Serbestçe hareket eden farelerde çok kanallı hücre dışı kayıt

Hücre dışı sinyallerin önemli bir bileşeni olan yerel alan potansiyeli (LFP), çoklu davranışlar için nöral kodu oluşturan büyük nöron popülasyonlarının sinaptik aktivitesini yansıtır¹. Nöronal aktivite tarafından üretilen sivri uçların LFP'ye katkıda bulunduğu düşünülmektedir ve nöral kodlama² için önemlidir. Ani artışlar ve LFP'lerdeki değişikliklerin Alzheimer hastalığı gibi çeşitli beyin hastalıklarının yanı sıra korku gibi duygulara aracılık ettiği ^{kanıtlanmıştır.3,4}. Birçok çalışmanın, hayvanlarda uyanık ve anestezi altındaki durumlar arasında spike aktivitesinin önemli ölçüde farklılık gösterdiğini vurguladığını belirtmekte fayda var⁵. Anestezi uygulanmış hayvanlardaki kayıtlar, yüksek oranda tanımlanmış kortikal senkronizasyon durumlarında minimal artefaktlarla LFP'leri değerlendirmek için bir fırsat sunsa da, sonuçlar uyanık deneklerde^{bulunabilenlerden bir} dereceye kadar farklıdır ^6,7,8. Bu nedenle, beyne implante edilen elektrotlar kullanılarak uyanık bir beyin durumunda çeşitli hastalıklarda uzun zaman ölçeklerinde ve büyük uzamsal ölçeklerde nöral aktiviteyi tespit etmek daha anlamlıdır. Bu el yazması, yeni başlayanlar için mikro sürücü sisteminin nasıl yapılacağı ve kayıt ve analizin başlatılması için ani ve LFP sinyallerini hızlı ve basit bir şekilde hesaplamak için ortak yazılım kullanarak parametrelerin nasıl ayarlanacağı hakkında bilgi sağlar.

Elektroensefalogramlar (EEG'ler) ve kafa derisinden kaydedilen olayla ilgili potansiyeller (ERP'ler) gibi beyin fonksiyonlarının invaziv olmayan kaydı, insan ve kemirgen çalışmalarında yaygın olarak kullanılmasına rağmen, EEG ve ERP verileri düşük uzamsal ve zamansal özelliklere sahiptir ve bu nedenle, belirli bir beyin alanı içinde yakındaki dendritik sinaptik aktivite tarafından üretilen kesin sinyalleri tespit edemez¹. Şu anda, bilinçli hayvanlarda çok kanallı kayıttan yararlanarak, beynin daha derin katmanlarındaki sinirsel aktivite, çoklu davranış testleri sırasında primatların veya kemirgenlerin beyinlerine bir mikro sürücü sistemi implante edilerek kronik ve aşamalı olarak kaydedilebilir 1,2,3,4,5,6,7,8,9 . Kısaca, araştırmacılar, beynin farklı kısımlarını hedeflemek için elektrotların veya tetrodların bağımsız olarak konumlandırılması için kullanılabilecek bir mikro sürücü sistemi inşa edebilirler^10,11. Örneğin, Chang ve ark. hafif ve kompakt bir mikro sürücü¹² monte ederek farelerde ani yükselmeleri ve LFP'leri kaydetme tekniklerini açıkladı. Ek olarak, davranışsal görevler sırasında kemirgenlerde birden fazla tek nöron ve LFP'yi kaydetmek için özel yapım aksesuar bileşenlerine sahip mikro işlenmiş silikon problar ticari olarak temin edilebilir¹³. Mikro sürücü sistemlerini monte etmek için çeşitli tasarımlar kullanılmış olsa da, bunlar tüm mikro sürücü sisteminin karmaşıklığı ve ağırlığı açısından hala sınırlı bir başarıya sahiptir. Örneğin, Lansink ve ark. tek bir beyin bölgesinden kayıt için karmaşık bir yapıya sahip çok kanallı bir mikro sürücü sistemi gösterdi¹⁴. Sato ve ark. otomatik hidrolik konumlandırma işlevi¹⁵ gösteren çok kanallı bir mikro sürücü sistemi bildirdi. Bu mikro sürücü sistemlerinin ana dezavantajları, farelerin serbestçe hareket edemeyeceği kadar ağır olmaları ve yeni başlayanlar için montajının zor olmasıdır. Çok kanallı hücre dışı kaydın davranışsal testler sırasında nöral aktiviteyi ölçmek için uygun ve verimli bir teknoloji olduğu gösterilmiş olsa da, yeni başlayanlar için karmaşık mikro sürücü sistemi tarafından elde edilen sinyalleri kaydetmek ve analiz etmek kolay değildir. Serbest hareket eden farelerde^16,17 başlatılan çok kanallı hücre dışı kayıt ve veri analizinin tüm çalışma sürecini elde etmenin zor olduğu göz önüne alındığında, bu makale^, yaygın olarak bulunan bileşenleri ve ayarları kullanarak mikro sürücü sistemini yapmanın ayrıntılı sürecini tanıtmak için basitleştirilmiş yönergeler sunmaktadır; Spike ve LFP sinyallerini hızlı ve basit bir şekilde hesaplamak için ortak yazılımdaki parametreler de sağlanır. Ek olarak, bu protokolde, kafa ve mikro sürücü sisteminin ağırlığının dengelenmesine katkıda bulunan bir helyum balonu kullanımı nedeniyle fare serbestçe hareket edebilir. Genel olarak, bu çalışmada, bir mikro sürücü sisteminin nasıl kolayca kurulacağını ve kayıt ve veri analizi süreçlerinin nasıl optimize edileceğini açıklıyoruz.

Tüm fareler ticari olarak elde edildi ve 22-25 °C oda sıcaklığında ve% 50 -% 60 bağıl nemde 12 saat aydınlık/12 saat karanlık döngüsünde (yerel saatle 08:00'de ışık yanıyor) tutuldu. Farelerin sürekli yiyecek ve su kaynağına erişimi vardı. Tüm deneyler, Güney Çin Normal Üniversitesi Laboratuvar Hayvanlarının Bakımı ve Kullanımı Kılavuzuna uygun olarak gerçekleştirildi ve Kurumsal Hayvan Etik Komitesi tarafından onaylandı. Deneyler için 3-5 aylık erkek C57BL / 6J fareleri kullanıldı.

1. Mikro sürücü sistemi montajı

1. İki tül ve hareketli mikro sürücüyü tutan bir vida kullanarak bilgisayar tarafından tasarlanmış iki kartı bağlayın ve konektörü bir karta takın (Şekil 1A, Bi-iii). Bir vidayı (0,5 mm/daire) çevirerek mikro sürücüyü sürün.
2. Mikro sürücünün, MC bölgesinin her iki tarafı için iki set sekiz kılavuz tüp (~3 cm uzunluğunda, ~50 μm iç çap, ~125 μm dış çap) taşıyabildiğinden emin olun ve ardından aynı uzunlukta (en az 15 mm; Şekil 1Biv, v).
3. 35 μm çapında 16 Ni-krom tel (~5 cm uzunluğunda) kesin ve ardından bunları art arda kılavuz tüplere yükleyin, ardından sabitlemek için yapıştırıcı uygulayın (Şekil 1Bi, vi, vii).
4. Kablo yalıtımını soyun, açıkta kalan her bir kabloyu, kanal haritasının yanı sıra referans ve toprak elektrotlarını takip eden konektörden her bir pime art arda sin ve ardından iletken boyayı her bir pimin üzerine yavaşça kaplayın (Şekil 1Bviii-x).
5. Pimleri epoksi reçine kullanarak kapatın (Şekil 1Axi, xii) ve ardından elektrot uçlarının empedansını ~350 kOhm'a düşürmek için bir empedans test cihazı aracılığıyla altın kaplama yapın (Şekil 1Bxiii, xiv). Empedans test cihazının parametrelerini aşağıdaki gibi ayarlayın: 5 mM PtCl₄ dahil olmak üzere altın kaplama çözeltisi ile 1 s boyunca −10,08 μA doğru akım.
6. Son olarak, bir vidayı çevirerek mikro sürücüyü yukarı doğru hareket ettirin. Şekil 1A'da gösterildiği gibi değiştirilen mikro sürücü sisteminin genel boyutunu kontrol edin (yaklaşık 15 mm uzunluk, 10 mm genişlik, 20 mm yükseklik, ~1 g ağırlık). Şekil 1Ai, ii'de bilgisayar tarafından tasarlanmış kartın ve hareketli bileşenin ayrıntılı özelliklerini kontrol edin.

2. Elektrot dizisi implantasyonu

1. Ameliyat başlamadan önce ameliyat kitlerini sterilize edin, steril eldiven giyin ve doktorun steril beyaz önlüğünü giyin.
2. Ağrıyı yönetmek için, bir indüksiyon odasında fare için enjekte edilebilir (5 mg / kg) meloksikam enjeksiyonunun deri altı (sc) enjeksiyonunu kullanın. Daha sonra fareyi bir indüksiyon odasında (80 mg / kg) intraperitoneal (i.p.) pentobarbital^(18,19) enjeksiyonu ile uyuşturun. Ayak parmağı kıstırma refleksi hala mevcutsa, ek bir pentobarbital dozu (20 mg / kg / saat) uygulayın.
3. Fareyi stereotaksik bir aparata sabitleyin ve bir sıcaklık kontrol cihazı kullanarak rektal sıcaklığını 37 °C'de tutun.
4. Farenin her iki gözüne tetrasiklin göz merhemi sürün ve ameliyattan önce steril eldivenleri tekrar değiştirin.
5. Farenin kürkünü tıraş edin ve merkezden başlayıp dışa doğru hareket eden eşmerkezli daireler halinde steril bir pamuk uçlu aplikatör kullanarak cerrahi bölgeyi üç alternatif betadin ovma ve alkol ile dezenfekte edin (Şekil 2i, ii). Kafatasını ortaya çıkarmak için küçük bir orta hat kesisi (~ 15 mm) yapın. Hemen, ağrıyı hafifletmek için% 1 lidokaini lokal olarak boyun kaslarına uygulayın. Ardından, makas kullanarak kalan dokuyu çıkarın ve tuzlu su kaplı pamuklu çubuklar kullanarak kafatasını temizleyin (Şekil 2iii).
6. Mürekkeple doldurulmuş bir cam mikroelektrot kullanarak, implantasyon için bilateral MC'nin istenen yerlerini işaretleyin (Şekil 2iv, v). Daha önceki bir çalışmaya 20 dayanarak, bilateral MK'nin yerleri aşağıdaki gibidir: bregmanın 0.74 mm önünde ve orta hatta^1.25 mm lateral.
7. Mikro tahrik sistemini korumak için dört paslanmaz çelik vidayı (0,8 mm çapında) implante edin ve ardından tüm vidaları referans ve toprak elektrotlarıyla birbirine bağlayın, ardından duvarlar oluşturmak için karışık diş çimentosu ile kaplayın (Şekil 2vi-xi).
8. MC bölgelerinde koordineli kafatasının hem sol hem de sağ tarafında bir kafatası matkabı ile iki küçük delik (~1.5 mm²) dikkatlice delin (Şekil 2xii). Bilateral MC'nin stereotaksik koordinatlarını kullanın: bregmanın 0.74 mm önünde, orta hatta 1.25 mm lateral ve duraya 0.5 mm ventral.
9. Dura mater'i ince forseps ile dikkatlice deliklerden çıkarın (Şekil 2xiii).
10. Mikro sürücü sistemini 10 μm/s'de bir mikromanipülatör kullanarak deliklerin ortasına yerleştirin (Şekil 2xiv-xvii).
11. Mikro tahrik sisteminin yerleştirilmesini bitirdikten sonra vazelini diş çimentosu duvarlarına doldurun (Şekil 2xviii).
12. Mikro tahrik sisteminin alt plakasını ve diş çimentosu duvarlarını karışık diş çimentosu ile birleştirin (Şekil 2xix)
13. Ameliyat sonrası ağrıyı hafifletmek için insizyonu tuzlu su ile yıkayın, ardından lincomycin hidroklorür ve lidokain hidroklorür içeren bir jel ile lokal tedavi uygulayın.
14. İletken bakır folyo bandı implante edilmiş mikro sürücü sisteminin etrafına sarın (Şekil 2xx).
15. Fareyi 31-33 °C'de tutulan bir kafese taşıyın ve fareyi anesteziden kurtulmak için izleyin.
16. Farelerin ayrı beslenmeyle 1 hafta iyileşmesine izin verin. Lincomycin hidroklorür ve lidokain hidroklorür içeren bir jelin 3 gün boyunca sürekli uygulanmasıyla insizyonu kontrol edin ve tedavi edin.

3. Serbest hareket eden farelerde bilateral MC'de çok kanallı kayıt

1. Uyanık bir farenin başını hafifçe ve dikkatlice tutun. Mikro sürücü sisteminin hareketli kısmındaki vidayı (Şekil 0.1Aii) en az 1 gün önceden çevirerek elektrot dizilerini (~1 mm derinlik) aşağı doğru hareket ettirin.
2. Uyanık farenin başını hafifçe ve dikkatlice tutun. Headstage'in merkezini ve bir helyum balonunu (yaklaşık 0.02 L helyumla doldurulmuş) bir iplikle bağlayın.tage ve mikro tahrik sisteminin ağırlığını dengelemek için (Şekil 3A, B).
3. Kayıt yazılımında 30 kHz'de örnekleme yaparak kayıt elektrotlarını ve çok kanallı sistemleri kullanarak ham sinyalleri yakalayın ve ardından çok kanallı sistemlerden bir dijital-analog (DA) dönüştürücü kullanarak dijitalleştirin.
4. Kayıt yazılımında 10 kHz'de yeniden örnekleme yaparak ham verilerden LFP sinyallerini çıkarın ve ardından 50 Hz hat gürültüsünü gidermek için kayıt yazılımından bir çentik filtresi kullanın.
5. Ham verileri en az 60 saniye boyunca serbest hareket eden bir fareden kararlı bir durumda kaydedin. Kaydı bitirdikten sonra, ana tabla ile mikro sürücü sistemi arasındaki bağlantıyı yavaşça kaldırın ve fareyi ana kafesine geri koyun.
6. Kaydedilen verileri bilgisayarda saklayın ve çevrimdışı olarak analiz edin (Şekil 4 ve Şekil 5).
7. Deneyi bitirdikten sonra, enstitünün yönergelerine göre ötenazi yapın ve ardından 1 dakikalık bir elektrolitik lezyon gerçekleştirmek için 3 V çıkıştaki güç kaynağını kullanarak elektrotların yerlerini onaylayın ve ardından histolojik analiz yapın. Dondurucu bir mikrotom kullanarak farenin beynini 30 μm'lik dilimler halinde kesin, MC bölümlerini toplayın ve ardından görüntüleri mikroskopla yakalayın (Şekil 3C, D).

4. Spike sıralama ve analizi

1. 30 kHz'de örneklenen ani artış verilerini açmak için Spike sıralama yazılımında Dosya >> Nev dosyalarını aç'a tıklayın (Şekil 4Ai).
2. Sıralanmamış kanalı seçmek için Bilgi'ye tıklayın ve ardından Sırala > Sıralama Yöntemini Değiştir'i > K-Ortalamalarını Kullan'ı seçin. Sıralanan birimleri elde etmek için Valley-Seeking Sort > K-Means Sorting düğmesine basın (Şekil 4Aii, iii).
3. Dosya > Farklı kaydet'e tıklayın, sıralanan ani artış verilerini .nev dosya adı uzantısıyla kaydedin ve PCA sonuçlarını .txt bir dosya adı uzantısıyla dışa aktarmak için Dosya > Dalga Biçimi Başına Verileri Dışa Aktar'ı seçin (Şekil 4Aiv).
4. Nörofizyolojik veri analizi için yazılımda Dosya > Verileri Blackrock Dosyasına İçe >Aktar'a tıklayın ve sıralanmış spike dosyasını açın (Şekil 4Bi).
5. Seçilen birim için otokorrelogramı elde etmek için Analiz > Otokorelogramlar'a tıklayın ve ardından parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: −0.05 s'de X Minimum değeri, 0.05 s'de X Maksimum değeri ve 0.001'de Bin değeri (Şekil 4Bii, iii).
6. Sıralanmış ani artış verilerini yükleyin, ani artışlar arası aralık histogramını elde etmek için Analiz > Ani Artışlar Arası Aralık Histogramları'na tıklayın ve ardından parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: Min. 0 s'de aralık değeri, 0,1 s'de Maks. aralık değeri ve 0,001'de Bin değeri (Şekil 4Biv, v).
7. Sıralanmış iki birim olay arasındaki çapraz korelogramı elde etmek için Analiz > Çapraz Korelogramlar'a tıklayın ve ardından referans olayları ve parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: −0,1 s'de X Minimum değeri, 0,1 s'de X Maksimum değeri ve 0,001'de Bin değeri (Şekil 4Bvi, vii).
8. Otokorrelogram, sivri uçlar arası aralık histogramı ve çapraz korelogramın sonuçlarını .xls dosya adı uzantılarıyla kaydetmek için Sonuçlar > Sayısal Sonuçlar'a tıklayın (Şekil 4Bviii, ix). Verileri analiz edin ve grafiği çizin.

5. LFP analizi

1. 10 kHz'de örneklenen sürekli sinyal verilerini açmak için nörofizyolojik veri analizi için yazılımdaki Dosya İçe Aktarma Verileri > Blackrock Dosyası'na tıklayın (Şekil 5Ai).
2. Seçilen kanaldan LFP'nin güç spektrumunu analiz etmek için Sürekli > Spektrum Analizi'ne tıklayın. Parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: 8,192'de Frekans Değerlerinin Sayısı, 3-5'te Çoklu Konik değeri, toplam güç spektral yoğunluğunun (PSD) yüzdesinin Normalleştirilmesi ve 1 Hz ila 100 Hz arasında Frekans aralığı (Şekil 5Aii, iii).
3. MC'nin sol > sağ taraflarından iki LFP'nin tutarlılığını analiz etmek için Sürekli için Analiz ve Tutarlılık'a tıklayın. Referans kanalını ve parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: Tutarlılık değerlerinde, 8,192'deki frekans değerlerinin sayısını, 3-5'te çoklu konik değeri ve 1 Hz ila 100 Hz arasındaki frekans aralığını hesaplayın (Şekil 5Aiv, v).
4. MC'nin sol ve sağ taraflarından iki LFP arasındaki korelasyonu analiz etmek için Analiz > Devam Eden Değişkenler ile Korelasyon'a tıklayın. Referans kanalını (LFP verileri) ve parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: −0.1 s'de X Minimum değeri, 0.1 s'de X Maksimum değeri ve 0.001'de Bin değeri (Şekil 5Avi, vii).
5. PSD, tutarlılık ve korelasyon sonuçlarını .xls bir dosya adı uzantısıyla kaydetmek için Sonuçlar > Sayısal Sonuçlar'a tıklayın (Şekil 5Aviii, ix).
6. Her frekans bandı için temsili izlerin çıkarılması gereken kanalı seçin, her bir frekans bandını elde etmek için Sürekli Değişkenlerin Dijital Filtrelemesini Düzenle > tıklayın ve ardından parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: Bant Geçişi olarak Filtre Frekansı, sonsuz dürtü yanıtı (IIR) Butterworth'ta Filtre Uygulaması ve 2'de Filtre Sırası değeri. Son olarak, ilgilenilen frekans aralığını ayarlayın (Şekil 5Bi-iv).
   NOT: Burada kullanılan frekans aralıkları şu şekildedir: delta (δ, 1-4 Hz), teta (θ, 5-12 Hz), beta (β, 13-30 Hz), düşük gama (düşük γ, 30-70 Hz) ve yüksek gama (yüksek γ, 70-100 Hz) salınımları.
7. Verileri analiz edin ve grafiği çizin.

6. Ani artış ve LFP arasındaki korelasyonlar

1. Nörofizyolojik veri analizi için yazılımda Dosya > Verileri İçe Aktar > Blackrock Dosyası'na tıklayınsürekli sinyal verilerini ve ani artış verilerini açmak için.
2. Seçilen kanaldan ani artışlar > LFP arasındaki tutarlılığı analiz etmek için Analiz ve Tutarlılık Analizi'ne tıklayın. Referans değişkenini (ani yükselme zamanlaması) ve parametreleri aşağıdaki gibi ayarlayın: Tutarlılık Değerlerinde, 512'de Frekans Değerlerinin Sayısında, 3-5'te Çoklu Konik değerde ve 1 Hz ila 100 Hz arasında frekans aralığında hesaplayın (Şekil 5Ci, ii).
3. Spike alanı tutarlılığının sonucunu .xls bir dosya adı uzantısıyla kaydetmek için Sonuçlar > Sayısal Sonuçlar'a tıklayın (Şekil 5Ciii, iv).
4. Verileri analiz edin ve grafiği çizin.

Ham sinyallerden çok birimli ani artışları çıkarmak için yüksek geçişli (250 Hz) bir filtre uygulandı (Şekil 6A). Ayrıca, PCA ile sıralanan normal bir farenin MC'sinden kaydedilen birimler doğrulandı (Şekil 7A-D) ve farenin MC'sindeki birimlerin vadi genişliği ve dalga formu süresi kaydedildi. Sonuçlar, farelerde MC varsayılan piramidal nöronların (Pyn) hem vadi genişliğinin hem de dalga biçimi süresinin, varsayılan internöronlarınkinden (IN) daha yüksek olduğunu göstermiştir (Şekil 7E, F; iki örnek Mann-Whitney testi; vadi genişliği için, varsayılan Pyn: 0.636 ms ± 0.004 ms, varsayılan IN: 0.614 ms ± 0.001 ms, p = 0.002; dalga formu süresi için, varsayılan Pyn: 0.095 ms ± 0.004 ms, varsayılan IN: 0.054 ms ± 0.002 ms, p = 1.402 x 10−16), önceki çalışmalarda Pyn ve IN'nin özelliklerine karşılık gelir21. Ayrıca, varsayılan Pyn sivri uçlarını referans olarak ayarlayarak varsayılan Pyn ve IN arasındaki çapraz korelogramı hesapladık ve ~ 18 ms'de pozitif bir tepe bulduk (Şekil 7G), bu da varsayılan Pyn artışının ~ 18 ms'lik bir pencereyle varsayılan IN artışından önce gerçekleştiğini gösterir.

Her bir frekans bandının temsili izleri, nörofizyolojik veri analizi için yazılımdaki IIR filtresi ile LFP'den filtrelendi (Şekil 6A). LFP analizinde, normal farelerde sol ve sağ MC'nin LFP'leri güç spektrumunda benzerdi, bu da sol ve sağ MC arasında senkronize aktiviteler olduğunu düşündürdü(Şekil 8A, B; iki örnek Mann-Whitney testi; δ için, sol MC: 50.71 ± 1.136, sağ MC: 50.47 ± 1.213, p = 0.70; θ için, sol MC: 2.197 ± 0.187, sağ MC: 2.068 ± 0.193, p = 0.40; β için sol MC: 0.222 ± 0.058, sağ MC: 0.206 ± 0.055, p = 0.70; düşük γ için sol MC: 0.114 ± 0.034, sağ MC: 0.093 ± 0.018, p = 0.70; yüksek γ için, sol MC: 0.054 ± 0.027, sağ MC: 0.04 ± 0.015, p = 0.40). Daha sonra sol ve sağ MC arasındaki tutarlılığı ve korelasyonu hesapladık (Şekil 8C, D; sol MC LFP, sağ MC LFP'den sonra ~ 1.2 ms'lik bir pencere içinde takip eder, -1.167 ms ± 0.667 ms) ve normal bir farenin sol MC'sindeki LFP (1-100 Hz) ile senkronize edilmiş varsayılan Pyn veya IN spiking'in büyüklüğünü hesapladık (Şekil 8E). Bu, Pyn'e kıyasla varsayılan IN için daha güçlü bir düşük γ tutarlılık gösterdi.

Şekil 1: Elektrotların ve çok kanallı kayıt sisteminin şeması. (A) Mikro sürücü sisteminin gösterimi. ben. Bilgisayar tasarımlı kartın çizimi ve özellikleri. ii. Hareketli mikro sürücünün şematik diyagramı. (B) Mikro tahrik sistemi ve çok kanallı hareketli tek elektrot adımları. ben. Ni-krom teller; ii. Elektrotun kurucu parçaları; iii. Bilgisayar tasarımlı panoların montajı; iv. Konektörler ve sekiz kılavuz tüp dahil olmak üzere elektrotların ön montajı; v. Mikro sürücünün diğer tarafı; vi,vii. Ni-krom teller art arda kılavuz tüplere yüklenir; VIII-x. Açıkta kalan her tel, her bir pime art arda sarılır, ardından her bir pim üzerine iletken boya kaplanır; xi,xii. Pimler epoksi reçine kullanılarak kaplanmıştır; xiii,xiv. Altın kaplama. (C) Serbest hareket eden bir farenin MC'sindeki hücre dışı kaydın deneysel tasarımı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Adım adım cerrahi prosedür. i,ii. Farenin kürkünü tıraş edin ve cerrahi bölgeyi üç alternatif betadin ovma ve alkol ile dezenfekte edin. iii. Farenin kafatasını temizleyin. iv. Tesviye. v. Beynin yerini işaretleyin. vi. Paslanmaz çelik vidaların konumlarını işaretleyin. vii. Paslanmaz çelik vidaları takın. viii. Vidaları referans ve toprak elektrotları ile birbirine bağlayın. ix,x. Diş çimentosunu karıştırın. xi. Diş çimentosu ile bir duvar inşa edin. XII,XIII. İki taraflı MC'nin üzerine iki küçük delik açın, ardından dura mater'i çıkarın. xiv. Mikro sürücü sistemini hazırlayın. XV-XIX. Mikro tahrik sistemini implante edin, ardından ameliyat sonrası ağrıyı hafifletmek için lincomycin hidroklorür ve lidokain hidroklorür içeren bir jel ile lokal tedavi uygulayın. xx. Mikro sürücü sistemini iletken bakır folyo bantla koruyun. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Bilinçli bir farede kafaya sabitlenmiş bir kaydın çizimi. (A) Serbest hareketli kayıt için şematik diyagram. (B) Serbest hareket eden kayıttan alınan görüntülerin ayrıntıları. ben. İmplante edilmiş mikro tahrik sisteminin planformu; ii. Headstage; III,IV. Mikro sürücü sistemi ve headstage bağlanır; v. Helyum balonu, headstage ve mikro tahrik sisteminin ağırlığını dengelemek için uygulanır. (C) Elektrolitik bir lezyon kullanarak kayıt yerinin konumunun doğrulanmasının gösterimi. (D) Bir farenin MC'sindeki elektrolitik lezyonlarla işaretlenmiş kayıt bölgeleri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Ani artış sıralama ve analizinin gösterimi. (A) Ani artış verilerini kümeleme ve sonuçları dışa aktarma parametreleri. ben. Ani artış verilerini içe aktarın; ii. Sıralama yöntemini seçin; iii. Ani artış verilerini κ-means algoritmasını kullanarak sıralayın; iv. Sonuçları sıralanan birimden dışa aktarın. (B) Sıralanan birimin sivri uçlar arası aralık histogramını, otokorrelogramını ve çapraz korelogramını analiz etme işlemi. ben. Sıralanmış ani artış verilerini içe aktarın; ii. Otokorelasyon analizini yapmak; iii. Otokorelogram için parametreleri ayarlayın; iv. Sivri uçlar arası aralık histogramını elde edin; v. Sivri uçlar arası aralık histogramı için parametreleri ayarlayın; vi. Sıralanan birimlerden sivri uçlar arasındaki çapraz korelasyonu hesaplayın; vii. Çapraz korelogram için parametreleri ayarlayın; VIII,IX. Sonuçları dışa aktarın. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Sürekli veri analizinin gösterimi. (A) LFP'lerin güç spektrumu, tutarlılık ve iki LFP arasındaki korelasyon kullanılarak hesaplanan LFP sinyallerini analiz etme süreci ve parametreleri. i. LFP verilerini içe aktarın; ii. İki taraflı MC'den LFP'ler için güç spektral yoğunluğunu hesaplayın; Aı LFP için güç spektral yoğunluğunu hesaplayın; iv,v. LFP'ler arasındaki tutarlılığı hesaplamak; vi,vii. İki LFP arasındaki korelasyonu hesaplayın. viii,ix. Sonuçları dışa aktarın. (B) LFP sinyalinden her bir frekans aralığını filtreleme işlemi. i. LFP verilerinden farklı frekans bantlarını çıkarın; ı Filtrelenmiş LFP'leri görüntüleyin; iv. Filtrelenmiş LFP'leri gelişmiş bir meta dosyası olarak kaydedin. (C) Nöronal sivri uçlar ve LFP arasındaki tutarlılığı analiz etme süreci. ı,ıı. LFP ve sıralanmış ani artışlar arasındaki tutarlılığı hesaplayın; III,IV. Sonuçları dışa aktarın. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Kaydedilen sinyallerin temsili izleri. Ani artış, 30 kHz'de örneklenen ham verilerden 250 Hz'de yüksek geçişli filtrelendi. LFP, 10 kHz'de örneklenen ham veriydi. δ, LFP'den 1-4 Hz'de filtrelenmiş delta frekans bandı bant geçişiydi. θ, LFP'den 5-12 Hz'de filtrelenen teta frekans bandıydı. β, LFP'den 13-30 Hz'de filtrelenen beta frekans bandıydı. Düşük γ, LFP'den 30-70 Hz'de filtrelenen düşük gama frekans bandıydı. Yüksek γ, LFP'den 70-100 Hz'de filtrelenen yüksek gama frekans bandıydı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7: Sıralanan birimlerin özellikleri ve ateşleme şekilleri. (A,B) Sıralanan birimler, aynı elektrottan temel bileşen analizi (PCA) kullanılarak kümelendi. (C,D) Varsayılan bir uyarıcı nöron (Pyn) ve varsayılan bir inhibitör nöron (IN) için otokorelasyonlar (üstte) ve sivri uçlar arası aralık histogramları (altta). (E) Varsayılan Pyn'nin vadi genişliği, varsayılan IN'ninkinden önemli ölçüde daha yüksekti (varsayılan Pyn: n = 1.055 sivri uç, varsayılan IN: n = 1.985 sivri uç). (F) Varsayılan Pyn'nin dalga biçimi süresi, varsayılan IN'ninkinden daha güçlüydü (varsayılan Pyn: n = 1,005 sivri uç, varsayılan IN: n = 1,059 sivri uç). (G) Varsayılan Pyn ve IN arasındaki çapraz korelasyon. Mann-Whitney testi ile istatistiksel analiz. Tüm veriler ortalamanın standart hatası ± **p < 0.01, ***p < 0.001 olarak sunulmuştur. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8: Bilateral MC'den iki LFP'nin analizi ve farelerde spike olayları ile LFP arasındaki tutarlılık. (A,B) Farelerde her frekans bandında bilateral MC'nin normalleştirilmiş güç spektrumları (n = 3). (C) Sol ve sağ MC arasındaki iki LFP'nin tutarlılık eğrisi (n = 3). (D) ±100 ms zaman gecikmelerinde sol ve sağ MC arasında bir korelasyon gösteren iki LFP'nin çapraz korelasyon eğrisi (n = 3). (E) Bir farenin MC'sindeki sivri alan tutarlılığı eğrisi. Mann-Whitney testi ile istatistiksel analiz. Tüm veriler ortalamanın standart hatası ± ortalama olarak sunulur. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.