시냅스 가소성을 가진 수지상 척추의 3D 모델링
Summary
이 프로토콜은 시냅스 가소성을 모델링하기 위한 수지상 척추가 있는 수지상 세그먼트의 3차원(3D) 모델을 개발합니다. 생성 된 메쉬는 CellBlender 및 MCell을 사용하는 소프트웨어 프로그램 블렌더를 사용하여 장기 시냅스 가소성에서 AMPA 수용체 인신 매매의 전산 모델링에 사용할 수 있습니다.
Abstract
3차원(3D) 기하학에서 화학종의 확산 및 반응의 전산 모델링은 수지상 척추에서 시냅스 가소성의 메커니즘을 이해하는 근본적인 방법입니다. 이 프로토콜에서, 원더라이트와 수지상 척추의 상세한 3D 구조는 CellBlender와 소프트웨어 블렌더에 메싱으로 모델링된다. 시냅스 및 외향적 영역은 메시에 정의됩니다. 다음으로, 시냅스 수용체와 시냅스 앵커 분자는 확산 상수로 정의됩니다. 마지막으로 시냅스 수용체와 시냅스 앵커 간의 화학 반응이 포함되고 계산 모델은 소프트웨어 MCell을 통해 수치적으로 해결된다. 이 방법은 3D 기하학적 구조의 모든 단일 분자의 현면 경로를 설명합니다. 따라서 시냅스 가소성이 발생되는 동안 수지상 척추 안팎의 시냅스 수용체의 인신 매매를 연구하는 것이 매우 유용하다. 이 방법의 한계는 분자의 높은 수가 시뮬레이션의 속도를 느리게한다는 것입니다. 이 방법으로 수지상 척추를 모델링하면 이웃 수지상 척추 사이의 단일 척추 및 이종 내수 가소성 내에서 균질성 전능성 및 우울증을 연구할 수 있습니다.
Introduction
시냅스 가소성은 학습 및 메모리1과관련이 있습니다. 시냅스 가소성, 장기 전성(LTP) 및 장기 우울증(LTD)과 같은 시냅스 가소성은 시냅스 멤브레인2안팎에서 AMPA 수용체(AMPARs)의 삽입 및 제거와 각각 연관된다. AMPAR 시냅스는 수지상 척추3이라는작은 볼륨 구조 위에 있습니다. 각 척추는 포스트 냅 스 밀도라는 포스트 냅 스 막에 단백질 조밀 한 영역을 포함 (PSD). 시냅스 부위의 PSD 트랩 AMPAR에서 단백질을 고정합니다. 단일 시냅스 내에 AMPARs의 몇 사본이 있으며 수지상 척추에서 다른 종과의 AmpARs의 인신 매매 및 반응은 금세 과정2,,4입니다. 수지상 척추,5,6,,7,8에서시냅스 수용체 인신 매매의 여러 구획 모델이 있다.7 그러나, 수상달레의 3D 구조와 수지상 척추의 시냅스 가소성과 관련된 AMPARs의 인신 매매의 스토세스 전산 모델의 부족이 있다.
전산 모델링은 시냅스 가소성9,10,11,12의발생 시 수지상 척추에서 AMPARs의 반응 확산과 같은 복잡한 시스템의 역학의 근본적인,메커니즘을조사하는 유용한 도구이다., 이 모델은 복잡한 시나리오를 시각화하고 민감한 매개 변수를 다양하게 시각화하고 실험12,,13을제어하기 어렵거나 불가능한 많은 변수를 포함하는 과학적 조건에서 중요한 예측을 하는 데 사용할 수 있습니다. 계산 모델의 세부 수준을 정의하는 것은 모델링된 현상에 대한 정확한 정보를 얻는 근본적인 단계입니다. 이상적인 계산 모델은 복잡성과 단순성 사이의 섬세한 균형으로 계산금지 없이 자연 현상의 본질적인 특성을 포착합니다. 너무 상세한 계산 모델은 계산비용이 많이 들 수 있습니다. 반면에, 제대로 상세하지 않은 시스템은 현상의 역학을 포착하는 데 필수적인 기본 구성 요소가 부족할 수 있습니다. 수지상 척추의 3D 모델링은 2D 및 1D보다 계산적으로 비용이 많이 들지만, 많은 비선형 변수가 시간과 3D 공간에서 반응하고 확산되는 복잡한 시스템에서와 같은 조건이 있으며, 3D 수준에서 모델링하는 것은 시스템의 기능에 대한 통찰력을 얻는 데 필수적입니다. 또한, 저차원 모델의 본질적인 특성을 보존하기 위해 복잡성을 신중하게 줄일 수 있다.
소량 내에서 주어진 종의 복사본이 거의 없는 관면 시스템에서 시스템의 평균 역학은 큰 인구의 평균 역학에서 벗어난다. 이 경우 반응 확산 입자의 스토세스 전산 모델링이 필요합니다. 이 작품은 3D 수지상 척추에 AMPAR의 몇 복사본의 stochastic 모델링 반응 확산을위한 방법을 소개합니다. 이 방법의 목적은 수지상 척추와 시냅스 가소성을 모델링하기 위한 시냅스를 가진 수지상 세그먼트의 3D 전산 모델을 개발하는 것입니다.
이 방법은 3D 메쉬를 생성하기 위한 모델, 3D 메쉬를 구성하는 블렌더 및 CellBlender를 사용하여 3D meshes14,,15,,16에서분자의 현면 반응 확산을 포함하여 MCell 시뮬레이션을 생성하고 시각화한다. 블렌더는 메쉬를 만들기 위한 제품군이며 셀블렌더는 기본 소프트웨어 블렌더의 추가 기능입니다. MCell은 단일분자(17)의반응 확산을 위한 몬테 카를로 시뮬레이터이다.
이 방법의 사용 뒤에 근거는 수지상 척추의 미세 생리 환경에서이 현상의 더 나은 이해를 달성하기 위해 시냅스 가소성을 모델링으로구성된다(14). 특히, 이 방법은 수지상척추(14)사이의 동종성 전성, 균질성 우울증 및 이질성 가소성의 시뮬레이션을 허용한다.
이 방법의 특징은 원점과 시냅스의 3D 기하학적 구조를 모델링, 무작위 보행에 의한 확산, 시냅스 가소성과 관련된 분자의 화학 반응을 포함한다. 이 방법은 가설을 테스트하고 많은 수의 변수를 가진 복잡한 비선형 시스템의 기능에 대해 예측하기 위해 풍부한 환경을 만드는 이점을 제공합니다. 또한, 이 방법은 시냅스 가소성을 연구할 뿐만 아니라 일반적으로 3D 메쉬 구조에서 분자의 조직반응 확산을 연구하기 위해서도 적용될 수 있다.
대안적으로, 수지상 구조물의 3D 근접체는 전자 현미경 직렬재구성(18)으로부터블렌더에서 직접 구성될 수 있다. 직렬 재구성을 기반으로 하는 meshe가 3D 구조를 제공하지만 실험 데이터에 대한 액세스를 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 따라서, 본 프로토콜에 설명된 바와 같이 기본 기하학적 구조로부터 조정된 메싱의 시공은 수지상 척추를 가진 맞춤형 수지상 세그먼트를 개발할 수 있는 유연성을 제공한다.
또 다른 대체 계산 방법은 정규 부피9,,,,10,11,19,20,,,21, 21,,22에서잘 혼합된 반응의 벌크 시뮬레이션이다.20 벌크 시뮬레이션은 단일 잘 혼합 된부피(23)내에서 많은 종의 반응을 해결하는 데 매우 효율적이지만, 대량 접근법은 고해상도 3D 메쉬에서 많은 잘 혼합 된 복셀 내에서 분자의 반응 확산을 해결하는 데 매우 느립니다. 한편, 개별 입자의 반응 확산의 MCell 시뮬레이션을 이용한 본 방법은 고해상도 3D메시(15)에서효율적으로 작동한다.
이 방법을 사용하기 전에 연구된 현상이 3D 메시에서 관면 반응 확산 접근법이 필요한지 물어봐야 합니다. 이 현상이 수지상 척추와 같은 작은 부피 구획을 가진 복잡한 기하학적 구조에서 확산되는 반응종 중 적어도 하나의 사본(1,000 미만)이 있는 경우, 3D 메시에서 반응 확산의 재차 적 모델링이 적용에 적합하다.
시냅스 가소성을 가진 수지상 척추를 포함하는 수지상 세그먼트의 3D 계산 모델을 구성하는 데 필요한 몇 가지 단계가 있습니다. 주요 단계는 모델의 건설을위한 적절한 소프트웨어의 설치, 여러 개의 척추를 만들기 위해 템플릿으로 사용되는 단일 수지상 척추의 건설, 여러 수지상 척추와 연결된 수지상 세그먼트의 생성입니다. 시냅스 가소성을 모델링하는 단계는 수지상 세그먼트 및 수지상 척추에 PSD 영역 및 AMPAR에 앵커를 삽입하는 것으로 구성됩니다. 이어서, PSD와 AMPAR에 위치한 앵커 들 간의 운동 반응은 시냅스 영역에서 AMPARs를 트랩하는 복잡한 앵커-AMPAR 종을 생성하도록 정의된다. 각각, 앵커와 시냅스 AMPARs 간의 선호도의 증가 및 감소는 LTP 및 LTD의 프로세스를 생성한다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 문서에서는 수지상 척추가 있는 수지상 세그먼트에서 반응 확산 시냅스 가소성 공정을 모델링하기 위한 3D 메쉬를 시공하는 방법을 제시합니다. 개발된 모델에는 수지상 척추가 거의 없는 수지상 세그먼트가 포함되어 있습니다. 시냅스 앵커를 가진 AMPAR의 측면 확산 및 반응은 기초 역학의 시뮬레이션을 허용합니다. 프로토콜의 중요한 단계는 척추 헤드의상단(도 1, 도 <st…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 작품은 상파울루 주 과학 재단 (FAPESP) 보조금 #2015/50122-0 및 IRTG-GRTK 1740/2, IBM/ FAPESP 보조금 #2016/18825-4, 그리고 FAPESP 보조금 #2018/06504-4에 의해 부분적으로 지원되었다.
Materials
| Blender | Blender Foundation | https://www.blender.org/ | |
| CellBlender | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ | |
| Mcell | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ |
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