2024光纤记录实验高分文献精选合集

2024光纤记录实验高分文献精选合集

作者:瑞沃德
浏览量:1057

为了感谢各位老师一直以来的信任与支持,并助力更多科研工作者在神经科学领域取得突破,我们特别整理了今年部分客户发表的高分文献合集。

这些文章均使用瑞沃德光纤记录系统得到了理想的实验结果,内容涵盖多个前沿领域。

我们诚挚邀请您查阅,共同感受科研创新的魅力!

01、助力凯斯西储大学Atul R. Chopra/彭宁顿生物医学中心Yanlin He团队发现小脑对口渴调节的神经机制

文献

影响因子

21.2

应用场景

根据既往文献报道,小脑与认知、感觉、情绪和自主神经功能有关,本文研究发现,小鼠的小脑浦肯野神经元会被白脂素(asprosin) 激活,导致渴感加剧;光遗传学或化学遗传学激活浦肯野神经元可诱导小鼠饮水现象。浦肯野神经元特异性asprosin受体(Purkinje neuron-specific asprosin receptor, Ptprd)缺失会导致水摄入量减少,但不影响食物摄入量,并消除浦肯野的致渴性效应。而浦肯野神经元介导的运动学习和协调不受影响,表明浦肯野神经元独立控制两种不同的功能。

该研究表明,小脑是一个调节口渴的脑区,asprosin-Ptprd 信号转导可能成为治疗多尿、少尿、肥胖等口渴相关疾病的潜在治疗靶点。本研究使用光纤记录检测无食物喂养状态下,小鼠接受asprosin、生理盐水等注射后小脑浦肯野神经元的活性变化,探究小脑对口渴调节的神经机制。

02、助力华东师范大学袁小兵/潘逸萱团队揭示先天恐高反应神经机制

文献

影响因子

14.7

应用场景

本文通过研究雄性小鼠对高度的恐惧反应,发现视觉输入是小鼠对高度反应的一个关键因素,但小鼠的恐高症并不依赖于初级视觉皮层的视觉处理,而是腹侧外侧膝状核(vLGN)中的一部分神经元,连接到外侧/腹外侧导水管周围灰质(l/vlPAG),驱动与高度相关的恐惧的表达。此外,连接上丘(SC)和丘脑后外侧核(LPTN)的皮层下视觉通路抑制了小鼠对高度威胁的防御反应。

这些发现强调了通过从vLGN到l/vlPAG的皮层下视觉环路和小鼠防御途径对高度威胁的快速恐惧反应,有助于理解动物复杂的行为反应机制,为预防、干预治疗及克服恐高反应提供新的治疗位点和策略。本研究使用光纤记录检测了vLGN脑区GABA能神经元和l/vlPAG脑区谷氨酸能神经元的钙信号变化。

03、助力美国麻省理工学院Canan Dagdeviren团队发现空间定位神经刺激新方法

文献

影响因子

14.7

应用场景

本文报道了一种植入式压电超声刺激器(ImPULS),它可以产生100 kPa的超声焦压来调节神经元的活动。ImPULS是一种完全封装的、柔性的压电微机械超声换能器,采用生物相容性材料,不存在电化学活性元素,以提高设备长期稳定性。

作者在麻醉小鼠中, 用ImPULS 刺激黑质致密部 (SNc ),发现SNc调节黑质纹状体多巴胺(DA )的释放。作者计算了刺激SNc和对照组织时,刺激前5s基线期和刺激后5s期间的平均曲线下面积(AUC)。与刺激前基线相比,SNc刺激期间的DA AUC显著增加;而对照组的基线和刺激期相比,AUC没有差异。此外,SNc刺激期间的DA AUC显著高于对照组组织刺激,而SNc和对照组组织刺激前基线的AUC没有显著差异。

该结果表明,ImPULS能够调节长距离投射中黑质纹状体多巴胺的产生,是一种新型且有效的神经调节工具。本研究使用光纤记录来检测在麻醉后ImPULS刺激SNc来调节黑质纹状体DA的信号活动变化。

04、助力法国波尔多大学Pierre Trifilieff团队发现调控饮食失调神经机制

文献

影响因子

14.7

应用场景

伏隔核(NAc)在奖赏、运动活动中具有重要作用,既往研究表明在饮食失调(ED)中,伏隔核(NAc)也发生失调。

本文研究发现NAc核心亚区表达多巴胺D1受体的神经元的活动促进了小鼠在获取食物奖励和自主运动中的活动,但减少了食物摄入量,而表达D2受体的神经元活动具有相反的效果。这些结果与D2受体神经元在进食时更为活跃、而D1受体神经元在跑步时更为活跃的观察相一致。每个亚群的慢性操作对能量平衡的影响有限。反复激活D1神经元并抑制D2神经元会倾向于增加与活动相关的能量消耗,而相反的操作则倾向于增加能量摄入。在厌食症模型中,D1神经元的激活与D2神经元的抑制同时进行时,会引发体重下降。这些结果表明,NAc多巴胺受体神经元的失调可能是ED的核心原因之一。

本研究使用光纤记录评估了钙指示剂GCaMP8m和多巴胺传感器dLight1.3在巴甫洛夫条件反射范式中对伏隔核神经动力学的影响。同时评估了小鼠在自愿轮运行或自由喂食期间的对伏隔核钙瞬变的影响。

05、助力华盛顿大学Andre Berndt团队使用机器学习新方法设计新型基因编码的荧光指示剂

文献

影响因子

12

应用场景

本研究使用机器学习来设计基因编码的荧光指示剂,这种基于蛋白质的传感器对实时监测生物活动至关重要。

文章使用机器学习,分析已建立的将传感器与功能联系起来的数据库,预测传感器突变的结果,并将其应用于改造GCaMP钙指示剂,由此发现了一个性能优于6、7、8代GCaMPs的新突变体 eGCaMP2+,证明机器学习作为一种工具,在促进蛋白质工程改造设计以获得所需生物物理特性方面的巨大潜力。本研究使用光纤记录检测小鼠被给予两次2s,1.0mA的足部电击的钙信号的动态变化。

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