Summary

Geautomatiseerde Sholl Analyse van Gedigitaliseerde Neuronale morfologie op meerdere schalen

Published: November 14, 2010
doi:

Summary

We hebben een computerprogramma ontwikkeld om neuronale morfologie te analyseren. In combinatie met de twee bestaande open source analyse-instrumenten, ons programma voert Sholl analyse en bepaalt het aantal neurieten, branche punten en neurieten tips. De analyses zijn zo uitgevoerd dat de lokale veranderingen in de morfologie van neurieten kan worden waargenomen.

Abstract

Neuronale morfologie speelt een belangrijke rol bij het ​​bepalen hoe neuronen functioneren en communiceren 1-3. In het bijzonder, het beïnvloedt het vermogen van neuronen om input te ontvangen van andere cellen 2 en draagt ​​bij aan de verspreiding van actiepotentialen 4,5. De morfologie van de neurieten heeft ook invloed op hoe informatie wordt verwerkt. De diversiteit van de dendriet morfologieën vergemakkelijken lokale en lange afstand signalering en een individuele neuronen of groepen neuronen voor het uitvoeren van gespecialiseerde functies binnen het neuronale netwerk 6,7. Veranderingen in dendriet morfologie, met inbegrip van de versnippering van dendrieten en veranderingen in de vertakking patronen, zijn waargenomen in een aantal van de ziekte staten, waaronder de ziekte van Alzheimer 8, schizofrenie 9,10, en mentale retardatie 11. De mogelijkheid om zowel inzicht in de factoren die dendriet morfologie vorm en op veranderingen in de dendriet morfologie te identificeren is essentieel in het begrijpen van het zenuwstelsel de functie en disfunctie.

Neurieten morfologie wordt vaak geanalyseerd door Sholl analyse en door het tellen van het aantal neurieten en het aantal van de branche tips. Deze analyse is over het algemeen toegepast op de dendrieten, maar het kan ook worden toegepast op axonen. Het uitvoeren van deze analyse met de hand is zowel tijdrovend en onvermijdelijk introduceert variabiliteit te wijten aan experimentator vooringenomenheid en inconsistentie. Het vreugdevuur programma is een semi-geautomatiseerde aanpak voor de analyse van de dendriet en axonen morfologie die voortbouwt op beschikbare open-source morfologische analyse-tools. Ons programma maakt het opsporen van lokale wijzigingen in de dendriet en axon vertakt gedrag door het uitvoeren van Sholl analyse van subregio's van de neuritische prieel. Bijvoorbeeld, is Sholl analyse uitgevoerd op zowel de neuron als geheel als voor elke deelverzameling van processen (primaire, secundaire, terminal, wortel, etc.) Dendrite en axon patroonvorming is beïnvloed door een aantal van intracellulaire en extracellulaire factoren, veel lokaal handelen. Zo, de resulterende morfologie prieel is een gevolg van de specifieke processen die op specifieke neurieten, waardoor het noodzakelijk is om morfologische analyse uitvoeren op een kleinere schaal om deze lokale variaties 12 te observeren.

Het vreugdevuur programma vereist het gebruik van twee open-source analyse-instrumenten, de NeuronJ plugin om ImageJ en NeuronStudio. Neuronen zijn terug te vinden in ImageJ, en NeuronStudio wordt gebruikt om de connectiviteit tussen neurieten definiëren. Bonfire bevat een aantal aangepaste scripts geschreven in MATLAB (MathWorks) die worden gebruikt om de gegevens te converteren naar het juiste formaat voor verdere analyse, kijk voor de gebruiker fouten, en uiteindelijk uit te voeren Sholl analyse. Tot slot worden de gegevens geëxporteerd naar Excel voor statistische analyse. Een stroomschema van de Bonfire programma is weergegeven in figuur 1.

Protocol

1. Voordat u begint: 1) E18 rat dissectie: Standaard dissectie methoden van E18 hippocampus neuronen eerder beschreven 13. Om het Bonfire-programma te gebruiken om de morfologische kenmerken van de neurieten analyseren, moeten 8 bit. TIF-afbeeldingen van de individuele neuronen worden verkregen. Dit kan worden bereikt op een aantal manieren, afhankelijk van de experimentele protocol dat u volgt. Neuronen kunnen worden uitgeplaat bij een dichtheid laag genoe…

Discussion

Het vreugdevuur programma is een semi-geautomatiseerd programma voor de analyse van dendriet en axonen morfologie. Het vergroot de efficiency en de nauwkeurigheid van Sholl analyse over het uitvoeren van de analyse handmatig. Daarnaast is het Bonfire programma slaat de gegevens op elke stap van het proces, waardoor het mogelijk is om de gegevens te controleren en om de juistheid van de analyse te verifiëren. Daarom kan de taak van de data-analyse worden uitgedeeld aan een groot aantal individuen zonder afbreuk te doen …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Dit werk werd mede ondersteund door een Busch Biomedical Grant, NSF verlenen IBN-0548543, NSF verlenen IBN-0919747, March of Dimes Foundation Grant een-FY04-107, March of Dimes Foundation Grant een-FY08-464 (tot BLF). MKK en CGL werden gesteund door NIH Biotechnology Training Grant T32 GM008339-20, en CGL werd ook ondersteund door een NJ Commissie over Spinal Cord Research Predoctorale Fellowship 08-2941-SCR-E-0.

Materials

Material Name Type Company Catalogue Number Comment
NeuronJ plugin       http://www.imagescience.org/meijering/software/neuronj/
ImageJ software       http://rsbweb.nih.gov/ij/
Bonfire program       http://lifesci.rutgers.edu/~firestein
NeuronStudio       http://research.mssm.edu/cnic/tools-ns.html
MatLab Program   MathWorks    

References

  1. Elston, G. N. Pyramidal cells of the frontal lobe: all the more spinous to think with. J Neurosci. 20, (2000).
  2. Koch, C., Segev, I. The role of single neurons in information processing. Nat Neurosci. , 1171-1177 (2000).
  3. Poirazi, P., Mel, B. W. Impact of active dendrites and structural plasticity on the memory capacity of neural tissue. Neuron. 29, 779-796 (2001).
  4. Schaefer, A. T., Larkum, M. E., Sakmann, B., Roth, A. Coincidence detection in pyramidal neurons is tuned by their dendritic branching pattern. J Neurophysiol. 89, 3143-3154 (2003).
  5. Vetter, P., Roth, A., Hausser, M. Propagation of action potentials in dendrites depends on dendritic morphology. J Neurophysiol. 85, 926-937 (2001).
  6. Hausser, M., Spruston, N., Stuart, G. J. Diversity and dynamics of dendritic signaling. Science. 290, 739-744 (2000).
  7. Brette, R. Simulation of networks of spiking neurons: a review of tools and strategies. J Comput Neurosci. 23, 349-398 (2007).
  8. Arendt, T., Zvegintseva, H. G., Leontovich, T. A. Dendritic changes in the basal nucleus of Meynert and in the diagonal band nucleus in Alzheimer’s disease–a quantitative Golgi investigation. Neuroscience. 19, 1265-1278 (1986).
  9. Harrison, P. J. The neuropathology of schizophrenia. A critical review of the data and their interpretation. Brain. 122, 593-624 (1999).
  10. Lewis, D. A., Glantz, L. A., Pierri, J. N., Sweet, R. A. Altered cortical glutamate neurotransmission in schizophrenia: evidence from morphological studies of pyramidal neurons. Ann N Y Acad Sci. 1003, 102-112 (2003).
  11. Kaufmann, W. E., Moser, H. W. Dendritic anomalies in disorders associated with mental retardation. Cereb Cortex. 10, 981-991 (2000).
  12. Georges, P. C., Hadzimichalis, N. M., Sweet, E. S., Firestein, B. L. The yin-yang of dendrite morphology: unity of actin and microtubules. Mol Neurobiol. 38, 270-284 (2008).
  13. Firestein, B. L. Cypin: a cytosolic regulator of PSD-95 postsynaptic targeting. Neuron. 24, 659-672 (1999).
check_url/2354?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Kutzing, M. K., Langhammer, C. G., Luo, V., Lakdawala, H., Firestein, B. L. Automated Sholl Analysis of Digitized Neuronal Morphology at Multiple Scales. J. Vis. Exp. (45), e2354, doi:10.3791/2354 (2010).

View Video