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J-GLOBAL ID：201702214355561842   整理番号：17A1488902

in vivo閉ループ実時間画像化全自動細胞標的パッチクランプ神経記録を可能にする【Powered by NICT】

Closed-Loop Real-Time Imaging Enables Fully Automated Cell-Targeted Patch-Clamp Neural Recording In Vivo

著者 (14件)： Suk Ho-Jun (Health Sciences and Technology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Suk Ho-Jun (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Suk Ho-Jun (McGovern Institute, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  van Welie Ingrid (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  van Welie Ingrid (McGovern Institute, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Kodandaramaiah Suhasa B. (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Kodandaramaiah Suhasa B. (McGovern Institute, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Allen Brian (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Allen Brian (McGovern Institute, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Forest Craig R. (G.W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA) ,  Boyden Edward S. (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Boyden Edward S. (McGovern Institute, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Boyden Edward S. (Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Boyden Edward S. (Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： Neuron  (Neuron)
巻： 95  号： 5  ページ： 1037-1047.e11  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0649A  ISSN： 0896-6273  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標的パッチクランプ記録は無傷神経回路における視覚的に同定された細胞を特性化するための強力な方法であるが,技能行うことが必要である。これまでin vivoで「ブラインド」パッチングを自動化するアルゴリズムを開発したが,パッチピペットは標的ニューロンに近づくと視覚誘導,標的in vivoパッチの完全自動化を実証し,細胞運動を補償するための人間の介入を必要とする現在利用可能な手法とされていない。ここでは,ターゲットに接近しながら,細胞位置を追跡し,ピペット運動を調整することにより細胞運動を自動的に補償閉ループリアルタイムイメージング戦略を提示した。連続二光子イメージングと実時間解析で,パッチ生きているマウス皮質における複数タイプの蛍光発現ニューロン適応,人間の介在なしに,熟練したヒト実験者に匹敵する収率を伴ってこのシステムの能力を実証した。著者らの「imagepatching」ロボットは実装が容易で,無傷の神経回路における特定細胞型のスケーラブルな特性化を可能にする助けとなるであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動化 ,  蛍光 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  *パッチクランプ法 ,  ヒト ,  細胞運動 ,  視覚 ,  ニューロン ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 二光子イメージング ,  リアルタイムイメージング ,  ピペット ,  *画像化 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： パッチクランプ ,  in vivo電気生理学 ,  蛍光蛋白質 ,  蛍光物体検出 ,  自動化 ,  細胞型 ,  マウス ,  皮質 ,  イメージング ,  2光子顕微鏡法

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  生物学的機能  (EB03040U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実時間 ,  画像化 ,  細胞 ,  標的 ,  パッチクランプ ,  神経記録