מידול תלת-מיוד של קוצים דנדריטיים עם פלסטיות סינפטית
Summary
הפרוטוקול מפתח מודל תלת מימדי (תלת מימדי) של קטע דנדריטי עם קוצים דנדריטיים למידול פלסטיות סינפטית. רשת בנויה יכול לשמש מידול חישובי של סחר קולטן AMPA פלסטיות סינפטית לטווח ארוך באמצעות תוכנית התוכנה בלנדר עם CellBlender ו MCell.
Abstract
מידול חישובי של דיפוזיה ותגובה של מינים כימיים בגיאומטריה תלת מימדית (תלת-ממדית) היא שיטה בסיסית להבין את המנגנונים של פלסטיות סינפטית בעמוד השדרה דנדריטי. בפרוטוקול זה, המבנה 3D המפורט של דנדריטים וקוצים דנדריטיים הוא מודל עם רשתות על בלנדר התוכנה עם CellBlender. האזורים הסינאפיים והחוץ-סינפטיים מוגדרים ברשת. לאחר מכן, קולטן סינפטי ומולקולות עוגן סינפטי מוגדרים עם קבועי דיפוזיה שלהם. לבסוף, התגובות הכימיות בין קולטנים סינפטיים עוגנים סינפטיים כלולים והמודל החישובי נפתר באופן מספרי עם התוכנה MCell. שיטה זו מתארת את הנתיב spatiotemporal של כל מולקולה אחת במבנה גיאומטרי 3D. לכן, זה מאוד שימושי ללמוד את הסחר של קולטנים סינפטיים בתוך ומחוץ קוצים דנדריטי במהלך המופע של פלסטיות סינפטית. מגבלה של שיטה זו היא כי המספר הגבוה של מולקולות מאט את המהירות של הסימולציות. מידול של קוצים דנדריטיים בשיטה זו מאפשר לחקור של ההחזקה ההומוסינפטית ודיכאון בתוך קוצים בודדים פלסטיות הטרוזינפטית בין קוצים דנדריטיים שכנים.
Introduction
פלסטיות סינפטית נקשרה ללמידה וזיכרון1. פלסטיות סינפטית, כגון ההחזקה לטווח ארוך (LTP) ודיכאון לטווח ארוך (בע”מ), קשורה בהתאמה עם הכנסה והסרה של קולטני AMPA (AMPARs) בתוך ומחוץ קרום סינפטי2. סינפסות AMPAR ממוקמות על גבי מבני נפח קטנים הנקראים קוצים דנדריטיים3. כל עמוד שדרה מכיל אזור עתיר חלבון בממברנה פוסט-סינפטית הנקראת צפיפות פוסט-סינפטית (PSD). לעגן חלבונים באמפרים מלכודת PSD באזור הסינאפטי. יש מעט עותקים של AMPARs בתוך סינופסה אחת ואת הסחר והתגובה של AMPARs עם מינים אחרים בעמוד השדרה דנדריטי הוא תהליך סטוכסטי2,4. ישנם מספר מודלים ממודלים של סחר קולטן סינפטי בעמוד השדרה דנדריטי5,,6,,7,,8. עם זאת, יש מחסור במודלים חישוביים סטוכסטיים של סחר באמפרים הקשורים פלסטיות סינפטית במבנים תלת-מיוד של דנדריטים וקוצים דנדריטיים שלהם.
מידול חישובי הוא כלי שימושי כדי לחקור את המנגנונים הבסיסיים את הדינמיקה של מערכות מורכבות כגון דיפוזיה תגובה של AMPARs בעמוד השדרה דנדריטי במהלך המופע של פלסטיותסינפטית 9,10,,11,,12. המודל יכול לשמש כדי לדמיין תרחישים מורכבים, פרמטרים רגישים שונים ו ביצוע תחזיות חשובות בתנאים מדעיים מעורבים משתנים רבים כי קשה או בלתי אפשרי לשלוטניסיוני 12,13. הגדרת רמת הפירוט של מודל חישובי היא צעד יסודי בהשגת מידע מדויק על התופעה המודלית. מודל חישובי אידיאלי הוא איזון עדין בין מורכבות לפשטות כדי ללכוד את המאפיינים החיוניים של תופעת הטבע מבלי להיות אסור מבחינה חישובית. מודלים חישוביים מפורטים מדי יכולים להיות יקרים לחישוב. מצד שני, מערכות שמפורטות בצורה גרועה יכולות להיות חסרות את הרכיבים הבסיסיים החיוניים ללכידת הדינמיקה של התופעה. למרות מידול 3D של קוצים דנדריטיים הוא יקר יותר מבחינה חישובית מאשר 2D ו 1D, ישנם תנאים, כגון במערכות מורכבות עם משתנים לא ליניאריים רבים מגיבים ומפזר בזמן ומרחב 3D, אשר מידול ברמה 3D חיוני כדי לקבל תובנות על התפקוד של המערכת. יתר על כן, ניתן להפחית בזהירות את המורכבות כדי לשמר את המאפיינים החיוניים של מודל מימדי נמוך יותר.
במערכת סטוכסטית עם מעט עותקים של מין נתון בנפח קטן, הדינמיקה הממוצעת של המערכת סוטה מהדינמיקה הממוצעת של אוכלוסייה גדולה. במקרה זה, נדרש מידול חישובי סטוכסטי של חלקיקים מפזרי תגובות. עבודה זו מציגה שיטה עבור מידול סטוכסטי תגובה-דיפוזיה של כמה עותקים של AMPARs בעמוד השדרה דנדריטי 3D. מטרת שיטה זו היא לפתח מודל חישובי תלת-מית של פלח דנדריטי עם קוצים דנדריטיים והסינפסות שלהם למודל פלסטיות סינפטית.
השיטה משתמשת בתוכנה MCell כדי לפתור את המודל באופן מספרי, בלנדר לבניית רשתות שינוי תלת-ממדיות, ו- CellBlender כדי ליצור ולדמיין את סימולציות MCell, כולל דיפוזיה של תגובה spatiotemporal של מולקולות ב meshes 3D14,15,16. בלנדר היא סוויטה ליצירת רשתות שינוי ו-CellBlender היא הרחבה עבור תוכנת הבסיס בלנדר. MCell הוא סימולטור מונטה קרלו עבור דיפוזיה תגובה של מולקולות יחיד17.
הרציונל מאחורי השימוש בשיטה זו מורכב דוגמנות פלסטיות סינפטית כדי להשיג הבנה טובה יותר של תופעה זו בסביבה מיקרופיזיולוגית של קוצים דנדריטיים14. במיוחד, שיטה זו מאפשרת סימולציה של ההחזקה הומוסינופטית, דיכאון הומוסינפטי, פלסטיות הטרוזינפטית בין קוצים דנדריטיים14.
התכונות של שיטה זו כוללות מידול המבנה הגיאומטרי 3D של דנדריט וסינפסות שלה, דיפוזיה על ידי הליכה אקראית, ואת התגובות הכימיות של המולקולות המעורבות פלסטיות סינפטית. שיטה זו מספקת את היתרון של יצירת סביבות עשירות כדי לבדוק השערות ולנבא לגבי התפקוד של מערכת לא ליניארית מורכבת עם מספר גדול של משתנים. בנוסף, שיטה זו יכולה להיות מיושמת לא רק ללימוד פלסטיות סינפטית, אלא גם לחקר תגובה סטוכסטית-דיפוזיה של מולקולות במבנים רשת 3D באופן כללי.
לחלופין, רשתות שינוי תלת-ממדיות של מבנים דנדרטיים ניתן לבנות ישירות בבלנדר משחזורים סדרתייםמיקרוסקופ אלקטרונים 18. למרות רשתות שינוי המבוססות על שחזורים טוריים מספקות מבנים תלת-ממדיים, הגישה לנתונים הניסיוניים אינה תמיד זמינה. כך, בניית רשתות שינוי המותאמות למבנים גיאומטריים בסיסיים, כמתואר בפרוטוקול הנוכחי, מספקת גמישות לפיתוח מקטעים דנדרטיים מותאמים אישית עם קוצים דנדריטיים.
שיטה חישובית חלופית נוספת היא סימולציה בתפזורת של תגובות מעורבותהיטב בכרך רגיל 9,10,11,19,20,,21,,22. הסימולציות בתפזורת הן יעילות מאוד בפתרון התגובות של מינים רבים בתוך נפח מעורב היטביחיד 23, אבל הגישה בתפזורת היא איטית מאוד כדי לפתור את התגובה-דיפוזיה של מולקולות בתוך voxels מעורב היטב רבים ברשת תלת-ממדית ברזולוציה גבוהה. מצד שני, השיטה הנוכחית באמצעות סימולציות MCell של דיפוזיה תגובה של חלקיקים בודדים עובד ביעילות ברזולוציה גבוהה 3D meshes15.
לפני השימוש בשיטה זו, יש לשאול אם התופעה נחקר דורשת גישה סטוכסטית תגובה-דיפוזיה ברשת 3D. אם לתופעה יש מעט עותקים (פחות מ-1,000) של לפחות אחד מהמינים המגיבים המפוזרים במבנה גיאומטרי מורכב עם תאי נפח קטנים כגון קוצים דנדרטיים, אזי מידול סטוכסטי של דיפוזיה של תגובה ברשתות תלת-מידול מתאים ליישום.
ישנם מספר שלבים הנדרשים כדי לבנות מודל חישובי תלת-מית-מיו של פלח דנדריטי המכיל קוצים דנדריטיים עם פלסטיות סינפטית. השלבים העיקריים הם ההתקנה של התוכנה המתאימה לבניית המודל, בניית עמוד שדרה דנדריטי יחיד שישמש כתבנית ליצירת קוצים מרובים, ויצירת קטע דנדריטי המחובר עם קוצים דנדריטיים מרובים. השלב עבור מידול פלסטיות סינפטית מורכב מהכנסת עוגנים באזור PSD ו AMPARs בקטע דנדריטי וקוצים דנדריטיים. לאחר מכן, תגובות קינטיות בין העוגנים הממוקמים בPSD ו AMPARs מוגדרים לייצר מינים מורכבים עוגן-AMPAR ללכוד את AMPARs באזור הסינאפטי. בהתאמה, העלייה והירידה של הזיקה בין העוגנים לבין AMPARs סינפטי ליצור את התהליך של LTP וע”מ.
Protocol
Representative Results
Discussion
מאמר זה מציג שיטה לבניית רשתות שינוי תלת-מידול עבור מידול תהליכי פלסטיות סינפטית דיפוזיה תגובה בקטע דנדריטי עם קוצים דנדריטיים. המודל המפותח מכיל קטע דנדריטי עם מעט קוצים דנדריטיים. הדיפוזיה היצברנית והתגובה של AMPARs עם עוגנים סינפטיים מאפשרים סימולציה של הדינמיקה הבזלית. השלבים הקריטיים …
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו נתמכה בחלקה על ידי מענק קרן המדע של מדינת סאו פאולו (FAPESP) #2015/50122-0 ו- IRTG-GRTK 1740/2, על ידי מענק IBM/FAPESP #2016/18825-4, ועל ידי מענק FAPESP #2018/06504-4.
Materials
| Blender | Blender Foundation | https://www.blender.org/ | |
| CellBlender | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ | |
| Mcell | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ |
Referenzen
- Sweatt, J. D. Neural plasticity and behavior – sixty years of conceptual advances. Journal of Neurochemistry. 139, 179-199 (2016).
- Heine, M., et al. Surface mobility of postsynaptic AMPARs tunes synaptic transmission. Science. 320 (5873), 201-205 (2008).
- Buonarati, O. R., Hammes, E. A., Watson, J. F., Greger, I. H., Hell, J. W. Mechanisms of postsynaptic localization of AMPA-type glutamate receptors and their regulation during long-term potentiation. Science Signaling. 12 (562), 6889 (2019).
- Nair, D., et al. Super-Resolution Imaging Reveals That AMPA Receptors Inside Synapses Are Dynamically Organized in Nanodomains Regulated by PSD95. Journal of Neuroscience. 33 (32), 13204-13224 (2013).
- Czöndör, K., et al. Unified quantitative model of AMPA receptor trafficking at synapses. Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (9), 3522-3527 (2012).
- Triesch, J., Vo, A. D., Hafner, A. S. Competition for synaptic building blocks shapes synaptic plasticity. eLife. 7, 37836 (2018).
- Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. Biophysical model of AMPA receptor trafficking and its regulation during long-term potentiation/long-term depression. Journal of Neuroscience. 26 (47), 12362-12373 (2006).
- Earnshaw, B. A., Bressloff, P. C. Modeling the role of lateral membrane diffusion in AMPA receptor trafficking along a spiny dendrite. Journal of Computational Neuroscience. 25 (2), 366-389 (2008).
- Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. Stochastic Induction of Long-Term Potentiation and Long-Term Depression. Scientific Reports. 6, 30899 (2016).
- Kotaleski, J. H., Blackwell, K. T. Modelling the molecular mechanisms of synaptic plasticity using systems biology approaches. Nature Reviews Neuroscience. 11 (4), 239-251 (2010).
- Bhalla, U. S. Molecular computation in neurons: a modeling perspective. Current Opinion in Neurobiology. 25, 31-37 (2014).
- Czöndör, K., Thoumine, O. Biophysical mechanisms regulating AMPA receptor accumulation at synapses. Brain Research Bulletin. 93, 57-68 (2013).
- Bromer, C., et al. Long-term potentiation expands information content of hippocampal dentate gyrus synapses. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (10), 2410-2418 (2018).
- Antunes, G., Simoes-de-Souza, F. M. AMPA receptor trafficking and its role in heterosynaptic plasticity. Scientific Reports. 8 (1), 10349 (2018).
- Kerr, R. A., et al. Fast monte carlo simulation methods for biological reaction-diffusion systems in solution and on surfaces. SIAM Journal on Scientific Computing. 30 (6), 3126 (2008).
- Czech, J., Dittrich, M., Stiles, J. R. Rapid Creation, Monte Carlo Simulation, and Visualization of Realistic 3D Cell Models. Systems Biology. 500, 237-287 (2009).
- Stiles, J., Bartol, T., De Schutter, Monte Carlo Methods for Simulating Realistic Synaptic Microphysiology Using MCell. Computational Neuroscience. , (2000).
- Jorstad, A., et al. NeuroMorph: A Toolset for the Morphometric Analysis and Visualization of 3D Models Derived from Electron Microscopy Image Stacks. Neuroinformatics. 13 (1), 83-92 (2015).
- Antunes, G., Roque, A. C., Simoes de Souza, F. M. Modelling intracellular competition for calcium: kinetic and thermodynamic control of different molecular modes of signal decoding. Scientific Reports. 6, 23730 (2016).
- Antunes, G., Roque, A. C., Simoes-de-Souza, F. M. Molecular mechanisms of detection and discrimination of dynamic signals. Scientific Reports. 8 (1), 2480 (2018).
- Hoops, S., et al. COPASI–a COmplex PAthway SImulator. Bioinformatics. 22 (24), 3067-3074 (2006).
- Faeder, J. R., Blinov, M. L., Hlavacek, W. S. Rule-based modeling of biochemical systems with BioNetGen. Methods in Molecular Biology. 500, 113-167 (2009).
- Gillespie, D. T. Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. Journal of Physical Chemistry. 81 (25), 21 (1977).
- Anggono, V., Huganir, R. L. Regulation of AMPA receptor trafficking and synaptic plasticity. Current Opinion in Neurobiology. 22 (3), 461-469 (2012).
- Matsuda, S., Launey, T., Mikawa, S., Hirai, H. Disruption of AMPA receptor GluR2 clusters following long-term depression induction in cerebellar Purkinje neurons. EMBO Journal. 19 (12), 2765-2774 (2000).
- Ahmad, M., et al. Postsynaptic Complexin Controls AMPA Receptor Exocytosis during LTP. Neuron. 73 (2), 260-267 (2012).
- Sheng, M., Hoogenraad, C. C. The postsynaptic architecture of excitatory synapses: a more quantitative view. Annual Review of Biochemistry. 76, 823-847 (2007).
