Волоконная фотометрия

Метод визуализации кальция

Волоконная фотометрия — это метод визуализации кальция , который фиксирует «объемную» или популяционную активность кальция (Ca 2+ ) [1] из определенных типов клеток в области мозга или функциональной сети с целью изучения нейронных цепей [2] [3] [4] [5] [6] Популяционную активность кальция можно соотнести с поведенческими задачами, такими как пространственное обучение, вызов памяти и целенаправленное поведение. [7] Метод включает хирургическую имплантацию волоконной оптики в мозг живых животных. Преимущества для исследователей заключаются в том, что оптические волокна проще имплантировать, они менее инвазивны и менее дороги, чем другие методы исследования кальция, и животное испытывает меньший вес и нагрузку по сравнению с минископами. Он также позволяет визуализировать несколько взаимодействующих областей мозга и интегрировать с другими методами нейронауки. Ограничениями волоконной фотометрии являются низкое клеточное и пространственное разрешение, а также тот факт, что животные должны быть надежно привязаны к жесткому пучку волокон, что может повлиять на естественное поведение более мелких млекопитающих, таких как мыши.

Техническое описание

Фотометрия волокон основана на экспрессии генетически кодируемых кальциевых индикаторов (GECI), таких как GCaMP или RCaMP, которые могут быть нацелены на определенные клетки с использованием клеточно-специфичных промоутеров, таких как Ca2+/кальмодулин-зависимая протеинкиназа II (CaMKII) и человеческий синапсин (hSyn), которые обеспечивают возбуждающую нейрональную и паннейрональную экспрессию соответственно. [1] Эти промоутеры могут быть использованы для нацеливания на различные нейрональные подтипы, а также на ненейрональные клетки, которые демонстрируют динамику кальция, такие как астроциты , с использованием промоутера глиального фибриллярного кислого белка (GFAP) . [8] [9] [10] [11] Как в нейронах, так и в астроцитах клеточная активность в форме потенциалов действия, экзоцитоза нейротрансмиттеров, изменений синаптической пластичности и транскрипции генов связана с притоком ионов Ca2 + . [5]

Эти зависящие от активности изменения внутриклеточных уровней кальция можно отслеживать, вводя GECI в клетку. После этого притока ионов GECI флуоресцируют при связывании Ca 2+ , и изменение флуоресценции пропорционально соответствует изменениям внутриклеточного кальция. [12] Наиболее часто используемым индикатором кальция для волоконной фотометрии (и других методов визуализации in vivo ) является GCaMP6, хотя продолжают разрабатываться дополнительные GECI с уникальными спектрами флуоресценции, кинетикой, соотношением сигнал-шум и чувствительностью к кальцию. [13] [14] Эти индикаторы могут быть выражены в мозге двумя основными способами: вирусная экспрессия [15] и трансгенные линии мышей . [16] В последнее время растет список индикаторов, которые стали доступны для измерения различных химических сигналов, например, dLight для регистрации сигналов дофамина или OxLight для регистрации орексина . [15] [17] [18] GCaMP, RCaMP, dLight и другие индикаторы возбуждаются источником света на оптимальной длине волны и излучают в ответ собственный свет, что позволяет регистрировать динамику кальция или нейротрансмиттеров с течением времени. [15] [19] [13] [3] [20] [21]

Системы волоконной фотометрии предназначены для доставки точных длин волн возбуждения света, специфичных для кальциевого (например, GCaMP) или нейротрансмиттерного индикатора (например, dLight). [3] Этот свет проходит по оптоволокну к оптоволокну, которое имплантировано в интересующую область мозга или области. Индикатор кальция, который экспрессируется специфическим для типа клеток образом, возбуждается этим светом и, в свою очередь, испускает свой собственный сигнал, который возвращается обратно через то же волокно. [3] [4] [22] Эти собранные сигналы излучения спектрально разделяются дихроичным зеркалом, пропускаются через фильтр и фокусируются на фотодетекторе, научной камере или ФЭУ. [3] Собранный сигнал представляет собой изменение флуоресценции (ΔF) относительно исходного базового уровня (F). В свою очередь, исследователи могут наблюдать сигнал, который соответствует кальциевым переходным процессам (ΔF/F). Эти данные временного ряда можно анализировать с помощью различных конвейеров с открытым исходным кодом, таких как pMAT, [23] pyPhotometry [24] и GuPPy. [25]

Важно отметить, что изобестические сигналы являются кальций-независимыми сигналами (т. е. приблизительно 405-415 нм), которые контрастируют с кальций-зависимой длиной волны (т. е. 470 нм для GCaMP). Поскольку GCaMP имеет два состояния, связанный и несвязанный Ca 2+ , две конформации белка имеют уникальные спектры возбуждения и испускания. Длина волны возбуждения, при которой GCaMP имеет одинаковую поглощательную способность с и без Ca 2+, является изобестической и определяет базовую линию кальций-независимой флуоресценции. Движение животных и аутофлуоресценция тканей отражаются в этом кальций-независимом сигнале и могут быть вычтены или регрессированы для выявления истинного изменения флуоресценции. [26]

Структура GCaMP — генетически кодируемого индикатора кальция, обычно используемого в методах визуализации кальция, таких как волоконная фотометрия, одно- и двухфотонная микроскопия.

Генетически кодируемые индикаторы кальция (GECI)

Выражение

Оптимальная экспрессия генетически кодируемых индикаторов кальция (GECI) может быть достигнута двумя способами: аденоассоциированными вирусными векторами и трансгенными линиями грызунов . [15] [16] Вирусная инъекция требует инфузии GECI в интересующую область мозга. [15] Этот вирус может быть нацелен на инфицирование уникальных типов клеток с помощью клеточно-специфических промоторов, таких как CaMKII и GFAP, для нацеливания на возбуждающие нейроны и астроциты соответственно. Это позволяет регистрировать нейронную активность из генетически определенной субпопуляции нейронов или глиальных клеток через имплантированное оптическое волокно. [1] Вирусная экспрессия требует титрования разведений для получения оптимальной экспрессии в мозге, что может быть необходимо вместо использования трансгенных линий грызунов для определенных экспериментов. Экспрессия GECI также может быть достигнута с помощью трансгенных линий, которые обеспечивают повсеместную экспрессию по всему мозгу. В зависимости от штамма мыши или крысы экспрессия может различаться в разных областях мозга, что создает потенциальные проблемы во время записи. [16]

GCaMP

GCaMP — это генетически кодируемый индикатор кальция (GECI), который обычно используется в нескольких методах визуализации. [19] GCaMP испускает флуоресценцию, когда индикатор связан с ионом кальция (Ca 2+ ). Этот кальциевый сигнал напрямую связан с паттернами нейронного ответа, высвобождением нейротрансмиттера и возбудимостью мембраны. [27] Длины волн возбуждения для GCaMP и его изосбестического сигнала составляют приблизительно 470 нм и 415 нм (синий) соответственно. Цель состоит в том, чтобы фотовозбудить точки максимального поглощения и изосбестические точки индикатора. Изосбестическая точка GCaMP — это кальций-независимый сигнал, приблизительно 405-415 нм. Это определяется на основе того, что GCaMP имеет два функциональных состояния, связанное и несвязанное с ионами кальция. Эти два состояния имеют уникальные спектры возбуждения и испускания белка. Длина волны возбуждения, при которой эти два состояния белка имеют одинаковую поглощательную способность, является изосбестической точкой и определяет базовую флуоресценцию. Движение и автофлуоресценция отражаются в этом кальций-независимом сигнале и могут быть вычтены или регрессированы, чтобы выявить истинное изменение клеточной флуоресценции во время поведенческой задачи или экспериментальной манипуляции. [26]

Длина волны излучения GCaMP составляет приблизительно 525 нм (зеленый цвет), ее можно анализировать и коррелировать с течением времени во время поведенческих задач.

Многоцветная волоконная фотометрия

Для наблюдения одновременной динамики кальция в нескольких типах клеток исследователи объединили два или более GECI в одной области мозга. [3] [28] Например, исследовательская группа зарегистрировала флуоресценцию от зеленых и красных GECI, GCaMP6f и jRGECO1a, которые были дифференциально выражены в шипиковых проекционных нейронах прямого и непрямого пути полосатого тела у свободно ведущих себя мышей. [29] Экспрессия нескольких GECI в одной и той же области мозга может быть выполнена не только в двух наборах нейронов, как показано в предыдущем исследовании. Эти одновременные записи объемного кальция также могут быть выполнены с несколькими типами клеток, такими как нейроны и астроциты. Эти типы клеток экспрессируют уникальные промоторы, такие как GFAP и hSyn, и GECI могут быть целенаправленно нацелены таким образом. Другая исследовательская группа провела успешную двухцветную фотометрию волокон с использованием промоутеров, специфичных для астроцитов и нейронов, в то время как мыши свободно выполняли задание на рабочую память (T-лабиринт). [30]

Пример генетически кодируемого индикатора кальция (GECI), Lck-GCaMP3, экспрессируемого в острых срезах астроцитов мозга во время сеанса кальциевой визуализации.

Оборудование

Целью волоконной фотометрии является точная доставка, извлечение и запись объемного кальциевого сигнала из определенных популяций клеток в интересующей области мозга. Для доступа к сигналу оптическая канюля/волокно должны быть хирургически имплантированы в место экспрессии GECI. Это оптическое волокно может собирать только кальциевый сигнал на уровне популяции, а не активность отдельных клеток. [1] Кроме того, оптические волокна позволяют производить запись как из глубоких, так и из поверхностных структур мозга и минимизировать повреждение тканей в отличие от линз GRIN или кортикальных окон.

GCaMP имеет специфические спектры возбуждения и испускания приблизительно при 470 нм и 530 нм соответственно. [27] Светодиодные источники света являются одними из наиболее часто выбираемых из-за низкой оптической мощности, необходимой для возбуждения GECI. Правильная передача сигналов возбуждения и испускания в двух направлениях от мозга к устройству формирования изображения координируется дихроичными зеркалами и фильтрами возбуждения/испускания. Существует три различных типа устройств формирования изображения: фотодетекторы , фотоэлектронные умножители (ФЭУ) и научные камеры . При сборе сигнала из одной области мозга обычно используют фотодетектор или ФЭУ из-за их быстрого получения и низкого отношения сигнал/шум (SNR). В качестве альтернативы при сборе из нескольких областей мозга необходимо использовать научные камеры или несколько фотодетекторов или ФЭУ.

В целом, эта система позволяет соединить оптическую канюлю, источник света и устройство формирования изображения. Точная доставка света в GECI обеспечивается оптической канюлей/волокном, а сигнал излучения собирается устройством формирования изображения во время записи.

Некоторые примеры коммерчески доступных систем волоконной фотометрии включают Neurophotometrics, Inscopix и MightexBio.

Преимущества и ограничения

Все научные методы имеют соображения, которые необходимо учитывать перед использованием. Волоконная фотометрия имеет много преимуществ по сравнению с другими методами визуализации кальция, но она имеет ограничения.

Преимущества

Для людей в лабораториях, которые хотят интегрировать визуализацию кальция в свои эксперименты, но пока не имеют финансовых или технических возможностей для этого, волоконная фотометрия является низким барьером для входа. Оптические волокна проще имплантировать, они менее инвазивны и более недороги, чем другие методы исследования кальция, такие как одно- или двухфотонная визуализация. [14] Это хорошо для продольных [31] поведенческих парадигм, поскольку по сравнению с минископами вес и нагрузка на животное меньше. Это ограничивает подвижность животного значительно меньше, чем другие методы, позволяя более свободно двигаться, естественное поведение в более крупных моделях грызунов. Это универсальная техника, позволяющая визуализировать несколько взаимодействующих областей мозга и интегрировать с оптогенетикой, [32] электрофизиологией [33] и другими методами нейронауки системного уровня. В последнее время эту технику можно сочетать с другими флуоресцентными индикаторами активности нейротрансмиттеров или изменений pH. [15] [21]

Ограничения

При планировании экспериментов важно учитывать основное ограничение волоконной фотометрии: низкое клеточное и пространственное разрешение. Этот недостаток оптического разрешения можно объяснить сбором агрегации активности в поле зрения, что позволяет проводить только «массовые» изменения флуоресцентного сигнала. [5] Хотя размер оптической канюли намного меньше, чем у технологий, используемых в других методах визуализации кальция, таких как одно- и двухфотонная микроскопия, животные должны быть надежно привязаны к жесткому пучку волокон. [1] Это может ограничить естественное поведение и поведение более мелких млекопитающих, таких как мыши.

Интеграция с другими методами

Крыса получает оптогенетическую стимуляцию через волоконно-оптический имплантат. Этот метод можно комбинировать с волоконной фотометрией для манипулирования и измерения динамики кальция популяции в нейронной цепи.

Оптогенетика и DREADD

Волоконная фотометрия может быть интегрирована с клеточной манипуляцией для установления причинно-следственной связи между нейронной активностью и поведением. Целенаправленная модуляция определенных типов клеток и проекций в мозге может быть достигнута с помощью оптогенетики или дизайнерских рецепторов, активируемых исключительно дизайнерскими препаратами (DREADD) . [14] Метод выбирается на основе временной точности, необходимой для экспериментального дизайна, среди прочих факторов. Оптогенетика позволяет манипулировать определенным типом клеток с высокой временной точностью. DREADD имеют гораздо более низкую временную точность из-за фармакокинетики лиганда, такого как клозапин-N-оксид (CNO) [34] или десхлорклозапин (DCZ). [35] Важно отметить, что одновременное оптическое считывание и оптогенетическая манипуляция сопряжены с несколькими потенциальными проблемами, которые обсуждаются ниже. [32]

В естественных условияхэлектрофизиология

Кроме того, волоконная фотометрия может быть объединена с электрофизиологией in vivo в пределах одного и того же животного. [33] При объединении эта комбинация электрофизиологической регистрации и кальциевой визуализации может использоваться для наблюдения за специфической активностью типа клеток с более высокой временной точностью считывания потенциалов действия нейронов в свободно ведущих себя моделях животных.

Возможные проблемы и решения

Доставка и экспрессия оптогенетических зондов и кальциевых индикаторов в одни и те же нейроны может создавать проблемы. Кальциевые индикаторы и каналы манипуляции могут иметь перекрывающиеся спектры возбуждения, такие как GCaMP и каналродопсин (ChR2) , которые оба имеют пиковую длину волны возбуждения приблизительно 470 нм. Возбуждение кальциевого индикатора может потенциально активировать оптогенетический светочувствительный ионный канал. Измеренное изменение кальциевого сигнала не может быть легко отнесено к фактическим изменениям кальция или оптогенетически вызванному сигналу. Решения этой проблемы включают комбинацию индикаторов, которые имеют неперекрывающийся спектр возбуждения с вашим оптогенетическим зондом или кальциевым индикатором. Кальциевые индикаторы (GCaMP, RCaMP) и оптогенетические зонды для возбуждения (ChR2, Crimson) и ингибирования ( eNpHR , Arch , Jaws) являются вариантами для этого.

Другие методы визуализации кальция

Многофотонная кальциевая визуализация нейронов мозжечка мыши во время зажима хвоста. Изменение флуоресценции по сравнению с базовой флуоресценцией (dF/F) и необработанные данные показаны выше.

Минископы и однофотонная визуализация

Минископы [36] [37] [38] [39] — это миниатюрные микроскопы, устанавливаемые на голове, которые позволяют получать изображения больших популяций нейронной активности у свободно ведущих себя мышей и крыс. Это возможно благодаря их небольшому размеру, поскольку они достаточно легкие, чтобы мышь или крыса могли легко их переносить, не сильно влияя на поведение. Исследователи соединяют минископы с имплантированными линзами с градиентным показателем преломления (GRIN) или корковыми окнами, которые позволяют получать глубокие и поверхностные изображения мозга. [38] [5] [40] Этот метод идеально подходит для мониторинга активности сотен генетически и пространственно определенных клеток в пределах одного животного. [37] По сравнению с волоконной фотометрией минископы позволяют получать изображения с высоким клеточным разрешением, обнаруживая изменения кальция в отдельных нейронах и не нейронных клетках. [36] Кроме того, этот метод позволяет получать повторные изображения с течением времени для анализа перехода от «здорового» к патологическому состоянию или изменения в ходе поведения. [37] Однако этот метод визуализации имеет низкую чувствительность и высокий уровень шума, что обеспечивает получение изображений с более низким разрешением по сравнению с другими многофотонными методами, такими как двухфотонный. [7] Эти миниатюрные микроскопы ограничены в своей способности обнаруживать индикаторы со смещением в дальнюю красную область, которые были бы необходимы для комбинации оптогенетики и визуализации кальция, как обсуждалось выше.

Двухфотонная визуализация

Двухфотонная визуализация [41] [5] — еще один метод визуализации кальция, который регистрирует колебания в динамике клеточного GECI. Он позволяет проникать в сильно рассеивающую свет мозговую ткань на глубину до 600–700 микрон под поверхностью мозга. [36] [42] По сравнению с другими методами двухфотонная визуализация обеспечивает более высокое клеточное и субклеточное пространственное разрешение, например, внутри дендритов и аксональных отростков в четко определенной фокальной плоскости. [36] [41] Однако без помощи оптической канюли или микроэндоскопа этот метод ограничен более поверхностными областями мозга. [36] [43] [44] Этот тип визуализации также требует, чтобы голова животных оставалась зафиксированной, что ограничивает естественное поведение, необходимое для некоторых сложных поведенческих задач. [41] [36]

Ссылки

  1. ^ abcde Cui, Guohong; Jun, Sang Beom; Jin, Xin; Luo, Guoxiang; Pham, Michael D.; Lovinger, David M.; Vogel, Steven S.; Costa, Rui M. (июнь 2014 г.). «Глубокие оптические измерения нейронной активности клеток, специфичной для определенного типа, в мозге у мышей с хорошим поведением». Nature Protocols . 9 (6): 1213–1228. doi :10.1038/nprot.2014.080. ISSN  1750-2799. PMC  4100551 . PMID  24784819.
  2. ^ Ким, Кристина К.; Янг, Сэмюэл Дж.; Пичамурти, Нандини; Янг, Ноа П.; Каувар, Айзек; Дженнингс, Джошуа Х.; Лернер, Талия Н.; Берндт, Андре; Ли, Су Ён; Рамакришнан, Чару; Дэвидсон, Томас Дж. (апрель 2016 г.). «Одновременное быстрое измерение динамики цепей в нескольких участках мозга млекопитающих». Nature Methods . 13 (4): 325–328. doi :10.1038/nmeth.3770. ISSN  1548-7105. PMC 5717315 . PMID  26878381. 
  3. ^ abcdef Ван, Юаньмо; ДеМарко, Эмили М.; Витцель, Лиза София; Кейрон, Жаклин Д. (2021-02-01). «Избранный обзор последних достижений в изучении нейронных цепей с использованием волоконной фотометрии». Фармакология, биохимия и поведение . 201 : 173113. doi : 10.1016/j.pbb.2021.173113. ISSN  0091-3057. PMID  33444597. S2CID  231579597.
  4. ^ ab Gunaydin, Lisa A.; Grosenick, Logan; Finkelstein, Joel C.; Kauvar, Isaac V.; Fenno, Lief E.; Adhikari, Avishek; Lammel, Stephan; Mirzabekov, Julie J.; Airan, Raag D.; Zalocusky, Kelly A.; Tye, Kay M. (2014-06-19). "Естественная динамика нейронных проекций, лежащая в основе социального поведения". Cell . 157 (7): 1535–1551. doi :10.1016/j.cell.2014.05.017. ISSN  1097-4172. PMC 4123133 . PMID  24949967. 
  5. ^ abcde Resendez, Shanna L; Stuber, Garret D (январь 2015 г.). «In vivo Calcium Imaging to Illuminate Neurocircuit Activity Dynamics Underlying Naturalistic Behavior». Neuropsychopharmacology . 40 (1): 238–239. doi :10.1038/npp.2014.206. ISSN  0893-133X. PMC 4262901 . PMID  25482169. 
  6. ^ Сыч, Ярослав; Чернышева, Мария; Сумановский, Лазарь Т.; Хельмхен, Фритьоф (июнь 2019 г.). «Высокоплотная многоволоконная фотометрия для изучения крупномасштабной динамики мозговых цепей». Nature Methods . 16 (6): 553–560. doi :10.1038/s41592-019-0400-4. ISSN  1548-7105. PMID  31086339. S2CID  152283372.
  7. ^ ab Girven, Kasey S.; Sparta, Dennis R. (2017-02-15). «Исследование глубоких мозговых цепей: новые достижения в стратегиях измерения кальция in vivo». ACS Chemical Neuroscience . 8 (2): 243–251. doi :10.1021/acschemneuro.6b00307. PMID  27984692.
  8. ^ Nimmerjahn, Axel; Bergles, Dwight E (2015-06-01). "Масштабная запись активности астроцитов". Current Opinion in Neurobiology . Технология крупномасштабной записи (32). 32 : 95–106. doi :10.1016/j.conb.2015.01.015. ISSN  0959-4388. PMC 4447573 . PMID  25665733. 
  9. ^ Цунэмацу, Томоми; Саката, Сюдзо; Санаги, Томоми; Танака, Кенджи Ф.; Мацуи, Ко (23 июня 2021 г.). «Регионально-зависимая и зависящая от состояния динамика Ca2+ астроцитов во время цикла сон-бодрствование у мышей». Журнал неврологии . 41 (25): 5440–5452. doi : 10.1523/JNEUROSCI.2912-20.2021. ISSN  0270-6474. ПМЦ 8221592 . ПМИД  34006590. 
  10. ^ Паукерт, Мартин; Агарвал, Амит; Ча, Джаепёнг; Дозе, Ван А.; Канг, Джин У.; Берглз, Дуайт Э. (2014-06-18). «Норэпинефрин контролирует реакцию астроглии на локальную активность цепи». Neuron . 82 (6): 1263–1270. doi :10.1016/j.neuron.2014.04.038. ISSN  1097-4199. PMC 4080721 . PMID  24945771. 
  11. ^ Коркрум, Мишель; Араке, Альфонсо (октябрь 2021 г.). «Астроцитарно-нейронная сигнализация в мезолимбической дофаминовой системе: скрытые звезды дофаминовой сигнализации». Нейропсихофармакология . 46 (11): 1864–1872. doi :10.1038/s41386-021-01090-7. ISSN  1740-634X. PMC 8429665. PMID 34253855  . 
  12. ^ Ван, Вэньцзин; Ким, Кристина К.; Тин, Элис Й. (февраль 2019 г.). «Молекулярные инструменты для визуализации и регистрации нейронной активности». Nature Chemical Biology . 15 (2): 101–110. doi :10.1038/s41589-018-0207-0. ISSN  1552-4469. PMID  30659298. S2CID  58607817.
  13. ^ ab Chen, Tsai-Wen; Wardill, Trevor J.; Sun, Yi; Pulver, Stefan R.; Renninger, Sabine L.; Baohan, Amy; Schreiter, Eric R.; Kerr, Rex A.; Orger, Michael B.; Jayaraman, Vivek; Looger, Loren L. (июль 2013 г.). "Сверхчувствительные флуоресцентные белки для визуализации нейронной активности". Nature . 499 (7458): 295–300. Bibcode :2013Natur.499..295C. doi :10.1038/nature12354. ISSN  1476-4687. PMC 3777791 . PMID  23868258. 
  14. ^ abc Викстром, Кейси Р.; Снарренберг, Шана Терай; Фридман, Владислав; Лю, Цин-сонг (2021-06-18). «Применение оптогенетики и подходов к визуализации in vivo для выяснения нейробиологии зависимости». Молекулярная психиатрия . 27 (1): 640–651. doi :10.1038/s41380-021-01181-3. ISSN  1476-5578. PMC 9190069. PMID 34145393.  S2CID 235466802  . 
  15. ^ abcdef Леопольд, Анна В.; Щербакова, Дарья М.; Верхуша, Владислав В. (2019). "Флуоресцентные биосенсоры для нейротрансмиссии и нейромодуляции: инжиниринг и применение". Frontiers in Cellular Neuroscience . 13 : 474. doi : 10.3389/fncel.2019.00474 . ISSN  1662-5102. PMC 6819510. PMID 31708747  . 
  16. ^ abc Dana, Hod; Chen, Tsai-Wen; Hu, Amy; Shields, Brenda C.; Guo, Caiying; Looger, Loren L.; Kim, Douglas S.; Svoboda, Karel (2014-09-24). "Трансгенные мыши Thy1-GCaMP6 для визуализации нейрональной популяции in vivo". PLOS ONE . ​​9 (9): e108697. Bibcode :2014PLoSO...9j8697D. doi : 10.1371/journal.pone.0108697 . ISSN  1932-6203. PMC 4177405 . PMID  25250714. 
  17. ^ Косме, Кейтлин В.; Палиссери, Гейтс К.; Лернер, Талия Н. (2018-09-01). «Светлый новый взгляд на нейромодуляцию». Тенденции в нейронауках . 41 (9): 566–568. doi :10.1016/j.tins.2018.07.004. ISSN  0166-2236. PMC 6519934. PMID 30055832  . 
  18. ^ Duffet, Loïc; Kosar, Seher; Panniello, Mariangela; Viberti, Bianca; Bracey, Edward; Zych, Anna D.; Radoux-Mergault, Arthur; Zhou, Xuehan; Dernic, Jan; Ravotto, Luca; Tsai, Yuan-Chen (февраль 2022 г.). «Генетически кодируемый датчик для визуализации нейропептидов орексина in vivo». Nature Methods . 19 (2): 231–241. doi :10.1038/s41592-021-01390-2. ISSN  1548-7105. PMC 8831244 . PMID  35145320. 
  19. ^ ab Tian, ​​Lin; Hires, S. Andrew; Mao, Tianyi; Huber, Daniel; Chiappe, M. Eugenia; Chalasani, Sreekanth H.; Petreanu, Leopoldo; Akerboom, Jasper; McKinney, Sean A.; Schreiter, Eric R.; Bargmann, Cornelia I. (декабрь 2009 г.). «Визуализация нейронной активности у червей, мух и мышей с улучшенными показателями кальция GCaMP». Nature Methods . 6 (12): 875–881. doi :10.1038/nmeth.1398. ISSN  1548-7105. PMC 2858873 . PMID  19898485. 
  20. ^ Иноуэ, Масатоши; Такеучи, Ацуя; Хоригане, Син-итиро; Окура, Масамичи; Генгё-Андо, Кейко; Фуджи, Хадзиме; Камидзё, Сатоши; Такемото-Кимура, Саяка; Кано, Масанобу; Накаи, Дзюнъити; Китамура, Кадзуо (январь 2015 г.). «Рациональный дизайн быстрого красного индикатора кальция с высоким сродством R-CaMP2». Природные методы . 12 (1): 64–70. дои : 10.1038/nmeth.3185. ISSN  1548-7105. PMID  25419959. S2CID  52798973.
  21. ^ ab Патриархи, Томмасо; Чо, Джунхонг Райан; Мертен, Катарина; Хоу, Марк В.; Марли, Аарон; Сюн, Вэй-Хонг; Фолк, Роберт В.; Бруссард, Джерард Джоуи; Лян, Жуцян; Джан, Мин Джи; Чжун, Хайнинг (2018-06-29). "Сверхбыстрая нейронная визуализация динамики дофамина с помощью разработанных генетически кодируемых датчиков". Science . 360 (6396): eaat4422. doi :10.1126/science.aat4422. ISSN  0036-8075. PMC 6287765 . PMID  29853555. 
  22. ^ Мартьянова, Екатерина; Аронсон, Сейдж; Пру, Кристоф Д. (2019-10-20). «Многоволоконная фотометрия для регистрации нейронной активности свободно движущихся животных». Журнал визуализированных экспериментов (152): e60278. doi :10.3791/60278. ISSN  1940-087X. PMID  31680685. S2CID  207898488.
  23. ^ Бруно, Карисса А.; О'Брайен, Крис; Брайант, Светлана; Мейас, Дженнифер И.; Эстрин, Дэвид Дж.; Пиццано, Карина; Баркер, Дэвид Дж. (февраль 2021 г.). "pMAT: открытый программный пакет для анализа данных фотометрии волокон". Фармакология, биохимия и поведение . 201 : 173093. doi : 10.1016/j.pbb.2020.173093. ISSN  1873-5177. PMC 7853640. PMID 33385438  . 
  24. ^ Акам, Томас; Уолтон, Марк Э. (2019-03-05). "pyPhotometry: Аппаратное и программное обеспечение на основе Python с открытым исходным кодом для сбора данных волоконной фотометрии". Scientific Reports . 9 (1): 3521. Bibcode :2019NatSR...9.3521A. doi :10.1038/s41598-019-39724-y. ISSN  2045-2322. PMC 6401057 . PMID  30837543. 
  25. ^ Sherathiya, Venus N.; Schaid, Michael D.; Seiler, Jillian L.; Lopez, Gabriela C.; Lerner, Talia N. (2021-07-16). "GuPPy, набор инструментов Python для анализа данных волоконной фотометрии". Scientific Reports . 11 (1): 2021.07.15.452555. Bibcode :2021NatSR..1124212S. doi :10.1038/s41598-021-03626-9. PMC 8688475 . PMID  34930955. 
  26. ^ ab Siciliano, Cody A.; Tye, Kay M. (2019-02-01). «Использование визуализации кальция для освещения дисфункции цепи при наркомании». Алкоголь . Новые технологии в исследовании и лечении алкоголя. 74 : 47–63. doi :10.1016/j.alcohol.2018.05.013. ISSN  0741-8329. PMC 7575247 . PMID  30470589. 
  27. ^ ab Гринбергер, Кристин; Коннерт, Артур (2012-03-08). «Визуализация кальция в нейронах». Neuron . 73 (5): 862–885. doi : 10.1016/j.neuron.2012.02.011 . ISSN  1097-4199. PMID  22405199. S2CID  3023809.
  28. ^ Иноуэ, Масатоши (01.08.2021). «Генетически кодируемые кальциевые индикаторы для исследования динамики сложных мозговых цепей in vivo». Neuroscience Research . 169 : 2–8. doi : 10.1016/j.neures.2020.05.013. ISSN  0168-0102. PMID  32531233. S2CID  219559849.
  29. ^ Мэн, Чэнбо; Чжоу, Цзинхэн; Папанери, Эми; Педдада, Теджа; Сюй, Карен; Цуй, Гохонг (2018-05-16). «Спектрально разрешенная волоконная фотометрия для многокомпонентного анализа мозговых цепей». Neuron . 98 (4): 707–717.e4. doi :10.1016/j.neuron.2018.04.012. ISSN  0896-6273. PMC 5957785 . PMID  29731250. 
  30. ^ Линь, Чжу; Ты, Фэн; Ли, Тинг; Фэн, Ицзя; Чжао, Синьюэ; Ян, Цзинцзин; Яо, Чжимо; Гао, Ин; Чен, Цзян-Фан (26 октября 2021 г.). «Увлечение динамики популяций астроцитов и нейронов Ca2+ при обработке информации рабочей памяти у мышей». Неврологический бюллетень . 38 (5): 474–488. doi : 10.1007/s12264-021-00782-w. ISSN  1995-8218. ПМК 9106780 . PMID  34699030. S2CID  239888986. 
  31. ^ Ли, Йи; Лю, Чжисян; Го, Цинчунь; Ло, Минмин (01.06.2019). «Долговременная волоконная фотометрия для нейробиологических исследований». Неврологический бюллетень . 35 (3): 425–433. дои : 10.1007/s12264-019-00379-4. ISSN  1995-8218. ПМК 6527730 . ПМИД  31062336. 
  32. ^ ab Эмилиани, Валентина; Коэн, Адам Э.; Дейссерот, Карл; Хойссер, Михаэль (14.10.2015). «Полностью оптический опрос нейронных цепей». Журнал нейронауки . 35 (41): 13917–13926. doi :10.1523/JNEUROSCI.2916-15.2015. ISSN  0270-6474. PMC 4604230. PMID 26468193  . 
  33. ^ ab Patel, Amisha A.; McAlinden, Niall; Mathieson, Keith; Sakata, Shuzo (2020). «Одновременная электрофизиология и фотометрия волокон у свободно ведущих себя мышей». Frontiers in Neuroscience . 14 : 148. doi : 10.3389/fnins.2020.00148 . ISSN  1662-453X. PMC 7047771. PMID 32153363  . 
  34. ^ Armbruster, Blaine N.; Li, Xiang; Pausch, Mark H.; Herlitze, Stefan; Roth, Bryan L. (2007-03-20). «Эволюция замка, подходящего к ключу, для создания семейства рецепторов, связанных с G-белком, которые эффективно активируются инертным лигандом». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (12): 5163–5168. doi : 10.1073/pnas.0700293104 . ISSN  0027-8424. PMC 1829280. PMID 17360345  . 
  35. ^ Нагай, Юджи; Миякава, Наохиса; Такува, Хироюки; Хори, Юкико; Ояма, Кей; Джи, Бин; Такахаши, Манами; Хуан, Си-Пин; Слокам, Сэмюэл Т.; ДиБерто, Джеффри Ф.; Сюн, Ян (сентябрь 2020 г.). «Дехлорклозапин, мощный и селективный хемогенетический активатор, обеспечивает быструю нейрональную и поведенческую модуляцию у мышей и обезьян». Природная неврология . 23 (9): 1157–1167. дои : 10.1038/s41593-020-0661-3. ISSN  1546-1726. PMID  32632286. S2CID  220375204.
  36. ^ abcdef Resendez, Shanna L.; Jennings, Josh H.; Ung, Randall L.; Namboodiri, Vijay Mohan K.; Zhou, Zhe Charles; Otis, James M.; Nomura, Hiroshi; McHenry, Jenna A.; Kosyk, Oksana; Stuber, Garret D. (март 2016 г.). «Визуализация динамики корковых, подкорковых и глубоких нейронных цепей мозга во время натуралистичного поведения млекопитающих с помощью микроскопов, закрепленных на голове, и хронически имплантированных линз». Nature Protocols . 11 (3): 566–597. doi :10.1038/nprot.2016.021. ISSN  1750-2799. PMC 5239057 . PMID  26914316. 
  37. ^ abc Зив, Янив; Бернс, Лори Д.; Кокер, Эрик Д.; Хамель, Элизабет О.; Гош, Кунал К.; Китч, Лейси Дж.; Эль Гамаль, Аббас; Шнитцер, Марк Дж. (март 2013 г.). «Долгосрочная динамика кодов мест гиппокампа CA1». Nature Neuroscience . 16 (3): 264–266. doi :10.1038/nn.3329. ISSN  1097-6256. PMC 3784308 . PMID  23396101. 
  38. ^ ab Ghosh, Kunal K.; Burns, Laurie D.; Cocker, Eric D.; Nimmerjahn, Axel; Ziv, Yaniv; Gamal, Abbas El; Schnitzer, Mark J. (октябрь 2011 г.). «Миниатюрная интеграция флуоресцентного микроскопа». Nature Methods . 8 (10): 871–878. doi :10.1038/nmeth.1694. ISSN  1548-7105. PMC 3810311 . PMID  21909102. 
  39. ^ Юнг, Юрген К.; Мехта, Амит Д.; Аксай, Эмре; Степноски, Рэймонд; Шнитцер, Марк Дж. (2004-11-01). «Визуализация мозга млекопитающих in vivo с использованием одно- и двухфотонной флуоресцентной микроэндоскопии». Журнал нейрофизиологии . 92 (5): 3121–3133. doi :10.1152/jn.00234.2004. ISSN  0022-3077. PMC 2826362. PMID 15128753  . 
  40. ^ Левин, Майкл Дж.; Домбек, Дэниел А.; Касишке, Карл А.; Моллой, Рэймонд П.; Уэбб, Уотт В. (2004-04-01). «Многофотонная микроскопия глубоких тканей мозга in vivo». Журнал нейрофизиологии . 91 (4): 1908–1912. doi :10.1152/jn.01007.2003. ISSN  0022-3077. PMID  14668300.
  41. ^ abc Свобода, Карел; Ясуда, Рёхей (2006-06-15). «Принципы микроскопии двухфотонного возбуждения и ее применение в нейронауке». Neuron . 50 (6): 823–839. doi : 10.1016/j.neuron.2006.05.019 . ISSN  0896-6273. PMID  16772166. S2CID  7278880.
  42. ^ Denk, W.; Delaney, KR; Gelperin, A.; Kleinfeld, D.; Strowbridge, BW; Tank, DW; Yuste, R. (1994-10-01). «Анатомическая и функциональная визуализация нейронов с использованием сканирующей микроскопии с 2-фотонным лазером». Журнал методов нейронауки . Методы визуализации в нейробиологии. 54 (2): 151–162. doi :10.1016/0165-0270(94)90189-9. ISSN  0165-0270. PMID  7869748. S2CID  3772937.
  43. ^ Домбек, Дэниел; Танк, Дэвид (2014-07-01). «Двухфотонная визуализация нейронной активности бодрствующих подвижных мышей». Cold Spring Harbor Protocols . 2014 (7): 726–736. doi :10.1101/pdb.top081810. ISSN  1940-3402. PMID  24987148.
  44. ^ Домбек, Дэниел А.; Хаббаз, Антон Н.; Коллман, Форрест; Адельман, Томас Л.; Танк, Дэвид В. (2007-10-04). «Визуализация крупномасштабной нейронной активности с клеточным разрешением у бодрствующих, подвижных мышей». Neuron . 56 (1): 43–57. doi :10.1016/j.neuron.2007.08.003. ISSN  0896-6273. PMC 2268027 . PMID  17920014. 
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Fiber_photometry&oldid=1183584402"