Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

3D моделирование дендритных шипов с синаптической пластичностью

Published: May 18, 2020 doi: 10.3791/60896
Automatic Translation
*1, *1
1Center for Mathematics, Computation and Cognition, Federal University of ABC
* These authors contributed equally

Summary

Протокол разрабатывает трехмерную (3D) модель дендритного сегмента с дендритными шипами для моделирования синаптической пластичности. Построенная сетка может быть использована для вычислительного моделирования оборота рецепторов AMPA в долгосрочной синаптической пластичности с помощью программной программы Blender с CellBlender и MCell.

Abstract

Вычислительное моделирование диффузии и реакции химических видов в трехмерной (3D) геометрии является фундаментальным методом понимания механизмов синаптической пластичности в дендритных позвоночниках. В этом протоколе детальная 3D структура дендритов и дендритных шипов моделируется с помощью сеток на программном обеспечении Blender с CellBlender. На сетке определяются синаптические и экстрасинаптические области. Далее, синаптические рецепторы и синаптические молекулы якоря определяются с их диффузионные константы. Наконец, химические реакции между синаптических рецепторов и синаптических якорей включены и вычислительной модели решается численно с программным обеспечением MCell. Этот метод описывает spatiotemporal путь каждой молекулы в 3D геометрической структуры. Таким образом, очень полезно изучить торговлю синаптических рецепторов в и из дендритных шипов во время возникновения синаптической пластичности. Ограничением этого метода является то, что большое количество молекул замедляет скорость моделирования. Моделирование дендритных шипов с помощью этого метода позволяет изучать гомосинаптические потенции и депрессии в одиночных позвоночниках и гетеросинаптической пластичности между соседами дендритных шипов.

Introduction

Синаптическая пластичность была связана с обучением ипамятью 1. Синаптическая пластичность, такая как долгосрочная потенция (LTP) и долгосрочная депрессия (LTD), связана соответственно с вставкой и удалением рецепторов АМРА (АМПАР) в и из синаптической мембраны2. Синапсы AMPAR расположены поверх небольших объемных структур, называемых дендритными шипами3. Каждый позвоночник содержит белковую плотную область в постсинаптической мембране, называемую постсинаптической плотностью (PSD). Якорные белки в АМПАР-ловушке PSD в синаптической области. Есть несколько копий АМПАР в рамках одного синапса и торговли и реакции АМПАР с другими видами в дендритных шипов является стохастическийпроцесс 2,4. Существует несколько разрозненных моделей торговли синаптических рецепторов при дендритных шипах5,,6,,7,,8. Однако не хватает стохастических вычислительных моделей оборота АМПАР, связанных с синаптической пластичностью у 3D-структур дендритов и их дендритных шипов.

Вычислительное моделирование является полезным инструментом для изучения механизмов, лежащих в основе динамики сложныхсистем,таких как реакция-диффузия АМРА в дендритных шипов во время возникновениясинаптической пластичности 9,10,11,12. Модель может быть использована для визуализации сложных сценариев, различных чувствительных параметров и принятия важных прогнозов в научных условиях с участием многих переменных, которые трудно или невозможноконтролировать экспериментальные 12,13. Определение уровня детализации вычислительной модели является фундаментальным шагом в получении точной информации о смоделированном явлении. Идеальная вычислительная модель – это тонкий баланс между сложностью и простотой для захвата основных характеристик природных явлений без вычислительной запретительной. Слишком подробные вычислительные модели могут быть дорогостоящими для вычислений. С другой стороны, в плохо детализированных системах может не хватать основных компонентов, которые необходимы для того, чтобы зафиксировать динамику этого явления. Хотя 3D-моделирование дендритных шипов вычислительно дороже, чем 2D и 1D, есть условия, например, в сложных системах со многими нелинейными переменными, реагирующих и рассеянных во времени и 3D пространстве, для которых моделирование на 3D-уровне имеет важное значение для получения информации о функционировании системы. Кроме того, сложность может быть тщательно уменьшена, чтобы сохранить основные характеристики низкомерной модели.

В стохастичной системе с небольшим количеством копий данного вида в небольшом объеме средняя динамика системы отклоняется от средней динамики большой популяции. В этом случае требуется стохастичное вычислительное моделирование реакционных диффузионных частиц. Эта работа вводит метод стохастичного моделирования реакции-диффузии нескольких копий АМРА в 3D дендритных шипах. Целью данного метода является разработка 3D вычислительной модели дендритного сегмента с дендритными шипами и их синапсами для моделирования синаптической пластичности.

Метод использует программное обеспечение MCell для решения модели численно, Blender для построения 3D-сеток, и CellBlender для создания и визуализации моделирования MCell, в том числе spatiotemporal реакции диффузии молекул в 3D-сетки14,15,16. Blender является набором для создания сеток и CellBlender является дополнением для базового программного обеспечения Blender. MCell является симулятор Монте-Карло для реакции диффузии отдельных молекул17.

Обоснование использования этого метода состоит из моделирования синаптической пластичности для достижения лучшего понимания этого явления в микрофизиологической среде дендритных шипов14. В частности, этот метод позволяет моделирование гомосинаптической потенции, гомосинаптической депрессии и гетеросинаптической пластичности между дендритнымишипами 14.

Особенности этого метода включают моделирование 3D геометрической структуры дендрита и его синапсов, диффузию случайной ходьбой, а также химические реакции молекул, связанных с синаптической пластичностью. Этот метод обеспечивает преимущество создания богатых сред для проверки гипотез и прогнозирования функционирования сложной нелинейной системы с большим количеством переменных. Кроме того, этот метод можно применять не только для изучения синаптической пластичности, но и для изучения стохастической реакции-диффузии молекул в структурах 3D-сетки в целом.

Кроме того, 3D-сетки дендритных структур могут быть построены непосредственно в Blender из электронного микроскопа серийныхреконструкций 18. Хотя сетки, основанные на серийных реконструкциях, обеспечивают 3D-структуры, доступ к экспериментальным данным не всегда доступен. Таким образом, конструкция сеток, адаптированных из основных геометрических структур, как описано в настоящем протоколе, обеспечивает гибкость в разработке индивидуальных дендритных сегментов с дендритными шипами.

Другим альтернативным вычислительным методом является массовое моделирование хорошо смешанныхреакций в регулярном томе 9,,10,,11,,19,,20,,21,,22. Массовое моделирование очень эффективно в решении реакций многих видов в рамках одного хорошо смешанноготома 23, но объемный подход чрезвычайно медленно, чтобы решить реакцию-диффузии молекул во многих хорошо смешанных вокселей в высоком разрешении 3D сетки. С другой стороны, настоящий метод с использованием MCell моделирования реакции-диффузии отдельных частиц эффективно работает в высоком разрешении 3Dсетки 15.

Прежде чем использовать этот метод, следует спросить, требует ли изучаемое явление стохастичного подхода к реакции диффузии в 3D-сетке. Если явление имеет несколько копий (менее 1000) по крайней мере одного из реагирующих видов, рассеянных в сложной геометрической структуре с небольшим объемом отсеков, таких как дендритные шипы, то стохастичное моделирование реакционно-диффузии в 3D-сетках подходит для применения.

Есть несколько шагов, необходимых для построения 3D вычислительной модели дендритного сегмента, содержащего дендритные шипы с синаптической пластичностью. Основными шагами являются установка надлежащего программного обеспечения для строительства модели, строительство одного дендритного позвоночника, который будет использоваться в качестве шаблона для создания нескольких шипов, и создание дендритного сегмента, который связан с несколькими дендритными шипами. Шаг для моделирования синаптической пластичности состоит из вставки якорей в области PSD и AMPARs в дендритном сегменте и дендритных шипов. Затем определяются кинетические реакции между якорями, расположенными в PSD и AMPARs, для производства сложных якорных видов АМПАР, которые ловят АМПАР в синаптической области. Соответственно, увеличение и уменьшение сродства между якорями и синаптических АМПАР создают процесс LTP и LTD.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

ПРИМЕЧАНИЕ: Пожалуйста, смотрите дополнительный файл 1 для глоссарий терминов, используемых в этом протоколе.

1. Установите Blender, CellBlender и MCell

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот протокол требует установки MCell, Blender и Cell Blender.

  1. Скачать и установить программное обеспечение на главной странице MCell (https://mcell.org/tutorials_iframe.html). Перейти к загрузке в верхней части страницы, а затем следовать пошаговая инструкция для загрузки и установки программного обеспечения в среде выбора (например, Linux, Mac OSX, или Windows).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Все вычислительные модели и моделирования, описанные в этом протоколе, были протестированы на комплекте CellBlender 1.1, который включает Blender 2.78 с MCell 3.4 и CellBlender 1.1. Он работал также на Blender 2.79b. Все эти программы имеют открытый доступ и не требуют разрешения на перепечатку. Инструкции по конструкции и моделированию модели могут немного меняться от одной версии к другой. Части этого протокола были адаптированы из чешского et al.16.

2. Создать единый дендритный позвоночник

ПРИМЕЧАНИЕ: Эта процедура создает сетку одного дендритного позвоночника с головой позвоночника и шеей позвоночника с помощью модифицированной сферы.

  1. Настройка 3D-представления Blender на главной панели.
    1. Открытый Blender с CellBlender уже установлен. Нажмите 5 на клавиатуре, чтобы переносять с перспективы на ортогональный вид и нажмите 1, чтобы изменить вид спереди. Перспективная точка зрения имеет глубину, но сейчас она не нужна. Переход от перспективы к ортогональной точки зрения позволяет лучше визуализировать сетку. Нажмите Shift-C в центр курсора(рисунок 1A).
  2. Создайте голову позвоночника.
    1. Нажмите Shift-A, чтобы открыть палитру сетки. Выберите сетку, а затем выберите УФ-сферу. УФ-сфера - это сетка, отображенная на 3D-поверхности сферы. УФ-сфера представляет собой сферическую головную часть грибного дендритного позвоночника. Программное обеспечение предполагает, что единицы УФ-сферы являются микрометрами.
    2. Измените параметры панели Add UV Sphere. Изменение размера до 0,25 и кольца до 32 (рисунок 1B). Нажмите на клавиатуру, чтобы соответственно увеличить и увеличить визуализацию сетки. Кроме того, используйте кнопку прокрутки в мыши, чтобы увеличить и выйти(рисунок 1C).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Размер параметра масштабирует размер исходной сферы, а кольца параметров определяют разрешение сетки.
  3. Сделайте верхнюю часть головы плоской.
    1. Нажмите Tab, чтобы переключить Blender из режима объекта, стандартный режим взаимодействия объектов, чтобы редактировать режим. Tab Работа в режиме редактирования для изменения компонентов существующей сетки.
    2. После автоматического выбора созданной сетки нажмите на неизбранную созданную сетку. Нажмите z, чтобы сделать сетку прозрачной, что помогает в визуализации частей, которые будут отредактированы. Увеличьте масштаб сетки. Нажмите b, чтобы выбрать верхние 3/4 сферы с помощью мыши(рисунок 2A). Нажмитеудалить , выберите vertices, и введите, чтобы удалить vertices (Рисунок 2B).
    3. Нажмите b и выберите верхнюю часть. Нажмите e , s, 0, и введите, чтобы запечатать верхнюю часть с vertices все еще выбранным. Перемести синюю стрелку вниз, чтобы выровнять в верхней части головы позвоночника(рисунок 2C). Нажмите z, чтобы перенять на твердый вид(рисунок 3A). Нажмите 7, чтобы изменить вид сверху.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Верхняя часть сферы сделана плоской для моделирования PSD области головы позвоночника.
  4. Для увеличения разрешения сетки в верхней части позвоночника сначала выберите инструмент и нож. Вырезать круг с ножом вокруг центра верхней(рисунок 3B). Выберите инструмент и петлю Cut и слайд. Повторите этот шаг четыре раза, чтобы создать четыре концентрических круга вокруг центра верхней части(рисунок 3C).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Концентрические круги используются для добавления новых вокселей, которые увеличат разрешение PSD.
  5. Создайте шею позвоночника.
    1. Нажмите на сетку. Нажмите 1, чтобы изменить вид спереди. Нажмите z, чтобы сделать сетку прозрачной. Нажмите b, а затем выберите нижнюю часть сетки(рисунок 4A). Нажмите удалить и vertices ( delete Рисунок 4B). Нажмите b и выберите нижнюю часть сетки(рисунок 4C). Нажмите e и z, -0.45 для создания экструзии(рисунок 4D).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это создает экструзию к положению оси z на -0.45 мкм. Нажмите, чтобы неизбрание всей сетки.
    2. Нажмите b и выберите нижнюю часть шеи. Нажмите e , s, и 0, чтобы запечатать дно(рисунок 4E). Нажмите, чтобы выбрать всю сетку.
  6. Сделайте сетку совместимой с MCell.
    1. Нажмите Crtl'T для триангуляции сетки. Сетка превращается в набор взаимосвязанных треугольников. Это необходимая процедура, чтобы сделать сетку совместимой с MCell. Выберите инструмент и удалите удваивается. Используйте инструменты Удалить парный удалить дублированные vertices, если таковые имеются, которые имеют те же координаты или очень близко друг к другу, чтобы сделать сетку совместимой с MCell.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Двойные суперпоставленные вертикали, возможно, были случайно созданы в процессе создания и редактирования сетки.
    2. Выберите объекты модели на панели CellBlender. Измените название активного объекта на позвоночник и нажмите на позвоночник, чтобы создать объект позвоночника. На панели CellBlender выберитеанализ сетки, а затем нажмите на Analyze Mesh (рисунок 4F). Эта процедура будет анализировать свойства созданной сетки, в том числе количество vertices, края, лица, площадь поверхности, объем, и сетки топологии.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Анализ будет печатать информацию в сетке аналитической группы, и она должна быть водонепроницаемый, многообразие, и наружная облицовка нормальных. Этот шаг необходим для обеспечения того, чтобы сетка работала на MCell. В противном случае, шаг, вероятно, был упущен. В этом случае удалите сетку и начните с шага 2.1 снова.
    3. Нажмите z, чтобы визуализировать твердый вид позвоночника. Нажмите файл и сохранить, чтобы иметь копию файла блендера с позвоночником на диске.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Размеры (т.е. длина, диаметр, размер) сеток находятся в микрометрах. Смотрите глоссарий для значения каждого ярлыка клавиатуры.

3. Создание дендрита с несколькими шипами

  1. Создать позвоночник, как описано ранее в разделах 2.1-2.6. Нажмите, чтобы отметь позвоночник. Тип Shift-C для центра курсора.
  2. Создайте дендрит. Нажмите Shift-A, чтобы открыть палитру сетки. Выберите сетку, а затем cylinder. Измените параметры в меню Add Cylinder: Радиус 0,3 мкм, Глубина 2 мкм. Нажмите Введите.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Радиус и глубина параметров определяются в соответствии с геометрическими характеристиками дендрита.
  3. Вставьте позвоночник в дендрит.
    1. Нажмите r и вв.90, чтобы повернуть цилиндр на 90 градусов(рисунок 5A). Используйте синюю стрелку, чтобы перетащить цилиндр вниз к нижней части позвоночника. Нажмите 3 на клавиатуре, чтобы иметь передний вид цилиндра.
    2. Нажмите z, чтобы сделать сетку прозрачной. Используйте мышь, чтобы переместить синюю нормальную стрелку цилиндра вниз, чтобы переместить основание позвоночника в интерьер цилиндра(рисунок 5B). Нажмите, чтобы отлмить все объекты.
    3. Используйте правую кнопку мыши, чтобы выбрать дендрит(рисунок 5C). Выберите Модификатор на панели Blender(рисунок 5D), выберите Модификатор добавления. Затем выберите Boolean, выберите Операцию Союз, и выберите объект позвоночника. Нажмите Применить для создания совместной сетки дендрита и позвоночника(рисунок 5E). Эта операция создает новую сетку, объединяя две сетки в одну.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Новая сетка будет комбинированным дендритом и позвоночником. Изолированный дендрит исчезает, когда различные сетки объединены, но изолированная сетка позвоночника остается перекрываемой с новой сеткой и используется для создания нескольких копий одного и того же позвоночника. Удалите все изолированные шипы после окончания сетки. Очень важно иметь полное перекрытие между шеей позвоночника и дендритом, в противном случае, сетка не будет водонепроницаемой.
  4. Установите дендритный объект в среду CellBlender.
    1. Нажмите на неизбранные сетки. Нажмите правой кнопкой мыши, чтобы выбрать только дендрит. Выберите CellBlender, Объекты модели, и изменить активный объект на Dendrite и нажмите на й, чтобы создать объект Dendrite.
  5. Вставьте новые шипы в дендрит.
    1. Нажмите 1, чтобы изменить боковой вид цилиндра. Используйте мышь, чтобы выбрать сетку изолированного позвоночника. Чтобы вставить больше шипов, следуйте шагу 3.3, изменяя положение и угол, чтобы вставить каждый из них, чтобы получить физиологическое распределение.
  6. Сделайте сетку совместимой с MCell. Для этого нажмите Tab, чтобы перейти в режим редактирования. Нажмите, чтобы выбрать всю сетку. Нажмите Crtl'T для триангуляции сетки. Выберите инструмент на панели Blender и выберите Удалить удваивается.
  7. Стилизовать сетки.
    1. Гладкая сетка. Нажмите Tab, чтобы изменить режим объекта. Выберите инструмент на панели Blender и выберите Гладкий. Выберите CellBlender, Модель объектов, и выберите Добавить материал.
    2. Сделайте сетку прозрачной, выбрав объект прозрачный и прозрачный материал. Измените альфа на 0,5 и введите, чтобы сделать сетку частично прозрачной. alpha Нажмите z, чтобы перелиться на твердый вид.
  8. Подтвердите, совместима ли сетка с MCell. Для этого выберите анализ сетки на панели CellBlender, чтобы убедиться, что сетка по-прежнему водонепроницаемая, многообразнаясетка и наружная норма. watertight
  9. Сохранить файл блендера, как dendrite_with_spines.blend.

4. Определить области поверхности

ПРИМЕЧАНИЕ: Эта процедура создает поверхностные области сетки, которые позже будут использоваться для настройки того, как регионы взаимодействуют с молекулами.

  1. Откройте файл dendrite_with_spines в среде Blender. Для этого выберите файл, открытый, dendrite_with_spines.blendи Open Blender File.
  2. Подготовь сетку для определения поверхностных областей. Для этого нажмите Tab, чтобы изменить режим редактирования. Нажмите z, чтобы изменить прозрачный вид(затенение Viewport, каркас). Нажмите, чтобы выбрать всю сетку дендрита с шипами. Выберите объекты модели. Выберите Дендрит. Нажмите т, чтобы скрыть панель CellBlender и лучше визуализировать всю сетку в основной панели.
    1. Используйте и - на клавиатуре, чтобы увеличить и выйти или прокрутить с помощью мыши. + Это необходимо для лучшей визуализации верхней части шипов для выбора и определения областей поверхности. Нажмите, чтобы неизбрание объекта. Нажмите Tab, чтобы изменить режим редактирования. Нажмите т, чтобы показать панель CellBlender снова.
  3. Определите область поверхности PSD. Для этого нажмите b и выберите верхнюю часть дендритного позвоночника с помощью мыши(рисунок 6A.6B). Нажмите на определенные поверхностные регионы. Измените название региона на PSD1 и нажмите Назначить (рисунок 6C). Нажмите, чтобы неизбрание объекта.
  4. Определите область экстрасинаптической поверхности. Для этого нажмите b и выберите область вокруг верхней части дендритного позвоночника с помощью мыши(рисунок 6D). Повторите шаг 4.3 для названия региона, чтобы Extra_syn1.. Повторите шаг 4.3 для других шипов, чтобы определить другие области сетки(PSD2, PSD3, PSD4, Extra_syn2, Extra_syn3, и Extra_syn4) (Рисунок 6F). Нажмите, чтобы неизбрание объекта.
  5. Определите поверхностные области концов дендрита. Для этого нажмите b и выберите левый конец дендрита. Измените имя региона, чтобы Left_end нажмите Назначить. Нажмите, чтобы неизбрание объекта. Нажмите b и выберите правильный конец дендрита(рисунок 6E). Измените имя региона, чтобы Right_end нажмите Назначить.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Перемести сетку, чтобы найти наилучшее положение для выбора каждого определенного региона.

5. Создание молекул

  1. Создание АМРА. Для этого выберите Молекулы на панели CellBlender. Выберите на определенных молекулах, чтобы вставить новую молекулу и изменить имя на AMPAR. Измените тип молекулы на молекулу поверхности и диффузию Констант до 0,05e-8см 2/s14, чтобы определить диффузионную константу АМРА вмембране (рисунок 7A).
  2. Создавайте якоря. Для этого выберите Молекулы на панели CellBlender. Выберите на определенных молекулах, чтобы вставить новую молекулу и изменить имя на якорь. Измените тип молекулы на молекулу поверхности и измените Диффузионный Констант до 0.001e-8 cm2/s/s14, чтобы определить константу диффузии якорей вмембране (рисунок 7A).
  3. Для создания якорей, связанных с АМРА, выберите Молекулы на панели CellBlender. Выберите на определенных молекулах, чтобы вставить новую молекулу. Измените имя на anchor_AMPAR. Измените тип молекулы на молекулу поверхности. Изменение диффузии Констант до 0.001e-8 см2/s14.
  4. Создайте anchor_LTP и anchor_AMPAR_LTP.. Для этого повторите шаг 5.2. Назовите молекулу anchor_LTP. Повторите шаг 5.3. Назовите молекулу anchor_AMPAR_LTP.
    ПРИМЕЧАНИЕ: anchor_LTP имеет высокое сродство к AMPAR; таким образом, АМПАР увеличиваются в синаптических регионах.
  5. Создайте anchor_LTD и anchor_AMPAR_LTD. Чтобы создать якорную_LTD,повторите шаг 5.2., Назовите молекулу anchor_LTD. Повторите шаг 5.3. Назовите молекулу anchor_AMPAR_LTD.
    ПРИМЕЧАНИЕ: anchor_LTD имеет низкую близость к AMPAR; таким образом, АМПАР уменьшаются в синаптической области.

6. Определить классы поверхности

ПРИМЕЧАНИЕ: Эта процедура определяет классы с свойствами, которые связаны с поверхностными областями. Экстрасинаптические области отражают свободные якоря и якоря, связанные с AMPAR. Более поздние концы дендрита отражают все молекулы.

  1. Определите свойства экстрасинаптических регионов.
    1. Нажмите Tab, чтобы изменить режим объекта. Выберите классы поверхности на панели CellBlender. Нажмите на класс Surface, чтобы определить новый класс поверхности.
    2. Сделайте экстрасинаптической области отражают AMPAR связаны с якорными молекулами.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта процедура будет ловушка якорей и все, что связано с ними в синаптической области.
      1. Измените название класса Surface на reflective_extra_syn. Нажмите на reflective_extra_syn Свойства, чтобы связать его с молекулой. Выберите Молекулы Одиночная молекула. Выберите anchor_AMPAR. Выберите Ориентация и Игнорировать. Выберите тип - Отражающий, чтобы область anchor_AMPAR молекулы.
      2. Повторите шаг 6.1.2.1 для anchor_AMPAR_LTP и anchor_AMPAR_LTD.
    3. Сделать экстрасинаптической области отражают якоря.
      1. Нажмите на reflective_extra_syn Свойства, чтобы связать его с молекулой. Выберите Молекулы Одиночная молекула. Выберите якорь. Выберите Ориентация и Игнорировать. Выберите тип - Отражающий, чтобы область отражала якорные молекулы.
      2. Повторите шаг 6.1.3.1 для anchor_LTP и anchor_LTD.
  2. Определите свойства дендрита. Для этого нажмите на surface Class, чтобы определить новый класс поверхности. Измените название класса Surface на reflective_ends. Нажмите на Свойства, чтобы связать его с молекулой. Выберите Молекулы Все молекулы поверхности. Выбрать Ориентацию Игнорировать. Выберите Тип Отражает, чтобы она отражала все молекулы поверхности.

7. Назначить созданные классы для каждой области поверхности

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг присваивает классы поверхности поверхностным областям.

  1. Назначьте свойства концов дендрита.
    1. Нажмите на нее, чтобы назначить класс поверхности с областью. Выберите reflective_ends для названия класса Surface(рисунок 7C). Surface Class Name Выберите Дендрит для имени объекта. Выберите указанный регион для выбора региона. Выберите Left_end для названия региона.
    2. Повторите шаг 7.1.1 для Right_end (рисунок 7D).
  2. Присвоить свойства экстрасинаптических регионов.
    1. Нажмите на нее, чтобы назначить класс поверхности с областью. Выберите reflective_extra_syn для имени класса Surface. Выберите Дендрит для имени объекта. Выберите указанный регион для выбора региона. Выберите Extra_syn1 для названия региона.
    2. Повторите шаг 7.2.1 для Extra_syn2, Extra_syn3и Extra_syn4.

8. Поместите молекулы на сетку

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг помещает АМПАР , якоря ,и AMPAR обязан якорей на сетке.

  1. Чтобы поместить молекулы AMPAR в сетку, выберите размещение молекул на панели CellBlender. Нажмите на сайты выпуска/размещения для создания нового сайта релиза. Изменение названия сайта на relAMPAR (рисунок 7B). Выберите Молекулу - AMPAR Dendrite[ALL]-(. Объект/Регион - Дендрит(Дендрит Left_end) Количество Right_end для выпуска - 1000. Molecule
  2. Поместите якорные молекулы на сетку.
    1. Выберите Размещение молекул на панели CellBlender. Нажмите на сайты выпуска/размещения для создания нового сайта релиза. Измените название сайта на rel_anchor_PSD1. Выберите якорьМолекулы. Объект/Регион - Дендрит (PSD1).Количество для выпуска - 200.
    2. Повторите шаг 8.2.1 для PSD2, PSD3и PSD4.
  3. Поместите anchor_LTP молекулы на сетку. Для этого выберите размещение молекулы на панели CellBlender. Нажмите на сайты выпуска/размещения для создания нового сайта релиза. Измените название сайта на rel_anchor_LTP_PSD1. Выберите Molecule = Молекулу - anchor_LTP. Объект/Регион - Дендрит (PSD1). Количество для выпуска - 0.
    ПРИМЕЧАНИЕ: anchor_LTP является якорем с высоким связывающим сродством к АМРА.
  4. Поместите anchor_LTD молекулы на сетку, повторяя шаг 8.3 для anchor_LTD..
    ПРИМЕЧАНИЕ: anchor_LTD является якорем с низким связывающим сродством к АМРАм.

9. Создание химических реакций

  1. Создание реакции между якорем и АМРА.
    1. ВыберитеРеакции ( Рисунок 7D) для создания реакций. Reactions Нажмите , чтобы включить новую реакцию. Реакционной - якорь' - AMPAR' <->. Reaction Type Это определяет двунаправленную реакцию. Продукция - anchor_AMPAR'. 0.03 0.05 Forward Rate Backward Rate
  2. Создайте реакцию между ANCHOR_LTP и АМРА. Для этого повторите шаг 9.1, но замените якорь на anchor_LTP, и используйте обратную ставку 0,005, чтобы увеличить сродство между реагантами. anchor
  3. Создайте реакцию между anchor_LTD и AMPARs и сохраните файл. Для этого повторите шаг 9.2, но замените якорь на anchor_LTD, и используйте обратную ставку 0,5, чтобы уменьшить сродство между реагаторами. anchor Тогда сохраните файл.

10. Участок вывода модели

  1. Якоря участка, связанные с АМРА на PSD1 во время базального состояния. Для этого выберите настройки вывода участка. Нажмите на молекулы. Выберите anchor_AMPAR на Молекуле. Выберите дендрит на объекте. Выберите PSD1 по региону. Повторите шаг 10.1 для всех регионов PSD.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Полезно наблюдать базальное количество захваченных АМРА к PSD каждого дендритного позвоночника. Количество якорей, связанных с АМПАР, может увеличиваться или уменьшаться по сравнению с базальными условиями во время LTP и LTD.
  2. Якоря участка, связанные с АМПАР на PSD1 во время LTP. Сделайте это, повторяя шаг 10.1. Замените anchor_AMPAR на anchor_AMPAR_LTP,затем сюжетные якоря, связанные с АМРА на PSD1 во время LTD и, наконец, повторите шаг 10.1, но замените anchor_AMPAR_LTP anchor_AMPAR_LTD.

11. Запуск моделирования

  1. Для работать с базальным состоянием выберите Моделирование Run. Выберите итерации 30 000 евро. Установить шаг времени No 1e-3 s. Пресс Экспорт и запуск. Подождите, пока симуляция закончится. Это может занять от нескольких минут до нескольких часов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: В базальном состоянии, нет никаких выбросов anchor_LTP и rel_anchor_LTD молекул. Что касается параметров моделирования, то количество итераций должно быть достаточно длинным, чтобы иметь возможность наблюдать распространение АМРА из дендритов и их закрепления на PSD. Небольшие этапы времени являются более точными, но медленнее для завершения моделирования.
  2. Выберите данные визуализации перезагрузки. Выберите анимацию воспроизведения, чтобы визуализировать spatiotemporal результаты (Рисунок 8). Выберите Настройки вывода участка. Пресс Участок.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Графики, генерируемые CellBlender, являются изолированными тайм-рядами выбранных химических видов. Сторонние программы могут быть использованы для импорта данных, сохраненных из нескольких симуляций, для создания наложенных участков нескольких условий (например, базальный, LTP, LTD; см. рисунок 8).
  3. Вы запустите гомосинаптические условия потенции (т.е. LTP; см. Рисунок 8). Для этого выберите размещение молекулы на панели CellBlender. Выберите rel_anchor_LTP_PSD1 на сайтах выпуска/размещения.
  4. Изменение количества для выпуска 200. Выберите rel_anchor_LTD_PSD1 на сайтах выпуска/размещения. Изменение количества для выпуска No 0. Выберите rel_anchor _PSD1 на сайтах выпуска/размещения. Изменение количества для выпуска No 0. Повторите шаги 11.1-11.2.
  5. Вызвать гомосинаптическое состояние депрессии (т.е. LTD; см. Рисунок 8). Для этого выпустить 200 rel_anchor_LTD_PSD1 Release вместо rel_ANCHOR_LTP_PSD1. Установите rel_anchor и rel_anchor_LTP_PSD1 к нулю. Повторите шаги 11.1-11.2.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Эти результаты обеспечивают шаги для строительства 3D сетки, которая имитирует дендритный позвоночник с головой позвоночника и шеи позвоночника(рисунок 1 на рисунке 4). Кроме того, несколько дендритных шипов могут быть вставлены в одном дендритномсегменте (рисунок 5) для изучения гетеросинаптической пластичности АМРА14. PSD в верхней части головы позвоночника(рисунок 6) является местом, где синаптические якоря связываются с АМПАР и ловушки их временно на синапсе (Рисунок 7, Рисунок 8).

Синаптическая пластичность может быть проверена примерно за счет изменений в количестве видов anchor_AMPAR, anchor_AMPAR_LTP, anchor_AMPAR_LTD на каждом позвоночнике. Для точного расчета возникновения синаптической пластичности рекомендуется рассчитать вариацию в общем количестве якорных и свободных АМПАР на синапсе. Это может быть выполнено с помощью сторонних программ, чтобы открыть сохраненные данные моделирования, чтобы подвести итоги серии времени свободных АМРА и якорных АМРА на каждом PSD(рисунок 8).

Высвобождение АМРА на сетке позволило зас.аффузии наблюдению за их распространением стохастичной случайной прогулкой по дендритным и дендритным шипам. Факторы, которые изменяют сродство АМРА для якорей, такие как посттрансляционные изменения и изменения темпов эндоцитоза и экзоцитоза, могут заманить в ловушку АМРА на PSD24,25,26. Связывание АМПАР с якорями, расположенными на PSD, захватило высокую плотность АМПАР в синапсе. Гомосинаптическая потенция(рисунок 9)и депрессия(рисунок 10) могут быть проверены соответственно за счет увеличения и уменьшения числа якорных АМПАР, вызванных изменениями в сродстве АМПАР якорями по сравнению с базальным состоянием(рисунок 11). Факторы, которые уменьшили сродство АМПАР с якорями выпустили несколько АМПАР из одного дендритного позвоночника (т.е. гомосинаптической депрессии) и индуцированной гетеросинаптической потенции на соседних шипов. Кроме того, факторы, которые увеличили сродство АМПАР для якорей на одном позвоночнике индуцированной гомосинаптической потенции на позвоночнике и гетеросинаптической депрессии в соседних шипов14. Таким образом, гетеросинаптическая пластичность наблюдалась как обратный эффект на соседние шипы гомосинаптической пластичности, индуцированной на данный позвоночник. Например, гомосинаптическая индукция LTP на одном позвоночнике создала гетеросинаптический эффект LTD на соседних шипах(рисунок 8E,F,G).

Figure 1
Рисунок 1: Создание дендритной головы позвоночника с помощью сферической сетки. (A)Добавление УФ-сферы. (B)Настройка размеров сферы. (C)Наблюдение за созданной сферой. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 2
Рисунок 2: Строительство верхнего региона. (A)Выбор верхней области сферы. (B)Удаление выбранного региона, чтобы сделать его плоским. (C)Уплотнение плоской верхней части. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 3
Рисунок 3: Создание концентрических областей в верхней части позвоночника. (A)Визуализация верхней части. (B)Использование ножа для определения концентрического региона. C)Создание нескольких концентрических регионов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 4
Рисунок 4: Создание дендритной шеи позвоночника. (A)Выбор нижней части измененной сферы. (B)Удаление выбранных vertices. (C)Выбор дна. (D) Экструзия дна для создания шеи позвоночника. (E)Уплотнение нижней части шеи позвоночника. (F)Анализ созданного позвоночника. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 5
Рисунок 5: Создание дендрита с несколькими шипами. (A)Использование цилиндрической сетки для создания дендрита. (B)Выравнивание дендритного позвоночника с цилиндром. (C)Присоединение цилиндра с позвоночником. (D)Операция Boolean для присоединения к сеткам. (E)Новая комбинированная сетка. (F) Добавление второго позвоночника. (G)Добавление третьего позвоночника. (H) Добавление четвертого позвоночника. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 6
Рисунок 6: Определение региона PSD и перисинаптической зоны. (A)Выбор региона PSD. (B)Подробное представление созданного PSD. (C)Определение области поверхности PSD. (D)Выбор и определение перисинаптической зоны вокруг PSD. (E)Выбор и определение боковой поверхности дендрита. (F)Определенные области поверхности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 7
Рисунок 7: Определение молекул поверхности. (A)Определение AMPAR, якорь, и AMPAR обязан якорь. (B)Определение местоположения и количества копий AMPAR. (C)Определение классов поверхности. (D)Назначение классов поверхности. (E)Создание химических реакций между молекулами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 8
Рисунок 8: Репрезентативные результаты синаптической пластичности. (A)Различные сетки дендритного сегмента с двумя, четырьмя или восемью шипами. (B)Другой взгляд на дендритный сегмент с восемью шипами. (C)Детальный вид дендритного позвоночника с АМРА и якорями на PSD. (D)Диаграмма оборота АМРА в И из PSD через их взаимодействие с якорями. (E-G) Кривые показывают количество синаптических АМПАР на каждом PSD для базального состояния и во время LTP и LTD. Индукция гомосинаптической LTP или LTD на одном позвоночнике создала гетеросинаптический эффект в близлежащих шипах для сетки с двумяшипами (E), четыре шипа (F), и восемьшипов( G ). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 9
Рисунок 9: Репрезентативный результат состояния LTP. (A) X-оси время и у оси является число сложных anchor_LTP_AMPAR PSD1. В начале симуляции было anchor_LTP 200 бесплатных автомобилей. Большее количество связей с якорями было сформировано по сравнению с базальным состоянием(рисунок 11) Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 10
Рисунок 10: Репрезентативный результат состояния LTD. (A) X-оси время и у оси является число сложных anchor_LTD_AMPAR PSD1. В начале симуляции было anchor_LTD 200 бесплатных автомобилей. Меньшее количество связей с якорями образовалось по сравнению с базальным состоянием(рисунок 11). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 11
Рисунок 11: Результат представителя во время базального состояния. (A) X-оси время и у оси является число сложных anchor_AMPAR PSD1. В начале моделирования было опубликовано 200 бесплатных якорей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Дополнительный файл 1. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

В данной статье представлен метод строительства 3D-сеток для моделирования реакционно-диффузионных процессов синаптической пластичности в дендритном сегменте с дендритными шипами. Разработанная модель содержит дендритный сегмент с несколькими дендритными шипами. Боковое распространение и реакция АМПАР с синаптических якорями позволяют моделирование базальной динамики. Критическими шагами в протоколе являются разрезание сферы для создания верхней частиголовы позвоночника (рисунок 1, рисунок 2, рисунок 3), экструзия для создания шеипозвоночника (рисунок 4), и присоединение дендрита и шипов в единую сетку(рисунок 5). Очень важно иметь полное перекрытие между шеями позвоночника и дендритом; в противном случае, сетка не будет водонепроницаемой. Другими важными шагами являются выбор мембранных областей и определение классов поверхности(рисунок 6, рисунок 7). Сохраните файлы для каждого важного шага с другим именем.

Используйте инструмент анализа сетки, чтобы убедиться, что сетка водонепроницаемая, многообразная и наружная норма после создания одного позвоночника и после создания комбинированного дендрита с позвоночником. Если сетка не удается этот анализ, вернуться к последней правильной версии сохранены. Некоторые шаги могут немного отличаться в зависимости от версии установленного программного обеспечения, операционной системы и типа клавиатуры.

Этот протокол имитирует торговлю молекулами AMPAR в 3D-сетке(рисунок 8, рисунок 9, рисунок 10, рисунок 11), который является ключевым для нейрональной возбуждающей передачи и синаптической пластичности. Торговля одиночными молекулами в 3D-сетке является ценной особенностью этой модели по отношению к существующим методам, основанным на хорошо смешанных томах соднородными распределениями молекул 21,,22, что не является физиологическим состоянием у синапсов27. Ограничением этого метода является высокая вычислительная стоимость и медленная скорость моделирования, которые используют большое количество копий каждой молекулы и большое количество химических реакций между ними. Это ограничение можно преодолеть за счет сокращения количества копий каждого вида.

Конструкция системы с реалистичной 3D сеткой и spatiotemporal отслеживания молекул является мощным инструментом для тестирования механических сценариев, которые могут дать большое представление о функционировании систем с большим количеством нелинейных переменных.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих финансовых интересов.

Acknowledgments

Эта работа была частично поддержана Грантом Государственного научного фонда Сан-Паулу (FAPESP) #2015/50122-0 и IRTG-GRTK 1740/2, грантом IBM/FAPESP #2016/18825-4 и грантом FAPESP #2018/06504-4.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Blender Blender Foundation https://www.blender.org/
CellBlender University of Pittsburgh https://mcell.org/
Mcell University of Pittsburgh https://mcell.org/

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Sweatt, J. D. Neural plasticity and behavior - sixty years of conceptual advances. Journal of Neurochemistry. 139, 179-199 (2016).
  2. Heine, M., et al. Surface mobility of postsynaptic AMPARs tunes synaptic transmission. Science. 320 (5873), 201-205 (2008).
  3. Buonarati, O. R., Hammes, E. A., Watson, J. F., Greger, I. H., Hell, J. W. Mechanisms of postsynaptic localization of AMPA-type glutamate receptors and their regulation during long-term potentiation. Science Signaling. 12 (562), 6889 (2019).
  4. Nair, D., et al. Super-Resolution Imaging Reveals That AMPA Receptors Inside Synapses Are Dynamically Organized in Nanodomains Regulated by PSD95. Journal of Neuroscience. 33 (32), 13204-13224 (2013).
  5. Czöndör, K., et al. Unified quantitative model of AMPA receptor trafficking at synapses. Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (9), 3522-3527 (2012).
  6. Triesch, J., Vo, A. D., Hafner, A. S. Competition for synaptic building blocks shapes synaptic plasticity. eLife. 7, 37836 (2018).
  7. Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. Biophysical model of AMPA receptor trafficking and its regulation during long-term potentiation/long-term depression. Journal of Neuroscience. 26 (47), 12362-12373 (2006).
  8. Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. Modeling the role of lateral membrane diffusion in AMPA receptor trafficking along a spiny dendrite. Journal of Computational Neuroscience. 25 (2), 366-389 (2008).
  9. Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. Stochastic Induction of Long-Term Potentiation and Long-Term Depression. Scientific Reports. 6, 30899 (2016).
  10. Kotaleski, J. H., Blackwell, K. T. Modelling the molecular mechanisms of synaptic plasticity using systems biology approaches. Nature Reviews Neuroscience. 11 (4), 239-251 (2010).
  11. Bhalla, U. S. Molecular computation in neurons: a modeling perspective. Current Opinion in Neurobiology. 25, 31-37 (2014).
  12. Czöndör, K., Thoumine, O. Biophysical mechanisms regulating AMPA receptor accumulation at synapses. Brain Research Bulletin. 93, 57-68 (2013).
  13. Bromer, C., et al. Long-term potentiation expands information content of hippocampal dentate gyrus synapses. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (10), 2410-2418 (2018).
  14. Antunes, G., Simoes-de-Souza, F. M. AMPA receptor trafficking and its role in heterosynaptic plasticity. Scientific Reports. 8 (1), 10349 (2018).
  15. Kerr, R. A., et al. Fast monte carlo simulation methods for biological reaction-diffusion systems in solution and on surfaces. SIAM Journal on Scientific Computing. 30 (6), 3126 (2008).
  16. Czech, J., Dittrich, M., Stiles, J. R. Rapid Creation, Monte Carlo Simulation, and Visualization of Realistic 3D Cell Models. Systems Biology. 500, 237-287 (2009).
  17. Stiles, J., Bartol, T., et al. Monte Carlo Methods for Simulating Realistic Synaptic Microphysiology Using MCell. Computational Neuroscience. De Schutter,, et al. , CRC Press. (2000).
  18. Jorstad, A., et al. NeuroMorph: A Toolset for the Morphometric Analysis and Visualization of 3D Models Derived from Electron Microscopy Image Stacks. Neuroinformatics. 13 (1), 83-92 (2015).
  19. Antunes, G., Roque, A. C., Simoes de Souza, F. M. Modelling intracellular competition for calcium: kinetic and thermodynamic control of different molecular modes of signal decoding. Scientific Reports. 6, 23730 (2016).
  20. Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. Molecular mechanisms of detection and discrimination of dynamic signals. Scientific Reports. 8 (1), 2480 (2018).
  21. Hoops, S., et al. COPASI--a COmplex PAthway SImulator. Bioinformatics. 22 (24), 3067-3074 (2006).
  22. Faeder, J. R., Blinov, M. L., Hlavacek, W. S. Rule-based modeling of biochemical systems with BioNetGen. Methods in Molecular Biology. 500, 113-167 (2009).
  23. Gillespie, D. T. Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. Journal of Physical Chemistry. 81 (25), 21 (1977).
  24. Anggono, V., Huganir, R. L. Regulation of AMPA receptor trafficking and synaptic plasticity. Current Opinion in Neurobiology. 22 (3), 461-469 (2012).
  25. Matsuda, S., Launey, T., Mikawa, S., Hirai, H. Disruption of AMPA receptor GluR2 clusters following long-term depression induction in cerebellar Purkinje neurons. EMBO Journal. 19 (12), 2765-2774 (2000).
  26. Ahmad, M., et al. Postsynaptic Complexin Controls AMPA Receptor Exocytosis during LTP. Neuron. 73 (2), 260-267 (2012).
  27. Sheng, M., Hoogenraad, C. C. The postsynaptic architecture of excitatory synapses: a more quantitative view. Annual Review of Biochemistry. 76, 823-847 (2007).

Tags

Нейронаука выпуск 159 торговля рецепторами АМРА реакция-диффузия синаптическая пластичность дендритные шипы вычислительное моделирование долгосрочное потенция долгосрочная депрессия гетеросинаптическая пластичность
3D моделирование дендритных шипов с синаптической пластичностью
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Antunes, G., Simoes de Souza, F. M.… More

Antunes, G., Simoes de Souza, F. M. 3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity. J. Vis. Exp. (159), e60896, doi:10.3791/60896 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter