Summary
该协议详细介绍了如何实现和执行多光纤光度测定记录，如何校正与钙无关的伪影，以及双色光度成像的重要注意事项。
Abstract
记录一组神经元在自由移动的动物中的活动是一项具有挑战性的任务。此外，当大脑被解剖成越来越小的功能亚群时，从神经元的投影和/或遗传定义的亚群中记录变得至关重要。纤维光度测量是一种可访问且功能强大的方法，可以克服这些挑战。通过结合光学和遗传方法，神经活动可以通过表达基因编码的钙指标在深脑结构中测量，将神经活动转化为易于测量的光学信号。目前的协议详细说明了多光纤光度测定系统的组件，如何访问深脑结构来传递和收集光，一种考虑运动伪影的方法，以及如何处理和分析荧光信号。该协议详细介绍了从单一或多植入光纤执行单色和双色成像时的实验注意事项。
Introduction
将神经反应与动物行为的特定方面联系起来的能力对于理解特定神经元组在指导或响应动作或刺激方面的作用至关重要。鉴于动物行为的复杂性，由于无数的内部状态和外部刺激，甚至会影响最简单的动作，用单次试验分辨率记录信号，为研究人员提供了克服这些困难的必要工具限制。
光纤光度测量技术已成为许多系统神经科学领域研究人员的首选技术，因为它与其他体内记录技术相比相对简单，信噪比高，而且能够记录各种行为范式1，2，3，4，5，6，7，8。与传统的电生理方法不同，光度测量是最常用的光学方法，与基因编码的钙指标（GECIs，GCaMP系列）9。GECIs根据它们是否与钙结合而改变其荧光能力。由于神经元中钙的内部浓度受到非常严格的调节，当神经元激发作用电位时，电压门的钙通道打开，内部钙浓度的瞬时增加，从而导致GECI的荧光能力，可以很好地代理神经元发射9。
使用光纤光度测量，激发光被引导到大脑，将一个细、多模光纤引导到大脑中，并通过同一光纤收集发射信号。由于这些光纤重量轻且可弯曲，动物可以不受阻碍地移动，因此该技术与各种行为测试和条件兼容。某些条件（如光纤配线的快速移动或弯曲超出其可保持总内部反射半径的范围）可能会引入信号伪影。为了消除噪声信号的歧义，我们可以利用GCaMP的特性，称为"异位点"。简而言之，使用 GCaMP 时，当激发光的波长向左移动时，其在钙约束状态下的排放减少，钙未结合状态的发射略有增加。这两个排放的相对强度相等的点称为等值点。此时，当 GCaMP 激发时，其发射不受内部钙浓度变化的影响，信号的方差通常是由于光纤配线过弯或神经组织移动导致信号衰减相对于植入的纤维。
单单元电生理学由于其单单元和单尖峰电平分辨率，仍然是体内自由移动记录的黄金标准。然而，很难确定被记录的细胞的分子特性，而且事后分析可能相当费力。虽然纤维光度测量没有单细胞分辨率，但它确实允许研究人员提出传统技术无法解决的问题。结合病毒策略与转基因动物，GECI的表达可以定向到基因定义的神经元类型，以记录种群或投影定义的神经活动，这可以通过直接监测钙信号在斧头执行端子10，11.此外，通过植入多个光纤导管，可以同时监测来自同一动物12、13中多个大脑区域和通路的神经活动。
在本手稿中，我们描述了单纤维和多纤维光度测量技术，如何校正独立于钙的伪影，并详细介绍了如何执行单色和双色记录。我们还提供了它能够提出的问题类型及其不断增加的复杂性（参见图 1）。该协议中详述的多光纤记录的光纤光度测定可以使用https://sites.google.com/view/multifp/hardware找到的材料列表（图2）。
该系统必须同时配备 410 nm 和 470 nm 激发波长，用于从 GCaMP6 或其变体中发射钙独立和钙依赖荧光。对于自定义设置，或者如果没有可用的软件来运行系统，可以使用免费的开源程序盆景 （http://www.open-ephys.org/bonsai/）。或者，光纤光度测量可以通过MATLAB（例如，https://github.com/deisseroth-lab/multifiber）12或其他编程语言14运行。系统的软件和硬件应允许操作 410 nm 和 470 nm LED 和摄像机、提取图像（图 2），以及计算在光纤周围绘制的感兴趣区域 （ROIs） 的平均荧光强度图像。输出应为使用配线中每根光纤的 470 nm 和 410 nm LED 记录的平均强度值表。执行多纤维实验时，400 μm 捆绑纤维可能会限制小鼠的运动。在这种情况下，我们建议使用 200 μm 的配线，这提供了更大的灵活性。在训练小鼠时，也可以使用较小的虚拟电缆。
在光纤光度采集期间，能够提取感兴趣的事件的时间点至关重要。如果系统不轻易提供集成特定事件的 TTL 的内置系统，则另一种策略是为记录的单个时间点分配时间戳，以便与实验期间的特定时间和事件保持一致。可以使用计算机时钟进行时间戳。
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Protocol
所有实验均根据加州大学圣地亚哥分校机构动物护理和使用委员会以及《加拿大实验室动物护理和使用指南》进行，并经拉瓦尔动物保护大学批准委员会。
1. CMOS（互补金属氧化物半导体）摄像机与单独或分支配线之间的光路对齐
- 松开 5 轴转换器上的所有螺钉（11，图 2B）。
- 将配线（12，图2B）拧到贴在 5 轴转换器上的适配器 [SMA（微型 A） 或 FC（光纤连接器）]。
- 在低功耗（100 μW）下打开 470 nm 激发灯（1，图 2B），并将配线尖端指向自动荧光塑料滑块。这对未来的录制没有任何影响，但仅用于可视化校准过程。
- 在实时模式下记录来自 CMOS 摄像机（13，图 2B）。增加增益或调整查找表 （LUT），直到图像不完全为黑色。关键是能够在目标的焦点处看到图像（10，图2B）。
- 将 5 轴转换器朝向目标，确保 470 nm 光以光纤为中心，位于配线 SMA 或 FC 端，直到摄像机上能够解析图像。
- 调整 X 轴和 Y 轴，直到图像居中且解析良好。
- 可视化从配线的铁圈端发出的光。它应显示为各向异性圆。如果使用分支配线，则每个配线的铁圈末端发出的光量应相似。如果圆不是各向异性或发射的光不相等，则在 X-Y 轴中调整 5 轴转换器。
2. 在纤维周围设置ROIs，用于测量平均荧光强度
- 打开所有激励灯，以更好地可视化光纤。调整摄像机增益，使像素不饱和，并呈现光纤的清晰图像。
- 实时录制或拍摄初步图像。
- 在光纤周围绘制 ROIs 并保留它们以测量记录期间的平均强度值（图2A）。
- 对于多个光纤录制，测试信号中的独立性。
- 来自所有光纤的实时记录。
- 将一根光纤指向光源，然后用手指轻触。非常大的波动应仅在该通道中发生（可接受的泄漏 1：1000）。
- 如果信号不是独立的，则重绘更保守的 ROI 并重复独立测试。
- 标记和跟踪哪些 ROI 对应于哪些纤维、彩色胶带或指甲油可以应用于纤维末端。在任何实验开始之前拍摄照片作为次要提醒。
3. 设置录音竞技场
- 使用支架、夹子或支架将配线悬挂在竞技场上方。
- 确保动物可以在整个竞技场中自由移动，不受纤维长度的影响。
- 无论使用操作盒还是开放式场地，确保配线能够以最小的弯曲到达动物。如果这需要鼻子戳，请确保有足够的空间开销，以防止纤维弯曲。避免配线过度弯曲或扭曲。
4. 体内录音
注：光纤导管植入光纤光度实验的程序与斯巴达等人15中所述的光遗传学程序相同。我们建议使用牙科水泥（见材料表），它提供强大的锚定头盖到头骨。在无法使用锚固螺钉的情况下，牙科水泥将特别有用。
- 用眼睛和微型纤维显微镜目视检查配线纤维的远端。如果纤维表面被划伤，则使用纤维抛光/研磨膜重新抛光纤维，并采用细砂砾（1 μm 和 0.3 μm）。
- 用 70% 乙醇和棉尖施用器清洁配线远端。
- 使用 70% 乙醇和棉尖施用器清洁光纤导管。
- 使用覆盖黑色收缩管的陶瓷分套套，将配线的套管端连接到植入的纤维。在连接过程中，确保套筒紧固，否则使用新套筒。
注：如果配线套和植入物之间有任何空间，并且记录将不起作用，则信号损失将很大。 - 让动物在行为测试开始前几分钟恢复。
- 开始记录光信号并运行实验。
- 录制时，请仔细观察实时跟踪，以确保录制质量。在录制的前 2 分钟，信号预计将随着时间的函数而迅速减小。这种效应是由热介导的LED衰变引起的，热量的增加会增加光学元件的电阻。
- 如果信号跳转超过 GCaMP 的开/关动力学，这通常表明套筒不够紧，配线和植入物之间的空间正在发生变化。在这种情况下，停止实验，并使用新套筒重新连接动物。
5. 纤维光度数据分析
注： 这是一种数据分析方法，适用于大多数录制。但是，可以实施其他办法。可在此处找到数据分析示例代码：https://github.com/katemartian/Photometry_data_processing。
- 提取平均荧光强度值记录从 470 nm（Int470） 和 410 nm（Int410） LED，对应于每个单独的光纤。
- 使用移动均值算法平滑每个信号 （图 3A）。
- 使用自适应迭代重加权受罚最小平方 （airPLS） 算法 （https://github.com/zmzhang/airPLS） 对每个信号执行基线校正（图 3A和3B），以去除斜率和低频信号的波动。
- 使用平均值和标准差对每个信号进行标准化 （图 3C）：
- 使用非负稳健线性回归，将标准化 zInt410 到 zInt470 信号（图 3D）与回归函数拟合：
- 使用线性回归的参数 （a， b） 查找zInt410 拟合到zInt470 的新值 （fitInt410，图 3D，E）：
- 使用线性回归的参数 （a， b） 查找zInt410 拟合到zInt470 的新值 （fitInt410，图 3D，E）：
- 计算规范化的dF/F （z dF/F） （图 3F）：
6. 同时双色录制
- 在光度测量系统中添加一个560纳米LED来激发红色荧光钙传感器和适当的二色镜和过滤器（见Kim等人，2016年详细说明）12。
- 在目标摄像机和 CMOS 摄像机之间添加图像分割器以分隔绿色和红色发射波长（参见图 5）。图像分割器将在相机传感器上形成两个镜像图像，对应于红色和绿色信号（例如，带有 3 个分支的配线将创建具有 6 个光纤的图像）。
- 如上文所述，在两种颜色的所有纤维周围绘制 ROIS。确保使用相应的光纤和通道（绿色和红色）清楚地识别每个 ROI（图4A）。
- 使用 470 nm 和 560 nm LED 触发同步激发，并交替使用 410 nm LED（图 5A）。
7. 双色数据分析
- 按照第 5 节中的步骤查找Int470 信号的fitInt410 并计算z dF/F。
- 由于红色移位 GECI 的等位通常未知，因此在绿色通道中用 410 nm LED 记录的信号可用于跨两个通道进行移动校正。按照第 5 节中的步骤查找Int560 信号的fitInt410 并计算z dF/F。
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Representative Results
行为反应的神经相关性可能因多种因素而异。在此示例中，我们在体内纤维光度测量中用于测量从侧下丘脑区域 （LHA） 端接在侧下丘脑 （LHb） 中的斧子端子的活性。野生型小鼠在LHA中注射了编码GCaMP6s（AAV-hSyn-GCaMP6s）的腺相关病毒（AAV），并植入了一条光纤，尖端紧接在LHb上方（图4A）。GCaMP6s表达在LHA的细胞体及其投影到LHb的斧子端子中被发现，在那里可以记录钙信号。LHA-LHb通路的激活在实时偏好测试中促进被动回避，表明该通路传输厌恶信号16。然后，小鼠连接到光纤光度测量系统，放置在一个开放的竞技场6分钟，并暴露在每60秒1秒的厌恶气喘。测得的荧光与气喘的分用同时显著增加（图4B-C）。在表达绿色荧光蛋白（GFP）的小鼠中，在气吸气管的给予过程中未检测到信号变化（图4C）。行为测试后，LHA注射部位和LHb上方的纤维位置在组织学上得到确认（图4A）。
图1：具有解剖和细胞类型特异性的GECI表达的策略和方法。（A） 病毒载体腺相关病毒 （AAV） 编码 GCaMP6 （AAV-GCaMP6） 被注射到感兴趣的大脑区域。光纤可以长期植入，尖端放置在细胞体 （1） 或斧头端子 （2） 上。对于遗传定义的神经元种群的选择性表达，可向表达特定神经元群中的胰腺重组酶的转基因小鼠注射依赖性AAV（例如AAV-DIO-GCaMP6）。（B） 对于双色钙成像，在本例中，AAV-GCaMP6 被注射到感兴趣的大脑区域，并且对红色移位 GECI（例如 jrGECO1a） 编码的依赖于基因的 AAV;AAV-DIO-jrGECO1a）被注射在目标脑区域的遗传定义的神经元种群中。光纤被植入用于同时对斧子端子（绿色荧光）和细胞体（红色荧光）进行钙信号成像。（C） 对于交叉病毒策略，将具有逆行传输特性（如 RetroAAV17）编码 crerecombinase （retroAAV-cre） 的病毒载体与注射的 AAV-DIO-GCaMP6 一起注入目标脑区域在同一只老鼠中投射大脑区域。光纤管状植入细胞体，用于强健的钙相关信号记录。请点击此处查看此图的较大版本。
图2：光纤光度图。（A） 来自两个 LED（410 nm 和 470 nm）的激励光穿过一系列滤波器和二色镜，并在 20x 目标的工作距离处产生一个激励点。光线通过连接到植入的管网的单个配线或捆绑的光纤（用于多个现场录制）。发射的荧光由相同的纤维收集，过滤后，并投射在CMOS摄像机传感器上。在捕获的图像上，每根光纤的ROI记录平均荧光强度。为了同时从 410 nm 和 470 nm LED 获取信号，实现了分时多路复用（右下角图）。（B） 我们定制光度测量系统及其组件的图像：（1） 光纤到 465 nm LED，（2） 光纤到 405 nm LED，（3） 准直器，（4） 470 nm 带通滤波器，（5） 410 nm 带通滤波器，（6） 535 nm 带通滤波器，（7） 管透镜，（8） 带长通的立方体425 双色镜，（9） 立方体，带长通 495 双色镜，（10） 20x 镜，（11） 5 轴转换器，（12） 单线或捆绑光纤配线，（13） CMOS 摄像机。请点击此处查看此图的较大版本。
图3：纤维光度测量数据分析。（A） 平滑平均荧光强度 （Int） 记录从 470 nm （上蓝线） 和 410 nm （底部紫色线） 激发波长。黑线是使用 airPLS 算法找到的基线。（B） 基线校正后信号的相对强度变化。（C） 标准化 470 nm 和 410 nm 信号（zInt470，顶部;zInt410，底部）。（D） 470 nm 和 410 nm 信号的非负强健线性拟合。（E） 根据拟合将跟踪 Int410 对齐到 Int470。（F） 纠正和规范化荧光 （z dF/F） 中的钙依赖性变化。请点击此处查看此图的较大版本。
图 4：代表性结果。（A） 实验程序图.AAV-GCaMP6 在小鼠的LHA中注入，4周后，在LHb上植入一个光纤导管，用于安克斯终端信号记录。内联是 LHA 神经元（左）细胞体中 GCaMP6s 表达的代表性共聚焦图像（左）及其投影到 LHb 的斧子端子（右）。（B） 代表钙信号跟踪到从从 GCaMP6s 表达小鼠测量的 LHb 投影 LHA 斧子端子测得的气吸（虚线垂直条）。（C） 佩里事件对气喘事件的平均钙反应的情节.粗绿线表示平均值，绿色显示区域表示平均值（SEM，左面板）的标准误差，以及气吸前后测量的信号（3 个鼠标，15 个事件）。（D，E）与GFP表达小鼠（2只小鼠，10个事件）的测量值相同（B，C）。刻度条是200 μm。请点击这里查看此图的较大版本。
图5：双色纤维光度测定图。（A） 在将相机传感器添加到原始设置之前，额外的 560 nm LED、适当的滤光片和二色反射镜以及图像分割器。（B） 光度系统组件：（1） 光纤到 560 nm LED，（2） 光纤到 465 nm LED，（3） 光纤到 405 nm LED，（4） 准直管器，（5） 5 560 nm 带通滤波器，（6） 470 nm 带通滤波器，（7） 410 nm 带通滤波器，（8） 带长通 495 双色镜的立方体， （9） 立方体与长通 425 二色镜， （10） 立方体与 493/574 二色镜， （11） 20x 目标， （12） 5 轴转换器， （13） 单线或捆绑光纤配线， （14） 图像分割器， （15） CMOS 相机.请点击此处查看此图的较大版本。
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Discussion
纤维光度测量是一种可访问的方法，它允许研究人员记录自由移动动物中从定义的神经元种群中产生的大钙动力学。这种方法可以结合广泛的行为测试，包括"运动重"任务，如强迫游泳测试2，恐惧调节18，社会互动1，4，和其他7，8，19，20.这允许研究人员观察特定神经群中哪些行为或刺激驱动活动，反之亦然。
尽管其表面简单性，但在实现光纤光度测量时存在重要注意事项，并且该协议中详述的系统提供了几个规避常见缺陷的优点。首先，它利用了GCaMP变异具有钙独立无主激发点约410nm21和分时多路复用，以纠正在信号中钙依赖性的变化几乎同时12。当表达GCaMP的神经元以410nm波长兴奋时，GCaMP的发射强度与钙结合无关，其表现基本上类似于低效率的GFP。同一记录中使用410nm钙独立和470nm钙依赖激励波长。用410nm激发波长记录的信号用于控制钙的独立运动和荧光强度的伪影变化。可以设想的替代方案不包括同时使用无症状激励的GCaMP。例如，可以准备两个动物队列，一个表示GFP，另一个表达GCaMP2。然而，这不是一个完美的控制，因为它是在动物之间，这是更难识别在给定动物的给定反应是一个工件。其次，所述的光纤光度测定设置允许研究人员同时测量多个路径的活动，为有关信号在整个大脑中传播的问题打开大门。第三，双色记录允许额外的灵活性，以解剖同一大脑区域中结合绿色和红移GECI的不同途径（图1）。
使用光纤光度测定仪，需要通过背景噪声记录极低的荧光。因此，确保从 GECIs 发射的荧光的最大收集量至关重要。首先，在制定病毒策略时，必须考虑从终端进行记录可能具有挑战性，因为记录字段中的斧头终端可能很稀疏。为了解决这个问题，可以设想一种替代的交叉病毒策略，允许在目标投影区域表达GCaMP，并植入细胞体上方的光纤导管，其中可以产生更强的荧光测量22，23，24.可能对信噪比产生负面影响的另一个因素是光纤导管和配线的质量。对于植入，不锈钢铁圈是可取的，因为氧化硅是高度自荧光的，会增加背景信号。使用具有抛光良好的端子连接器和高传输速率（>85% 传输）的最高质量的光纤管锥至关重要。光纤中的任何缺陷都会导致信噪比降低。光纤配线也应是高质量的。供应商生产专为纤维光度设计纤维的纤维，其中尽可能将自荧光降至最低。定制配线通常达不到必要的效率。优化光路径的对齐方式，使所有光纤在目标焦点处很好地解析的图像也很重要。此外，光纤的数值孔径 （NA） 必须与配线孔的孔径 （NA） 以及系统使用的目标相匹配。任何 NA 不匹配都将导致激发或发射光损失。所有前面的步骤将提供明确的钙相关信号。但是，仍然需要信号校正。由于纤维的自荧光、热介导的LED衰变和光漂白，大多数记录的荧光呈指数级下降。这种减少因不同的光纤和通道而异，使用协议部分中描述的 airPLS 算法在每个通道中单独去除它非常重要。第二，必须考虑运动修正。即使 GCaMP 信号似乎很高，任何伪影变化似乎毫无意义，使用独立于钙的信号进行校正也非常重要。带有对齐 410 nm 和 470 nm 信号的图形是显示强度变化由 GCaMP 而不是伪影引起的参考。
添加 560 nm 激发 LED、适当的二色透镜和分光器可实现绿色和红色荧光的同步记录。这为监测两个基因不同神经元群体的神经活动或从斧子终端（例如，表达GCaMP6）和午睡神经元活动（例如，表达jrGECO1a）的先发前活动开辟了可能性。在实施双色录制时，需要牢记重要的注意事项。据报道，许多红移GECI具有显著的光转换和光活化，其中405纳米、488纳米和560纳米的照明可以增加钙独立荧光25。使用jrGECO1a和RCaMP1b可以最大限度地减少这个问题26。双色成像期间的另一个担忧是泄漏到红色通道的绿色信号。可以设想许多策略来避免这个问题。例如，可以按顺序将三个激发波长交织以激发绿色钙传感器（410 nm）、绿色钙传感器（470 nm）的钙相关信号和红色钙传感器（560 nm）的等位。在这种情况下，可以依靠绿色传感器的等位进行运动校正。最后，在执行双色成像时，最好从红色钙传感器（例如，从细胞索马）获得更强的信号，因为这些传感器的荧光发射比绿色传感器弱。
新的基因编码荧光传感器已经开发出来，用于在体内快速和特异性地检测神经递质释放22，23，24。这些传感器在与各自的内源配体结合时发出绿色荧光，可与红移 GECI（如 jrGECO1a）结合，同时检测神经递质释放，同时检测来自单多光纤5，27。
光纤光度测量提供了出色的灵活性，通过灵活、轻便的光纤配线监测自由移动动物的神经活动。但是，它不适合需要在隔间之间移动的情况，例如暗室测试。随着无线光度测量系统28的进一步发展，这一点是可能的。最后，虽然它在监测来自多个大脑区域或不同神经群体的神经动力学时提供了巨大的优势，但在光纤光度测量中获得的信号是许多神经元的聚合，这些神经元可能不会以相同的时间动力学发射不会解决。然而，它提供了一个互补的方法，在体内微内窥镜钙成像解决体钙信号从几十到数百个单独的神经元29。最后，当从单个动物中的多个光纤进行记录时，可能很难区分信号是来自终端还是来自细胞索马。精心设计实验可以克服大多数这些限制。然而，在细胞索马中专门本地化的新型GECIs的开发将在多纤维钙成像实验中提供更大的分辨率。
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Disclosures
Sage Aronson 是销售多纤维光度测量系统的神经光度测量有限公司的首席执行官和创始人。
Acknowledgments
这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究理事会（NSERC：RGPIN-2017-06131）向C.P.C.P.提供的一笔赠款支持。我们还感谢莫莱库雷病毒（https://www.neurophotonics.ca/fr/pom）的培养，用于本研究中使用的病毒载体。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 1/4"-20 Stainless Steel Cap Screw, 1" Long | Thorlabs | SH25S100 | |
| 1/4"-20 Stainless Steel Cap Screw, 1/2" Long | Thorlabs | SH25S050 | |
| 1/4"-20 Stainless Steel Cap Screw, 3/8" Long | Thorlabs | SH25S038 | |
| 1000 µm, 0.50 NA, SMA-SMA Fiber Patch Cable | Thorlabs | M59L01 | |
| 12.7 mm Optical Post | Thorlabs | TR30/M | |
| 12.7 mm Pedestal Post Holder | Thorlabs | PH20EM | |
| 15 V, 2.4 A Power Supply Unit with 3.5 mm Jack Connector for T-Cube | Thorlabs | KPS101 | |
| 20x objective | Thorlabs | RMS20X | #10 in Figure 2, #11 in Figure 5 |
| 30 mm Cage Cube with Dichroic Filter Mount | Thorlabs | CM1-DCH/M | #8-9 in Figure 2, #8-10 in Figure 5 |
| 405 nm LED | Doric Lenses | CLED_405 | #2 in Figure 2 |
| 410 nm bandpass filter | Thorlabs | FB410-10 | #5 in Figure 2; #7 in Figure 5 |
| 465 nm. LED | Doric Lenses | CLED_465 | #1 in Figure 2 |
| 470 nm bandpass filter | Thorlabs | FB470-10 | #4 in Figure 2; #6 in Figure 5 |
| 560 nm bandpass filter | Semrock | FF01-560/14-25 | #5 in Figure 5 |
| 560 nm LED | Doric Lenses | CLED_560 | #1 in Figure 3 |
| 5-axis kinematic Mount | Thorlabs | K5X1 | #11 in Figure 2, #12 in Figure 5 |
| Achromatic Doublet | Thorlabs | AC254-035-A-ML | #7 in Figure 2 |
| Adaptor for 405 collimator | Thorlabs | AD11F | #3 in Figure 2; #4 in Figure 5 |
| Adaptor for ajustable collimator | Thorlabs | AD127-F | #3 in Figure 2; #4 in Figure 5 |
| Aluminum Breadboard | Thorlabs | MB1824 | |
| Clamping Fork | Thorlabs | CF125 | |
| Cube connector | Thorlabs | CM1-CC | |
| Dual 493/574 dichroic | Semrock | FF493/574-Di01-25x36 | #10 in Figure 5 |
| Emission filter for GCaMP6 | Semrock | FF01-535/22-25 | #6 in Figure 2 |
| Enclosure with Black Hardboard Panels | Thorlabs | XE25C9 | |
| Externally SM1-Threaded End Cap for Machining | Thorlabs | SM1CP2M | |
| Fast-change SM1 Lens Tube Filter Holder | Thorlabs | SM1QP | #4-6 in Figure 2, #5-7 in Figure 5 |
| Fixed Collimator for 405 nm light | Thorlabs | F671SMA-405 | #3 in Figure 2; #4 in Figure 5 |
| Fixed collimator for 470 and 560 nm light | Thorlabs | F240SMA-532 | #3 in Figure 2; #4 in Figure 5 |
| Green emission filter | Semrock | FF01-520/35-25 | In light beam splitter |
| High-Resolution USB 3.0 CMOS Camera | Thorlabs | DCC3260M | #13 in Figure 2, #15 in Figure 5 |
| Light beam splitter | Neurophotometrics | SPLIT | #14 in Figure 5 |
| Longpass Dichroic Mirror, 425 nm Cutoff | Thorlabs | DMLP425R | #8 in Figure 2, #9 in Figure 5 |
| Longpass Dichroic Mirror, 495 nm Cutoff | Semrock | FF495-Di03 | #9 in Figure 2, #8 in Figure 5 |
| Metabond dental cement | C&B | ||
| M8 - M8 cable | Doric Lenses | Cable_M8-M8 | |
| Optic fiber cannulas | Doric Lenses | Need to specify that these will be used to photometry experiments requiring low autofluorescence | |
| Optic fiber Patchcords | Doric Lenses | Need to specify that these will be used to photometry experiments requiring low autofluorescence | |
| Red emission filter | Semrock | FF01-600/37-25 | In light beam splitter |
| T7 LabJack | LabJack | ||
| T-cube LED Driver | Thorlabs | LEDD1B | |
| USB 3.0 I/O Cable, Hirose 25, for DCC3240 | Thorlabs | CAB-DCU-T3 |
References
- Gunaydin, L. A., et al. Natural Neural Projection Dynamics Underlying Social Behavior. Cell. 157 (7), 1535-1551 (2014).
- Proulx, C. D., et al. A neural pathway controlling motivation to exert effort. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (22), 5792-5797 (2018).
- Muir, J., et al. In Vivo Fiber Photometry Reveals Signature of Future Stress Susceptibility in Nucleus Accumbens. Neuropsychopharmacology. 43 (2), 255-263 (2017).
- Wang, D., et al. Learning shapes the aversion and reward responses of lateral habenula neurons. eLife. 6, (2017).
- de Jong, J. W., et al. A Neural Circuit Mechanism for Encoding Aversive Stimuli in the Mesolimbic Dopamine System. Neuron. 101 (1), 133-151 (2018).
- Lerner, T. N., et al. Intact-Brain Analyses Reveal Distinct Information Carried by SNc Dopamine Subcircuits. Cell. 162 (3), 635-647 (2015).
- Calipari, E. S., et al. In vivo imaging identifies temporal signature of D1 and D2 medium spiny neurons in cocaine reward. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (10), 2726-2731 (2016).
- González, A. J., et al. Inhibitory Interplay between Orexin Neurons and Eating. Current Biology. 26 (18), 2486-2491 (2016).
- Chen, T. -W., et al. Ultrasensitive fluorescent proteins for imaging neuronal activity. Nature. 499 (7458), 295-300 (2013).
- Barker, D. J., et al. Lateral Preoptic Control of the Lateral Habenula through Convergent Glutamate and GABA Transmission. Cell Reports. 21 (7), 1757-1769 (2017).
- Siciliano, C. A., Tye, K. M. Leveraging calcium imaging to illuminate circuit dysfunction in addiction. Alcohol. 74, 47-63 (2018).
- Kim, C. K., et al. Simultaneous fast measurement of circuit dynamics at multiple sites across the mammalian brain. Nature Methods. 13 (4), 325-328 (2016).
- Sych, Y., Chernysheva, M., Sumanovski, L. T., Helmchen, F. High-density multi-fiber photometry for studying large-scale brain circuit dynamics. Nature Methods. 16 (6), 553-560 (2019).
- Akam, T., Walton, M. E. pyPhotometry: Open source Python based hardware and software for fiber photometry data acquisition. Scientific Reports. 9 (1), 3521 (2019).
- Sparta, D. R., et al. Construction of implantable optical fibers for long-term optogenetic manipulation of neural circuits. Nature Protocol. 7 (1), 12-23 (2011).
- Stamatakis, A. M., et al. Lateral Hypothalamic Area Glutamatergic Neurons and Their Projections to the Lateral Habenula Regulate Feeding and Reward. The Journal of Neuroscience. 36 (2), 302-311 (2016).
- Tervo, G. D., et al. A Designer AAV Variant Permits Efficient Retrograde Access to Projection Neurons. Neuron. 92 (2), 372-382 (2016).
- Yu, K., da Silva, P., Albeanu, D. F., Li, B. Central Amygdala Somatostatin Neurons Gate Passive and Active Defensive Behaviors. The Journal of Neuroscience. 36 (24), 6488-6496 (2016).
- Falkner, A. L., Grosenick, L., Davidson, T. J., Deisseroth, K., Lin, D. Hypothalamic control of male aggression-seeking behavior. Nature Neuroscience. 19 (4), 596-604 (2016).
- Ren, J., et al. Anatomically Defined and Functionally Distinct Dorsal Raphe Serotonin Sub-systems. Cell. 175 (2), 472-487 (2018).
- Barnett, L. M., Hughes, T. E., Drobizhev, M. Deciphering the molecular mechanism responsible for GCaMP6m’s Ca2+-dependent change in fluorescence. PLOS ONE. 12 (2), 0170934 (2017).
- Sun, F., et al. A Genetically Encoded Fluorescent Sensor Enables Rapid and Specific Detection of Dopamine in Flies, Fish, and Mice. Cell. 174 (2), 481-496 (2018).
- Patriarchi, T., et al. Ultrafast neuronal imaging of dopamine dynamics with designed genetically encoded sensors. Science. 360 (6396), (2018).
- Feng, J., et al. A Genetically Encoded Fluorescent Sensor for Rapid and Specific In Detection of Norepinephrine. Neuron. 102 (4), 745-761 (2019).
- Akerboom, J., et al. Genetically encoded calcium indicators for multi-color neural activity imaging and combination with optogenetics. Frontiers in Molecular Neuroscience. 6, 1-29 (2013).
- Dana, H., et al. Sensitive red protein calcium indicators for imaging neural activity. eLife. 5, (2016).
- Wang, H., Jing, M., Li, Y. Lighting up the brain: genetically encoded fluorescent sensors for imaging neurotransmitters and neuromodulators. Current Opinion in Neurobiology. 50, 171-178 (2018).
- Lu, L., et al. Wireless optoelectronic photometers for monitoring neuronal dynamics in the deep brain. Proceedings of the National Academy of Sciences. 115 (7), 1374-1383 (2018).
- Jennings, J. H., et al. Visualizing Hypothalamic Network Dynamics for Appetitive and Consummatory Behaviors. Cell. 160 (3), 516-527 (2014).
