تحليل نظم الاستجابة العصبية الالتهابية والديناميكا الدموية لإصابات الدماغ الرضحية
Summary
يقدم هذا البروتوكول طرقا لتوصيف الاستجابة العصبية الالتهابية والديناميكية الدموية لإصابات الدماغ الرضحية الخفيفة ودمج هذه البيانات كجزء من تحليل الأنظمة متعددة المتغيرات باستخدام الانحدار الجزئي للمربعات الصغرى.
Abstract
تعد إصابات الدماغ الرضحية الخفيفة (mTBIs) مشكلة صحية عامة كبيرة. يمكن أن يؤدي التعرض المتكرر ل mTBI إلى عجز وظيفي تراكمي طويل الأمد. أظهرت العديد من الدراسات التي أجرتها مجموعتنا وغيرها أن mTBI يحفز التعبير عن السيتوكين وينشط الخلايا الدبقية الصغيرة ، ويقلل من تدفق الدم الدماغي والتمثيل الغذائي ، ويضعف التفاعل الدماغي الوعائي. علاوة على ذلك ، أبلغت العديد من الأعمال عن وجود ارتباط بين الاختلالات في هذه العلامات العصبية الالتهابية والديناميكية الدموية والإعاقات المعرفية. هنا نفصل طرق لتوصيف استجابة الأنسجة العصبية الالتهابية والديناميكية الدموية ل mTBI في الفئران. على وجه التحديد ، نصف كيفية إجراء نموذج انخفاض الوزن من mTBI ، وكيفية قياس تدفق الدم الدماغي طوليا باستخدام تقنية بصرية غير غازية تسمى التحليل الطيفي للارتباط المنتشر ، وكيفية إجراء مقايسة مناعية متعددة الإرسال من Luminex على عينات أنسجة المخ لتحديد كمية السيتوكينات وبروتينات الفوسفو المناعية (على سبيل المثال ، ضمن مسارات MAPK و NFκB) التي تستجيب وتنظم نشاط الخلايا الدبقية الصغيرة والخلايا المناعية العصبية الأخرى. وأخيرا، نفصل كيفية دمج هذه البيانات باستخدام نهج تحليل النظم متعددة المتغيرات لفهم العلاقات بين كل هذه المتغيرات. إن فهم العلاقات بين هذه المتغيرات الفسيولوجية والجزيئية سيمكننا في النهاية من تحديد الآليات المسؤولة عن mTBI.
Introduction
نظره عامه
تؤثر إصابات الدماغ الرضحية الخفيفة (mTBIs) على حوالي 1.6-3.8 مليون رياضي سنويا1. هذه الإصابات، بما في ذلك الإصابات تحت الارتجاج والارتجاج، يمكن أن تترك المرضى مع أعراض جسدية وعاطفية ونفسية ومعرفية عابرة2. علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤدي mTBI المتكرر (rmTBI) الذي يتم الحفاظ عليه داخل “نافذة الضعف” إلى شدة تراكمية ومدة العواقب المعرفية التي تستمر لفترة أطول من آثار mTBI واحد وحده3 ، وفي النهاية حتى إلى فقدان دائم للوظيفة 4,5,6. على الرغم من أن العديد من المرضى يتعافون في إطار زمني قصير نسبيا ( ، مع استمرار بعضها لمدة تصل إلى سنة واحدة 3,7,8,9. وعلى الرغم من ارتفاع معدل انتشار هذه الإصابات وعواقبها الدائمة، فإن آليات الإصابة غير مفهومة بشكل جيد ولا توجد استراتيجيات علاجية فعالة.
وبالنظر إلى التباين الكبير في النتائج بعد mTBI/rmTBI، فإن أحد التحديات في تحديد المحفزات الجزيئية في المراحل المبكرة من الأنسجة التي تم الحصول عليها في دراسات mTBI/rmTBI الطرفية هو عدم وجود بيانات طولية تظهر “روابط جزيئية حادة” نهائية لهذه المحفزات الجزيئية إلى نتائج طويلة الأجل. للتغلب على هذا التحدي ، اكتشفت مجموعتنا أن انخفاض تدفق الدم الدماغي بشكل حاد تم قياسه بشكل حاد باستخدام أداة بصرية تسمى التحليل الطيفي للارتباط المنتشر (DCS) ، يرتبط ارتباطا وثيقا بالنتيجة المعرفية طويلة الأجل في نموذج الماوس من rmTBI10. باستخدام هذه العلامة الحيوية الديناميكية الدموية ، أظهرنا أن الفئران ذات التدفق الدماغي المنخفض بشكل حاد (وبالتالي ، النتيجة المتوقعة على المدى الطويل الأسوأ) لديها زيادات حادة مصاحبة في إشارات الفوسفو العصبية داخل كل من مسارات MAPK و NFκB ، وزيادات في التعبير العصبي للسيتوكينات المؤيدة للالتهابات ، وزيادات في التعبير عن البلعمة / علامة الخلايا الدبقية الدقيقة Iba111 . تشير هذه البيانات إلى دور محتمل لإشارات الفوسفو العصبية ، والتعبير عن السيتوكين ، وتنشيط الخلايا الدبقية الدقيقة في كل من التنظيم الحاد لتدفق الدم الدماغي بعد الإصابة وكذلك في إطلاق سلسلة إشارات تؤدي إلى خلل وظيفي عصبي ونتائج معرفية أسوأ. هنا ، نفصل نهجنا في التحقيق في وقت واحد في كل من البيئة الديناميكية الدموية والعصبية بعد rmTBI وكيفية دمج مجموعات البيانات المعقدة هذه. على وجه التحديد ، نوجز إجراءات لأربع خطوات رئيسية لهذا النهج الشامل: (1) نموذج انخفاض الوزن لإصابات الدماغ الرضحية الخفيفة ، (2) تقييم تدفق الدم الدماغي مع التحليل الطيفي للارتباط المنتشر ، (3) تحديد كمية البيئة الالتهابية العصبية ، و (4) تكامل البيانات (الشكل 1). أدناه ، نقدم مقدمة موجزة لكل خطوة من هذه الخطوات الرئيسية للمساعدة في توجيه القراء من خلال الأساس المنطقي وراء أساليبنا. يوفر الجزء المتبقي من المخطوطة بروتوكولا مفصلا لكل خطوة من هذه الخطوات الرئيسية.
نموذج انخفاض الوزن لإصابات الدماغ الرضحية الخفيفة
على الرغم من وجود العديد من النماذج الممتازة قبل السريرية ل TBI الخفيف المتكرر 12،13،14،15،16،17،18 ، فإننا نستخدم نموذجا راسخا ومناسبا سريريا لإصابات الرأس المغلقة لانخفاض الوزن. تشمل السمات الرئيسية لهذا النموذج (1) التأثير الحاد للجمجمة / فروة الرأس السليمة متبوعا بدوران غير مقيد للرأس حول الرقبة ، (2) عدم وجود إصابة هيكلية علنية في الدماغ ، وذمة ، تلف حاجز الدم في الدماغ ، موت الخلايا الحاد ، أو فقدان أنسجة المخ المزمن ، و (3) العجز المعرفي المستمر (حتى عام واحد) الذي يظهر فقط بعد ضربات متعددة19 (الشكل 2).
تقييم تدفق الدم الدماغي باستخدام التحليل الطيفي للارتباط المنتشر
التحليل الطيفي للارتباط المنتشر (DCS) هو تقنية بصرية غير جراحية تقيس تدفق الدم5،20،21. في DCS ، يتم وضع مصدر ضوء قريب من الأشعة تحت الحمراء على سطح الأنسجة. يتم وضع كاشف على مسافة ثابتة من المصدر على سطح النسيج للكشف عن الضوء الذي يتكاثر المتناثر عبر الأنسجة (الشكل 3). يؤدي تشتت خلايا الدم الحمراء المتحركة إلى تقلب شدة الضوء المكتشفة مع مرور الوقت. يستخدم نموذج تحليلي بسيط يعرف باسم نظرية انتشار الارتباط لربط تقلبات الشدة هذه بمؤشر تدفق الدم (CBFi ، الشكل 4). على الرغم من أن وحدات CBF i (سم2 / ثانية) ليست وحدات التدفق التقليدية (مل / دقيقة / 100 جم) ، فقد أظهرت دراسة سابقة أجريت على الفئران أن CBFi يرتبط ارتباطا وثيقا بتدفق الدم الدماغي الذي يقاس بالدوران الشرياني المسمى التصوير بالرنين المغناطيسي21.
للإشارة ، تم بناء أداة DCS المستخدمة هنا داخليا وتتكون من ليزر بطول تماسك طويل 852 نانومتر ، ومجموعة من 4 صمامات ثنائية ضوئية لحساب الفوتون ، ولوحة ارتباط تلقائي للأجهزة (تاو واحد ، 8 قنوات ، 100 نانو ثانية الحد الأدنى لوقت العينة) 21,22. يتم الحصول على البيانات باستخدام برنامج محلي الصنع مكتوب في LabView. تتكون الواجهة الحيوانية للجهاز من ألياف مصدر متعددة الأوضاع 400 ميكرومتر (نطاق الطول الموجي 400-2200 نانومتر ، نواة السيليكا النقية ، تكسية TECS الصلبة) وألياف كاشف أحادية الوضع 780 نانومتر (نطاق الطول الموجي 780-970 نانومتر ، نواة السيليكا النقية ، الكسوة الصلبة TECS ، قطع الوضع الثاني 730 ± 30 نانومتر) متباعدة 6 مم ومدمجة في مستشعر أسود مطبوع 3D (4 مم × 8 مم ، الشكل 3).
تحديد كمية البيئة العصبية الالتهابية
على الرغم من أن الالتهاب العصبي يتم تنظيمه من خلال عمليات خلوية متنوعة ، إلا أن هناك آليتين رئيسيتين ذات صلة هما الإشارات خارج الخلية بواسطة السيتوكينات / الكيموكينات والإشارات داخل الخلايا بواسطة بروتينات الفوسفو. للتحقيق في البيئة العصبية الالتهابية للدماغ بعد الإصابة ، يتم استخراج الأدمغة من الفئران ، والتشريح المجهري ، ويتم تحديد كمية السيتوكينات / الكيموكينات والبروتينات الفوسفو باستخدام Luminex (الشكل 5 ، الشكل 6 ، الشكل 7). تتيح المقايسات المناعية متعددة الإرسال من Luminex التحديد الكمي المتزامن لمجموعة متنوعة من هذه البروتينات عن طريق اقتران مقايسات الممتز المناعي المرتبط بالإنزيم (ELISAs) بالخرز المغناطيسي الموسوم بالفلورسنت. يتم استخدام علامات الفلورسنت المميزة لكل بروتين ذي أهمية ، ويتم تشغيل حبات كل علامة مع جسم مضاد التقاط ضد هذا البروتين المحدد. يتم خلط مئات الخرز لالتقاط كل بروتين معا ، وتوضع في طبق بئر 96 ، وتحضن مع العينة. بعد حضانة العينة ، يتم استخدام مغناطيس لحبس الخرز في البئر أثناء غسل العينة. بعد ذلك ، يرتبط الجسم المضاد للكشف عن البيوتينيل بالتحليل ذي الأهمية لتشكيل شطيرة مستضد الأجسام المضادة على غرار ELISA التقليدي ، ولكن مع ELISA لكل بروتين يحدث على حبة مختلفة موسومة بالفلورسنت. إضافة الستربتافيدين المقترن بالفيكويريثرين (SAPE) يكمل كل تفاعل. ثم تقوم أداة Luminex بقراءة الخرز وفصل الإشارة وفقا لكل علامة / بروتين فلورسنت.
تكامل البيانات
نظرا للعدد الكبير من التحليلات (على سبيل المثال ، السيتوكينات) التي تم قياسها في فحص Luminex ، قد يكون من الصعب تفسير تحليل البيانات إذا تم تحليل كل بروتين كمي على حدة. لتبسيط التحليل والتقاط الاتجاهات التي لوحظت بين التحليلات، نستخدم طريقة تحليل متعددة المتغيرات تسمى الانحدار الجزئي للمربعات الصغرى (PLSR، الشكل 8)23. يعمل PLSR من خلال تحديد محور الأوزان المقابلة لكل بروتين تم قياسه (أي السيتوكينات أو بروتينات الفوسفو ، والتي يشار إليها باسم “متغيرات التنبؤ”) التي تفسر معا على النحو الأمثل التباين المشترك للبروتينات المقاسة مع متغير الاستجابة (على سبيل المثال ، تدفق الدم الدماغي). يشار إلى الأوزان باسم “الأحمال” ويتم تجميعها في متجه يعرف باسم المتغير الكامن (LV). من خلال إسقاط (يشار إليها باسم “تسجيل”) بيانات البروتين المقاسة على كل من LVs اثنين ، يمكن إعادة رسم البيانات من حيث هذه LVs. بعد حساب PLSR ، نستخدم دوران varimax لتحديد LV جديد يزيد من التباين المشترك بين إسقاطات العينة على LV ومتغير التنبؤ24. يسمح لنا هذا النهج بتعريف LV1 على أنه المحور الذي يتم فيه شرح تباين متغير الاستجابة بشكل أفضل. يزيد LV2 من التباين المشترك بين متغير الاستجابة والبيانات المتبقية LV1 ، والتي قد تكون مرتبطة بالتباين البيولوجي أو التقني بين العينات. أخيرا ، نجري التحقق من صحة Leave One Out Cross (LOOCV) للتأكد من أن نموذج PLSR لا يعتمد بشكل كبير على أي عينة واحدة23.
في هذا البروتوكول ، نقوم بتفصيل طرق لتوصيف استجابة الأنسجة العصبية الالتهابية والديناميكية الدموية ل mTBI. ويرد في الشكل 1 موجز لسير العمل العام. في هذا البروتوكول ، تخضع الفئران لواحد أو أكثر من mTBIs باستخدام نموذج إصابة الرأس المغلق بانخفاض الوزن. يتم قياس تدفق الدم الدماغي طوليا قبل الإصابة وفي نقاط زمنية متعددة بعدها. في الوقت المناسب نقطة الاهتمام للاستجواب من التغيرات الالتهابية العصبية ، يتم القتل الرحيم للحيوان ، ويتم استخراج الدماغ. يتم عزل مناطق الدماغ ذات الأهمية عن طريق التشريح المجهري ثم يتم تحليلها لاستخراج البروتين. ثم يتم استخدام الليزات لكل من المقايسات المناعية متعددة الإرسال من لومينكس للسيتوكين وتعبير بروتين الفوسفو وكذلك اللطخة الغربية. وأخيرا، يتم دمج مجموعة البيانات الشاملة هذه باستخدام تحليل انحدار جزئي للمربعات الصغرى.
Protocol
Representative Results
Discussion
فيما يلي تفاصيل طرق تقييم استجابة الدورة الدموية والالتهابات العصبية لإصابات الدماغ الرضحية الخفيفة المتكررة. علاوة على ذلك ، أظهرنا كيفية دمج هذه البيانات كجزء من تحليل الأنظمة متعددة المتغيرات باستخدام الانحدار الجزئي للمربعات الصغرى. في النص أدناه ، سنناقش بعض الخطوات والقيود الرئي?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
تم دعم هذا المشروع من قبل المعاهد الوطنية للصحة R21 NS104801 (EMB) و R01 NS115994 (LBW / EB) وجائزة الرعاية الصحية للأطفال في أتلانتا للكلية المبتدئة (EMB). تم دعم هذا العمل أيضا من قبل وزارة الدفاع الأمريكية من خلال برامج البحوث الطبية الموجهة من الكونغرس بموجب الجائزة رقم. W81XWH-18-1-0669 (LBW/EMB). الآراء والتفسيرات والاستنتاجات والتوصيات هي آراء المؤلف ولا تؤيدها بالضرورة وزارة الدفاع. تستند هذه المواد إلى العمل المدعوم من قبل برنامج زمالة أبحاث الدراسات العليا التابع للمؤسسة الوطنية للعلوم بموجب المنحة رقم 1937971. أي آراء أو نتائج أو استنتاجات أو توصيات يتم التعبير عنها في هذه المادة هي آراء المؤلفين ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر المؤسسة الوطنية للعلوم.
Materials
| Adjustable pipettes | any adjustable pipette | ||
| Aluminum foil | VWR | 89107-726 | |
| Bio-Plex cell lysis kit | C Bio-Rad | 171304012 | |
| BRAND BRANDplates pureGrade Microplates, Nonsterile | BrandTech | 781602 96 | |
| Complete mini protease inhibitor tablet | Sigma-Aldrich | 11836153001 | |
| Depilatory cream | Amazon | Nair | |
| DiH2O | VWR | VWRL0200-1000 | |
| Handheld magnetic separator block for 96 well flat bottom plates | Millipore Sigma Catalogue | 40-285 | |
| Hardware Autocorrelator Board | www.correlator.com | Flex05-8ch | |
| Isoflurane 250 mL | MED-VET INTERNATIONAL | RXISO-250 | |
| Kimwipe (11.2 x 21.3 cm) | VWR | 21905-026 | |
| Laboratory vortex mixer | VWR | 10153-838 | |
| LabView | National Instruments | LabVIEW | |
| Luminex 200, HTS, FLEXMAP 3D, or MAGPIX with xPONENT software | Luminex Corporation | ||
| Luminex Drive Fluid | Luminex | MPXDF-4PK | |
| Luminex sheath fluid | EMD Millipore | SHEATHFLUID | |
| MILLIPLEX MAP Mouse Cytokine/Chemokine Magnetic Bead Panel – Premixed 32 Plex – Immunology Multiplex Assay | Millipore Sigma | MCYTMAG-70K-PX32 | |
| MILLIPLEX MAPK/SAPK Signaling 10-Plex Kit-Cell Signaling Multiplex Assay | Millipore Sigma | 48-660MAG | |
| Mini LabRoller rotator | VWR | 10136-084 | |
| Phenylmethylsulfonyl fluoride | Sigma-Aldrich | P7626-1G | |
| Phosphate-buffered Saline (PBS) | VWR | 97064-158 | |
| Plate Sealer | VWR | 82050-992 | |
| Polypropylene microfuge tubes | VWR | 20901-547 | |
| Mini LabRoller | Millipore Sigma | Z674591 | |
| Reagent Reservoirs | VWR | 89094-668 | |
| R Programming Language | |||
| RStudio | www.rstudio.com | ||
| Sonicator | |||
| Titer plate shaker | VWR | 12620-926 | |
| Tween20 | Sigma-Aldrich | P9416-50ML | |
| 1 m acrylic guide tube | McMaster-Carr | 49035K85 | |
| 4 photon counting avalanche photodiode | Perkin-Elmer | SPCM-AQ4C-IO | |
| 400 um multimode source fiber | Thorlabs Inc. | FT-400-EMT | |
| 54 g bolt | Ace Hardware | 0.95 cm basic body diameter, 2 cm head diameter, 10.2 cm length | |
| 780 nm single mode detector fiber | Thorlabs Inc. | 780HP | |
| 852 nm long-coherence length laser | TOPTICA Photonics | iBeam smart |
References
- Langlois, J. A., Rutland-Brown, W., Wald, M. M. The epidemiology and impact of traumatic brain injury: a brief overview. Journal of Head Trauma Rehabilitation. 21 (5), 375-378 (2006).
- Iraji, A., et al. Resting State Functional Connectivity in Mild Traumatic Brain Injury at the Acute Stage: Independent Component and Seed-Based Analyses. Journal of Neurotrauma. 32 (14), 1031-1045 (2015).
- Guskiewicz, K. M., et al. Cumulative effects associated with recurrent concussion in collegiate football players: the NCAA Concussion Study. Journal of the American Medical Association. 290 (19), 2549-2555 (2003).
- Longhi, L., et al. Temporal window of vulnerability to repetitive experimental concussive brain injury. Neurosurgery. 56 (2), 364-374 (2005).
- Committee on Sports-Related Concussions in Youth, Board on Children, Youth, and Families, Institute of Medicine, National Research Council. . Sports-Related Concussions in Youth: Improving the Science, Changing the Culture. , (2014).
- Barkhoudarian, G., Hovda, D. A., Giza, C. C. The Molecular Pathophysiology of Concussive Brain Injury – an Update. Physical Medicine and Rehabilitation Clinics of North America. 27 (2), 373-393 (2016).
- McCrory, P., et al. Consensus statement on concussion in sport–the 4th International Conference on Concussion in Sport held in Zurich, November 2012. Clinical Journal of Sport Medicine. 23 (2), 89-117 (2012).
- Belanger, H. G., Vanderploeg, R. D., Curtiss, G., Warden, D. L. Recent neuroimaging techniques in mild traumatic brain injury. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 19 (1), 5-20 (2007).
- Sours, C., Zhuo, J., Roys, S., Shanmuganathan, K., Gullapalli, R. P. Disruptions in Resting State Functional Connectivity and Cerebral Blood Flow in Mild Traumatic Brain Injury Patients. PLoS ONE. 10 (8), 0134019 (2015).
- Buckley, E. M., et al. Decreased Microvascular Cerebral Blood Flow Assessed by Diffuse Correlation Spectroscopy after Repetitive Concussions in Mice. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 35 (12), 1995-2000 (2015).
- Sankar, S. B., et al. Low cerebral blood flow is a non-invasive biomarker of neuroinflammation after repetitive mild traumatic brain injury. Neurobiology of Disease. 124, 544-554 (2019).
- Vagnozzi, R., et al. Temporal window of metabolic brain vulnerability to concussions: mitochondrial-related impairment–part I. Neurosurgery. 61, 379-388 (2007).
- Longhi, L., et al. Temporal window of vulnerability to repetitive experimental concussive brain injury. Neurosurgery. 56, 364-374 (2005).
- Fujita, M., Wei, E. P., Povlishock, J. T. Intensity- and interval-specific repetitive traumatic brain injury can evoke both axonal and microvascular damage. Journal of Neurotrauma. 29, 2172-2180 (2012).
- Angoa-Perez, M., et al. Animal models of sports-related head injury: bridging the gap between preclinical research and clinical reality. Journal of Neurochemistry. 129, 916-931 (2014).
- Prins, M. L., Hales, A., Reger, M., Giza, C. C., Hovda, D. A. Repeat traumatic brain injury in the juvenile rat is associated with increased axonal injury and cognitive impairments. Developmental Neuroscience. 32, 510-518 (2010).
- Viano, D. C., Hamberger, A., Bolouri, H., Saljo, A. Concussion in professional football: animal model of brain injury–part 15. Neurosurgery. 64, 1162-1173 (2009).
- Kane, M. J., et al. A mouse model of human repetitive mild traumatic brain injury. Journal of Neuroscience Methods. 203, 41-49 (2012).
- Meehan, W. P., Zhang, J., Mannix, R., Whalen, M. J. Increasing Recovery Time Between Injuries Improves Cognitive Outcome After Repetitive Mild Concussive Brain Injuries in Mice. Neurosurgery. 71 (4), 885-892 (2012).
- Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. NeuroImage. 85, 51-63 (2014).
- Sathialingam, E., et al. Small separation diffuse correlation spectroscopy for measurement of cerebral blood flow in rodents. Biomedical Optics Express. 9 (11), 5719 (2018).
- Lee, S. Y., et al. Noninvasive optical assessment of resting-state cerebral blood flow in children with sickle cell disease. Neurophotonics. 6 (03), 1 (2019).
- Wang, H., Liu, Q., Tu, Y. Interpretation of partial least-squares regression models with VARIMAX rotation. Partial Least Squares. 48 (1), 207-219 (2005).
- Eriksson, L., Byrne, T., Johansson, E., Trygg, J., Vikström, C. Multi- and Megavariate Data Analysis Basic Principles and Applications. Umetrics Academy. , (2013).
- Conzen, P. F., et al. Systemic and regional hemodynamics of isoflurane and sevoflurane in rats. Anesthesia and Analgesia. 74 (1), 79-88 (1992).
- Durduran, T., Choe, R., Baker, W. B., Yodh, A. G. Diffuse optics for tissue monitoring and tomography. Reports on Progress in Physics. 73 (7), 076701 (2010).
- Lee, S. Y., et al. Small separation frequency-domain near-infrared spectroscopy for the recovery of tissue optical properties at millimeter depths. Biomedical Optics Express. 10 (10), 5362-5377 (2019).
- . plsRglm: Partial Least Squares Regression for Generalized Linear Models Available from: https://CRAN.R-project.org/package=pplsRglm (2019)
- White, B. R., Bauer, A. Q., Snyder, A. Z., Schlaggar, B. L., Lee, J. M., Culver, J. P. Imaging of functional connectivity in the mouse brain. PLoS One. 6, 16322 (2011).
- Buckley, E. M., Parthasarathy, A. B., Grant, P. E., Yodh, A. G., Franceschini, M. A. Diffuse correlation spectroscopy for measurement of cerebral blood flow: future prospects. Neurophotonics. 1 (1), 011009 (2014).
- Rowan, O., et al. Cerebrovascular reactivity measured in awake mice using diffuse correlation spectroscopy. Neurophotonics. 8 (1), (2021).
- Tate, J., Ward, G. Interferences in immunoassay. The Clinical Biochemist. Reviews. 25 (2), 105-120 (2004).
- Staples, E., Ingram, R. J. M., Atherton, J. C., Robinson, K. Optimising the quantification of cytokines present at low concentrations in small human mucosal tissue samples using Luminex assays. Journal of Immunological Methods. 394 (1-2), 1-9 (2013).
- Gierut, J. J., et al. Network-level effects of kinase inhibitors modulate TNF-α-induced apoptosis in the intestinal epithelium. Science Signaling. 8 (407), 129 (2015).
