Yöntem makalesi

Bilgisayar destekli Çoklu elektrot Patch-kelepçe Sistemi

DOI:

10.3791/50630

⸱

18 Ekim 2013

 , 
1Laboratory of Neural Microcircuitry - Brain Mind Institute, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Multi-elektrot patch-kelepçe kayıtları karmaşık bir görev oluşturmaktadır. Burada, deneysel adım birçok otomatik olarak, performans ve kayıtların sayısı kaliteyi iyileştirmek yol açan sürecini hızlandırmak için nasıl mümkün olduğunu gösterir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Patch-klemp tekniği bireysel nöronlar ya da subselüler bölmelerden elektriksel aktivite kayıt için en köklü yöntemi bugün. Bununla birlikte, kararlı kayıtları elde, hatta tek tek hücrelerden, önemli ölçüde karmaşık bir zaman alıcı bir işlem kalır. Verimli bilgi ekranı ile birlikte birçok adımdan Otomasyon ölçüde daha yüksek güvenilirliği ile kayıtların büyük bir dizi performans ve daha az sürede experimentalists yardımcı olabilir. Büyük ölçekli kayıtları elde etmek için biz en verimli yaklaşım tamamen sürecini otomatik hale ancak deneysel adımları basitleştirmek ve verimli deneycinin deneyim ve görsel geribildirim birleştiren ise insan hatası olasılığını azaltmak değil varmıştır. Akılda bu hedefleri ile biz tek bir arayüzde bir çok elektrot patch-kelepçe deneyde, bir Commerc için gerekli tüm kontrolleri merkezde bilgisayar destekli bir sistem geliştirdiially mevcut kablosuz gamepad, bilgisayar ekranında deney ile ilgili bilgiler ve rehberlik ipuçları göstermeleridir. Burada bize kayıt yapılandırmasını elde etmek için gerekli olan zamanı azaltır ve büyük ölçüde başarılı bir şekilde eş zamanlı olarak nöronların sayıda kayıt şansını artırmak için izin sisteminin farklı bileşenleri tarif eder.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mikrometre hassasiyet ile birden fazla site kayıt ve teşvik kapasitesi deneysel nöronal sistemlerinin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için son derece yararlıdır. Bu amaçla birçok teknik geliştirilmiştir ama hiçbiri submillivolt çözünürlük eşik altı aktivitesi ve bireysel postsinaptik potansiyeller çalışmak için gerekli olan patch-clamp tekniği ile elde izin verir. Burada aynı zamanda bir kayıt ve nöronal bağlantı çalışma için yeterli hassasiyetle tek tek hücrelerin bir çok sayıda uyarıcı hedefleyen bir on iki elektrot bilgisayar destekli patch-clamp sisteminin geliştirilmesi kapsar. Diğer birçok uygulama böyle bir sistem için tasarlanmış olsa da, bu nöron grubu içinde mümkün bağlantılarının sayısı, söz konusu durum nöron sayısının karesi ile orantılı olarak büyür verilen sinaptik bağlantı çalışmaya özellikle de çok uygundur. Bu nedenle, üç elektrotlu bir sistem sağlar test ederkenkadar altı bağlantılarının oluşumu ve en sık oniki nöronların kayıt, tek tek kadar kayıt 132 bağlantıların oluşumunu test ve sık sık (Şekil 1) bir düzineden fazla gözlemlemeye olanak sağlar. Bağlantıların onlarca gözlem anda mümkün küçük ağların organizasyonu analiz ve aksi halde 1 problanabilir edilemez ağ yapısının istatistiksel özelliklerini anlaması için yapar. Ayrıca, çok sayıda hücrelerin kesin uyarılması da postsinaptik hücreleri 2 işe kantifizasyonunu.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1.. Ekipmanları Hazırlık

  1. Bilgisayardan kontrol manipülatörler
    1. Seri port (RS-232) üzerinden bir bilgisayara her mikromanipülatördür denetleyici kutusuna bağlayın.
    2. Sorgulama ve seri port üzerinden gönderilecek ayarlarını, konumlandırma için komutları uygulamak. Verilen hız ve donanım uyumluluk sorunları C / C + + programlama dili olarak tavsiye edilir.
    3. Sıfır motorlar ve pozitif hareket motorları uzağa yönlendirilir ile ilgili olarak mümkün olan en konumu böylece manipülatörlerin referans sistemini standart hale getirilmiştir.
    4. 2 mm numune odak düzlemi (koordinatlar [0, 0, 2000]) üzerinde merkezi bir konumda mikroskop yerleştirin.
    5. Store, her bir manipülatör için, bir pipet ucu mikroskop görüş alanının merkezinde gözlenmesine olanak sağlayacak yerel koordinatlar. Bu her elektrot için ilk referans noktasıdır.
  2. Visualizedirler elektrot konumları. Bu bir deney sırasında her elektrodun pozisyonunu takip edebilmek için çok yararlıdır. Bir grafik gösterimi Bunu sağlamanın en kolay yoludur. Bu amaçla referans her elektrodun sistemleri ve mikroskop eşleşme. Bunu gerçekleştirmek için basit bir yoldur:
    1. Görüş alanının merkezine bir elektrot ucu getirin.
    2. Manipülatör her eksen üzerindeki konumunu ve mikroskop her ekseni saklayın.
    3. Manipülatör göreceli olarak büyük bir hareket (1 mm) x-ekseni ile çalıştırın.
    4. Bir kez daha, sadece mikroskop hareketli ucu bulun.
    5. Geçen ölçüldü yana mikroskop pozisyonda farkı hesaplayın. Bu mikroskop eksenleri üzerine elektrot eksen hareketinin tahminler vardır.
    6. Y ve elektrot manipülatör Z eksenleri için 2.5 - 2.3 adımları tekrarlayın. Bu mikroskop üzerine çıkıntıların bir matris ( Şekil 2) de kosinüs matrisi denir:
      figure-protocol-1
    7. Mümkün koordinat sistemi mikroskop belirli bir konuma ulaşmak için elektrot manipülatör tarafından gerekli üç boyutlu olarak hareketleri, hesaplamak için bu matris tersine çevirme:
      figure-protocol-2
    8. Ilk referans noktasını kullanarak ve kosinüs matrisi mikroskopta her elektrodun pozisyonunu belirlemek koordinatları.
    9. Mikroskop, düzenli aralıklarla, her elektrodun konumu koordinatları göre, grafik olarak gösterir. Biz elektrot konumlarını her 40 msn'den çekmek için C / C + + çizim kütüphaneleri (GDI +) kullanmayı seçti.
    10. 1.2.7 birkaç milimetre pozisyon değişiklikleri ihtiyaç varsa manipülatör açıları değiştirilebilir veya her seferinde, örneğin, elektrot tipi değiştirildiğinde - tekrarlayın 1.2.1 adımları.
  3. Positio saklamak etkinleştirinBu tür hücreler ya da anatomik referans noktaları olarak dokuda ilgili özelliklerinden ns, mikroskopta koordine eder.
  4. Videoyu Edinme ve ilgili bilgi bindirmek.
    1. Mekanik mikroskop kameranın yatay ekseni ile mikroskop hareket x-ekseni hizalayın.
    2. Bilgisayarınızda canlı video ve bindirme yeteneği ve bir yazılım geliştirme kiti (SDK) ile bir framegrabber yükleyin.
    3. SDK ile canlı video görüntüleme işlemi uygulamak.
    4. Mikroskop uygun çeviri ve pullanma ile kamera referans sistemine koordinat sistemi dönüştürmek.
    5. Yaklaşık 40 msn (Şekil 3) düzenli aralıklarla canlı video edilen görüntü üzerinde kamera koordinatları ve bindirme olarak ilgili özellikleri çizin.
  5. Kontrol Amplifikatörler.
    1. Arayüzünden amplifikatör ayarlarını denetlemek için amplifikatör yazılımını kullanın.
  6. Coosiloskoplarını NTROL.
    1. Seri bağlantı noktalarını kullanarak PC'ye bağlayın osiloskoplarını.
    2. Gerilim-kelepçe de yama kelepçe prosedürünün farklı adımları için osiloskop ölçeği, kavrama ve zamansal çözünürlük belirleyin (örneğin elektrot banyo, mühür oluşumu, tam hücreli konfigürasyonunda) ve akım-kelepçe.
    3. Amplifikatör komutları arayüzünden her yayımlandığında uygun osiloskop ayarı komutları gönderebilirsiniz.
  7. Kontrol pipet basıncı.
    1. Şekil 4'e göre bir basınç kontrol sistemi bir araya getirin.
      1. Uygun şekilde her elektronik komponent temini için bir 12 V / 5 V güç kaynağı kullanın.
      2. Pozitif basınç tampon maddesi (100 mi kabı) için bir membran pompasının çıkışını.
      3. Negatif basınç tamponu (100 mi kabı) için bir membran pompasının girişi takın.
      4. Pressu olarak, bir basınç sensörüne pipet tutucusu boru geçkontrol sistemi ve ana basınç bölmesine bağlayan bir pnömatik vana yeniden.
      5. Ana basınç bölmesine bağlı bir valf için basınç tampon her bağlayın.
      6. Ana basınç bölmesi ve atmosfer arasında bir valf bağlayın.
      7. Ana basınç bölmesine bir basınç sensörü bağlayın.
      8. Her tampon bir basınç sensörü bağlayın.
      9. Bir veri toplama kuruluna basınç kontrol sistemi bağlayın.
      10. Bir analog giriş için her basınç sensörü bağlayın.
      11. Dijital çıkış için her valfini bağlayın.
    2. Membran pompalara bağlayan olanlar dışındaki tüm vanaların açılması ve ölçülen basıncı çıkarılarak tüm sensörlerden ofset atmosferik basınç çıkarın.
    3. Basıncı kontrolü uygulamak
      1. Arayüzünde her pipet için pozitif basınçlı kontrolünü etkinleştirmek veya de-etkinleştirmek için bir denetim tanımlayın.
      2. Pipet için bir pozitif basınç en az tanımlamayaklaşık 70 mbar'lık s.
      3. Aktif basınç kontrol altında pipet basınç ayarlanan eşiğin altına düştüğünde periyodik olarak (her 0.5 sn) algılar.
      4. Eşiği geçtikten sonra pipetler basınç eşiğinin üstünde olana kadar kısa süreli (20 msn) sırasında söz pipet doğru ana basınç bölmesi ve bu bölme için pozitif basınçlı tampon açın. Diğer tüm vanalarını kapatın.
      5. Ilgi bir hücreye doğru son yaklaşma başlatılan gibi başka basınç kontrolü de etkinleştirebilirsiniz.
    4. Mühür oluşumu için negatif basınç uygulayın
      1. Tüm vanaları kapatın ve deneyci basılı bir düğmeye tutarak gerektirir süre için söz konusu pipet doğru ana basınç bölmesi ve bu bölmeye yönelik negatif basınç tampon vanasını açın.
  8. Bir insan arabirim aygıt üzerine komutları merkezde.
    1. Bir ticari olarak temin edilebilir Kablosuz A geçPC'ye ss gamepad.
    2. Joystick durumu okunmasını uygulamak. Örneğin, readouts her 5 msn'den gerçekleştirmek için C / C + + için DirectX kütüphaneleri kullanabilirsiniz.
    3. Düğmeler son kez adım beri, basılı serbest veya basılı tutuldu algılamak için önceki durumu ile şimdiki durumunu karşılaştırın.
    4. Gamepad her düğmenin fonksiyonları atayın. Bu eşleme bir örneği Şekil 5'te gösterilmektedir.

2. Patch-kelepçe Prosedürü

  1. Ilgi bölgenin beyin dilimleri hazırlayın.
  2. Mikroskop yer değiştirme aralığının merkezinde ilgi bölgesi ile, ilgi konusu bir beyin dilim yerleştirin.
  3. Hücre Seçim
    1. Mikroskop ile tarayarak ilgi hücreleri belirlemek. Koordinat sistemi mikroskop göre hücrelerin konumunu kaydedin doğru bir ilgili hücrenin üstüne canlı video ekranında fare tıklaması.
      2. Görüntülerde yerleştirilecektir hücre konumundaki bir işaretleyici katacak grafik arayüzü küresel bir bakış ve yazılım için seçilen hücrelerin yanı sıra mikropipetler gösterecektir. Ayrıca hücrenin bir görüntü dosyası 'Hücre #. Jpg' İleride referans olması için yakalanır.
  • Pipetler hücrelerin Attribution
    1. Ilgi hücreleri seçtikten sonra, her hücre kaydetmek hangi pipet atayın. Grafik arayüzü ayarlanmış olmalıdır atama kontrolleri sağlar. Checkbox 'Show Final Pozisyonlar' seçerek son yapılandırma önizlemesini gözünüzde canlandırın.
    2. Nihai pozisyon önizleme istenen veya 'Tümünü Seç' onay kutusunu olduğu için her pipet seçin. Gerekirse daha iyi görselleştirme için geçerli konum ekranı devre dışı bırakın.
  • Pipetler hazırlayın
    1. (- Birçok pipetler kullanılır ise, 8 MQ genellikle en iyi 6) wi pipetler doldurunhücre içi bir çözüm inci ve onların sahipleri onları yük. Kendi fiksasyonlarında headstages yerleştirin ama pipet ile banyo dokunmamak için ileri kaydırın yok.
    2. Pozitif basınç denetimini etkinleştirmek ve ipuçları temiz kalmasını sağlamak için tüm pipetler seçin. Yavaşça bir yerde her headstage kaydırın.
  • Pipet ipuçları bulma
    1. 3 mm 'A' tuşuna basılı tutarken düğmeye R2 basarak dilim üzerinde odak merkezi bir konuma mikroskop yerleştirin. Düğmesi L2 basarak önceki deney saklanan olarak düğme A tutarken her manipülatör için gelen konumunu kullanın
      Not: Çoğu durumda bunu gözlemlemek için yeterli olmalıdır Bu noktada görünümünde bir pipet farklı bir gölge ya da Pipet ekseni boyunca küçük bir hareketi ya da olmalıdır. Pipet formda bir miktar farklardan telafisi için el ile yapılması gerekir.
    2. Odak haline pipet getir. (Hala [0, 0 2000] pozisyonda olmalıdır) mikroskop hareket ettirmeden görüntü ekranın merkezi kırmızı nokta üzerinde ucunu yerleştirin.
    3. Pipet her pipet ucu bulunduktan sonra düğmesini C. tutarken düğmeye Z basarak ekranın merkezinde bulunan yazılım bilgilendirin, geriye o pipet göndermek böylece düğme A tutarken, tek bir düğmeye basarak L1 bulunabilir aşağıdaki
  • Hücreleri yaklaşırken
    1. Tüm pipet uçları lokalize edilmiş ve her pipet bir hücreye atfedilen sonra, otomatik olarak kendi hücrelerine yakın pipetler yerleştirin. Sadece bir hücre grubunun merkezinde sağ tıklatın ve açılır menüde seçeneği 'Küme' seçiniz. , Görünür şu anda konumlandırmak istediğiniz tüm pipetler seçin ve 'tüm işaretli pipetler git' tıklayın olacak kümesi seçenekleri penceresinde. Ilgi hücreleri her küme için bu işlemi tekrarlayın.
    2. Peel ile son yaklaşım rform. Hücrelere göreli pipetler konumu farklı belirtilen ancak genellikle 200 um uzakta doku dışında pipetin ucu tutmak için yeterli olan dikey yönde, pipet ve yukarıda 200 um, en ekseninde hücreden basitçe edilebilir . Pipet konumlandırma bitene kadar bekleyin ve düğme C tutarak düğme R1 basarak bir pipet doğru mikroskop hareket
    3. Video görüntüsüne herhangi bir yerde bahşiş mikroskop odaklanarak ve düğme C'yi bir kare ızgara tutarken B düğmesine basarak her pipet konumunu yeniden kalibre kısaca pipet tespit konumunu belirten görünmelidir. Pozisyonu doğru değilse düğmesini C. tutarken, video görüntü ve düğmesine basın Z merkezi nokta üzerinde ucu yerleştirin
  • Hücreye bağlı yapılandırma kurulması
    1. Geçerli pipet ilgi hücre doğru olduğunu teyitişaretlenir. Aksi merkezi kırmızı nokta ile ilgi hücre maç için mikroskop taşıyın. Mark pipet uzakta onun atanan hücreden 200 mikron konumlandırmak için C düğmesine tutarken düğmesi C. düğmesine basın L2 tutarken düğmeye Y basarak hücre, mikroskop otomatik olarak ilgili konuma hareket edecektir.
    2. O kırmızı noktayı eşleşecek şekilde pipet konumunu ayarlayın. Düğmesi X'i tutarak düğme R1 basarak ofset pipet ayarlayın
    3. Yavaş yavaş atfedilen hücreye pipet yaklaşım düğmesine X'i tutarken düğmeye L1 basarak testi darbesi etkinleştirin.
    4. Hücre zarı yüzeyi üzerinde bir çukur oluşumunun gözlenmesi üzerine uygulanan basınç hücre ulaşmak için izin düğme Z tutarken düğmesine basarak Y negatif basınç kısa bir darbe uygulamak. Yaklaşık-65mV bir tutma potansiyeli düğme X tutarken düğmeye L2 basarak bu noktada kurulmuş olmalıdır
  • Tüm hücre konfigürasyonunun
    1. Bir Giga-mühür, her bir hücre için oluşturulduktan sonra, negatif basınç uygulanarak zarlar kopmasına başlatın.
  • Kayıtları gerçekleştirin
    1. Kayıtları gerçekleştirmek için stimülasyon / toplama sistemi kullanın. Bir seferde darbeleri veya bir tek hücre üzerindeki bakliyat trenler uygulayın ve kaydedilen hücreler arasında bağlantı haritasına kalan hücrelerin yanıtları gözlemlemek.
  • Pipetler gerileyeceği
    1. Kayıtlar bittikten sonra, Tablo radyo düğmesini sağ tıklayarak dokudan yavaş yavaş çekilmeye pipetler. Pipetler kendi eksenleri boyunca kısa bir mesafe çekilmeye var 'gerileyeceği-> Pipetler 500 um' seçeneğini seçin. (Bazı pozitif basınç uygulayarak ipuçları temizleyerek yardımcı olabilir) hücrelerin potansiyeli sürüklenme gözlemlemek.
    2. Tüm yolu geri pipetler çekilmeye, 'Hızlı' olarak konumlandırma hızını ayarlamak ve aynı işlemi tekrarlayın, ancak 'tüm' seçeneğini seçin. Kullanılan kaldırmayavaşça headstages dışarı kayar ve sahiplerinden pipetler sökerek pipetler. Bu büyük ölçüde pipet ucu pozisyonu ile etkileşebilir beri yuvalarına sahipleri büküm önlemek için yararlıdır.

    • Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

    Sonuçlar

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Yukarıda tarif edilen yöntemler izlenerek neredeyse eş zamanlı olarak nöronların en çok patch-kenetlenir ve böylece iki katına kadar, aynı anda en fazla on iki nöron bütün hücre kayıt performans başardı. Sıçanların somatosensory korteks tabaka V kaydedilen piramidal nöronlar arasındaki doğrudan sinaptik bağlantıların ağların örnekleri, Şekil 6'da gösterilmiştir.

    , Belirli bir hücre tipi için somatik arası mesafenin bir fonksiyonu olarak bağlantı olasılığı profillerinin belir...

    Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

    Tartışma

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Bir acil soru genellikle biz anlatılan prosedürün başarı oranı ile ilgili ortaya çıkar. Yüksek başarı oranları için hazırlık esastır. Pipetler kaydedilen hücreleri canlılar için yeterli ipucu açıklıklar olmalıdır. Tıkanmış pipetler önlemek için hücre içi çözelti filtre de önemlidir. Son derece temiz, taze çekilmiş pipetler başka bir şartı vardır. Bir binom dağılımı bu konularda nihai verimini nasıl etkilediğini anlamak için kullanılabilecek basit modeldir. Bu% 80 veya görsel geribildirim ile bireysel nöronlar kayıt için...

    Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

    Açıklamalar

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Yazarlar, hiçbir rakip mali çıkarlarını olmadığını beyan ederim.

    Teşekkürler

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Biz yama kelepçe prosedür otomasyonu için iyileştirmeler değerli tavsiyeler Gilad Silberberg, Michele Pignatelli, Thomas K. Berger, Luca GAMBAZZI ve Sonia Garcia teşekkür etmek istiyorum. Biz değerli tavsiye ve yazılım uygulama ile yardım için Rajnish Ranjan teşekkür ederim. Bu çalışma, AB Synapse proje ve kısmen İnsan Frontiers Bilim Programı tarafından finanse edildi.

    Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

    Malzemeler

    Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
    AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
    MikroskopOlympusBX51WI40X Daldırma Objektif
    ManipülatörleriLuigs NeumannSM-5Seri protokol kullanılan
    AmplifikatörlerAxon InstrumentsMultiClamp 700BSDK kullanılan
    CameraTill PhotonicsVS 55BNC analog çıkış
    FramegrabberVeri ÇevirisiDT3120SDK kullanılan
    OsiloskoplarTektronixTDS 2014Seri iletişim
    Veri toplamaInstruTECHITC 1600
    Veri toplamaUlusal AletlerPCI-6221Kullanılan kitaplık (.dll)
    Basınç valfiSMCSMC070C-6BG-32
    Basınç sensörüHoneywell24PCDFA6G
    Membran pompaSchegoOptimal

    Kaynaklar

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
    1. Perin, R., Berger, T. K., Markram, H. A synaptic organizing principle for cortical neuronal groups. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 108, 5419-5424 (2011).
    2. Berger, T. K., Silberberg, G., Perin, R., Markram, H. Brief Bursts Self-Inhibit and Correlate the Pyramidal Network. PLoS Biol. 8, e1000473(2010).
    3. Fino, E., Yuste, R. Dense inhibitory connectivity in neocortex. Neuron. 69, 1188-1203 (2011).
    4. Packer, A. M., Yuste, R. Dense, Unspecific Connectivity of Neocortical Parvalbumin-Positive Interneurons: A Canonical Microcircuit for Inhibition. J. Neurosci. 31, 13260-13271 (2011).
    5. Berger, T. K., Perin, R., Silberberg, G., Markram, H. Frequency-dependent disynaptic inhibition in the pyramidal network: a ubiquitous pathway in the developing rat neocortex. J. Physiol. 587, 5411-5425 (2009).
    6. Kodandaramaiah, S. B., Franzesi, G. T., Chow, B. Y., Boyden, E. S., Forest, C. R. Automated whole-cell patch-clamp electrophysiology of neurons in vivo. Nat. Methods. 9, 585-587 (2012).
    7. Anastassiou, C. A., Perin, R., Markram, H., Koch, C. Ephaptic coupling of cortical neurons. Nat. Neurosci. 14, 217-223 (2011).
    8. Prakash, R., et al. Two-photon optogenetic toolbox for fast inhibition, excitation and bistable modulation. Nat. Methods. 9, 1171-1179 (2012).
    9. Papagiakoumou, E., et al. Scanless two-photon excitation of channelrhodopsin-2. Nat Methods. 7, 848-854 (2010).
    10. Ko, H., et al. Functional specificity of local synaptic connections in neocortical networks. Nature. 473, 87-91 (2011).
    11. Wickersham, I. R., et al. Monosynaptic Restriction of Transsynaptic Tracing from Single, Genetically Targeted Neurons. Neuron. 53, 639-647 (2007).
    12. Liang, C. W., Mohammadi, M., Santos, M. D., Tang, C. -M. Patterned Photostimulation with Digital Micromirror Devices to Investigate Dendritic Integration Across Branch Points. J. Vis. Exp. (49), e2003(2011).
    13. Nikolenko, V., et al. SLM Microscopy: Scanless Two-Photon Imaging and Photostimulation with Spatial Light Modulators. Front Neural Circuits. 2, (2008).

    Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

    Yeniden basım ve izinler

    Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

    İzin iste

    Etiketler

    ok Elektrotlu Kay tBilgisayar Destekli SistemT m H cre ModuN ronal A AnaliziPipet Konumland rmaGiga M h r Olu turmaSinaptik Ba lant sall k HaritalamaKablosuz Oyun Kumandas KontrolG rsel Geri Bildirim Aray z

    İlgili makaleler