Summary
फास्ट-स्कैन चक्रीय वोल्टमैट्री दवाओं, बीमारी और अन्य प्रयोगात्मक जोड़तोड़ के संदर्भ में विवो डोपामाइन न्यूरोट्रांसमिशन में निगरानी कर सकती है। यह काम QNsim1.0 के कार्यान्वयन का वर्णन करता है, जो नैदानिक न्यूरोबियल मॉडल के अनुसार विद्युत रूप से प्रेरित डोपामिन प्रतिक्रियाओं को मॉडल बनाने के लिए डोपामाइन रिहाई और गतिशीलता को फिर से शुरू करने के अनुमान के लिए एक सॉफ्टवेयर का वर्णन करता है।
Abstract
केन्द्रीय डोपामिनर्जिक (डीएआरजीक) रास्तेों की एक विस्तृत श्रृंखला में महत्वपूर्ण भूमिका है, जैसे ध्यान, प्रेरणा और आंदोलन डोपामिन (डीए) रोगों और विकारों में शामिल है जिसमें ध्यान घाटे में सक्रियता विकार, पार्किंसंस रोग, और दर्दनाक मस्तिष्क की चोट शामिल है। इस प्रकार, डीए न्यूरोट्रांसमिशन और इसका अध्ययन करने के तरीके गहन वैज्ञानिक हित हैं। विवो में तेजी से स्कैन चक्रीय वोल्टैमेट्री (एफएससीवी) एक विधि है जो चुनिंदा डीए एकाग्रता में बदलाव को अस्थायी और स्थानिक संकल्प के साथ बदलता है। इस तकनीक का उपयोग आमतौर पर डीएजीिक मार्गों के आरोहण के विद्युत उत्तेजनाओं के साथ किया जाता है ताकि डोपामाइन न्यूरोट्रांसमिशन के आवेग प्रवाह को नियंत्रित किया जा सके। हालांकि प्रेरित डीए न्यूरोट्रांसमिशन पैराग्जम स्पष्ट रूप से स्पष्ट डीए प्रतिक्रियाओं का उत्पादन कर सकता है, जिससे उन्हें गतिज विश्लेषण के लिए सक्षम बनाया जा सकता है, फिर भी उनके डीए रिलीज और क्लियरन के संदर्भ में प्रतिक्रियाओं की व्याख्या करने के बारे में बहुत बहस है।सीई घटकों इस चिंता का समाधान करने के लिए, उत्तेजित डीए न्यूरोट्रांसमिशन का एक मात्रात्मक न्यूरोबियल (क्यूएन) ढांचा हाल ही में डीए रिलीज़ की गतिशीलता को वास्तविक रूप से मॉडल बनाने के लिए विकसित किया गया था और एक प्रेरित डीए प्रतिक्रिया के दौरान फिर से शुरू किया गया था। इस मॉडल की नींव उत्तेजित डीए न्यूरोट्रांसमिशन के प्रयोगात्मक आंकड़ों और अनुसंधान के विभिन्न लाइनों से अपनाई गई न्यूरोट्रांसमिशन के सिद्धांतों पर आधारित है। QN मॉडल प्रेरित डीए रिलीज से संबंधित 12 मापदंडों का कार्यान्वयन करता है और डीए प्रतिक्रियाओं को मॉडल के लिए गतिशीलता में दोबारा शुरू करता है। यह काम बताता है कि QAsim1.0 का उपयोग करते हुए डीए प्रतिक्रियाओं का अनुकरण कैसे करें और उन सिद्धांतों का भी वर्णन करें जिनके कार्यान्वयन को प्रेरित डोपामाइन रिहाई में व्यवस्थित रूप से बदलना और गतिशीलता फिर से शुरू करना है।
Introduction
डोपामाइन (डीए) न्यूरोट्रांसमिशन विभिन्न संज्ञानात्मक और व्यवहार कार्यों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और इसके दोष कई आम बीमारियों और विकारों में फैलता है। जैसे, रोग मॉडल और औषधि औषधि विज्ञान के संदर्भ में डीए न्यूरोट्रान्समिशन कैसे बदला जाता है, यह मूल्यांकन करने के लिए विवो में डीए न्यूरोट्रांसमिशन का मात्रात्मक अध्ययन करने के सटीक तरीकों को विकसित करना महत्वपूर्ण है। फास्ट-स्कैन चक्रीय वोल्टैमेट्री (एफएससीवी) विवो डीए न्यूरोट्रांसमिशन में ठीक स्थानिक और अस्थायी संकल्प के साथ निगरानी के लिए अनुमति देता है। जहां जागरूकता में स्वतंत्र डीए न्यूरोट्रांसमिशन की निगरानी करना संभव है, जानवरों को आज़ाद रूप से बर्ताव करते हुए, संवेदनाहारी जानवरों में बढ़ते डोपामिनर्जिक मार्गों के विद्युत उत्तेजना से मजबूत डीए प्रतिक्रियाएं उत्पन्न हो सकती हैं जो डीए न्यूरोट्रांसमिशन के उन्नत कैनेटिक विश्लेषण के लिए मुमकिन हैं।
इलेक्ट्रानिक रूप से प्रेरित डीए प्रतिक्रियाएं डीए रिलीज और पुनः आरंभ की गतिशील परस्पर क्रिया को दर्शाती हैं, और व्याख्याएंइन प्रतिक्रियाओं में मुख्य रूप से प्रेरित डीए न्यूरोट्रांसिशन के एक साधारण मॉडल का उपयोग किया जाता है जिसे माइकलिस-मेंटन (एमएम) मॉडल 12 कहा जाता है एमएएम मॉडल में डीए की प्रतिक्रियाओं के संदर्भ में डीए की प्रतिक्रियाओं का वर्णन करने के लिए 3 वैरिएबल होते हैं और एक निरंतर डीयू रिलीज रेट के संदर्भ में ( जैसे, डीए पुनर्गठन दर और बाह्य डीए सांद्रता के बीच संबंध) समीकरण 1 के अनुसार वर्णित है: 
(डीए रिलीज़) (डीए रीप्तेक)
समीकरण 1 में, च उत्तेजना की आवृत्ति है; [डीए] पी उत्तेजना की नब्ज प्रति अनुमानित डीए एकाग्रता वृद्धि है; वी मैक्स अनुमानित अधिकतम रिव्वेट रेट का प्रतिनिधित्व करता है; और के एम अनुमानित एमएम स्थिरता है, जो सैद्धांतिक रूप से बाहरी डीए एकाग्रता के बराबर है जो 50% डीएटी को संतृप्त करता है, जिससे आधा-अधिक से अधिक प्राप्ति दर बढ़ जाती है। यह भिन्नताअल समीकरण [डीए] पी , वी मैक्स , और के एम मापदंडों के आकलन के द्वारा प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रियाओं को अनुकरण करने के लिए एकीकृत किया जा सकता है।
हालांकि एमएम मॉडल ने विभिन्न प्रयोगात्मक संदर्भों में डीए न्यूरोट्रांसमिशन कैनेटीक्स की समझ में महत्वपूर्ण प्रगति की सुविधा प्रदान की है, लेकिन एमएम मॉडल सरल मूलभूत धारणाओं को बनाता है, जो कि एसएपी प्रतिक्रियाओं 2 , मिसाल के तौर पर, एमएम मॉडल केवल डीए प्रति संवेदनशील आकृतियों का अनुमान कर सकते हैं यदि वे उत्तल तरीके से बढ़ते हैं, लेकिन यह पृष्ठीय स्ट्रायलल क्षेत्रों 12 में पाया गया क्रमिक (अवतल) बढ़ती प्रतिक्रियाओं के लिए खाता नहीं रख सकता है। इस प्रकार, एमएम मॉडल की धारणाएं गतिशील रिलीज को सटीक रूप से नहीं पकड़ती हैं और उत्तेजित डीए न्यूरोट्रांसमिशन की प्रक्रियाओं को फिर से शुरू करती हैं।
एक यथार्थवादी क्वालिटी के अनुसार मॉडल प्रेरित डीए प्रतिक्रियाओं के लिएइटेटिव फ्रेमवर्क, पूरक अनुसंधान और प्रयोग 2 से प्राप्त उत्तेजित न्यूरोट्रांसमिशन कैनेटीक्स के सिद्धांतों के आधार पर मात्रात्मक तंत्रिका जीव विज्ञान (क्यूएन) ढांचे को विकसित किया गया था। न्यूरोट्रांसमिशन शोध की विभिन्न रेखाएं प्रदर्शित करती हैं कि (1) उत्तेजित न्यूरोट्रांसमीटर रिलीज एक गतिशील प्रक्रिया है जो उत्तेजना 14 के दौरान दर में घट जाती है, (2) रिहाई पोस्ट-उत्तेजना चरण में बिफसिक क्षय कैनेटीक्स 15 , और (3) डीए दोबारा उत्तेजना की अवधि 2 , 16 के दौरान उत्तरोत्तर दक्षता को धीरे-धीरे हिचकते हैं। ये तीन अवधारणाएं क्यूएन फ्रेमवर्क की नींव के रूप में काम करती हैं, और डीए रिलीज की गतिशीलता का वर्णन करते हुए 12 मापदंडों वाली तीन समीकरणों और फिर से शुरू करने ( तालिका 1 )। क्यूएन फ्रेमवर्क विषम प्रायोगिक डीए प्रतिक्रिया प्रकारों के साथ-साथ पी के समान रूप से अनुकरण कर सकता हैउत्तेजना मापदंडों और नशीली दवाओं के प्रशासन की प्रयोगात्मक जोड़तोड़ के प्रभाव का अनुमान लगाया गया 2 , 6 यद्यपि डेटा मॉडलिंग दृष्टिकोण को परिष्कृत करने के लिए आगे शोध आवश्यक है, भविष्य के प्रयोगों को इस न्यूरबायोलॉजिकल रूप से आधारित मॉडलिंग दृष्टिकोण से बहुत फायदा हो सकता है, जो प्रेरित डीए न्यूरोट्रांसमिशन पैराडाइम से निकाले गए संदर्भों में महत्वपूर्ण रूप से जोड़ता है।
तालिका 1: मॉडलिंग समीकरण और पैरामीटर इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें
इस ट्यूटोरियल का वर्णन है कि कैसे डीए रिहाई का अनुमान लगाने और QNsim 1.0 का उपयोग कर कैनेटीक्स को फिर से शुरू करने के लिए प्रेरित डीए प्रतिक्रिया डेटा के मॉडल के बारे में। वास्तविक प्रयोगात्मक डेटा संग्रह और जनसंपर्कOcessing यहाँ वर्णित नहीं है और केवल अस्थायी डीए एकाग्रता डेटा की आवश्यकता है। क्यूएन रूपरेखा के सैद्धांतिक समर्थन और नींव को पहले 2 से बड़े पैमाने पर वर्णित किया गया है, लेकिन QA फ्रेमवर्क को लागू करने के लिए डीए प्रतिवेदन डेटा मॉडल पर व्यावहारिक दृष्टिकोण नीचे वर्णित है।
QN फ़्रेमवर्क मॉडल: 1) डायनेमिक डीए रिलीज़, 2) डीए पुनप्राप्ति, और 3) डीए प्रतिक्रिया डेटा से सार्थक गतिज जानकारी निकालने के लिए इन प्रक्रियाओं पर स्प्रैफिसियोलॉजिकल उत्तेजनाओं के प्रभावों के बीच गतिशील पारस्परिक क्रियाएं प्रदर्शित करता है। QN फ्रेमवर्क, लंबी अवधि ( उदा। 60 हर्ट्ज, 10 एस उत्तेजना) के अत्यधिक अनुक्रियात्मक उत्तेजनाओं का उपयोग करके प्राप्त एफएससीवी डेटा के मॉडलिंग के लिए सबसे उपयुक्त है, जो कि गतिशील विश्लेषण के लिए अनुकूल डीए प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करती है। अंतर्निहित रिहाई के सही मॉडलिंग और प्रक्रियाओं को फिर से शुरू करने के बाद, मॉडल मापदंडों का उपयोग डीए की प्रतिक्रिया अनुकरण करने के लिए किया जा सकता है जो पूर्व के आकार का अनुमान लगाया जाना चाहिएपरिधि डीए प्रतिक्रिया
क्यूएन फ्रेमवर्क के समीकरण डीए रिलीज की दरों का वर्णन करते हैं और उत्तेजित डीए प्रतिक्रियाओं के दौरान पुनः आरंभ करते हैं। क्यूएन ढांचे उत्तेजक डीए रिलीज दर का उत्तेजना (टी stim ) की शुरुआत से समय के एक फ़ंक्शन के रूप में वर्णित करता है, जब डीए रिलीज़ दर उत्तेजना के दौरान तेजी से घट जाती है। यह अन्य रिपोर्ट ( समीकरण 2 ) 14 , 17 के समान, फंक्शंस पुनःपूर्ति के लिए खाते में एक स्थिर स्थिर-राज्य डीए रिलीज रेट (डीएआरएस) के साथ आसानी से रिलीज़ करने योग्य पूल की कमी के अनुरूप है।
मणिपुण जो डीए जारी करने की दर को बढ़ाता है, जैसे बढ़ती Δ डीएआर, डीएआर τ , या डेस, डीए बनाम टाइम प्लॉट्स पर बढ़ी हुई उत्तरदायी प्रतिक्रियाओं के कारण आगे बढ़ते हैं। प्रत्येक पैरामेडडीए डीए प्रतिक्रिया आकार के लिए अलग-अलग योगदान देता है। डेस बढ़ाना और Δ डीएआर τ दोनों प्रतिक्रियाओं के बढ़ते चरण को अधिक रैखिक (कम उत्तल) बनाते हैं। घटते हुए Δ डीएआर τ उत्तलता को बढ़ावा देता है, जो कि डीएआर के परिमाण के द्वारा नियंत्रित होता है। मॉडलिंग अनुभव के आधार पर, डेस आम तौर पर 1/5 से कम डीएआर है; इस प्रकार, Δ डीएआर रिहाई पैरामीटर है जो प्राथमिक रूप से डीए प्रतिक्रिया के समग्र प्रतिक्रिया आयाम निर्धारित करता है।
उत्तेजना (टी पोस्ट ) के बाद समय के एक फ़ंक्शन के रूप में उत्तेजना के अंत (डीएआर ईएस ) के अंत से प्रेरित डीए रिलीज दर की निरंतरता के रूप में पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज़ रेट समीकरण 3 द्वारा तैयार किया गया है। पोस्ट उत्तेजना डीए रिलीज दर एक बीफसिक क्षय पैटर्न का अनुसरण करती है, जैसा कि पहले 15 को वर्णित है, एक तीव्र घातीय क्षय चरण के साथ और दो कैलोरी मॉडल के लिए एक लंबा रेखीय क्षय चरणलसीम पर निर्भर न्यूरोट्रांसमीटर रिलीज प्रक्रियाएं
(तीव्र घातीय क्षय) (लंबे समय तक रेखीय क्षय)
यह निर्धारित करना संभव नहीं है कि पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज़ कितना होता है। यह सीमा अलग-अलग उत्तेजनाओं का उपयोग करके एक ही रिकॉर्डिंग साइट से एकत्रित प्रायोगिक डीए प्रतिक्रियाओं के एक सेट के बाद पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज के मॉडल के अनुमानों को न्यूनतम करने और मान्य करने से संबोधित किया जा सकता है। यह न्यूनीकरण उपयोगकर्ताओं को रिहाई के रूढ़िवादी अनुमान और पुन: उठाने की अनुमति देता है क्योंकि इलेक्ट्रिकल उत्तेजना कैल्शियम संचय के लिए पैदा होती है जो पोस्ट-उत्तेजना न्यूरोट्रांसमीटर रिलीज को बढ़ावा देती है, उत्तेजना की अवधि के बाद उत्तेजना न्यूरोट्रांस को प्रभावित करती हैमिटर रिलीज पैरामीटर 18 , 1 9 । मॉडलिंग के अनुभव के आधार पर, यह पाया गया कि उत्तेजना की अवधि बढ़ जाती है, τ आर बढ़ जाती है और एक्स आर कम हो जाती है, जो अधिक कैल्शियम संचय 20 के अनुमानित प्रभावों के अनुरूप है।
समीकरण 4 डीए पुन: आरंभ दर को एमएम फ्रेमवर्क के विस्तार के रूप में वर्णित करता है और एक गतिशील कश्मीर एम टर्म को समाहित करता है, जो स्प्रैफिसियोलॉजिकल उत्तेजनाओं 2 , 16 के कारण क्रमिक रूप से घटते हुए रीप्टेटेस दक्षता के मॉडल के लिए उत्तेजना के दौरान बढ़ जाता है। उत्तेजना के अंत में कश्मीर मीटर उत्तेजना (के एमईएस ) के अंत में के एम मान पर लगातार रखा जाता है।
कहा पे,
(उत्तेजना के दौरान) (उत्तेजना के बाद)
प्रेरित डीए प्रतिक्रियाओं, विशेष रूप से उदर-धक्कादायक क्षेत्रों से, अक्सर प्रारंभिक के मीटर मूल्य (के मी ) में परिवर्तन के लिए असंवेदनशील होती हैं, जो कश्मीर मील की समस्याओं को परिभाषित करता है। इस प्रकार, मूल एमएम फ्रेमवर्क की तरह, कश्मीर मील 0.1.0.4 μ एम पर डीए के नियंत्रण के लिए नियंत्रण अनुपचारित पशुओं से एकत्रित 12 अनुमानित है। Δ के एम शब्द उत्तेजना के दौरान प्राप्ति दक्षता परिवर्तन की सीमा निर्धारित करता है, जो हमारे अनुभव से लगभग 20 है81; एक 60-हर्ट्ज, 10-एस उत्तेजना के दौरान एम। कश्मीर और कश्मीर मिनफ मूल्य निर्धारित करते हैं कि समय के साथ कश्मीर में कितना बदलाव होता है, और इनमें से दोनों पदों में वृद्धि बढ़ती चरण की अंतराल को बढ़ावा देती है। वी मैक्स अधिकतम रिवेटेट रेट है जो आंशिक रूप से स्थानीय डीए ट्रांसपोर्टर घनत्व से संबंधित है, जो डोरसोलैटेज ग्रेडियेंट 21 के लिए वाटर्रोमेडियल दर्शाती है। तदनुसार, पृष्ठीय striatum (डी-स्ट्र) में अधिकतम अधिकतम मूल्य सामान्यतः 30 μM / s से अधिक होते हैं लेकिन आमतौर पर नाभिक accumbens (एनएसी) जैसे उदर क्षेत्रों में 30 μM / s से कम
उपरोक्त सामान्य दिशानिर्देश प्रायोगिक डीए प्रतिक्रिया डेटा के मॉडलिंग में सहायता कर सकते हैं, लेकिन प्रायोगिक डीए प्रतिक्रिया के अनुमान के अनुसार एक सिमुलेशन पैदा करने की आवश्यकता होती है जिसमें मॉडल पैरामीटर को समायोजित करना आवश्यक है। मॉडल मापदंडों की सटीकता को सुप्रात्रिकीय उत्तेजनाओं के लिए डीए के उत्तर प्राप्त करके सुधार किया जा सकता है जो प्रदान करते हैंसिमुलेशन के लिए एक मजबूत सब्सट्रेट, साथ ही पैरामीटरों की सटीकता को मान्य करने के लिए एक ही रिकॉर्डिंग साइट ( जैसे 60-हर्ट्ज, 5-एस और 10-एस उत्तेजनाओं) में अलग-अलग अवधियों के उत्तेजनाओं को प्राप्त करने और कई डीए प्रतिक्रियाओं को प्राप्त करने के द्वारा ( नमूना डेटा देखें)। प्रदर्शित करने के लिए, एक डाटासेट को सॉफ्टवेयर पैकेज के साथ शामिल किया गया है जिसमें रेजीसपेसिफिक प्रेरित डीए प्रतिक्रियाएं शामिल हैं, जो न्यूक्लियस अभिमान और पृष्ठीय स्ट्राटैम में एकत्र की जाती हैं, जो एक औषधीय चुनौती के पहले और बाद में थी जो पहले से ही QN फ़्रेमवर्क का उपयोग करके मॉडल किया गया था। विस्तार से, उपयोगकर्ता इस पद्धति को इसी तरह लागू कर सकते हैं कि डीए न्यूरोट्रांसमिशन के कैनेटीक्स को विभिन्न बीमारियों के संदर्भ और औषधीय जोड़तोड़ में दर्ज किया जा सकता है।
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Protocol
1. स्थापना, डेटा तैयार करना, और QNsim1.0 लॉन्च करना
- "QNsim1.0.zip" डाउनलोड करें (एक पूरक के रूप में प्रदान किया गया है) और एक इच्छित निर्देशिका में इसे निकालें।
- एक स्प्रेडशीट का आयोजन करके सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के साथ मॉडलिंग के लिए प्रेरित डीए प्रतिक्रिया डेटा तैयार करें जिसमें प्रत्येक कॉलम में μ एम डीए सांद्रता में परिवर्तित एक अस्थायी डीए प्रतिक्रिया शामिल है। इस (.xlsx) फ़ाइल को उसी निर्देशिका में प्रोग्राम फ़ाइलों के रूप में सहेजें।
नोट: स्प्रैडशीट में एक व्यक्तिगत प्रयोग या कई अध्ययनों में एक से अधिक प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं जिनमें एक निश्चित संख्या में प्रतिक्रियाएं होती हैं (उदाहरण के लिए "नमूना। Xlsx" देखें)। - प्रोग्रामिंग वातावरण सॉफ़्टवेयर खोलें, "वर्तमान फ़ोल्डर" विंडो में "QNSim1.0" निर्देशिका पर जाएं और "initialization.m" नामक दायर खोलें। प्रारंभिक स्क्रीन ( चित्रा 1 ) को लॉन्च करने के लिए "रन" पर क्लिक करें।
चित्रा 1 : प्रारंभिक स्क्रीन। यह स्क्रीन उपयोगकर्ताओं को पिछले * .mat परियोजना फ़ाइल (बाएं) में प्रवेश करके, या प्रेरित डीए न्यूरोट्रांसमिशन (दाएं) के संग्रहीत डेटा से एक नया प्रोजेक्ट शुरू करने के लिए मौजूदा प्रोजेक्ट को जारी रखने की अनुमति देता है। टेक्स्टबॉक्स को डेटा युक्त * .xlsx फ़ाइल नाम इनपुट, डेटा के कुछ आवश्यक विवरणक और * .mat प्रोजेक्ट फ़ाइलनाम इनपुट करने के लिए प्रदान किया जाता है जिसमें प्रोजेक्ट से संबंधित सभी डेटा शामिल होंगे। इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें
2. सिमुलेशन पर्यावरण का प्रारंभ
नोट: इनिशियलाइज़ेशन स्क्रीन उपयोगकर्ताओं को एक नया प्रोजेक्ट (चरण 2.1) शुरू करने की अनुमति देता है या पहले सहेजी गई परियोजना (चरण 2.2) के साथ जारी रखता है।
- विकल्प 1: एक नई परियोजना शुरू करना
- नई प्रोजेक्ट अनुभाग के अंतर्गत, स्प्रेडशीट फ़ाइल के नाम पर टाइप करें जिसमें प्रोजेक्ट के डीए रिस्पॉन्स डेटा ( उदाहरण के लिए, नमूना । Xlsx) [डीए] डेटा फ़ाइल टेक्स्ट बॉक्स में होता है।
नोट: फ़ाइल फ़ाइल फ़ाइलों के समान एक फ़ोल्डर में होनी चाहिए। - सिमुलेशन के समय के बाद, उत्तेजना की शुरुआत के सापेक्ष डेटा संग्रह (सेकंड्स) के प्रारंभ और समाप्ति के समतुल्य समय अंक इनपुट करें उदाहरण के लिए, यदि डेटा संग्रह उत्तेजना से 5 सेकंड पहले शुरू होता है और नमूना। Xlsx के रूप में, "-5" और "35." इनपुट के रूप में 35 के बाद समाप्त हो जाता है।
- इसी पाठ बॉक्स के बगल में प्रत्येक अध्ययन में प्रतिक्रिया की संख्या इनपुट करें।
- नमूना अंतराल के बाद, सेकंड में प्रयोगात्मक डेटा नमूना अंतराल इनपुट करें।
- के रूप में सहेजें (.mat) के बगल में, फाइल प्रकार को नामित करें, जिसमें फ़ाइल प्रकार (.एमटी) शामिल है जहां परियोजना को सहेजना है।
नोट: यह वह फाइल है जिसे बनाने के लिए एक्सेस किया जाएगासिमुलेशन, और सभी कार्य इस परियोजना फ़ाइल में सहेजे जा सकते हैं। - सिम्युलेटर विंडो ( चित्रा 2 ) को लॉन्च करने के लिए नया प्रोजेक्ट बनाएं क्लिक करें।
- नई प्रोजेक्ट अनुभाग के अंतर्गत, स्प्रेडशीट फ़ाइल के नाम पर टाइप करें जिसमें प्रोजेक्ट के डीए रिस्पॉन्स डेटा ( उदाहरण के लिए, नमूना । Xlsx) [डीए] डेटा फ़ाइल टेक्स्ट बॉक्स में होता है।
- विकल्प 2: पिछले प्रोजेक्ट को जारी रखना
- आरंभिक प्रोजेक्ट अनुभाग में प्रारंभ करें विंडो में, एक पहले से शुरू की गई परियोजना ( उदाहरण के लिए, Sample.mat) के .mat फ़ाइल नाम दर्ज करें।
नोट: यह फ़ाइल एक ही फ़ोल्डर में सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम फ़ाइलों के रूप में शामिल होनी चाहिए। - सिम्युलेटर विंडो ( चित्रा 2 ) को लॉन्च करने के लिए मौजूदा प्रोजेक्ट लोड करें क्लिक करें।
- आरंभिक प्रोजेक्ट अनुभाग में प्रारंभ करें विंडो में, एक पहले से शुरू की गई परियोजना ( उदाहरण के लिए, Sample.mat) के .mat फ़ाइल नाम दर्ज करें।
चित्रा 2 : सिम्युलेटर स्क्रीन सिम्युलेटर स्क्रीन उपयोगकर्ताओं को डी में प्रयोगात्मक डेटा का चयन करने और प्रयोगात्मक मॉडल के लिए ई के सिमुलेशन पैरामीटर को समायोजित करने की अनुमति देता हैजानकारी। ( ए, बी और सी ) के दृश्य निरीक्षण सिमुलेशन पैरामीटर के शोधन में सहायता कर सकते हैं ताकि सिमुलेशन (नीले रंग की धराशायी पंक्तियां) प्रायोगिक डेटा (मोटी हरे रंग की रेखाओं) को मॉडल बनाती हैं। यहां, ( ए ) समय डेटा की तुलना में प्रायोगिक और नकली डीए एकाग्रता शामिल है ( बी ) एक ग्राफ है जो पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज का अनुमान लगाने में सहायता करता है। ( सी ) डीए एकाग्रता के बनाये गये प्रायोगिक और नकली पहले व्युत्पत्तियों की साजिश है जो कि ए से या समय के डेटा डेटा से उत्पन्न होती है, जो कि उपरोक्त ओवरफ़्लो (ईओ) की दर से होती है। ईओ की दर सैद्धांतिक रूप से रिलायंस-रीप्टेकेट दरों का एक संतुलन है, जो कि इस ग्राफ पर अधोरेखण की जाती है। इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें
3. सिम्युलेटर विंडो का उपयोग करना
नोट: सिम्युलेटर स्क्रीन प्रायोगिक चयन के लिए अनुमति देता हैमॉडल के लिए डेटा (चरण 3.1), प्रायोगिक डीए प्रतिक्रिया डेटा (चरण 3.2) को अनुकरण करने के लिए पैरामीटर को समायोजित करें, प्रत्येक डीए प्रति उत्तर (चरण 3.3) के लिए मॉडलिंग मापदंडों को सहेजें / लोड करें, और सहेजे गए पैरामीटर (चरण 3.4) को निर्यात करें।
- अनुकरण करने के लिए प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रिया का चयन करना
- अध्ययन संख्या, प्रतिक्रिया संख्या, और इसी पाठ बॉक्स में उत्तेजना की अवधि इनपुट करके अनुकरण करने के लिए प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रिया का चयन करें। "एंट" कुंजी दबाएं या सिमुलेशन प्रक्रिया को शुरू करने के लिए अनुकरण पर क्लिक करें, जो प्रयोगात्मक डेटा (मोटी हरे रंग की रेखाएं), सिम्युलेटेड डेटा (नीले डैश्ड लाइन) युक्त 3 ग्राफ़ और सिम्युलेटेड डेटा बनाता है जो पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज के लिए खाता नहीं है ( लाल बिंदीदार रेखाएं), जैसा कि चित्रा 2 में है
- प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रिया मॉडलिंग
नोट: मॉडलिंग का उद्देश्य उत्तेजित डीए रिहाई (चरण 3.2.1) से संबंधित मॉडल मापदंडों को समायोजित करना है, डीए पुनरुत्पादन (चरण 3.2.2), और पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज़ (चरण 3.2.3) सही तरीके से प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रियाओं के लिए मॉडलिंग एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसके तहत पैरामीटर एक सिम्युलेटेड डीए प्रतिक्रिया उत्पन्न नहीं करते जब तक डीए बनाम टाइम ग्राफ़ (पैनल ए) में प्रायोगिक डेटा का अनुमान नहीं लगाया जाता है, जिसके लिए प्रारंभिक मापदंडों को परिष्कृत किया जाता है, जिसे प्रयोगात्मक व्युत्पन्न डेटा में सिम्युलेटेड डेटा को फिटिंग द्वारा सहायता प्राप्त किया जा सकता है। अनुमानित पोस्ट-उत्तेजना घटक ग्राफ़ (पैनल बी) और रिलीज, रीप्तेक और ईओ ग्राफ़ (पैनल सी) की दरें।- उत्तेजना के आयाम से मेल खाने के लिए डीए रिलीज ( समीकरण 2 ) से जुड़े डीआर, डीआरएपी, और डार्स पैरामीटर को समायोजित करें।
नोट: इन मापदंडों का केवल अनुमान लगाया जा रहा है जो परिष्कृत हो जाएगा, लेकिन ΔDARτ = 25 और एक डार्स मूल्य जो 1/5 डी डीएडीआर है, संतोषजनक प्रारंभिक स्थिति है। इन मापदंडों में से किसी भी वृद्धि से डीए बनाम टाइम ग्राफ में आयाम बढ़ेगा और डीए रिलीज में वृद्धि होगीअनुमानित पोस्ट उत्तेजना जारी करने वाले घटक में एएसई दर और रिलीज, रीप्तेक और ईओ ग्राफ़ के मूल्य। - डीए पुनप्राप्क (समीकरण 4) से संबंधित वी मैक्स , के मी , Δ के एम , के मिनफ़, और कश्मीर मापदंडों को समायोजित करें, जैसे कि पैनल ए में, सिम्युलेटेड डेटा प्रायोगिक डेटा के बढ़ते चरण (मोटी हरी लाइन) और ऐसे अनुकरण w / o पोस्ट-उत्तेजित रिलीज़ ट्रेस (लाल बिंदीदार रेखा) सभी पोस्ट-उत्तेजना समय बिंदुओं के लिए प्रायोगिक डेटा ट्रेस से कम है।
नोट: इस कदम की संभावना डीए रिलीज पैरामीटर (चरण 3.2.1) को रीडोज़िंग करने की आवश्यकता है। - पोस्ट-उत्तेजना डीए रिलीज ( समीकरण 3 ) के साथ जुड़े एक्सआर, τR, और मापदंडों को समायोजित करें, जैसे सिमुलेशन डीए बनाम टाइम ग्राफ में प्रयोगात्मक डेटा का अनुमान लगाया गया है।
नोट: एक्स आर को 0 और 1 के बीच के मान पर रखना चाहिए और आम तौर पर 0.7 से अधिक होना चाहिए।
- उत्तेजना के आयाम से मेल खाने के लिए डीए रिलीज ( समीकरण 2 ) से जुड़े डीआर, डीआरएपी, और डार्स पैरामीटर को समायोजित करें।
- सहेजा जा रहा है / लोमॉडलिंग मापदंडों का पालन करना
- एक बार मापदंडों का एक सेट प्रायोगिक डेटा को बारीकी से मॉडल करता है, पैरामीटर सहेजें पर क्लिक करें, जो प्रोजेक्ट के लिए.मैट फाइल को दिए गए उत्तर के लिए पैरामीटर के उस सेट को बचाएगा।
- यदि आवश्यक हो, लोड पैरामीटर पर क्लिक करके किसी विशेष प्रतिक्रिया के लिए पहले सहेजे गए पैरामीटर लोड करें। सुनिश्चित करें कि संबंधित पाठ बक्से में उचित अध्ययन संख्या और प्रतिक्रिया संख्या डाली गई है।
- सहेजे गए मापदंडों को निर्यात करना
- निर्यात पैरामीटर बटन के आगे पाठ बॉक्स में, फ़ाइल नाम में टाइप करें ( जैसे, Sample.txt) और सिमुलेशन के सभी पैरामीटर के साथ एक टेक्स्ट फ़ाइल निर्यात करने के लिए पैरामीटर निर्यात करें क्लिक करें पैरामीटर की स्प्रेडशीट उत्पन्न करने के लिए रिक्त स्थान का उपयोग करके पाठ फ़ाइल को विभाजित करें, जैसा कि नीचे प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग के चित्रा 4 में है।
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Representative Results
सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के साथ शामिल है चूहे की पृष्ठीय स्ट्रैटाम (स्टडी 1) और न्यूक्लियस अभिमान (अध्ययन 2) से प्राप्त नमूना डीए न्यूरोट्रांसमिशन डेटा, जो "नमूना। एक्सएलएसएक्स" में संकलित होते हैं। स्प्रेडशीट में 60 हर्ट्ज, 10 एस और 5 एस उत्तेजनाओं के लिए बेसलाइन प्रतिक्रियाओं के डीए एकाग्रता डेटा और डीए ट्रांसपोर्ट इनहिबिटर मेथिलफिनेडेट (एमपीएच) (10 मिलीग्राम / एमएपी) के प्रशासन के बाद 60 हर्ट्ज, 5 एस उत्तेजना 35 मिनट की प्रतिक्रिया शामिल है। किग्रा, आईपी)। उत्तेजित डीए प्रतिक्रिया डेटा स्तंभों में संगठित किया गया है, जैसा कि चित्रा 3 में दिखाया गया है , जो सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित करने के लिए टेम्पलेट के रूप में कार्य करता है।
चित्रा 3: मॉडलिंग के लिए एक पठनीय प्रारूप में डेटा को ढांचा बनाना Sample.xlsx से प्रेरित डीए प्रतिक्रिया डेटा अंग हैप्रत्येक कॉलम में एक व्यक्तिगत उत्तेजित डीए प्रतिक्रिया के साथ, इसके बाद के संस्करण, कॉलम में आइज़ की गई। ध्यान दें कि इस स्प्रैडशीट में समय डोमेन से संबंधित कोई कॉलम नहीं हैं। इसका प्रारंभिकरण स्क्रीन में है
नमूना डेटा को चित्रा 4 में मापदंडों का उपयोग करते हुए चरण 3.2 (मॉडलिंग प्रायोगिक डीए प्रतिक्रिया) में बताया गया था। यह सिमुलेशन प्रदान करता है जो डी-स्ट्र ( चित्रा 5 ए ) और एनएसी ( चित्रा 5 बी) दोनों में प्रयोगात्मक डेटा को अच्छी तरह से अनुमानित करता है।
चित्रा 4: मॉडलिंग नमूना प्रयोगात्मक डेटा के लिए निर्यात सिमुलेशन पैरामीटर । प्रत्येक पंक्ति में सिमुलेशन पैरामीटर एक व्यक्तिगत प्रेरित डीए प्रतिक्रिया से संबंधित हैं। यहां, 2-4 और 5-7 पंक्तियों को पृष्ठीय स्ट्रैटाम और एन के लिए सिमुलेशन पैरामीटर के अनुरूपUcleus डेटा accumbens ( चित्रा 3 ऊपर देखें)। इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें
कई डीए प्रतिक्रियाओं के संकलन से जुड़े एफएससीवी प्रयोगों में आम तौर पर पर्याप्त अंतर-उत्तेजना के अंतराल शामिल होते हैं ताकि सिस्टम को खुद को पुन: प्रतिलिपि बनाने योग्य डीए प्रतिक्रियाओं 25 का उत्पादन करने की अनुमति मिल सके। एक आदर्श परिदृश्य में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य प्रतिक्रियाएं, डीए रिलीज पैरामीटर्स (डीएआर, डीएटीएपी, और डीएआरएस) को प्रेरित करने और पैरामीटर (वी अधिकतम , केमी , Δ के एम , के मिनफ़, और कश्मीर) को एक ही आवृत्ति की आधारभूत प्रतिक्रियाओं के लिए निरंतर होगा। उत्तेजना। हालांकि, व्यवहार में, डीए के रिस्पॉन्स आकृतियों और समय के साथ आयाम में छोटे बदलाव होते हैं जो डीए रिलीज मैट्रिक्स में घट जाती है, जैसे कि इस डेटासेट में ΔDAR (पंक्ति 2 से 3 और तुलना करेंचित्रा 4 में 5 से 6), या वी अधिकतम में घट जाती है।
प्रेरित डीए रिलीज के विपरीत, उत्तेजना की अवधि के आधार पर डीए रिलीज पैरामीटर परिवर्तन के बाद उत्तेजना। यह इंट्रासेल्युल्यूलर सीए 2 + के एक उत्तेजना से प्रेरित संचय के कारण हो सकता है जो बाद के उत्तेजना को जारी करता है और पोस्ट उत्तेजना डीए रिलीज 20 , 26 के धीमी रेखीय क्षय घटक के सापेक्ष योगदान को बढ़ाता है। ये उत्तेजना अवधि-आधारित प्रभाव प्रतिनिधि मॉडलिंग पैरामीटर में देखे जा सकते हैं, 10 एस उत्तेजना के साथ बड़े एसआरआर मूल्यों और 5 एस उत्तेजनाओं की तुलना में छोटे एक्स आर मान ( चित्रा 4 में 2 से 3 और 5 से 6 की तुलना करें)।
चित्रा 5: सिमनमूना डेटा की मात्रा सिमुलेशन नमूना प्रायोगिक डेटा (मोटी हरे रंग की रेखाओं) के लिए सिम्युलेटेड डेटा (नीले धराशायी रेखा) के करीब फिट प्रदर्शित करता है। यहां, ( ए और बी ) क्रमशः पृष्ठीय स्ट्राटैट और न्यूक्लियस एक्वॉन्ग में एकत्र किए गए सिमुलेशन और प्रायोगिक डेटा को दर्शाती हैं। प्रायोगिक डेटा के मॉडल के लिए प्रयुक्त पैरामीटर के लिए आकृति 4 देखें। इस आंकड़े के एक बड़े संस्करण को देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें
दो क्षेत्रों से प्रेरित डीए प्रतिक्रियाएं डी-आरआर ( चित्रा 5 ए ) में अवतल बढ़ते आकारों और एनएसी ( चित्रा 5 बी) में उत्तल बढ़ते आकृतियों के साथ बहुत अलग प्रतिक्रिया आकार का उत्पादन करती हैं। दोनों प्रतिक्रिया आकृतियों को पैरामीलेमेशन में कुछ उल्लेखनीय अंतर के साथ तैयार किया जा सकता है। यद्यपि किसी भी क्षेत्र के भीतर भी प्रतिक्रिया आकार और आयाम में परिवर्तनशीलता है, कश्मीर <डीएआर-स्ट्र के मुकाबले एनएसी में उप> मिनफ़ आमतौर पर काफी कम है इसके अलावा, वी मैक्स , डीएआर, और डीआरएपी एनएसी में भी कम होते हैं, जैसा कि इस नमूना डाटासेट में है ( चित्रा 4 में पंक्ति 2 और 5 की तुलना करें)।
नमूना डाटासेट में शामिल हैं MPH चुनौती के उत्तर हैं I हालांकि मुख्य रूप से एक डीएटी अवरोध करनेवाला, एमएपी को डीए रिलीज 22 , 27 पर माध्यमिक प्रभाव होने के लिए जाना जाता है और अन्य डीएटी अवरोधकों 28 , 2 9 की तरह डीएटी की प्लैसमममल अभिव्यक्ति को बदल सकता है। प्रायोगिक प्रतिक्रियाओं को 10 मिलीग्राम / किग्रा एमपीएच के बाद तैयार किया गया था जो पोस्ट-उत्तेजना रिलीज, आरपी, निरंतर प्री- और एम-एच-एच एच प्रशासन के तेजी से घटकों को धारण कर रहा था, जिससे तर्कसंगत धारणा है कि उत्तेजित डीए न्यूरोट्रांसमिशन कैनेटीक्स में एमएचएच प्रेरित प्रेरित नहीं हैं। पोस्ट उत्तेजना डीए रिलीज में परिवर्तन के कारण इसके लिए अनुमति दीउत्तेजित रिहाई में परिवर्तन की जांच और कैनेटीक्स reuptake इस उदाहरण में, एम एच एच ने नकली कश्मीर में वृद्धि को प्रेरित किया, जैसा कि एक प्रतियोगी डीएटी अवरोधक के लिए अपेक्षित है, लेकिन Δ डीआरएपी और वी मैक्स में कमी भी।
पूरक फाइल QNSim1.0.zip: कृपया इस फाइल को डाउनलोड करने के लिए यहां क्लिक करें।
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Discussion
विवो में अध्ययन करने के लिए एफएससीवी के प्रयोग से 1 9 80 के दशक में उत्पन्न डीए न्यूरोट्रांसमेंट का विकास हुआ और अभी भी अद्वितीय स्थानिक और अस्थायी संकल्प के साथ विवो न्यूरोट्रांसमिशन डाटा का एक समृद्ध स्रोत बना हुआ है। प्रेरित डीए प्रतिक्रियाएं डीए रिलीज के एक जटिल संतुलन को प्रतिबिंबित करती हैं और फिर से उभरने वाली विद्युत उत्तेजनाओं द्वारा खुद को नियंत्रित कर देती हैं। QN मॉडल समकालीन न्यूरोट्रांसमिशन अनुसंधान से मॉडल को गतिशील रिलीज के संदर्भ में विवो प्रेरित डीए न्यूरोट्रांसमिशन डेटा में मॉडल के रूप में शामिल करता है और मान्यताओं को दोबारा शुरू करता है। इसके अलावा, क्यूएन फ्रेमवर्क एफएससीवी के साथ विश्लेषण के संभावित क्षेत्रों को उन साइटों को बढ़ाता है जो "उत्तल" प्रतिक्रियाओं का उत्पादन नहीं करते, जैसे पृष्ठीय स्ट्रैटैटम। ये प्रगति सीएनएस रोग मॉडल में विवो डीएजीआर फार्माकोडायनामिक्स 6 और डीएजीरिक परिवर्तनों में क्षेत्रीय लक्षण वर्णन के लिए अनुमति देते हैं। क्षेत्रीय चरित्रडीए न्यूरोट्रांसमिशन के zation विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि पृष्ठीय और उदर striatum के विभिन्न कार्यात्मक निहितार्थ हैं, अलग-अलग न्यूरॉनल आबादी से अलग डीर्जिक इन्वेरेशन प्राप्त करते हैं, और पार्किंसंस 31 , 32 जैसे रोगों में भिन्न रूप से संक्रमित होते हैं।
जैसा कि चित्रा 5 दर्शाता है, क्यूएन फ्रेमवर्क प्रयोगात्मक डेटा को बारीकी से मॉडलिंग करने में सक्षम है; हालांकि, मॉडलिंग विधियों के साथ सीमाएं हैं QN ढांचे में 12 समायोज्य मापदंडों के साथ, पैरामीलेमेशन के कई सेट एक प्रयोगात्मक डीए प्रतिक्रिया को मिलकर बारीकी से अनुकरण कर सकते हैं, और यह निर्धारण करना महत्वपूर्ण है कि पैरामीटरकरण किस प्रकार डीए रिलीज़ और पुन: उठाने के अंतर्निहित कैनेटीक्स को सबसे सटीक और सटीक रूप से दर्शाता है। हालांकि मॉडल पैरामीटर निकालने के लिए संभव नहीं है, जो निश्चित रूप से अंतर्निहित न्यूरोबोलॉजी को प्रतिबिंबित करते हैं, यह व्यवस्थित होना संभव हैसहयोगी रिलीज़ के न्यूनतम अनुमान निर्धारित करते हैं और पैरामीटर जो कि QN फ़्रेमवर्क की मान्यताओं के अनुसार फिट होते हैं। इस प्रकार, मॉडल पैरामीटर रिहाई के रूढ़िवादी अनुमान के रूप में व्याख्या की जानी चाहिए और कैनेटीक्स को फिर से शुरू करना चाहिए। मॉडल मापदंडों की सटीकता को प्राप्त करने के लिए, उत्तेजना के विभिन्न अवधियों द्वारा प्राप्त किए गए एकाधिक डीए प्रतिक्रियाएं एक ही रिकॉर्डिंग साइट से प्राप्त की जानी चाहिए। यह मॉडलिंग के लिए कई सबस्ट्रेट्स उत्पन्न करता है जो सिमुलेशन पैरामीटर को अपनी सटीकता बढ़ाने के लिए बाधित कर सकता है। अन्य मापदंडों को साहित्यिक डेटा ( उदाहरण के लिए, Kmi ≈ 0.1-0.4 माइक्रोग्राम और τR ≈ 1.2 60 हर्ट्ज, 10 एस उत्तेजनाओं) के आधार पर मॉडल पैरामीटर पर व्यवस्थित रूप से रखा जा सकता है, विशेष रूप से अध्ययन डिजाइनों के लिए जहां मॉडलिंग संबंधी अस्थायी परिवर्तन अधिक है मॉडल पैरामीटर की पूर्ण सटीकता से महत्वपूर्ण मॉडल पैरामीटर की सटीकता और सटीकता को बढ़ाने के लिए चल रहे प्रयास चल रहे प्रयास हैं।
QN फ्रेमवर्क सेंट हैइसकी उत्तेजनाओं के लिए सैद्धांतिक नींव को दबाने कैसे उत्तेजना डीए न्यूरोट्रांसमिशन कैनेटीक्स को प्रभावित करता है क्यूएन फ्रेमवर्क स्वयं डीए प्रतिक्रियाओं 33 , 34 में इलेक्ट्रोड प्रतिक्रिया अंतर और विघटनकारी विरूपण के संभावित प्रभावों के लिए खाता नहीं है, जो अस्तित्व और सापेक्ष महत्व क्षेत्र 3 में बहस कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, डीए के उत्तरदायित्वों के क्षेत्रीय गतिशील परिवर्तनशीलता को पहले cytoarchitectural मतभेदों के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है, जिसमें श्वेत पदार्थों के निशान हैं जो पृष्ठीय स्ट्रैटम 35 में जन परिवहन बाधा के रूप में कार्य करते हैं। हालांकि, डीए प्रतिवर्ती आकृतियों में परिवर्तनशीलता डी 2 प्रतिपक्षी या डीएटी अवरोधक 3 , 13 के प्रशासन द्वारा कम हो गई हैं, जो यह सुझाव दे रहा है कि क्षेत्रीय प्रतिक्रिया परिवर्तनशीलता रिलीज में अंतर्निहित अंतर से जुड़ी होती है और कैनेटीक्स फिर से शुरू होती है। अगर उपयोगकर्ताओं को फिट दिखता है, तो डीए के जवाबों को रिम से हटाया जा सकता हैपहले प्रकाशित विधियों 33 , 34 , 36 के अनुसार , और यह संसाधित डीए प्रतिक्रिया डेटा अभी भी हमेशा की तरह सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है।
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Disclosures
लेखकों के पास खुलासे के लिए कुछ भी नहीं है।
Acknowledgments
हम इस काम के समर्थन के लिए यूपीएमसी पुनर्वास संस्थान को स्वीकार करते हैं।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| MATLAB R2016a for Mac | Mathworks | ||
| QNsim1.0 | In house software package | Software to model FSCV data using the QN framework |
References
- Taylor, I. M., et al. Kinetic diversity of dopamine transmission in the dorsal striatum. J Neurochem. 133 (4), 522-531 (2015).
- Harun, R., Grassi, C. M., Munoz, M. J., Torres, G. E., Wagner, A. K. Neurobiological model of stimulated dopamine neurotransmission to interpret fast-scan cyclic voltammetry data. Brain Res. 1599, 67-84 (2015).
- Taylor, I. M., Jaquins-Gerstl, A., Sesack, S. R., Michael, A. C. Domain-dependent effects of DAT inhibition in the rat dorsal striatum. Journal of neurochemistry. 122 (2), 283-294 (2012).
- Garris, P. A., Ciolkowski, E. L., Wightman, R. M. Heterogeneity of evoked dopamine overflow within the striatal and striatoamygdaloid regions. Neuroscience. 59 (2), 417-427 (1994).
- May, L. J., Wightman, R. M. Heterogeneity of stimulated dopamine overflow within rat striatum as observed with in vivo voltammetry. Brain Res. 487 (2), 311-320 (1989).
- Harun, R., et al. Fast-scan cyclic voltammetry demonstrates that L-DOPA produces dose-dependent regionally selective, bimodal effects on striatal dopamine kinetics in vivo. J Neurochem. , (2015).
- Jones, S. R., Garris, P. A., Wightman, R. M. Different effects of cocaine and nomifensine on dopamine uptake in the caudate-putamen and nucleus accumbens. The Journal of pharmacology and experimental therapeutics. 274 (1), 396-403 (1995).
- Budygin, E. A., John, C. E., Mateo, Y., Jones, S. R. Lack of cocaine effect on dopamine clearance in the core and shell of the nucleus accumbens of dopamine transporter knock-out mice. J Neurosci. 22 (10), RC222 (2002).
- Jones, S. R., et al. Loss of autoreceptor functions in mice lacking the dopamine transporter. Nat Neurosci. 2 (7), 649-655 (1999).
- Wagner, A. K., et al. Chronic methylphenidate treatment enhances striatal dopamine neurotransmission after experimental traumatic brain injury. J Neurochem. 108 (4), 986-997 (2009).
- Wagner, A. K., et al. Controlled cortical impact injury influences methylphenidate-induced changes in striatal dopamine neurotransmission. J Neurochem. 110 (3), 801-810 (2009).
- Wightman, R. M., et al. Real-time characterization of dopamine overflow and uptake in the rat striatum. Neuroscience. 25 (2), 513-523 (1988).
- Moquin, K. F., Michael, A. C. Tonic autoinhibition contributes to the heterogeneity of evoked dopamine release in the rat striatum. J Neurochem. 110 (5), 1491-1501 (2009).
- Pyott, S. J., Rosenmund, C. The effects of temperature on vesicular supply and release in autaptic cultures of rat and mouse hippocampal neurons. J Physiol. 539 (Pt 2), 523-535 (2002).
- Atluri, P. P., Regehr, W. G. Delayed release of neurotransmitter from cerebellar granule cells. J Neurosci. 18 (20), 8214-8227 (1998).
- Wang, S. R., et al. Role of vesicle pools in action potential pattern-dependent dopamine overflow in rat striatum in vivo. J Neurochem. 119 (2), 342-353 (2011).
- Taschenberger, H., von Gersdorff, H. Fine-tuning an auditory synapse for speed and fidelity: developmental changes in presynaptic waveform, EPSC kinetics, and synaptic plasticity. J Neurosci. 20 (24), 9162-9173 (2000).
- Goda, Y., Stevens, C. F. Two components of transmitter release at a central synapse. Proc Nat Acad of Sci U S A. 91 (26), 12942-12946 (1994).
- Yao, J., Gaffaney, J. D., Kwon, S. E., Chapman, E. R. Doc2 is a Ca2+ sensor required for asynchronous neurotransmitter release. Cell. 147 (3), 666-677 (2011).
- Hagler, D. J., Goda, Y. Properties of synchronous and asynchronous release during pulse train depression in cultured hippocampal neurons. J Neurophysiol. 85 (6), 2324-2334 (2001).
- Ciliax, B. J., et al. The dopamine transporter: immunochemical characterization and localization in brain. J Neurosci. 15 (3 Pt 1), 1714-1723 (1995).
- Volz, T. J., Farnsworth, S. J., Rowley, S. D., Hanson, G. R., Fleckenstein, A. E. Methylphenidate-induced increases in vesicular dopamine sequestration and dopamine release in the striatum: the role of muscarinic and dopamine D2 receptors. J Pharm Exp Ther. 327 (1), 161-167 (2008).
- Dresel, S. H., Kung, M. P., Plossl, K., Meegalla, S. K., Kung, H. F. Pharmacological effects of dopaminergic drugs on in vivo binding of [99mTc]TRODAT-1 to the central dopamine transporters in rats. Eur J Nucl Med. 25 (1), 31-39 (1998).
- Near, J. A., Bigelow, J. C., Wightman, R. M. Comparison of uptake of dopamine in rat striatal chopped tissue and synaptosomes. J Pharm Exp Ther. 245 (3), 921-927 (1988).
- Michael, A. C., Ikeda, M., Justice, J. B. Jr Dynamics of the recovery of releasable dopamine following electrical stimulation of the medial forebrain bundle. Neurosci Lett. 76 (1), 81-86 (1987).
- Fierro, L., DiPolo, R., Llano, I. Intracellular calcium clearance in Purkinje cell somata from rat cerebellar slices. The Journal of physiology. 510 (Pt 2), 499-512 (1998).
- Sandoval, V., Riddle, E. L., Hanson, G. R., Fleckenstein, A. E. Methylphenidate redistributes vesicular monoamine transporter-2: role of dopamine receptors. J Neurosci. 22 (19), 8705-8710 (2002).
- Daws, L. C., et al. Cocaine increases dopamine uptake and cell surface expression of dopamine transporters. Biochem Biophys Res Commun. 290 (5), 1545-1550 (2002).
- Little, K. Y., Kirkman, J. A., Carroll, F. I., Clark, T. B., Duncan, G. E. Cocaine use increases [3H]WIN 35428 binding sites in human striatum. Brain Res. 628 (1-2), 17-25 (1993).
- Ewing, A. G., Bigelow, J. C., Wightman, R. M. Direct in vivo monitoring of dopamine released from two striatal compartments in the rat. Science. 221 (4606), 169-171 (1983).
- Janezic, S., et al. Deficits in dopaminergic transmission precede neuron loss and dysfunction in a new Parkinson model. Proc Natl Acad Sci U S A. 110 (42), E4016-E4025 (2013).
- Macdonald, P. A., Monchi, O. Differential effects of dopaminergic therapies on dorsal and ventral striatum in Parkinson's disease: implications for cognitive function. Parkinsons Dis. 2011, 572743 (2011).
- Kile, B. M., et al. Optimizing the Temporal Resolution of Fast-Scan Cyclic Voltammetry. ACS Chem Neurosci. 3 (4), 285-292 (2012).
- Venton, B. J., Troyer, K. P., Wightman, R. M. Response times of carbon fiber microelectrodes to dynamic changes in catecholamine concentration. Anal Chem. 74 (3), 539-546 (2002).
- May, L. J., Wightman, R. M. Heterogeneity of stimulated dopamine overflow within rat striatum as observed with in vivo voltammetry. Brain research. 487 (2), 311-320 (1989).
- Wu, Q., Reith, M. E., Wightman, R. M., Kawagoe, K. T., Garris, P. A. Determination of release and uptake parameters from electrically evoked dopamine dynamics measured by real-time voltammetry. J Neurosci Methods. 112 (2), 119-133 (2001).
