Neurovasculaire netwerk Explorer 2.0: Een eenvoudig hulpmiddel voor het verkennen van en het delen van een Database van Optogenetically opgeroepen Vasomotion in muis Cortex In Vivo
Summary
Een grafische user interface voor het verkennen van en het delen van een database van optogenetically-geïnduceerde vasculaire reacties in muis Somatosensorische cortex in vivo gemeten door 2-foton microscopie wordt gepresenteerd. Het laat doorbladeren van de gegevens, criteria gebaseerde selectie, gemiddeld, lokalisatie van metingen in een 3D-volume van therapieën en exporteren van de gegevens.
Abstract
Het belang van het delen van experimentele gegevens in de neurowetenschappen groeit met de hoeveelheid en complexiteit van de verkregen gegevens en verschillende technieken voor het verkrijgen en verwerken van deze gegevens. Echter bereiken de meerderheid van experimentele gegevens, met name van de individuele studies van normale grootte laboratoria nooit ruimere onderzoeksgemeenschap. Een grafische user interface (GUI) engine genaamd neurovasculaire netwerk Explorer 2.0 (NNO 2.0) is gemaakt als een hulpmiddel voor eenvoudige en goedkope delen en verkennen van vasculaire imaging gegevens. NnO 2.0 communiceert met een database met optogenetically-opgeroepen dilatatie/vernauwing tijdsverloop van individuele vaartuigen gemeten in muizen Somatosensorische cortex in vivo door 2-foton microscopie. NnO 2.0 maakt selectie en weergave van de tijd-cursussen op basis van verschillende criteria (onderwerp, vertakkende orde, corticale diepte, diameter van het vaartuig, arteriolar boom) evenals eenvoudige wiskundige manipulatie (bv. gemiddeld, piek-normalisatie) en gegevens exporteren. Het ondersteunt 3D visualisatie van de vasculaire netwerk en lokalisatie van de functionele vaartuig diameter metingen binnen vasculaire bomen maakt.
NnO 2.0, de broncode en de bijbehorende database zijn vrij te downloaden van UCSD neurovasculaire Imaging laboratorium website1. De broncode kan worden gebruikt door de gebruikers om te verkennen van de gekoppelde database of als een sjabloon voor databasing en delen van hun eigen experimentele resultaten mits de juiste indeling.
Introduction
De hersenen wordt beschouwd als een van de meest ingewikkelde organen en de wens te ontwarren haar complexe functie is onvermoeibare. Het wordt bestudeerd op verschillende schalen van de moleculaire op de gedrags niveau met een breed palet van tools2,3,4,5,6,7,8 . Het bedrag van de niet-homogene experimentele gegevens groeit met ongekende snelheid. Het bewustzijn van de noodzaak van experimentele gegevens delen, organisatie en standaardisatie groeit met de hoeveelheid opgehaalde gegevens. Het is gebleken dat neuroinformatics een cruciale rol spelen zal bij de integratie van experimentele gegevens over schalen in modellen van hersenen functie en dysfunctie9,10.
Te dien einde konden sommige studies, met name grotere gebied, zodat hun resultaten beschikbaar via uitgebreide databases11,12,13,14,15middelen reserveren. Een enorme hoeveelheid van experimentele gegevens uit afzonderlijke studies en laboratoria normale grootte bereikt echter nooit de ruimere onderzoeksgemeenschap. Dit is vooral om twee redenen: eerste, meer specifieke tijd nodig is om te bouwen van een database en maken van hulpmiddelen waarmee de gebruiker om te communiceren met de database; en tweede, meer geld nodig is ter ondersteuning van deze taken. Gemotiveerd door deze uitdagingen, een MATLAB gebaseerd grafische user interface (GUI) engine genaamd de neurovasculaire netwerk Explorer 2.0 (NNO 2.0)16 werd ontwikkeld als een eenvoudige en goedkope hulpmiddel voor databasing, delen en verkennen van vasculaire imaging gegevens. Dit manuscript biedt een handleiding voor de werking van NNO 2.0 en de bijbehorende database van experimentele gegevens.
NnO 2.0 is al een motor van de tweede generatie software. De eerste generatie, genaamd neurovasculaire netwerk Explorer 1.0 (NNO 1.0)17 werd gebouwd om de interactie met een database van sensoriële-evoked vasodilatatie in rat primaire Somatosensorische cortex (SI) in vivo gemeten door 2-foton microscopie18. NnO 1.0, de broncode, evenals de bijbehorende database zijn vrij te downloaden als een zip bestand met de naam ‘NNO 1 Tian’ van UCSD neurovasculaire Imaging laboratorium website1. Meer informatie over NNO 1.0 en de bijbehorende database kan worden gevonden in17.
De tweede generatie, de NNO 2.0, interageert met een database van optogenetically-opgeroepen dilatatie van individuele vaartuigen in muizen SI in vivo gemeten door 2-foton microscopie20. De gebruiker kan bladeren, selecteer en visualiseren van gegevens op basis van selectie categorieën zoals corticale diepte, vertakkende order, de diameter van het vaartuig, dierlijke onderwerp of een bepaalde arteriolar boom. De GUI verder voert eenvoudige wiskundige bewerkingen, zoals de piek-normalisatie en sparen in de geselekteerde categorie(ã«n). NnO 2.0 kunt bekijken en blader door afbeeldingen vastleggen van 3D hoeveelheid therapieën evenals het identificeren van de locatie van de functionele meting binnen de vasculaire bomen. Deze functie kan worden gebruikt om vasculaire morphologies in 3D reconstrueren en ze te vullen met echte één-schip vaso-motion metingen. Deze reconstructies kunnen op hun beurt worden opgenomen in de rekenmodellen van hersenen functie21,22. NnO 2.0, de broncode en de bijbehorende database zijn vrij te downloaden als een zip bestand met de naam ‘NNO 2.0 HDbase v1.0’ van UCSD neurovasculaire Imaging laboratorium website1.
NnO 2.0 werkt met een database met de naam ‘vdb.mat’. Deze database is een matrix met temporele profielen (tijdsverloop) van één vaartuig diameterovergangen opgeroepen door een optogenetic stimulans en gemeten op verschillende locaties van arteriolar bomen. Elke tijd-cursus is berekend met behulp van aangepaste-geschreven software. De relatieve verandering van een vaartuig diameter van expansie van een profiel van de fluorescerende intensiteit verworven door het scannen van over het vaartuig wordt berekend. De fluorescerende contrast werd gepresenteerd door intravasculaire injectie van fluoresceïne-isothiocyanaat (FITC)-label dextran. Raadpleeg voor meer informatie over de procedures voor de gegevens en analyses,20,23. 305-tijdsverloop (d.w.z. databasegegevens) heeft de database in totaal. In aanvulling op de wijziging van de diameter, elke toegang tot de database bevat een matrix van aanvullende metagegevens die (1) kwantificeren het tijdsverloop (2) Beschrijf de gemeten vaartuig en (3) het identificeren van de locatie van de meting in een 3D-volume van corticale therapieën. De metagegevens bevatten de begin tijd maximale amplitude, amplitude piekuren, corticale diepte, vertakkende volgorde, vaartuig diameter aan de basislijn, pad naar originele verwijzing beelden en 3D afbeeldingsstapels voor elke meting en lage-vergroting kaarten van hersenen oppervlak therapieën. Raadpleeg alle parameters in de metagegevens opgesomd en beschreven in detail eerder in tabel 116.
NnO 2.0 communiceert met referentie beelden die DAT X-Y scans van een vliegtuig waar de diameter meting heeft plaatsgevonden. Elke databasevermelding heeft een overeenkomstige referentiebeeld met een referentienaam die wordt weergegeven in de GUI. Elke databasevermelding heeft ook een bijbehorende stapel van beelden (3D stack) vastleggen van een 3D-volume van de vasculaire structuur waarbinnen de meting heeft plaatsgevonden. De GUI maakt voor een bepaalde database-item kiezen en weergeven van de bijbehorende referentiebeeld evenals de 3D stack. Het helpt ook de gebruiker om te zoeken naar de overeenkomende referentiebeeld en het frame in de 3D-stack (dezelfde functies kunnen worden gevonden in beide afbeeldingen). Allen stack en de referentie afbeeldingen in hun volledige resolutie (1024 pix x 1024 pix) zijn opgenomen in de mappen hana_stk en hana_refs, respectievelijk. Low-vergroting kaarten van hersenen therapieën zijn opgenomen in de map ‘maps’. Alle drie mappen, alsmede de database matrix ‘vdb.mat’ zijn in het gecomprimeerde bestand ‘NNO 2.0 HDbase v1.0’ uit de UCSD neurovasculaire Imaging laboratorium website1 gedownload en opgeslagen in de hoofdmap van de NNO 2.0 tijdens het installatieproces.
De GUI is geconcipieerd als een set van vier panelen (paneel 1 (Main Panel) – van Panel 4) die opeenvolgend te openen terwijl de gebruiker de database verkent en specifieke gegevens op basis van selectie categorieën selecteert. Elk paneel is verdeeld in twee grote delen: (1) de rechterkolom biedt de mogelijkheid om te communiceren met de database door te selecteren parameters en categorieën van de gegevens en geeft belangrijke informatie in de metadata; (2) de linker kolom de gegevens worden weergegeven in de vorm van tijdsverloop (diameter wijzigen in tijd) en scatter-Staanplaatsen. Er zijn vier soorten scatter percelen worden getoond (1) dilatatie begin tijd (2) tijd van de dilatatie piek (3) maximale diameter verandering (maximale amplitude) en (4) basislijn doorsnede (diameter vóór stimulatie) als functie van de corticale diepte. De gebruiker heeft de mogelijkheid om het gemiddeld tijdsverloop en waarden voor de geselecteerde gegevens gegroepeerd door corticale diepte of vertakkende volgorde weergeven. Daarom wil de functie of kleurovergang diameter-change behavior met toenemende diepte en volgorde20vertakking. NnO 2.0 kan de gebruiker exporteren de geselecteerde subset van gegevens in de indeling ‘xls’, ‘CSV’ of ‘.mat’.
Protocol
Representative Results
Discussion
NnO 2.0 is geschreven om het aandeel van de vasculaire imaging gegevens van een specifieke studie20 , maar met de bedoeling een eenvoudige tool voor het delen en verkennen van gegevens van soortgelijke aard te ontwikkelen door andere gebruikers. Onderzoekers interesse bij de inspectie van de bijbehorende database van vasculaire gegevens kunnen de GUI gebruiken om de gegevens bladeren, deelverzamelingen gegevens selecteren, vergelijken ze met hun eigen experimentele resultaten of verwerken ze verde…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Wij erkennen dankbaar steun van de NIH (NS057198, EB00790, MH111359 en S10RR029050) en het ministerie van onderwijs, jeugd en sport van de Tsjechische Republiek (CEITEC 2020, LQ1601). KK werd gesteund door postdoctorale beurzen van de International Headache Society in 2014 en de wetenschappelijke en technologische onderzoek Raad van Turkije in 2015. MT werd gesteund door de postdoctorale fellowship van de Duitse Research Foundation (DFG TH 2031/1).
References
- . Use Our Data Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017)
- Craddock, R. C., et al. Imaging human connectomes at the macroscale. Nat Methods. 10 (6), 524-539 (2013).
- Devor, A., et al. Frontiers in optical imaging of cerebral blood flow and metabolism. J Cereb Blood Flow Metab. 32 (7), 1259-1276 (2012).
- Ji, N., Freeman, J., Smith, S. L. Technologies for imaging neural activity in large volumes. Nat Neurosci. 19 (9), 1154-1164 (2016).
- Maze, I., et al. Analytical tools and current challenges in the modern era of neuroepigenomics. Nat Neurosci. 17 (11), 1476-1490 (2014).
- Medland, S. E., Jahanshad, N., Neale, B. M., Thompson, P. M. Whole-genome analyses of whole-brain data: working within an expanded search space. Nat Neurosci. 17 (6), 791-800 (2014).
- Osten, P., Margrie, T. W. Mapping brain circuitry with a light microscope. Nat Methods. 10 (6), 515-523 (2013).
- Poldrack, R. A., Farah, M. J. Progress and challenges in probing the human brain. Nature. 526 (7573), 371-379 (2015).
- Kotter, R. Neuroscience databases: tools for exploring brain structure-function relationships. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 356 (1412), 1111-1120 (2001).
- Uhlirova, H., et al. The roadmap for estimation of cell-type-specific neuronal activity from non-invasive measurements. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 371 (1705), (2016).
- Aine, C. J., et al. Multimodal Neuroimaging in Schizophrenia: Description and Dissemination. Neuroinformatics. , (2017).
- Amunts, K., et al. BigBrain: an ultrahigh-resolution 3D human brain model. Science. 340 (6139), 1472-1475 (2013).
- Laird, A. R., Lancaster, J. L., Fox, P. T. BrainMap: the social evolution of a human brain mapping database. Neuroinformatics. 3 (1), 65-78 (2005).
- Lein, E. S., et al. Genome-wide atlas of gene expression in the adult mouse brain. Nature. 445 (7124), 168-176 (2007).
- Shin, D. D., Ozyurt, I. B., Liu, T. T. The Cerebral Blood Flow Biomedical Informatics Research Network (CBFBIRN) database and analysis pipeline for arterial spin labeling MRI data. Front Neuroinform. 7, 21 (2013).
- Uhlirova, H., et al. Neurovascular Network Explorer 2.0: A Database of 2-Photon Single-Vessel Diameter Measurements from Mouse SI Cortex in Response To Optogenetic Stimulation. Front Neuroinform. 11, 4 (2017).
- Sridhar, V. B., Tian, P., Dale, A. M., Devor, A., Saisan, P. A. Neurovascular Network Explorer 1.0: a database of 2-photon single-vessel diameter measurements with MATLAB((R)) graphical user interface. Front Neuroinform. 8, 56 (2014).
- Tian, P., et al. Cortical depth-specific microvascular dilation underlies laminar differences in blood oxygenation level-dependent functional MRI signal. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (34), 15246-15251 (2010).
- . Use Our Data Available from: https://neurosciences.ucsd.edu/research/labs/nil/Pages/UseOurData.aspx (2017)
- Uhlirova, H., et al. Cell type specificity of neurovascular coupling in cerebral cortex. Elife. 5, (2016).
- Gagnon, L., et al. Quantifying the microvascular origin of BOLD-fMRI from first principles with two-photon microscopy and an oxygen-sensitive nanoprobe. J Neurosci. 35 (8), 3663-3675 (2015).
- Sakadzic, S., et al. Two-photon high-resolution measurement of partial pressure of oxygen in cerebral vasculature and tissue. Nat Methods. 7 (9), 755-759 (2010).
- Nizar, K., et al. In vivo stimulus-induced vasodilation occurs without IP3 receptor activation and may precede astrocytic calcium increase. J Neurosci. 33 (19), 8411-8422 (2013).
- Reznichenko, L., et al. In vivo alterations in calcium buffering capacity in transgenic mouse model of synucleinopathy. J Neurosci. 32 (29), 9992-9998 (2012).
- Langer, J., Rose, C. R. Synaptically induced sodium signals in hippocampal astrocytes in situ. J Physiol. 587 (Pt 24), 5859-5877 (2009).
- Gong, Y., et al. High-speed recording of neural spikes in awake mice and flies with a fluorescent voltage sensor. Science. 350 (6266), 1361-1366 (2015).
- Tantama, M., Hung, Y. P., Yellen, G. Optogenetic reporters: Fluorescent protein-based genetically encoded indicators of signaling and metabolism in the brain. Prog Brain Res. 196, 235-263 (2012).
- Devor, A., et al. “Overshoot” of O(2) is required to maintain baseline tissue oxygenation at locations distal to blood vessels. J Neurosci. 31 (38), 13676-13681 (2011).
- Devor, A., et al. Stimulus-induced changes in blood flow and 2-deoxyglucose uptake dissociate in ipsilateral somatosensory cortex. J Neurosci. 28 (53), 14347-14357 (2008).
- Rauch, A., Rainer, G., Logothetis, N. K. The effect of a serotonin-induced dissociation between spiking and perisynaptic activity on BOLD functional MRI. Proc Natl Acad Sci U S A. 105 (18), 6759-6764 (2008).
- Lemmon, V. P., et al. Minimum information about a spinal cord injury experiment: a proposed reporting standard for spinal cord injury experiments. J Neurotrauma. 31 (15), 1354-1361 (2014).
- Ascoli, G. A., Donohue, D. E., Halavi, M. NeuroMorpho.Org: a central resource for neuronal morphologies. J Neurosci. 27 (35), 9247-9251 (2007).
- Mennes, M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. Making data sharing work: the FCP/INDI experience. Neuroimage. 82, 683-691 (2013).
- Marmarou, A., et al. IMPACT database of traumatic brain injury: design and description. J Neurotrauma. 24 (2), 239-250 (2007).
