Sinaptik Plastisite ile Dendritik Dikenlerin 3D Modellemesi
Summary
Protokol, sinaptik plastisiteyi modellemek için dendritik dikenler içeren dendritik segmentin üç boyutlu (3D) bir modelini geliştirir. Yapılı mesh CellBlender ve MCell ile yazılım programı Blender kullanarak uzun vadeli sinaptik plastisite AMPA reseptör ticareti hesaplamalı modelleme için kullanılabilir.
Abstract
Üç boyutlu (3D) geometride kimyasal türlerin difüzyon ve reaksiyonlarının hesaplamalı modellemesi, dendritik dikenlerde sinaptik plastisite nin mekanizmalarını anlamak için temel bir yöntemdir. Bu protokolde, dendritler ve dendritik dikenlerin ayrıntılı 3D yapısı CellBlender ile blender yazılımı üzerinde meshes ile modellenmiştir. Sinaptik ve ekstrasinaptik bölgeler örgü üzerinde tanımlanır. Daha sonra, sinaptik reseptör ve sinaptik çapa molekülleri difüzyon sabitleri ile tanımlanır. Son olarak, sinaptik reseptörler ve sinaptik çapalar arasındaki kimyasal reaksiyonlar dahil edilir ve hesaplama modeli mcell yazılımı ile sayısal olarak çözülür. Bu yöntem, 3Boyutlu geometrik yapıdaki her bir molekülün spatiotemporal yolunu tanımlar. Bu nedenle, sinaptik plastisite oluşumu sırasında dendritik dikenlerin içinde ve dışında sinaptik reseptörlerin ticaretini incelemek çok yararlıdır. Bu yöntemin bir sınırlama moleküllerin yüksek sayıda simülasyonların hızını yavaşlatAn olmasıdır. Dendritik dikenlerin bu yöntemle modellanması, tek dikenler içinde homosinaptik potansiyasyon ve depresyon un ve komşu dendritik dikenler arasındaki heteroskopip plastisitenin incelenmesine olanak sağlar.
Introduction
Sinaptik plastisite öğrenme ve bellek1ile ilişkili olmuştur. Sinaptik plastisite, uzun vadeli potentiation gibi (LTP) ve uzun vadeli depresyon (LTD), sırasıyla ekleme ve AMPA reseptörlerinin kaldırılması ile ilişkilidir (AMPA) ve sinaptik membran dışında2. AMPAR sinapsları dendritik dikenler3olarak adlandırılan küçük hacimli yapıların üzerinde yer alır. Her omurga postsinaptik membranda postsinaptik yoğunluk (PSD) adı verilen protein yoğun bir bölge içerir. PSD’deki çapa proteinleri sinaptik bölgede AMPA’ları yakalar. Tek bir sinaps içinde AMPARs birkaç kopya vardır ve ticareti ve dendritik dikenler diğer türler ile AMPAR reaksiyonu bir stokastik süreç2,4. Dendritik dikenler5,6,,7,8sinaptik reseptör ticareti çeşitli kompartman modelleri vardır. Ancak dendritlerin ve dendritik omurgalarının 3Boyutlu yapılarında sinaptik plastisite ile ilişkili AMPA’ların ticaretinin stokastik hesaplamamodellerinin eksikliği vardır.
Hesaplamalı modelleme sinaptik plastisite9oluşumu sırasında dendritik dikenlerde AMPAPER reaksiyon-difüzyon gibi karmaşık sistemlerin dinamikleri altında yatan mekanizmaları araştırmak için yararlı bir araçtır 9,10,11,12. Model karmaşık senaryoları görselleştirmek için kullanılabilir, hassas parametreleri değişen ve deneysel kontrol etmek zor veya imkansız birçok değişken içeren bilimsel koşullarda önemli tahminler yapmak12,13. Bir hesaplama modelinin ayrıntı düzeyini tanımlamak, modellenen olgu hakkında doğru bilgi edinmede temel bir adımdır. İdeal bir hesaplama modeli, hesaplama açısından engelleyici olmadan doğal fenomenlerin temel özelliklerini yakalamak için karmaşıklık ve basitlik arasındaki hassas bir dengedir. Çok ayrıntılı olan hesaplama modelleri hesaplamak için pahalı olabilir. Öte yandan, kötü ayrıntılı sistemler, fenomenin dinamiklerini yakalamak için gerekli olan temel bileşenlerden yoksun olabilir. Dendritik dikenlerin 3B modellemesi 2B ve 1D’den hesaplama açısından daha pahalı olmasına rağmen, sistemin işleyişi hakkında bilgi edinmek için 3B düzeyde modellemenin gerekli olduğu, zaman ve 3B alanda tepki veren ve difüzyon yapan birçok doğrusal olmayan değişkenin yer aldığı karmaşık sistemler gibi koşullar vardır. Ayrıca, karmaşıklığı dikkatle daha düşük boyutlu bir modelin temel özelliklerini korumak için azaltılabilir.
Belirli bir türün küçük bir hacim içinde birkaç kopyası olan stokastik bir sistemde, sistemin ortalama dinamiği büyük bir popülasyonun ortalama dinamiklerinden sapır. Bu durumda, reaksiyon-difüzyon parçacıkların stokastik hesaplamalı modelleme gereklidir. Bu çalışma, 3D dendritik dikenlerde ampaper birkaç kopya stokstik modelleme reaksiyon-difüzyon için bir yöntem tanıttı. Bu yöntemin amacı, dendritik dikenler ve sinapsları ile dendritik bir segmentin 3Boyutlu hesaplama modeli geliştirmektir.
Yöntem modeli sayısal olarak çözmek için yazılım MCell kullanır, 3D meshes oluşturmak için Blender, ve CellBlender oluşturmak ve MCell simülasyonları görselleştirmek için, 3D meshes moleküllerin spatiotemporal reaksiyon-difüzyon dahil14,15,16. Blender meshes oluşturulması için bir paketi ve CellBlender temel yazılım Blender için bir eklenti. MCell tek moleküllerin reaksiyon-difüzyon için bir Monte Carlo simülatörü17.
Bu yöntemin kullanımının arkasındaki mantık dendritik dikenlerin mikrofizyolojik ortamda bu fenomenin daha iyi anlaşılması için sinaptik plastisite modelleme oluşur14. Özellikle, bu yöntem homosinaptik potansiyasyon simülasyonu sağlar, homosinaptik depresyon, ve dendritik dikenler arasında heterosinaptik plastisite14.
Bu yöntemin özellikleri dendrite ve sinapsların 3D geometrik yapısı modelleme içerir, rasgele yürüyüş ile difüzyon, ve sinaptik plastisite ile ilgili moleküllerin kimyasal reaksiyonlar. Bu yöntem, hipotezleri sınamak ve çok sayıda değişkeniçeren karmaşık doğrusal olmayan bir sistemin işleyişi hakkında tahminlerde bulunmak için zengin ortamlar oluşturma avantajı sağlar. Buna ek olarak, bu yöntem sadece sinaptik plastisite nin incelenmesi için değil, aynı zamanda genel olarak 3Boyutlu kafes yapılarında moleküllerin stokastik reaksiyon-difüzyon çalışmaları için de uygulanabilir.
Alternatif olarak, dendritik yapıların 3D meshes doğrudan Blender elektron mikroskop seri rekonstrüksiyon18 inşa edilebilir.18 Seri rekonstrüksiyonlara dayalı metaşalar 3B yapılar sağlasa da, deneysel verilere erişim her zaman mevcut değildir. Böylece, mevcut protokolde açıklandığı gibi temel geometrik yapılardan uyarlanmış meshes yapımı, dendritik dikenler ile özelleştirilmiş dendritik segmentler geliştirmek için esneklik sağlar.
Başka bir alternatif hesaplama yöntemi normal bir hacim9,10,,11,19,,20,21,22iyi karışık reaksiyonların toplu simülasyonudur.22 Toplu simülasyonlar tek bir iyi karma hacim23içinde birçok türün reaksiyonlarını çözmede çok verimlidir, ancak toplu yaklaşım yüksek çözünürlüklü 3D örgü birçok iyi karışık voxels içinde moleküllerin reaksiyon-difüzyon çözmek için son derece yavaştır. Öte yandan, bireysel parçacıkların reaksiyon-difüzyon MCell simülasyonları kullanarak mevcut yöntem yüksek çözünürlüklü 3D meshes15verimli çalışır.
Bu yöntemi kullanmadan önce, incelenen fenomenin 3Boyutlu bir kafeste stoksetik reaksiyon-difüzyon yaklaşımı gerektirip gerektirmediğini sormak gerekir. Eğer fenomenin az sayıda kopyası varsa (1.000’den az) dendritik dikenler gibi küçük hacimli bölmeleri olan karmaşık geometrik bir yapıda difüzyon yapan reaksiyon türlerinin en az bir kopyası (1.000’den az) varsa, 3Boyutlu meshelerde reaksiyon-difüzyonun stokastik modellemesi uygulama için uygundur.
Sinaptik plastisite ile dendritik dikenler içeren bir dendritik segmentin 3D hesaplamamodeli oluşturmak için gerekli birkaç adım vardır. Ana adımlar modelin inşası için uygun yazılımın kurulumu, birden fazla diken oluşturmak için bir şablon olarak kullanılacak tek bir dendritik omurga nın inşası ve birden fazla dendritik dikenile bağlı bir dendritik segmentoluşturulmasıdır. Sinaptik plastisiteyi modellemek için adım, PSD bölgesine çapa, dendritik segmente ve dendritik dikenlere AMPA’lar eklemekten oluşur. Daha sonra, PSD ve AMPAR’larda bulunan çapalar arasındaki kinetik reaksiyonlar, sinaptik bölgede AMPAR’ları tuzağa düşüren karmaşık çapa-AMPAR türleri üretmek için tanımlanır. Sırasıyla, çapa ve sinaptik AMPARs arasındaki yakınlık artış ve azalma LTP ve LTD sürecini oluşturmak.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu makalede, dendritik dikenler ile dendritik segmentte reaksiyon-difüzyon sinaptik plastisite süreçlerinin modelleştirilmesi için 3D meshes yapımı için bir yöntem sunar. Geliştirilen model birkaç dendritik dikenleri ile dendritik segment içerir. AMPAPER’lerin sinaptik çapalarla lateral difüzyonu ve reaksiyonu bazal dinamiğin simülasyonuna olanak sağlar. Protokoldeki kritik adımlar omurga kafasının üst kısmı(Şekil 1, Şekil 2, <strong cla…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma kısmen Sao Paulo Eyalet Bilim Vakfı (FAPESP) hibe #2015/50122-0 ve IRTG-GRTK 1740/2, IBM/FAPESP hibe #2016/18825-4 ve FAPESP hibe #2018/06504-4 tarafından desteklenmiştir.
Materials
| Blender | Blender Foundation | https://www.blender.org/ | |
| CellBlender | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ | |
| Mcell | University of Pittsburgh | https://mcell.org/ |
Referências
- 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).
