Ассоциации нейроглиальной сетевой кальциевой активности с движением мыши in vivo

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Кальциевая визуализация нервной активности в гиппокампе мышей позволяет получить информацию о взаимодействиях между клетками [1]. Индивидуальные клеточные флуктуации кальция во времени кодируют различные состояния мозга во время съёмки мозга мыши. Хотя клетки соединены синапсами и передают информацию друг другу, трудно обнаружить пространственно-временнόй путь передачи на основе визуализации кальция множества клеток ввиду сложности пространственной структуры и съёмки в отдельной фокальной плоскости [2]. Для решения этой задачи было предложено реконструировать динамический граф связей между клетками.

Динамический граф состоит из одиночных графов для каждого момента времени. Одиночный граф, привязанный к моменту времени t, состоит из вершин (клеток) и множества рёбер, характеризующих передачу сигнала между клетками в данный момент времени. В настоящей работе были предложены 3 способа реконструкции рёбер. Первый способ рассматривает пересечения отрезков времени кальциевых событий в одиночных клетках [3]. В моменты времени совместного протекания событий в двух отдельных клетках ребро проводится от клетки с более ранним событием к клетке с более поздним началом события. Второй способ состоит в оценке временных промежутков между моментами начал событий. События, начавшиеся не позже, чем через 2 с, рассматривались как потенциально связанные, соответственно ребро проводилось от клетки, в которой событие началось раньше, ко второй клетке. Третий способ состоит в связи между последовательно происходящими событиями в различных клетках. Ребро проводится от всех активных клеток в предыдущий момент времени к вновь активировавшимся клеткам в следующий момент времени.

Анализ данных построен на эксперименте, в котором мышь перемещалась по кольцевому треку и с частотой 20 кадров в секунду фиксировались флуоресценция нейрональной кальциевой активности и положение мыши на треке [4]. Маркёр координаты мыши был отмечен на голове. Поиск повторяющихся паттернов активности рассматривался в сопоставлении восстановленного динамического графа с угловой координатой мыши на кольце. Кольцевой трек разбивался на 20 перекрывающихся секторов по 36 градусов, и фиксировалось, в каких из этих секторов находится угловая координата положения мыши. Восстановленные сети были сгруппированы по угловым секторам.

Далее была оценена частота повторения отдельных рёбер внутри каждой группы сетей внутри сектора. Рёбра, возникающие как минимум 3 раза, были отобраны для дальнейшего анализа. Были обнаружены эффекты повторяющихся активаций различных пар клеток при движении по часовой стрелке и против часовой стрелки в одном и том же секторе. Дополнительно обнаружено наличие чередующейся активации: активность возникает в первой клетке, затем во второй клетке, затем снова в первой клетке. Выявлены также сложные последовательности из 5–6 непоследовательных активаций, представимые в виде орграфа без циклов, характерные для отдельных секторов.

Полный текст

Кальциевая визуализация нервной активности в гиппокампе мышей позволяет получить информацию о взаимодействиях между клетками [1]. Индивидуальные клеточные флуктуации кальция во времени кодируют различные состояния мозга во время съёмки мозга мыши. Хотя клетки соединены синапсами и передают информацию друг другу, трудно обнаружить пространственно-временнόй путь передачи на основе визуализации кальция множества клеток ввиду сложности пространственной структуры и съёмки в отдельной фокальной плоскости [2]. Для решения этой задачи было предложено реконструировать динамический граф связей между клетками.

Динамический граф состоит из одиночных графов для каждого момента времени. Одиночный граф, привязанный к моменту времени t, состоит из вершин (клеток) и множества рёбер, характеризующих передачу сигнала между клетками в данный момент времени. В настоящей работе были предложены 3 способа реконструкции рёбер. Первый способ рассматривает пересечения отрезков времени кальциевых событий в одиночных клетках [3]. В моменты времени совместного протекания событий в двух отдельных клетках ребро проводится от клетки с более ранним событием к клетке с более поздним началом события. Второй способ состоит в оценке временных промежутков между моментами начал событий. События, начавшиеся не позже, чем через 2 с, рассматривались как потенциально связанные, соответственно ребро проводилось от клетки, в которой событие началось раньше, ко второй клетке. Третий способ состоит в связи между последовательно происходящими событиями в различных клетках. Ребро проводится от всех активных клеток в предыдущий момент времени к вновь активировавшимся клеткам в следующий момент времени.

Анализ данных построен на эксперименте, в котором мышь перемещалась по кольцевому треку и с частотой 20 кадров в секунду фиксировались флуоресценция нейрональной кальциевой активности и положение мыши на треке [4]. Маркёр координаты мыши был отмечен на голове. Поиск повторяющихся паттернов активности рассматривался в сопоставлении восстановленного динамического графа с угловой координатой мыши на кольце. Кольцевой трек разбивался на 20 перекрывающихся секторов по 36 градусов, и фиксировалось, в каких из этих секторов находится угловая координата положения мыши. Восстановленные сети были сгруппированы по угловым секторам.

Далее была оценена частота повторения отдельных рёбер внутри каждой группы сетей внутри сектора. Рёбра, возникающие как минимум 3 раза, были отобраны для дальнейшего анализа. Были обнаружены эффекты повторяющихся активаций различных пар клеток при движении по часовой стрелке и против часовой стрелки в одном и том же секторе. Дополнительно обнаружено наличие чередующейся активации: активность возникает в первой клетке, затем во второй клетке, затем снова в первой клетке. Выявлены также сложные последовательности из 5–6 непоследовательных активаций, представимые в виде орграфа без циклов, характерные для отдельных секторов.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Источник финансирования. Исследование выполнено в рамках научной программы Национального центра физики и математики, направление № 9 «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

×

Об авторах

М. И. Кривоносов

Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук; Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: krivonosov@itmm.unn.ru
Россия, Москва; Нижний Новгород

А. В. Варехина

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: krivonosov@itmm.unn.ru
Россия, Нижний Новгород

К. В. Анохин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: krivonosov@itmm.unn.ru
Россия, Москва

М. В. Иванченко

Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук; Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: krivonosov@itmm.unn.ru
Россия, Москва; Нижний Новгород

Список литературы

  1. Metea M.R., Newman E.A. Calcium signaling in specialized glial cells // Glia. 2006. Vol. 54, N 7. P. 650–655. doi: 10.1002/glia.20352
  2. Mitroshina E.V., Krivonosov M.I., Burmistrov D.E., et al. Signatures of the consolidated response of astrocytes to ischemic factors in vitro // Int J Mol Sci. 2020. Vol. 21, N 21. P. 7952. doi: 10.3390/ijms21217952
  3. Mitroshina E.V., Pakhomov A.M., Krivonosov M.I., et al. Novel algorithm of network calcium dynamics analysis for studying the role of astrocytes in neuronal activity in alzheimer’s disease models // Int J Mol Sci. 2022. Vol. 23, N 24. P. 15928. doi: 10.3390/ijms232415928
  4. Sotskov V.P., Pospelov N.A., Plusnin V.V., Anokhin K.V. Calcium imaging reveals fast tuning dynamics of hippocampal place cells and ca1 population activity during free exploration task in mice // Int J Mol Sci. 2022. Vol. 23, N 2. P. 638. doi: 10.3390/ijms23020638

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».