Summary
Bu protokol, nöronal aktivite paternlerinin tetiklediği kapalı döngü stimülasyonları için elektrofizyolojik sistemin nasıl kullanılacağını göstermektedir. Farklı stimülasyon cihazları için kolayca değiştirilebilen örnek Matlab kodu da sağlanır.
Abstract
Kapalı döngü nörofizyolojik sistemler uyaranları tetiklemek için nöronal aktivite kalıpları kullanırlar, bu da beyin aktivitesini etkiler. Bu tür kapalı döngü sistemleri zaten klinik uygulamalarda bulunan ve temel beyin araştırmaları için önemli araçlardır. Özellikle ilginç bir son gelişme optogenetik ile kapalı döngü yaklaşımların entegrasyonu, nöronal aktivite belirli desenler seçilen nöronal grupların optik stimülasyon tetikleyebilir gibi. Ancak, kapalı döngü deneyleri için bir elektrofizyolojik sistem kurmak zor olabilir. Burada, tek veya birden fazla nöronların aktivitesine dayalı uyaranları tetiklemek için uygulamaya hazır bir Matlab kodu sağlanır. Bu örnek kod, bireysel ihtiyaçlar temel alınca kolayca değiştirilebilir. Örneğin, ses uyaranlarının nasıl tetiklenir ve pc seri bağlantı noktasına bağlı harici bir aygıtı tetiklemek için nasıl değiştirileceği gösterilmektedir. Sunulan protokol hayvan çalışmaları (Neuralynx) için popüler bir nöronal kayıt sistemi ile çalışmak üzere tasarlanmıştır. Kapalı döngü stimülasyon uygulaması uyanık bir sıçanda gösterilmiştir.
Introduction
Bu protokolün amacı nörofizyolojik deneylerde kapalı döngü stimülasyonun nasıl uygulanacağını göstermektir. Nörobilimde kapalı döngü deneyleri için tipik kurulum nöronal aktivitenin online okuma dayalı uyaranları tetikleme içerir. Bu, sırayla, beyin aktivitesinde değişikliklere neden olur, böylece geribildirim döngü kapanış1,2. Bu tür kapalı döngü deneyleri standart açık döngü kurulumları üzerinde birden fazla fayda sağlar, özellikle optogenetik ile birlikte, hangi araştırmacılar nöronların belirli bir alt kümesi hedef sağlar. Örneğin, Siegle ve Wilson bilgi işleme3teta salınımlarının rolünü incelemek için kapalı döngü manipülasyonları kullanılır. Onlar teta salınımlarının düşen faz ı sajal hipokampal nöronlar uyarıcı yükselen faz üzerinde aynı stimülasyon uygulayarak daha davranış üzerinde farklı etkileri olduğunu gösterdi. Kapalı döngü deneyleri de klinik öncesi çalışmalarda giderek daha önemli hale gelmektedir. Örneğin, birden fazla epilepsi çalışmaları nöbet başlangıcında tetiklenen nöronal stimülasyon nöbet şiddetini azaltmak için etkili bir yaklaşım olduğunu göstermiştir4,5,6. Ayrıca, otomatik nöbet algılama sistemleri ve tedavi şartlı teslim7,8 epilepsi hastalarında önemli faydalar gösterdi9,10,11,12. Kapalı döngü metodolojilerinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile bir diğer uygulama alanı kortikal beyin-makine arayüzleri ile nöroprotez kontrolüdür. Bunun nedeni, protez cihazların kullanıcılarına anlık geri bildirim sağlanmasının doğruluğu ve yeteneğini önemli ölçüde artırmasıdır13.
Son yıllarda, çeşitli laboratuvarlar nöronal aktivite ve bir kapalıdöngü sistemi14,15,16,17,18uyaranların teslim eşzamanlı elektrik kayıt için özel sistemler geliştirdik. Bu kurulumların çoğu etkileyici özelliklere sahip olsa da, bunları diğer laboratuvarlarda uygulamak her zaman kolay değildir. Bunun nedeni, sistemlerin genellikle gerekli elektronik ve diğer gerekli donanım ve yazılım bileşenlerini bir araya getirmek için deneyimli teknisyenler istemesidir.
Bu nedenle, nörolojik araştırmalarda kapalı döngü deneylerin benimsenmesini kolaylaştırmak için, bu kağıt bir açık döngü elektrofizyolojik kayıt kurulumu dönüştürmek için bir protokol ve Matlab kodu sağlar19,20,21,22 kapalı döngü sistemi2,6,23. Bu protokol, nöronal nüfus kayıtları için popüler bir laboratuvar sistemi olan Digital Lynx kayıt donanımı ile çalışmak üzere tasarlanmıştır. Tipik bir deney aşağıdakilerden oluşur: 1) 5-20 dakikalık spiking veri kaydı; 2) Spike sıralama nöronal şablonlar oluşturmak için; 3) Nöral aktivite kalıplarının çevrimiçi algılamasını gerçekleştirmek için bu şablonları kullanmak; ve 4) Kullanıcı tarafından belirtilen desenler tespit edildiğinde uyarıcı veya deneysel olayları tetikleme.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Burada açıklanan tüm prosedürler Lethbridge Üniversitesi Hayvan Refahı Komitesi tarafından onaylanan bir Hayvan Araştırma Protokolü altında gerçekleştirilmiştir.
1. Cerrahi
NOT: Nörofizyolojik kayıtlar için probların implanta edilmesinde kullanılan cerrahi prosedürler diğer yayınlarda sunulmuştur24,25,26. Kapalı döngü stimülasyon için yapılan ameliyatın tam detayları kullanılan kayıt sondalarının türüne ve hedeflenen beyin bölgelerine bağlıdır. Çoğu durumda, ancak, tipik bir cerrahi aşağıdaki adımlardan oluşacaktır.
- Ameliyathaneye nöronal aktiviteyi kaydetmek için silikon prob veya elektrot dizisi takılması için fareli bir kafes getirin.
- 2-2.5% isoflurane ile kemirgen anestezi kemirgen ve stereotaksik bir çerçeve içinde baş düzeltmek. Hafif dokunsal uyaranlara herhangi bir motorik reaksiyon gözlemleyerek hayvan Ameliyat sırasında bilinçsiz olduğundan emin olun25.
- Ameliyat sırasında kuruluk en aza indirmek için bir göz merhemi uygulayın.
- Cerrahi bölgeyi tıraş edin ve %2 klorheksidin solüsyonu ve %70 isopropil alkol ile cildi dezenfekte edin.
- Elektrotların yerleştirileceği beyin bölgesinin üzerine kafa derisinin altına lidokain (5 mg/kg) enjekte edin.
- Gelecekteki implant alanı üzerinde kafa derisi bir kesi yapmak ve maruz kafatası25periost temizlemek için bir neşter ve pamuklu bez kullanın.
- İmplant25için yapısal destek olarak çapa vidalarının (~0,5 mm) implantasyonu için kafatasında 4-8 delik delin. Vidaları deliklere yerleştirerek kafatasına takın ve sıkıca yerinde tutulduğundan emin olun.
- Belirtilen koordinatlarda kraniyotomi delin ve mikrosürücü/prob implantını ayarlayın.
NOT: Kapalı döngü stimülasyon için açıklanan protokol, elektrotların yerleştirildiği herhangi bir beyin bölgesi için çalışacaktır. - Diş akrilik kullanarak mikrosürücüyü/probu ve kafatasına gerekli elektrik arabirimi konektörünü sabitlayın. Dental akrilik miktarı sıkıca implant takmak için yeterli olmalıdır, ancak çevreleyen yumuşak doku ile temas olmamalıdır25.
- Ameliyattan sonra, sternal recumbency korumak için yeterli bilinç kazandı kadar yakından hayvan izlemek25. Sonraki 3 gün boyunca, subkutan olarak analjezik (örn. Metacam, 1 mg/kg) ve enfeksiyonu önlemek için bir antibiyotik (örn. enrofloksasin, 10 mg/kg) uygulayın.
NOT: Hayvanlar genellikle herhangi bir test veya kayıt öncesinde bir hafta boyunca ameliyattan kurtarmak için bırakılır.
2. Yazılım kurulumu
NOT: Bu Windows 10, 64 bit sürümünde test edilmiştir.
- Veri toplama ve işleme yazılımı yükleyin.
- Çita Edinme Sistemi ile etkileşim kurmak için kütüphaneleri içeren veri toplama sistemi Cheetah 6.4 'ü (https://neuralynx.com/software/category/sw-acquisition-control) yükleyin.
- SpikeSort3D (https://neuralynx.com/software/spikesort-3d) veya başak sıralama için KlustaKwik27 kullanan başka bir yazılım yükleyin. Çevrimiçi algılama yazılımı KlustaKwik motorundan küme tanımlarını kullanır. Bu yazılım aynı bilgisayarda çalışabilir veya aynı ağda olan ayrı bilgisayarlarda çalışabilir.
- https://neuralynx.com/software/netcom-development-package'dan da indirilebilen NetComDevelopmentPackage'ı (https://github.com/leomol/cheetah-interface/blob/master/NetComDevelopmentPackage_v3.1.0) yükleyin.
- Install Matlab (https://www.mathworks.com/downloads/; kod Matlab sürümü R2018a üzerinde test edildi). Matlab'ın Windows güvenlik duvarında etkin olduğundan emin olun. Normalde ilk bağlantı sırasında bir açılır pencere açılır.
- Matlab hesabına giriş yapın. Lisansı seçin. Sürümü seçin. İşletim sistemini seçin.
- Aşağıdaki çevrimiçi olayı tetiklemek için indirin: https://github.com/leomol/cheetah-interface ve bilgisayarın 'Belgeler/Matlab' klasörüne dosya ayıklayın. Kodun bir kopyası, beraberindeki Tamamlayıcı Malzemeler'deverilmiştir.
3. İlk veri toplama
- Çita yazılımLarını kullanarak veri toplamayı başlatın.
- Şablon dalga formlarını doldurmak için birkaç dakikalık spiking verilerini kaydedin.
- Veri toplamayı durdurun ve kaydedilen verilerde ani sıralama gerçekleştirin.
- SpikeSort3D'yi açın, Dosya'yı tıklatın | Menü | Spike File'yi yükleyinve kayıtlı verileri içeren klasörden bir başak dosyası seçin.
- KlustaKwik kullanarak Cluster Menü'yü ve ardından Otomatik kümeyi tıklatın, varsayılan ayarları bırakarak çalıştır'ıtıklatın.
4. Kapalı döngü deneyi
- Çita'da veri toplamaya devam edin.
- Matlab'ı aç.
- ClosedLoop.m'i açın ve Çalıştır'atıklayın. Alternatif olarak, Matlab komut penceresinde, ClosedLoop() yürütmek. ClosedLoop.m'nin Matlab yolunda olduğundan emin olun. Kullanıcı her tetikleyiciyi çağırmak için özel bir işlev kullanmak istiyorsa, customFunction'ın bu işlek için bir tanıtıcı olduğu ClosedLoop('-callback', customFunction) yerine uygulayın.
- İlk kayıtta tanımlanan ani bilgileri Yükle'yetıklayarak, kayıt klasörüne göz atarak ve spiking veri dosyalarından birini (.ntt, .nse) seçerek yükleyin.
- Çizilen dalga formlarının altındaki onay kutusunu tıklatarak uyarımı tetikleyecek bir veya birden fazla nöron seçin.
- "min match" metin kutusuna bir karşıcı yazarak uyarımı tetikleyecek en az nöron sayısını tanımlayın; ve "pencere" metin kutusuna bir sayı yazarak farklı dalga formlarını eşleştiren ani artışların birlikte aktif olarak kabul edildiği zaman penceresini tanımlayın.
- Başlamak için Gönder'i tıklatın. Bu, seçilen nöronların spiking aktivitesine dayalı olayların (varsayılan olarak tonları) çevrimiçi tetiklemeye başlayacaktır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Fisher-Brown Norveç fareleri sahada doğup büyümüş, deneyden önce iki hafta boyunca kullanıma alışkındı. Bir kayıt sürücü cerrahi implante edildi, daha önce açıklanan yöntemlere benzer28,29,30,31,32,33,34. Nöronal sinyaller 32 kHz dijital bir satın alma sistemi ile kaydedildi. Nöronal sinyaller ilk olarak bir birlik kazanımı kablosuz kafa sahnesi ile güçlendirildi, daha sonra 1000 kazançla güçlendirildi ve bant geçişi 600 ile 6.000 Hz. Arasında filtrelendi manuel olarak ayarlanmış genlik eşiğini (genellikle 48-60 μV) aşan nöronal çiviler otomatik olarak kaydedildi ve daha sonra farklı kümelere sıralandı. Böylece, her küme muhtemelen farklı bir nöron27sivri karşılık gelir. Bu protokol gösterisi için, sıçan davranışsal deneylerde molalar sırasında tanıdık bir dinlenme yeri olan bir saksı üzerinde dinleniyordu(Şekil 1).
Kayıt bilgisayarından temsili bir ekran görüntüsü Şekil 2'degösterilmiştir. Bu kayıt yazılımı (solda) ve gerçek zamanlı olarak edinilen başak dalga formları görüntüler Matlab programı, eşzamanlı çalışan gösterir. Bu Matlab komut ek malzemelerdahildir. Önceden tanımlanmış tetikleme kümelerinden ani artışlar algılandığında, dalga formları Matlab şekil penceresinde(Şekil 2)kalın bir kesik çizgi ile görüntülenir ve kapalı döngü sistemi sağlayan bir sesi tetikler. Bu kapalı döngü deneysel kurulum sağlar, örneğin, nöroplastisite çalışma, bir dış uyaranlarla nöronal aktivite eşleştirme test edebilirsiniz nerede (sesi) bu nöronların alıcı alanları etkileyebilir.
Şekil 1: İmplante silikon sondasına bağlı kablosuz baş evresi (ön amplifikatörlerli ve mavi LED'li tahta) ile fare fotoğrafı. Prob diş akrilik (pembe malzeme) altında konumlandırılmış ve görünür değildir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Kayıt ve kapalı döngü yazılımının ekran görüntüsü. Sol paneller, veri toplamayı görselleştirmek ve denetlemek için kullanılan Çita kayıt sisteminin bir parçası olan pencerelerdir. Ekranın sağ tarafındaki pencere, açıklanan yazılımı çalıştıran bir Matlab oturumunu gösterir. Orta pencere, önceden tanımlanmış bir şablonla eşleşen çevrimiçi algılanan bir ani sıçramanın dalga şeklini gösterir. Sunulan videoda sesi tetiklemek için bu kümeye ait çiviler kullanıldı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Veri akışı için şematik boru hattı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Uyarıcı gecikme testi. (A) Yapay bir başak üretme süresi ile tetiklenen sinyalin zamanı arasındaki gecikmelerin histogramı. (B) Yapay başak dalga formları oluşturmak için bir mikroişlemci kurulu kurulumu şeması. Siyah ve turuncu bağlantılar dalga formu gibi bir RC çıkışı (0 ile 810 mV arasında değişen) ve voltajı 810 μV'a düşüren bir "sinyal-fare" arabirimi ile baş aşamasına bağlanır. Arduino USB / UART üzerinden bir PC'ye bağlı ydı, hangi Arduino ani tetikler tetikledi ve arduino devre ve satın alma yazılımı API hem de geri sinyalleri aldı. Arduino'ya 1000 çivi üretmesi talimatı verildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Dosya 1: Matlab Scripts. Bu dosyayı görüntülemek için lütfen buraya tıklayın (İndirmek için sağ tıklatın).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Burada açıklanan protokol, kapalı döngü stimülasyon gerçekleştirmek için standart bir nörofizyolojik kayıt sisteminin nasıl kullanılacağını göstermektedir. Bu protokol, bilgisayar biliminde sınırlı uzmanlığa sahip nörologların çok az maliyetle çeşitli kapalı döngü deneylerini hızla uygulamalarını sağlar. Bu tür deneyler genellikle beyinde nedensel etkileşimleri incelemek için gereklidir.
Bir hayvan hazırlayıp yazılımı yükledikten sonra (Adımlar 1 & 2), kapalı döngü deneyi iki ayrı aşamadan oluşur. İlk olarak, ilk veri toplama (Adım 3) tek nöronların aktivitesine karşılık gelen şablonları tanımlamak için veri toplamak için (yani, başak sıralama; Adım 3.5). İkinci olarak, yeni kaydedilen ani artışların otomatik olarak önceden tanımlanmış kümelere gerçek zamanlı olarak atanacağı ve ani artışlar belirtilen nöronların oluşması durumunda stimülasyonun tetikleneceği kapalı döngü stimülasyon (Adım 4). Sunulan Matlab komut dosyaları (Ek Malzemelerbakınız) tek bir nöronun aktivitesine dayalı farklı uyaranların tetikleme göstermek, ve birden fazla seçilen nöronların aktivitesi. Nöronlar bir derleme olarak bilgi işlemek için inanılıyor çünkü ikincisi özellikle önemli bir seçenektir (örneğin, paketler35,36). Nöronal popülasyon örüntülerine dayalı uyarıcıları tetiklemek, böylece çok çeşitli araştırma sorularını yanıtlamak için önemli bir araç olabilir. Kapalı döngü kontrolü sırasında ki veri akışı Şekil 3'tegösterilmiştir.
Bu protokol gösteriminde 3 kHz ton uyaran kullanılmıştır. Bu saf ton, "ton0" değişkenini değiştirerek rasgele bir ses dalga formu ile değiştirilebilir. Ayrıca, bir hoparlör yerine, diğer birçok aygıtbir uyarımı tetiklemek için bilgisayarın ses çıkışına bağlı olabileceğini unutmayın. Örneğin, ses çıkışı düşük frekans (20 Hz) dokunsal uyaran22sunmak için bir titreşim motoru sürücü için kullanılmıştır. Alternatif olarak, Matlab kodu bir bilgisayar seri bağlantı noktasına bağlı bir aygıta TTL sinyali göndermek için kullanılabilir. Bu, 'sound()' komutunu aşağıdaki kodla değiştirerek gerçekleştirilebilir: obj=serial('COM1'); fopen(obj); Obj. RequestToSend = 'üzerinde'. Bu yöntemin bir örnek uygulama Tamamlayıcı Malzemeler sağlanmaktadır (bakınız pulse.m). Benzer şekilde, Matlab bir USB bağlantı noktası üzerinden harici aygıtlara sinyal göndermek için kullanılabilir. Böylece, burada sunulan kod kullanıcıların birden çok cihaza çeşitli şekillerde kapalı döngü tetikleyicileri göndermek için izin verir.
Testler nöronal başak ve tetikleme sinyali arasındaki zaman gecikmesinin yaklaşık 13 ms (min 9 ms; max 15 ms) olduğunu göstermiştir. Zaman gecikmelerinin dağılımı Şekil 4A'dagösterilmiştir. Bu gecikme testleri için, bir Arduino satın alma sistemine yapay bir başak göndermek için kullanıldı (baş-sahne yoluyla). Gecikme, kapalı döngüMatlab komut dosyasını çalıştıran satın alma bilgisayarından gelen ani sinyal ile tetikleme sinyali arasındaki zaman olarak kaydedildi. Ani artışlar oluşturmak için Arduino kurulumuşeması Şekil 4B'degösterilmiştir.
Burada sunulan yaklaşım yazılımda uygulanmaktadır ve bu nedenle özel donanıma sahip sistemlerin zamansal doğruluğu ile uyaranları sağlayamayabilir. Örneğin, TDT (Tucker-Davis Teknolojileri) milisaniye içinde uyaranlar sunabilir başak tetikli stimülasyon için sistemler sunuyor. Ancak, burada sunulan Matlab çözüm avantajı, cheetah kayıt donanım sahibi kullanıcılar için düşük maliyet, uyaranları tetiklemek için aktivite kalıpları tanımlama esnekliği, ve nöronal şablonları tanımlamaesnekliği. Ayrıca, birçok deneyde tek milisaniye hassasiyet gerekli değildir, bu nedenle bu yaklaşımın uygulama kolaylığı büyük bir avantaj sağlayabilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar bu çalışma ile ilgili çıkar çatışması yok.
Acknowledgments
Bu çalışma AL ve AG'ye verilen NSERC Discovery bağışları ile desteklenmiştir.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Baytril | Bayer, Mississauga, CA | DIN 02169428 | antibiotic; 50 mg/mL |
| Cheetah 6.4 | NeuraLynx, Tucson, AZ | 6.4.0.beta | Software interfaces for data acquisition |
| Digital Lynx 4SX | NeuraLynx, Tucson, AZ | 4SX | recording equipment |
| Headstage transmitter | TBSI | B10-3163-GK | transmits the neural signal to the receiver |
| Isoflurane | Fresenius Kabi, Toronto, CA | DIN 02237518 | inhalation anesthetic |
| Jet Denture Powder & Liqud | Lang Dental, Wheeling, US | 1230 | dental acrylic |
| Lacri-Lube | Allergan, Markham, CA | DIN 00210889 | eye ointment |
| Lido-2 | Rafter 8, Calgary | DIN 00654639 | local anesthetic; 20 mg/mL |
| Matlab | Mathworks | R2018b | software for signal processing and triggering external events |
| Metacam | Boehringer, Ingelheim, DE | DIN 02240463 | analgesic; 5 mg/mL |
| Netcom | NeuraLynx | v1 | Application Programming Interface (API) that communicates with Cheetah |
| Silicone probe | Cambridge Neurotech | ASSY-156-DBC2 | implanted device |
| SpikeSort 3D | NeuraLynx, Tucson, AZ | SS3D | spike waveform-to-cell classification tools |
| Wireless Radio Receiver | TBSI | 911-1062-00 | transmits the neural signal to the Digital Lynx |
References
- Grosenick, L., Marshel, J. H., Deisseroth, K. Closed-loop and activity-guided optogenetic control. Neuron. 86 (1), 106-139 (2015).
- Armstrong, C., Krook-Magnuson, E., Oijala, M., Soltesz, I. Closed-loop optogenetic intervention in mice. Nature Protocols. 8 (8), 1475-1493 (2013).
- Siegle, J. H., Wilson, M. A. Enhancement of encoding and retrieval functions through theta phase-specific manipulation of hippocampus. Elife. 3, 03061 (2014).
- Paz, J. T., et al. Closed-loop optogenetic control of thalamus as a tool for interrupting seizures after cortical injury. Nature neuroscience. 16 (1), 64-70 (2013).
- Krook-Magnuson, E., Armstrong, C., Oijala, M., Soltesz, I. On-demand optogenetic control of spontaneous seizures in temporal lobe epilepsy. Nature Communications. 4, 1376 (2013).
- Berényi, A., Belluscio, M., Mao, D., Buzsáki, G. Closed-loop control of epilepsy by transcranial electrical stimulation. Science. 337 (6095), 735-737 (2012).
- Peters, T. E., Bhavaraju, N. C., Frei, M. G., Osorio, I. Network system for automated seizure detection and contingent delivery of therapy. Journal of Clinical Neurophysiology. 18 (6), 545-549 (2001).
- Fountas, K. N., Smith, J. Operative Neuromodulation. , Springer. 357-362 (2007).
- Heck, C. N., et al. Two-year seizure reduction in adults with medically intractable partial onset epilepsy treated with responsive neurostimulation: final results of the RNS System Pivotal trial. Epilepsia. 55 (3), 432-441 (2014).
- Osorio, I., et al. Automated seizure abatement in humans using electrical stimulation. Annals of Neurology. 57 (2), 258-268 (2005).
- Sun, F. T., Morrell, M. J., Wharen, R. E. Responsive cortical stimulation for the treatment of epilepsy. Neurotherapeutics. 5 (1), 68-74 (2008).
- Fountas, K. N., et al. Implantation of a closed-loop stimulation in the management of medically refractory focal epilepsy. Stereotactic and Functional Neurosurgery. 83 (4), 153-158 (2005).
- Abbott, A. Neuroprosthetics: In search of the sixth sense. Nature. 442, (2006).
- Venkatraman, S., Elkabany, K., Long, J. D., Yao, Y., Carmena, J. M. A system for neural recording and closed-loop intracortical microstimulation in awake rodents. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 56 (1), 15-22 (2009).
- Nguyen, T. K. T., et al. Closed-loop optical neural stimulation based on a 32-channel low-noise recording system with online spike sorting. Journal of Neural Engineering. 11 (4), 046005 (2014).
- Laxpati, N. G., et al. Real-time in vivo optogenetic neuromodulation and multielectrode electrophysiologic recording with NeuroRighter. Frontiers in Neuroengineering. 7, 40 (2014).
- Su, Y., et al. A wireless 32-channel implantable bidirectional brain machine interface. Sensors. 16 (10), 1582 (2016).
- Ciliberti, D., Kloosterman, F. Falcon: a highly flexible open-source software for closed-loop neuroscience. Journal of Neural Engineering. 14 (4), 045004 (2017).
- Luczak, A., Bartho, P., Harris, K. D. Gating of sensory input by spontaneous cortical activity. The Journal of Neuroscience. 33 (4), 1684-1695 (2013).
- Luczak, A., Barthó, P., Harris, K. D. Spontaneous events outline the realm of possible sensory responses in neocortical populations. Neuron. 62 (3), 413-425 (2009).
- Schjetnan, A. G., Luczak, A. Recording Large-scale Neuronal Ensembles with Silicon Probes in the Anesthetized Rat. Journal of Visualized Experiments. (56), (2011).
- Bermudez Contreras, E. J., et al. Formation and reverberation of sequential neural activity patterns evoked by sensory stimulation are enhanced during cortical desynchronization. Neuron. 79 (3), 555-566 (2013).
- Girardeau, G., Benchenane, K., Wiener, S. I., Buzsáki, G., Zugaro, M. B. Selective suppression of hippocampal ripples impairs spatial memory. Nature Neuroscience. 12 (10), 1222-1223 (2009).
- Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. Journal of Visualized Experiments. (56), (2011).
- Vandecasteele, M., et al. Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents. Journal of Visualized Experiments. (61), e3568 (2012).
- Sariev, A., et al. Implantation of Chronic Silicon Probes and Recording of Hippocampal Place Cells in an Enriched Treadmill Apparatus. Journal of Visualized Experiments. (128), e56438 (2017).
- Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., Buzsáki, G. Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements. Journal of Neurophysiology. 84 (1), 401-414 (2000).
- Jiang, Z., et al. TaiNi: Maximizing research output whilst improving animals' welfare in neurophysiology experiments. Scientific Reports. 7 (1), 8086 (2017).
- Gao, Z., et al. A cortico-cerebellar loop for motor planning. Nature. 563 (7729), 113 (2018).
- Neumann, A. R., et al. Involvement of fast-spiking cells in ictal sequences during spontaneous seizures in rats with chronic temporal lobe epilepsy. Brain. 140 (9), 2355-2369 (2017).
- Gothard, K. M., Skaggs, W. E., Moore, K. M., McNaughton, B. L. Binding of hippocampal CA1 neural activity to multiple reference frames in a landmark-based navigation task. Journal of Neuroscience. 16 (2), 823-835 (1996).
- McNaughton, B. L. Google Patents. , (1999).
- Wilber, A. A., et al. Cortical connectivity maps reveal anatomically distinct areas in the parietal cortex of the rat. Frontiers in Neural Circuits. 8, 146 (2015).
- Mashhoori, A., Hashemnia, S., McNaughton, B. L., Euston, D. R., Gruber, A. J. Rat anterior cingulate cortex recalls features of remote reward locations after disfavoured reinforcements. Elife. 7, 29793 (2018).
- Luczak, A., McNaughton, B. L., Harris, K. D. Packet-based communication in the cortex. Nature Reviews Neuroscience. , (2015).
- Luczak, A. Analysis and Modeling of Coordinated Multi-neuronal Activity. , Springer. 163-182 (2015).
