Bu çalışma Ulusal Sağlık Enstitüleri İntramural Araştırma Programı tarafından desteklenen, Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi (C-HL hibe HD008913) Eunice Kennedy Shriver Ulusal Enstitüsü ve Bilgi Teknolojileri Merkezi (PGM, NP, ESM ve MM).

<ol>
	<li>Kaas, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Topographic+maps+are+fundamental+to+sensory+processing.">Topographic maps are fundamental to sensory processing.</a> Brain Res Bull. 44 (2), 107-112 (1997).</li><li>Sanes, J. R., Zipursky, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Design+principles+of+insect+and+vertebrate+visual+systems.">Design principles of insect and vertebrate visual systems.</a> Neuron. 66 (1), 15-36 (2010).</li><li>Huberman, A. D., Clandinin, T. R., Baier, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+and+cellular+mechanisms+of+lamina-specific+axon+targeting.">Molecular and cellular mechanisms of lamina-specific axon targeting.</a> CSH Perspect Biol. 2 (3), a001743 (2010).</li><li>Clandinin, T. R., Feldheim, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Making+a+visual+map:+mechanisms+and+molecules.">Making a visual map: mechanisms and molecules.</a> Curr Opin Neurobiol. 19 (2), 174-180 (2009).</li><li>Luo, J., McQueen, P. G., Shi, B., Lee, C. H., Ting, C. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Wiring+dendrites+in+layers+and+columns.">Wiring dendrites in layers and columns.</a> J Neurogenet. 30 (2), 69-79 (2016).</li><li>Meinertzhagen, I. A., Hanson, T. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The development of the optic lobe. In The Development of Drosophila melanogaster. , 1363-1491 (1993).</li><li>Takemura, S. Y., 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=A+visual+motion+detection+circuit+suggested+by+Drosophila+connectomics.">A visual motion detection circuit suggested by Drosophila connectomics.</a> Nature. 500 (7461), 175-181 (2013).</li><li>Takemura, S. Y., 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=Synaptic+circuits+and+their+variations+within+different+columns+in+the+visual+system+of+Drosophila.">Synaptic circuits and their variations within different columns in the visual system of Drosophila.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 112 (44), 13711-13716 (2015).</li><li>Gao, S., 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=The+neural+substrate+of+spectral+preference+in+Drosophila.">The neural substrate of spectral preference in Drosophila.</a> Neuron. 60 (2), 328-342 (2008).</li><li>Karuppudurai, T., 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=A+hard-wired+glutamatergic+circuit+pools+and+relays+UV+signals+to+mediate+spectral+preference+in+Drosophila.">A hard-wired glutamatergic circuit pools and relays UV signals to mediate spectral preference in Drosophila.</a> Neuron. 81 (3), 603-615 (2014).</li><li>Strother, J. A., Nern, A., Reiser, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Direct+observation+of+ON+and+OFF+pathways+in+the+Drosophila+visual+system.">Direct observation of ON and OFF pathways in the Drosophila visual system.</a> Curr Biol. 24 (9), 976-983 (2014).</li><li>Ting, C. Y., 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=Photoreceptor-derived+activin+promotes+dendritic+termination+and+restricts+the+receptive+fields+of+first-order+interneurons+in+Drosophila.">Photoreceptor-derived activin promotes dendritic termination and restricts the receptive fields of first-order interneurons in Drosophila.</a> Neuron. 81 (4), 830-846 (2014).</li><li>Ting, C. Y., 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=Tiling+of+R7+axons+in+the+Drosophila+visual+system+is+mediated+both+by+transduction+of+an+activin+signal+to+the+nucleus+and+by+mutual+repulsion.">Tiling of R7 axons in the Drosophila visual system is mediated both by transduction of an activin signal to the nucleus and by mutual repulsion.</a> Neuron. 56 (5), 793-806 (2007).</li><li>Peng, H., Ruan, Z., Long, F., Simpson, J. H., Myers, E. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=V3D+enables+real-time+3D+visualization+and+quantitative+analysis+of+large-scale+biological+image+data+sets.">V3D enables real-time 3D visualization and quantitative analysis of large-scale biological image data sets.</a> Nat Biotechnol. 28 (4), 348-353 (2010).</li><li>Takemura, S. Y., Lu, Z., Meinertzhagen, I. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synaptic+circuits+of+the+Drosophila+optic+lobe:+the+input+terminals+to+the+medulla.">Synaptic circuits of the Drosophila optic lobe: the input terminals to the medulla.</a> J Comp Neurol. 509 (5), 493-513 (2008).</li><li>Takemura, S. Y., 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=Cholinergic+circuits+integrate+neighboring+visual+signals+in+a+Drosophila+motion+detection+pathway.">Cholinergic circuits integrate neighboring visual signals in a Drosophila motion detection pathway.</a> Curr Biol. 21 (24), 2077-2084 (2011).</li><li>Keller, P. J., Schmidt, A. D., Wittbrodt, J., Stelzer, E. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstruction+of+zebrafish+early+embryonic+development+by+scanned+light+sheet+microscopy.">Reconstruction of zebrafish early embryonic development by scanned light sheet microscopy.</a> Science. 322 (5904), 1065-1069 (2008).</li><li>Wu, Y., 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=Spatially+isotropic+four-dimensional+imaging+with+dual-view+plane+illumination+microscopy.">Spatially isotropic four-dimensional imaging with dual-view plane illumination microscopy.</a> Nat Biotechnol. 31 (11), 1032-1038 (2013).</li><li>Popko, J., Fernandes, A., Brites, D., Lanier, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+analysis+of+NeuronJ+tracing+data.">Automated analysis of NeuronJ tracing data.</a> Cytometry A. 75 (4), 371-376 (2009).</li><li>Meijering, E., 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=Design+and+validation+of+a+tool+for+neurite+tracing+and+analysis+in+fluorescence+microscopy+images.">Design and validation of a tool for neurite tracing and analysis in fluorescence microscopy images.</a> Cytometry A. 58 (2), 167-176 (2004).</li><li>Pool, M., Thiemann, J., Bar-Or, A., Fournier, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NeuriteTracer:+a+novel+ImageJ+plugin+for+automated+quantification+of+neurite+outgrowth.">NeuriteTracer: a novel ImageJ plugin for automated quantification of neurite outgrowth.</a> J Neurosci Methods. 168 (1), 134-139 (2008).</li><li>Scorcioni, R., Polavaram, S., Ascoli, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=L-Measure:+a+web-accessible+tool+for+the+analysis,+comparison+and+search+of+digital+reconstructions+of+neuronal+morphologies.">L-Measure: a web-accessible tool for the analysis, comparison and search of digital reconstructions of neuronal morphologies.</a> Nat Protoc. 3 (5), 866-876 (2008).</li><li>Kaplan, E. L., Meier, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonparametric+Estimation+from+Incomplete+Observations.">Nonparametric Estimation from Incomplete Observations.</a> JASA. 53, 457-481 (1958).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Burada, nasıl görüntü ve Drosophila medulla nöronların dendritik milleri analiz göstermektedir. Birinci bölüm, çift görüntüleme görüntüleme, yüksek çözünürlüklü görüntü yığını haline dekonvulasyon ve iki görüntü yığınlarının kombinasyonunu açıklar. İkinci bölüm, dendrit izleme ve kayıt, referans sütun dizisine medulla nöronların Dendritlerin izleme ve kayıt açıklar. Üçüncü bölüm, dendritik analizi, dendritik kalıpları analiz etmek için özel komut kullanımını tarif eder. Birlikte bu protokoller katmanları ve sütunlar ile ilgili dendritik desenleri bilgileri ayıklamak ve dendritik dallanma ve sonlandırma frekansları belirlemek için tam bir iş akışı sağlar. Burada sunulan çift görüntüleme görüntüleme yöntemi iki veya daha fazla görüntü yığınları dik bir yüksek eksenel çözünürlük elde etmek için recombined toplanan hangi ışık sayfalık mikroskopları ile uygulanan çoklu görüntülü görüntüleme teknikleri, kavramsal benzern, 17, 18. Ancak, dik ince dendritler görüntüleme için gerekli olan iki adet yüksek NA (sayısal açıklık) objektif lens uygulamak teknik olarak zordur. Böylece, çift görüntüleme yöntemi üst üste iki adımda aynı beyin örneği görüntüleme ve görüntüleme arasında örnek yeniden yönlendirmek gerekir. görüntü kombinasyonu arızalar büyük olasılıkla manipülasyon sırasında görüntüleme veya numune ezilmesini sırasında numune hareketinin kaynaklanır. Görüntü rekombinasyon işlemi eksenel bozulma sorunu ve yakın izotropik çözünürlük sonuçları azaltır iken Dahası, recombined görüntüleri kırınım sınırının altında devam etmektedir. Bizim çift görüntüleme görüntüleme yöntemi yaygın olarak kullanılabilir sadece standart konfokal mikroskopi, ihtiyacı vardır. Ancak, bu tür STED&#39;in veya yapı aydınlatma olarak süper çözünürlüklü mikroskopi, varsa, burada mevcut çift görüntüleme görüntüleme yöntemi için mükemmel bir alternatif olacaktır. Burada sunulan dendrit izleme ve kayıt bölümü dendritik ağaçları izler ve referans sütun dizisine dendritik ağaçları kaydeder. Bu protokol, ticari program Imaris yarı otomatik dendrit takibi için ve referans noktaları atamak için kullanılır. Benzer görevler gibi NeuronJ 19, 20 ve akson Tracer 21 olarak ücretsiz alternatifleri, bir dizi kullanarak gerçekleştirilebilir. Bizim kayıt protokol referans sütun dizisine dendrit izlerini kaydetmek için açık kaynak programı MIPAV uygulanan özel bir eklenti kullanıyor. Bildiğimiz kadarıyla, bu kayıt yöntemi sütun ve katmanlara nörit izlerini kaydeder tek yöntemdir. Bu prosedür, düzenli kayıt için nirengi noktaları gibi fotoreseptör aksonlar düzenlenmiş kullanır. Doğrusal olmayan kayıt yöntem ile üretilen dendritik izleri sütunlar ve tabakalar ile ilgili dendritik desen üzerindeki bilginin alınması için idealdir. Diğer yandanEl, katı cisim kayıt yöntemi dendritik uzunlukları veya diğer yerel geometrik özelliklerini değiştirmeden neuropil kardinal eksenine dendritik izleri Kartezyen eksenlerini hizalar. Bu nedenle, katı cisim dendritik izleri standart morfometrik analizler için uygundur kayıtlı. , Çevredeki dokuyu başvuran olmadan yerel ve küresel dendritik özelliklerini karakterize L-tedbir 22 olarak geleneksel dendritik morfometrik analizi. Birçok medulla nöronlar dendritik geometrik özelliklerini paylaşan olduğunu Biz daha önce göstermiştir ve bu ölçütleri medulla nöron tipleri 12 ayırt etmek için yetersiz olduğu. Bunun yerine, tip-spesifik dendritik özellikler doğrudan dendritler ikamet katmanları ve sütunlar ile ilişkilidir. Özellikle, medulla nöronlar farklı türleri farklı düzlemsel yönde dendritler belirli medulla katmanlarında sonlandırmak için proje. Bu iki dendritik özellikler rmedulla nöronların dendritik fonksiyon katmanları ve sütunlar halinde düzenlenmiş retinotopically yönlendirilmiş afferentler almak için eflect. Bu özelliklerin çıkarma kolaylaştırmak için, dendritik özelliklerini hesaplamak için özel fonksiyonları bir dizi içerir dendritik ağaç araç kutusunu geliştirdi. dendritik analiz bölümde, bu işlevler katman özel fesih ve dendritler düzlemsel projeksiyon yön dağılımını hesaplamak için kayıtlı dendritik izleri nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. dendritik ağaç araç dendritik analiz için diğer özel işlevleri eklemek için bir platform sağlar. dendritik analiz bölümünde, biz de belirgin dendritik sonlandıran ve dallanma frekanslar için tahminler elde etmek süreci tanımlamak. Özellikle, bu işlevler bir dendritik segmenti belirli bir lengt uzanacağını olasılığı için Kaplan-Meier parametrik olmayan bir kestiricisi dayalı dallanma ve sonlandırma frekansları hesaplamakdallanma veya 12 23 sonlandırma olmadan h. Katı cisim kayıtlı (ama lineer kayıtlı) doğrusal olmayan kayıt süreci dendritik bölüm uzunlukları değiştirir çünkü dendritik izleri bu hesaplama için kullanılması gerektiğini dikkat etmek önemlidir. dendritik dallanma ve sonlandırma frekansları KM eğrilerinin ilk türevi (eğim) ve fonksiyon oturan yöntemi kullanılarak hesaplanabilir. Tek nöronlar dendritik bölümlerinin sadece nispeten az sayıda olması nedeniyle ayrıca, dallanmış kısım ve durdurma frekansların doğru hesaplama çoğu zaman oldukça büyük bir veri kümesi (&gt; Tm nöronlar için 10 nöronlar) gerektirir. Sağlanan örneklerde, TM2 ve TM20 benzer dallanma ve sonlandırma frekansları var, ama Tm2 dallanma frekans uzunluğu dallanma karşısında homojen değil, TM2 bir karakteristik özelliği 12 dendritlerindeki. Bizim protokolleri ikenDrosophila medulla nöronlar için tasarlanmıştır, diğer nöronlar analiz etmek için adapte edilebilir böyle diğer Drosophila optik loblar ve gözdeki ve korteks gibi katmanları ve sütunlarda ayrıntılı dendritler. Bu tür uyarlamalar ilgi 12&#39;nin sistemi olup, ayrıca MIPAV eklentisinin küçük değişikliklerle göre yeni bir referans sütun dizisi oluşturmak gerektirecektir. Biz işbirliği ve paylaşımı teşvik etmek açık kaynak yazılımı olarak tüm programları sağlamak.

gelişimi sırasında, karmaşık ama basmakalıp dallı desenleri nöronlar ayrıntılı dendrit kendi presinaptik ortakları ile sinaps oluşturur. Dendritik dallanma desen nöronal kimlik ve işlevleri ile ilişkilidir. dendritik karmaşıklığı ve saha boyutları giriş numarasını yöneten dallanma sırasında dendritik milleri yerleri, aldıkları presinaptik girdilerin türünü belirlemek. Böylece, dendritik morfolojik özellikleri sinaptik bağlantı ve nöronal hesaplanması için kritik belirleyicidir. Böyle sinek optik loblar ve gözdeki gibi karmaşık beyinleri, birçok bölgesinde, sinaptik devreler bilgi işlem 1, 2 kolaylaştırmak için sütun ve katmanlar halinde organize edilir. Böyle bir sütun ve katman organizasyonda, farklı bir yöntem proje akson presinaptik nöronlar belirli bir katmana (sözde katman özel hedefleme) sona erdirme ve düzenli bir iki boyutlu bir dizi oluşturmak için (yani-called topografik harita), postsinaptik nöronlar belirli katmanlarında uygun boyutlarda dendrit uzatmak ise doğru tip ve sayıları presinaptik girişler almak için. Katmanlara ve sütunlara hedefleme aksonal iyi 3, 4 çalışılmıştır olsa da, çok daha az dendritler belirli katmanlara yönlendirilir ve doğru presinaptik ortaklarla 5 ile sinaptik bağlantıları oluşturmak üzere açık alanları uygun genişletmek boyutlandırılır nasıl bilinir. görüntüleme ve katmanlar ve sütunlar hedefleyen nicel dendritik zorluk sütunlu ve lamine beyin yapılarında dendritik gelişim çalışma engellemiştir. Drosophila medulla nöronlar sütunlar ve katmanlar halinde dendritik yönlendirme ve devre düzeneğinin çalışmak için ideal bir model vardır. Sinek medulla neuropil 3D 10 katmanları kafes ve yaklaşık 750 sütun olarak düzenlenmiştir. Her sütun p dahil afferentleri bir dizi, innerve edilirolan aksonal terminaller katman özgü moda 6 topografik haritalar oluşturan L5, - hotoreceptors R7 / R8 ve lamina nöronlar L1. Medulla nöronların yaklaşık 38 çeşit bu afferentleri 7 girdileri almak için her medulla sütun ve belirli katmanlarda ve uygun alan boyutlarıyla ayrıntılı dendritler mevcuttur. medulla sinaptik devreler elektron mikroskobik düzeyde yeniden inşa edilmiştir; böylece, sinaptik ortaklıklar iyi 8 7 kurulur. Ayrıca, medulla nöronların çeşitli etiketleme genetik araçlar 9, 10, 11 mevcuttur. transmedulla üç tip (Tm) nöronlar (Tm2, Tm9 ve TM20) inceleyerek, daha önce iki hücre türüne özgü dendritik özelliklerini belirledik: (i) Tm nöronlar ya ön veya arka yönde dendritler proje (düzlemsel projection yönü), hücre tipine bağlı olarak ve (ii) medulla nöronlarının dendritleri hücre türüne özgü bir şekilde (tabakaya özgü sonlandırma) 12 belirli medulla tabakalarını sonlanır. tabaka ve kolon ipuçlarına Tm yanıtları bozan mutasyonlar bu niteliklerin farklı yönlerini etkileyen ise düzlemsel projeksiyon yönü ve katman özgü sonlandırma, Tm nöronların bu üç tip ayırt etmek için yeterlidir. Burada, sütunlar ve katmanlar (Şekil 1) Drosophila medulla nöronların dendritik desenlendirme incelemek için tam bir iş akışı sunuyoruz. İlk olarak, iki konfokal görüntü birleştirmek için özelleştirilmiş bir yazılım kullanan bir çift görünümü görüntüleme yöntemi, yüksek kaliteli izotropik görüntüleri oluşturmak için yığınlarının göstermektedir. Bu yöntem, süper çözünürlük mikroskobu başvurmadan, dendritik dalların güvenilir izleme izin yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak için sadece konvansiyonel konfokal mikroskopi gerektirir böyle birs STED (Uyarılmış Emisyon tükenmesi) veya yapısal aydınlatma. İkincisi, biz dendritik milleri izlemek için ve bir referans sütun dizisi elde edilen nörit izlerini kayıt için bir yöntem mevcut. Üçüncü olarak, dendritik dallanma ve sonlandırma frekanslar için tahmin yürütülürken yanı sıra, düzlemsel projeksiyon yönü ve dendritler tabaka özgü fesih hakkında bilgi ayıklamak için hesaplama yöntemleri göstermektedir. Birlikte, bu yöntemler, 3D, dendritik morfolojileri göre hücre tiplerinin sınıflandırılması dendritik desen karakterizasyonu ve mutant potansiyel kusurların belirlenmesine izin verir.

<table><tbody><tr><td>&lt;strong&gt;Software&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Huygens Professional</td><td>Scientific Volume Imaging</td><td>version 16.05</td><td>for image deconvolution (https://svi.nl).&amp;nbsp; commercial software</td></tr><tr><td>MIPAV</td><td></td><td>version 7.3.0</td><td>for image recombination and registration (http://mipav.cit.nih.gov/); freeware</td></tr><tr><td>MIPAV plugin: PlugInDrosophila&lt;br/&gt;RetinalRegistration.class</td><td></td><td></td><td>freeware</td></tr><tr><td>MIPAV plugin: PlugInDrosophilaStandard&lt;br/&gt;ColumnRegistration.class</td><td></td><td></td><td>freeware</td></tr><tr><td>Imaris</td><td>Bitplane</td><td></td><td>for tracing neurites and assigning reference points for image registration (http://www.bitplane.com); commercial software</td></tr><tr><td>Vaa3D</td><td></td><td></td><td>for visualizing swc files (https://github.com/Vaa3D/release/releases/); freeware</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>Mathworks</td><td>R2014b</td><td>for morphometric analysis of dendrites (http://www.mathworks.com); commercial software</td></tr><tr><td>Matlab toolbox: TREES1.14</td><td></td><td>v1.14</td><td>for analyzing dendritic morphometric parameters (http://www.treestoolbox.org/download.html); freeware</td></tr><tr><td>Matlab toolbox: Dendritic_Tree_Toolbox</td><td></td><td>v1.0</td><td>For calculating morphometric parameters (https://science.nichd.nih.gov/confluence/display/snc/Data+collections+for+imagines+combination+and+standardize+column+registration). Freeware</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Name&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Company&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Catalog number&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Comments&lt;/strong&gt;</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Sample files&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SWC file definition</td><td></td><td></td><td>http://www.neuronland.org/NLMorphologyConverter/MorphologyFormats/SWC/Spec.html</td></tr><tr><td>The codes and sample files for image combination and registration</td><td></td><td></td><td>https://science.nichd.nih.gov/confluence/display/snc/Data+collections+for+imagines+combination+and+standardize+column+registration</td></tr><tr><td>Reference point example&amp;nbsp;</td><td></td><td></td><td>https://science.nichd.nih.gov/confluence/download/attachments/117216914/points.csv?version=1&amp;amp;modificationDate=&lt;br/&gt;1471880596000&amp;amp;api=v2</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Name&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Company&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Catalog number&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Comments&lt;/strong&gt;</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Computer system&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MS Windows Windows 7 x64 or Macintosh OS X 10.7 or later</td><td></td><td></td><td>3GHz 64-bit quad-core processor, 16G RAM (minimal)</td></tr><tr><td>Optional: Quadro4000&amp;nbsp; (or above) graphic card</td><td>Nvidia</td><td></td><td>for stereographic visualization of dendrites.</td></tr><tr><td>Optional: NVIDIA 3D vision2</td><td>Nvidia</td><td></td><td>http://www.nvidia.com/object/3d-vision-main.html</td></tr><tr><td>Optional: 120 Hz LCD display for NVIDIA 3D vision2</td><td></td><td></td><td>http://www.nvidia.com/object/3d-vision-system-requirements.html</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Name&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Company&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Catalog number&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Comments&lt;/strong&gt;</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Reagents for imaging&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>24B10 antibody</td><td>The Developmental Studies Hybridoma Bank</td><td>24B10</td><td></td></tr><tr><td>GFP Tag Antibody</td><td>Thermofisher Scientific</td><td>G10362</td><td></td></tr><tr><td>Goat anti-Rabbit (H+L), Alexa Fluor 488</td><td>Thermofisher Scientific</td><td>A11034</td><td></td></tr><tr><td>Goat anti-Mouse (H+L), Alexa Fluor 568</td><td>Thermofisher Scientific</td><td>A21124</td><td></td></tr><tr><td>VECTASHIELD Antifade Mounting Medium</td><td>Vector Laboratories</td><td>H-1000</td><td></td></tr><tr><td>Mounting&amp;nbsp;Clay&amp;nbsp;</td><td>Fisher</td><td>S04179</td><td></td></tr><tr><td>70% glycerol in 1x PBS</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cover glasses, high performance, D = 0.17&amp;nbsp;mm</td><td>Zeiss</td><td>474030-9000-000</td><td></td></tr></tbody></table>

analyzing dendritic morphology in columns and layers

Böyle sinek optik loblar ve omurgalı korteks gibi merkezi sinir sistemi, birçok bölgesinde, sinaptik devreler gelişmiş hayvanlarda geliştirme ve bilgi işleme sırasında beyin kablolama kolaylaştırmak için katmanları ve sütunlar halinde düzenlenir. Belirli katmanlarda tip spesifik desen ayrıntılı dendritler postsinaptik nöronlar uygun presinaptik terminalleri ile sinaps için. Uçucu medulla nöropil 10 katman ve yaklaşık 750 sütun oluşmaktadır; her sütun bir tip spesifik biçimde afferentleri bazı 7 tip aksonal terminalleri ile maç medulla nöronların 38 üzerinde türleri, dendritler tarafından innerve edilir. Bu rapor görüntüye prosedürleri ayrıntıları ve medulla nöronların dendritler analiz. iş akışı üç bölümden oluşmaktadır: (i) çift görüntüleme görüntüleme bölümü dendritler bir yüksek çözünürlüklü 3 boyutlu görüntü içine dik yönlerde toplanan iki konfokal görüntü yığınları birleştirir; (Ii) dendrit izleme ve kayıt bölümü dendritik izleri3D milleri ve referans sütun dizisine dendritik izlerini kaydeder; (Iii) dendritik analiz bölümü dendritik milleri tabaka özel sonlandırma ve düzlemsel projeksiyon yönü de dahil olmak üzere sütun ve katmanlar, açısından dendritik desenleri analiz ve dendritik dallanma ve sonlandırma frekanslarının tahminleri türemiştir. protokoller matris laboratuvar dilinde açık kaynak MIPAV (Tıbbi Görüntüleme İşleme, Analiz ve Görselleştirme) platformu ve özel toolbox üzerine inşa özel eklentileri kullanmaktadır. Birlikte, bu protokoller hücre türlerini tanımlamak için, ve mutantlar kusurları tespit etmek, katmanlar ve sütunlarda Drosophila medulla nöronların dendritik yönlendirme analiz etmek tam bir iş akışı sağlar.

Burada sunulan çift görüntüleme görüntüleme prosedürü kullanarak, seyrek etiketli TM20 nöron içeren bir sinek beyin iki dik yönde görüntülendi. görüntüleme öncesi, beyin, zara bağlı GFP ve fotoreseptör aksonlar görselleştirmek için uygun birincil ve ikincil antikor ile boyandı. Görüntüleme için, beyin birinci yatay yönde monte edilmiştir (Şekil 2A, B). GFP-etiketli TM20 nöron ve çevresindeki fotoreseptör aksonlar konfokal mikroskop (Şekil 3A) kullanılarak görüntülendi. Daha sonra beyin (Şekil 2A, B) yeniden hizalanmış ve aynı TM20 nöron ön oryantasyon (Şekil 3B) yeniden görüntülendi. Görüntüleme işlemi sırasında, TM20 nöronun yeri sağ medulla nöropilde (RV yapılandırması) ventral yarısında olarak tespit edilmiştir. Bu iki görüntü yığınlarının görüntü Dekonvolüsyonun yazılım ve rec kullanılarak deconvolved edildibir rekombinant Görüntü yığını (Şekil 3C &#39;) oluşturmak üzere MIPAV (Şekil 3C) kullanılarak ombined. Girdi yığınına (Şekil 3A &#39;, B&#39;) herhangi birine göre rekombinant görüntü yığını eksenel bozulma önemli bir azalma gösterdi. Görüntü görselleştirme yazılımı kullanarak, akson ve TM20 nöronun dendritler (Şekil 3D) takip ve bir mucit (iv) dosyası olarak kaydedildi. TM20 nöron çevreleyen fotoreseptör aksonlar 27 referans noktaları ayrıldı (Şekil 3E - H) ve virgülle ayrılmış değer (CSV) dosyası olarak kaydedilir. takip dendrit dosya ve referans noktası dosyası sonradan swc dosya biçiminde katı cisim kayıtlı ve doğrusal olmayan kayıtlı dendrit izlerini oluşturmak için MIPAV özel eklenti uygulandı. Kayıtlı dendritik izleri &quot;RV_standardization.m&quot; komut dosyası kullanarak standart RV yapılandırmasına dönüştürülmüştür. Tdiye kayıtlı ve standardize dendritik izleme dosyaları kayıt ve standardizasyon süreçlerini (Şekil 3H) doğrulamak için Vaa3D kullanılarak görüntülendi. 15 TM20 nöronlar ve 15 Tm2 nöronlar toplandı için dendritik analiz için, dendritik izleri kayıtlı. &quot;Branch_term_P.m&quot; komut dosyası, dallanma kullanarak ve bu nöronların olasılığını sonlandırma sert gövdesi kayıtlı dendritik izleri kullanılarak analiz edildi (Şekil 4A, B). Kaplan-Meier eğrileri her iki nöronal türleri içindeki dallanma ve durdurma frekanslara sahip olduğunu göstermektedir. Ancak, Tm2 uzun segmentler için daha düşük bir sonlandırıcı frekansı vardır (&gt; 4 mikron; Şekil 4A) 12. katmanları ve sütunlar ile ilişkili dendritik özelliklerini analiz etmek için, non-lineer kayıt yöntemi ile kayıtlı dendritik izleri kullanıldı. Özel &quot;Layer_term_P.m&quot; script kullanarak, dağıtımTm2 ve TM20 nöronlar için katman özgü dendritik fesih s (Şekil 4C, D) hesaplandı. Tm2 ve TM20 dendritler tabaka özgü sonlandırmaları farklı dağılımlar farklı katmanlar kendi özel sinaptik ortakları ile tutarlıdır: TM20 dendritler R8 ve L3 girdileri alırken Tm2 dendritler, sırasıyla, M2 ve M5 L2 ve L4 aksonal terminallerden girdileri almak M3 tabakası 8, 15, 16. &quot;Planar_proj.m&quot; script kullanarak, TM2 ve TM20 dendritler düzlemsel projeksiyon tarifi analiz edildi ve birbirinden farklı olduğu bulundu: Tm2 dendritler proje posterior ise TM20 dendritler proje öne 12 (Şekil 4E, F). <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/55410/55410fig1.jpg" /> 1. İş Akışı Şekil. </çift ​​görüntüleme görüntüleme, dendrit izleme ve kayıt, ve dendritik analizi: strong&gt; merkez kolon üç yöntem bölümleri gösterir. Her yöntemin bölüm üç adımları içerir. Sol sütun, her aşamasında kullanılan yazılımı ifade eder. Sağ sütun turuncu oklar olarak gösterilen veri akışı ile her adımda, giriş ve çıkış dosyaları gösterir. <a href="https://ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/55410/55410fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/55410/55410fig2.jpg" /> Çift görünüm Görüntüleme ve Drosophila Medula Sütun Array Simetri Şekil 2. Numune Hazırlama. (A, B) Örnek çift görüntüleme görüntüleme montaj. (A) görünümü bir lamel ile beyne bakarak sanki gösterilir. Örnek montaj için (B) şematik diyagramlar. Görüntüleme ufukta içintal bağışıklığı lekeli beyin ventral-up pozisyonunda ilk monte edilir, yığınlar. İlk yığın aldıktan sonra, beyin ön yığın görüntülenmesi için ön-yukarı pozisyonda yeniden konumlandırılmış. A: ön; P: posterior; D: dorsal; V: ventral; R: right; L: Sol. (C - E) medulla neuropil simetri ve organizasyonu, frontal pozisyonda inceledi. 24B10 antikoru (kırmızı) ile işaretlenmiş (C) fotoreseptör aksonlar, medulla nöropil organizasyonu görselleştirmek için kullanılmıştır. görüntü beyne dışarıdan bakarak sanki gösterilir. Ant: anterior; Pos: Posterior; Dor: dorsal; Ven: ventral; Denklem: ekvator. (D) R7 tabakası seviyesinde medulla neuropil Dört çeyrekte (C) yüksek büyütmeli görünümü. merkezi R7 terminalleri sarı noktalarla işaretlenmiştir. Anterior ve ekvatoral R7s sırasıyla yeşil ve mavi noktalar ile işaretlenmiştir. (E) medulla CO şematik bir temsililumnar organizasyonu. Sol ve sağ medulla neuropils ayna görüntüleri vardır ve her neuropil dorsal ve ventral yarısı da ekvator ile ayrılmış görüntüleri, ayna unutmayın. Kırmızı noktalar birinci referans noktalarıdır ekvatoral R7s, gösterir. Rakamlar (1-9) ve oklar referans noktası atamaları sırasını gösterir. Ölçek çubuğu: C 15 um; D. 5 mikron <a href="https://ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/55410/55410fig2large.jpg" target="_blank">bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/55410/55410fig3.jpg" /> Şekil 3. Görüntü Rekombinasyon ve Referans Noktası Atama. (A - C) tek bir yatay (A) alınan TM20 nöron ve frontal (B) tarifini Konfokal ve görüntüler. Görüntüler maksimum yoğunluk projeksiyonlar olarak gösterilir. Fotoreseptör akson ve tek TM20 nEURON sırasıyla Mb24B10 antikor (kırmızı) ve zara bağlı GFP (yeşil) ile etiketlenmiştir. (Kırmızı A) ve (B, camgöbeği) (C) recombined görüntü. Anlaşılır olması için, sadece fotoreseptör gösterilir. (A &#39;- C&#39;) Çift görüntüleme eksenel çözünürlüğünü artırır. Recombined görüntü (A &#39;) (ve frontal görünümü (B&#39;) görüntüleri yatay görüntüleme A) daha iyi bir çözünürlüğe sahiptir &#39;. Alt paneller: Üst panellerde kutulu alanların yüksek büyütme bakıldı. (D) tek bir TM20 nöronun akson (beyaz) Takip. başlangıç ​​noktası, bir mavi nokta olarak belirtilmiştir. (E) TM20 nöronları çevreleyen 9 fotoreseptör aksonlar 27 referans noktaları (beyaz noktalar) görülecek olarak kullanılmaktadır. Üst, R8 ve R7: referans noktaları üç kat halinde bulunmaktadır. Her katmanda (F) Referans noktası atama. referans noktası atama fol izler<html> iyice silinir sırası: ekvator (Eşitlik), ön-ekvator (AE), anterior (A), ön-ventral (AV), ventral (V), posterior-ventral (PV), posterior (P), posterior-ekvator (PE) ve merkezi (C). (G) kayıt için kullanılan Medulla kolon dizisinin şematik temsili. Bir TM20 nöron (yeşil) gösterilir. Medulla tabakalar (M1-6) olarak belirtilmiştir. (H), tek bir sütun için tabaka ve bir referans noktası ataması bir örnek. Üç kat, her sütun tanımlamak için kullanılır: Top, R8 ve R7 (M5 / 6 katmandan kavşak). (I) Kayıtlı ve standardize akson iz Vaa3D kullanılarak görüntülendi. Ölçek çubuğu: AC A 5 um; 5 &#39;A&#39;-C&#39; A um; 5 mikron D, E, F, G ve <a href="https://ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/55410/55410fig3large.jpg" target="_blank">bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayınız.</a> 410fig4.jpg &quot;/&gt; Dendritik Analizler gelen Sonuçların 4. Örnekler Şekil. (A, B) dendritik dallanma (A) ve sonlandırma (B) Kaplan-Meier tahminleri (y-ekseni) kademeli bir uzunluğu (x-ekseni) göre logaritma ölçeğinde çizilmiştir. Katı ve noktalı çizgiler SDS ± ortalamalarını ifade etmektedir. Tm2 (kırmızı) ve TM20 (siyah) daha az 4 um den segmentleri için benzer dallanma ve sonlandırma frekansları paylaşır. Her medulla (M) tabakası terminal dendritik düğüm ortalama oranını gösteren (C, D) Histogramlar. Belirli bir medulla tabakasında terminal düğümler oranı ilk verilen bir tür her bir nöron için hesaplanan ve o türdeki tüm nöronlar üzerinde ortalaması alınır. Dikey çubuklar oranı standart sapmasını göstermektedir. Ise Tm2 nöronların (Cı), terminal dendritik düğümlerin dağıtımı için bu tabaka 5 bir minör tepe, medulla tabaka 2 içinde konsantre Not Tm 20 nöronlar için(D), dağıtım M2 ve M3 tabakaları etrafında odaklanmıştır. (E, F) dendritlerinin düzlemsel projeksiyon yönü Polar araziler. açısal bin (20 °) içinde öngörülen Terminal düğümler oranı ilk verilen bir tür her bir nöron için hesaplanan ve o türdeki tüm nöronlar üzerinde ortalama edildi. Kırmızı ve mavi eğrileri ± standart sapma ortalama oran göstermektedir. eğrileri üzerinde köşeleri açısal bidonları midpoints vardır. siyah daireler kendi tarafına siyah rakamı ile işaret oran değerlerini göstermektedir. Ortalama olarak, nöron iki sınıf neredeyse zıt yönde yönlendirilmiş olan, dikkat edin. A: ön; P: posterior; D / V: dorsal / ventral; Denklem: ekvator. <a href="https://ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/55410/55410fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers at JoVE.com

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

Burada, sütunlar ve katmanlar halinde Drosophila medulla nöronların dendritik yönlendirmesini nasıl analiz edileceğini göstermektir. iş akışı, izleme referans sütun dizisine dendritik milleri tescili için ve 3 boyutlu uzayda dendritik yapıların analizi için görüntü kalitesi ve hesaplama araçlarını geliştirmek için bir çift görünümü görüntüleme tekniği içerir.

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 ...

analyzing-dendritic-morphology-in-columns-and-layers

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Neuroscience

9.2K Görüntüleme.  National Institutes of Health (NIH).  Burada, sütunlar ve katmanlar halinde Drosophila medulla nöronların dendritik yönlendirmesini nasıl analiz edileceğini göstermektir. iş akışı, izleme referans sütun dizisine dendritik milleri tescili için ve 3 boyutlu uzayda dendritik yapıların analizi için görüntü kalitesi ve hesaplama araçlarını geliştirmek için bir çift görünümü görüntüleme tekniği içerir. 

Video: Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

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

Analysis of Dendritic Spine Morphology in Cultured CNS Neurons

Dendritic spines are the sites of the majority of excitatory connections within the brain, and form the post-synaptic 
compartment of synapses. These structures are rich in actin and have been shown to be highly dynamic. In response to classical Hebbian plasticity 
as well as neuromodulatory signals, dendritic spines can change shape and number, which is thought to be critical for the refinement of neural 
circuits and the processing and storage of information within the brain. Within dendritic spines, a complex network of proteins link extracellular 
signals with the actin cyctoskeleton allowing for control of dendritic spine morphology and number. Neuropathological studies have demonstrated that 
a number of disease states, ranging from schizophrenia to autism spectrum disorders, display abnormal dendritic spine morphology or numbers. 
Moreover, recent genetic studies have identified mutations in numerous genes that encode synaptic proteins, leading to suggestions that these 
proteins may contribute to aberrant spine plasticity that, in part, underlie the pathophysiology of these disorders. In order to study the potential 
role of these proteins in controlling dendritic spine morphologies/number, the use of cultured cortical neurons offers several advantages. Firstly, 
this system allows for high-resolution imaging of dendritic spines in fixed cells as well as time-lapse imaging of live cells. Secondly, this in 
vitro system allows for easy manipulation of protein function by expression of mutant proteins, knockdown by shRNA constructs, or pharmacological 
treatments. These techniques allow researchers to begin to dissect the role of disease-associated proteins and to predict how mutations of these 
proteins may function in vivo.

Numerous recent studies have identified mutations in synaptic proteins associated with brain pathologies. Primary cultured cortical neurons offer great flexibility in examining the effects of these disease-associated proteins on dendritic spine morphology and motility.

Kültür MSS Nöronlar Dendritik Omurga Morfoloji Analizi

Dendritic spines are the sites of the majority of excitatory connections within the brain, and form the post-synaptic 
compartment of synapses. These ...

Morphological Analysis of Drosophila Larval Peripheral Sensory Neuron Dendrites and Axons Using Genetic Mosaics

Nervous system development requires the correct specification of neuron position and identity, followed by accurate neuron class-specific dendritic development and axonal wiring. Recently the dendritic arborization (DA) sensory neurons of the Drosophila larval peripheral nervous system (PNS) have become powerful genetic models in which to elucidate both general and class-specific mechanisms of neuron differentiation.
There are four main DA neuron classes (I-IV)1. They are named in order of increasing dendrite arbor complexity, and have class-specific differences in the genetic control of their differentiation2-10. The DA sensory system is a practical model to investigate the molecular mechanisms behind the control of dendritic morphology11-13 because: 1) it can take advantage of the powerful genetic tools available in the fruit fly, 2) the DA neuron dendrite arbor spreads out in only 2 dimensions beneath an optically clear larval cuticle making it easy to visualize with high resolution in vivo, 3) the class-specific diversity in dendritic morphology facilitates a comparative analysis to find key elements controlling the formation of simple vs. highly branched dendritic trees, and 4) dendritic arbor stereotypical shapes of different DA neurons facilitate morphometric statistical analyses.
DA neuron activity modifies the output of a larval locomotion central pattern generator14-16. The different DA neuron classes have distinct sensory modalities, and their activation elicits different behavioral responses14,16-20. Furthermore different classes send axonal projections stereotypically into the Drosophila larval central nervous system in the ventral nerve cord (VNC)21. These projections terminate with topographic representations of both DA neuron sensory modality and the position in the body wall of the dendritic field7,22,23. Hence examination of DA axonal projections can be used to elucidate mechanisms underlying topographic mapping7,22,23, as well as the wiring of a simple circuit modulating larval locomotion14-17.
We present here a practical guide to generate and analyze genetic mosaics24 marking DA neurons via MARCM (Mosaic Analysis with a Repressible Cell Marker)1,10,25 and Flp-out22,26,27 techniques (summarized in Fig. 1).

Morphological Analysis of Drosophila Larval Peripheral Sensory Neuron Dendrites and Axons Using Genetic Mosaics

The dendritic arborization sensory neurons of the Drosophila larval peripheral nervous system are useful models to elucidate both general and neuron class-specific mechanisms of neuron differentiation. We present a practical guide to generate and analyze dendritic arborization neuron genetic mosaics.

Morfolojik analiz Drosophila</emGenetik Mozaikler> Larvaların Periferik Duyusal Nöron Dendritler ve Aksonlar

Nervous system development requires the correct specification of neuron position and identity, followed by accurate neuron class-specific dendritic ...

The Analysis of Purkinje Cell Dendritic Morphology in Organotypic Slice Cultures

Purkinje cells are an attractive model system for studying dendritic development, because they have an impressive dendritic tree which is strictly oriented in the sagittal plane and develops mostly in the postnatal period in small rodents 3. Furthermore, several antibodies are available which selectively and intensively label Purkinje cells including all processes, with anti-Calbindin D28K being the most widely used. For viewing of dendrites in living cells, mice expressing EGFP selectively in Purkinje cells 11 are available through Jackson labs. Organotypic cerebellar slice cultures cells allow easy experimental manipulation of Purkinje cell dendritic development because most of the dendritic expansion of the Purkinje cell dendritic tree is actually taking place during the culture period 4. We present here a short, reliable and easy protocol for viewing and analyzing the dendritic morphology of Purkinje cells grown in organotypic cerebellar slice cultures. For many purposes, a quantitative evaluation of the Purkinje cell dendritic tree is desirable. We focus here on two parameters, dendritic tree size and branch point numbers, which can be rapidly and easily determined from anti-calbindin stained cerebellar slice cultures. These two parameters yield a reliable and sensitive measure of changes of the Purkinje cell dendritic tree. Using the example of treatments with the protein kinase C (PKC) activator PMA and the metabotropic glutamate receptor 1 (mGluR1) we demonstrate how differences in the dendritic development are visualized and quantitatively assessed. The combination of the presence of an extensive dendritic tree, selective and intense immunostaining methods, organotypic slice cultures which cover the period of dendritic growth and a mouse model with Purkinje cell specific EGFP expression make Purkinje cells a powerful model system for revealing the mechanisms of dendritic development.

We present a protocol that permits to view and to quantitatively asses the morphology of the dendritic tree of individual Purkinje cells grown in organotypic cerebellar slice cultures. This protocol is intended to promote studies on the mechanisms of Purkinje cell dendritic development.

Organotipik Dilim Kültürleri Purkinje Hücre Dendritik Morfoloji Analizi

Purkinje cells are an attractive model system for studying dendritic development, because they have an impressive dendritic tree which is strictly ...

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 ...

Assessment of Dendritic Arborization in the Dentate Gyrus of the Hippocampal Region in Mice

Dendritic arborization has been shown to be a reliable marker for examination of structural and functional integrity of neurons. Indeed, the complexity and extent of dendritic arborization correlates well with the synaptic plasticity in these cells. A reliable method for assessment of dendritic arborization is needed to characterize the deleterious effects of neurological disorders on these structures and to determine the effects of therapeutic interventions. However, quantification of these structures has proven to be a formidable task given their complex and dynamic nature. Fortunately, sophisticated imaging techniques can be paired with conventional staining methods to assess the state of dendritic arborization, providing a more reliable and expeditious means of assessment. Below is an example of how these imaging techniques were paired with staining methods to characterize the dendritic arborization in wild type mice. These complementary imaging methods can be used to qualitatively and quantitatively assess dendritic arborization that span a rather wide area within the hippocampal region.

We describe two methods for visualization and quantification of dendritic arborization in the hippocampus of mouse models: real-time and extended depth of field imaging. While the former method allows sophisticated topographical tracing and quantification of the extent of branching, the latter allows speedy visualization of the dendritic tree.

Farelerde Hipokampal Bölgesi Dentate Gyrus dendritik arborization Değerlendirilmesi

Dendritic arborization has been shown to be a reliable marker for examination of structural and functional integrity of neurons. Indeed, the complexity ...

Assessment of Hippocampal Dendritic Complexity in Aged Mice Using the Golgi-Cox Method

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching variations of the neuronal dendrites within the hippocampus are implicated in cognition and memory formation. There are several approaches to Golgi staining, all of which have been useful for determining the morphological characteristics of dendritic arbors and produce a clear background. The present Golgi-Cox method, (a slight variation of the protocol that is provided with a commercial Golgi staining kit), was designed to assess how a relatively low dose of the chemotherapeutic drug 5-flurouracil (5-Fu) would affect dendritic morphology, the number of spines, and the complexity of arborization within the hippocampus. The 5-Fu significantly modulated the dendritic complexity and decreased the spine density throughout the hippocampus in a region-specific manner. The data presented show that the Golgi staining method effectively stained the mature neurons in the CA1, the CA3, and the dentate gyrus (DG) of the hippocampus. This protocol reports the details for each step so that other researchers can reliably stain tissue throughout the brain with high quality results and minimal troubleshooting.

Here we present a Golgi-Cox protocol in extensive detail. This reliable tissue stain method allows for a high-quality assessment of the cytoarchitecture in the hippocampus, and throughout the entire brain, with minimal troubleshooting.

Yaşlı Bir Farede Hipokampal Dendritik Karmaşıklığın Golgi-Cox Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching ...

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 ...

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 ...