelepçe moduna geçer ve istirahat membran potansiyeli sağlıklı bir hücrenin tipik olduğunu doğrulayın. Bir potasyum glukonat tabanlı çözüm kullanarak kortikal piramidal nöronlar için, bu değer genellikle arasında -65 ile -75 mV olduğunu.
Bir Neuron adlı Elektrik Tepki Özellikleri 4. Yarı-otomatik Karakterizasyonu
- Kullanıcının veri depolamak için bir dizin oluşturun. Bir komut dosyası tarihe göre klasörler oluşturur canlı LCG CD dahil bu işçinin yapmak için. Komut istemine, tip kullanmak için
cd ~ / deneyler
lcg oluşturun-deney-klasör PSP, in_vivo_like -s
Bu, o hücrenin verileri kaydedilir bir klasör (ve alt 'in_vivo_like' a 'PSP' ve benzeri) yaratacak ve terminale adını basacaktırpencere; Bu gibi bir pipet direnci ve bu komut dosyası kullanılarak hücre tipi gibi ek bilgileri depolamak için de mümkündür. - Komutunu kullanarak yeni oluşturulan klasöre dizini değiştirin
cd ~ / <foldername>
klasör adı 20140331A01 gibi, komut lcg-deney-klasör oluşturmak ve mevcut günün zaman damgası (yani, yıl-ay-gün) tarafından görüntülenen biridir. - Amplifikatör geçerli kelepçe modunda çalışmak üzere ayarlanmış olduğundan emin kabloların bağlı ve amplifikatör harici gerilim komutu varsa, etkin olduğundan emin olun.
- Komut lcg-ecodeat komut istemi girin. Bu hücrenin temel tepkisi özelliklerini karakterize kullanılan komutları bir dizi (yani lcg-ap, lcg-vi, lcg-rampa, lcg-tau ve lcg-adım), çağırır. LCG-ecode kullanıcı iki parametreleri belirlemek gerektirir: Hücre tek bir başak temin etmek için kullanılan akım 1 ms süren darbe genlik ve mevcut RAM maksimum genliğip kendi rheobase bulmak için hücre içine enjekte edilir.
Aşağıdaki komut sözdizimini kullanın:
LCG-ecode --pulse amplitüdlü X --ramp amplitüdlü Y'nin
sırasıyla 1 ms-uzun nabız ve akımın sürekli enjeksiyonu, cevaben hücre ateş yapmak için yeterli değerler X ve (pA olarak) Y seçeneği ile.
NOT: Bu protokoller Aktif Elektrot Telafisi (AEC) 15 kullanmak için 'elektrot çekirdeğin' sayısal tahminini performans gerektirir. Gürültülü bir akım enjeksiyon çekirdek tahmin etmek için kullanılır ve kullanıcı çekirdeği oluşturan örneklerin sayısını onaylamak için istenir. Elektrot çekirdeğin anlamı ve nasıl çekirdek örneklerinin sayısını seçmek için ilgili ayrıntılı bilgi için bkz 15'e.
Simüle Sinapslar ve İn Vivo benzeri Arkaplan Faaliyet Simülasyon yoluyla İletkenlik 5. Enjeksiyon
- Simüle uyarıcı post-sinaptik potansiyellerin Enjeksiyon
- Eğer kabuk komut isteminde aşağıdaki komutu yazarak, bir sonraki deneyi kurtaracak dizine değiştirin:
cd psp / 01 - Geçerli dizine bir LCG yapılandırma dosyasını kopyalayın ve (bu örnek yapılandırma dosyası kaynak kodu ve canlı cd dahildir) kabuk komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak (bu örnekte Nano) bir metin editörü ile açın :
cp ~ / local / src / kg / yapılandırmaları / epsp.xml
nano epsp.xml
NOT: Bu sadece birbirine bağlı farklı kurumlarla bir metin dosyasıdır. Daha fazla ayrıntı için Temsilcisi Sonuçlar bölümüne bakın. - Gerekli düzenleme inputChannel, outputChannel, inputConversionFactor ve bu dosyada outputConversionFactor kullanıcının kurulum maç edin.
- Com yayımlayarak 'tek elektrot dinamik kelepçe gerçekleştirmek için LCG tarafından kullanılan yöntem' aktif elektrot tazminat gerçekleştirmek için gereken elektrot çekirdek hesaplayınmand
lcg-çekirdek
Bu çekirdekte noktalarının sayısı isteyecektir. Elektrot çekirdek üstel çürüme kuyruk ucunu kaplayacak şekilde yine bir numara seçin. - Komutunu kullanarak dinamik kelepçe deneyi gerçekleştirmek
-c epsp.xml lcg-deneme - Dosyaları listelemek ve komutunu kullanarak sonuçları görselleştirmek
ls -l
Son -f lcg-arsa-dosya
- Eğer kabuk komut isteminde aşağıdaki komutu yazarak, bir sonraki deneyi kurtaracak dizine değiştirin:
- Simüle inhibitör post-sinaptik potansiyellerin Enjeksiyon
- Bir klasör oluşturun ve kabuk komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak kendisine epsp.xml dosyasını kopyalayın:
mkdir ../02
cp epsp.xml ../02/ipsp.xml
CD ../02 - Bir metin düzenleyicisi kullanarak yapılandırma dosyasını düzenleyin: sinaptik ters potansiyelini değiştirmek ve aşağıdaki model sinaps Exp2Synapse sabitleri yükselir ve çürüme süresi:
Parametreler>
<E> -80 </ E>
<TauRise> 0.8e-3 </ tauRise>
<TauDecay> 10e-3 </ tauDecay>
<Parametreler>
Metin editörü çıkın. - Elektrot çekirdek hesaplamak ve kabuk komut istemine aşağıdaki komutları yazarak, 5.1 gibi deney gerçekleştirin:
lcg-çekirdek
-c ipsp.xml lcg-deneme - Dosyaları listelemek ve kabuk komut istemine aşağıdaki komutları yazarak, sonuçları görselleştirmek:
ls -l
lcg-arsa-dosya -f <filename.h5>
- Bir klasör oluşturun ve kabuk komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak kendisine epsp.xml dosyasını kopyalayın:
- In vivo benzeri zemin aktivitesi Simülasyonu:
- Daha önce kabuğun komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak, gösterildiği gibi, aşağıdaki deney kaydetmek istediğiniz dizini değiştirin:
CD ../../in_vivo_like/01 - LCG kaynak dizinden, kabuk komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak yapılandırma dosyasını kopyalayın:
cp ~ / local / src / kg / yapılandırmaları / in_vivo_like.xml
nano in_vivo_like.xml - 5.1.3 açıklandığı gibi, kullanıcının kurulum için DAQ yapılandırma parametrelerini ayarlayın ve editörü çıkın.
- Elektrot çekirdek hesaplamak ve kabuk komut istemine aşağıdaki komutları yazarak, 5.1 gibi deney gerçekleştirin:
lcg-çekirdek
10 -i 3 -n -c in_vivo_like.xml lcg-deneme
'-n 10' ve '-i 3' anahtarlar stimülasyon üç saniyelik aralıklarla 10 kez tekrarlanır gerektiğini göstermektedir. - Kabuğun komut isteminde aşağıdaki komutu kullanarak ham izlerini görselleştirmek:
lcg-arsa-dosya -f tüm
- Daha önce kabuğun komut isteminde aşağıdaki komutları yazarak, gösterildiği gibi, aşağıdaki deney kaydetmek istediğiniz dizini değiştirin:
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Önceki bölümlerde, biz L5 piramidal hücrelerin elektrofizyolojik özelliklerini karakterize etmek için bir yazılım araç LCG kullanmak ve bir dilim hazırlık in vivo benzeri sinaptik aktivite yeniden nasıl tarif var. Bir komut satırı arayüzü ve yarı otomatik protokolünün kullanımı elde edilen verilerin çıktı ve kalitesi üzerinde büyük bir etkisi olabilir deney, tekrarlanabilirliği ve verimliliğini lehine. Veri tutarlı bir şekilde kaydedilmiş olduğundan, ayrıca, belirli bir hedefe analiz uzatmak kolaydır. 1 altı farklı protokolleri kullanarak bir hücrenin temel elektrofizyolojik özellikleri karakterize edildiği bir deney tipik sonucunu göstermektedir.
Aksiyon potansiyeli şekil ve eşik (Şekil 1A) Ölçümü: kısa ve akım Depolarizan güçlü darbe ortalama aksiyon potansiyeli şeklini ölçmek için enjekte edilir. başak eşikAksiyon potansiyeli 24 üçüncü türevinin birinci pik olarak hesaplanır. Akım-gerilim eğrisi (Şekil 1B) ölçülmesi: alt eşik akım darbeleri gibi giriş direnci ve alt eşik iyonik akımların karakterizasyonu olarak pasif tepki özelliklerinin ölçümü sağlayan hücre enjekte edilir.
Sürekli ateşleme (Şekil 1C) ortaya çıkarmak için en az mevcut yeterli ölçümü. akımın enjekte rampa bir tip I veya tip II osilatör 25 gibi hücre karakterizasyonu için izin verir. Frekans akımı (Fi) eğrisi (Şekil 1D) ölçümü: enjekte edilen mevcut anlık ateşleme frekansının bir fonksiyonu olduğu ve 5'te tarif edilen kapalı döngü protokolü kullanılarak her zaman hücre sivri güncellenir. Bu teknik kullanılarak, fI eğrisinin güvenilir bir tahmini az 30 sn elde edilebilir. Membran ölçümüe zaman (Şekil 1E) sabit: Kısa hiperpolarizan akım darbesi membranın pasif dinlenme özelliklerini ölçmek için teslim edilir. Bu darbe daha sonra sürekli zar süresini (bu durumda 44 ms) hesaplamak için bir çift üstel sığacak edilir.
Adaptasyon katsayısı ve depolarizan akımı (Şekil 1F) tepki: akımının iki üstü eşik değerleri (ilk ve son arası başak aralıklarla arasındaki oranı) uyum katsayısı ölçmek için enjekte edilir. açıklanan olanlar gibi protokoller bir dizi otomatik uygulama sağlığı ve hastalıkları, hem de önemli elektrofizyolojik özellikler bakımından her kaydedilen hücreyi karakterize izin verir ve farklı nöron türleri ve rollerini karşılaştırılması amaçlayan herhangi bir çaba için temel adımı oluşturmaktadır.
LCG özel protokoller uygulamak birkaç komut dosyalarını içeren rağmen, güç ve araç kutusunun esneklik çoğu ikametyetenek s yapılandırma dosyaları aracılığı ile deneyler açıklamak için. Sec. 5 o nöron içine simüle arka plan faaliyeti enjekte dinamik kelepçe nasıl gerçekleştirileceği açıklanmıştır. İşte yapılandırma dosyaları ve kuruluşların kavramı tanıtıldı. Bir yapılandırma dosyası basitçe verilen bir deneyi gerçekleştirmek için gerekli olan tüm temel yapı taşlarından (denilen kişiler) adlarını ve ara bağlantıları içeren bir metin dosyasıdır; paylaşımı ve deneysel paradigmalar yeniden kullanmak olduğu gibi bu nedenle, bağlama kuruluşlar tarafından yeni paradigmalar tasarımı, nispeten kolay bir iştir. Şekil 2'de gösterilen deneyde, beş kişiler kullanılmıştır:
H5Recorder: sıkıştırılmış bir dosya bağlı varlıkları kaydeder. Böyle Python ve MATLAB gibi birçok programlama dilleri tarafından desteklenen beri HDF5 dosya formatı seçilmiştir.
RealNeuron: Gerçek zamanlı yeniden teknik açıdan bir soyutlama katmanı sağlarCording ve enjeksiyon. Bu veri toplama yönetim kurulu hakkında bilgiler içerir ve çevrimiçi aktif elektrot tazminat gerçekleştirir. Bir potansiyel eylem potansiyeli başlangıcından geçiş tespit edildiğinde, TL Neuron, aynı zamanda, bir olay şeklinde bir yükselme verir: Bu deney sırasında, ateşleme oranını izlemek için ya da yapay sinaps ile arabirim oluşturmak için, örneğin kullanılabilir.
Poisson: Belirli bir oranı ile bir üstel dağılım aşağıdaki başak trenler oluşturur. denemeler sürekli olarak yeniden böylece bu işlemin tohumu sabitlenebilir.
SynapticConnection: jeneratörden sivri alır ve belirli bir gecikmeden sonra uygun sinaps aktaracak.
Exp2Synapse: Bir çift üstel sinaps modeli. Bu ters potansiyelini ve yükselişi ve çürüme süresi sabitleri içerir.
Daha önce de belirtildiği gibi, her bir işletme bir veya daha fazla diğerleri t bağlıo bir deney oluşturur. Sec açıklanan uyarıcı post-sinaptik akımın simülasyon örneğinde. 5.1 RealNeuron ve Exp2Synapse hem sırasıyla membran voltaj ve akım sinaptik dosyaya kaydetmek için, H5Recorder bağlanır. Poisson işletme da 1 ms sonra Exp2Synapse Olayları sunar SynapticConnection, 2 Hz arasında bir frekansta üretilen ani sunar. Son olarak, Exp2Synapse işletme RealNeuron bağlanır. Saniyede gösterildiği gibi, bu konfigürasyon dosyasının küçük varyasyonları kullanılması. 5.2 ve 5.3, bir tane inhibitör akımları taklit ve in vivo benzeri aktiviteyi yeniden oluşturabilirsiniz.
Şekil 2'de, bir dinamik bir kelepçe yapısı sayesinde, yapay sinaps ile nöron indüklenen akımı simüle ederek kontrollü bir şekilde sinaptik entegrasyon çalışma nasıl gösterilmektedir. Şekil 2A, (üst), ayrı ayrı postsinaptik potansiyeller gösterir (üst ) birlikte inj ileyansıtılmaktadır akımlar. Kırmızı (mavi) izleri eksitatör (inhibitör) olayları ifade etmektedir. Enjekte Mevcut membran voltajının ve sanal sinaps aktivasyonuna bağlı iletkenlikteki değişikliği bir fonksiyonu olduğuna dikkat edin.
Sinaps daha yüksek frekanslarda Poisson başak trenler teslim ederek, in vivo benzeri arka plan aktivitesi (Şekil 2B ve 2D) simüle edilebilir. Hatta büyük akımlar tek bir elektrot aynı akım enjekte etmek için kullanılır halde, (Şekil 2B alt siyah iz) sivri şekli (Şekil 2C) etkilenmediğini aktif elektrot telafisi garanti enjekte edilir ve zaman içinde spike Membran voltajı kaydedin. Aynı iletkenlik dalga ile birden denemeler tekrarlanması mümkün farklı synapti katkılarını ayırmak için yapım, daha gerçekçi bir çerçeveye 23 çalışmasını genişleten veriyorgüvenilirlik ve başak zamanlama hassasiyeti c akımları.
Şekil 3, iki ilgisiz piramidal hücreleri aynı zamanda bir kayıt ve disinaptik inhibisyonunun bir formu simüle sanal GABAerjik interneuron kullanılarak elde edilen hibrid şebeke, basit bir örneğini göstermektedir, yaygın bir mekanizma, serebral korteks Martinotti hücrelerinin aktivasyonunu içerdiğini. 26, 27 Şekil 3A deney düzeneği şematik gösterir: Gerçek, bağlantısız piramidal hücreleri (siyah ve kırmızı üçgenler) bir çift yapay bir sızdıran entegre-ve-ateş nöron olarak modellenmiş, simüle GABA'erjik interneuron ile bağlanır. sinaps interneuron ve postsinaptik piramidal hücreyi bağlarken, homosynaptic kısa vadeli kolaylaştırma Tsodyks-Markram modeline 28 göre uygulanan interneuron ekranlara presinaptik piramidal hücreyi bağlayan sinaps yükselişi ve çürüme ti ile bir bieksponensiyel sinaps olduğunuBeni sırasıyla 1 ve 10 ms sabitleri.
her iki bağlantı ağırlıkları mV. Şekil 3B ve 3C 90 Hz'de verilen hücre içi olan bir tren vuruşlarıyla presinaptik piramidal nöron cevabı göstermek yaklaşık 2 postsinaptik zar potansiyeli bir sapma ve simüle karşılık gelen EPSPS olması için ayarlanmıştır interneuron. sinaptik bağlantı parametreleri yapay nöron 3'ün bir presinaptik patlama sonrası bir artış yayarlar olması için ayarlanmıştır - deneysel rapor edildiği gibi, yüksek frekansta 4 sivri 26,29 Şekil 3B ile ilgili disinaptik inhibisyon etkisini gösterir Gerçek postsinaptik piramidal hücre. 10. çalışma üst üste nöron Şekil 2'de tarif edilene benzer bir dondurulmuş, in vivo benzeri arka aktivitesi ile stimüle edildiği üç önleyici IPSPs yanıt olarak güvenilirlik artış notGerilim izleri altında kırmızı tire tarafından belirtildiği gibi, inhibitör hücrenin aktivasyonu sonra küçük başak jitter yansıtıyordu.
Şekil 1. Tipik bir piramidal hücre için e-kod protokolünün bir yamalı L5 Piramidal nöron Çıktı rakamın Elektrofizyolojik karakterizasyonu.; sayımsal otomatik olarak gerçekleştirilir ve daha fazla düzenleme gereklidir. potansiyel eylem potansiyeli başlangıcından (kesikli çizgi -50,5 mV) (A) hesaplanması. Bir rheobase akımı (123 pA) ölçmek için geçerli depolarize artar. (D) Ateşleme frekansına kırmızı çizgi ortalama aksiyon potansiyeli şeklidir. Hiperpolarizan akımlar (alt) pasif tepki (üst) (B) Ölçüm. (C) Tepki enjekte akımın bir fonksiyonu olarak, bir kapalı döngü bir yaklaşım kullanılarak ölçülmüştür. Her gri nokta çifti yer almaktadır(Bu, interspike aralığının ters enjekte). hücrenin temel aktif özellikleri kırmızı eğri veri noktalarının doğrusal uygun olan ve kesikli çizgi paneli (C) cinsinden ölçülür rheobase gösterir. sabiti membran süresi (43.8 ms) (E) ölçün. (F) Tanımlama Hücre düzenli spike nöron olduğunu ortaya koymaktadır ve minimal uyum olduğunu. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Dinamik kelepçe kullanarak aktivite benzeri vivo- Şekil 2. Rekreasyon. (A) eksitatör simülasyonu (kırmızı, Sec. 5.1) ve inhibitör (mavi, Sec. 5.2) sinaps, gri izleri aynı deneyi başka gerçekleşmeleri vardır. (B ) (C) Şekiller deneyi (B) sırasında. 20 denemeler karşısında oluşturulan başak (D) Raster arsa nöron, 23 de görüldüğü gibi aynı girişe karşılık son derece güvenilir ve hassas olabileceğini gösteriyor. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
Simüle inhibitör yoluyla disinaptik inhibisyon Şekil 3. Simülasyon kayıt kurulumu (A) şematik. Siyah ve kırmızı piramitler eş zamanlı olarak kaydedilen gerçek piramidal hücrelerin bir çift temsil etmektedir. Siyah ve kırmızı sırasıyla presinaptik ve sinaptik sonrası nöronu göstermektedir. Mavi döngü halinde, kırmızı piramidal hücre önlediğini siyah piramidal hücre ile iletişim sanal GABAerjik interneuron temsil eder. (B), 90 Hz bir frekansta teslim puls dizileri gerçek presinaptik piramidal nöron cevabı ile gösterilen Gerilim iz üstünde turuncu tire. Gerilim iz altındaki siyah çizgiler kez aksiyon potansiyelleri presinaptik hücrenin yaydığı edildi gösterir. presinaptik hücre tarafından yayılan başak tren simüle interneuron (C) Tepki. (D)Simüle interneuron aktivasyonuna karşılık olarak reel postsinaptik piramidal hücre 10'ları gerilim izleri süperpozisyonu. postsinaptik hücre güvenilir gerilim dinamiklerini elde etmek için, dondurulmuş in vivo benzeri arka plan aktivite ile uyarıldı. Gerilim izleri altında kırmızı tire ardışık denemeler sırasında kez, bir aksiyon potansiyeli yayılan postsinaptik nöronlar göstermektedir. Çalışmalar boyunca düşük bir başak titreme ile gösterilen interneuron aktivasyonu sonra artan hassasiyet, dikkat edin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu metinde gerçek zamanlı uygulanması için tam bir protokol olarak, kapalı döngü tek bir hücre elektrofizyolojik deneyler yama kelepçe tekniği ve LCG adında bir süre önce geliştirilen yazılım araç kutusunu kullanarak tarif edilmiştir. Kayıtların kalitesini optimize etmek için bu kayıt kurulum düzgün, topraklı ücretsiz ekranlı ve titreşim olması çok önemlidir: bu hücrenin, istikrarlı ve kalıcı tam hücreli erişimi garantiler birlikte stimülasyon protokolleri tüm bölümlerini otomasyonunu imkanı ile, hangi , deney hacmi maksimize sağlar.
LCG sunulmuştur tatbik edilebileceği iki olgu, yani bir nöronun aktif girdi-çıktı ilişkisi hızlı hesaplama dahil elektrofizyolojik özellikleri (Şekil 1), açısından bir hücrenin karakterizasyonu ve in vivo benzeri rekreasyon Bir beyin dilim aktivitesi (Şekil 2). Such uygulamaları nasıl farklı protokoller oluşturmak için gösterdi ve LCG en önemli özelliklerinden bazıları vurgulanan: kendi komut satırı arayüzü protokolleri bir dizi otomatik uygulanmasını sağlayan scripting, için uygun hale getirir. Şekil 1 'de yapıldığı gibi, ayrıca, tek bir protokol ekstre değerleri takip eden protokol özel parametreleri kullanılabilir.
Bu (örneğin, Şekil 1D de gösterildiği gibi anlık ateşleme hızı) gerçek zamanlı olarak analiz altında hücrenin yanıtı yüksek mertebeden özelliklerini izlemek ve akımı hesaplamak için bir PID denetleyici kullanarak, örneğin buna göre uyarımı değiştirmek mümkündür sabit veya zamanla değişen ateşleme hızı korumak için gerekli.
LCG ile iletkenlik ve dinamik kelepçe protokolleri uygulanması basittir ve sadece bir metin yapılandırma dosyasını yazma s kullanımı ile otomatik hale getirilebilir bir prosedür gerektiriruygu komut. LCG yeni deneysel protokolleri hazırlamak için birbirine bağlanabilir 30 varlıkları kapsamaktadır. Ancak bir grafik deney başlatıcısı deneyleri başlayan ve deneyimli olmayan kullanıcıların sağlayarak parametreleri değiştirerek kolaylaştırmak için tasarlanmış bir komut satırı arayüzü kullanarak LCG kullanın LCG kendi grafik arayüzleri yaratmak komutları birleştirmek anlattı.
RELACS ve RTXI: mevcut iki araç kutuları LCG benzer işlevleri sunuyoruz. Eski elektrofizyolojik deneyler için ve kaydedilen verileri analiz ve annotating için bir platform hem de. LCG ve mevcut çözümleri arasındaki ana fark, bir komut satırı dayalı kullanıcı arayüzü. Bu yaklaşımın çeşitli avantajları vardır: her şeyden önce, bir komut satırı arayüzü muhtemelen karmaşık komut vasıtasıyla standart ve tekrarlayan görevleri otomatik tanır ve ikincisi, bu uygulamaya daha karmaşık iş akışlarına deneysel çalışmalarda gömme izin verirBöyle Matlab veya Python gibi üst düzey betik dili içinde.
Özetle, LCG modüler yapısı iki şekilde kullanılabilir deneysel protokollerin sayısını genişleterek sağlar: ilk ve en basit tek romanı protokolleri gerçekleştirmek için varolan nesneleri kullanmak ad hoc yapılandırma dosyaları yazarak olduğunu. C ++ kullanarak - - Daha fazla LCG yeteneklerini ve özelliklerini genişletmek için kullanılabilecek yeni ilköğretim nesneler ikinci uygulayarak gereğidir. örnekler bu protokol endişe beyin dilimleri tek tek hücrelerin çalışma sundu. Bununla birlikte, benzer protokoller de başarıyla hem hücre içi ve hücre dışı sinyalleri kaydetmek için, in vivo bileşimlerde kullanılır ve örneğin kayıt tür nöronal kültürler olarak ex vivo preparasyonlar, çoklu elektrot dizileri ile hücre dışı potansiyelleri kapalı-uyarıcı ise edilebilir döngü 4.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Tissue slicer | Leica | VT-1000S | |
| Pipette puller | Sutter | P-97 | |
| Pipettes | WPI | 1B150F-4 | 1.5/0.84 mm OD/ID, with filament |
| Vibration isolation table | TMC | 20 Series | |
| Microscope | Leica | DMLFS | 40X Immersion Objective |
| Manipulators | Scientifica | PatchStar | |
| Amplifiers | Axon Instruments | MultiClamp 700B | Computer controlled |
| Data acquisition card | National Instruments | PCI-6229 | Supported by Comedi Linux Drivers |
| Desktop computer | Dell | Optiplex 7010 Tower | OS: real-time Linux |
| Oscilloscopes | Tektronix | TDS-1002 | |
| Perfusion Pump | Gibson | MINIPULS3 | Used with R4 Pump head (F117606) |
| Temperature controller | Multichannel Systems | TC02 | PH01 Perfusion Cannula |
| Manometer | Testo | 510 | Optional |
| Incubator | Memmert | WB14 | |
| NaCl | Sigma | 71376 | ACSF |
| KCl | Sigma | P9541 | ACSF, ICS |
| NaH2PO4 | Sigma | S3139 | ACSF |
| NaHCO3 | Sigma | S6014 | ACSF |
| CaCl2 | Sigma | C1016 | ACSF |
| MgCl2 | Sigma | M8266 | ACSF |
| Glucose | Sigma | G7528 | ACSF |
| K-Gluconate | Sigma | G4500 | ICS |
| HEPES | Sigma | H3375 | ICS |
| Mg-ATP | Sigma | A9187 | ICS |
| Na2-GTP | Sigma | 51120 | ICS |
| Na2-Phosphocreatine | Sigma | P7936 | ICS |
References
- Saleem, A. B., Ayaz, A., Jeffery, K. J., Harris, K. D., Carandini, M. Integration of visual motion and locomotion in mouse visual cortex. Nature neuroscience. 16, 1864-1869 (2013).
- Ahrens, M. B., Li, J. M., et al. Brain-wide neuronal dynamics during motor adaptation in zebrafish. Nature. 485 (7399), 471-477 (2012).
- Paz, J. T., Davidson, T. J., et al. Closed-loop optogenetic control of thalamus as a tool for interrupting seizures after cortical injury. Nature neuroscience. 16 (1), 64-70 (2013).
- Wallach, A., Eytan, D., Gal, A., Zrenner, C., Marom, S. Neuronal response clamp. Frontiers in neuroengineering. 3 (April), 3 (2011).
- Linaro, D., Couto, J., Giugliano, M. Command-line cellular electrophysiology for conventional and real-time closed-loop experiments. Journal of neuroscience. 230, 5-19 (2014).
- Sharp, A., O’Neil, M., Abbott, L. F., Marder, E. Dynamic clamp: computer-generated conductances in real neurons. Journal of neurophysiology. 69 (3), 992-995 (1993).
- Robinson, H. P., Kawai, N. Injection of digitally synthesized synaptic conductance transients to measure the integrative properties of neurons. Journal of neuroscience methods. 49 (3), 157-165 (1993).
- Vervaeke, K., Hu, H., Graham, L. J., Storm, J. F. Contrasting effects of the persistent Na+ current on neuronal excitability and spike timing. Neuron. 49 (2), 257-270 (2006).
- White, J. A., Klink, R., Alonso, A., Kay, A. R. Noise from voltage-gated ion channels may influence neuronal dynamics in the entorhinal cortex. Journal of neurophysiology. 80 (1), 262-269 (1998).
- Destexhe, a, Rudolph, M., Fellous, J. M., Sejnowski, T. J. Fluctuating synaptic conductances recreate in vivo-like activity in neocortical neurons. Neuroscience. 107 (1), 13-24 (2001).
- Fellous, J. -M. Regulation of Persistent Activity by Background Inhibition in an In Vitro Model of a Cortical Microcircuit. Cerebral Cortex. 13 (11), 1232-1241 (2003).
- Gal, A., Eytan, D., Wallach, A., Sandler, M., Schiller, J., Marom, S. Dynamics of excitability over extended timescales in cultured cortical neurons. The Journal of neuroscience. the official journal of the Society for Neuroscience. 30 (48), 16332-16342 (2010).
- Wang, Y., Toledo-Rodriguez, M., et al. Anatomical, physiological and molecular properties of Martinotti cells in the somatosensory cortex of the juvenile rat. The Journal of physiology. 561 (Pt 1), 65-90 (2004).
- Wang, Y., Gupta, A., Toledo-Rodriguez, M., Wu, C. Z., Markram, H. Anatomical, physiological, molecular and circuit properties of nest basket cells in the developing somatosensory cortex). Cerebral cortex (New York, N.Y). 12 (4), 395-410 (1991).
- Brette, R., Piwkowska, Z., et al. High-resolution intracellular recordings using a real-time computational model of the electrode. Neuron. 59 (3), 379-391 (2008).
- Rutishauser, U., Kotowicz, A., Laurent, G. A method for closed-loop presentation of sensory stimuli conditional on the internal brain-state of awake animals. Journal of neuroscience. 215 (1), 139-155 (2013).
- Margrie, T., Brecht, M., Sakmann, B. In vivo, low-resistance, whole-cell recordings from neurons in the anaesthetized and awake mammalian brain. Pflugers Archiv European Journal of Physiology. 444 (4), 491-498 (2002).
- Graham, L., Schramm, A. In Vivo Dynamic-Clamp Manipulation of Extrinsic and Intrinsic Conductances: Functional Roles of Shunting Inhibition and I BK in Rat and Cat Cortex. Dynamic Clamp: From Principles to Applications. , (2008).
- Sakmann, B., Neher, E. Single-channel recording. , (1995).
- Molleman, A. Patch Clamping. , John Wile., & Sons, Ltd. Chichester, UK. (2002).
- Davie, J. T., Kole, M. H. P., et al. Dendritic patch-clamp recording. Nature Protocols. 1 (3), 1235-1247 (2006).
- Gold, R. The Axon Guide for Electrophysiolog., & Biophysics Laboratory Techniques... , (2007).
- Mainen, Z. F., Sejnowski, T. J. Reliability of spike timing in neocortical neurons. Science. 268 (5216), 1503-1506 (1995).
- Buzsáki, G. Action potential threshold of hippocampal pyramidal cells in vivo is increased by recent spiking activity. Neuroscience. 105 (1), 121-130 (2001).
- Koch, C., Segev, I. Methods in Neuronal Modeling: From Synapses to Networks. , MIT Press. Cambridge, MA, USA. (1988).
- Silberberg, G., Markram, H. Disynaptic inhibition between neocortical pyramidal cells mediated by Martinotti cells. Neuron. 53 (5), 735-746 (2007).
- Berger, T. K., Silberberg, G., Perin, R., Markram, H. Brief bursts self-inhibit and correlate the pyramidal network. PLoS biology. 8 (9), (2010).
- Tsodyks, M., Pawelzik, K., Markram, H. Neural networks with dynamic synapses. Neural computation. 10 (4), 821-835 (1998).
- Kapfer, C., Glickfeld, L. L., Atallah, B. Supralinear increase of recurrent inhibition during sparse activity in the somatosensory cortex. Nature. 10 (6), 743-753 (2007).
