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Analyse von Gehirnaktivität II: Lernabhängige Plastizität in Bienenneuronen. Die Analyse intrazellulär abgeleiteter Signale von Neuronen des Bienengehirns.

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Präsentation zum Thema: "Analyse von Gehirnaktivität II: Lernabhängige Plastizität in Bienenneuronen. Die Analyse intrazellulär abgeleiteter Signale von Neuronen des Bienengehirns."—  Präsentation transkript:

1 Analyse von Gehirnaktivität II: Lernabhängige Plastizität in Bienenneuronen. Die Analyse intrazellulär abgeleiteter Signale von Neuronen des Bienengehirns dr. bernd grünewald

2 Verschiedene Neuronen im Gehirn bilden unterschiedliche Aktionspotentialmuster Fragen der Neurophysiologen: Wie beschreiben wir die Spikeaktivität einzelner Neurone quantitativ? Welche Parameter lassen sich extrahieren? Wie vergleichen wir die Reaktionen verschiedener Neurone auf einen gegebenen Reiz? Wie vergleichen wir die Antworten eines Neurons auf verschiedene Reize oder Reizwiederholungen?

3 Sabine Krofczik

4 Morphologie des PE1 Neurons Brandt, Rybak, Menzel, 2002

5 Morphologie des PE1 Neurons Brandt, Rybak, Menzel, 2002

6 Morphologie des PE1 Neurons Mauelshagen (1993) J Neurophysiol 69:609 o.k. aber wie funktioniert die intrazelluläre Ableitung von Aktionspotentialen?

7 Intrazelluläre Ableitungen aus dem Bienengehirn intrazelluläre Ableitung mit anschließender Färbung des Neurons Grünewald, 1999 komplexe Reaktion eines Neurons auf einen Duftstimulus

8 Duftantwort des PE1 Neurons Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin Spannung (mV*10) Zeit (s) Spannungssignal aus dem Verstärker Beginn, Dauer und Ende des Reizes "Event-Kanal" = Aktionspotentiale

9 Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin Reaktionen des PE1 Neurons auf Duftstimuli 4 Ableitungen vom PE1 Neuron an 4 Bienen Duftreiz = Gewürznelke

10 Auswertung von elektrophysiologischen Signalen

11 1. Digitalisierung der analogen Spannungssignale Filterfrequenz: z.B. 1 kHz Tiefpassfilter ("entfernt" hohe Frequenzen) (lässt alle Frequenzen unterhalb 1 kHz durch) z.B. 100 Hz Hochpassfilter ("entfernt" tiefe Frequenzen) (lässt alle Frequenzen oberhalb 100 Hz durch) z.B. Bandpassfilter (Kombination aus Tiefpass und Hochpass) Samplefrequenz (z.B. 2 kHz = 1 sample/500µs) Genauigkeit der Frequenzdarstellung vs. Speicherkapazität Berücksichtigung des Nyquist Theorems

12 Nyquist Theorem Samplefrequenz muss mindestens 2x maximale Signalfrequenz sein! f nyq = 2f max fmax - höchste Frequenzkomponente des Signals, fnyq – minimale Samplingfrequenz, um Signal ohne Verzerrung (aliasing) abzubilden

13 Auswertung von elektrophysiologischen Signalen 2. Validierung der Daten und Abschätzung der Ableitqualität Stabilität des Membranpotentials Konstante Hintergrundfrequenz? Geringe Schwankungen der Aktionspotentialamplitude? Signal-Rauschverhältnis konstant? Spannung (mV*10) Zeit (s)

14 Auswertung von elektrophysiologischen Signalen 3. primäre Datenanalyse - 1. Datenreduktion: einzelne Ableitung (z.B. eine Duftantwort des PE1 Neurons): Aktionspotentiale: Dauer, Amplitude, Frequenzen (spontan, Reaktion), Adaptation, Membranpotential: EPSPs, Depolarisationen, Plateaupotentiale 4. sekundäre Datenanalyse – 2. Datenreduktion: Vergleich mehrerer Ableitungen (lernabhängige Veränderungen der Duftantworten: Variabilität der Antwort (Wiederholung eines Reizes während einer Ableitung) Individuelle Unterschiede der Tiere Veränderungen der Aktionspotentialsmusters (Lernen) Statistik

15 Duftantwort des PE1 Neurons Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin Membranpotential Spikeamplitude, - Spikedauer Spikefrequenz Antwortlatenz spontane Spikefrequenz Reaktionsdauer

16 Analyse der Duftantworten des PE1 Neurons Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin bin size: 100ms Peristimulus Zeithistogramme (PSTH) kumulative Spikefrequenzen (1/ t)

17 Peristimulus Zeithistogramme (PSTH) Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin bin size: 10ms bin size: 500ms bin size: 100ms 35/500ms = 70Hz 3/10ms = 300Hz 10/100ms = 100Hz

18 Duftantwort des PE1 Neurons – DC Komponente Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin relatives DC-Potential: Abweichung des Membranpotentials vom Ruhepotential Spannung (mV*10) Zeit (s)

19 Duftantwort des PE1 Neurons – DC Potential und Aktionspotential Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin je höher DC- Potential, desto geringer Spikeintegral Das DC-Potential entspricht in etwa dem synaptischen Eingang des Neurons. Frage: In welchem Zusammenhang stehen synaptisches Potential und Spikefrequenz /Spikeamplitude? je höher DC- Potential, desto höher Spikefrequenz Spannung (mV*10) Zeit (s)

20 Duftantwort des PE1 Neurons – DC Potential und Aktionspotential Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin alle Spikes, geringe Korrelation Spikes während 3. Intervall: hohe Korrelation höhere Depolarisation nötig während später Burstphase Das Pe1 Neuron bildet spontane Aktionspotentiale, denn Membrandepolarisation ("EPSPs") und Spikes korrelieren nicht 100%ig.

21 Auswertung von elektrophysiologischen Signalen 3. primäre Datenanalyse - 1. Datenreduktion: einzelne Ableitung (z.B. eine Duftantwort des PE1 Neurons): Aktionspotentiale: Dauer, Amplitude, Frequenzen (spontan, Reaktion), Adaptation, Membranpotential: EPSPs, Depolarisationen, Plateaupotentiale 4. sekundäre Datenanalyse – 2. Datenreduktion: Vergleich mehrerer Ableitungen (lernabhängige Veränderungen der Duftantworten): Variabilität der Antwort (Wiederholung eines Reizes während einer Ableitung) Individuelle Unterschiede der Tiere (Duftantworten Veränderungen der Aktionspotentialsmusters (Lernen) Statistik

22 Duftantworten können sehr variabel sein Grünewald (1999) J Comp Physiol 185:565 Intrazelluläre Ableitungen von Rückkopplungsneuronen aus dem Pilzkörper des Bienengehirns

23

24 Duftantworten - Quantifizierung Mauelshagen (1991) Dissertation, FU-Berlin bin size: 100ms 600ms

25 Differentielle Konditionierung Mauelshagen (1993) J Neurophysiol 69:609

26 Differentielle Konditionierung Vergleich zwischen relativer Aktionspotentialfrequenz und relativem DC-Potential Ähnliche Effekte während Lernakt 2 und 5. Bedeutet: Die lernabhängigen Antwortänderungen sind im wesentlichen präsynaptisch. Aber: Änderungen im DC-Potential geringer als von Spikefrequenz erwartet. Bedeutet: Das PE1 Neuron besitzt selber plastische Eigenschaften. Mauelshagen (1993) J Neurophysiol 69:609 relative Spikefrequenzrelatives DC-Potential

27 Auswertung von intrazellulären Ableitungen - Zusammenfassung - Vor dem Experiment: Was will ich auswerten? Wahl der Filterfrequenzen und Samplefrequenzen. Hierzu Pilotexperimente. - Nach dem Experiment: Abschätzen der Ableitqualität und Signalgüte: Kann ich das analysieren, was ich wollte? - Datenauswertung: zunächst Quantifizierung der einzelnen Messungen: Welche Auswertungsmethode ist adäquat? - Eventuell dann: automatisierte Vorabauswertung (Programme, Macros) - Dann: sekundäre Datenanalyse: Wie variabel / konstant ist mein Signal? Wie sieht eine mittlere Reaktion aus? - Schließlich: Vergleich experimenteller Gruppen. Gibt es Effekte der Behandlung? - Abschließend: Kontrolle der Primärdaten: Ist mein berechneter Effekt in den Primärdaten erkennbar?

28 © Gary Larson


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