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Neuroscience

Modélisation 3D des épines dendritiques avec plasticité synaptique

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

Le protocole développe un modèle tridimensionnel (3D) d’un segment dendritique avec des épines dendritiques pour la modélisation de la plasticité synaptique. Le maillage construit peut être utilisé pour la modélisation computationnelle du trafic des récepteurs AMPA dans la plasticité synaptique à long terme à l’aide du logiciel Blender avec CellBlender et MCell.

Abstract

La modélisation computationnelle de la diffusion et de la réaction des espèces chimiques dans une géométrie tridimensionnelle (3D) est une méthode fondamentale pour comprendre les mécanismes de la plasticité synaptique dans les épines dendritiques. Dans ce protocole, la structure 3D détaillée des dendrites et des épines dendritiques est modélisée avec des mailles sur le logiciel Blender avec CellBlender. Les régions synaptiques et extrasynaptiques sont définies sur le maillage. Ensuite, les molécules de récepteur synaptique et d’ancrage synaptique sont définies avec leurs constantes de diffusion. Enfin, les réactions chimiques entre les récepteurs synaptiques et les ancres synaptiques sont incluses et le modèle de calcul est résolu numériquement avec le logiciel MCell. Cette méthode décrit le chemin spatiotemporal de chaque molécule dans une structure géométrique 3D. Ainsi, il est très utile d’étudier le trafic des récepteurs synaptiques dans et hors des épines dendritiques lors de l’apparition de la plasticité synaptique. Une limitation de cette méthode est que le nombre élevé de molécules ralentit la vitesse des simulations. La modélisation des épines dendritiques avec cette méthode permet l’étude de la potentialisation homosynaptique et de la dépression dans les épines simples et la plasticité hétérosynaptique entre les épines dendritiques voisines.

Introduction

La plasticité synaptique a été associée à l’apprentissage et à la mémoire1. La plasticité synaptique, telle que la potentialisation à long terme (LTP) et la dépression à long terme (LTD), est associée respectivement à l’insertion et à l’élimination des récepteurs AMPA (AMPARs) dans et hors de la membrane synaptique2. Les synapses AMPAR sont situées au-dessus des structures à petit volume appelées épines dendritiques3. Chaque colonne vertébrale contient une région riche en protéines dans la membrane postsynaptique appelée densité postsynaptique (PSD). Les protéines d’ancrage au PSD piègent les AMPAR dans la région synaptique. Il ya peu d’exemplaires d’AMPARs dans une seule synapse et le trafic et la réaction des AMPARs avec d’autres espèces dans les épines dendritiques est un processus stochastique2,4. Il existe plusieurs modèles compartimentés de trafic des récepteurs synaptiques aux épines dendritiques5,6,7,8. Cependant, il y a un manque de modèles de calcul stochastiques du trafic des AMPARs associés à la plasticité synaptique aux structures 3D des dendrites et de leurs épines dendritiques.

La modélisation computationnelle est un outil utile pour étudier les mécanismes sous-jacents à la dynamique de systèmes complexes tels que la réaction-diffusion des AMPARs dans les épines dendritiques lors de l’apparition de la plasticité synaptique9,10,11,12. Le modèle peut être utilisé pour visualiser des scénarios complexes, variant des paramètres sensibles et faisant des prédictions importantes dans des conditions scientifiques impliquant de nombreuses variables difficiles ou impossibles à contrôlerexpérimentales 12,13. Définir le niveau de détail d’un modèle de calcul est une étape fondamentale dans l’obtention d’informations précises sur le phénomène modélisé. Un modèle de calcul idéal est un équilibre délicat entre complexité et simplicité pour saisir les caractéristiques essentielles des phénomènes naturels sans être prohibitif sur le plan informatique. Les modèles informatiques trop détaillés peuvent être coûteux à calculer. D’autre part, les systèmes qui sont mal détaillés peuvent manquer des composants fondamentaux qui sont essentiels pour capturer la dynamique du phénomène. Bien que la modélisation 3D des épines dendritiques soit plus coûteuse sur le plan informatique que la 2D et la 1D, il existe des conditions, comme dans les systèmes complexes avec de nombreuses variables nonliners réagissant et diffusant dans le temps et l’espace 3D, pour lesquels la modélisation au niveau 3D est essentielle pour obtenir des informations sur le fonctionnement du système. En outre, la complexité peut être réduite avec soin pour préserver les caractéristiques essentielles d’un modèle à faible dimension.

Dans un système stochastique avec peu d’exemplaires d’une espèce donnée dans un petit volume, la dynamique moyenne du système s’écarte de la dynamique moyenne d’une grande population. Dans ce cas, la modélisation computationnelle stochastique des particules de diffusion de réactions est nécessaire. Ce travail introduit une méthode pour la modélisation stochastique réaction-diffusion de quelques copies d’AMPARs dans les épines dendritiques 3D. Le but de cette méthode est de développer un modèle de calcul 3D d’un segment dendritique avec des épines dendritiques et leurs synapses pour la modélisation de la plasticité synaptique.

La méthode utilise le logiciel MCell pour résoudre le modèle numériquement, Blender pour la construction de mailles 3D, et CellBlender pour créer et visualiser les simulations MCell, y compris la réaction spatiotemporal-diffusion des molécules dans les mailles 3D14,15,16. Blender est une suite pour la création de mailles et CellBlender est un add-on pour le logiciel de base Blender. MCell est un simulateur de Monte Carlo pour la réaction-diffusion des molécules simples17.

La raison d’être de l’utilisation de cette méthode consiste à modéliser la plasticité synaptique pour mieux comprendre ce phénomène dans l’environnement microphysiologique des épines dendritiques14. En particulier, cette méthode permet la simulation de la potentialisation homosynaptique, la dépression homosynaptique, et la plasticité hétérosynaptique entre les épines dendritiques14.

Les caractéristiques de cette méthode comprennent la modélisation de la structure géométrique 3D de la dendrite et de ses synapses, la diffusion par marche aléatoire, et les réactions chimiques des molécules impliquées dans la plasticité synaptique. Cette méthode offre l’avantage de créer des environnements riches pour tester des hypothèses et faire des prédictions sur le fonctionnement d’un système non ligner avec un grand nombre de variables. En outre, cette méthode peut être appliquée non seulement pour l’étude de la plasticité synaptique, mais aussi pour l’étude de la réaction stochastique-diffusion des molécules dans les structures de maille 3D en général.

Alternativement, les mailles 3D des structures dendritiques peuvent être construites directement dans Blender à partir de reconstructions en série de microscope électronique18. Bien que les mailles basées sur les reconstructions en série fournissent des structures 3D, l’accès aux données expérimentales n’est pas toujours disponible. Ainsi, la construction de mailles adaptées à partir de structures géométriques de base, telles que décrites dans le protocole actuel, offre une flexibilité pour développer des segments dendritiques personnalisés avec des épines dendritiques.

Une autre méthode de calcul alternative est la simulation en vrac de réactions bien mélangées dans un volume régulier9,10,11,19,20,21,22. Les simulations en vrac sont très efficaces pour résoudre les réactions de nombreuses espèces dans un seul volume bien mélangé23, mais l’approche en vrac est extrêmement lente pour résoudre la réaction-diffusion des molécules dans de nombreux voxels bien mélangés dans un maillage 3D haute résolution. D’autre part, la méthode actuelle utilisant des simulations MCell de réaction-diffusion des particules individuelles fonctionne efficacement dans les mailles 3D haute résolution15.

Avant d’utiliser cette méthode, il faut se demander si le phénomène étudié nécessite une approche stochastique réaction-diffusion dans un maillage 3D. Si le phénomène a peu d’exemplaires (moins de 1000) d’au moins une des espèces réagissantes diffusant dans une structure géométrique complexe avec de petits compartiments de volume tels que les épines dendritiques, alors la modélisation stochastique de la diffusion de réaction dans les mailles 3D est appropriée pour l’application.

Il y a plusieurs étapes nécessaires pour construire un modèle de calcul 3D d’un segment dendritique contenant des épines dendritiques avec la plasticité synaptique. Les principales étapes sont l’installation du logiciel approprié pour la construction du modèle, la construction d’une colonne vertébrale dendritique unique à utiliser comme un modèle pour créer plusieurs épines, et la création d’un segment dendritique qui est relié à de multiples épines dendritiques. L’étape de modélisation de la plasticité synaptique consiste à insérer des ancres dans la région PSD et des AMPARs dans le segment dendritique et les épines dendritiques. Ensuite, les réactions cinétiques entre les ancres situées au PSD et aux AMPAR sont définies pour produire des espèces complexes d’ampar d’ancrage qui piègent les AMPAR dans la région synaptique. Respectivement, l’augmentation et la diminution de l’affinité entre les ancres et les AMPAR synaptiques créent le processus de LTP et de LTD.

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Protocol

REMARQUE : Veuillez consulter le fichier supplémentaire 1 pour le glossaire des termes utilisés dans ce protocole.

1. Installer Blender, CellBlender et MCell

REMARQUE : Ce protocole nécessite l’installation de MCell, Blender et Cell Blender.

  1. Téléchargez et installez le logiciel sur la page d’accueil de MCell (https://mcell.org/tutorials_iframe.html). Accédez aux téléchargements en haut de la page, puis suivez les instructions étape par étape pour télécharger et installer le logiciel dans l’environnement de choix (par exemple, Linux, Mac OSX ou Windows).
    REMARQUE : Tous les modèles et simulations informatiques décrits dans ce protocole ont été testés sur un ensemble CellBlender 1.1 qui comprend Blender 2.78 avec MCell 3.4 et CellBlender 1.1. Il a également travaillé sur Blender 2.79b. Tous ces logiciels sont en accès libre et ne nécessitent pas d’autorisation de réimpression pour être utilisés. Les instructions pour la construction et la simulation du modèle peuvent changer légèrement d’une version à l’autre. Certaines parties de ce protocole ont été adaptées de la tchèque et del’al. 16.

2. Créer une seule colonne vertébrale dendritique

NOTE: Cette procédure crée un maillage d’une colonne vertébrale dendritique unique avec une tête de colonne vertébrale et un cou de la colonne vertébrale à l’aide d’une sphère modifiée.

  1. Configurer la vue Blender 3D au panneau principal.
    1. Ouvrez Blender avec CellBlender déjà installé. Appuyez sur 5 sur le clavier pour passer de la vue Perspective à la vue orthogonale et appuyez sur 1 pour passer à la vue avant. La vue de perspective a de la profondeur, mais ce n’est pas nécessaire maintenant. Le passage de la perspective à la vue orthogonale permet une meilleure visualisation du maillage. Appuyez sur Maj+C pour centrer le curseur (Figure 1A).
  2. Créez la tête de la colonne vertébrale.
    1. Appuyez sur Maj+A pour ouvrir la palette de mailles. Sélectionnez le Maillage, puis sélectionnez Sphère UV. Une sphère UV est un maillage cartographié à la surface 3D d’une sphère. La sphère UV représente la tête sphérique d’une colonne vertébrale dendritique de champignon. Le logiciel suppose que les unités de la sphère UV sont des micromètres.
    2. Modifiez les paramètres du panneau Ajouter une sphère UV. Changer la taille à 0,25 et les anneaux à 32 (Figure 1B). Appuyez sur + ou – sur le clavier pour effectuer respectivement un zoom avant et effectuer un zoom arrière de la visualisation du maillage. Sinon, utilisez le bouton de défilement de la souris pour effectuer un zoom avant et arrière (figure 1C).
      REMARQUE : La taille du paramètre augmente la taille de la sphère d’origine et les anneaux de paramètre définissent la résolution du maillage.
  3. Faire le haut de la tête à plat.
    1. Appuyez sur l’onglet pour passer du mode Objet, le mode d’interaction standarddes objets , au mode Modifier. Travaillez en mode Modifier pour modifier les composants d’un maillage existant.
    2. Une fois que le maillage créé a été automatiquement sélectionné, appuyez sur un pour désélectionner le maillage créé. Appuyez sur z pour rendre le maillage transparent, ce qui aide à visualiser les pièces qui seront modifiées. Zoom sur le maillage. Appuyez sur b pour sélectionner le 3/4 supérieur de la sphère avec la souris (Figure 2A). Appuyez sur supprimer, sélectionnez les sommets, et entrez pour supprimer les sommets (Figure 2B).
    3. Appuyez sur b et sélectionnez le haut. Appuyez sur e, s, 0, et entrez pour sceller le haut avec les sommets encore sélectionnés. Déplacez la flèche bleue vers le bas pour vous aligner sur le haut de la tête de la colonne vertébrale (Figure 2C). Appuyez sur z pour passer à une vue solide (Figure 3A). Appuyez sur 7 pour passer à la vue supérieure.
      REMARQUE : Le haut de la sphère est fait à plat pour modéliser la région psd de la tête de la colonne vertébrale.
  4. Pour augmenter la résolution de maille en haut de la colonne vertébrale d’abord sélectionner outil et couteau. Couper un cercle avec le couteau autour du centre du haut (Figure 3B). Sélectionnez Coupe et diapositive de l’outil et de la boucle. Répétez cette étape quatre fois pour créer quatre cercles concentriques autour du centre du haut (Figure 3C).
    REMARQUE : Les cercles concentriques sont utilisés pour ajouter de nouveaux voxels qui augmenteront la résolution du PSD.
  5. Créer le cou de la colonne vertébrale.
    1. Appuyez sur a pour désélectionner le maillage. Appuyez sur 1 pour passer à la vue avant. Appuyez sur z pour rendre le maillage transparent. Appuyez sur b, puis sélectionnez le bas du maillage (Figure 4A). Appuyez sur supprimer et les sommets ( Figure4B). Appuyez sur b et sélectionnez le bas du maillage (Figure 4C). Appuyez sur e et z, -0,45 pour créer une extrusion (Figure 4D).
      REMARQUE : Cela crée une extrusion à la position de l’axe z à -0,45 μm. Appuyez sur un pour désélectionner l’ensemble du maillage.
    2. Appuyez sur b et sélectionnez le bas du cou. Appuyez sur e, set 0 pour sceller le fond (Figure 4E). Appuyez sur un pour sélectionner l’ensemble du maillage.
  6. Rendez le maillage compatible avec MCell.
    1. Appuyez sur Crtl+T pour trianguler le maillage. Le maillage est transformé en un ensemble de triangles interconnectés. Il s’agit d’une procédure requise pour rendre le maillage compatible avec MCell. Sélectionnez Outil et Supprimer doubles. Utilisez les outils Remove Doubles pour supprimer les sommets dupliqués, le cas échéant, qui ont les mêmes coordonnées ou sont très proches les uns des autres, pour rendre le maillage compatible avec MCell.
      REMARQUE : Des sommets doubles superposés peuvent avoir été créés accidentellement au cours du processus de création et d’édition de mailles.
    2. Sélectionnez Objets de modèle sur le panneau CellBlender. Modifiez le nom de l’objet actif en colonne vertébrale et appuyez sur + pour créer la colonne vertébrale de l’objet. Dans le panneau CellBlender, sélectionnez Analyse de mailles, puis cliquez sur Analyser le maillage ( Figure4F). Cette procédure analysera les propriétés du maillage créé, y compris le nombre de sommets, bords, faces, surface, volume et topologie de maille.
      REMARQUE : L’analyse imprimera les informations dans le panneau d’analyse des mailles et elle doit être étanche, multiple, et les normales tournées vers l’extérieur. Cette étape est nécessaire pour s’assurer que le maillage fonctionnera sur MCell. Sinon, une étape a probablement été manquée. Dans ce cas, supprimez le maillage et recommencez à partir de l’étape 2.1.
    3. Appuyez sur z pour visualiser la vue solide de la colonne vertébrale. Appuyez sur Fichier et Enregistrer pour avoir une copie de votre fichier mélangeur avec la colonne vertébrale sur le disque.
      REMARQUE : Les dimensions (c.-à-d. la longueur, le diamètre, la taille) des mailles sont en micromètres. Voir le glossaire pour le sens de chaque raccourci clavier.

3. Création d’un dendrite avec plusieurs épines

  1. Générer une colonne vertébrale comme décrit précédemment dans les sections 2.1–2.6. Appuyez sur un pour désélectionner la colonne vertébrale. Tapez Maj+C pour centrer le curseur.
  2. Créez une dendrite. Appuyez sur Maj+A pour ouvrir la palette de mailles. Sélectionnez Mesh, puis Cylindre. Modifier les paramètres du menu Ajouter un cylindre : Rayon = 0,3 μm, Profondeur = 2 μm. Appuyez sur Entrée.
    REMARQUE : Le rayon et la profondeur des paramètres sont définis en fonction des caractéristiques géométriques de la dendrite.
  3. Insérez une colonne vertébrale dans la dendrite.
    1. Appuyez sur r et tapez 90 pour faire pivoter le cylindre 90° (Figure 5A). Utilisez la flèche bleue pour faire glisser le cylindre vers le bas de la colonne vertébrale. Appuyez sur 3 sur le clavier pour avoir une vue avant du cylindre.
    2. Appuyez sur z pour rendre le maillage transparent. Utilisez la souris pour déplacer la flèche bleue normale du cylindre vers le bas pour déplacer la base de la colonne vertébrale à l’intérieur du cylindre (Figure 5B). Appuyez sur a pour désélectionner tous les objets.
    3. Utilisez le bouton droit de la souris pour sélectionner la dendrite (Figure 5C). Sélectionnez Modificateur sur le panneau Blender (Figure 5D), sélectionnez Modifier l’ajout. Sélectionnez Ensuite Boolean, sélectionnez Opération Union, puis sélectionnez Colonne vertébrale objet. Appuyez sur Appliquer pour créer un maillage commun de la dendrite et de la colonne vertébrale (Figure 5E). Cette opération crée un nouveau maillage fusionnant deux mailles en un seul.
      REMARQUE : Le nouveau maillage sera le dendrite et la colonne vertébrale combinés. Le dendrite isolé disparaît lorsque les différents mailles sont combinés, mais le maillage isolé de la colonne vertébrale reste superposé avec le nouveau maillage et est utilisé pour générer plusieurs copies de la même colonne vertébrale. Supprimer toutes les épines isolées après avoir terminé le maillage. Il est essentiel d’avoir un chevauchement complet entre le cou de la colonne vertébrale et le dendrite, sinon, le maillage ne sera pas étanche.
  4. Définissez l’objet dendrite dans l’environnement CellBlender.
    1. Appuyez sur a pour désélectionner les mailles. Cliquez avec le bouton droit dans la dendrite avec la souris pour sélectionner le dendrite uniquement. Sélectionnez CellBlender, Model Objectset modifiez Active Object en Dendrite et appuyez sur + pour créer l’objet Dendrite.
  5. Insérez de nouvelles épines dans la dendrite.
    1. Appuyez sur 1 pour changer la vue latérale du cylindre. Utilisez la souris pour sélectionner le maillage de la colonne vertébrale isolée. Pour insérer plus d’épines, suivez l’étape 3.3, en changeant la position et l’angle pour insérer chacune pour obtenir une distribution physiologique.
  6. Rendez le maillage compatible avec MCell. Pour ce faire, appuyez sur Onglet pour passer en mode édition. Appuyez sur un pour sélectionner l’ensemble du maillage. Appuyez sur Crtl+T pour trianguler le maillage. Sélectionnez Outil dans le panneau Blender et sélectionnez Supprimer les doubles.
  7. Styliser les mailles.
    1. Lisser le maillage. Appuyez sur l’onglet pour passer en mode objet. Sélectionnez Outil dans le panneau Blender et sélectionneZ Smooth. Sélectionnez CellBlender, Model Objects, puis Ajouter un matériau.
    2. Rendre le maillage transparent en sélectionnant Objet transparent et matériau transparent. Modifiez l’alpha à 0,5 et entrez pour rendre le maillage partiellement transparent. Appuyez sur z pour passer à une vue solide.
  8. Vérifiez si le maillage est toujours compatible avec MCell. Pour ce faire, sélectionnez Analyse de maille sur le panneau CellBlender pour vous assurer que le maillage est toujours étanche, le maillage multipleet la normale orientée vers l’extérieur.
  9. Enregistrez le fichier mélangeur comme dendrite_with_spines.blend.

4. Définir les régions de surface

REMARQUE : Cette procédure crée les régions de surface du maillage qui seront utilisées ultérieurement pour configurer la façon dont les régions interagissent avec les molécules.

  1. Ouvrez le fichier dendrite_with_spines dans l’environnement Blender. Pour ce faire, sélectionnez Fichier, Ouvrir, dendrite_with_spines.blendet Ouvrir le fichier Blender.
  2. Préparer le maillage pour définir les régions de surface. Pour ce faire, appuyez sur Onglet pour modifier le mode. Appuyez sur z pour passer à la vue transparente(ombrage Viewport, wireframe). Appuyez sur a pour sélectionner l’ensemble du maillage de la dendrite avec des épines. Sélectionnez Objets de modèle. Sélectionnez Dendrite. Appuyez sur t pour masquer le panneau CellBlender et mieux visualiser l’ensemble du maillage dans le panneau principal.
    1. Utilisez + et – sur le clavier pour effectuer un zoom avant et arrière ou faire défiler avec la souris. Ceci est nécessaire pour une meilleure visualisation du haut des épines afin de sélectionner et de définir les régions de surface. Appuyez sur un pour désélectionner l’objet. Appuyez sur l’onglet pour passer en mode Modifier. Appuyez sur t pour afficher à nouveau le panneau CellBlender.
  3. Définissez la région de surface PSD. Pour ce faire, appuyez sur b et sélectionnez le haut d’une colonne vertébrale dendritique avec la souris (Figure 6A,6B). Appuyez sur + sur les régions de surface définies. Modifiez le nom de la région en PSD1 et cliquez sur Attribuer (Figure 6C). Appuyez sur un pour désélectionner l’objet.
  4. Définissez la région de surface extrasynaptique. Pour ce faire, appuyez sur b et sélectionnez la région autour du haut de la colonne vertébrale dendritique avec la souris (Figure 6D). Répétez l’étape 4.3 pour le nom de la région à Extra_syn1. Répétez l’étape 4.3 pour que les autres épines définissent les autres régions du maillage (PSD2, PSD3, PSD4, Extra_syn2, Extra_syn3et Extra_syn4) (Figure 6F). Appuyez sur un pour désélectionner l’objet.
  5. Définissez les régions de surface des extrémités de la dendrite. Pour ce faire, appuyez sur b et sélectionnez l’extrémité gauche de la dendrite. Modifier le nom de la région en Left_end et cliquez sur Attribuer. Appuyez sur un pour désélectionner l’objet. Appuyez sur b et sélectionnez l’extrémité droite de la dendrite (Figure 6E). Modifier le nom de la région pour Right_end et cliquez sur Affecter.
    REMARQUE : Déplacez le maillage pour trouver la meilleure position pour sélectionner chaque région définie.

5. Créer des molécules

  1. Créez des AMPAR. Pour ce faire, sélectionnez Molécules dans le panneau CellBlender. Sélectionnez + sur Molécules définies pour insérer une nouvelle molécule et changer le nom en AMPAR. Changer le type de molécule en molécule de surface et la constante de diffusion à 0,05e-8 cm2/s14 pour définir la constante de diffusion des AMPAR dans la membrane (Figure 7A).
  2. Créez des ancres. Pour ce faire, sélectionnez Molécules dans le panneau CellBlender. Sélectionnez + sur Molécules définies pour insérer une nouvelle molécule et changer nom pour ancrer. Modifier le type de molécule en molécule de surface et changer la constante de diffusion à 0,001e-8 cm2/s14 pour définir la constante de diffusion des ancres dans la membrane ( Figure7A).
  3. Pour créer Anchors Bound to AMPARs, sélectionnez Molécules dans le panneau CellBlender. Sélectionnez + sur Molécules définies pour insérer une nouvelle molécule. Changer de nom pour anchor_AMPAR. Modifier le type de molécule en molécule de surface. Changer la constante de diffusion à 0,001e-8 cm2/s14.
  4. Créer le anchor_LTP et anchor_AMPAR_LTP. Pour ce faire, répétez l’étape 5.2. Nommez la molécule anchor_LTP. Répétez l’étape 5.3. Nommez la molécule anchor_AMPAR_LTP.
    REMARQUE : Le anchor_LTP a une forte affinité pour l’AMPAR; ainsi, les AMPAR augmentent dans les régions synaptiques.
  5. Créer le anchor_LTD et anchor_AMPAR_LTD. Pour créer une ancre _LTD, répétez l’étape 5.2. Nommez la molécule anchor_LTD. Répétez l’étape 5.3. Nommez la molécule anchor_AMPAR_LTD.
    NOTE: Le anchor_LTD a une faible affinité pour AMPAR; ainsi, les AMPAR diminuent dans la région synaptique.

6. Définir les classes de surface

REMARQUE : Cette procédure définit les classes avec les propriétés associées aux régions de surface. Les régions extrasynaptiques reflètent les ancres et les ancres libres liées à l’AMPAR. Les extrémités latérales de la dendrite reflètent toutes les molécules.

  1. Définissez les propriétés des régions extrasynaptiques.
    1. Appuyez sur l’onglet pour passer en mode objet. Sélectionnez Classes de surface sur le Panneau CellBlender. Appuyez sur + sur la classe Surface pour définir une nouvelle classe de surface.
    2. Faire en sorte que la région extrasynaptique reflète l’AMPAR lié aux molécules d’ancrage.
      REMARQUE : Cette procédure piègera les ancres et tout ce qui leur est lié dans la région synaptique.
      1. Modifier le nom de la classe Surface en reflective_extra_syn. Appuyez sur + sur reflective_extra_syn Propriétés pour l’associer à une molécule. Sélectionner les molécules | Molécule unique. Sélectionnez anchor_AMPAR. Sélectionnez Orientation = Ignorer. Sélectionnez Type = Réfléchissant pour que la région montre les molécules anchor_AMPAR.
      2. Répétez l’étape 6.1.2.1 pour anchor_AMPAR_LTP et anchor_AMPAR_LTD.
    3. Faites en sorte que la région extrasynaptique reflète les ancres.
      1. Appuyez sur + sur reflective_extra_syn Propriétés pour l’associer à une molécule. Sélectionner les molécules | Molécule unique. Sélectionnez ancre. Sélectionnez Orientation = Ignorer. Sélectionnez Type = Réfléchissant pour que la région reflète les molécules d’ancrage.
      2. Répétez l’étape 6.1.3.1 pour anchor_LTP et anchor_LTD.
  2. Définissez les propriétés des extrémités dendrite. Pour ce faire, appuyez sur + sur Surface Class pour définir une nouvelle classe de surface. Modifier le nom de la classe Surface en reflective_ends. Appuyez sur + sur Propriétés pour l’associer à une molécule. Sélectionner les molécules | Toutes les molécules de surface. Sélectionner l’orientation | Ignorer. Sélectionner type | Réfléchissant pour le faire refléter toutes les molécules de surface.

7. Affecter les classes créées à chaque région de surface

REMARQUE : Cette étape attribue les classes de surface aux régions de surface.

  1. Affectez les propriétés des extrémités de la dendrite.
    1. Appuyez sur + pour affecter une classe de surface avec une région. Sélectionnez reflective_ends pour le nom de la classe Surface ( figure7C). Sélectionnez Dendrite pour nom d’objet. Sélectionnez Région spécifiée pour la sélection de la région. Sélectionnez Left_end pour nom de région.
    2. Répétez l’étape 7.1.1 pour le Right_end (figure 7D).
  2. Affectez les propriétés des régions extrasynaptiques.
    1. Appuyez sur + pour affecter une classe de surface avec une région. Sélectionnez reflective_extra_syn pour le nom de la classe Surface. Sélectionnez Dendrite pour nom d’objet. Sélectionnez Région spécifiée pour la sélection de la région. Sélectionnez Extra_syn1 pour nom de région.
    2. Répétez l’étape 7.2.1 pour Extra_syn2, Extra_syn3et Extra_syn4.

8. Placer les molécules sur le maillage

REMARQUE : Cette étape place les AMPAR, les ancreset l’AMPAR liés aux ancres sur le maillage.

  1. Pour placer les molécules AMPAR sur le maillage, sélectionnez Placement de molécules sur le panneau CellBlender. Appuyez sur + sur les sites de libération/placement pour créer un nouveau site de version. Changer le nom du site en relampar (figure 7B). Sélectionner Molécule = AMPAR. Objet/Région = Dendrite[ALL]-(Dendrite[Left_end]+Dendrite[Right_end]). Quantité à libérer = 1 000.
  2. Placez les molécules d’ancrage sur le Maillage.
    1. Sélectionnez Placement de molécules sur le panneau CellBlender. Appuyez sur + sur les sites de libération/placement pour créer un nouveau site de version. Modifier le nom du site en rel_anchor_PSD1. Sélectionnez Ancrede molécule. Objet/Région = Dendrite[PSD1]. Quantité à libérer = 200.
    2. Répétez l’étape 8.2.1 pour PSD2, PSD3et PSD4.
  3. Placez anchor_LTP molécules sur le maillage. Pour ce faire, sélectionnez Placement de molécules dans le panneau CellBlender. Appuyez sur + sur les sites de libération/placement pour créer un nouveau site de version. Modifier le nom du site en rel_anchor_LTP_PSD1. Sélectionnez Molécule = anchor_LTP. Objet/Région = Dendrite[PSD1]. Quantité à libérer = 0.
    REMARQUE : anchor_LTP est une ancre avec une forte affinité de liaison pour les AMPAR.
  4. Placez anchor_LTD molécules sur le maillage en répétant l’étape 8.3 pour anchor_LTD.
    REMARQUE : anchor_LTD est une ancre avec une faible affinité de liaison pour les AMPAR.

9. Créer les réactions chimiques

  1. Création de la réaction entre l’ancre et les AMPAR.
    1. Sélectionnez Réactions (Figure 7D) pour créer les réactions. Appuyez sur + pour inclure une nouvelle réaction. Réactifs = ancre' + AMPAR'. Type de réaction = <->. Cela définit une réaction bidirectionnelle. Produits = anchor_AMPAR'. Taux à terme = 0,03. Taux arrière = 0,05.
  2. Créez la réaction entre ANCHOR_LTP et AMPARs. Pour ce faire, répétez l’étape 9.1, mais remplacez l’ancre par anchor_LTP, et utilisez un taux arrière = 0,005 pour augmenter l’affinité entre les réactifs.
  3. Créez la réaction entre anchor_LTD et AMPARs et enregistrez le fichier. Pour ce faire, répétez l’étape 9.2, mais remplacez l’ancre par anchor_LTD, et utilisez un taux d’arrière = 0,5 pour diminuer l’affinité entre les réactifs. Enregistrez ensuite le fichier.

10. Tracer la sortie du modèle

  1. Tracer des ancres liées aux AMPARs au PSD1 pendant l’état basal. Pour ce faire, sélectionnez Paramètres de sortie de graphique. Appuyez sur + pour définir les molécules. Sélectionnez anchor_AMPAR sur Molécule. Sélectionnez dendrite sur l’objet. Sélectionnez PSD1 sur Région. Répétez l’étape 10.1 pour toutes les régions PSD.
    NOTE : Il est utile d’observer le nombre basal d’AMPARs piégés au PSD de chaque colonne vertébrale dendritique. Le nombre d’ancres liées aux AMPAR peut augmenter ou diminuer par rapport aux conditions basales pendant le PLT et l’LTD.
  2. Ancres de parcelle liées aux AMPARs au PSD1 pendant LTP. Faites-le en répétant l’étape 10.1. Remplacer anchor_AMPAR par anchor_AMPAR_LTP, puis tracer des ancres liées aux AMPARs au PSD1 pendant LTD et enfin répéter l’étape 10.1, mais remplacer anchor_AMPAR_LTP par anchor_AMPAR_LTD.

11. Exécuter les simulations

  1. Pour exécuter l’état basal, sélectionnez Exécuter la simulation. Sélectionner itérations = 30 000. Définir l’étape de temps = 1e-3 s. Appuyez sur Exporter et exécuter. Attendez la fin de la simulation. Cela peut prendre de quelques minutes à quelques heures.
    REMARQUE : Dans l’état basal, il n’y a pas de libération de molécules anchor_LTP et rel_anchor_LTD. En ce qui concerne les paramètres de la simulation, le nombre d’itérations doit être assez long pour être en mesure d’observer la diffusion des AMPAR des dendrites et leur ancrage au PSD. Les petits délais sont plus précis mais plus lents pour compléter la simulation.
  2. Sélectionnez Reload Des données de visualisation. Sélectionnez l’animation de lecture pour visualiser les résultats spatiotemporal (Figure 8). Sélectionnez Paramètres de sortie de graphique. Appuyez sur Terrain.
    REMARQUE : Les graphiques générés par CellBlender sont des séries temporelles isolées des espèces chimiques sélectionnées. Les programmes tiers peuvent être utilisés pour importer les données enregistrées à partir de plusieurs simulations afin de créer des parcelles superposées de plusieurs conditions (p. ex., basal, LTP, LTD; voir figure 8).
  3. Exécutez l’état de potentialisation homosynaptique (c.-à-d. LTP; voir figure 8). Pour ce faire, sélectionnez Placement de molécules dans le panneau CellBlender. Sélectionnez rel_anchor_LTP_PSD1 sur les sites de libération/placement.
  4. Modifier la quantité à libérer = 200. Sélectionnez rel_anchor_LTD_PSD1 sur les sites de libération/placement. Modifier la quantité pour libérer = 0. Sélectionnez rel_anchor _PSD1 sur les sites de libération/placement. Modifier la quantité pour libérer = 0. Répétez les étapes 11.1–11.2.
  5. Exécuter l’état de dépression homosynaptique (c.-à-d. LTD; voir figure 8). Pour ce faire, Libérez 200 rel_anchor_LTD_PSD1 au lieu de rel_ANCHOR_LTP_PSD1. Réglez rel_anchor et rel_anchor_LTP_PSD1 à zéro. Répétez les étapes 11.1–11.2.

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Representative Results

Ces résultats fournissent les étapes de la construction d’un maillage 3D qui simule une colonne vertébrale dendritique avec une tête de colonne vertébrale et un cou de la colonne vertébrale (figure 1 à la figure 4). En outre, plusieurs épines dendritiques peuvent être insérées dans un seul segment dendritique (Figure 5) pour étudier la plasticité hétérosynaptique des AMPARs14. Le PSD sur le dessus de la tête de la colonne vertébrale (Figure 6) est l’endroit où les ancres synaptiques se lient aux AMPAR et les piègent temporairement à la synapse (Figure 7, Figure 8).

La plasticité synaptique pourrait être vérifiée à peu près par des changements dans le nombre d’espèces de anchor_AMPAR, anchor_AMPAR_LTPet anchor_AMPAR_LTD à chaque colonne vertébrale. Pour le calcul exact de l’occurrence de la plasticité synaptique, il est recommandé de calculer la variation du nombre total d’AMPAR ancrés et libres à la synapse. Cela peut être effectué à l’aide de programmes tiers pour ouvrir les données enregistrées de la simulation pour résumer la série de temps des AMPAR gratuits et les AMPAR ancrés à chaque PSD (Figure 8).

La libération d’AMPARs sur le maillage a permis l’observation de leur diffusion par une promenade aléatoire stochastique le long des épines dendrite et dendritiques. Les facteurs qui modifient l’affinité des AMPAR pour les ancres, tels que les modifications posttranslationnelles et les altérations des taux d’endocytose et d’exocytose, peuvent piéger les AMPAR au PSD24,25,26. La liaison des AMPAR avec les ancres situées au PSD a piégé une forte densité d’AMPARs à la synapse. La potentialisation homosynaptique (figure 9) et la dépression (figure 10) pouvaient être vérifiées respectivement par des augmentations et des diminutions du nombre d’AMPAR ancrées causées par des changements dans l’affinité des AMPAR par des ancres par rapport à l’état basal (figure 11). Les facteurs qui ont réduit l’affinité des AMPARs avec les ancres ont libéré plusieurs AMPARs d’une colonne vertébrale dendritique (c.-à-d. la dépression homosynaptique) et ont induit la potentialisation hétérosynaptique aux épines voisines. En outre, les facteurs qui ont augmenté l’affinité des AMPARs pour les ancres à une potentialisation homosynaptique induite par la colonne vertébrale à cette colonne vertébrale et la dépression hétérosynaptique aux épines voisines14. De cette façon, la plasticité hétérosynaptique a été observée comme l’effet opposé aux épines voisines de la plasticité homosynaptique induite à une colonne vertébrale donnée. Par exemple, l’induction homosynaptique de LTP à une seule colonne vertébrale a créé un effet hétérosynaptique LTD aux épines voisines (Figure 8E,F,G).

Figure 1
Figure 1 : Création de la tête de la colonne vertébrale dendritique à l’aide d’un maillage sphérique. (A) Ajout de la sphère UV. (B) Configuration des dimensions de la sphère. (C) Observation de la sphère créée. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 2
Figure 2 : Construction de la région supérieure. (A) Sélection de la région supérieure de la sphère. (B) Suppression de la région sélectionnée pour la rendre plate. (C) Scellement du dessus plat. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 3
Figure 3 : Création de zones concentriques sur le dessus de la colonne vertébrale. (A) Visualisation du haut. (B) Utilisation d’un couteau pour définir une région concentrique. (C) Création de plusieurs régions concentriques. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 4
Figure 4 : Création du cou de la colonne vertébrale dendritique. (A) Sélection du bas de la sphère modifiée. (B) Suppression des sommets sélectionnés. (C) Sélection du bas. (D) Extrusion du fond pour créer le cou de la colonne vertébrale. (E) Sceller le bas du cou de la colonne vertébrale. (F) Analyse de la colonne vertébrale créée. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 5
Figure 5 : Création du dendrite avec plusieurs épines. (A) Utilisation du maillage cylindrique pour créer une dendrite. (B) Alignement de la colonne vertébrale dendritique avec le cylindre. (C) Rejoindre le cylindre avec la colonne vertébrale. (D) Opération booléenne pour joindre les mailles. (E) Le nouveau maillage combiné. (F) Ajout de la deuxième colonne vertébrale. (G) Ajout de la troisième colonne vertébrale. (H) Ajout de la quatrième colonne vertébrale. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 6
Figure 6 : Définition de la région psd et de la zone périsynaptique. (A) Sélection de la région PSD. (B) Vue détaillée du PSD créé. (C) Définition de la région de surface psd. (D) Sélection et définition de la zone périsynaptique autour du PSD. (E) Sélection et définition de la surface latérale de la dendrite. (F) Régions de surface définies. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 7
Figure 7 : Définition des molécules de surface. (A) Définition de l’AMPAR, de l’ancre et de l’AMPAR liés à l’ancrage. (B) Définition de l’emplacement et de la quantité de copies AMPAR. (C) Définition des classes de surface. (D) Affectation des classes de surface. (E) Création des réactions chimiques entre les molécules. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 8
Figure 8 : Résultats représentatifs de la plasticité synaptique. (A)Différents mailles d’un segment dendritique avec deux, quatre ou huit épines. (B) Une vue différente du segment dendritique avec huit épines. (C) Vue détaillée d’une colonne vertébrale dendritique avec ampers et ancres au PSD. (D) Diagramme du trafic des AMPARs à l’extérieur et à l’extérieur du PSD par leurs interactions avec les ancres. (E-G) Les courbes montrent le nombre d’AMPARs synaptiques à chaque PSD pour l’état basal et pendant LTP et LTD. L’induction du LTP homosynaptique ou LTD à une seule colonne vertébrale a créé un effet hétérosynaptique dans les épines voisines pour le maillage avec deux épines (E), quatre épines (F), et huit épines (G). Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 9
Figure 9 : Résultat représentatif de l’état du PLT. (A) L’axe x est le temps et l’axe y est le nombre de anchor_LTP_AMPAR complexes à PSD1. Il y a eu une sortie de 200 anchor_LTP gratuites au début de la simulation. Un nombre plus élevé de liaisons avec des ancres a été formé par rapport à l’état basal (Figure 11) Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 10
Figure 10 : Résultat représentatif de l’état de l’LTD. (A) L’axe x est le temps et l’axe y est le nombre de anchor_LTD_AMPAR complexes à PSD1. Il y a eu une sortie de 200 anchor_LTD gratuites au début de la simulation. Un nombre plus faible de liaisons avec des ancres a été formé par rapport à l’état basal (figure 11). Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 11
Figure 11 : Résultat représentatif en raison de l’état basal. (A) L’axe x est le temps et l’axe y est le nombre du anchor_AMPAR complexe à PSD1. Il y a eu une sortie de 200 ancres gratuites au début de la simulation. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Dossier supplémentaire 1. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

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Discussion

Cet article présente une méthode pour la construction de mailles 3D pour la modélisation des processus de plasticité synaptique réaction-diffusion dans un segment dendritique avec des épines dendritiques. Le modèle développé contient un segment dendritique avec peu d’épines dendritiques. La diffusion latérale et la réaction des AMPARs avec des ancres synaptiques permettent la simulation de la dynamique basale. Les étapes critiques du protocole sont la coupe de la sphère pour la création du haut de la tête de la colonne vertébrale (Figure 1, Figure 2, Figure 3), l’extrusion pour créer le cou de la colonne vertébrale (Figure 4), et l’assemblage de la dendrite et les épines en un seul maillage (Figure 5). Il est essentiel d’avoir un chevauchement complet entre le cou de la colonne vertébrale et le dendrite; sinon, le maillage ne sera pas étanche. D’autres étapes critiques sont la sélection des régions membranaires et la définition des classes de surface (figure 6, figure 7). Enregistrez les fichiers pour chaque étape critique avec un nom différent.

Utilisez l’outil d’analyse de maille pour s’assurer que la maille est étanche, multiple, et vers l’extérieur-face normale après la création de la colonne vertébrale unique et après la création de la dendrite combinée avec la colonne vertébrale. Si le maillage échoue à cette analyse, retournez à la dernière version correcte enregistrée. Certaines étapes peuvent être légèrement différentes selon la version du logiciel installé, le système d’exploitation et le type de clavier.

Ce protocole simule le trafic de molécules AMPAR dans le maillage 3D (figure 8, figure 9, figure 10, figure 11), qui est la clé de la transmission excitatrice neuronale et de la plasticité synaptique. Le trafic de molécules simples dans un maillage 3D est une caractéristique précieuse de ce modèle en ce qui concerne les méthodes existantes basées sur des volumes bien mélangés avec des distributions homogènes de molécules21,22, ce qui n’est pas la condition physiologique aux synapses27. Une limitation de cette technique est le coût de calcul élevé et la vitesse lente des simulations qui utilisent un nombre élevé de copies de chaque molécule et un grand nombre de réactions chimiques entre eux. Cette contrainte peut être surmontée en réduisant le nombre de copies de chaque espèce.

La construction d’un système avec un maillage 3D réaliste et un suivi spatiotemporal des molécules est un outil puissant pour tester des scénarios mécaniques qui peuvent donner de grandes idées sur le fonctionnement des systèmes avec un grand nombre de variables nonlinear.

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Disclosures

Les auteurs déclarent qu’ils n’ont pas d’intérêts financiers concurrents.

Acknowledgments

Ces travaux ont été soutenus en partie par la subvention de la Fondation scientifique de l’État de Sao Paulo (FAPESP) #2015/50122-0 et IRTG-GRTK 1740/2, par la subvention IBM/FAPESP #2016/18825-4, et par la subvention 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/

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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).

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Neuroscience Numéro 159 Trafic des récepteurs AMPA réaction-diffusion plasticité synaptique épines dendritiques modélisation computationnelle potentialisation à long terme dépression à long terme plasticité hétérosynaptique
Modélisation 3D des épines dendritiques avec plasticité synaptique
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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).

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