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海馬回路機能の出入力相関とシナプス可塑性の大規模イメージング

海马回路功能输入输出相关性和突触可塑性的大规模成像

基本信息

批准号：
18021008
负责人：
池谷裕二
金额：
$ 4.61万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

脳は個性ある神経細胞たちの集合体であり、それらの相互作用によって統合的な機能を発揮している。本研究では多ニューロンCa2+画像法(fMCI)を用い、単一細胞レベルの解像度を保持したまま数百個のニューロン活動を同時記録し、その時空パターンを解析を試みた。ニポウ板の回転数を高めることで世界最高の超高速fMCIに成功した。現在の最高到達点は2000Hzであるが、しかし、実用的には500Hzで撮影するのが無難であるように思われる。スパイク高速自動検出方法を確立した。これによってスパイク抽出過程における人為的なミスを大幅に減らすことができた。現在、学術論文としてまとめている。マウス急性スライス標本でカルシウム色素の負荷率の部位差を詳細に検討し、こちらも現在、学術論文としてまとめている。以上で達成した超高速イメージングを用いて、海馬CA3野の自発活動の内部構造の解析を行った。安定した画像取得を得るため毎秒500フレームの画像取得に留めた。すなわち2msの時間分解能で活動を捉えた。自発活動に潜む同期活動に着目し、同期ペア数を数えた。この数値を慎重に設定した2種のSurrogateデータと比較することで、同期活動は10ms以下の高い時間精度をもっていることが明らかになった。ダイナミッククランプを用いることで、この時間精度は、ベキ分布的に同期した入力によって発現されていることを突き止めた。こちらも現在、学術論文としてもとめている。

脳は personality ある god 経 cells たちの aggregate であり, それらの interaction によってな function of integration of を発 swing している. This study では more ニューロン Ca2 + portrait method (fMCI) をい, a cell レ単ベルの resolution を keep したまま hundreds of のニューロをン activities at the same time record し, その space-time パターンを parsing を try みた. Youdaoplaceholder0 board <s:1> return 転 number を high める <s:1> とでとで The world 's highest <s:1> ultra-high-speed fMCIに successful たた. Now はの reached highest point 2000 hz であるが, しかし, be use には 500 hz で pinch of shadow するのが no difficult であるように think われる. The high-speed automatic 検 output method を establishes たた. The process of <s:1> れによってスパれによってスパたにおける is artificially なスをスを and significantly に reduces らすらすとがでたたたたた. Now, academic paper ととてまとめてるるる. マウス acute スライス specimen でカルシウム pigment の rate の worse を detailed に beg し検, こちらも now, academic thesis としてまとめている. The above で achieves ジた ultra-high speed <s:1> メメジジグをグを using てて and the internal structure of the self-activated <s:1> in the seahorse CA3 wild <s:1> analysis を line った. A stable た portrait is obtained をるため every second 500フレムム a <s:1> portrait is obtained に leave めた. Youdaoplaceholder0 2ms <s:1> time decomposition can で move を capture えた. Self-occurring activities に potential む concurrent activities に number of events ペア number を number えた. この the numerical をに carefully set した two の Surrogate データと compare することで, high activity は 10 ms の under same いを precision time もっていることが Ming らかになった. ダイナミッククランプを with いることで, このは precision time, ベキ distribution of にしたに into force よって発 now されていることを tu き check めた. Youdaoplaceholder0 ちら present, academic paper とててとめてるる.