20 сентября 2024 г.
Этот протокол исследует взаимосвязь между мозгом и поведением в гиппокампе CA1 у мышей, ориентирующихся по шлейфу запаха. Мы предоставляем пошаговый протокол, включающий хирургическое вмешательство для доступа к визуализации гиппокампа, поведенческую тренировку, запись и обработку мозга с помощью минископа GCaMP6f, а также поведенческие данные для декодирования положения мыши по нейронной активности ROI.
Мое исследование направлено на то, чтобы понять, как мозг обрабатывает обонятельную и пространственную информацию. И мы пытаемся понять роль нейронов CA1 гиппокампа в навигации по запаху и шлейфу. В настоящее время технология свободно движущихся записей нейронов с помощью миниатюрных микроскопов используется для продвижения исследований в этой области.
Мы обнаружили, что можно расшифровать траекторию движения мыши по запаху-шлейфу на основе нейронов и сигналов кальция в дорсальном CA1. Этот метод сочетает в себе преимущества технологии мини-скопа для регистрации кальциевых сигналов GCaMP с хорошо налаженной пространственной навигацией по ряду гиппокампа CA1. Чтобы лучше понять, как нейронные цепи управляют сложным поведением, мы исследуем, как нарушается навигация по запаху и шлейфу в мышиной модели болезни Альцгеймера с аномальной функцией гиппокампа CA1.
Для начала постройте камеру с двумя акриловыми стенами и акриловым потолком, а также полом из широкорасширенного поливинилхлорида. Две другие уникальные стенки спереди и сзади должны способствовать циркуляции воздуха. Расположите четыре комплекта источников запаха в паре с носиками подачи воды на расстоянии 10 сантиметров друг от друга по оси X.
Установите над ареной быструю цифровую камеру, чтобы следить за поведением животных. Используйте пользовательский код Python для управления оборудованием Odor Arena, а программное обеспечение интегрирует камеру и все оборудование для настройки эксперимента. Настройте цифровую камеру для экспорта тактового сигнала при записи видеокадров для последующей синхронизации с мини-осциллографом.
Поместите быстродействующий миниатюрный фотоионизационный детектор (ПИД) рядом с источником запаха, а другой расположите на расстоянии 10 сантиметров. Переместите переключатель усиления на передней панели ПИД-регулятора в положение X пять. Затем переведите переключатель насоса на передней панели ПИД-регулятора в верхнее положение.
Проверьте индикатор состояния светодиода или светодиода на передней панели контроллера, чтобы убедиться, что выход датчика показывает нулевое напряжение при отсутствии одорантов. Переключите смещение потенциометра на ноль, выходное напряжение при отсутствии одорантов и включите клапан запаха на арене запаха. Измерьте задержку в обнаружении шлейфа запаха с помощью ПИД в каждом месте после открытия клапана.
Для начала настройте камеру, камеру и фотоионизационный детектор, или ПИД-датчики, для проведения эксперимента. Для тренировки мыши предложите ей переместиться в заднюю часть арены. После того, как мышь доберется до задней части, вручную подайте запах и воду по случайной полосе и дайте мышке найти источник и выпить воды.
Как только мышь научится инициировать испытания, переключитесь на автоматизированное программное обеспечение для доставки запаха. В задаче навигации по двухполосному запаху случайным образом выберите один из двух портов для доставки запаха. И наградите мышь водой, когда она достигнет нужного носика воды, закрепите головку мыши и поместите мини-прицел поверх опорной пластины с помощью микроманипулятора.
Затяните установочный винт, чтобы зафиксировать мини-прицел. Отрегулируйте электросмачивающую линзу, чтобы найти оптимальную фокальную плоскость, гарантирующую наибольшее количество ячеек с самой высокой интенсивностью флуоресценции. Чтобы получить оптимальный динамический диапазон, используйте дорсальную мышь CA1 и привяжите одну мышь GCaMP six-F, установив мощность мини-прицела на уровне около 30% при частоте захвата 30 Гц.
Отпустите мышь внутрь арены запаха с помощью мини-прицела, прикрепленного к опорной пластине. Начните сбор данных с интерфейсной платы для записи транзисторно-транзисторной логики или TTL-выхода цифровой камеры, а также мини-осциллографа для синхронизации. Начните запись мини-прицела и поведенческих фильмов и включите автоматизированное программное обеспечение для навигации по запахам с двумя носиками.
Затем синхронизируйте метаданные Odor Arena, записанные кадры цифровых камер и кадры мини-прицела с помощью кода MATLAB synchronize_files_jove.m. Используя нормокоррекцию, выполнить коррекцию движения синхронизированных рамок мини-прицела. Определите интересующие области с изменяющимися во времени дельта F на нулевые сигналы с помощью экстракта.
Используйте ансамбль поведения и обсерваторию нейронных траекторий для визуализации поведения и областей интереса в каждом отдельном испытании. Реакция ПИД значительно увеличивается после выпуска запахового шлейфа, что указывает на время доставки запаха. Множественные переходные процессы кальция наблюдались в дорсальном CA1 мыши во время навигации по запахам, коррелируя с запахом и событиями вознаграждения за воду.
Реакция кальция была связана с различными этапами навигационной задачи, включая пробный старт, принятие решения и возвращение. Пространственная траектория мыши была расшифрована по сигналам кальция, что выявило роль дорсального CA1 в картировании запаха и пространственной информации.
В данном исследовании изучается взаимосвязь между активностью мозга и поведением в области CA1 гиппокампа мышей при их перемещении по шлейфу запаха. С помощью сочетания поведенческого обучения и регистрации сигналов GCaMP6f с помощью минископа исследование направлено на расшифровку того, как нейроны гиппокампа обрабатывают обонятельную и пространственную информацию, в частности, в контексте болезни Альцгеймера.
Декодирование нейронной активности гиппокампа во время сложной навигации по запаху служит трансляционной моделью для понимания пространственной и сенсорной интеграции в исследованиях нейродегенеративных заболеваний. Данный рабочий процесс позволяет количественно сопоставить динамику нейронных ансамблей с поведенческими реакциями, что повышает прогностическую достоверность при валидации мишеней для разработки препаратов для ЦНС. Этот подход укрепляет обоснованность решений по портфелю проектов на ранних стадиях путем установления связи между функцией на уровне нейронных цепей и фенотипами, имеющими значение для заболевания.
Этот рабочий процесс на основе минископа интегрирует этапы от начального поиска до валидации на доклинических моделях в рамках исследовательских циклов по изучению ЦНС.