Biz Dr teşekkür etmek istiyorum. Bize önceden çalışma ve Özge Fairless ve Shiyuan Liu nöronal rekonstrüksiyon ile yardım için bir parçası olarak hazırlanan doku kullanmak için izin Ed Callaway ve Marty Usrey. ve Whitehall Vakfı: Bu çalışma NIH (EY018683 HAYIR) tarafından finanse edildi.

<ol>
	<li>Cajal, S. R. y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Histologie du systeme nerveaux de l'homme et des vertebres. , (1911).</li><li>Seung, H. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Toward+functional+connectomics.">Toward functional connectomics.</a> Nature. 471, 170-172 (2011).</li><li>Callaway, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transneuronal+circuit+tracing+with+neurotropic+viruses.">Transneuronal circuit tracing with neurotropic viruses.</a> Current Opinion in Neurobiology. 18, 1-7 (2009).</li><li>Wickersham, I. R., Finke, S., Conzelmann, K. K., Callaway, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Retrograde+neuronal+tracing+with+a+deletion-mutant+rabies+virus.">Retrograde neuronal tracing with a deletion-mutant rabies virus.</a> Nature Methods. 4, 47-49 (2007).</li><li>Briggs, F., Kiley, C. W., Callaway, E. M., Usrey, W. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Morphological+substrates+for+parallel+streams+of+corticogeniculate+feedback+originating+in+both+V1+and+V2+of+the+macaque+monkey.">Morphological substrates for parallel streams of corticogeniculate feedback originating in both V1 and V2 of the macaque monkey.</a> Neuron. 90, 388-399 (2016).</li><li>Cauli, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classification+of+fusiform+neocortical+interneurons+based+on+unsupervised+clustering.">Classification of fusiform neocortical interneurons based on unsupervised clustering.</a> PNAS. 97, 6144-6149 (2000).</li><li>Bragg, E. M., Fairless, E. A., Liu, S., Briggs, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Morphology+of+visual+sector+thalamic+reticular+neurons+in+the+macaque+monkey+sugests+retinotopically-specialized,+parallel+stream-mixed+input+to+the+lateral+geniculate+nucleus.">Morphology of visual sector thalamic reticular neurons in the macaque monkey sugests retinotopically-specialized, parallel stream-mixed input to the lateral geniculate nucleus.</a> J. Comparative Neurology. 525 (5), 1273-1290 (2017).</li><li>Osakada, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+rabies+virus+varients+for+monitoring+and+manipulating+activity+and+gene+expression+in+defined+neural+circuits.">New rabies virus varients for monitoring and manipulating activity and gene expression in defined neural circuits.</a> Neuron. 71, 617-631 (2011).</li><li>Callaway, E. M., Luo, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monosynaptic+circuit+tracing+with+glycoprotein-deleted+rabies+viruses.">Monosynaptic circuit tracing with glycoprotein-deleted rabies viruses.</a> Journal of Neuroscience. 35, 8979-8985 (2015).</li><li>Nhan, H. L., Callaway, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Morphology+of+superior+colliculus-+and+middle+temporal+area-projecting+neurons+in+primate+primary+visual+cortex.">Morphology of superior colliculus- and middle temporal area-projecting neurons in primate primary visual cortex.</a> J. Comparative Neurology. 520, 52-80 (2012).</li><li>Pinault, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+thalamic+reticular+nucleus:+structure,+function+and+concept.">The thalamic reticular nucleus: structure, function and concept.</a> Brain Research Reviews. 46, 1-31 (2004).</li><li>Gage, G. J., Kipke, D. R., Shain, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Whole+Animal+Perfusion+Fixation+for+Rodents.">Whole Animal Perfusion Fixation for Rodents.</a> Journal of Visualized Experiments. 65, e3564 (2012).</li><li>Wong-Riley, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Changes+in+the+visual+system+of+monocularly+sutured+or+enucleated+cats+demonstrable+with+cytochrome+oxidase+histochemistry.">Changes in the visual system of monocularly sutured or enucleated cats demonstrable with cytochrome oxidase histochemistry.</a> Brain Research. 171, 11-28 (1979).</li><li>Gerfen, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Basic+neuroanatomical+methods.">Basic neuroanatomical methods.</a> Current Protocols in Neuroscience. Chapter 1, Unit 1.1 (2003).</li><li>Thorndike, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Who+belongs+in+the+family?.">Who belongs in the family?.</a> Psychometrika. 18, 267-276 (1953).</li><li>Talebi, V., Baker, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorically+distinct+types+of+receptive+fields+in+early+visual+cortex.">Categorically distinct types of receptive fields in early visual cortex.</a> Journal of Neurophysiology. 115, 2556-2576 (2016).</li><li>Helmstaedter, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Connectomic+reconstruction+of+the+inner+plexiform+layer+in+the+mouse+retina.">Connectomic reconstruction of the inner plexiform layer in the mouse retina.</a> Nature. 500, 168-174 (2013).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Nöroanatomik çalışmalar nörobilim ve connectomics ve yapı-işlev ilişkilerinin son bir ilgi ayağı seçici nöronal popülasyonlarının detaylı morfolojik karakterizasyonu için coşku yeniledi kalmıştır. Geleneksel olarak, nöroanatomik çalışmalar uzman neuroanatomists tarafından tanımlanan nöronların morfolojik farklı sınıflara nöronların nitel sınıflandırmaları yararlanmıştır. nöronlar yeniden ve morfolojik veri ayıklamak için tekniklerindeki gelişmeler sayesinde, tarafsız bir şekilde morfolojik farklı nöronal sınıfları sınıflandırmak daha sofistike ve nicel veri analizi yöntemleri kullanmak artık mümkün. Bu çalışmada, adım adım yöntemler 1 için tarif edilmiştir) virüs aracılı retrograd etiketleme yöntemleri kullanılarak tek tek nöronların seçici etiketleme yüz; 2) bireysel nöronların sistematik yeniden yüzlerce içinde nöronların kapsamlı ve dolayısıyla temsili bir numune oluşturmak için<html> Seçici nüfus; ve 3) bağımsız kümeleme morfolojik ölçümlere dayalı bir seçici nüfus içindeki nöronların optimal kümeleri belirlemek için istatistiksel değerlendirme ile analiz eder. Bu analiz yöntemleri TRN nöronların varolan veri kümesi farklı kümeleme yöntemleri uygulayarak tarafından doğrulanan ve biz TRN nöronlar optimum üç morfolojik ayrı alt popülasyonlar halinde kümelenmiş üç ayrı değerlendirme yöntemlerine dayalı işlemini göstermektedir. Bu çalışmada açıklanan protokollerin önemli bir avantajı, bunların esneklik. G-silinen kuduz virüsü bir hedef yapısı içine enjeksiyonu takiben retrograd etiketli nöronların yüzlerce EGFP ifade sürüş etkili olmuştur. Aynı kuduz virüsü suşu, makak (revizyon Hasse &amp; Briggs) maymunlar 5, 9, dağ gelinciği, ve kemirgenler 7 dahil olmak üzere birden türlerde benzer etkilidir&quot;&gt; 8. Bu duruma göre, modifiye edilmiş kuduz virüsü seçici, bir hedef yapısı içine enjeksiyonu takiben nöronların bir nüfusun tam dendritik arborization desen etiket kullanılabilir. DAB / peroksit reaksiyonu takip GFP karşı antikor boyama, bu sürekli boyama neden olduğu önerilir nöronlar etiketlenmiş ve. Bununla birlikte, alternatif boyama yöntemleri mevcuttur ve / veya floresan ile doğrudan ölçüm istenirse. bir avantaj görselleştirilebilir doku bölümleri (daha uzun maruz kalma ile floresan etiket ağartıcıdır) floresans mikroskop yardımı olmadan, bir mikroskop altında görüntülenmiştir sağlar ham floresans farklı floresan moleküller ekspresyonunu farklı virüs nöronlar birden fazla hedef beyin dokusuna çıkıntı olup olmadığını belirlemek için, örneğin, kombine edilebilir olmasıdır. Buna ek olarak, yukarıda belirtilen adım (örneğin akson ve dendritlerin için) kullanılabilir tüm morfolojik verilerin uygulanabilir giderek güçlü morpho etkinleştirmek içinnöronların mantıksal sınıflandırma. Kuduz virüsü küçük miktarlarda da dendrit ek akson rekonstrüksiyon için avantajlı olabilir seyrek retrograd etiketleme oluşturmak amacıyla enjekte edilebilir olduğuna dikkat etmek de önemlidir. Bu çalışmada açıklanan analiz yöntemleri ek bir avantajı, çok sayıda farklı kümelenme yaklaşımları kullanılabilmekte ve mukayese edilebilir olmasıdır. küme analizinde her adımda, farklı seçenekler kümeleri oluşturmak için arası nöron parametre uzayında mesafeleri yanı sıra farklı algoritmalar hesaplamak için kullanılabilir. Ayrıca, birden çok değerlendirme yöntemleri mevcuttur. bir araç uygun kümeleme doğrulamak için Örnek Sonuçlar bölümünde belirtildiği gibi ikinci, özellikle yararlıdır. Kuşkusuz, kümeleri oluşturmak için ve tarla ilerledikçe kullanılabilir hale gelecektir optimum kümelenme değerlendirmek için ek algoritmaları. Birlikte, bu analiz yöntemleri IMPRO devam edeceknöroanatomi alanında nicel yaklaşımlar ettik ve bulguların sağlamlığı artırmak. Bireysel etiketli nöronların nedeniyle by-el rekonstrüksiyon, zaman alıcı eğitim ve deneyim gerektiren ve hala biraz subjektif nöronal rekonstrüksiyonlarında otomasyonunda artan bir ilgi vardır. Bilgisayar tabanlı otomatik nöronal rekonstrüksiyon hala hata eğilimli olduğundan, elektron mikroskobu tabanlı nöroanatomik veriler hala (örneğin 17) bakın insanlar tarafından analiz edilir. Ancak, otomatik nöronal yeniden yakın gelecekte mevcut olacak olasıdır. Otomatik nöronal yeniden böylece kümeleme analizi ve alan teknolojik ilerlemeye devam ettikçe burada özetlenen değerlendirme yöntemleri daha da önemli hale gelecektir, veri analizi ucunda daha fazla inceleme gerektirir.

Nöroanatomi &quot;connectomics&quot; in nörobilim 1 ve son faiz temellerinden biri nöronal popülasyonlarının morfolojik çeşitlilik ve belirli nöronlar 2 arasındaki bağlantıları anlamak için coşku yeniledi olduğunu. Etiketleme yöntemleri ve yeniden nöronlar büyük ölçüde genetik ve virüs aracılı devre izleme de dahil olmak üzere son yenilikler ile iyileştirilmiştir nöronal nüfus 5 daha kapsamlı morfolojik araştırmalar sağlayan, 3, 4 yaklaşır. Bireysel nöronlar etiketleme gelişmelere ek olarak, nicel veri analiz teknikleri de bu morfolojik verilerle 5, 6 dayalı farklı alt popülasyonlar halinde nöronların bağımsız ve tarafsız sınıflandırma etkinleştirmek ortaya çıkmıştır. Bu tarafsız teknikler daha Traditiona üzerine bir gelişme vardırBir asrı aşkın süredir alanında standart olmuştur l nitel sınıflandırma yöntemleri. Bu çalışmanın amacı, ana hatlarıyla adım-adım olduğunu, bir seçici nüfus içindeki nöronların virüs aracılı etiketleme kombinasyonu, bir bu nöronların kapsamlı numune ve nicel veri analizi büyük ölçekli rekonstrüksiyon ile bağımsız kümeleme dayalı İstatistiksel değerlendirme. Bu yöntemleri birleştirerek, bir selektif nöronal nüfus içinde kapsamlı örnekleme ve morfolojik eşsiz nöronal türleri tarafsız sınıflandırma kolaylaştırmak için toplama ve nöroanatomik verilerin analizi doğru yeni bir yaklaşım özetlemektedir. Bu yöntemlerin bir örneği olarak, makak maymunu talamik retiküler nükleus (TRN) tek bir sektörü içinde nöronların büyük bir nüfusun analizimizi açıklar. Bu veriler daha önceki çalışmada 7 vardır. seçici dorsal Latera projelendirme TRN nöronların etiketleme YöntemleriEGFP 4, 8 kodlayan modifiye kuduz virüsünün cerrahi enjeksiyon kullanılarak talamus (dLGN) l Dirsekli çekirdeği özetlenen (Özel Malzemeler / Ekipman, satır 2 Tablo). Bu modifiye kuduz virüsü geni, bir esas kat proteinini kodlayan virüs trans-sinaptik hareketi ortadan yoksundur. Virüs enjeksiyon yerinde akson terminalleri girdikten sonra, enfekte nöronlar 5, 9, 10, tam dendritik arborization boyunca EGFP ifade sürüş önemli yararı ile geleneksel retrograd tracer gibi davranır. Bu duruma göre, bu G-silinmiş kuduz virüs seçici bulaşabilir ve enjeksiyon ve retrograd taşıma sonraki herhangi bir nöronal popülasyonu etiket kullanılabilir. Belirli bir nöronal nüfusun geniş kapsamlı bir analizi gerçekleştirmek için, örnek için önemlidirnüfus içinde nöronların geniş bir dağılımı. Virüs-aracılı etiketleme tekniği tam hücre içi üretimi için, &quot;Golgi gibi&quot; virüs enjeksiyon yerinde akson birçok nöron doldurur, bir beyin yapısı tam kapsam dahilinde nöronların çok büyük bir örnek yeniden oluşturmak mümkündür. değiştirilmiş kuduz virüsü enfekte edilmesi ve nöron çok sayıda etiketleme de çok etkili olduğu için, ayrıca, hayvan başına nöronların yüzlerce yeniden oluşturmak mümkündür. DLGN verme TRN nöronların kapsamlı bir örnek oluşturmak için TRN 11 görsel sektör genelinde 160 nöronlar örnekleme için prosedürler özetlenmektedir. Bir mikroskop, kamera ve yeniden yazılımı içeren bir nöron rekonstrüksiyon sistemini kullanarak bireysel nöronlar yeniden süreci açıklanmıştır. Ayrıca tarif edilen (TRN içinde bu durumda) beyin yapısı içinde tek tek nöronların konumlarını belirlemek için ve virüs, enjeksiyon sit doğrulamak için yöntemlerhacimsel kontur rekonstrüksiyon kullanarak (dLGN içinde bu durumda) bir yapı içinde e hacmi ve konumu. Her bir nöron için ölçülen morfolojik ölçümlerini özetlenen morfolojik verileri dışa ve bağımsız küme gerçekleştirmek için adımlar dayalı analizleri. kümeleme yöntemleri sınırlamalar vardır ve mevcut farklı kümelenme algoritmaları çeşitli de vardır. Bu duruma göre, bu seçenekler ve daha yaygın olarak kullanılan algoritmalar bazı avantajları açıklanmaktadır. kümeleme analizi kümeleri tekliği istatistiksel doğrulama sağlamaz. Bu nedenle, ek adımlar optimum kümelenme yanı sıra içinde ve gruplar arasında morfolojik veriler arasındaki ilişkileri doğrulamak için özetlenmiştir. Bu TRN nöronlar onaylamak için TRN veri kümesi için kümeleri değerlendirmek için istatistiksel yöntemler tarif edilmiştir 10 bağımsız morfolojik metriklere dayalı üç benzersiz kümeler halinde gruplandırılmış. Böylece, seçici etiketleme için adımları özetleyerek, Yeniden ve belirli bir nöronal nüfus morfolojik verilerini analiz, bir popülasyon içindeki nöronlar arasındaki morfolojik farklılıklar ölçülmesi için yöntemler açıklanmaktadır. makak maymunu TRN&#39;nin görsel sektöründe farklı nöron tiplerinin önceki bulguları ayrı istatistiksel değerlendirme yöntemleri ile teyit edilir. Birlikte, bu teknikler, nöroanatomik veri kümelerine geniş uygulanabilir ve beyin üzerinden nöronal nüfus çeşitliliği kantitatif sınıflandırma kurmak yardımcı olacağını umuyoruz.

<table><tbody><tr><td>SAD&amp;Delta;G-EGFP</td><td>E.M. Callaway Laboratory, Salk Institute</td><td></td><td>Prepared by Dr. F. Osakada. G-deleted rabies virus available through the Salk Institute Viral Core</td></tr><tr><td>Recording electrode: platinum/iridium or tungsten</td><td>FHC</td><td>UEPSGGSE1N2M</td><td>Visit website (www.fh-co.com) for alternative order specifications</td></tr><tr><td>Nanoject II</td><td>Drummod Scientific</td><td>3-000-204, 110V</td><td>Alternatives: picospritzer, Hamilton syringe</td></tr><tr><td>Freezing microtome</td><td>Thermo Scientific</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DAB</td><td>Sigma Aldrich</td><td>D5905-50TAB</td><td>3,3&#039;-Diaminobenzidine tetrahydrochloride, tablet, 10 mg substrate per tablet. Caution: carcinogen - must be bleached before discarding</td></tr><tr><td>Cytochrome C</td><td>Sigma Aldrich</td><td>C2037-100MG</td><td></td></tr><tr><td>Catalase</td><td>Sigma-Aldich</td><td>C9322-5G</td><td></td></tr><tr><td>Rabbit anti-GFP</td><td>Life Technologies/Thermo Fisher</td><td>#A-11122&amp;nbsp;</td><td>Primary antibody</td></tr><tr><td>Biotinylated goat anti-rabbit</td><td>Vector Laboratories</td><td>#BA-1000</td><td>Secondary antibody</td></tr><tr><td>Neurolucida System&amp;nbsp;</td><td>MicroBrightField</td><td></td><td>Software for neuron tracing and analysis. http://www.mbfbioscience.com/neurolucida</td></tr><tr><td>Neurolucida Explorer</td><td>MicroBrightField</td><td></td><td>Data export software</td></tr><tr><td>Microfire Camera&amp;nbsp;</td><td>Optronics</td><td></td><td>2-Megapixel true color microscope camera. http://www.simicroscopes.com/pdfs/microfire.pdf</td></tr><tr><td>Nikon E800 Microscope</td><td>Nikon Instruments Inc.</td><td></td><td>Biological research microscope. http://www.microscopyu.com/museum/eclipseE800.html</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>The MathWorks Inc.&amp;nbsp;</td><td></td><td>Matrix-based computational mathematics software. http://www.mathworks.com</td></tr><tr><td>Microsoft Office Excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td>Spreadsheet program</td></tr></tbody></table>

large-scale reconstructions and independent, unbiased clustering based on morphological metrics to classify neurons in selective populations

Bu protokol, bağımsız ve tarafsız kümelenme kullanımı ile birlikte nöronların büyük ölçekli rekonstrüksiyon seçici nöronal nüfus arasında gözlenen morfolojik özelliklerinin kapsamlı bir anket oluşturmak için analiz özetliyor. Bu tekniklerin kombinasyonu Nöroanatomik verilerin toplanması ve analiz için yeni bir yaklaşım oluşturmaktadır. Birlikte, bu teknikler büyük ölçekli etkinleştirmek ve selektif nöronal popülasyonlarının dolayısıyla daha kapsamlı, örnekleme ve bir nüfus içinde morfolojik benzersiz nöronal sınıfları tanımlamak için tarafsız nicel yöntemler kurmak. protokol seçici nöronlar etiketlemek için modifiye kuduz virüsünün kullanımını özetliyor. ilgi hedef beyin yapısına stereotaksik enjeksiyonu takiben retrograd tracer gibi kuduz virüsü eylemleri G-silinmiş ve nöronlarda EGFP teslimat ve ifade için bir araç olarak hizmet vermektedir. nöronların çok sayıda bu kullanarak enfekteteknik ve bireysel nöronların &quot;Golgi gibi&quot; tam doldurur üreten, kendi dendritler boyunca GFP ifade eder. Buna göre, virüs aracılı retrograd izleme yöntemi tam hücre içi dolgular üreterek geleneksel boya bazlı retrograd izleme teknikleri geliştirir. çalışılan beyin bölgesi tüm bölgelerini kapsayan bireysel iyi izole edilmiş nöronları temsili bir örneği elde etmek için yeniden için seçilir. protokol hücre gövdeleri yeniden ve çoklu doku bölümleri kapsayan etiketli nöronların dendritik arborization kalıplarını tamamlamak için prosedürler sıralanıyor. Beyin yapısı içinde her bir nöronun pozisyonları da dahil olmak üzere morfolojik veriler, daha fazla analiz için ayıklanır. Standart programlama fonksiyonları bağımsız küme analizleri ve morfolojik metriklere dayanan küme değerlendirmelerini gerçekleştirmek için kullanılmıştır. Bir kümeleme analizi perfo bu analizlerin programı, istatistiksel değerlendirme doğrulamak içinmakak maymunu talamus (TRN) talamik retiküler çekirdeğinde yeniden 160 nöronlar üzerinde rmed yapıldı. Orijinal kümeleme analizi ve burada yapılan istatistiksel değerlendirmeler, hem TRN nöronlar üç alt popülasyonlar, benzersiz morfolojik özelliklere sahip her ayrılır olduğunu göstermektedir.

Bir seçici nüfus içinde nöronların büyük ölçekli rekonstrüksiyonlar dLGN 5 modifiye kuduz virüsünün mümkün enjeksiyonu takiben olduğunu göstermiştik. Son zamanlarda, aynı doku TRN görsel sektörde 160 nöronların yeniden kullanılmıştır (Bragg ve arkadaşları, yorumda,. Şekil 2A-B), yukarıda tarif edilen ayrıntılı metodolojik aşağıdaki basamakları. TRN çalışmasında, TRN nöron üç benzersiz kümeleri bağımsız 10 morfolojik metrik küme analizine dayanarak belirlenmiştir: Hücre vücut alanı, hücre gövdesi yuvarlaklık, TRN içinde TRN, dorsal-ventral pozisyona merkezine medial-lateral pozisyon akraba dendritik ağaçlar, düğümleri ortalama dendritik mesafe, 3 rd ortalama uzunluğu ve yüksek dereceli dendritler, 1. sipariş dendritler ortalama açısı, toplam dendritik arborization ortalama faz açısı, ve açısal sapma sayısıtal dendritik arborization. TRN nöronlar eşdeğer bu üç kümelerden (Şekil 2C) arasında dağıtıldı. Üç kümeler halinde nöronlar arasında 10 morfolojik metrik ayrı istatistiksel karşılaştırmalar orijinal küme analize dahil morfolojik metrik tüm ama iki kümeler arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar bulunmuştur. Böylece, küme analizi (Şekil 2C) ve gruplar arasında morfolojik metrik ayrı istatistiksel karşılaştırmalar üretilen hiyerarşik ağaç dendrogram dayalı TRN nöronlar üç benzersiz gruba ayrılır. Bu çalışmada, biz özellikle ayrı bir küme analizi ile belirlenen kümeleri değerlendirmek için istatistiksel yöntemleri uygulamak istedi. önceki çalışmanın TRN veri kümesi gözlenen üç kümeleri optimum olup olmadığını belirlemek için değerlendirildi. Ayrı ek küme, yani PCA ve GMM Clus analizlerimetreler önce kümeleme yöntemi (Şekil 1) kontrol etmek için yapılmıştır. Üç anahtar sonuçlar ayrı ayrı önce küme analizi doğrulayın. Orijinal küme analizi yöntemi kümeleri oluşturmak için &#39;bağlantı&#39; fonksiyonunu belirterek &#39;evalclusters&#39; fonksiyonunu kullanarak değerlendirildiğinde Öncelikle, kümelerin en uygun sayıda hiyerarşik ağaç dendrogram (Şekil 2C) dayalı orijinal sonuca eşleşen 3 oldu. İkincisi, PCA morfolojik metrik katkıları dayalı nöronlar gruplama alternatif bir araç olarak 160 TRN nöronlar için 10 morfolojik metrik orijinal karekod gerçekleştirildi. Üç gmms TRN nöronlar, 1, 2 ya da 3 farklı kümeler halinde gruplandırılmıştır varsayılarak elde edildi. Negatif günlük olabilirlik (NLL) ve Akaike bilgi kriteri (AIC) düşük bulunmuştur ve bu nedenle en bilgilendirici, değerler ve GMM (Figür TRN morfolojik verileri tanımlamak için 3 küme kullanıldığında her iki değer optimum edildie 3). Üçüncüsü, GMM tabanlı kümeleme ayrı hiyerarşik ağaç dendrogram 3. Böylece gözlemler, üç kümeleri, PCA ve GMM- ayrılır nöronlar arasında morfolojik metrik istatistiksel karşılaştırmalar &#39;evalclusters&#39; fonksiyonunu ve kümelerin en uygun numarasını kullanarak oldu değerlendirildi tabanlı kümeleme ve her kümeleme metodu (bağlantı ve GMM) ayrı değerlendirmeler, tüm TRN nöronlar optimal kullanılan 10 morfolojik metriklere dayalı 3 kümeleri ayrılır aynı sonucu vermiştir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/55133/55133fig1.jpg" /> Şekil 1: Veri Biçimi. küme analizi dahil etmek bağımsız değişkenlerin toplam sayısına karşılık gelen nöronlar ve m = 5 sütun sayısına karşılık gelen n satır ile Örnek Karekod (Veri matrisinde başlıkları dahil değildir). Şekil 2: 160 TRN Nöronlar Bağımsız Kümeleme. Sitokrom oksidaz etkinliği için boyanmıştır A. Sol bir hayvanın dLGN boyunca tek koronal kesit fotoğrafı, dLGN katmanları görselleştirmek ve GFP karşı virüsü enjeksiyonu görselleştirmek için. Ok yoğun retrograd etiketli TRN nöron bölgeleri gösterir. Bölüm yönelimi altında dorsal-ventral medial-lateral / (DV / ML) pusula takip ve ölçek çubuğu A tüm paneller için 500 mikron temsil eder. İkinci soldan, kontur virüs enjeksiyonu (siyah konturlar) içeren tüm bölümler için dLGN (kırmızı) ve TRN (kestane) özetliyor. Sarı yıldız enjeksiyon yeri merkezlerini gösterir. A gibi Oryantasyon ve ölçek barlar. A gibi kontür ve enjeksiyon yerinde, yönlendirme ve ölçek barlar sol, 3-d kaplamalar üçüncü. Sağ, konumların haritaları yeniden bir<html> TRN nöronlar, renk kodlu bir tek agrega TRN kontür (bordo) içinde küme atama (C) &#39;ye göre. A gibi Oryantasyon ve ölçek barlar. B. TRN&#39;nin içindeki medial-lateral pozisyona göre soğutmak için sıcak renkli 5 yeniden TRN nöronlar ile TRN (siyah) ve (gri) dLGN sol, toplam kontür. A DV / ML pusulaya göre yönlendirme, ölçek çubuğu 500 mikron temsil eder. Doğru, renk uyumlu ölçek barları ile aynı 5 TRN nöronların fotoğraflar 100 mikron temsil eder. Cı. 10 bağımsız morfolojik metriklere dayalı 160 yeniden TRN nöronlar arasındaki bağlantı mesafeleri gösteren kümeleme analizi aşağıdaki hiyerarşik ağaç dendrogram. Üç kümeleri mavi, yeşil ve kırmızı gösterilen. Bu rakamın tüm bölümleri Bragg ark dahil rakamlar uyarlanmıştır. (incelemede).sıska &quot;&gt; bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/55133/55133fig3.jpg" /> Şekil 3: Küme Değerlendirilmesi. İki farklı kriter değerlerinin arsa, negatif günlük olabilirlik (kırmızı NLL) ve Akaike bilgi kriteri 1, 2 ya da 3 kümeleri varsayarak üç gmms üretilen (AIC, mavi). 3 kümeleri gmms en kriter değerleri sağlar. Yan Kod Dosya: Örnek kod, bir Matlab uyumlu bir dilde yazılmış, PCA ve GMM yaklaşımları kullanarak küme değerlendirme tarafından izlenen bir örnek veri matrisi üzerinde küme analizi gerçekleştirmek için. <a href="https://ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/55133/Briggs&amp;BraggSupplementaryCodeFile.m" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations at JoVE.com

Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations

Bu protokol değiştirilmiş kuduz virüsü floresan işaretlerini ifade ve bağımsız, tarafsız küme farklı nöronal alt sınıfları arasında morfolojik metrik kapsamlı karakterizasyonu olanak analizleri ile retrograd enfeksiyonu takiben etiketli seçici nöronal popülasyonlarının büyük ölçekli rekonstrüksiyon açıklar.

Morfolojik Ölçümler dayanarak büyük ölçekli yeniden düzenlemesi ve Bağımsız, Unbiased Kümelenme Seçici Populasyonlarında Nöronlar Sınıflandıran

This protocol outlines large-scale reconstructions of neurons combined with the use of independent and unbiased clustering analyses to create a ...

large-scale-reconstructions-independent-unbiased-clustering-based-on

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Neuroscience

6.9K Görüntüleme.  Geisel School of Medicine at Dartmouth.  Bu protokol değiştirilmiş kuduz virüsü floresan işaretlerini ifade ve bağımsız, tarafsız küme farklı nöronal alt sınıfları arasında morfolojik metrik kapsamlı karakterizasyonu olanak analizleri ile retrograd enfeksiyonu takiben etiketli seçici nöronal popülasyonlarının büyük ölçekli rekonstrüksiyon açıklar. 

Video: Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations

Automated Sholl Analysis of Digitized Neuronal Morphology at Multiple Scales

Neuronal morphology plays a significant role in determining how neurons function and communicate1-3. Specifically, it affects the ability of neurons to receive inputs from other cells2 and contributes to the propagation of action potentials4,5. The morphology of the neurites also affects how information is processed. The diversity of dendrite morphologies facilitate local and long range signaling and allow individual neurons or groups of neurons to carry out specialized functions within the neuronal network6,7. Alterations in dendrite morphology, including fragmentation of dendrites and changes in branching patterns, have been observed in a number of disease states, including Alzheimer's disease8, schizophrenia9,10, and mental retardation11. The ability to both understand the factors that shape dendrite morphologies and to identify changes in dendrite morphologies is essential in the understanding of nervous system function and dysfunction.
Neurite morphology is often analyzed by Sholl analysis and by counting the number of neurites and the number of branch tips. This analysis is generally applied to dendrites, but it can also be applied to axons. Performing this analysis by hand is both time consuming and inevitably introduces variability due to experimenter bias and inconsistency. The Bonfire program is a semi-automated approach to the analysis of dendrite and axon morphology that builds upon available open-source morphological analysis tools. Our program enables the detection of local changes in dendrite and axon branching behaviors by performing Sholl analysis on subregions of the neuritic arbor. For example, Sholl analysis is performed on both the neuron as a whole as well as on each subset of processes (primary, secondary, terminal, root, etc.) Dendrite and axon patterning is influenced by a number of intracellular and extracellular factors, many acting locally. Thus, the resulting arbor morphology is a result of specific processes acting on specific neurites, making it necessary to perform morphological analysis on a smaller scale in order to observe these local variations12.
The Bonfire program requires the use of two open-source analysis tools, the NeuronJ plugin to ImageJ and NeuronStudio. Neurons are traced in ImageJ, and NeuronStudio is used to define the connectivity between neurites. Bonfire contains a number of custom scripts written in MATLAB (MathWorks) that are used to convert the data into the appropriate format for further analysis, check for user errors, and ultimately perform Sholl analysis. Finally, data are exported into Excel for statistical analysis. A flow chart of the Bonfire program is shown in Figure 1.

We have developed a computer program to analyze neuronal morphology. In combination with two existing open source analysis tools, our program performs Sholl analysis and determines the number of neurites, branch points, and neurite tips. The analyses are performed so that local changes in neurite morphology can be observed.

Çoklu Ölçeklerde Sayısallaştırılmış Nöronal Morfoloji Otomatik Sholl Analizi

Neuronal morphology plays a significant role in determining how neurons function and communicate1-3.  Specifically, it affects the ability of neurons to ...

Nörobilim

Morphology-Based Distinction Between Healthy and Pathological Cells Utilizing Fourier Transforms and Self-Organizing Maps

The appearance and the movements of immune cells are driven by their environment. As a reaction to a pathogen invasion, the immune cells are recruited to the site of inflammation and are activated to prevent a further spreading of the invasion. This is also reflected by changes in the behavior and the morphological appearance of the immune cells. In cancerous tissue, similar morphokinetic changes have been observed in the behavior of microglial cells: intra-tumoral microglia have less complex 3-dimensional shapes, having less-branched cellular processes, and move more rapidly than those in healthy tissue. The examination of such morphokinetic properties requires complex 3D microscopy techniques, which can be extremely challenging when executed longitudinally. Therefore, the recording of a static 3D shape of a cell is much simpler, because this does not require intravital measurements and can be performed on excised tissue as well. However, it is essential to possess analysis tools that allow the fast and precise description of the 3D shapes and allows the diagnostic classification of healthy and pathogenic tissue samples based solely on static, shape-related information. Here, we present a toolkit that analyzes the discrete Fourier components of the outline of a set of 2D projections of the 3D cell surfaces via Self-Organizing Maps. The application of artificial intelligence methods allows our framework to learn about various cell shapes as it is applied to more and more tissue samples, whilst the workflow remains simple.

Here, we provide a workflow that allows the identification of healthy and pathological cells based on their 3-dimensional shape. We describe the process of using 2D projection outlines based on the 3D surfaces to train a Self-Organizing Map that will provide objective clustering of the investigated cell populations.

Sağlıklı ve patolojik arasında ayrım morfoloji tabanlı kullanarak Fourier dönüşümleri ve kendi kendini düzenleyen haritalar hücreleri

The appearance and the movements of immune cells are driven by their environment. As a reaction to a pathogen invasion, the immune cells are recruited to ...

Kanser Araştırmaları

Electrophysiological and Morphological Characterization of Neuronal Microcircuits in Acute Brain Slices Using Paired Patch-Clamp Recordings

The combination of patch clamp recordings from two (or more) synaptically coupled neurons (paired recordings) in acute brain slice preparations with simultaneous intracellular biocytin filling allows a correlated analysis of their structural and functional properties. With this method it is possible to identify and characterize both pre- and postsynaptic neurons by their morphology and electrophysiological response pattern. Paired recordings allow studying the connectivity patterns between these neurons as well as the properties of both chemical and electrical synaptic transmission. Here, we give a step-by-step description of the procedures required to obtain reliable paired recordings together with an optimal recovery of the neuron morphology. We will describe how pairs of neurons connected via chemical synapses or gap junctions are identified in brain slice preparations. We will outline how neurons are reconstructed to obtain their 3D morphology of the dendritic and axonal domain and how synaptic contacts are identified and localized. We will also discuss the caveats and limitations of the paired recording technique, in particular those associated with dendritic and axonal truncations during the preparation of brain slices because these strongly affect connectivity estimates. However, because of the versatility of the paired recording approach it will remain a valuable tool in characterizing different aspects of synaptic transmission at identified neuronal microcircuits in the brain.

Patch-clamp recordings and simultaneous intracellular biocytin filling of synaptically coupled neurons in acute brain slices allow a correlated analysis of their structural and functional properties. The aim of this protocol is to describe the essential technical steps of electrophysiological recording from neuronal microcircuits and their subsequent morphological analysis.

Akut Beyin Dilimleri nöronal Mikro şemalar Elektrofizyolojik ve Morfolojik Karakterizasyonu Eşleştirilmiş Patch-Kelepçe Kayıtlar Kullanma

The combination of patch clamp recordings from two (or more) synaptically coupled neurons (paired recordings) in acute brain slice preparations with ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and columns to facilitate brain wiring during development and information processing in developed animals. Postsynaptic neurons elaborate dendrites in type-specific patterns in specific layers to synapse with appropriate presynaptic terminals. The fly medulla neuropil is composed of 10 layers and about 750 columns; each column is innervated by dendrites of over 38 types of medulla neurons, which match with the axonal terminals of some 7 types of afferents in a type-specific fashion. This report details the procedures to image and analyze dendrites of medulla neurons. The workflow includes three sections: (i) the dual-view imaging section combines two confocal image stacks collected at orthogonal orientations into a high-resolution 3D image of dendrites; (ii) the dendrite tracing and registration section traces dendritic arbors in 3D and registers dendritic traces to the reference column array; (iii) the dendritic analysis section analyzes dendritic patterns with respect to columns and layers, including layer-specific termination and planar projection direction of dendritic arbors, and derives estimates of dendritic branching and termination frequencies. The protocols utilize custom plugins built on the open-source MIPAV (Medical Imaging Processing, Analysis, and Visualization) platform and custom toolboxes in the matrix laboratory language. Together, these protocols provide a complete workflow to analyze the dendritic routing of Drosophila medulla neurons in layers and columns, to identify cell types, and to determine defects in mutants.

Here, we show how to analyze dendritic routing of Drosophila medulla neurons in columns and layers. The workflow includes a dual-view imaging technique to improve the image quality and computational tools for tracing, registering dendritic arbors to the reference column array and for analyzing the dendritic structures in 3D space.

Sütunlar ve Katmanlar dendritik Morfoloji Analizi

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

Large-scale Three-dimensional Imaging of Cellular Organization in the Mouse Neocortex

The mammalian neocortex is composed of many types of excitatory and inhibitory neurons, each with specific electrophysiological and biochemical properties, synaptic connections, and in vivo functions, but their basic functional and anatomical organization from cellular to network scale is poorly understood. Here we describe a method for the three-dimensional imaging of fluorescently-labeled neurons across large areas of the brain for the investigation of the cortical cellular organization. Specific types of neurons are labeled by the injection of fluorescent retrograde neuronal tracers or expression of fluorescent proteins in transgenic mice. Block brain samples, e.g., a hemisphere, are prepared after fixation, made transparent with tissue clearing methods, and subjected to fluorescent immunolabeling of the specific cell types. Large areas are scanned using confocal or two-photon microscopes equipped with large working distance objectives and motorized stages. This method can resolve the periodic organization of the cell type-specific microcolumn functional modules in the mouse neocortex. The procedure can be useful for the study of three-dimensional cellular architecture in the diverse brain areas and other complex tissues.

Here we describe a procedure for tissue clearing, fluorescent labeling, and large-scale imaging of mouse brain tissue which, thereby, enables visualization of the three-dimensional organization of cell types in the neocortex.

Hücresel Örgütü fare yeni korteksimiz yılında büyük ölçekli üç boyutlu görüntüleme

The mammalian neocortex is composed of many types of excitatory and inhibitory neurons, each with specific electrophysiological and biochemical ...

Biocytin Recovery and 3D Reconstructions of Filled Hippocampal CA2 Interneurons

How cortical network activity processes information is of importance to a large number of basic and clinical scientific questions. The protocol described here identifies the basic building blocks of this circuitry. The in-depth studies of cortical regions will ultimately provide other scientists with the circuit components needed for an understanding of how the brain acquires, processes and stores information and what goes wrong in disease, while the electrophysiological and morphological data are widely used by computational neuroscientists in the construction of model networks that explore information processing. The protocol outlined here describes how biocytin-filled cells recorded in the CA2 region of the hippocampus are recovered and then reconstructed in&#160;3D. Additionally, the protocol describes the demonstration of calcium binding protein or peptide content in recorded interneurons.

The protocol outlined here describes the immunofluorescence analysis, biocytin recovery and high-quality reconstructions of hippocampal CA2 interneurons following the intracellular electrophysiological recordings in vitro, allowing neuronal characterization and ultimately fine neuronal anatomy to be studied.

Biocytin kurtarma ve dolgulu hipokampal CA2 Interneurons 3D rekonstrüksiyonu

How cortical network activity processes information is of importance to a large number of basic and clinical scientific questions. The protocol described ...

A Method for 3D Reconstruction and Virtual Reality Analysis of Glial and Neuronal Cells

Serial sectioning and subsequent high-resolution imaging of biological tissue using electron microscopy (EM) allow for the segmentation and reconstruction of high-resolution imaged stacks to reveal ultrastructural patterns that could not be resolved using 2D images. Indeed, the latter might lead to a misinterpretation of morphologies, like in the case of mitochondria; the use of 3D models is, therefore, more and more common and applied to the formulation of morphology-based functional hypotheses. To date, the use of 3D models generated from light or electron image stacks makes qualitative, visual assessments, as well as quantification, more convenient to be performed directly in 3D. As these models are often extremely complex, a virtual reality environment is also important to be set up to overcome occlusion and to take full advantage of the 3D structure. Here, a step-by-step guide from image segmentation to reconstruction and analysis is described in detail.

The described pipeline is designed for the segmentation of electron microscopy datasets larger than gigabytes, to extract whole-cell morphologies. Once the cells are reconstructed in 3D, customized software designed around individual needs can be used to perform a qualitative and quantitative analysis directly in 3D, also using virtual reality to overcome view occlusion.

Glial ve Nöronal Hücrelerin 3D Rekonstrüksiyonu ve Sanal Gerçeklik Analizi Için Bir Yöntem

Serial sectioning and subsequent high-resolution imaging of biological tissue using electron microscopy (EM) allow for the segmentation and reconstruction ...

Ballistic Labeling of Pyramidal Neurons in Brain Slices and in Primary Cell Culture

It has been reported that the size and shape of dendritic spines is related to their structural plasticity. To identify the morphological structure of pyramidal neurons and dendritic spines, a ballistic labeling technique can be utilized. In the present protocol, pyramidal neurons are labeled with DilC18(3) dye and analyzed using neuronal reconstruction software to assess neuronal morphology and dendritic spines. To investigate neuronal structure, dendritic branching analysis and Sholl analysis are performed, allowing researchers to draw inferences about dendritic branching complexity and neuronal arbor complexity, respectively. The evaluation of dendritic spines is conducted using an automatic assisted classification algorithm integral to the reconstruction software, which classifies spines into four categories (i.e., thin, mushroom, stubby, filopodia). Furthermore, an additional three parameters (i.e., length, head diameter, and volume) are also chosen to assess alterations in dendritic spine morphology. To validate the potential of wide application of the ballistic labeling technique, pyramidal neurons from in vitro cell culture were successfully labeled. Overall, the ballistic labeling method is unique and useful for visualizing neurons in different brain regions in rats, which in combination with sophisticated reconstruction software, allows researchers to elucidate the possible mechanisms underlying neurocognitive dysfunction.

We present a protocol to label and analyze pyramidal neurons, which is critical for evaluating potential morphological alterations in neurons and dendritic spines that may underlie neurochemical and behavioral abnormalities.

Beyin Dilimlerinde ve Birincil Hücre Kültüründe Piramidal Nöronların Balistik Etiketlemesi

It has been reported that the size and shape of dendritic spines is related to their structural plasticity. To identify the morphological structure of ...

Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation

The structure of neuronal dendritic trees plays a key role in the integration of synaptic inputs in neurons. Therefore, characterization of the morphology of dendrites is essential for a better understanding of neuronal function. However, the complexity of dendritic trees, both when isolated and especially when located within neuronal networks, has not been completely understood. We developed a new computational tool, SOA (Segmentation and Orientation Analysis), which allows automatic measurement of the orientation of dendritic branches from fluorescence images of 2D neuronal cultures. SOA, written in Python, uses segmentation to distinguish dendritic branches from the image background and accumulates a database on the spatial direction of each branch. The database is then used to calculate morphological parameters such as the directional distribution of dendritic branches in a network and the prevalence of parallel dendritic branch growth. The data obtained can be used to detect structural changes in dendrites in response to neuronal activity and to biological and pharmacological stimuli.

Presented is a computational tool that allows simple and direct automatic measurement of orientations of neuronal dendritic branches from 2D fluorescence images.

Dendritik Dalların Otomatik Tanımlanması ve Oryantasyonları

The structure of neuronal dendritic trees plays a key role in the integration of synaptic inputs in neurons. Therefore, characterization of the morphology ...

A Tissue Clearing Method for Neuronal Imaging from Mesoscopic to Microscopic Scales

A detailed protocol is provided here to visualize neuronal structures from mesoscopic to microscopic levels in brain tissues. Neuronal structures ranging from neural circuits to subcellular neuronal structures are visualized in mouse brain slices optically cleared with ScaleSF. This clearing method is a modified version of ScaleS and is a hydrophilic tissue clearing method for tissue slices that achieves potent clearing capability as well as a high-level of preservation of fluorescence signals and structural integrity. A customizable three dimensional (3D)-printed imaging chamber is designed for reliable mounting of cleared brain tissues. Mouse brains injected with an adeno-associated virus vector carrying enhanced green fluorescent protein gene were fixed with 4% paraformaldehyde and cut into slices of 1-mm thickness with a vibrating tissue slicer. The brain slices were cleared by following the clearing protocol, which include sequential incubations in three solutions, namely, ScaleS0 solution, phosphate buffer saline (&#8211;), and ScaleS4 solution, for a total of 10.5&#8211;14.5 h. The cleared brain slices were mounted on the imaging chamber and embedded in 1.5% agarose gel dissolved in ScaleS4D25(0) solution. The 3D image acquisition of the slices was carried out using a confocal laser scanning microscope equipped with a multi-immersion objective lens of a long working distance. Beginning with mesoscopic neuronal imaging, we succeeded in visualizing fine subcellular neuronal structures, such as dendritic spines and axonal boutons, in the optically cleared brain slices. This protocol would facilitate understanding of neuronal structures from circuit to subcellular component scales.

The protocol provides a detailed method of neuronal imaging in brain slice using a tissue clearing method, ScaleSF. The protocol includes brain tissue preparation, tissue clarification, handling of cleared slices and confocal laser scanning microscopy imaging of neuronal structures from mesoscopic to microscopic levels.

Mezoskopikten Mikroskobik Ölçeklere Nöronal Görüntüleme için Bir Doku Temizleme Yöntemi

A detailed protocol is provided here to visualize neuronal structures from mesoscopic to microscopic levels in brain tissues. Neuronal structures ranging ...