JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Эта статья показывает, оптимизированная процедура визуализации нервных субстратов слуховой стимуляции в мозге певчих птиц использованием функциональную магнитно-резонансную томографию (МРТ). Он описывает получение звуковых стимулов, положение объекта и приобретение и последующего анализа МРТ данных.

Аннотация

Нейробиологии пения птиц, в качестве модели для человеческой речи, ярко выраженная область исследования в поведенческой неврологии. Принимая во внимание, электрофизиологии и молекулярной подходы позволяют расследования либо различных раздражителей на несколько нейронов, или один стимул в значительной части мозга, оксигенации крови в зависимости от уровня (жирный) функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ) позволяет сочетать преимущества обоих, то есть сравнить активации нейронных индуцированной различными стимулами в весь мозг сразу. МРТ в певчих птиц является сложной задачей из-за небольшого размера их мозги и потому, что их кости и черепа в особенности их включают многочисленные воздушные полости, вызывая важных артефактов восприимчивости. Градиент-эхо (GE) BOLD МРТ была успешно применена для певчих птиц 1-5 (для обзора см. 6). Эти исследования сосредоточены на первичных и вторичных слуховых областей мозга, которые областей бесплатно восприимчивость артефактов. Однако, поскольку процессцессов интересов может возникнуть за рамками этих регионах, весь мозг МРТ BOLD требуется использование МРТ последовательность менее восприимчивы к этим артефактам. Это может быть достигнуто с помощью спинового эха (SE) BOLD МРТ 7,8. В этой статье мы расскажем, как использовать эту технику в зябликов (Taeniopygia Guttata), это небольшие певчие птицы с массой тела 15-25 г широко изучается в поведенческих нейронаук пения птиц. Главной темой МРТ исследования певчих птиц восприятие песни и песни обучения. Слуховая природа стимулов в сочетании со слабой чувствительностью BOLD SE (по сравнению с GE) на основе МРТ последовательности делает реализацию этого метода очень сложным.

протокол

1. Подготовка звуковые раздражители

  1. Первая записывать звук-раздражители в то время как воспроизводимого внутри отверстия системы 7T MR. Отверстие в ограниченном пространстве, которые могут исказить слуховых стимулов в результате повышения определенных частот слуховой. 1 приведены частоты усиливается и подавляется как показали наши записи белого шума, производимого при расположении голову птицы в отверстие магнита использованием волоконно-оптического микрофона (Optimic 1160, Оптоакустика). Для компенсации этого искусственного улучшения, эквалайзер, применяется к каждому стимулом использованием WaveLab программного обеспечения. Для нашей конкретной установки, функция состоит из гауссовых ядро ​​со следующими параметрами: максимальная амплитуда: -20 дБ, сосредоточенный на 3750 Гц, ширина: 0,05 октавы (соответствующий диапазоне 2500-5000 Гц для нашей системы).
  2. Песня стимулы состоят из нескольких отдельных мотивов песни каждой птицы чередуются с периодами молчания. DЗадержка на эти периоды молчания доводили до сохранить общее количество звука и тишины идентичны по всем стимулам. Эта конструкция сохраняет естественную внутри частных лиц и межличностная изменчивость песни длину. Общая длина каждого стимула 16 сек. Интенсивность каждая песня нормированы согласованных среднеквадратическое и высокой фильтруют при 400 Гц, прежде чем интегрироваться в полном стимул (песни и периоды молчания). Эти манипуляции выполняются с помощью Praat программного обеспечения.
  3. Эксперимент состоит из ON / OFF блочной конструкции переменный звуковой стимуляции периодов (по блокам) с периодами покоя (OFF блоки) (рис. 2). Каждый блок (ВКЛ и ВЫКЛ) длится 16 секунд, что соответствует времени захвата из 2 изображения (см. ниже для приобретения). Каждый тип стимула представлена ​​25 раз, в результате приобретения 50 изображений на стимулы и на каждый объект. Презентация порядке условия должны быть рандомизированные внутри и междупредметам. В этом рандомизированном порядке стимулы могут быть закодированы в презентации программного обеспечения.

2. Предметной подготовки

2.1 Предмет и размера группы

Здесь мы приводим протокол, специально адаптированных к использованию (для взрослых) зябликов. Выбор вида зависит от научный. Тем не менее, другие соображения, как птица устойчивость к анестезии также могут быть приняты во внимание. Zebra зябликов (Taeniopygia Guttata) должны быть размещены в вольерах под 12 ч света: 12 ч темноты фотопериод и иметь доступ к пище и воде на протяжении всего исследования. Минимальное количество особей на эксперимент 15. Это число учитывает чувствительность спин-эхо МРТ и естественной межличностная изменчивость биологических явлений измеренное в эксперименте.

2.2 Установка настройка и подготовка животных

(Для уточненияиспользуемого оборудования, мы ссылаемся на перечень конкретных реагентов и оборудования в конце этой статьи)

  1. Установите клюв маски на МРТ кровать системы 7Т MR и подключить его к устройству газа контроллер с пластиковыми трубами. Откройте обе бутылки кислорода и азота газ и включите устройство контроллер газа (расход кислорода: 200 мл / мин; азота: 400 мл / мин).

Как упоминалось выше, 7Т МР используется в представленных установки. Другие системы МРТ с различными напряженности поля также возможны, но при 7Т хороший компромисс между достигается отношение сигнал-шум и степень восприимчивости артефакты (см. обсуждение). При более высокой напряженности поля сигнала к шуму будет увеличиваться вместе со степенью чувствительности артефактов.

  1. Включите обратной связи управляемой системы и устройства теплого воздуха.
  2. Анестезировать Zebra Finch с 3% изофлуран в смеси кислорода и азота путем введения клювев маске и с головой вниз, пока птица не полностью наркозом. Это можно проверить путем вытягивания ноги мягко: когда птица полностью седативные нога не будет отводится на птицу. Кроме того, глаза птицы будет частично закрыто.
  3. Введем клоаки датчик температуры на экран температуры тела и контролировать частоту дыхания путем размещения пневматического датчика под животом Zebra Finch. Закройте куртку сдерживать тело птицы (рис. 3).
  4. Поддержание частоты дыхания в диапазоне 40 - 100 вдохов в минуту и ​​держать постоянную температуру тела в узком диапазоне от 40 ± 0,5 ° С. Когда дыхание диапазон слишком низкая / высокая, регулировать уровень анестезии (изофлурана%) соответственно. Если проблема не устраняется, эксперимент должен быть остановлен, и животное удаляется из установки для того, чтобы восстановиться.
  5. Расположите немагнитных динамиков по обе стороны головы Zebra Finch и противподключите их к усилителю. Убедитесь, что провода динамиков относило от датчика температуры, так как он может влиять на показания температуры, когда слишком близко.
  6. Поместите поверхности катушки РФ на верхней части головы Zebra Finch и положение Zebra Finch в центре магнита (и автоматически центре передающей катушкой, которая расположена в центре магнита).
  7. Снизить уровень анестезии до 1,5% изофлуран в смеси с кислородом и азотом.

3. Сбор данных

  1. Приобретайте набор 1 сагиттальной, 1 горизонтальную и 1 корональной градиент-эхо (GE) разведчик изображений (три-последовательности пилот) и набора горизонтальных, фронтальной и сагиттальной нескольких изображений срезов (пилотирования T2-взвешенных быстрое приобретение повышенной релаксации ( редко) SE последовательности), чтобы определить положение головного мозга у магнита (рис. 4).
  2. Уменьшить шум градиентов за счет увеличения их темпа до 1000 мкс.
  3. Подготовьте МРТ последовательность: редкие T2-взвешенные последовательности, эффективные TE: 60 мс, TR: 2000 мс, редкая фактор: 8, поле зрения: 16 мм, размер матрицы: 64 x 32, ориентация: сагиттальной, толщина среза: 0,75 мм, между срезами зазор толщиной: 0,05 мм, 15 ломтиков, охватывающих почти весь мозг (рис. 4).
  4. Выберите протокол слуховых (звуковых сигналов и сроках доставки стимула) в презентации программного обеспечения. Этот протокол состоит из последовательности команд - для инициирования конкретных звуковых раздражителей - которые выполняются на конкретной проверки-номер. На каждом повторении в МРТ последовательность, сканер программное обеспечение передает триггер для программного обеспечения слуховыми презентации, которая, в свою очередь регистрирует сканирование числа и выполняет соответствующую команду.
  5. Чтобы убедиться, что программное обеспечение слуховыми презентация не упустите ни триггер со сканера, слуховая протокола инициируется первым. Как только протокол полностью загружена, МРТ последовательность запуска.
  6. Каждый МРТ эксперимента предшествует приобретению 12 фиктивных изображений позволит отправить сигнал отнести к сканеру шума достичь устойчивого состояния перед началом слуховой стимуляции.
  7. После приобретения заполнение нулями данных до 64 х 64.
  8. Возьмите первый (предварительный) посмотреть на результаты, используя функциональный инструмент из Paravision (опция обработка / Функциональные Imaging). Рассчитать дифференциальный мощной поддержки между всеми блоки и базовые (OFF блоков). Этот анализ дает первое указание качества эксперимента. Если активация не видел в первичной слуховой области на данном этапе, птица же, вероятно, не слышали / обработанные звуковые раздражители из-за технических проблем с предъявления стимула, анестезия уровня и т. д. Установка должна быть проверена и измерение повторяется.
  9. Выполнить анатомические 3D редких Т2-взвешенных последовательность в той же ориентации, что и предыдущий сканирования МРТ и с эффективным TE: 60 мсек, TR: 2000 мс, редко фактор: 8, FО.В.: 16 мм, размер матрицы: 256 х 128 х 64.
  10. Заполнение нулями данных до 256 х 256 х 256.
  11. Возьмите Zebra Finch от МРТ кровать и пусть она оправиться от наркоза в клетке под красной лампой. Обычно восстановление Zebra Finch после анестезии изофлураном идет относительно быстро (максимальный 5 мин). После всего лишь нескольких минут, и птицы будут пытаться встать и как только птица полностью выздоровел, он будет взгромоздить на ветке, а не сидеть на дне клетки. Продолжительность анестезии составляет около 2 ч в течение настоящем эксперименте. Максимальное время изофлуран анестезии применяется к зебра зябликами в нашей лаборатории составляет 6 часов, после чего птицы также восстановлены в течение 5 мин.

4. Обработка данных

  1. Преобразование MR-анализа данных в формате или NIfTI.
  2. Поскольку SPM была разработана для обработки МРТ данные, полученные у человека, то есть для вокселов около 2 мм. Многочисленные настройки SPM адаптированы к этим приблизительный размер воксел. Если человек не Wмуравья, чтобы изменить все эти параметры, самый простой способ устранения ошибки будет искусственно увеличить размер воксела данных МРТ птицы. Отрегулируйте размер воксела в заголовке путем умножения реальном размере воксел на 10 MRIcro использовании. Следует отметить, что такая настройка не влияет на данные по себе, без передискретизации или любые другие изменения в данных применяется.

Альтернативой этому является использование 'SPMMouse', который является инструментарий позволяет SPM открытия и анализ файлов любого воксел измерение. Инструмент позволяет SPM "стеклянного мозги", чтобы быть создан из любого изображения и автоматически регулирует умолчанию масштабах длины на основе заголовков файлов изображений или введенных пользователем данных. Следовательно, этот инструментарий работает в противоположном направлении, чем то, что мы предлагаем. Вместо изменения воксел размер изображений, чтобы поместиться в SPM, настройки по умолчанию СЗМ меняются на использование изображений с различными размерами воксел.

  1. Выровняйте МРТ данных. Сотрудничество зарегистрируйтесь анатомические 3D набор данных в TОн МРТ временных рядов. Нормализовать 3D данных (и совместно зарегистрированных МРТ временных рядов) к Zebra Finch МРТ головного мозга атласа. Применим преобразование матрицы к МРТ набора данных. Все это можно сделать с помощью карт параметрический статистический (SPM) 8 программного обеспечения.
  2. Сглаживание данных с 0,5-мм ширина гауссово ядро, используя SPM8.
  3. Проводить статистические воксел на основе анализа с использованием SPM8. Модель данных в виде коробчатого автомобиля (без функции гемодинамической реакции). Оценка параметров модели с классическим алгоритмом Ограничение максимального правдоподобия. Вычислить среднее влияние каждого звукового раздражителя по каждому предмету (фиксированная следственный анализ), а затем вычислить статистику как желал группы анализов (смешанный эффект анализов).
  4. Проект статистической параметрической отображение на Zebra Finch атласа (рис. 5) 9 в SPM8 локализовать функциональной активации (рис. 6).

Результаты

Мы здесь визуально представлена ​​оптимизированная последовательность процедур для успешной визуализации нервных субстратов слуховых раздражителей в мозгу Zebra Finch. Во-первых, описана процедура подготовки слуховых стимулов приводит стимулов, которые могут быть включены в ON / OFF б?...

Обсуждение

В этом докладе мы описываем оптимизированный протокол за подробный в естественных условиях характеристику нервных субстратов слуховой стимуляции в анестезию зябликов.

В соответствии с представленным протоколом, большинство функциональных активации мозга иссле...

Раскрытие информации

Нет конфликта интересов объявлены.

Благодарности

Это исследование было поддержано грантами от Research Foundation - Фландрия (FWO, проекта Nr G.0420.02 и G.0443.11N), Геркулес фонда (грант Nr AUHA0012), согласованных действиях исследований (ГОА финансирование) из Университета Антверпена и частично при финансовой поддержке ЕК - FP6 проекта DIMI, LSHB-CT-2005-512146 и ЕС - FP6 проекта Эмиль LSHC-CT-2004-503569 для A.VdL. G.DG и Ср научных сотрудников научно-исследовательского фонда - Фландрия (FWO).

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
Isoflurane anaestheticIsoflo05260-05
PC-Sam hardware/softwareSA-Instrumentshttp://www.i4sa.com
Monitoring and gating system1025
MR-compatible small rodent heater systemModel 1025 compatible
Rectal temperature probeRTP-102B7'', 0.044''
7T MR scannerBruker BiospinPHS 70/16
Paravision software5.1
Gradient InsertBGA9S400 mT/m, 300A, 500V
Gradient AmplifiersCopley Co., USAC256
Transmit resonatorsInner diameter: 72 mm, transmit only, active decoupled
Receiver antenna - 20 mm quadrature Mouse HeadReceive only, active decoupled
WaveLab softwareSteinberg
Praat softwarePaul Boersma, University of Amsterdamhttp://www.praat.org
Non-magnetic dynamic speakersVisation, GermanyHK 150
Fiber optic microphoneOptoacoustics,Optimic 1160
Sound amplifierPhonic corporationMM 1002a
Presentation softwareNeurobehavioral Systems Inc.
MRIcroChris Rordenhttp://www.cabiatl.com/mricro/mricro/
Statistical Parametric Mapping (SPM)Welcome Trust Centre for Neuroimaging8http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/

Ссылки

  1. Van Meir, V., et al. Spatiotemporal properties of the BOLD response in the songbirds' auditory circuit during a variety of listening tasks. Neuroimage. 25, 1242-1255 (2005).
  2. Boumans, T., Theunissen, F. E., Poirier, C., Van Der Linden, A. Neural representation of spectral and temporal features of song in the auditory forebrain of zebra finches as revealed by functional MRI. The European Journal of Neuroscience. 26, 2613-2626 (2007).
  3. Boumans, T., et al. Functional magnetic resonance imaging in zebra finch discerns the neural substrate involved in segregation of conspecific song from background noise. Journal of Neurophysiology. 99, 931-938 (2008).
  4. Boumans, T., et al. Functional MRI of auditory responses in the zebra finch forebrain reveals a hierarchical organisation based on signal strength but not selectivity. PloS ONE. 3, e3184 (2008).
  5. Vignal, C., et al. Measuring brain hemodynamic changes in a songbird: responses to hypercapnia measured with functional MRI and near-infrared spectroscopy. Physics in Medicine and Biology. 53, 2457-2470 (2008).
  6. Van der Linden, A., Van Meir, V., Boumans, T., Poirier, C., Balthazart, J. MRI in small brains displaying extensive plasticity. Trends in Neurosciences. 32, 257-266 (2009).
  7. Poirier, C., Van der Linden, A. M. Spin echo BOLD fMRI on songbirds. Methods Mol. Biol. 771, 569-576 (2011).
  8. Poirier, C., Verhoye, M., Boumans, T., Van der Linden, A. Implementation of spin-echo blood oxygen level-dependent (BOLD) functional MRI in birds. NMR in Biomedicine. 23, 1027-1032 (2010).
  9. Poirier, C., et al. A three-dimensional MRI atlas of the zebra finch brain in stereotaxic coordinates. Neuroimage. 41, 1-6 (2008).
  10. Zhao, F., Wang, P., Kim, S. G. Cortical depth-dependent gradient-echo and spin-echo BOLD fMRI at 9.4T. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 51, 518-524 (2004).
  11. Harel, N., Lin, J., Moeller, S., Ugurbil, K., Yacoub, E. Combined imaging-histological study of cortical laminar specificity of fMRI signals. NeuroImage. 29, 879-887 (2006).
  12. Duong, T. Q., et al. Microvascular BOLD contribution at 4 and 7 T in the human brain: gradient-echo and spin-echo fMRI with suppression of blood effects. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 49, 1019-1027 (2003).
  13. Lee, S. P., Silva, A. C., Ugurbil, K., Kim, S. G. Diffusion-weighted spin-echo fMRI at 9.4 T: microvascular/tissue contribution to BOLD signal changes. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 42, 919-928 (1999).
  14. Uludag, K., Muller-Bierl, B., Ugurbil, K. An integrative model for neuronal activity-induced signal changes for gradient and spin echo functional imaging. NeuroImage. 48, 150-165 (2009).
  15. Yacoub, E., et al. Spin-echo fMRI in humans using high spatial resolutions and high magnetic fields. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 49, 655-664 (2003).
  16. Keilholz, S. D., Silva, A. C., Raman, M., Merkle, H., Koretsky, A. P. Functional MRI of the rodent somatosensory pathway using multislice echo planar imaging. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 55, 316-324 (2006).
  17. Keilholz, S. D., Silva, A. C., Raman, M., Merkle, H., Koretsky, A. P. Functional MRI of the rodent somatosensory pathway using multislice echo planar imaging. Magnetic Resonance in Medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 52, 89-99 (2004).
  18. Goloshevsky, A. G., Silva, A. C., Dodd, S. J., Koretsky, A. P. BOLD fMRI and somatosensory evoked potentials are well correlated over a broad range of frequency content of somatosensory stimulation of the rat forepaw. Brain Research. 1195, 67-76 (2008).
  19. Kida, I., Yamamoto, T. Stimulus frequency dependence of blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging signals in the somatosensory cortex of rats. Neuroscience Research. 62, 25-31 (2008).
  20. Poirier, C., Boumans, T., Verhoye, M., Balthazart, J., Van der Linden, A. Own-song recognition in the songbird auditory pathway: selectivity and lateralization. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. 29, 2252-2258 (2009).
  21. Poirier, C., et al. Own song selectivity in the songbird auditory pathway: suppression by norepinephrine. PloS ONE. 6, e20131 (2011).
  22. Logothetis, N. K., Pauls, J., Augath, M., Trinath, T., Oeltermann, A. Neurophysiological investigation of the basis of the fMRI signal. Nature. 412, 150-157 (2001).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

76BOLDSongbirdTaeniopygia Guttata

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены