Тест люшера расшифровка: Интерпретация результатов тестирования

Определение и значение цветов в психологии по Люшеру :: BusinessMan.ru

У каждого человека есть свой любимый цвет. Тот, который его успокаивает, дарит наслаждение, поднимает настроение или просто приятен для глаза. Но мало кто знает, что он может характеризовать не только самого человека, но и его нрав. Тот факт, что у цвета есть значение, многие годы оставался неизвестным, но теперь, благодаря развитию такой науки, как психология, можно узнать характеристику человека по его любимому оттенку.

Психология цвета

Стоит поговорить о том, каково значение цветов в психологии. Хорошо известны факты, как маркетологи используют цветовую гамму для увеличения продаж магазина, как стилисты подбирают не только саму одежду, но и ее оттенок для человека, чтобы притянуть к себе внимание окружающих. Эти и другие явления изучает психология цвета. Определение цветов в психологии и их влияния на личность происходит в первую очередь благодаря их действию на ее настроение и эмоции. Например, когда человек смотрит на темно-синий, то количество ударов его сердца в минуту уменьшается, дыхание замедляется. Отсюда можно сделать вывод: темно-синий – успокаивающий цвет, он дарит покой и умиротворение. Оранжевый, наоборот, увеличивает давление крови, ускоряет сердцебиение, дает человеку некую стимуляцию. Безусловно, цвета действуют на нервную систему, от которой зависит вся жизнедеятельность человека.

Зрительное восприятие цвета

Постоянное пристрастие личности к тому или иному оттенку объясняется его характером. Человеку всегда нравился красный, но внезапно он покупает серую вещь, невзирая на значение цветов одежды. В психологии это явление объясняется просто: вот он привык к красному и постоянно его носит, а серый купил, потому что в этот момент ему подсказало настроение, некий всплеск. Получается, что при помощи цвета, можно поменять свой настрой. Те, у кого в последнее время он был плохой, чаще всего смотрят на темные оттенки. Выбор происходит интуитивно. Если же настроение на высоте, то человеку нужны яркие краски.

Цветовой тест Люшера

Макс Люшер — профессор и психолог из Швейцарии. Свою научную деятельность он посвятил изучению положений цветовой диагностики. Именно он придумал тест, названный его именем, построенный на базе функциональной психологии. Так что же такое значение цвета в психологии по Люшеру? В первую очередь профессор сделал акцент на то, что структура цвета, а следовательно, и его значение остается неизменными. Это значит, что независимо от того, нравится ли человеку темно-синий или нет, он все равно означает «покой». Люшер решил рассмотреть само отношение людей к цветовой гамме. И если каждый человек видит ее по-своему, то и, возможно, значение цветов в психологии тоже варьируется.

Психология серого цвета

Серый — знак нейтральности, середины. Личность, выбирающая его для себя, не берет во внимание значение цветов в психологии человека. Она хочет остаться в стороне от всего, что снаружи. Такие люди предпочитают не открываться другим, они держат все в себе. Это не значит, что они напряжены или расслаблены, они просто находятся посередине, на нейтральной территории. Это стремление отгородиться от всего, остаться нетронутым.

Те люди, для которых серый цвет стоит на последнем месте, считают его очень скучным и однообразным. Они предпочитают радоваться жизни и наслаждаться яркими красками. Это неким образом связано с непреодолимым желанием быть постоянно вовлеченным в какую-нибудь активность.

Психология синего цвета

Синий цвет всегда символизировал покой и гармонию. Учеными доказано, что когда человек смотрит на объекты, выполненные в синих тонах, он успокаивается. В это время его организм готовится к отдыху и расслаблению. Этот оттенок несет в себе гармоничное состояние и символизирует единение с миром. Значение цветов в психологии, особенно синего, темно-синего, индиго, голубого заключает в себе ассоциации с тишиной и умиротворением.

Синий находит соответствие со спокойными водами, флегматичным человеком, женственностью, нежностью. Многие ученые считают, что он обладает вещественной полнотой. Страдающие ожирением люди чаще всего отдают свое предпочтение именно этому оттенку. Если при тесте человек отвергает синий цвет, значит, он бежит от покоя и доверия, его потребность в этом остается неудовлетворенной. Это может говорить о том, что он не желает привязываться к чему-либо и не может позволить себе тратить на это время, так как, по его мнению, такой поступок влечет за собой отказ от чего-то очень важного. Расслабление может привести к депрессии, от которой многие стараются держаться подальше. Обычно они постоянно напряжены, и находятся в поисках внешних раздражителей, делают все, чтобы состояние покоя никогда не наступало, ведь это может стать причиной ведения образа жизни, лишенной смысла.

Психология зеленого цвета

Действие зеленого цвета также считается важной составляющей в толковании понятия «значение цветов». В психологии считается, что люди, чья душевная привязанность неудовлетворена, стараются компенсировать именно этой краской. Она символизирует независимость. Симпатия к ней часто встречается у молодых людей, которые хотят поскорее стать самостоятельными. Она является символом постоянства и настойчивости, некой степени жестокости, твердости и упорства. Люди, выбирающие зеленый цвет, очень осторожно относятся к изменениям. Они стремятся повысить уверенность в себе, в своих навыках и умениях за счет самоутверждения. Они могут добиться симпатии у других, например, за счет своего финансового положения.

Этот оттенок в некоторой степени управляет человеком. Личность может ощущать гордость, превосходство над другими, желание управлять остальными членами общества. Любители зеленого, как правило, много думают о здоровье и о том, как увеличить длительность своей жизни. Они защищают свои принципы, иногда страдают от того, что не получают признания других людей. Что касается тех, у которых зеленый стоит на последнем месте, можно сказать то, что они утратили силы для борьбы. Это может привести к тому, что они будут винить в своих ошибках других. Отвергающие зеленый цвет — это люди, потерявшие самообладание и терпение, за счет чего в поведении появляется импульсивность.

Психология красного цвета

Люди, желающие испытать сексуальное опьянение, выбирают красный или его оттенок малиновый цвет. Значение в психологии показывает на то, что на них, прежде всего, смотрят личности, жаждущие возбуждающих переживаний и эмоций. Оттенки красного символизируют жизненную силу. Они повышает кровяное давление, улучшают аппетит. Люди, любящие красный, желают ощутить всю полноту жизни. Те, кто ставит его на первое место, приобщены к спорту и борьбе. Это цвет мужественности, стремления, огня, духовных сил, покорения. Также означает сексуальное желание. Люди, у которых красный на последнем месте, испытывают с его стороны угрозу, потому как у них наблюдается недостаток жизненной силы. В качестве цвета, компенсирующего его, они чаще всего выбирают синий, чтобы усилить успокоение. При этом привязанность к нему становится болезненной из-за неудач в любви.

Психология желтого цвета

Нередко отвержение синего заставляет человека выбирать желтый цвет. Значение в психологии связано с отягощающей привязанностью, требующей облегчения, чтобы устранить депрессию. Неудовлетворенная эмоциональность заставляет человека безостановочно искать выход из ситуации. Это поиск удовлетворения и гармонии, попытка найти смысл жизни и место, где можно использовать свои возможности по максимуму. Желтый цвет является самым ярким, живым и легким. Ассоциируется со стимуляцией. Учащается пульс и дыхание, так же как и с красным.

Главным достоинством желтого является его яркость и неосознанный позитив. Он указывает на стремление человека освободиться от тяжести, от чего-то, что его угнетает. Люди, у которых этот цвет стоит на первом месте, надеются на счастье, и ждут его в любых формах и проявлениях. Они желают добиться признания и уважения. Ну а те, кто ставит желтый на последнее, как правило, разочаровались в жизни, в надеждах, в людях. Они стоят лицом к лицу с пустотой. Из-за заложенной в желтом яркости, он может быть отвергнут по причине перевозбуждения, вследствие чего человек чувствует раздражительность, злость, недоверие к людям, и постоянно находится в плохом настроении.

Психология фиолетового цвета

Люди, выбирающие цветовую гамму, могут не оценить значение сиреневого цвета. В психологии он указывает на повышенную эмоциональность человека, вследствие чего он может предчувствовать какие-то действия или события. Фиолетовый же цвет – это смесь красного и синего, необузданной энергии и спокойствия. Две противоположных силы. За любовь к магии и желание ей обладать отвечает именно фиолетовый цвет. Значение в психологии объясняется, с одной стороны, мечтами человека о чувственном слиянии с партнером, а с другой стороны, замкнутостью, потому что для этого нет никаких предпосылок.

Психология коричневого цвета

Учеными давно изучается психология цвета. Значение цвета в одежде, выбираемой человеком, очень хорошо описывает его сущность. Коричневый цвет представляет собой смесь желтого и красного с затемнениями. Вся необузданность красного в нем приглушена, задавлена. На первое место его ставят люди, которым не хватает жизненной силы. Все окружающее ими воспринимается пассивно. Коричневый символизирует чувственное восприятие мира и дает понять отношение человека к физическим ощущениям. У него наблюдается повышенная потребность в отдыхе, в создании вокруг себя уюта и умиротворения. Если же коричневый стоит на последнем месте или же цвет отвергается вообще, человек рассматривается как личность, старающаяся отличиться от толпы. В результате чего он может стать причиной внимания навязчивых сексуальных людей.

Психология черного цвета

Черный выражает крайне спорное значение цвета. Смысл и психология, соединяясь в единое целое, дают представление о том, что он является самым темным и всегда ассоциируется с трауром и депрессией. Так как для многих этот цвет символизирует некую границу, то он выражает «ничего, полное отрицание. Черный придает человеку желание обороняться и вытеснить раздражители. Это отказ и противоречие одновременно. Личность, у которой этот цвет стоит на первом месте, способна отказаться от всего. Те, кто поставил черный на последнее место, не желают выносить лишения, предъявляют к себе завышенные требования и избегают опасности.

Тест цветов Люшера и расшифровка результатов

Тест цветов Макса Люшера был создан более 50 лет назад, в 1947 году и впервые представлена на международном Конгрессе по психологии в Лозанне. Он до сих пор используется в интервью для отбора персонала в компаниях.

Тест личности в соответствии с цветами

Существует множество методов и тестов, целью которых является измерение или исследование наших мыслей и поведения. Наиболее надежными и часто используемыми тестами обычно являются тесты с высокими показателями достоверности.

Психологические тесты родились из-за необходимости классифицировать и анализировать личность людей с целью улучшения их лечения. Первыми доказательствами, которые появились, были проективные методы. Они анализировали личность из интерпретации различных стимулов, будь то слова, рисунки или, в данном случае, цвета.

Цвета являются инструментом коммуникативного нашего ума, так как они состоят из длин волн, которые воспринимаются физиологически спонтанно, зарегистрированных в лимбической системе, той части нашего мозга, которая контролирует эмоциональное поведение человека.

Отсюда понятен тот факт, что выбор цвета или отказа от него в определенный момент дня или жизни имеет психологический смысл, и может быть использован как инструмент для познания человека.

Тестирования используются шесть простых цветов, определены и с определенным смыслом, независимо от того, выбрали, то положительный, если что, была исключена, имея, следовательно, негативные.

Ярким примером проективной техники является тест цветов Люшера, направленный на анализ личности по выбору определенных цветов.

Существует два типа этого теста: оригинальный и сокращенный. В процессе отбора персонала обычно используется вариант, основанный на выборе восьми цветных карточек. Ниже рассмотрим более подробно, как выполнить этот тест.

Как выполнить тест Люшера

Суть теста Люшера проста – нужно отсортировать цвета в соответствии с нашими собственными предпочтениями. Это делается дважды, и во второй раз цвета сортируются одинаково, это может быть симптомом жесткой или тяжелой личности.

В процессе профессионального тестирования психологом учитывается все:

  • время, которое потребовалось для сортировки,
  • время, когда был изменен порядок,
  • сомнения и вопросы,
  • уверенность/неуверенность.

Итак, нужно рассортировать по-своему цвета, указанные на фото. Чтобы не сбиться, результат лучше записать.

Онлайн тест Люшера, значение положительных цветов

После того, как цвета отсортированы, пришло время интерпретировать результат. Важно помнить, что этот тест не имеет диагностической достоверности, поэтому он не может быть использован для обозначения проблемы или психопатологии, он просто раскрывает модели личности.

Психология цвета – это еще далеко не полностью раскрытая область со многими элементами и факторами, которые необходимо изучить.

Теперь посмотрите, в какое положение вы поместили каждый цвет, и приступайте к анализу вашей личности:

Синий

Если этот цвет находится на первых позициях, он отражает желание баланса и гармонии.

В случае, если синий цвет занимает третье или четвертое место в предпочтениях, это означает, что баланс был достигнут.

Более низкое положение может отражать невозможность достичь гармонии и может даже означать, что человек подавляет желание достичь ее.

Что говорит синий цвет о характере человека

Синий символизирует спокойствие, производит умиротворяющее воздействие на нервную систему.

При его созерцании напряжение уменьшается, пульс и дыхание стабилизируется, в то время как защитные механизмы работают, чтобы зарядить тело – оно расслабляется, восстанавливается.

Синий цвет в психологическом плане развивает чувствительность, обеспечивает душевный покой и удовлетворение.

Красный

Если красный находится под номером 1 или 2, это может быть отражением желаний активности. Если этот цвет находится в 3 или 4 позиции, это означает, что деятельность эффективна. То есть человек делает все, что хотел бы.

В случае, если красный занимает пятое или шестое место, не исключено, что наша деятельность будет сдержана.

Наконец, если цвет страсти занимает 7-е или 8-е место, тестируемый отвергает желание деятельности. Отказ от красного может означать усталость, физические проблемы, нервозность, потерю полового влечения.

Что говорит красный цвет о характере человека

Красный цвет символизирует физиологическое состояние энергии, когда  учащается пульс и дыхание, повышается напряжение.

Он выражает жизненную силу и нервную деятельность, подчеркивает желание во всех его формах: нужно добраться до результатов, с успехом, жить в полной мере и интенсивно.

Красный подчеркивает импульсивность, спонтанность, силу воли и все формы жизненной силы – это импульс к действию, спорт, борьба, конкуренция, героизм и производительность.

Красный цвет является символом крови, завоевания, пламени, освещающего человеческий дух, темперамента.

Желтый

Это цвет оптимизма, и чем выше желтый, тем с большим энтузиазмом и эффективностью человек решает проблемы.

Желтый цвет самый яркий в тесте, он создает впечатление легкости и веселья.

Но в отличие от красного, активность желтого более неопределенная, и, как правило, выбравшему его человеку не хватает согласованности.

Выбор этого цвета указывает на потребность обладать и надежду или ожидание большего счастья, а также на возможное наличие внутреннего конфликта, если ожидания долго не сбываются.

Это желание счастья проявляется во всех его формах, и оно всегда направлено в будущее. Желтый толкает вперед, к тому, что еще не определено.

Испытуемый горит желанием найти выход, позволяющий расслабиться, ищет возможности испытать вкус перемен, познать новый опыт.

Что говорит желтый цвет о характере человека

Как и красный цвет, желтый цвет увеличивает напряжение, увеличивает удар пульса и дыхания, но делает это менее регулярно.

Желтый излучает веселье, проявляет открытую личность и указывает на расслабление или власть. С психологической точки зрения расслабление – это освобождение от всех проблем и неприятностей.

Желтый цвет – символ тепла, солнца, веселья, радости. Его чувственное восприятие является острым, его содержание – аффективное непостоянство, полное надежды.

Как и зеленый, желтый поиск важность и внимание других людей, но в отличие от зеленого, который горд и независим, желтый никогда не бывает в покое, и постоянно прилагаем все усилия, чтобы преследовать свои амбиции.

Зеленый

По словам Люшера, этот цвет связан с самоутверждением, чем выше этот цвет, тем лучше человек адаптирован в имеющейся среде.

С другой стороны, если зеленый занимает 7-е или 8-е место в предпочтениях, у испытуемого могут возникнуть проблемы, связанные с зависимостью от других людей.

На физиологическом уровне зеленый представляет “эластичное напряжение”, в плане психологическом – волю в действии, настойчивость, упорство.

Что говорит зеленый цвет о характере человека

Зеленый выражает твердость, сопротивление к изменениям, постоянство в точках зрения, повышает оценку и уверенность в себе.

Зеленый цвет действует как барьер, за которым накапливается возбуждение, вызванное внешними раздражителями, оно накапливается, увеличивая чувство гордости, превосходства в сознании, силы, господства над событиями. Выбравший зеленый чувствует себя в состоянии вести и направлять.

Это накопление внешних раздражителей приводит к разной степени мастерства в своем деле, внутренней ясности, готовности к самокритике. Все это приводит к абстракции от формализма.

Такой человек склонен искать лучшие условия жизни, заботится о здоровье собственном и близких людей, ведь жизнь должна продолжаться, и ы ней нужно быть полезным.

Человек, выбравший зеленый цвет, ставит на пьедестал и имеет тенденцию к морали, часто стремится произвести впечатление, так же как и сделать по-своему, несмотря на противостояние или сопротивление.

Интерпретация отрицательных цветов

По словам Люшера, в “хорошем” случае эти цвета не должны быть выбраны в качестве первых вариантов, поскольку они могут указывать на негативные проблемы или способы их преодоления.

Черный

Черный и белый являются крайностями, это альфа и омега, начало и конец.

Если черный занимает первые места, это признак агрессивности и конфронтации.

Если он поставлен на 3 или 4 позиции, человек проявляет такую агрессивность прямо сейчас в каких-то аспектах жизни.

С другой стороны, более низкие позиции могут означать либо подавленную агрессию (позиции 5 или 6) или отказ от агрессии (7 или 8).

Что говорит черный цвет о характере человека

Черный – это отрицание цвета и света. Представляет абсолютный предел, за которым нет ничего, это “нет”, в противоположность “да” белого.

Черный представляет отказ или капитуляцию, и сильно влияет на выбор других цветов. Он меняет характер.

Те, кто выбирает черный, подразумевают отказ от всего и энергичный протест против ситуации, если она не такая, какую хотелось бы, что бы, они будут рисковать, действуя необдуманно и нерационально.

Фиолетовый

Фиолетовый цвет немного сложен для правильного анализа. Если тестируемый позиционирует его как первый или второй, он может отражать тщеславие, однако на несколько позиций ниже уже является символом чувствительности.

Если фиолетовый занимает 5-ю или 6-ю позицию, это признак хороших эмпатических способностей, однако, если он занимает последние места, он может отражать скудное сочувствие.

Что говорит фиолетовый цвет о характере человека

Фиолетовый – это смесь красного и синего, и сохраняет некоторые свойства двух других, так как состоит из них, даже если потеряет чистоту.

Фиолетовый пытается объединить завоевательную импульсивность красного цвета и мягкое подчинение синего.

Это своего рода мистический союз, означающий, что все то, о чем субъект думает и чего хочет, может стать реальностью. В некотором смысле это заклинание, и мечта о волшебном, где желания будут удовлетворены.

Человек, который предпочитает фиолетовый, хочет быть оцененным за все то положительное, что в нем есть, хочет быть замеченным. Часто имеет склонность к творчеству, немного странный характер, а нерешительность и неуверенность доходят до визуальной невменяемости.

Взрослый человек обычно предпочитает фиолетовый с одним из четырех основных цветов (красный, зеленый, синий, желтый).

Выбранный молодыми людьми, этот цвет показывает, что для них мир – это все еще волшебное место, где они могут получить все, что хотят: настроение, очарование, радость. В зрелом возрасте выбор фиолетового означает длительное напряжение, последствия шока, или трудные ситуации на протяжении всего раннего детства.

Такие люди требуют понимания, тактичности, много любви. Они чувствительные и с хорошим вкусом, но не хотят, чтобы отношения переросли в ответственность.

Коричневый

Коричневый цвет связан с желанием удовлетворить телесные потребности, и чем он ниже в позиции, тем больше у испытуемого отторжения к собственным биологическим потребностям.

Что говорит коричневый цвет о характере человека

Коричневый – это набор красного и желтого плюс немного затемнения. Импульсивность красного снизилась от этого слияния, а творческий импульс, жизненная сила и динамизм, жизнеспособность не такие эффективные – все пассивно.

Коричневый – это ощущение физического удовлетворения, необходимость быть освобожденным от сложных ситуаций, неуверенность в себе. Также это болезни – физические и вызванные конфликтами или проблемами, которые испытуемый, по его ощущениям, не в состояние решить.

В любом случае, внутреннее состояние неустойчиво, человек ощущает необходимость в большей безопасности.

Серый

Серый – это цвет нейтралитета. Если он занимает первое или второе место в выборе, это означает, что у тестируемого большое желание во всем найти нейтралитет. Тот, кто ставит серый цвет на первое место, хочет отделить все стеной, отказывается активно участвовать в этой жизненной вакханалии, желая защитить себя от влияния внешних воздействий.

Если серый находится в положении 3 или 4, это может быть признак того, что это желание уже достигнуто.

В случае, если серый цвет занимает последние позиции, это может означать, что человек подавляет (5 или 6) и даже отвергает (7 или 8) нейтралитет.

Что говорит серый цвет о характере человека

Серый не является ни светом, ни тьмой, он полностью лишен каких-либо стимулов. Очень нейтральный. Ни субъекта, ни объекта. Ни интроверсия, ни экстраверсия. Ни напряжение, ни расслабление.

Серый – это не оккупированная территория, но границы ничейной земле, границы между разными зонами, подход к которым отличается в зависимости от направления, с которого подходят.

Цветовой тест Люшера: как провести самостоятельно

Самый популярный сегодня метод психологической диагностики придумал швейцарский психолог Макс Люшер. Его великолепный метод, который получил название «цветовой тест Люшера», с 1959 года применяют психологи и психиатры всего мира. Пройти его можете и вы.

Как провести цветовой тест Люшера

Проводится он так. Испытуемому предлагаются 8 карточек разных цветов. Их размеры и формы варьируются. Лично я пользуюсь прямоугольниками со скругленными вершинами. Все они одинакового размера — 7 на 4 см. Цвета у карточек такие: синий, зеленый, алый, желтый (группа основных цветов) и фиолетовый, коричневый, черный, серый (группа дополнительных цветов).

Карточки перемешиваются и в произвольном порядке раскладываются на столе. Испытуемому предлагают выбрать карточку, цвет которой наиболее приятен ему в данный момент. Выбранная карточка переворачивается и откладывается в сторону. Из оставшихся цветов испытуемый снова выбирает наиболее приятный цвет.

Выбранная карточка убирается. Так продолжается до тех пор, пока на столе не останется одна цветная карточка. Психолог записывает порядок выбора, перемешивает карточки и через 2-3 минуты предлагает сделать все то же самое еще раз. При этом испытуемый не должен стремиться повторить свой первый выбор. Ему нужно начать «с чистого листа».

В результате получаются две последовательности цветов. Первая показывает, чего хочет человек, к каким ощущениям он стремится. Вторая говорит о его реальном психологическом состоянии.

Если на первых четырех позициях последовательностей стоят основные цвета, значит, человек чувствует себя неплохо.

Если же преобладают цвета дополнительные, это может говорить о стрессе, конфликте, комплексе неполноценности или других внутренних неприятностях.

Но, наверное, вам хочется подробностей? Что же, я приведу здесь краткую интерпретацию теста цветовых предпочтений. Вы же изготовьте цветные карточки и протестируйте самих себя.

Итак, тест!

Перемешайте и разложите карточки. Выберите самый приятный для вас цвет, затем самый привлекательный среди оставшихся и т. д. Разложите карточки в том порядке, как вы их выбрали. Всего получается 8 последовательных позиций. И каждая отвечает за что-то свое.

Первая позиция связана со средством достижения цели. То есть цвет говорит о том, как именно вы решаете свои проблемы на данном этапе жизни. Вторая характеризует саму цель. Третья и четвертая позиции связаны с анализом текущей ситуации.

Они показывают, что вы чувствуете и к какому способу решения проблем вас подталкивает реальность. На пятой и шестой позициях стоят цвета, с которыми вы не связываете себя сегодня. Эти цвета вам безразличны.

Седьмая и восьмая позиции показывают, что именно вы отталкиваете, что стремитесь исключить из своей жизни. Я приведу распространенные интерпретации для двух первых и двух последних позиций, поскольку именно они являются наиболее значимыми.

Расшифровка результатов теста Люшера

Интерпретация. Первые две позиции

Синий (первый) и…

зеленый (второй) — вы спокойны, и вам хочется пребывать в этом покое; на данном этапе вы склонны избегать ссор и других неприятных ситуаций;

красный — вы нуждаетесь во внимании окружающих; какие-то отношения вам хочется сделать более близкими, чем они есть сейчас;

фиолетовый — вы окружаете себя красотой; круг общения неширок и включает только избранных людей; тем не менее вы не чувствуете себя в достаточной мере спокойным человеком;

коричневый — вам неспокойно; вы чувствуете приближение конфликтов и в то же время очень стараетесь избежать их; страх одиночества толкает вас к людям, которые ничего не могут вам дать;

черный — многое не нравится вам в нынешней ситуации; вы устали, потеряли много энергии; неудовлетворенность собой угнетает вас;

серый — вы находитесь в состоянии стресса, вам необходим покой.

синий — вы стремитесь к успеху, хотите действовать и достигать результата;

красный — вам не страшны никакие препятствия, вы обязательно их преодолеете; вы активны, упорны и успешны;

желтый — вам хочется производить впечатление на окружающих, но это не всегда получается; вы ощущаете легкое беспокойство, однако все равно ищете популярности;

фиолетовый — вы ищете впечатлений, ожидаете от окружающих реакции на свои действия; вам необходимо признание, и вы испытываете беспокойство по этому поводу;

коричневый — вы недовольны собой и своим окружением; вам кажется, что вы — очень важная персона, а другие этого не замечают;

черный — вы напряжены и оттого стремитесь напрягать других; вы злитесь, обижаетесь и тем самым отталкиваете от себя людей;

серый — вы ждете внимания со стороны других, но сами не готовы его проявлять; от этого растет неудовлетворенность ситуацией.

синий — вы стремитесь к активному действию; у вас многое получается и многое приносит удовлетворение;

зеленый — вам хочется действовать и получать результаты; у вас высокая самооценка;

желтый — вы увлечены, вам интересно жить; вас привлекают новые проекты, и вы с оптимизмом смотрите в будущее;

фиолетовый — вы возбуждены, возможно, без особой причины; вас увлекают сомнительные проекты и волнуют вопросы престижа;

коричневый — вы пережили неудачу и теперь боитесь повторения ситуации;

черный — у вас плохое настроение; вы злитесь на других и вызываете в них ответную реакцию;

серый — вам хочется успеха; ради него вы совершаете рискованные поступки, но удовлетворение так и не приходит.

синий — вы чувствуете себя хорошо, эмоциональное состояние в целом позитивное;

зеленый — вам хочется самоутверждения, но это не сказывается негативно на вашем настроении;

красный — вы очень активны, беретесь за многие дела и в общем справляетесь со всеми;

фиолетовый — вам хочется полной, яркой жизни; вы желаете продемонстрировать окружающим свою значимость и незаменимость;

коричневый — вы устали и нуждаетесь в хорошем отдыхе; настроение ваше не слишком позитивное;

черный — очень плохое настроение; вы стремитесь разрешить неприятную для вас ситуацию, но не можете принять верное решение;

серый — вы завязли в проблемах, но не видите пути их разрешения.

Фиолетовый и…

синий — вам хочется гармонии и добрых отношений с окружающими; настроение противоречивое;

зеленый — вы хотите произвести впечатление, однако не доверяете людям, и они это чувствуют;

красный — вы увлечены, возбуждены и хотите быть в центре внимания;

желтый — у вас богатая фантазия, которая вовлекает вас в бурные события;

коричневый — вам хочется сильных эмоций, и вы делаете все для того, чтобы получить их;

черный — вам плохо, вы испытываете разочарование и тоску;

серый — вы напряжены и боитесь негативных ситуаций.

Коричневый и…

синий — вы хотите уйти от конфликтов и других неприятностей; боитесь остаться в одиночестве;

зеленый — вы боитесь ошибиться и попасть в сложную ситуацию; поэтому постоянно и жестко контролируете свои действия;

красный — вам необходима эмоциональная разрядка;

желтый — вы не верите в то, что все еще может быть хорошо; поступаете необдуманно, и проблемы засасывают вас еще глубже;

фиолетовый — вам хочется уюта, комфорта, доброты; но, вероятно, всего этого у вас очень мало;

черный — вы разочарованы и грустны; вам хочется отдохнуть, отвлечься от негатива;

серый — вы не готовы бороться с проблемами и предпочитаете не замечать их или уйти в сторону, но неприятности все равно находят вас.

синий — вы устали от общения и работы; вам нужен покой, и вы стараетесь сбежать от проблем;

зеленый — вы упрямы, агрессивны по поводу и без; люди постоянно злят и раздражают вас;

красный — вы напряжены и часто взрываетесь; окружающие с недовольством относятся к вашему непродуктивному возбуждению;

желтый — вам очень плохо, вы устали от жизни и не знаете, что делать дальше;

фиолетовый — вы излишне напряжены и стремитесь к гармонизации своей жизни;

коричневый — вы ставите перед собой неразрешимые задачи и испытываете глубокое разочарование; вам хочется освободиться от тяжелых мыслей;

серый — вас все раздражает, все вызывает противодействие; вы не можете адекватно оценивать себя и окружающих и совершаете странные поступки.

синий — вам хочется покоя, но вы не знаете, как его достичь;

зеленый — все кажется вам враждебным, все вызывает желание спрятаться, уйти;

красный — вас не устраивает то, как ведут себя окружающие; вы пытаетесь подстроить все под себя, но реальность сопротивляется этому;

желтый — вы не можете справиться с проблемами и бежите от них;

фиолетовый — вы обеспокоены, сами не зная чем, но вам не хочется показывать свое беспокойство;

коричневый — вы не в состоянии принимать решения и быть активными, поэтому вы уходите от проблем, отказываясь решать их;

черный — вы обижены, расстроены, угнетены; решения, которые вы принимаете, не идут вам на пользу.

Интерпретация. Последняя и предпоследняя позиции

Синий (последний) и…

зеленый (предпоследний) — у вас стресс, и вы очень хотите избавиться от него;

красный — вы не можете бороться с проблемами и чувствуете себя беспомощным;

желтый — вы лишены поддержки и находитесь почти в стрессовом состоянии;

фиолетовый — вы чувствуете несвободу, не можете поступать так, как вам хочется; отношения с окружающими не складываются;

коричневый — вам нужен человек, который мог бы поддержать вас в это непростое время; вы недовольны собой и пытаетесь наказать себя разного рода ограничениями;

черный — вы напряжены, вам хочется выйти из ситуации, которая создает стрессовую обстановку;

серый — вы не видите своих целей, не знаете, к чему стремиться; вам тревожно.

синий — вы не верите в себя и не знаете, как разрешить свои проблемы, хотя вам этого очень хочется;

красный — вас многое и многие раздражают; вы вступаете в конфликты и в состоянии аффекта совершаете странные поступки;

желтый — вы разочарованы и не способны к решительным действиям;

фиолетовый — вы не верите в себя и вдобавок обижены на окружающий мир;

коричневый — вам необходимо признание окружающих; вы контролируете каждый свой шаг, но не можете добиться успеха;

черный — ваши амбиции высоки, но вы не слишком много делаете для достижения цели; это противоречие создает внутренний конфликт;

серый — вы пережили неудачи, большие и маленькие; вам хочется изменить ситуацию к лучшему, но вы не можете взять себя в руки и устремиться к новой жизни.

синий — вы возбуждены, но не готовы показать это окружающим; отношения с близкими тяжелые; вы пытаетесь найти выход из сложившейся ситуации;

зеленый — вы неадекватно оцениваете себя и от этого постоянно терпите неудачи и разочарования;

желтый — вы неверно оцениваете то, что происходит вокруг вас; из-за этого становитесь мнительным и раздражительным;

фиолетовый — вам хочется близости и сочувствия, но вы не находите ни того ни другого;

коричневый — вы отказываете себе в любви и дружбе, ограничиваете сексуальную жизнь; из-за этого вы сильно напряжены;

черный — у вас стресс; вы хотите победить его, но не знаете как; вы не уверены в своих силах и не понимаете, сможете ли решить навалившиеся проблемы;

серый — вы на грани нервного истощения.

синий — вы испытываете неприятные эмоции, вас донимают дурные мысли, и вы стремитесь избавиться от всего этого;

зеленый — вы разочарованы; вам не слишком хорошо, но вы не решаетесь сделать шаг в нужном направлении;

красный — понимая, что не обладаете хорошими возможностями, вы все же стараетесь добиться своего; новые и новые разочарования ведут вас к стрессу;

фиолетовый — вы обеспокоены и разочарованы;

коричневый — вы постоянно стремитесь выделиться; при этом напряжены и не слишком довольны собой;

черный — вам кажется, что вас контролируют; от этого вы напрягаетесь и раздражаетесь;

серый — вы ждете чего-то хорошего и боитесь упустить возможности; это держит вас в постоянном напряжении.

Фиолетовый и…

синий — вы недовольны собой и потому стремитесь активно действовать; вам удается находить партнеров, готовых вам помочь;

зеленый — вам хочется признания, но вы не получаете его;

красный — вы много и активно действуете; но из-за необдуманности ваши действия часто приводят к нежелательному результату;

желтый — вы замкнуты, окружающие кажутся вам подозрительными;

коричневый — вы многого хотите от других людей, и потому ваши отношения с ними не складываются;

черный — вам хочется быть искренним и добиться понимания; но вы не очень уверены в себе и не можете принимать самостоятельные решения;

серый — вы чего-то очень ждете, но хорошо контролируете себя и никому не показываете своего возбуждения; возможно, именно из-за этого вы несколько напряжены.

Коричневый и…

синий — вам кажется, что вы много сделали и заслуживаете похвалы; но признание не приходит, и это очень расстраивает вас;

зеленый — вы хотите показать себя, но сомневаетесь в успехе; это гложет вас, не дает покоя;

красный — вам хочется сексуальной активности, но вы не можете себе ее позволить; подавленные желания беспокоят вас и побуждают искать помощи у других;

желтый — вы делаете вид, что вам весело и хорошо, но на самом деле вам очень тревожно;

фиолетовый — вам необходима гармония в отношениях, но вы никак не можете ее достичь;

черный — вас раздражают ограничения и запреты; вы хотите жить свободно;

серый — потребности в сексуальной разрядке очень высоки, но возможностей для реализации желаний нет.

синий — вам необходима помощь, но по каким-то причинам вы не позволяете себе попросить о ней;

зеленый — вам что-то мешает, ограничивает вашу свободу; вы желаете избавиться от ограничений;

красный — ваши ожидания не оправдались, и вы разочарованы;

желтый — прошлые неудачи оставили свой след; теперь вы боитесь снова совершить ошибку;

фиолетовый — вам хочется, чтобы все вокруг происходило по правилам, успешно, гармонично;

коричневый — вам хочется свободы; вас раздражают запреты, которых сейчас достаточно много;

серый — вы находитесь в неприятной ситуации и хотите выйти из нее.

синий — вы напряжены и испытываете глубокое неудовлетворение;

зеленый — вы стремитесь разрешить тяготящую вас ситуацию, но безуспешно;

красный — вы чувствуете себя беспомощным и потому находитесь в состоянии раздора с самим собой;

желтый — вы не уверены в себе и встревожены;

фиолетовый — вы возбуждены, но пока еще можете держать свое возбуждение под контролем;

коричневый — вам хочется добиться признания, успеха, но вы не уверены в себе;

черный — вы презираете любые ограничения и стремитесь действовать активно и свободно.

Что же, некоторое представление о цветодиагностике вы теперь имеете. И в самых общих чертах можете определить, что происходит у человека в душе. А может ли цвет помочь решить психологические проблемы? Конечно да! Все методы, о которых мы рассказываем на нашем сайте, годятся для лечения как тела, так и души.

Читайте другие статьи:

Психологический тест по цветам: тестирование Люшера с цветными карточками, как правильно разложить у психолога, пройти онлайн?

Психологи говорят, что нужно меньше думать и сомневаться во время тестирования, это повысит достоверность результатов. Психологический тест по цветам поможет определить скрытые стороны личности, узнать о себе то, что до этого оставалось неизвестным. Во время прохождения теста делается интуитивный, подсознательный выбор.

Что такое психологический тест Люшера, и как его проходят?

В психологии тест по цветам позволяет определить способности и характер человека, склад его личности. Люшер полагал, что испытуемый делает выбор, на который так или иначе влияет его настроение, способности и прочие факторы. Однако нужно учитывать, что психологический тест по цветам Люшера рассказывает о человеке в данный конкретный момент времени. Уже через несколько недель или месяцев результат меняется.

В тесте присутствуют основные цвета и их оттенки, светлые и темные. Тестируемый выбирает, полагаясь на свои эмоции, смотрит, какой цвет кажется более приятным и располагающим. Сначала появляется 8 разных цветов. Необходимо расположить их в том порядке, какой кажется вам оптимальным начиная с наиболее приятного. Не принимайте во внимание, какой цвет в обычной жизни вам нравится, превалирует в гардеробе и т. д.

Выбранный цвет исчезает, и испытуемый выбирает дальше, пока не останется 1 карточка. Также есть вопросы, где всего 2 оттенка. Они могут быть контрастными или очень похожими. Выбрать необходимо один, наиболее симпатичный. Рекомендуется проходить тест дважды после небольшого перерыва.

Можно пройти психологически тест Люшера по цветам онлайн. Результат будет выведен на экран. В кабинете специалиста используются разноцветные карточки.

Психологические тесты на цвета: значения

Психологический тест с цветными карточками – популярное исследование, позволяющее лучше понять состояние человека. Любимый оттенок может много рассказать о характере.

Цвета в психологическом тесте имеют свои значения:

  • красный — сила, уверенность, вола, целеустремленность;
  • зеленый — устойчивость, эмоциональное спокойствие;
  • желтый — оптимизм, жизнерадостность;
  • синий — внутреннее спокойствие;
  • серый — желание спрятаться;
  • фиолетовый — твердость, целеустремленность и спокойствие;
  • коричневый — чувства на первом месте;
  • черный — негатив, пессимизм.

Цвета, которые оказываются в последней позиции, указывают на то, от чего человек бежит и хочет скрыться. Первые позиции говорят о том, что помогает испытуемому достичь цели. Следующие 2 позиции — состояние человека в настоящий момент.

Правила прохождения цветовых тестов по психологии

Не стоит думать, как правильно разложить цвета у психолога, тест выполняется интуитивно. При прохождении психологического теста с цветами нужно помнить следующие правила:

  1. Тест можно проходить так часто, как требуется. Эмоциональное состояние человека может меняться довольно быстро. Однако при следующем прохождении не пытайтесь вспомнить прошлый расклад цветов и повторить его.
  2. Важно полагаться на свои чувства, не раздумывать долго, выбирать тот цвет, что кажется наиболее приятным.
  3. Психологи не советуют ставить синюю карточку последней.

Пройти тест на цвета у психолога может каждый. Иногда стараются запомнить расположение цветов в правильном порядке, чтобы произвести хорошее впечатление на работодателя, например. Однако получение верных результатов бывает важнее.

Если после прохождения теста вы увидели результат, который вызывает у вас беспокойство, обратитесь к психологу.

ВАЖНО! Статья носит информационный характер. Перед применением проконсультируйтесь у специалиста.

Читать «Исцеление по рецептам Макса Люшера, Кацудзо Ниши, Юлианы Азаровой» — Чуднова Анна, Дьяченко Сергей — Страница 1

Анна Чуднова, Сергей Дьяченко

Исцеление по рецептам Макса Люшера, Кацудзо Ниши, Юлианы Азаровой

Раскрасьте свою жизнь в цвета здоровья, счастья и удачи!

Цвет играет великую роль в нашей жизни. Влияние цветовых волн не всегда очевидно, но оно гораздо сильнее, чем мы можем себе представить! Цвет воздействует на нас ежедневно и ежечасно, мы буквально плаваем в цветовом океане. Цвет стен в комнате, цвет потребляемой пищи, цвет одежды, цвет одежды нашего собеседника – все эти «мелочи» вносят немалую лепту в наше мироощущение, эмоциональное и физическое самочувствие. В свою очередь информация о том, какие цвета мы впускаем в себя, а какие отвергаем, может многое рассказать о состоянии здоровья и «погоде» внутри нас. И не только рассказать, но и указать, как наладить эту «погоду», что следует сделать, чтобы не только поправить здоровье, но измениться внутренне таким образом, чтобы сделать свою жизнь богатой и материально, и духовно.

Более того, цвета могут поправить здоровье! Восприятие определенного цвета по особой методике поможет справиться с болезнью. Секреты воздействия цвета на подсознание человека, а значит, на его поведение, ученые еще только начали открывать. И результаты впечатляют! На всякий недуг, физический ли, психологический ли, существует свой исцеляющий цвет.

Исходя из цветовых предпочтений человека, швейцарский психолог Макс Люшер разработал методику точнейшей диагностики внутреннего состояния, выявляющую в том числе и те проблемы, о которых мы не знаем, но которые мешают нам достигать своих целей и чувствовать себя комфортно в этом мире. В этой книге вы пройдете тест по цветным карточкам Люшера, а потом воспользуетесь накопленными наукой знаниями о цвете, чтобы привести себя в порядок.

В этой книге собраны концепции специалистов трех направлений – психологов, врачей и экстрасенсов. Можно по-разному относиться к деятельности и первых, и вторых, и третьих. Но важно понимать, что их подходы к работе с цветом дополняют друг друга, и если форсировать болезнь или проблему с трех сторон, то вы достигнете гораздо лучшего и скорого результата.

Итак, первая часть книги поможет вам получить психологическое заключение о вашем состоянии. На основе этой информации вы сможете понять, что следует изменить в вашей жизни, что мешает вам быть успешным.

Затем вы получите информацию, что следует сделать, чтобы помочь своему здоровью. Эти важные сведения вы найдете во второй части книги.

И наконец, в третьей части вы получите информацию от экстрасенсов. Вы найдете уникальную информацию о том, как можно изменить свое будущее особой медитацией.

Надеемся, что наша книга поможет вам наполнить свою жизнь и жизнь своих близких полезной, целительной палитрой красок!

Узнайте, какие проблемы вам надо решить, чтобы привести себя в порядок

Методика Макса Люшера

В кругу психологов методика Люшера пользуется огромной популярностью за свою простоту, скорость, информативность и полную независимость от половых, возрастных и образовательных особенностей человека. Определить, какие из восьми представленных цветов нравятся, а какие раздражают, без труда может каждый. Ранжирование цветов по критерию «нравится/не нравится» раскрывает множество тайн. Выкладывая цветные карточки в том или ином порядке, мы бессознательно рисуем картину своего внутреннего состояния.

Концепция Люшера построена на том, что каждая жизненная ситуация «окрашена» определенным тоном. Например, синий (голубой), цвет неба, мы замечаем, когда расслаблены, пассивны, заторможены. Красный, цвет огня и крови, сопряжен с высокой активностью и опасностью. Привязка цветов к жизненным ситуациям по законам высшей нервной деятельности закрепляет за этими цветами психофизиологические реакции и поведение, свойственные данной ситуации. Поэтому доминирование в поле зрения какого-либо цвета воспринимается как сигнал приближения соответствующей ситуации и вызывает в организме психофизиологические изменения, подготавливающие к ней. Если значение цвета резонирует с возможностями и ведущей установкой организма, цвет бессознательно оценивается человеком как приятный; если же нет, то цвет раздражает, отвергается. Так, при тестировании спортсменов было выявлено, что перед успешными выступлениями они отмечают красный и зеленый цвет как приятные и отвергают синий, а перед неуспешными – отвергают зеленый и желтый. Наше отношение к цвету есть не что иное, как оценка влияния данного цвета на организм. Именно это вам сейчас и предстоит выяснить.

Тест Люшера заключается в том, чтобы рассортировать восемь цветов на четыре группы: сперва выбрать наиболее приятные цвета, потом – просто приятные, потом – безразличные, и последними останутся цвета, которые ваше подсознание отвергает. Когда все цвета будут разложены в ряд по степени приятности, вы сможете оценить внутреннее состояние, узнать, какие установки формируют ваше поведение. А зная свои особенности, легко выстроить программу самокоррекции. Программу, которая резко повернет вашу жизнь к лучшему!

Как провести тестирование по цветным карточкам

Сперва вырежьте из книги (см. цветную вклейку) цветные карточки. Сложите их в стопочку и перемешайте, как колоду карт.

Чтобы начать тестирование, нужно сесть и разложить перед собой карточки полукругом, в случайном порядке, цветной стороной вверх. Процедура прохождения теста проводится при естественном освещении, но нельзя чтобы на карточки падали прямые солнечные лучи – они могут исказить оттенки, а вместе и с ними и результат тестирования.

Посмотрите внимательно на эти восемь карточек. Выберите и отложите в сторону наиболее приятный для вас в данный момент цвет. Не нужно думать и связывать цвет с цветом обоев, цветом одежды, машины или какой-нибудь другой вещи. Просто выберите цвет, приятный сам по себе. Выбранную карточку переверните и отложите в сторону. Теперь выберите самый симпатичный цвет из оставшихся. Отложите карточку в сторону, поместив справа от предыдущей. Повторяйте эту процедуру до тех пор, пока карточки не закончатся. Когда все восемь цветов будут распределены по степени убывания «приятности», запишите цветовой ряд слева направо.

Если вам кажутся неприятными все восемь цветов, действуйте «от противного». Найдите самый неприятный цвет. Затем – самый неприятный цвет из оставшихся, и так далее. В этом случае результат записывается с конца, справа налево.

Люшер считает повторное тестирование более информативным. Поэтому, если хотите, по окончании первой серии выборов снова разложите перед собой карточки в произвольном порядке и проранжируйте цвета по степени приятности. Речь ни в коем случае не идет о проверке памяти! Вы можете выбрать цвета в той же последовательности, что и в первый раз, можете – в какой-то другой. Главное – выбирать и откладывать наиболее симпатичные в данный момент цвета.

Выстроенная вами последовательность, где цвета следуют друг за другом по степени убывания приятности, называется рядом цветовых предпочтений. Обязательно запишите его! По месторасположению цветов вы можете раскрыть четыре параметра своего внутреннего состояния:

• ваши основные цели, стремления, желания и диктуемое ими поведение;

• ваше текущее внутреннее состояние и ситуация, которая сложилась вокруг вас;

• сдерживаемые качества, вырождающиеся в психологические зажимы;

• отрицаемые или подавляемые потребности – источники тревоги и депрессии.

Расшифровка вашего цветового выбора

Цвет, который вы выбрали первым и вторым. Ваша цель и метод ее достижения

Цвет, отмеченный вами как самый приятный и стоящий первым в ряду цветовых предпочтений, олицетворяет ваши намерения, психологическое состояние, которого вы стремитесь достичь или уже достигли, чтобы добиться своей цели. Поставленная вами на второе место карточка на языке цвета указывает основной метод достижения цели. Цвета всегда рассматриваются в паре – они уточняют и дополняют значения друг друга.

Цвет и психология | Дизайн в жизни

Обновлено: 10.01.2022

Сегодня я хочу поговорить о цвете и психологии, но не с точки зрения дизайна, а с точки зрения эмоциональной и внутренней составляющей человека, влияющей на его поведение и отношение с окружающими.

Главный цвет года

Начнем с того, что каждый год  компания Pantone определяет главный цвет текущего периода.

В 2022 году главным признан цвет, сочетающий в себе фиолетовый и синий. Это новый оттенок для Pantone, так как его еще не было в палитре.

Цвет получил название Very Peri 17-3938 и олицетворяет сразу два качества — постоянство и хладнокровие синего и динамичность и загадочность фиолетового.

Главный цвет 2022 года. Источник — Pantone

В предыдущие года звания главного цвета удостаивались:

  • 2017 — светло-зеленый цвет, который носит название Greenery и олицетворяет собой новые начинания. Символично, не правда ли?
  • 2018 — ультра-фиолет
  • 2019 — живой коралловый
  • В 2020-м году фаворит — классический синий, который олицетворяет спокойствие и уверенность.
  • В 2021-м году главными были признаны сразу два цвета — серый или как его еще называют «плодородная почва» и жизнерадостный желтый! PANTONE 13-0647 Illuminating!

Главные цвета 2021 года. Источник — Pantone.ru

Так же, немаловажную роль играет сочетание цветов, и их использование в различных ситуациях передачи информации.

Ассоциация цвета с человеком

Но это все дизайн. А как же сам человек, его характер, душа, если хотите? Ведь от внутреннего состояния человека зависят и его творческие начала.

Достаточно давно в какой-то книге по психологии мне попался вот такой интересный тест. Представьте, с каким цветом ассоциируется человек и узнайте, что это означает:

  • Желтый.
  • Оранжевый.
  • Красный.
  • Белый.
  • Зеленый.

Здесь я специально не привожу никаких картинок, так как у каждого человека свое представление о том, каким должен быть тот или иной цвет (не забываем о яркости, насыщенности и т.д).

Ответ:

  • Желтый цвет ассоциируется с человеком, который вас никогда не забудет.
  • Оранжевый цвет — с лучшим другом.
  • Красный цвет – с человеком, которого вы любите или который вас любит.
  • Белый цвет – с человеком, близким вам по духу.
  • Зеленый цвет – с человеком, которого вы будете помнить всю жизнь и он вас тоже.

Думаю, данный тест не лишен смысла, и факт остается фактом – цвет всегда решал особую роль в жизни и поведении человека и ассоциативные связи с тем или иным цветом существуют.

Цвет и характер

Психология и цвет тесно взаимосвязаны. Другой вопрос в том, что в истории каждого народа, его культуре и традициях цвет может ассоциировать по-разному. Например, белый цвет у некоторых народов траурный, а у нас, наоборот, это цвет свободы, надежды, чистоты, духовности. Наши невесты идут под венец в белых платьях.

Существует множество других интересных тестов на восприятие цвета. Например, популярный тест Люшера, который позволяет измерить психофизиологическое состояние человека, его стрессоустойчивость, активность и т.д. Некоторые тесты даже предлагают узнать цвет собственной ауры. Есть стандартные схемы соответствия цвета и черт характера, приписываемых любителям того или иного оттенка. Такие как:

  • Синий цвет – спокойствия и умиротворения.
  • Зеленый цвет – стабильность, твердость, постоянство.
  • Красный цвет – возбуждение, стимуляция, активность.
  • Желтый цвет – избавления и очищения (нимб), освобождение, изменение, простор.
  • Фиолетовый — увлеченность, впечатлительность.
  • Черный – отрицание, уничтожение.
  • Белый  — бегство, освобождение от препятствий, открытость к новым возможностям; новое начинание
  • Коричневый — стабильность, близость к природе, богатство.

Цвет в природе

И все же главным творцом ярких, незабываемых, немыслимых сочетаний цветов является природа и здесь трудно равняться с ней. Смотрите и вдохновляетесь, ибо никакие схемы колористки не дадут вам таких сочных и гармоничных сочетаний цветов.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Психология в дизайне Узнайте о том, какие приемы психологического воздействия можно использовать в дизайне.

Вот уж действительно — удивительное рядом. И это еще раз доказывает крепкую взаимосвязь между цветом и психологией. Ведь мало кто остался равнодушным к так бережно созданным природой образам и краскам.

Подписывайтесь на обновления блога «Дизайн в жизни»

по e-mail или социальных сетях  

и мы с удовольствием станем вашим проводником в мире дизайна, и будем публиковать еще больше полезной и вдохновляющей информации!

 

Тайна теста Люшера | Психологическая газета

Автор

  • Элькин Владимир Михайлович

Когда стало известно об уходе Люшера, появилась публикация профессора психологии о том, что этот тест является спекулятивным. Бравый профессор рассказал, почему он так думает: когда-то он и другие молодые специалисты прошли тестирование по тесту Люшера и получили банальные ответы, которые, как им показалось, подходят каждому из них и подойдут любому человеку. После этого они стали считать тест Люшера манипуляцией и внушением. Посмеялись и перестали заниматься тестом.

Мне стало ясно, почему так произошло и как понять значение теста. Они проверяли тест на себе и получили набор банальностей, потому что сами были благополучными людьми. Это были «4-х цветные люди» по Люшеру. Ответы «положительного цветовыбора» похожи на банальность. Позитивный цветовыбор — это предпочтение основных цветов — 51,9 % и сочетания их с фиолетовым цветом — 27,3 %, таким образом, 79,2 % ответов несут позитивную информацию. Она может показаться банальной. Тёмные цвета, отражающие проблемы, выбирает меньшинство — 20,8 %. Среди них есть трагические сочетания, отражающие гнев, установку на суицид, отчаяние, тяжелый недуг, потерю надежды, тревогу, депрессию и астению.

«Я вышел и увидел их/ их — бодрых, сытых, молодых», — сказал поэт. Этот юмористический пассаж отражает мой опыт проверки теста. Пройдите тестирование по тесту Люшера, когда вы перенесли стресс, проверьте его на неблагополучных людях… Я 30 лет работал в центре лечения гепатита и СПИДа, я видел тяжелобольных, много перенесших, часто посещавших зону. Те люди, в жизни которых было много трагических ситуаций, выбирают черный, серый и коричневый цвета, отрицают красный, желтый, зеленый и синий. Таких людей немного — 15-20 %.

Вот там-то, в зоне трагедии, мы начинаем понимать мощь теста, особенно — трагических сочетаний. У этих людей появляются иные сочетания цветов и вот они-то поразительно верны. Я видел в своей жизни двух человек, которые поставили красный и коричневый цвет на 1-2 место. Их по Люшеру всего 2,1 %, такое сочетание встречается очень редко. Ответ по тесту Люшера таков: «похоронил надежду на престиж, хочет безопасности». Один из них, мастер спорта, мечтал о большом спорте, но перенес гепатит, что разрушило его мечту. Второй пациент, выбравший это же сочетание, хотел купить машину (программа красного цвета) и не мог позволить это себе из-за проблем со здоровьем.

Я попал под машину, перенёс операции и, пройдя тестирование по тесту Люшера, обнаружил черный и коричневый цвет на 3-4 месте. Ответ этого цветовыбора четкий и безжалостный: «недуг серьезен». В ответе нет никакой манипуляции. Именно это сочетание я выбрал в больнице после травмы.

Редкое сочетание «желто-коричневый». Это сочетание взяли только 0,6 % наблюдаемых, а их у Люшера 40000. Расшифровка этого сочетания: «отчаяние». Именно это сочетание я обнаружил у женщины, чьи планы и надежды только что потерпели крах, она улыбалась, но цветовыбор и ситуация говорили за неё. 30 лет наблюдений, многие десятки тысяч опросов и сопоставлений ответов с тестом Люшера показали невероятную верность теста.

Следует знать, что основные цвета тоже таят важные знания. Люди, выбирающие красный и зеленый, командуют, а люди, отрицающие это сочетание, не могут и не склонны командовать. Один военный выбрал сочетание «зеленый, синий, фиолетовый». Я сказал: «Вы человек спокойный и добрый». Он ответил: «Это несчастье моей жизни, Владимир Михайлович, я не мог командовать в армии».

Как убедиться что Люшер прав? А вот когда получите известие, что у вас рак, когда похороните близкого, вот тогда и поймете что такое тест Люшера. 30 лет опрашивая пациентов  и сообщая им результаты тестирования, я не слышал возражений. Надо проводить клинический опыт на тысячах пациентов. Тогда Вы получаете право судить о методе. Я общался не с благополучными, сытыми, уверенными в себе психологами. Я работал в больнице.

Таково положение с тестом Люшера. Все ответы теста до омерзения верны. Оказалось, что с выбором цвета связаны определенные знаки личности — по выбору цвета удалось узнать, какие афоризмы, картины и мелодии желанны этим людям, а это значит  — мы узнаем, что они думают и как им помочь, используя арт-терапию, шедевры изобразительного искусства и музыки.

Автор

Элькин Владимир Михайлович

кандидат медицинских наук, психотерапевт, музыкант, музыкальный терапевт, член Арт-терапевтической ассоциации, создатель методики «Методика цветодиагностики и психотерапии произведениями искусства», преподаватель Института «Иматон»
Санкт-Петербург

Доктор Света с доктором Александром Вуншем — Расшифровка сверхчеловеческого

Изучение поля света с одним из лучших экспертов, доктором Александром Вуншем. Доктор Вунш и Бумер обсуждают хронобиологию, zeitgeber, циркадные ритмы, светодиодные лампы в сравнении с лампами накаливания и цветовой тест Люшера.

Кто такой доктор Александр Вунш?

Д-р мед. Александр Вунш, врач и светобиолог, живет в Гейдельберге, Германия. Он исследует, консультирует и преподает в области воздействия света, цвета и излучения на человека и окружающую среду и является заместителем управляющего директора Фонда Макса Люшера в Люцерне, Швейцария.

Основные моменты

[9:20] Использование фотобиологии в качестве врача

[14:38] Правильное количество солнечного света

[20:31] Рекомендации по применению витамина D

[22:07] Альтернатива источники витамина D

[34:23] Начало Земли – начало хронобиологии

[40:17] Временные паттерны в окружающей среде

[47:03] Цвето- и светотерапия

[55:49] ] Терапевтические эффекты зеленого цвета и света

[1:01:23] Хромотерапевтические лампы

[1:05:03] Цветовой тест Люшера

Ресурсы

Формула космической октавы Ганса Кусто

3

3

3 Цветовой тест Люшера от Макса Люшера

Наш спонсор сегодня — Ra Optics

Наш спонсор сегодняшнего шоу — одна из двух марок блокаторов синего света, которые я действительно рекомендую использовать.У меня был генеральный директор Мэтт Марука на шоу раньше, и мы вступили в двухчасовую дискуссию, которая, я думаю, на сегодняшний день является самым длинным эпизодом подкаста Decoding Superhuman. Но необработанная оптика его компании сделала блокираторы синего света сексуальными. И прелесть их продукта в том, что внутрь не проникает синий свет. Если внутрь проникает хоть какое-то количество синего света, это шоу Netflix, которое вы смотрите поздно ночью, эта книга, которую вы читаете на своем iPad, это электронное письмо, которое вы отвечаете, нарушает ваш сон.

Так где ты берешь свое?

Отправляйтесь в раоптику.com введите код Boomer, и вы получите скидку 10% на свой заказ.

Продолжайте свой путь к высокой эффективности с доктором Вуншем

Веб-сайт

Vimeo

Отказ от ответственности 

Эта информация предоставляется вам только в образовательных и информационных целях. Это предоставляется в качестве инструмента самопомощи, чтобы помочь вам понять свою генетику, биоданные и другую информацию для повышения вашей производительности. Это не медицинский или психологический совет.ООО Виртуозность, или Расшифровка сверхчеловеческого, не врач. ООО «Виртуози» не занимается лечением, профилактикой, исцелением или диагностикой заболеваний. Эта информация должна использоваться на ваш страх и риск на основании вашего собственного суждения. Полный текст заявления об отказе от ответственности см. на странице (Decodingsuperhuman.com/disclaimer).

Границы | Расшифровка роли астроцитов в энторинальной коре при болезни Альцгеймера с использованием данных многомерного одноядерного секвенирования РНК и методологий обнаружения знаний следующего поколения: внимание к лекарствам и натуральным продуктам для лечения деменции

1 Введение

Болезнь Альцгеймера (БА) является основной причиной развития снижения когнитивных функций и деменции у пожилых людей (Winblad et al., 2016; Мэтьюз и др., 2019). На деменцию, связанную с AD (ADRD), приходится 50–70 процентов случаев деменции во всем мире (Winblad et al., 2016). БА и ассоциированная деменция (ADRD) вносят наибольший вклад в бремя заболеваемости и смертности и более высокие затраты в системах здравоохранения во всем мире (Hurd et al., 2013). Важные факторы риска для ADRD включают этническую принадлежность, возраст и пол. Примерно 6,2 миллиона американцев в возрасте 65 лет и старше пострадали от AD, и ожидается, что это число удвоится до 13.8 миллионов к 2060 году в Соединенных Штатах Америки (США) (Claxton et al., 2015; Matthews et al., 2019; Факты и цифры о болезни Альцгеймера, 2021). Таким образом, ADRD был объявлен приоритетом здравоохранения во всем мире (World Health Organization, 2012). В Соединенных Штатах Америки (США) БА является шестой по значимости причиной смерти среди населения в целом и пятой по значимости причиной смерти среди американцев в возрасте 65 лет и старше. Напротив, зарегистрированная смертность от других изнурительных заболеваний, таких как инсульт, болезни сердца и ВИЧ, снизилась, в то время как смертность от болезни Альцгеймера увеличилась более чем на 145% в США.S. в период с 2000 по 2019 год (Болезнь Альцгеймера, факты и цифры, 2021).

БА является нейродегенеративным заболеванием головного мозга (рис. 1), и в последние годы у пациентов с БА медленно развиваются такие симптомы, как снижение когнитивных функций и трудности с речью. В основном он диагностируется у пожилых людей со средним возрастом 65 лет и старше и называется БА с поздним началом (НАГРУЗКА) (Gauthaman et al., 2014; Rasool et al., 2018; Rasool et al., 2021). ). Прогрессирующее повреждение нейронов из-за агрегации бета-амилоида (Ab) белка и тау-белка, а также нейровоспаление в определенных частях мозга значительно ухудшает обучение, речь, память и другие когнитивные способности (Gauthaman et al., 2014; Расул и др., 2018 г.; Расул и др., 2021). Важно отметить, что риск ADRD значительно повышен у пациентов с AD и сахарным диабетом (Gauthaman et al., 2014; Rasool et al., 2018; Rasool et al., 2021). Более того, плохо изучены клеточные и молекулярные механизмы патологии БА и роль специфических клеток головного мозга в развитии АЗРВ (Rasool et al., 2021).

РИСУНОК 1 . Патология болезни Альцгеймера (создано с помощью Biorender.com).

Патология AD и ADRD различается по области мозга, типу клеток, возрасту и полу (Sala Frigerio et al., 2019; Расул и др., 2021). Полногеномные ассоциативные исследования (GWAS) с использованием концепций генетического картирования выявили гены, обогащенные локусами предрасположенности к болезни Альцгеймера, а транскриптомика целых тканей головного мозга с использованием платформ секвенирования следующего поколения (NGS) или приложений микрочипов показала увеличение связности генов микроглии и нарушение связность нейронов при БА (Hitzemann et al., 2014). Хотя транскрипционная сетевая динамика массового анализа может предоставить больше информации о патогенезе болезни Альцгеймера, она не выявляет всех динамических изменений на клеточном и молекулярном уровнях, которые способствуют патологии болезни Альцгеймера.Таким образом, детальное понимание основной роли отдельных типов клеток у пациентов с БА необходимо для разработки новых терапевтических средств для лечения деменции.

Недавние достижения в области NGS, такие как секвенирование РНК одиночных клеток (scRNA-Seq), позволили исследователям изучить и понять динамический транскриптомный профиль отдельных клеток в ткани головного мозга или других биологических образцах. Секвенирование РНК астроцитов задней поясной извилины (PC) у пациентов с AD выявило дифференциальную экспрессию генов, связанных с митохондриями, включая TRMT61B, FASTKD2 и NDUFA4L2.Кроме того, было установлено, что гены иммунного ответа, такие как CLU, C3 и CD74, играют центральную роль в образовании или клиренсе бета-амилоида (Sekar et al., 2015). scRNASeq обеспечивает более высокое разрешение клеточной динамики и лучшее понимание отдельных клеток в микроокружении ткани (Grubman et al., 2019; Jiang et al., 2020; Wu and Zhang, 2020). Точно так же метод секвенирования одноядерной РНК (snRNA-Seq) используется для изучения замороженных образцов, где диссоциация отдельных клеток становится проблемой и влияет на характер экспрессии генов.Хотя AD является одной из основных причин развития снижения когнитивных функций и деменции (Gauthaman et al., 2014; Rasool et al., 2018; Rasool et al., 2021), до сих пор не существует надежных методов лечения, облегчающих или излечивающих это заболевание. изнурительной болезни (Gao et al., 2016; Rasool et al., 2018), и большинство медикаментозных методов лечения направлены на восстановление нормальной функции клеток, вызывающих воспаление, таких как микроглия и нейроны в головном мозге (Oksanen et al., 2017). Однако генетическая основа астроцитов в развитии БА и инициировании деменции до сих пор не совсем ясна (Oksanen et al., 2017; Кери и др., 2020). Таким образом, точное понимание основной роли астроцитов у пациентов с БА может дать ключ к разработке эффективных методов лечения деменции. Здесь мы использовали инновационный подход для использования платформ обнаружения знаний следующего поколения (NGKD) для расшифровки генных сигнатур, специфичных для болезни Альцгеймера, в астроцитах, выделенных из энторинальной коры пациентов с болезнью Альцгеймера, и конкретных синтетических препаратов и натуральных продуктов для улучшения болезни Альцгеймера и сопутствующих заболеваний. такие как слабоумие.

2 Материалы и методы

2.1 Заявление об этике

Это исследование было освобождено от одобрения Institutional Review Board (IRB), поскольку в нем не участвовали животные модели или люди. Это было выполнено с использованием DEG, полученных из базы данных Single Cell RNA-seq для болезни Альцгеймера (scREAD) на основе общедоступных и ранее опубликованных наборов данных секвенирования одноядерной РНК из Gene Expression Omnibus (GEO).

2.2 Источник данных

В настоящем исследовании мы использовали данные snRNASeq из scREAD, первоначально полученные из астроцитов, выделенных из энторинальной коры головного мозга при болезни Альцгеймера, и здоровых мозгов из Gene Expression Omnibus (GEO) (GSE138852 и GSE147528).scREAD — это удобный интерфейс с открытым исходным кодом, доступный по адресу https://bmbls.bmi.osumc.edu/scread/, позволяющий использовать более ориентированные на исследования стратегии (Wu and Zhang, 2020; Jiang et al., 2020; Jiang et al. ., 2021) (дополнительный рисунок S1). Наборы данных были отфильтрованы в scREAD путем выбора вариантов вида (человек), состояния (все), области мозга (энторинальная кора) и пола (все) и перечислены в таблице 1 с соответствующими уровнями Браака (Braak и Braak). , 1991). Веб-инструмент scREAD также использовался для визуализации всех типов клеток и субкластеров астроцитов в области энторинальной коры головного мозга с использованием равномерного многообразия аппроксимации и проекции (UMAP) (Becht et al., 2018). Все данные snRNASeq находятся в свободном доступе в Gene Expression Omnibus (GEO) под номерами доступа GSE138852 и GSE147528.

ТАБЛИЦА 1 . Информация о наборах данных snRNASeq, полученных из базы данных scREAD для анализа NGKD (человек)*.

Важно отметить, что наборы данных snRNAseq (GSE138852) доступны через интерактивное веб-приложение на сайте adsn.ddnetbio.com (Grubman et al., 2019). Характеристики всех наборов данных scREAD с AD и здоровыми snRNASeq, использованных в этом исследовании, представлены в таблице 1.По состоянию на май 2021 года наборы данных snRNASeq, использованные для этого исследования, уже были опубликованы и находятся в открытом доступе (Barrett et al., 2013).

2.3 Анализ данных snRNASeq с использованием iPathwayGuide

DEG были получены с использованием анализа scREAD данных snRNASeq из астроцитов групп AD (AD00203, AD00205 и AD00206) по сравнению со здоровой контрольной группой (AD00201). DEG групп AD (AD00203, AD00205 и AD00206) были дополнительно отфильтрованы с использованием значения отсечки p , равного 0,05, и log2-кратного изменения (Log2Fc) ±0.3 в iPathwayGuide Software (Advaita Bioinformatics, США) для получения 739, 241 и 639 DEG. Дальнейший анализ этих DEG с использованием программного обеспечения iPathwayGuide показал, что 93 DEG обычно регулируются во всех группах заболеваний (рис. 2). База данных Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) использовалась для расшифровки дифференциально регулируемых путей (Kanehisa and Goto, 2000; Kanehisa et al., 2002; Kanehisa et al., 2010; Kanehisa et al., 2012; Kanehisa et al. , 2014) и базу данных Gene Ontology Consortium (Ashburner et al., 2000; Gene Ontology Consortium 2001) использовали для определения дифференциально регулируемых функций GO, а базу данных сравнительной токсикогеномики использовали для поиска химических веществ/лекарств/токсикантов (CDT и база данных KEGG для болезней (Kanehisa and Goto, 2000; Kanehisa et al., Программное обеспечение iPathwayGuide использовало метод анализа воздействия (IAM) (Draghici et al., 2003; Draghici et al., 2007; Draghici, 2011) для получения существенно затронутых DEG и путей по сравнению с соответствующей контрольной группой; Значение , рассчитанное с использованием метода Фишера, использовалось для определения оценки пути, а значение p было скорректировано на основе частоты ложных открытий (FDR) (Benjamini and Hochberg, 1995; Benjamini and Yekutieli, 2001).и исправления множественного тестирования Бонферрони (Bonferroni, 1935). Значения p были рассчитаны на основе гипергеометрического распределения в анализе iPathwayGuide и методов FDR и Bonferroni для поправок множественного тестирования (Draghici et al., 2003; Draghici, 2011).

РИСУНОК 2 . Диаграмма Венна, показывающая DEG, полученные с использованием анализа scREAD данных snRNASeq для астроцитов групп AD (AD00203, AD00205 и AD00206) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201), составила 739, 241 и 639 соответственно после фильтрации с помощью . p — значение отсечки 0.05 и log2-кратное изменение (Log2Fc) ±0,3. Дальнейший анализ ДЭГ с использованием программного обеспечения iPathwayGuide показал, что 93 ДЭГ обычно регулируются во всех группах заболеваний.

2.4 Определение предшествующих лекарственных средств и натуральных продуктов с использованием iPathwayGuide

Определение предшествующих лекарственных средств или натуральных продуктов было предсказано на основе обогащения DEG и 2) сети связей или взаимодействий из базы знаний Advaita (Draghici et al., 2003; Драгичи, 2011). Анализ iPathwayGuide был основан на двух гипотезах (HP и HA).Чрезмерно распространенное или присутствующее химическое, лекарственное или токсичное вещество (CDT) выше по течению было предсказано в условиях, проанализированных в соответствии с первой гипотезой, называемой HP и CDT выше по течению. недостаточно (или отсутствует) в условиях, анализируемых по второй гипотезе. ХА. iPathwayGuide вычисляет Z-оценку для каждого CDT z(u) путем перебора генов в DT(u) и их входящих ребер в (g) при тестировании как HP, так и HA. Впоследствии было вычислено значение p , соответствующее z-показателю Pz (односторонний) при функции плотности вероятности для нормального распределения N (0,1) (Draghici et al., 2003; Драгичи, 2011).

2.4.1 Определение присутствия или избыточного количества лекарственных средств и натуральных продуктов, находящихся выше по течению, с использованием iPathwayGuide

Для определения наличия или количества CDT на основе генов дифференциальной экспрессии (DE), CDT u, гены DE ниже u, DTA (u ) сравнивали с измеренными генами-мишенями, которые случайно были предсказаны как DE и последовательные. Для расчета статистической значимости (значение p ) применяли метод сверхпредставления на основе количества согласованных генов DE в анализе iPathwayGuide.Ppres (значение p ) рассчитывали на основе гипергеометрического распределения (Draghici et al., 2003; Draghici, 2011). Затем значение глобальной вероятности (PG) было вычислено путем объединения Pz и Ppres: и использовалось для ранжирования вышестоящих регуляторов и проверки исследовательской гипотезы HP. Значения p объединяли в одну тестовую статистику с использованием стандартного метода Фишера.

2.4.2 Определение отсутствия или недостаточности предшествующих лекарственных средств и натуральных продуктов с использованием iPathwayGuide

Для определения отсутствия или недостаточности CDT на основе генов DE с использованием анализа iPathwayGuide было рассчитано Pabs.Восходящие CDT, которые отсутствовали или были недостаточными в условиях, исследованных на основе количества согласованных генов DE ниже u, и DTI (u), сравнивали с измеренными генами-мишенями, которые случайно были предсказаны как DE и согласованные. Pabs (значение p ) рассчитывали на основе гипергеометрического распределения (Draghici et al., 2003; Draghici, 2011). Затем путем объединения Pz и Pabs был рассчитан PG, который использовался для ранжирования вышестоящих регуляторов, отсутствующих или недостаточных, и для проверки исследовательской гипотезы HA.Анализ объединяет Pabs и Pz с использованием метода Фишера, как описано ранее, где Pz измеряли только для значимых отрицательных z-показателей (z ≤ -2) (Draghici et al., 2003; Draghici, 2011).

2,5 L1000FWD и L1000CDS

2 Анализы

ДЭГ были подвергнуты анализу L1000 Fire Works Display (L1000FWD) с использованием интерфейса прикладного программирования (API) поиска сигнатур L1000FWD (Wang et al., 2018) для определения 50 основных наркотиков и натуральные продукты, которые могут обратить вспять передачу сигналов, связанных с болезнью Альцгеймера.Точно так же тот же набор DEG был подвергнут анализу L1000 Characteristic Direction Signature Search Engine (L1000CDS2) с использованием L1000CDS2 Signature Search API для определения 50 лучших лекарств и натуральных продуктов, способных обратить вспять передачу сигналов, связанных с AD (Duan et al., 2016).

3 Результаты

В настоящем исследовании наборы данных snRNASeq астроцитов, выделенных из энторинальной области коры пациентов с БА и здорового мозга, были получены из базы данных scREAD для анализа платформы NGKD (таблица 1).Веб-инструмент scREAD использовался для визуализации всех типов клеток и субкластеров астроцитов в энторинальной области коры головного мозга в наборах данных AD и здоровых snRNASeq с использованием UMAP (дополнительный рисунок S1). Пример UMAP для здорового контроля и наборов данных AD scREAD показан на дополнительном рисунке S2.

DEG в астроцитах энторинальной коры по сравнению со здоровым контролем были определены с использованием парных сравнений со здоровым контролем (AD00201) и наборами данных AD (AD00203, AD00205 и AD00206) (дополнительные таблицы S1–S3) 93 DEG, общие для всех AD наборы данных можно найти в дополнительной таблице S4.15 путей, наиболее затронутых ДЭГ в группах БА по сравнению со здоровым контролем, перечислены в таблицах 2–4. Основываясь на количестве DEG, основные сигнальные пути, дифференциально регулируемые в астроцитах пациентов с БА в контексте нейродегенерации, включают болезнь Альцгеймера, прионную болезнь, болезнь Паркинсона, болезнь Хантингтона, сигнальные пути нейродегенерации (множество заболеваний), боковой амиотрофический склероз и путь фосфатидилинозитол-3-киназы/протеинкиназы B (PI3K/AKT).Дифференциально регулируемые пути KEGG болезни Альцгеймера в группах AD показаны на рисунках 3–5, а дифференциально регулируемые пути KEGG нейродегенеративной дегенерации (множественные заболевания) показаны на рисунках 6–8. Анализ возмущения пути WNT и путей PI3K / AKT с последующей когерентной каскадной активацией iPathwayGuide выявил нарушение регуляции этих путей в астроцитах пациентов с БА из энторинальной коры (дополнительный рисунок S3A и дополнительный рисунок S4B).Дифференциально регулируемые гены в путях WNT и путях PI3K/AKT также показаны на дополнительном рисунке S3B и дополнительном рисунке S4B соответственно. В дополнение к нейродегенеративным заболеваниям мы также наблюдали сигнальные пути, связанные с инфекцией Salmonella , инфекцией вирусом папилломы человека (ВПЧ) и инфекцией вируса Т-клеточного лейкоза человека в астроцитах тяжелых групп AD (таблица 2 и таблица 4). по сравнению со здоровым контролем. Анализ обогащения набора генов (GSEA) показал, что наборы генов, вовлеченные в клеточные компоненты, такие как постсинаптическая мембрана, синаптическая мембрана, постсинапс, синапс и синапс, были отрицательно обогащены ( p < 0.01). Нейроактивное взаимодействие лиганд-рецептор, основанное на путях KEGG, было значительно снижено ( p < 0,01), а клеточная функция комплекса-транспортера также была отрицательно обогащена ( p < 0,01). Точно так же гены, связанные с активностью рецептора глутамата, активностью рецептора нейротрансмиттера, передачей сигналов рецептора глутамата, гетерофильной межклеточной адгезией через молекулы клеточной адгезии плазматической мембраны, межклеточной адгезией посредством молекул адгезии плазматической мембраны и поведением, также были отрицательно обогащены ( p < 0.01) в астроцитах больных БА (табл. 5). Важно отметить, что дифференциальная экспрессия генов GWAS в астроцитах энторинальной коры головного мозга при БА представлена ​​в таблице 6. Наиболее подавленными генами GWAS в астроцитах энторинальной коры, связанными с патогенезом БА, были NKAIN3, LRRC4C, CADM2, DLC1, APOE, TNIK, GADD45G, FRMD4A, CTNNA2, NPAS3, NCKAP5 и RORA.

ТАБЛИЦА 2 . 15 ведущих путей ранжированы на основе связанных с ними дифференциально экспрессируемых генов, полученных из астроцитов, на основе сравнения AD00203 (заболевание) и AD00203 (заболевание).AD00201 (контроль).

ТАБЛИЦА 3 . 15 основных путей ранжированы на основе связанных с ними дифференциально экспрессируемых генов, полученных из астроцитов, на основе сравнения AD00205 (болезнь) и AD00201 (контроль).

ТАБЛИЦА 4 . 15 основных путей ранжированы на основе связанных с ними дифференциально экспрессируемых генов, полученных из астроцитов, на основе сравнения AD00206 (болезнь) и AD00201 (контроль).

РИСУНОК 3 . Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути болезни Альцгеймера KEGG в астроцитах из группы AD (AD00203) по сравнению с астроцитами из здоровой контрольной группы (AD00201).

РИСУНОК 4 . Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути болезни Альцгеймера KEGG в астроцитах из группы AD (AD00205) по сравнению с астроцитами из здоровой контрольной группы (AD00201).

РИСУНОК 5 . Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути болезни Альцгеймера KEGG в астроцитах из группы AD (AD00206) по сравнению с астроцитами из здоровой контрольной группы (AD00201).

РИСУНОК 6 .Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути нейродегенерации KEGG (множественные заболевания) в астроцитах группы AD (AD00203) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201).

РИСУНОК 7 . Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути нейродегенерации KEGG (множественные заболевания) в астроцитах группы AD (AD00205) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201).

РИСУНОК 8 . Анализ iPathwayGuide показывает дифференциально регулируемые гены в пути нейродегенерации KEGG (множественные заболевания) в астроцитах группы AD (AD00206) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201).

ТАБЛИЦА 5 . 25 основных пораженных путей, полученные с помощью анализа обогащения набора генов (GSEA) на основе нормализованной оценки обогащения (NES) и частоты ложных открытий (FDR) с использованием веб-инструмента, доступного по адресу http://adsn.ddnetbio.com/

ТАБЛИЦА 6 . Топ 25 дифференциально экспрессируемых генов GWAS в астроцитах энторинальной коры головного мозга при БА на основе анализа с использованием веб-инструмента, доступного по адресу http://adsn.ddnetbio.com/.

Сравнительный анализ наборов данных БА из scREAD на основе DEG с iPathwayGuide показал, что противоревматические препараты, витамин Е, салиномицин и хлоргилин обладают недостаточным ( p < 0,05) сигнальным эффектом в астроцитах больных БА (табл. 7). ).Кроме того, в таблицах 8–10 перечислены лекарства или натуральные продукты, которые потенциально могут изменить генные сигнатуры астроцитов в группах AD (AD00203, AD00205 и AD00206) на основе анализа веб-инструмента L1000FWD. Анализ L1000FWD показал, что натуральные продукты, такие как эметин, цефаелин, гомохаррингтонин, нарциклазин, витаферин А и несколько синтетических препаратов, таких как дазатиниб, могут значительно реверсировать генные сигнатуры, связанные с патологией БА.

ТАБЛИЦА 7 . Было предсказано, что химические вещества, лекарства или токсиканты выше по течению (CDT) отсутствуют (или недостаточны) в астроцитах AD на основе количества значительно затронутых DEG в каждой категории.

ТАБЛИЦА 8 . 50 лучших лекарств или натуральных продуктов, которые обращают ДЭГ астроцитов энторинальной коры при БА (AD00203 (болезнь) и AD00201 (контроль) на основе анализа L1000FWD.

ТАБЛИЦА 9 . астроциты энторинальной коры при БА (AD00205 (болезнь) и AD00201 (контроль) на основе анализа L1000FWD.

. по сравнению с AD00201 (контроль) на основе анализа L1000FWD.

Лекарства или натуральные продукты, которые потенциально могут изменить генные сигнатуры астроцитов в группах AD (AD00203, AD00205 и AD00206) на основе веб-инструмента L1000CDS 2 , представлены в дополнительных таблицах S1–S3 соответственно. Анализ L1000CDS 2 выявил природные продукты эметин, нарциклазин, трихостатин А, гомохаррингтонин, уабаин, буфалин и витаферин А, а также синтетические препараты, такие как дазатиниб, которые потенциально могут обратить вспять генные сигнатуры, связанные с БА, в астроцитах. от больных АД.

4 Обсуждение

БА является нейродегенеративным заболеванием головного мозга и основной причиной развития снижения когнитивных функций и деменции у пожилых людей (Winblad et al., 2016; Matthews et al., 2019). ADRD является причиной большинства случаев деменции во всем мире (Winblad et al., 2016). Недавние достижения в технологиях секвенирования генома, таких как scRNA-Seq и snRNASeq, имеют решающее значение для расшифровки роли гетерогенных клеточных популяций в головном мозге на уровне одной клетки, и последующее разделение этих наборов данных с использованием высокопроизводительных платформ обнаружения знаний может дать ключи к разгадке. почему определенная группа клеток восприимчива к AD и ADRD (Jiang et al., 2020; Ву и Чжан, 2020 г .; Ван и др., 2021). Здесь были получены и проанализированы наборы данных snRNASeq астроцитов, выделенных из области энторинальной коры пациентов с БА и здорового мозга, с использованием веб-инструмента scREAD. scREAD включает 73 набора данных из 16 исследований, 10 областей мозга и 713 640 клеток и обеспечивает прогнозирование типов клеток и субкластеров, расшифровку DEG и обнаружение регулонов, специфичных для типа клеток (Jiang et al., 2020; Wu and Zhang, 2020 г.; Ван и др., 2021 г.).

Мы наблюдали, что сигнальные пути Wnt и сигнальные пути PI3K/AKT были нарушены или нарушены в астроцитах энторинальной коры пациентов с БА.Передача сигналов Wnt очень важна для синапсов и необходима для синаптической пластичности и поддержания в мозге (Palomer et al., 2019). Путь PI3K/AKT регулирует апоптоз, пролиферацию клеток и метаболизм и необходим для защиты от нейротоксичности, вызванной амилоидным белком (Aβ) (Long et al., 2021). Нейроактивное взаимодействие лиганд-рецептор, ведение аксонов, болезнь Альцгеймера, ГАМКергический синапс, глутаматергический синапс и т. д. были отрицательно обогащены или дисрегуляции в астроцитах у пациентов с БА.ГАМКергическая передача необходима для всех функций центральной нервной системы (Luscher et al., 2011), а ГАМКергический синапсовый путь нарушен в астроцитах при БА. Это также было подтверждено анализом GSEA, который показал, что наборы генов, участвующих в клеточных компонентах, таких как постсинаптическая мембрана, синаптическая мембрана, постсинапс, транспортный комплекс и взаимодействие между нейроактивными лигандами и рецепторами, были отрицательно обогащены в астроцитах пациентов с БА. Точно так же гены, связанные с активностью рецептора глутамата, активностью рецептора нейротрансмиттера, передачей сигналов рецептора глутамата, гетерофильной межклеточной адгезией через молекулы клеточной адгезии плазматической мембраны, межклеточной адгезией через молекулы адгезии плазматической мембраны и поведением, также были отрицательно обогащены в астроцитах AD. пациенты.Важно отметить, что подавленные гены GWAS в астроцитах, происходящих из энторинальной коры, такие как NKAIN3, LRRC4C, CADM2, DLC1, APOE, TNIK, GADD45G, FRMD4A, CTNNA2, NPAS3, NCKAP5, RORA и др., связанные с патогенезом БА, могут быть используются либо в качестве биомаркеров невропатологии, AD или LOAD (Riaz et al., 2021). Интересно, что мы обнаружили сигнальные пути, связанные с инфекцией Salmonella , инфекцией ВПЧ и инфекцией вирусом Т-клеточного лейкоза человека в астроцитах групп тяжелой формы БА.Предыдущие исследования показали, что инфекции Salmonella (Himmelhoch et al., 1947), ВПЧ (Lin et al., 2020) и вирусом Т-клеточного лейкоза человека (Lycke et al., 1993) связаны с деменцией и нарушением когнитивных функций. упадок у человека.

Ранее мы показали, что натуральные продукты, такие как альбициасапонин-А, изоориентин и сальвадорин, могут облегчить патологии, связанные с AD in vivo (Rasool et al., 2018), и что натуральные продукты могут быть полезны для лечение возрастных дегенеративных заболеваний (Kalamegam et al., 2020). Кроме того, недавно мы показали, что платформы NGKD можно успешно использовать для поиска лекарств и натуральных продуктов, которые могут обращать генные сигнатуры, характерные для конкретных заболеваний (Pushparaj et al., 2021). Следовательно, платформы NGKD можно использовать для поиска лекарств и натуральных продуктов, которые потенциально могут обратить генные сигнатуры, связанные с AD, в астроцитах. Здесь мы использовали инструменты iPathwayGuide, L1000FWD и L1000CDS2 для выявления перспективных реагирующих на лекарства молекул для ADRD. Сравнительный анализ наборов данных БА с использованием iPathwayGuide показал, что противоревматические препараты имеют недостаточную передачу сигналов в астроцитах у пациентов с БА.Болезнь-модифицирующие противоревматические препараты (БМАРП) используются для лечения пациентов с ревматоидным артритом (Bahlas et al., 2019), а недавние исследования показали, что пациенты с ревматоидным артритом, принимающие противоревматические препараты, имеют более низкий риск развития деменции (Judge et al., 2017; Хуанг и др., 2019). Наше открытие согласуется с этими исследованиями о том, что противоревматические препараты могут обратить генные сигнатуры, связанные с БА, в астроцитах. Точно так же сигнатуры гена витамина Е отсутствовали в астроцитах при БА.Роль витамина Е в лечении БА на сегодняшний день остается спорной темой (Browne et al., 2019), и наши результаты предоставляют некоторые доказательства важности витамина Е в лечении БА и СДВР. Недавнее исследование показало, что эметин может очищать бета-амилоидные бляшки при БА (Ahmad et al., 2019). Было предсказано, что изохинолиновые алкалоиды эметин и его десметиловый аналог цепахелин защищают от снижения когнитивных функций и болезни Альцгеймера (Fernández-Martínez et al., 2020). Витаферин А представляет собой стероидный лактон и витанолид, обнаруженный в лекарственном растении Withania somnifera, и ряд исследований показал, что он играет нейропротекторную роль при БА (Das et al., 2021). Нарциклазин является активным компонентом травы Lycoris radiata (L’Her.). Он используется в традиционной китайской медицине для лечения БА (Shen et al., 2019). Недавнее исследование показало, что сенолитическая терапия комбинацией дазатиниба и кверцетина снижает старение клеток-предшественников Aβ-ассоциированных олигодендроцитов и снижение когнитивных функций в модели AD (Zhang et al., 2019). Ингибитор гистондеацетилазы трихостатин А (Hsing et al., 2015) увеличивал экспрессию альбумина и клиренс Aβ у мышей APP/PS1 и улучшал когнитивные нарушения (Su et al., 2021). Трихостатин А повышал антиоксидантную способность и жизнеспособность клеток SH-SY5Y за счет усиления Keap1-опосредованного ингибирования пути Nrf2, тем самым уменьшая опосредованное β-амилоидом повреждение клеток (Li et al., 2020). Важно отметить, что недавно мы предсказали способность витаферина А, нарциклазина и трихостатина А изменять сигнатуры генов при нейро-COVID (Pushparaj et al., 2021). Тем не менее, эффекты натуральных продуктов, таких как эметин, цефаелин, нарциклазин, витаферин А, трихостатин А и лекарств, таких как DMARD и дазатиниб, которые могут быть способны обратить вспять сигнатуры генов БА в астроцитах, должны быть проверены с помощью соответствующих экспериментальных моделей БА перед их использованием. для дальнейших клинических испытаний.

5 Заключение

Настоящее исследование представляет собой ценный метод анализа наборов данных snRNASeq, депонированных в репозиториях с открытым исходным кодом на платформах NGKD, для расшифровки специфических для БА путей, генов и препаратов из синтетических и природных источников для улучшения течения болезни, связанной с БА. патологии, такие как ADRD. Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования, чтобы подтвердить, что эти лекарства и натуральные продукты меняют генные сигнатуры БА с использованием соответствующих экспериментальных моделей для определения точных механизмов действия с последующими соответствующими клиническими испытаниями для оценки безопасности и эффективности вероятных терапевтических вмешательств при БА. и ADRD в типичной клинической среде.Наш инновационный подход к применению платформ NGKD для выявления путей, специфичных для болезни Альцгеймера, а также потенциальных лекарств и натуральных продуктов, которые изменяют характерные для болезни Альцгеймера сигнатуры, может быть полезен в будущем для разработки персонализированной медицины для ухода за пациентами с болезнью Альцгеймера.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти в онлайн-репозиториях. Названия репозитория/репозиториев и инвентарные номера можно найти в статье/дополнительных материалах.

Вклад авторов

PP, KG и MR участвовали в концептуализации, интеллектуальном вкладе, статистической оценке и написании рукописи.PP участвовал в работе NGKD и анализе данных. PP, GK, KHWS и MR участвовали в координации работы, рецензировании и редактировании рукописи. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все утверждения, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов.Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Благодарности

Мы признаем, что этот проект финансируется Городом науки и технологий имени короля Абдель Азиза (KACST), Эр-Рияд, Королевство Саудовская Аравия, в рамках гранта № 13-MED2437-03. Мы выражаем благодарность KACST и Отделу науки и технологий Университета короля Абдулазиза за техническую и финансовую поддержку.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphar.2021.720170/full#supplementary-material

Дополнительный рисунок S1 | ЧИТАТЬ. База данных секвенирования одноклеточной РНК для болезни Альцгеймера ( Адаптировано из Jiang et al., 2020 и используется в соответствии с лицензией CC BY-NC-ND 4.0 )

Дополнительный рисунок S2 | Пример UMAP здорового контроля и наборов данных AD scREAD. Веб-инструмент scREAD использовался для визуализации всех типов клеток и субкластеров астроцитов в области энторинальной коры головного мозга в наборах данных AD и Healthy snRNASeq с использованием UMAP.

Дополнительный рисунок S3 | (A) Анализ iPathwayGuide, показывающий дифференциально регулируемые гены в сигнальном пути Wnt KEGG в астроцитах группы AD (AD00203) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201). (B) Гистограмма, изображающая дифференциально регулируемые гены в сигнальном пути Wnt в астроцитах при БА по сравнению со здоровым контролем.

Дополнительный рисунок S4 | (A) Анализ возмущений iPathwayGuide, основанный на дифференциально регулируемых генах пути PI3K/AKT KEGG в астроцитах группы AD (AD00203) по сравнению с астроцитами здоровой контрольной группы (AD00201). (B) Гистограмма, изображающая дифференциально регулируемые гены в сигнальном пути PI3K/AKT в астроцитах AD по сравнению со здоровым контролем.

Ссылки

Ахмад, С. С., Хан, Х., Даниш Ризви, С. М., Ансари, С. А., Улла, Р., Растрелли, Л., и др. (2019). Компьютерное исследование природных соединений для очистки от амилоида-бета: потенциальная терапевтическая стратегия лечения болезни Альцгеймера. Molecules 24 (18), 3233. doi:10.3390/molecules24183233

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Факты и цифры о болезни Альцгеймера (2021 г.).Факты и цифры о болезни Альцгеймера, 2021 г. Демен болезни Альцгеймера. 17 (3), 327–406. doi:10.1002/alz.12328

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Ashburner, M., Ball, C.A., Blake, J.A., Botstein, D., Butler, H., Cherry, J.M., et al. (2000). Генная онтология: инструмент для объединения биологии. Консорциум генных онтологий. Нац. Жене. 25 (1), 25–29. doi:10.1038/75556

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бахлас, С., Дамиати Л., Дандачи Н., Саит Х., Алсефри М. и Пушпарадж П. Н. (2019). Экспресс-иммунопрофилирование цитокинов, хемокинов и факторов роста у пациентов с активным ревматоидным артритом с использованием технологии Luminex Multiple Analyte Profiling для прецизионной медицины. клин. Эксп. Ревматол. 37 (1), 112–119.

Реферат PubMed | Google Scholar

Барретт Т., Уилхайт С. Э., Леду П., Евангелиста К., Ким И. Ф., Томашевский М. и др. (2013). NCBI GEO: Архив наборов данных функциональной геномики — обновление. Рез. нуклеиновых кислот. 41 (проблема с базой данных), D991–D995. doi:10.1093/nar/gks1193

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Becht, E., McInnes, L., Healy, J., Dutertre, C.-A., Kwok, I.W.H., Ng, L.G., et al. (2018). Уменьшение размерности для визуализации данных с одной ячейкой с использованием UMAP. Нац. Биотехнолог. 37, 38–44. doi:10.1038/nbt.4314

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бенджамини Ю. и Хохберг Ю.(1995). Управление частотой ложных открытий: практичный и мощный подход к множественному тестированию. JR Stat. соц. сер. Б Методол. 57 (1), 289–300. doi:10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Бенджамини Ю. и Екутиэли Д. (2001). Контроль уровня ложных обнаружений при множественном тестировании в условиях зависимости. Энн. Стат. 29 (4), 1165–1188. doi:10.1214/aos/1013699998

CrossRef Full Text | Google Scholar

Bonferroni, C.Э. (1935). «Il calcolo delle assicurazioni su gruppi di teste», in Studi in Onore del Professore Salvatore Ortu Carboni (Рим: Tipografia del Senato), 13–60.

Google Scholar

Браун Д., МакГиннесс Б., Вудсайд Дж. В. и Маккей Г. Дж. (2019). Витамин Е и болезнь Альцгеймера: что мы знаем на данный момент? клин. Интерв. Старение 14, 1303–1317. doi:10.2147/CIA.S186760

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Клэкстон, А., Baker, L.D., Hanson, A., Trittschuh, E.H., Cholerton, B., Morgan, A., et al. (2015). Интраназальный инсулин длительного действия Детемир улучшает когнитивные функции у взрослых с легкими когнитивными нарушениями или деменцией на ранней стадии болезни Альцгеймера. J. Alzheimers Dis. 45 (4), 1269–1270. doi:10.3233/JAD-159002

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Дас Р., Рауф А., Ахтер С., Ислам М. Н., Эмран Т. Б., Митра С. и др. (2021). Роль витаферина А и его производных в лечении болезни Альцгеймера: последние тенденции и перспективы на будущее. Molecules 26 (12), 3696. doi:10.3390/molecules26123696

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Драгичи С., Хатри П., Мартинс Р. П., Остермайер Г. К. и Кравец С. А. (2003). Глобальное функциональное профилирование экспрессии генов. Геномика 81 (2), 98–104. doi:10.1016/s0888-7543(02)00021-6

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Драгичи С., Хатри П., Тарка А. Л., Амин К., Доне А., Войчита К., и другие. (2007). Подход системной биологии к анализу путей на уровне. Рез. генома. 17 (10), 1537–1545. doi:10.1101/gr.6202607

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Драгичи, С. (2011). Статистика и анализ данных для микрочипов с использованием R и Bioconductor . 2-е издание. Лондон: Чепмен и Холл/CRC.

Google Scholar

Дуан, К., Рид, С.П., Кларк, Н.Р., Ван, З., Фернандес, Н.Ф., Руйяр, А.Д., и др.(2016). L1000CDS2: LINCS L1000 Поисковая система характерных сигнатур направлений. NPJ Сист. биол. заявл. 2, 16015. doi:10.1038/npjsba.2016.15

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Фернандес-Мартинес Х.Л., Альварес-Мачанкосес О., деАндрес-Галиана Э.Дж., Беа Г. и Клочковски А. (2020). Надежная выборка дефектных путей при болезни Альцгеймера. Последствия репозиционирования наркотиков. Междунар. Дж. Мол. науч. 21 (10), 3594. doi:10.3390/ijms21103594

CrossRef Full Text | Google Scholar

Гао, Л.Б., Ю, X. Ф., Чен, К., и Чжоу, Д. (2016). Терапия болезни Альцгеймера: современные и будущие методы лечения. Минерва Мед. 107 (2), 108–113.

Реферат PubMed | Google Scholar

Gauthaman, K., Pushparaj, P.N., Rajeshkumar, M., Narasimhan, K., Al-Qahtani, M., Cheung, N.S., et al. (2014). Общие клеточные и молекулярные механизмы, лежащие в основе болезни Альцгеймера и диабета 2 типа: подход, основанный на знаниях. Нейрол ЦНС. Беспорядок. Цели по наркотикам 13 (2), 247–258.doi:10.2174/18715273113126660138

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Grubman, A., Chew, G., Ouyang, J.F., Sun, G., Choo, X.Y., McLean, C., et al. (2019). Одноклеточный атлас энторинальной коры у людей с болезнью Альцгеймера выявляет клеточно-специфическую регуляцию экспрессии генов. Нац. Неврологи. 22 (12), 2087–2097. doi:10.1038/s41593-019-0539-4

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Химмельхох, Э., Латам, О., и Макдональд, К.Г. (1947). Болезнь Альцгеймера, осложненная терминальной сальмонеллезной инфекцией. Мед. Дж. Ост. 1 (23), 701–703. doi:10.5694/j.1326-5377.1947.tb94344.x

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Хитцеманн Р., Даракджян П., Уолтер Н., Янку О. Д., Сирлз Р. и Маквини С. (2014). Введение в секвенирование транскриптома мозга. Междунар. Преподобный Нейробиол. 116, 1–19. doi:10.1016/B978-0-12-801105-8.00001-1

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Хсинг, К.H., Hung, S.K., Chen, Y.C., Wei, T.S., Sun, D.P., Wang, J.J., et al. (2015). Ингибитор гистондеацетилазы трихостатин А улучшает вызванное эндотоксином нейровоспаление и когнитивную дисфункцию. Медиаторы воспаления. 2015, 163140. doi:10.1155/2015/163140

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Хуанг, Л. К., Чанг, Ю. Х., и Ян, Ю. Х. (2019). Могут ли противоревматические препараты, модифицирующие заболевание, снизить риск развития деменции у пациентов с ревматоидным артритом? Нейротерапия. 16 (3), 703–709. doi:10.1007/s13311-019-00715-6

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Херд, М. Д., Марторелл, П., Делаванде, А., Маллен, К. Дж., и Ланга, К. М. (2013). Денежные затраты на деменцию в Соединенных Штатах. Новый англ. Дж. Мед. 368 (14), 1326–1334. doi:10.1056/NEJMsa1204629

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Цзян Дж., Ван К., Ци Р., Фу Х. и Ма К. (2020). scREAD: База данных одноклеточных РНК-Seq для болезни Альцгеймера. iScience 23 (11), 101769. doi:10.1016/j.isci.2020.101769

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Джадж А., Гаррига К., Арден Н. К., Лавстоун С., Прието-Альгамбра Д., Купер К. и др. (2017). Защитный эффект противоревматических препаратов на деменцию у пациентов с ревматоидным артритом. Демен болезни Альцгеймера. 3 (4), 612–621. doi:10.1016/j.trci.2017.10.002

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Каламегам Г., Альфаки С.М., Бахмейд, А.О., АлХувейт, Э.А., Гари, М.А., Аббас, М.М., и соавт. (2020). In Vitro Оценка противовоспалительного действия тимохинона при остеоартрите и анализ in silico взаимосвязей при возрастных дегенеративных заболеваниях. Фронт. Сел Девелопмент. биол. 8, 646. doi:10.3389/fcell.2020.00646

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Канехиса М., Гото С., Фурумичи М., Танабэ М. и Хиракава М. (2010). KEGG для представления и анализа молекулярных сетей, связанных с болезнями и лекарствами. Рез. нуклеиновых кислот. 38 (проблема с базой данных), D355–D360. doi:10.1093/nar/gkp896

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Канехиса М., Гото С., Сато Ю., Фурумити М. и Танабэ М. (2012). KEGG для интеграции и интерпретации крупномасштабных наборов молекулярных данных. Рез. нуклеиновых кислот. 40 (выпуск базы данных), D109–D114. doi:10.1093/nar/gkr988

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Канехиса М., Гото С., Сато Ю., Кавасима М., Фурумичи М. и Танабэ М. (2014). Данные, информация, знания и принцип: вернемся к метаболизму в KEGG. Рез. нуклеиновых кислот. 42 (выпуск базы данных), D199–D205. doi:10.1093/nar/gkt1076

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Кери Р., Чен А. и Киршен Г. В. (2020). Генетическое нацеливание на астроциты для борьбы с нейродегенеративным заболеванием. Нейронная регенерация. Рез. 15 (2), 199–211. doi:10.4103/1673-5374.265541

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Ли, Л.Х., Пэн, В. Н., Дэн, Ю., Ли, Дж. Дж., и Тиан, X. Р. (2020). Действие трихостатина А на патологические изменения, подобные болезни Альцгеймера, в клетках нейробластомы SH-SY5Y. Нейронная регенерация. Рез. 15 (2), 293–301. doi:10.4103/1673-5374.265564

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Lin, C.H., Chien, W.C., Chung, C.H., Chiang, C.P., Wang, W.M., Chang, H.A., et al. (2020). Повышенный риск деменции у пациентов с остроконечными кондиломами: общенациональное когортное исследование на Тайване. Дж. Дерматол. 47 (5), 503–511. doi:10.1111/1346-8138.15277

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Лонг, Х. З., Ченг, Ю., Чжоу, З. В., Ло, Х. Ю., Вэнь, Д. Д., и Гао, Л. К. (2021). Путь сигнала PI3K/AKT: цель натуральных продуктов в профилактике и лечении болезни Альцгеймера и болезни Паркинсона. Фронт. Фармакол. 12, 648636. doi:10.3389/fphar.2021.648636

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Люшер, Б., Фукс Т. и Килпатрик С.Л. (2011). Опосредованная трафиком ГАМКА-рецепторов пластичность тормозных синапсов. Нейрон 70 (3), 385–409. doi:10.1016/j.neuron.2011.03.024

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Lycke, J., Svennerholm, B., Svenningsson, A., Horal, P., Nordqvist-Brandt, E. and Andersen, O. (1993). Возможная ассоциация инфекции HTLV-I и деменции. Акта Нейрол. Сканд. 88 (3), 199–203. doi: 10.1111/j.1600-0404.1993.tb04216.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Matthews, K.A., Xu, W., Gaglioti, A.H., Holt, J.B., Croft, J.B., Mack, D., et al. (2019). Расовые и этнические оценки болезни Альцгеймера и связанной с ней деменции в США (2015–2060 гг.) у взрослых в возрасте ≥65 лет. Демен болезни Альцгеймера. 15 (1), 17–24. doi:10.1016/j.jalz.2018.06.3063

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Оксанен М., Петерсен А. Дж., Науменко Н., Путтонен К., Лехтонен, Ш., Губерт Оливе, М., и др. (2017). Модель, полученная из ИПСК с мутацией PSEN1, выявляет тяжелую патологию астроцитов при болезни Альцгеймера. Stem Cel Rep. 9 (6), 1885–1897. doi:10.1016/j.stemcr.2017.10.016

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Пушпарадж, П. Н., Абдулкарим, А. А., и Насир, М. И. (2021). Идентификация новых генных сигнатур с использованием данных секвенирования следующего поколения из моделей инфекции COVID-19: внимание на нейро-COVID и потенциальную терапию. Фронт. Фармакол. 12, 688227. doi:10.3389/fphar.2021.688227

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Расул М., Малик А., Вакар С., Тул-Айн К., Джафар Т. Х., Расул Р. и др. (2018). In-Silico Характеристика и In-Vivo Валидация альбициасапонина-А, изо-ориентина и сальвадора с использованием крысиной модели болезни Альцгеймера. Фронт. Фармакол. 9, 730. doi:10.3389/fphar.2018.00730

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Расул, М., Малик А., Вакар С., Захир А., Асиф М., Икбал З. и др. (2021). Клеточные и молекулярные механизмы деменции: расшифровка причинно-следственной связи сахарного диабета при болезни Альцгеймера. Нейрол ЦНС. Беспорядок. Лекарственные мишени 20, 602. doi:10.2174/1871527320666210212114116

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Риаз М., Хук А., Райан Дж., Орчард С. Г., Тиллер Дж., Локери Дж. и др. (2021). Влияние APOE и оценки полигенного риска на возникающую деменцию и снижение когнитивных функций у здорового пожилого населения. Ячейка старения 20, e13384. doi:10.1111/acel.13384

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Сала Фриджерио К., Вольфс Л., Фатторелли Н., Трапп Н., Войтюк И., Шмидт И. и др. (2019). Основные факторы риска болезни Альцгеймера: возраст, пол и гены модулируют реакцию микроглии на бляшки Aβ. Cel Rep. 27 (4), 1293–1306. doi:10.1016/j.celrep.2019.03.099

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Секар, С., McDonald, J., Cuyugan, L., Aldrich, J., Kurdoglu, A., Adkins, J., et al. (2015). Болезнь Альцгеймера связана с измененной экспрессией генов, участвующих в иммунном ответе и митохондриальных процессах в астроцитах. Нейробиол. Старение 36 (2), 583–591. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2014.09.027

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Шен, С.Ю., Сюй, С.Л., Ян, Л.Дж., и Цзян, Дж.Г. (2019). Идентификация нарциклазина из Lycoris Radiata (L’Her.) Трава. И его ингибирующее действие на индуцированные ЛПС воспалительные реакции в макрофагах. Пищевая хим. Токсикол. 125, 605–613. doi:10.1016/j.fct.2019.02.003

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Su, Q., Li, T., He, P.F., Lu, X.C., Yu, Q., Gao, Q.C., et al. (2021). Трихостатин А улучшает патологию, связанную с болезнью Альцгеймера, и когнитивный дефицит за счет увеличения экспрессии альбумина и клиренса Aβ у мышей APP/PS1. Альцгеймер Res. тер. 13 (1), 7. doi:10.1186/s13195-020-00746-8

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Ван З., Лахманн А., Кинан А. Б. и Мааян А. (2018). L1000FWD: Визуализация фейерверков транскриптомных подписей, вызванных наркотиками. Биоинформатика 34 (12), 2150–2152. doi:10.1093/bioinformatics/bty060

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Ван К., Сян Ю., Фу Х. и Ма К. (2021). Использование scREAD для изучения и анализа данных одноклеточной и одноядерной РНК-Seq для болезни Альцгеймера. STAR Протокол. 2 (2), 100513. doi:10.1016/j.xpro.2021.100513

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Winblad, B., Amouyel, P., Andrieu, S., Ballard, C., Brayne, C., Brodaty, H., et al. (2016). Победа над болезнью Альцгеймера и другими деменциями: приоритет европейской науки и общества The Lancet. Неврология 15 (5), 455–532. doi:10.1016/S1474-4422(16)00062-4

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чжан, П., Kishimoto, Y., Grammatikakis, I., Gottimukkala, K., Cutler, R.G., Zhang, S., et al. (2019). Сенолитическая терапия облегчает старение клеток-предшественников Aβ-ассоциированных олигодендроцитов и когнитивный дефицит в модели болезни Альцгеймера. Нац. Неврологи. 22 (5), 719–728. doi:10.1038/s41593-019-0372-9

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Кодирование и декодирование возбуждения дендритов при активных состояниях в пирамидных нейронах

Реферат

Неокортикальные нейроны спонтанно запускают потенциалы действия во время активных сетевых состояний; как дендритные синаптические входы интегрируются в непрерывный выходной паттерн потенциала действия нейронов? Здесь эффективность барражей смоделированных EPSP, генерируемых в известных дендритных сайтах, на скорость и характер продолжающегося возбуждения потенциала действия определяется с использованием многосайтовых методов записи целых клеток из неокортикальных пирамидных нейронов слоя 5 крысы in vitro .В условиях покоя соматическое воздействие проксимальных (253 ± 15 мкм от сомы; n = 28) дендритных заграждений смоделированных ВПСП было в 4,7 раза больше, чем идентичных заграждений ВПСП, генерируемых из дистальных (572 ± 13 мкм от сомы) участков. . Напротив, заграждения проксимальных смоделированных ВПСП увеличивали скорость продолжающегося возбуждения потенциала действия, вызванного соматическими смоделированными ВПСП, только в 1,6 раза больше, чем дистальные смоделированные ВПСП. Эта взаимосвязь была очевидна в широком диапазоне частот возбуждения потенциала действия (6-22 Гц) и возбуждения дендритов (100-500 Гц).Эффективность дистальных дендритных ВПСП была сформирована за счет рекрутирования активных дендритных процессов, которые трансформировали продолжающийся паттерн возбуждения потенциала действия, способствуя взрывному возбуждению потенциала действия. Парные записи ( n = 42) показали, что паттерны возбуждения потенциала действия, генерируемые согласованным соматическим и дистальным возбуждением дендритов, надежно и мощно управляют постсинаптическим возбуждением в результате повышенной надежности высвобождения медиатора во время импульсов возбуждения потенциала действия.Таким образом, во время активных состояний дистальные возбуждающие синаптические входы решительно контролируют возбуждающий синаптический выход пирамидных нейронов неокортекса слоя 5 и, таким образом, сильно влияют на сетевую активность в неокортексе.

Введение

In vivo нейронов неокортекса запускают потенциалы действия как следствие активности структурированной сети (Arieli et al., 1996; Tsodyks et al., 1999; Sanchez-Vives and McCormick, 2000; Steriade et al., 2001; Cossart et al. ., 2003; Икегая и др., 2004). Поскольку выход потенциала действия отдельных нейронов в ответ на естественные стимулы тесно связан с уровнем активности корковой сети (Arieli et al., 1996; Tsodyks et al., 1999; Anderson et al., 2000), стимул-зависимые синаптические входы, вероятно, будут связаны с текущим паттерном возбуждения потенциала действия нейронов. Как синаптические входы генерируются на сайтах по всему дендритному дереву и интегрируются в состояния активации активного потенциала действия?

Предыдущие исследования изучали механизмы, контролирующие соматическую амплитуду и временной ход ВПСП, генерируемых дендритами, в состояниях покоя in vitro (Stuart and Spruston, 1998; Magee, 1999; Magee and Cook, 2000; Williams and Stuart, 2000a, 2002; Бергер и др., 2001). Предполагается, что в пирамидных нейронах неокортекса ВПСП, генерируемые увеличением удаленных дендритных участков, оказывают уменьшающееся влияние на выход потенциала действия (Stuart and Spruston, 1998; Williams and Stuart, 2000a, 2002; Berger et al., 2001). Однако во время возбуждения потенциала действия эти правила интеграции могут не применяться, поскольку мембранный потенциал нейронов динамично развивается, что позволяет взаимодействовать синаптическим потенциалам с классами дендритно расположенных каналов, активируемых потенциалом (Häusser et al., 2000). Исследования с моделированием показали, что зависящая от сайта изменчивость соматической амплитуды дендритных ВПСП может быть минимизирована за счет взаимодействия ВПСП с дендритными потенциал-активируемыми каналами (De Schutter and Bower, 1994; Cook and Johnston, 1997, 1999). Кроме того, было показано, что влияние дендритного возбуждающего входа на выход потенциала действия усиливается за счет рекрутирования дендритных каналов, активируемых напряжением (Williams and Stuart, 2003). Недавно в двух исследованиях изучали контроль выхода потенциала действия дендритными ВПСП в пирамидных нейронах слоя 5 неокортекса (Oviedo and Reyes, 2002; Larkum et al., 2004). Oviedo and Reyes (2002) обнаружили, что выход потенциала действия, вызванный заграждениями смоделированных EPSP (sEPSP), генерируемых из проксимальных апикальных дендритных участков (<300 мкм от сомы), был увеличен за счет рекрутирования проксимальных апикальных дендритных натриевых каналов. Напротив, Ларкум и соавт. (2004) продемонстрировали, что генерация шквала возбуждения в дистальных апикальных участках дендритов (> 500 мкм от сомы) снижает порог и увеличивает скорость возбуждения потенциала действия, генерируемого согласованным соматическим возбуждением.В свете этих результатов настоящие эксперименты были проведены для проверки гипотезы о том, что активные дендритные механизмы действуют для нормализации эффективности барражей апикальных дендритных ВПСП, генерируемых в местах по всему апикальному дендритному стволу, несмотря на однородность лежащей в основе синаптической проводимости (Williams and Stuart). , 2002). Результаты показывают, что идентичные заграждения смоделированных ВПСП (100-500 Гц), представленные из проксимальных или дистальных апикальных дендритных участков, увеличивали среднюю скорость продолжающегося возбуждения потенциала действия с умеренной зависящей от места вариабельностью, несмотря на интенсивное зависящее от места подпороговое ослабление напряжения.Было обнаружено, что дистальные возбуждающие входы трансформируют паттерн продолжающегося возбуждения потенциала действия, способствуя возникновению импульсных разрядов, физиологическое значение которых было исследовано с помощью парных записей между пирамидными нейронами слоя 5.

Фигура 1.

Подпороговое влияние возбуждения дендритов. A , Реакции соматического напряжения, вызванные возбуждением дендритов, генерируемым в указанных местах. Нижняя кривая показывает введенный ток (Dend I inj ). B , Амплитуда соматических вольтажных ответов уменьшалась по мере того, как возбуждение дендритов генерировалось постепенно удаляющимися локусами дендритов (350 Гц; n = 56). Проиллюстрировано разделение между проксимальными и дистальными участками регистрации апикальных дендритов; линия представляет собой одиночную экспоненциальную подгонку. C Объединенные данные, показывающие среднее соматическое отклонение напряжения, вызванное возбуждением дендритов с возрастающей частотой, генерируемым в проксимальных или дистальных участках.Обратите внимание на несоответствие между отношениями, возникающими из проксимальных и дистальных дендритных локусов. Столбики погрешностей представляют SEM. D , Подпороговое соматическое воздействие возбуждения дендритов не объясняет повышение скорости возбуждения потенциала действия. На графике показано соотношение соматических вольтажных ответов, вызванных проксимальным и дистальным возбуждением дендритов (500 Гц) для каждой тройной записи (закрашенные символы; подпорог), нанесенное как функция расстояния между дендритными электродами.Для сравнения, в тех же нейронах показано соотношение увеличения частоты срабатывания потенциала действия, генерируемого проксимальным и дистальным возбуждением дендритов (500 Гц) (незаштрихованные символы; срабатывание). Линия, проходящая через каждый набор данных, представляет собой линейную регрессию.

Материалы и методы

Записи были сделаны из пирамидных нейронов слоя 5, визуализированных в неокортикальных срезах головного мозга (300 мкм), полученных от крыс Wistar [с 24 дня после рождения (P24) до P32] в соответствии с рекомендациями Института и Министерства внутренних дел Великобритании.Срезы перфузировали раствором следующего состава (в мМ): 125 NaCl, 25 NaHCO 3 , 3 KCl, 1,25 NaH 2 PO 4 , 2 CaCl 2 , 1 MgCl 4 9036 Na пировиноградная кислота и 25 глюкоза при 35-37°С. Тройные и четверные записи целых клеток были сделаны с помощью идентичных усилителей с токовой фиксацией (BVC 700; Даган, Миннеаполис, Миннесота). Пипетки заполняли следующим (в мм): 135 K-глюконатом, 7 NaCl, 10 HEPES, 2 Na 2 -ATP, 0,3 Na 2 -GTP и 2 MgCl 2 , pH 7.2-7,3 с КОН. Сигналы фильтровались на частоте 10 кГц и регистрировались на частоте 20-50 кГц с использованием Axograph (Molecular Devices, Union City, CA). Данные были проанализированы, и подбор кривой был выполнен с использованием Axograph. Числовые значения выражены как среднее значение ± SEM, если не указано иное. Статистический анализ включал критерий Колмогорова-Смирнова и Стьюдента t .

Генерация смоделированных постсинаптических потенциалов. Смоделированные ВПСП были созданы либо как идеальные источники тока (см.1, 2, 4) или по мере изменения проводимости (см. рис. 3, 5, 6, 7). Шквал из 1000 sEPSC (τ подъем = 0,2 мс; τ спад = 2 мс) (Williams and Stuart, 2002) был сгенерирован за 2-секундный период со случайным временем появления. В каждой записи этот шквал sEPSC инъецировался в сому, чтобы генерировать непрерывную активацию потенциала действия, которая была стабильной от испытания к испытанию (данные не показаны) (Mainen and Sejnowski, 1995; Harsch and Robinson, 2000). Частоту возбуждения потенциала действия (рассчитываемую по количеству потенциалов действия, генерируемых в течение 2-секундного периода) варьировали, изменяя единичную амплитуду сВПСТ (200-400 пА).Отдельный поток случайно сгенерированных sEPSC вводили в апикальные участки дендритов (единая амплитуда, 200 пА; τ нарастание = 0,2 мс; τ спад = 2 мс; частота 100-500 Гц). В каждой тройной записи идентичные заграждения sEPSP генерировались в проксимальном или дистальном дендритном участке в отсутствие или совместно с соматическими sEPSP. В некоторых тройных записях влияние возбуждения дендритов не тестировалось для каждого из четырех частотных диапазонов продолжающегося срабатывания потенциала действия.Инъекция проводимости была достигнута с помощью динамического зажима в реальном времени (Harsch and Robinson, 2000), с использованием близко расположенных (<10 мкм) пипеток для регистрации напряжения и инъекции тока в дендритные участки или путем двойной соматической записи (Williams, 2004). На участках дендритов каждый ВПСП проводимости (gEPSP) моделировался как проводимость типа AMPA и NMDA (AMPA: τ нарастание = 0,2 мс, τ спад = 2 мс, g AMPA = 4 нСм, E AMPA = 0 мВ, NMDA: τ нарастание = 5 мс, τ спад = 150 мс, г NMDA = 0.4 нСм, E NMDA = 0 мВ) (Harsch and Robinson, 2000; Williams, 2004), тогда как в соматических участках гВПСП моделировались исключительно как проводимость AMPA. В некоторых экспериментах наблюдался шквал gIPSP (τ нарастание = 0,5 мс; τ спад = 5 мс; g IPSC = 4 нСм; E IPSC = -70 мВ; частота, 750 мВ; 500 Гц) вводили совместно с gEPSP.

Парная запись. Синаптическая связность была исследована между группами из трех или четырех пирамидных нейронов слоя 5 с соматическим разделением <100 мкм.Кратковременную динамику исследовали с помощью парадигмы парных импульсов (40–200 Гц; повтор каждые 5 с; чередование с одиночными пробами потенциала действия). Амплитуда второго единичного ВПСП (вВПСП) пары измерялась после цифрового вычитания масштабированного одиночного вПСП. Сбои передачи были обнаружены с использованием порогового алгоритма, индивидуально проверены и усреднены в цифровом виде, чтобы гарантировать отсутствие нВПСП малой амплитуды (Silver et al., 2003). Чтобы изучить влияние последовательностей потенциалов действия, было измерено абсолютное время каждой последовательности потенциалов действия, вызванной соматическим возбуждением или возбуждением соматического и дистального дендритов (640 мкм от сомы), и были измерены репликации последовательностей транзисторно-транзисторной логики длительностью 20 мкс ( ТТЛ) импульсы были произведены.Импульсы ТТЛ использовались для стробирования схемы ввода тока усилителя для создания импульсов тока 5-10 нА, которые вызывали срабатывание пресинаптического потенциала действия с высокой временной точностью. Чередующиеся серии пресинаптических потенциалов действия повторялись каждые 30 с, и рассчитывались средние значения от 30 до 80 попыток. Для усредненных испытаний измерялась пиковая амплитуда каждого нВПСП и суммировалась для получения кумулятивной амплитуды. Последовательности гВПСП, смоделированные как изменение проводимости АМРА, с одинаковым временем возникновения усреднялись (30-50 проб) и анализировались таким же образом.

Результаты

Подпороговое соматическое воздействие ВПСП

Чтобы создать основу для изучения эффективности дендритных ВПСП во время возбуждения потенциала активного действия в неокортикальных пирамидных нейронах, было определено подпороговое соматическое воздействие заграждений смоделированных дендритных ВПСП. Идентичные барражи пВПСП (частота 100–500 Гц; свойства см. в разделе «Материалы и методы») генерировались из проксимального (253 ± 15 мкм от сомы; n = 28) и дистального апикального дендритного участка (572 ± 13 мкм от soma; n = 28), которые в каждом случае не вызывали прямого выхода потенциала действия (рис.1 А ). Было обнаружено, что реакция соматического напряжения, вызванная скоплением дендритных ВПСП, уменьшается экспоненциально по мере того, как место генерации sEPSP происходило из постепенно удаленных дендритных участков (Fig. 1 B ). Объединенные данные продемонстрировали, что проксимальные дендритные пВПСП вызывали соматические вольтажные ответы, амплитуда которых в среднем в 4,7 ± 0,2 раза больше, чем дистальные пВПСП (усреднено по частотному диапазону генерации дендритных пВПСП; n = 28 нейронов) (рис. 1 C ).Кроме того, когда соотношение соматических вольтажных ответов, генерируемых проксимальными и дистальными пВПСП, было построено как функция расстояния между участками возбуждения дендритов, была обнаружена крутая положительная линейная зависимость (наклон 0,95 на 100 мкм) (рис. 1 D ). , закрашенные символы).

Кодирование дендритных ВПСП в выводе потенциала действия

Чтобы изучить интеграцию дендритных ВПСП во время периодов срабатывания потенциала действия, выход потенциала действия вызывали соматической доставкой случайного шквала смоделированных ВПСП (частота 500 Гц) и влияние шквала дендритных сВПСП на потенциал действия. исследована частота возбуждения (свойства сВПСП идентичны тем, которые использовались для определения подпорогового воздействия) (рис.2). Во время последовательностей продолжающихся возбуждений потенциала действия, вызванных соматическими sEPSP, дендритные sEPSP сильно увеличивали скорость возбуждения потенциала действия (рис. 2, A-C ). Неожиданно было обнаружено, что sEPSP, генерируемые из проксимальных апикальных участков дендритов, в среднем только в 1,6 ± 0,1 раза более эффективны, чем идентичные входы, генерируемые из дистальных участков дендритов, в повышении скорости возбуждения потенциала действия (Fig. 2 A-C ). Эта связь сохранялась, когда дендритные сВПСП генерировались в широком диапазоне частот (100–500 Гц) (рис.2 B,C ) и для широкого диапазона частот непрерывного возбуждения потенциала действия (6-22 Гц) (рис. 2 C , вставка). Кроме того, когда соотношение увеличения скорости возбуждения потенциала действия, вызванного проксимальным и дистальным заграждениями пВПСП, было построено как функция расстояния между участками возбуждения дендритов, была обнаружена неглубокая линейная зависимость (наклон 0,10 на 100 мкм) (рис. 2 D ). Этот зависящий от расстояния профиль резко контрастировал с крутой зависимостью, обнаруженной для подпороговых вольтажных ответов в тех же нейронах (рис.1 D , сравните срабатывание (открытые символы) и подпороговое соотношение]. Эти данные указывают на то, что влияние ВПСП дистальных дендритов во время активных состояний нельзя объяснить прямым распространением возбуждения от места генерации к соме и аксонам, но предполагают, что активные дендритные механизмы задействуются во время состояний возбуждения потенциала действия.

Фигура 2.

Усиление возбуждения потенциала действия за счет возбуждения дендритов. A , Записи соматического напряжения возбуждения потенциала действия аксонов, генерируемые представлением случайных паттернов ВПСП, доставленных только в сому (верхние кривые; единичная амплитуда ВПСП: 260 пА, левая кривая; 360 пА, правая кривая), в сома плюс проксимальный апикальный дендрит (Prox.денд; средние следы) и у сомы плюс дистальный дендрит (дистальный впадина; нижние следы). I inj , Инжектируемый ток. B , Усиление продолжающегося возбуждения низкочастотного потенциала действия в зависимости от частоты возбуждения дендритов при доставке в проксимальном (245 ± 18 мкм; n = 21; незаштрихованные символы) и дистальном (570 ± 17) мкм; n = 21; заштрихованные символы) локусы. Указана базовая скорострельность. C , При более высокой частоте продолжающихся возбуждений потенциала действия частотно-зависимое увеличение скорости возбуждения потенциала действия, вызванное проксимальным или дистальным возбуждением, является относительно умеренным (проксимальный: 268 ± 18 мкм, n = 21; дистальный: 566 ± 15 мкм, n = 21).Указана базовая скорострельность. На вставке показано увеличение частоты возбуждения, вызванное возбуждением дендритов, в зависимости от исходной частоты возбуждения. Обратите внимание на параллельные отношения для проксимального и дистального возбуждения. D , Взаимосвязь между коэффициентом повышения частоты возбуждения, вызванным проксимальным и дистальным возбуждением, в зависимости от физического расстояния между проксимальным и дистальным участками записи. Для каждого нейрона наносят на график среднее ± SEM значение коэффициента усиления в диапазоне частот генерации дендритного ВПСП для каждой базовой частоты возбуждения потенциала действия.Подогнанная линия представляет собой линейную регрессию.

Активные дендритные механизмы формируют синаптическую интеграцию во время серий спайков

Предыдущие наблюдения показали, что нагрузка проводимости, создаваемая синаптической активностью, разделяет дендритную ветвь пирамидальных нейронов неокортекса, увеличивая затухание напряжения и препятствуя распространению регенеративной активности (Koch et al., 1990; Rapp et al., 1996; Уильямс, 2004). Чтобы выяснить, была ли наблюдаемая взаимосвязь между расположением дендритного синапса и контролем текущей скорости возбуждения потенциала действия устойчивой в состоянии высокой синаптической проводимости, ВПСП моделировали как изменения проводимости, опосредованные рецепторами AMPA и NMDA (свойства см. в разделе «Материалы и методы»). Инжир.3 А ). Результаты показали, что пространственный паттерн увеличения скорости потенциала действия не был нарушен кондуктивной нагрузкой, создаваемой gEPSP (сравните рис. 1 B , 3 B ). При возбуждении в дистальных, но не в проксимальных участках дендритов заграждения гВПСП приводили к генерации повторяющихся периодов электрогенеза дендритов большой амплитуды, что способствовало срабатыванию вспышек потенциала действия (Fig. 3 A ). Объединенные данные показали, что дистальные, но не проксимальные заграждения гВПСП увеличивали коэффициент вариации (CV) возбуждения потенциала действия (рис.3 C ) и преобразовали распределение частоты возбуждения мгновенного потенциала действия, увеличив долю потенциалов действия, генерируемых на высокой (> 50 Гц) частоте (рис. 3 D, E ). Эти данные прямо показывают, что идентичные барражи gEPSP, генерируемые в проксимальных или дистальных апикальных участках дендритов, кодируются в выходе потенциала действия качественно различным образом.

Рисунок 3.

Дистальное возбуждение дендритов увеличивает вариабельность потенциала действия. A , Моделирование возбуждения как источника проводимости не влияет на повышение скорости. Показаны записи напряжения дендритов (Dend V m ; 710 мкм от сомы), генерируемые в ответ только на соматическое возбуждение (верхняя кривая) или на соматическое плюс возбуждение дендритов. Соматически зарегистрированные потенциалы действия (ПД) показаны вертикальными линиями, а ток, подаваемый динамическим зажимом, показан ниже ( г зажим ). B , Сводные данные, описывающие процентное увеличение скорости возбуждения потенциала действия в зависимости от частоты возбуждения дендритов при моделировании источника проводимости и доставке в проксимальный отдел (301 ± 10 мкм; n = 7; открытые символы ) или дистальные (607 ± 19 мкм; n = 10; заштрихованные символы) локусы. C , Коэффициент вариации возбуждения потенциала действия увеличивается при дистальном, но не проксимальном возбуждении дендритов. D , Проксимальное возбуждение не изменяет характер генерации потенциала действия. Кумулятивное распределение вероятностей мгновенной (Inst.) частоты срабатывания при указанных экспериментальных условиях. E , Дистальное возбуждение увеличивает долю потенциалов действия, генерируемых при высоких мгновенных частотах возбуждения, эффект, на который накладывается вето синаптического торможения ( g ГАМК ).Столбики погрешностей представляют SEM. Денд, дендрит.

Предыдущие наблюдения показали, что единичные дистальные дендритные ВПСП или деполяризация тонической мембраны могут увеличивать амплитуду единичных потенциалов действия обратного распространения (BPAP) и, таким образом, облегчать взаимодействие BPAP с классами дендритных ионных каналов (Magee and Johnston, 1997; Larkum et al. ., 1999; Уильямс и Стюарт, 2000b; Стюарт и Хойссер, 2001; Уотерс и др., 2003). Чтобы выяснить, необходимо ли взаимодействие между дендритными EPSP и BPAP для экспрессии повышения скорости, блокатор натриевых каналов tetrodotoxin (TTX) применяли локально в дендритном участке генерации sEPSP (Williams and Stuart, 2000b).Локальное применение ТТХ в области дистального участка генерации сВПСП предотвращало генерацию дистального дендритного электрогенеза и значительно снижало усиление скорости возбуждения потенциала действия, вызванного согласованным соматическим и дистальным дендритным возбуждением (только соматическое возбуждение: контроль, 11,2 ± 1,6 Гц). , ТТХ, 11,0 ± 1,7 Гц, восстановление, 11,1 ± 2,1 Гц, соматическое плюс дистальное возбуждение дендритов: контроль, 17,3 ± 1,5 Гц, ТТХ, 14,2 ± 1,8 Гц, восстановление, 17,0 ± 1,9 Гц, p < 0.01; н = 6; 545 ± 28 мкм от сомы) (рис. 4 A, B ). Это снижение эффективности сопровождалось резким снижением импульсного возбуждения потенциала действия (рис. 4, 90-101, A, D, 90-102). Напротив, применение ТТХ к участкам проксимальных дендритов не нарушало усиления продолжающегося возбуждения потенциала действия или распределения частоты мгновенного возбуждения, вызванного возбуждением проксимальных дендритов (только соматическое возбуждение: контроль, 8,6 ± 0,5 Гц, ТТХ, 8,6 ± 0,5 Гц). , восстановление, 8.0 ± 0,6 Гц; соматическое плюс проксимальное возбуждение дендритов: контроль 18,0 ± 1,7 Гц, ТТХ 17,4 ± 1,8 Гц, восстановление 16,5 ± 1,9 Гц; н = 8; 284 ± 11 мкм от сомы) (рис. 4 B, D ), несмотря на сильное ослабление амплитуды BPAP в проксимальных участках апикального дендрита (контроль, 59,1 ± 2,4 мВ; локальный ТТХ, 36,2 ± 2,8 мВ; p < 0,01; n = 8) (рис. 4 C ). Параллельные эксперименты показали, что тоническая гиперполяризация дистальной дендритной мембраны значительно снижает усиление активации потенциала действия, генерируемого дистальными дендритными sEPSP (контроль, 5.6 ± 0,6 Гц; гиперполяризация 1,3 ± 0,5 Гц; р < 0,001; н = 12; 558 ± 22 мкм от сомы) (дополнительный рисунок 1 A, B , доступный на www.jneurosci.org в качестве дополнительного материала), эффект, опосредованный аннигиляцией периодов явного дендритного электрогенеза (дополнительный рисунок 1 C , доступно на сайте www.jneurosci.org в качестве дополнительного материала).

Эти находки позволяют предположить, что усиление скорости возбуждения потенциала действия дендритными ВПСП может жестко контролироваться синаптическим торможением.Чтобы проверить это, было исследовано воздействие заграждений смоделированных дендритных gIPSP, доставляемых совместно с gEPSP (Fig. 5 A ). Объединенные данные продемонстрировали, что повышение частоты возбуждения потенциала действия уменьшалось и, в конечном счете, отменялось синаптическим торможением частотно-зависимым образом (50-500 Гц) (рис. 5 B ). Как и при возбуждении дендритов, синаптическое торможение действовало отчетливо, когда генерировалось из проксимальных и дистальных участков дендритов, при этом торможение дистальных дендритов сокращало и, наконец, предотвращало рекрутирование дендритного электрогенеза, что приводило к прогрессивному снижению CV разрядов потенциала действия (рис.5 C ) и деконструкции перераспределения мгновенной частоты срабатывания (рис. 3 E ). Примечательно, однако, что частотно-зависимое снижение повышения скорости с помощью gIPSP происходило параллельно в проксимальных и дистальных участках дендритов, сохраняя относительное влияние дендритных gEPSP на скорость возбуждения потенциала действия (Fig. 5 B ).

Расшифровка последовательности потенциалов действия

Как постсинаптические нейроны корковой сети расшифровывают изменения скорости и паттерна возбуждения потенциала действия? Для решения этой проблемы были сделаны парные записи между пирамидными нейронами 5-го слоя и исследована краткосрочная динамика нВПСП (рис.6 А ). Объединенные данные показали, что большинство нВПСП демонстрировали усиление парных импульсов (отношение парных импульсов при 40 Гц, 1,8 ± 0,1; n = 42) (рис. 6 B ), эффект, частично опосредованный уменьшение числа срывов передачи в ответ на второй потенциал действия пары (рис. 6 C ). Было обнаружено, что фасилитация парных импульсов увеличивается экспоненциально с увеличением частоты предъявления потенциала действия (рис. 6 D ).Кроме того, в ответ на высокочастотный (300 Гц) всплеск четырех пресинаптических потенциалов действия нВПСП обычно демонстрировали облегчение по сравнению с первым нВПСП в всплеске, давая суммарные ответы с большей амплитудой, чем наблюдаемые при линейном суммировании смоделированных гВПСП. которые не обладали свойствами, зависящими от использования (гВПСК: τ нарастание = 0,2 мс; τ спад = 2 мс; g EPSC = 1 нСм; E EPSC = 0 10 мВ; 10 двойных соматических записей) (рис.6 E, F ). В совокупности краткосрочная динамика синаптической передачи предполагает, что паттерны активации потенциала действия, генерируемые комбинированным соматическим и дистальным возбуждением дендритов, которые демонстрируют повторяющиеся периоды вспышки потенциала действия, должны вызывать мощное постсинаптическое возбуждение.

Для непосредственной проверки этой гипотезы были сгенерированы серии пресинаптических потенциалов действия с временами спайков, взятыми из записи соматодендритов (см. Материалы и методы) (рис.7 А ). Последовательность потенциалов действия, генерируемых только соматическим возбуждением, вызывала серию нВПСП, амплитуда которых в среднем демонстрировала незначительное прогрессивное изменение (рис. 7 , верхние кривые). Напротив, последовательность потенциалов действия, генерируемых комбинированным соматическим и дистальным возбуждением дендритов, вызывала uEPSP, которые демонстрировали сложное поведение, демонстрируя интенсивное облегчение и суммирование во время периодов вспышки потенциала действия (рис. 7 A , нижние кривые).По нейронам кумулятивная амплитуда нВПСП, генерируемых паттерном сомато-дистальных дендритных спайков, была в 4,0 ± 0,2 раза ( n = 24) больше, чем для паттерна только сома. Эта разница не была просто отражением количества нВПСП, генерируемых в каждой серии, потому что цепочки, состоящие из одинакового количества нВПСП, генерируемых с фиксированными интервалами, давали соотношение всего 2,7 ± 0,1 (сома, 6,98 Гц; сома плюс дистальный дендрит, 17,4). Гц; n = 24; данные не показаны). Чтобы подчеркнуть роль краткосрочной динамики в этой взаимосвязи, серия смоделированных gEPSP, не обладающих свойствами, зависящими от использования, была сгенерирована с тем же временем, чтобы обеспечить контрольную точку линейного суммирования (τ подъем = 0.2 мс; τ затухание = 2 мс; г EPSC = 1 или 3 нСм; E EPSC = 0 мВ; n = 10 двойных соматических записей) (рис. 7 B ). Расчет кумулятивного отношения амплитуд последовательностей гВПСП, представляющих соматическое и сомато-дистальное возбуждение дендритов, выявил соотношение 3,7 ± 0,04 ( г ВПСК = 1 нСм), значение, которое осталось неизменным для гВПСП, смоделированных с большей унитарной проводимостью. (3,7 ± 0,03; г EPSC = 3 нСм) (рис.7 С ). Прямое сравнение показало, что динамика нВПСП гарантировала, что большинство исследованных синаптических контактов производили кумулятивное отношение амплитуд, которое было равно или больше, чем непосредственно наблюдаемое для линейного суммирования ВПСП (рис. 7 C ). В нескольких контактах, которые демонстрировали отношение меньшее (-3 SD), чем смоделированные EPSP, был обнаружен низкий уровень краткосрочной пластичности (рис. 7 C , вставка). В качестве последнего шага была проверена точность синаптической передачи для каждого потенциала действия серии спайков, чтобы выяснить, приводит ли возбуждение дистальных дендритов к увеличению надежности синаптической передачи.Частота отказов для каждого потенциала действия паттерна возбуждения потенциала действия, состоящего только из сомы, оставалась на высоком уровне на протяжении всей последовательности спайков ( n = 10 парных записей) (рис. 7 D ). Напротив, частота отказов передачи снижалась в течение каждого периода вспышки импульсов, вызванных во время серии потенциалов действия, представляющих соматическое и дистальное возбуждение дендритов (рис. 7 D ). Таким образом, эти данные показывают, что цепочки потенциалов действия, вызванные согласованным соматическим и дистальным дендритным возбуждением, надежно и мощно управляют постсинаптическим возбуждением в неокортексе.

Рисунок 4.

Блокада дистальных, но не проксимальных натриевых каналов нарушает повышение ЧСС. A , Записи напряжения дендритов, генерируемые комбинированным соматическим и дендритным возбуждением (верхняя кривая; 500 мкм от сомы) под контролем и после локального применения ТТХ (1 мкм) к дендритам. Возникновение аксональных потенциалов действия (ПД) показано вертикальными линиями. Обратите внимание, что ТТХ ослаблял дендритный электрогенез и уменьшал вспышку потенциала действия. B Сводные данные, показывающие скорость срабатывания потенциала действия, вызванного согласованным соматическим и апикальным возбуждением дендритов под контролем и после местного применения ТТХ. Обратите внимание, что локальное применение ТТХ в проксимальных участках дендритов (незакрашенные символы) не изменило скорость возбуждения потенциала действия. Линия имеет наклон 1. C Объединенные данные, показывающие амплитуду первого обратного потенциала действия, вызванного соматическим возбуждением под контролем и после местного применения ТТХ.Наклон линии равен 1. На вставке показана одновременная регистрация потенциала действия в соме и проксимальном дендритном участке (380 мкм от сомы) под контролем и после местного применения ТТХ к дендритам. D Кумулятивное распределение вероятностей мгновенного (Inst.) импульса потенциала действия, генерируемого проксимальным (объединенные данные от n = 8 нейронов) или дистальным ( n = 6 нейронов) возбуждением. Обратите внимание, что локальное применение ТТХ на дистальных участках дендритов резко снижает долю потенциалов действия, генерируемых на высокой частоте.Денд, дендрит.

Обсуждение

In vivo паттерн возбуждения потенциала действия пирамидных нейронов неокортикальных нейронов выглядит случайным, демонстрируя высокий коэффициент вариации (Softky and Koch, 1993; Shadlen and Newsome, 1998; Stevens and Zador, 1998). Это наблюдение вызвало споры относительно: (1) механизма(ов), которые нейроны неокортекса используют для кодирования синаптического входа в выход потенциала действия, и (2) какой аспект временной структуры выхода потенциала действия, средняя скорость или время между импульсами, является основным. декодируется постсинаптическими нейронами корковой сети (Softky, Koch, 1993; Tovee et al., 1993; Шадлен и Ньюсом, 1994, 1998; Стивенс и Задор, 1998 г.; Уильямс и Стюарт, 2000b). Здесь эти вопросы были непосредственно исследованы в неокортикальных пирамидных нейронах 5 слоя in vitro .

Рисунок 5.

На возбуждение дендритов накладывается торможение. A , Ингибирование синапсов накладывает вето на увеличение скорости. Следы напряжения дендритов (Dend V m ; 640 мкм от сомы), генерируемые в ответ на соматическое и дендритное возбуждение в отсутствие (верхние следы) и в присутствии ( г ГАМК ; нижние следы) торможения.Соматически зарегистрированные потенциалы действия (ПД) показаны вертикальными линиями, а ток, подаваемый динамическим зажимом ( г зажим ), показан ниже. B , Объединенные данные, описывающие прогрессивное снижение частоты возбуждения потенциала действия в зависимости от частоты генерации IPSP при доставке в сочетании с проксимальным (незаштрихованные символы) или дистальным (закрашенные символы) возбуждением. C , Ингибирование синапсов снижает коэффициент вариации возбуждения потенциала действия при генерации в дистальных, а не в проксимальных участках.Денд, дендрит.

Контроль выхода потенциала действия путем возбуждения дендритов

Идентичные паттерны синаптических входов, генерируемых проксимальными или дистальными апикальными дендритными локусами, увеличивали скорость продолжающегося возбуждения потенциала действия с минимальными зависящими от сайта вариациями. Хотя в большинстве исследований проксимальное возбуждение увеличивало скорость возбуждения потенциала действия в большей степени, чем дистальное возбуждение, объединенные данные выявили неглубокую связь между соотношением усиления скорости возбуждения потенциала действия и физическим разделением между участками возбуждения дендритов.Напротив, в отсутствие продолжающегося срабатывания потенциала действия подпороговое соматическое воздействие возбуждения дендритов показало крутую зависимую от расстояния зависимость, как и предсказывала кабельная фильтрация в сочетании с ограничением временного суммирования ВПСП, налагаемым взаимодействием ВПСП с дендритно расположенной гиперполяризацией. активированные каналы (Stuart and Spruston, 1998; Magee, 1999; Williams and Stuart, 2000a, 2002; Berger et al., 2001). Таким образом, во время состояний возбуждения потенциала действия влияние возбуждения дендритов на выход потенциала действия усиливается в зависимости от расстояния, действуя в основном для компенсации эффектов ослабления напряжения дендро-соматического ВПСП.

Рисунок 6.

Кратковременная динамика синаптической передачи. A , Парно-импульсная фасилитация унитарных ВПСП, зарегистрированная между парой пирамидальных нейронов 5-го слоя. В пост , Постсинаптическое напряжение; В до , пресинаптическое напряжение. B , Большинство нВПСП демонстрировали усиление парных импульсов (потенциалы действия доставлялись с частотой 40 Гц; кумулятивное распределение 42 парных записей). C , Частота отказов нВПСП снижается за счет предшествующего потенциала действия [потенциалы действия (ПД) генерировались с частотой 40 Гц; кумулятивное распределение 42 парных записей]. D , Объединенные данные, демонстрирующие усиление парных импульсов в зависимости от частоты срабатывания пресинаптического потенциала действия ( n = 15; линия представляет одиночную экспоненциальную подгонку). Столбики погрешностей представляют SEM. E , Типичный пример последовательности нВПСП, вызванной высокочастотным (300 Гц) всплеском четырех пресинаптических потенциалов действия.Нижняя кривая показывает серию смоделированных gEPSP, сгенерированных на той же частоте. F , Пиковая амплитуда нВПСП (серые линии; среднее значение показано заштрихованными символами), генерируемого высокочастотным импульсом (4 потенциала действия с частотой 300 Гц). Пиковая амплитуда первого uEPSP каждого пакета была нормализована. Для сравнения показана амплитуда смоделированных гВПСП (1 нСм), доставляемых на той же частоте (черные линии; среднее значение показано незаштрихованными символами).

Кодирование дендритного возбуждения

Представленные данные свидетельствуют о том, что проксимальные и дистальные дендритные ВПСП качественно по-разному кодируются в выходе потенциала действия пирамидных нейронов неокортекса.Из проксимальных апикальных участков дендритов барражи пВПСП увеличивали скорость возбуждения потенциала действия без изменения CV, координированное синаптическое торможение контролировало скорость возбуждения потенциала действия, но не вариабельность, а местное проксимальное применение блокатора натриевых каналов ТТХ не нарушало усиления действия. потенциальная скорострельность. Эти данные указывают на то, что проксимальные апикальные дендритные sEPSP не задействуют активные дендритные механизмы, а пассивно распространяются по аксону, чтобы влиять на инициацию потенциала действия.Предыдущие эксперименты, однако, показали, что влияние проксимальных дендритных sEPSP на нейрональный выход усиливается за счет рекрутирования проксимальных апикальных дендритных натриевых каналов (Oviedo and Reyes, 2002). Это различие могло возникнуть из-за контрастной методологии, т.к. барражи проксимальных апикальных дендритных sEPSP, описанные здесь, были подпороговыми для генерации потенциалов действия, тогда как Oviedo and Reyes (2002) генерировали надпороговые барражи проксимальных дендритных sEPSP. Таким образом, влияние возбуждения проксимальных дендритов на выход потенциала действия может зависеть от уровня синаптического входа.

Напротив, заграждения sEPSP, генерируемые из дистальных апикальных участков дендритов, резко увеличивали CV продолжающихся разрядов потенциала действия, предполагая привлечение дополнительных нелинейных дендритных процессов. В самом деле, возбуждение дистальных дендритов генерировало периоды электрогенеза дендритов большой амплитуды, которые запускали всплески потенциала действия аксонов. Параллельное снижение электрогенеза дендритов, скорости срабатывания потенциала действия и CV за счет генерации согласованного синаптического торможения, локального применения TTX в дистальных дендритах и ​​прямой гиперполяризации дистального мембранного потенциала указывает на то, что рекрутирование активных дендритных процессов сильно способствует этому поведению.Предыдущие исследования показали, что взаимодействие между одиночными BPAP и подпороговыми ВПСП дистальных дендритов в соответствующее время приводит к генерации импульсов потенциала действия в неокортикальных пирамидных нейронах как следствие регенеративного рекрутирования дистальных дендритных натриевых и кальциевых каналов (Larkum et al., 1999). , 2004; Стюарт и Хойссер, 2001; Уотерс и др., 2003). Представленные данные совместимы с этим механизмом и позволяют предположить, что такое взаимодействие усиливает влияние возбуждения дистального дендрита в четырехкратном диапазоне частот возбуждения потенциала действия и в широком диапазоне частот генерации ВПСП (100-500 Гц).

Таким образом, предполагается, что увеличение скорости продолжающегося возбуждения потенциала действия за счет возбуждения проксимального и дистального апикального дендрита происходит за счет различных механизмов. Барражи проксимальных дендритных ВПСП не вызывают активных дендритных процессов, но усиливают возбуждение потенциала действия, обеспечивая дополнительную деполяризацию в аксональном месте инициации потенциала действия. Напротив, дистальные дендритные ВПСП усиливают возбуждение потенциала действия за счет комбинации (1) распространения деполяризации от места генерации к аксону и (2) инициации всплесков аксональных потенциалов действия, генерируемых взаимодействием между BPAP и дистальным дендритным натрием. и кальциевые каналы.Эта дистальная дендритная нелинейность усиливает влияние дистальных возбуждающих входов на выход потенциала действия, трансформирует паттерн возбуждения потенциала действия и, таким образом, сглаживает зависимость, зависящую от расстояния, между местом возбуждения и контролем скорости продолжающегося возбуждения потенциала действия.

Трансформация паттерна возбуждения потенциала действия при возбуждении дистальных дендритов предполагает, что весьма вариабельный паттерн разряда кортикальных нейронов in vivo может возникать как следствие постсинаптических интегративных механизмов и, таким образом, не зависит от временной когерентности между возбуждающими синапическими входами (Stevens и Задор, 1998).Примечательно, что имитационное исследование показало, что активная проводимость дендритов приводит к генерации очень вариабельного потенциала действия в ответ на некоррелированный синаптический вход (Softky and Koch, 1993). Сообщаемые результаты показывают, что такая дендритная нелинейность формирует вариабельность возбуждения потенциала действия и указывает на то, что физиологические уровни вариабельности потенциала действия естественным образом возникают, когда возбуждающий вход поступает через дендритную ветвь пирамидальных нейронов неокортекса.

Рисунок 7.

Входы дистальных дендритов обеспечивают мощное и надежное постсинаптическое возбуждение. A , Усредненные нВПСП, вызванные серией пресинаптических потенциалов действия. Паттерны возбуждения были воспроизведены из записи соматодендритов, где возбуждение потенциала действия было вызвано только соматическим возбуждением или возбуждением сомы плюс дендритов (640 мкм). В пост , Постсинаптическое напряжение; В до , пресинаптическое напряжение. B , Отклик идеального синапса (gEPSP), сгенерированный с одинаковыми временными интервалами. C , Отношение кумулятивной амплитуды ВПСП, зарегистрированных в ответ на возбуждение сомы и сомы плюс дендритов. Отметим, что в большинстве записей соотношение нВПСП больше, чем гВПСП (1 и 3 нС). Пунктирные линии представляют собой ±3 SD. На вставке показано соотношение парных импульсов (PP; 40 Гц) uEPSP, которые работали субоптимально (неполный; закрашенная полоса) или выше, чем неоптимально (незакрашенная полоса). D , Анализ отказов uEPSP, вызванных во время последовательностей потенциалов действия только сома и сома плюс дендрит. Серые прямоугольники обозначают взрывные разряды потенциала действия. Столбики погрешностей представляют SEM.

Эти результаты показывают, что синаптическая интеграция в корковых пирамидных нейронах является процессом, зависящим от состояния. В состоянии покоя, что видно на срезах головного мозга, нейроны неокортекса функционально разделены; мощное ослабление дендро-соматического напряжения гарантирует, что возбуждение дистального дендрита оказывает минимальное прямое влияние на аксон (Stuart and Spruston, 1998; Berger et al., 2001; Уильямс и Стюарт, 2002). В этих условиях возбуждающие входы дистальных дендритов преимущественно влияют на выход нейронов после локальной дендритной интеграции коррелированных во времени ВПСП, что приводит к генерации дендритных спайков, которые распространяются вперед к аксону, чтобы инициировать выход потенциала действия (Williams and Stuart, 2002; Williams, 2004). . Хотя высокочастотные импульсы ВПСП дистальных дендритов могут непосредственно инициировать аксональные потенциалы действия после распространения напряжения от места генерации к аксону (Stuart et al., 1997; Чжу, 2000; Larkum and Zhu, 2002), прогнозируется, что зависимое от синаптической проводимости увеличение ослабления дендро-соматического напряжения будет препятствовать прямой инициации аксональных потенциалов действия (Williams, 2004). Однако во время продолжающихся состояний активации потенциала действия барражи ВПСП, генерируемые в проксимальных и дистальных дендритных локусах, мощно контролируют скорость генерации потенциала действия. Этот контроль проявляется в широком диапазоне параметров и не нарушается синаптической проводимостью, поэтому он будет устойчивым во время активных состояний сети 90–101 in vivo 90–102 (Kamondi et al., 1998; Уотерс и Хелмхен, 2004). Однако следует отметить, что генерируемый здесь паттерн синаптической активности не отражает условия, при которых синаптическую активность генерируют в местах, распределенных по дендритному стволу, а более точно отражает изменения скорости импульсации пресинаптических нейронов, нацеленных на дискретные апикальные дендритные участки. Уильямс и Стюарт, 2002). Предполагается, что резкое распределенное увеличение текущей синаптической активности ослабляет повышение скорости, вызванное локальными заграждениями дендритных ВПСП, путем шунтирования дендритной мембраны, чтобы увеличить ослабление напряжения и ослабить обратное распространение потенциалов действия (Koch et al., 1990; Рапп и др., 1996; Уильямс, 2004).

Расшифровка возбуждения дендритов

Чтобы изучить, как паттерны возбуждения потенциала действия декодируются постсинаптическими нейронами корковой сети, были сделаны парные записи между пирамидными нейронами слоя 5. В ответ на последовательность потенциалов действия, генерируемых только соматическим возбуждением, часто происходил сбой передачи, что позволяет предположить, что скорость возбуждения потенциала действия передается ненадежно.Напротив, паттерн активации потенциала действия, генерируемый согласованным соматическим и дистальным возбуждением дендритов, вызывал надежную синаптическую передачу во время периодов вспышки потенциала действия. Эти данные указывают, как и в случае с другими центральными синапсами, что взрывы потенциалов действия увеличивают безопасность передачи (Lisman, 1997) и предполагают, что синаптические механизмы надежно расшифровывают тонкую структуру паттернов возбуждения потенциалов действия в пирамидальных нейронах слоя 5. Такое поведение является результатом кратковременной динамики нВПСП, которые демонстрируют частотно-зависимое усиление парных импульсов и демонстрируют влияние такой динамики на протяжении всей последовательности возбуждения потенциала действия.Предыдущие исследования синаптической передачи между пирамидными нейронами слоя 5 выявили наличие депрессии, зависящей от использования (Thomson et al., 1993; Markram et al., 1997; Fuhrmann et al., 2002). Кратковременная динамика передачи, однако, регулируется в процессе развития в пирамидных нейронах слоя 5, переключаясь с возрастом от депрессии к облегчению (Reyes and Sakmann, 1999). Кроме того, синаптическая депрессия снимается после индукции долговременной потенциации (Markram, Tsodyks, 1996) и регулируется нейромодуляторами (Tsodyks, Markram, 1997).В отличие от предыдущих предположений о том, что синаптическая передача между пирамидными нейронами слоя 5 настроена на кодирование низкочастотных кодов, в результате синаптической депрессии (Fuhrmann et al., 2002), настоящие результаты показывают, что в зрелых корковых цепях передача настроена чтобы реагировать на временные особенности пресинаптических спайков, увеличивая усиление в ответ на периоды возбуждения высокочастотного потенциала действия. Вместе эти свойства указывают на то, что постсинаптическая значимость выхода пирамидных нейронов, генерируемая проксимальными (базальными и проксимальными апикальными дендритными) и дистальными апикальными дендритными возбуждающими синаптическими входами, контролируется в соответствии с логической операцией И.Поскольку возбуждающие входы дистальных апикальных дендритов к корковым пирамидным нейронам в основном состоят из корково-кортикальных соединений (Salin and Bullier, 1995; Cauller et al., 1998), которые функционально передают контекстуальную информацию и информацию о внимании (Gilbert, 1992; Desimone and Duncan, 1995; Hupe). et al., 1998), заманчиво предположить, что активность внутри этих путей оказывает решающее влияние на сетевую активность в неокортексе и контроль подкорковых структур (Brecht et al., 2004).

Footnotes

  • Я благодарен С. Аткинсону, Л. Генте и Л. Лагнадо за полезные комментарии к этой рукописи.

  • Корреспонденцию следует направлять доктору Стивену Р. Уильямсу, Отделение нейробиологии, Медицинский исследовательский совет, Лаборатория молекулярной биологии, Hills Road, Cambridge CB2 2QH, UK. Электронная почта: srw{at}mrc-lmb.cam.ac.uk.

  • Copyright © 2005 Society for Neuroscience 0270-6474/05/255894-09$15.00/0

Ссылки

  1. Anderson J, Lampl I, Reichova I, Carandini M, Ferster D (2000) Зависимость от стимулов двухуровневых колебаний мембранного потенциала в зрительной коре головного мозга кошек.Nat Neurosci 3: 617-621.

  2. Ариэли А., Стеркин А., Гринвальд А., Арцен А. (1996) Динамика текущей активности: объяснение большой изменчивости вызванных корковых ответов. Наука 273: 1868-1871.

  3. Berger T, Larkum ME, Luscher HR (2001) Высокая плотность каналов I(h) в дистальном апикальном дендрите пирамидных клеток слоя V увеличивает двунаправленное затухание EPSP. J Нейрофизиол 85: 855-868.

  4. Брехт М., Шнайдер М., Сакманн Б., Маргри Т.В. (2004) Движения усов, вызванные стимуляцией одиночных пирамидных клеток в моторной коре крысы. Природа 427: 704-710.

  5. Cauller LJ, Clancy B, Connors BW (1998) Задние корковые проекции первичной соматосенсорной коры у крыс расширяют длинные горизонтальные аксоны в слое I. J Comp Neurol 390: 297-310.

  6. Cook EP, Johnston D (1997) Активные дендриты снижают зависящую от местоположения изменчивость синаптических входных последовательностей.J Нейрофизиол 78: 2116-2128.

  7. Cook EP, Johnston D (1999) Зависимые от напряжения свойства дендритов, которые устраняют зависящую от местоположения изменчивость синаптического входа. J Нейрофизиол 81: 535-543.

  8. Коссарт Р., Аронов Д., Юсте Р. (2003) Аттракторная динамика сетевых состояний UP в неокортексе. Природа 423: 283-288.

  9. De Schutter E, Bower JM (1994) Моделированные ответы клеток Пуркинье мозжечка не зависят от дендритного расположения синаптических входов гранулярных клеток.Proc Natl Acad Sci USA 91: 4736-4740.

  10. Десимон Р., Дункан Дж. (1995) Нейронные механизмы избирательного зрительного внимания. Annu Rev Neurosci 18: 193-222.

  11. Фурманн Г., Сегев И., Маркрам Х., Цодыкс М. (2002) Кодирование временной информации синапсами, зависящими от активности. J Нейрофизиол 87: 140-148.

  12. Gilbert CD (1992) Горизонтальная интеграция и корковая динамика.Нейрон 9: 1-13.

  13. Harsch A, Robinson HP (2000)Постсинаптическая изменчивость возбуждения нейронов коры головного мозга крыс: роль входной синхронизации и проводимости синаптических рецепторов NMDA. J Neurosci 20: 6181-6192.

  14. Хойссер М., Спрустон Н., Стюарт Г.Дж. (2000) Разнообразие и динамика передачи сигналов дендритов. Наука 290: 739-744.

  15. Hupe JM, James AC, Payne BR, Lomber SG, Girard P, Bullier J (1998) Корковая обратная связь улучшает различение фигуры и фона с помощью нейронов V1, V2 и V3.Природа 394: 784-787.

  16. Икегая Ю., Аарон Г., Коссарт Р., Аронов Д., Лампл И., Ферстер Д., Юсте Р. (2004) Цепи Synfire и корковые песни: временные модули корковой активности. Наука 304: 559-564.

  17. Kamondi A, Acsady L, Buzsaki G (1998) Дендритные спайки усиливаются кооперативной сетевой активностью в интактном гиппокампе. J Neurosci 18: 3919-3928.

  18. Koch C, Douglas R, Wehmeier U (1990) Видимость синаптически индуцированных изменений проводимости: теория и моделирование анатомически характерных кортикальных пирамидальных клеток.J Neurosci 10: 1728-1744.

  19. Larkum ME, Zhu JJ (2002) Сигнализация слоя 1 и вызванных усами Ca 2+ и Na + потенциалов действия в дистальных и терминальных дендритах неокортикальных пирамидных нейронов крысы in vitro и in vivo . J Neurosci 22: 6991-7005.

  20. Ларкум М.Е., Чжу Дж.Дж., Сакманн Б. (1999)Новый клеточный механизм для связывания входных сигналов, поступающих в разные слои коры.Природа 398: 338-341.

  21. Larkum ME, Senn W, Luscher HR (2004)Ввод дендритов сверху вниз увеличивает усиление пирамидальных нейронов слоя 5. Кора головного мозга 14: 1059-1070.

  22. Lisman JE (1997) Всплески как единица нейронной информации: сделать ненадежные синапсы надежными. Тенденции Neurosci 20: 38-43.

  23. Magee JC (1999) Dendritic lh нормализует временную суммацию в нейронах CA1 гиппокампа.Nat Neurosci 2: 508-514.

  24. Magee JC, Cook EP (2000) Амплитуда соматического ВПСП не зависит от расположения синапсов в пирамидальных нейронах гиппокампа. Nat Neurosci 3: 895-903.

  25. Magee JC, Johnston D (1997) Синаптически контролируемый ассоциативный сигнал для пластичности Хебба в нейронах гиппокампа. Наука 275: 209-213.

  26. Mainen ZF, Sejnowski TJ (1995) Надежность определения времени спайков в нейронах неокортекса.Наука 268: 1503-1506.

  27. Markram H, Tsodyks M (1996)Перераспределение синаптической эффективности между пирамидными нейронами неокортекса. Природа 382: 807-810.

  28. Markram H, Lubke J, Frotscher M, Roth A, Sakmann B (1997)Физиология и анатомия синаптических связей между толстыми пучками пирамидальных нейронов в развивающемся неокортексе крысы. J Physiol (Лонд) 500: 409-440.

  29. Oviedo H, Reyes AD (2002)Усиление возбуждения нейронов, вызванное асинхронными и синхронными входами в дендрит.Nat Neurosci 5: 261-266.

  30. Рапп М., Яром Ю., Сегев И. (1996) Моделирование обратного распространения потенциала действия в слабовозбудимых дендритах неокортикальных пирамидных клеток. Proc Natl Acad Sci USA 93: 11985-11990.

  31. Рейес А., Сакманн Б. (1999) Переключение в развитии в кратковременной модификации унитарных ВПСП, вызванных пирамидными нейронами слоя 2/3 и слоя 5 неокортекса крысы. J Neurosci 19: 3827-3835.

  32. Салин П.А., Булье Дж. (1995) Кортикокортикальные связи в зрительной системе: структура и функция. Физиол Откр. 75: 107-154.

  33. Санчес-Вивес М.В., Маккормик Д.А. (2000) Клеточные и сетевые механизмы ритмической рекуррентной активности в неокортексе. Nat Neurosci 3: 1027-1034.

  34. Shadlen MN, Newsome WT (1994) Шум, нейронные коды и корковая организация.Curr Opin Neurobiol 4: 569-579.

  35. Шадлен М.Н., Ньюсом В.Т. (1998) Переменный разряд корковых нейронов: последствия для связи, вычислений и кодирования информации. J Neurosci 18: 3870-3896.

  36. Сильвер Р.А., Любке Дж., Сакманн Б., Фельдмейер Д. (2003) Высоковероятная одноквантовая передача в возбуждающих синапсах в коре головного мозга. Наука 302: 1981-1984.

  37. Softky WR, Koch C (1993) Крайне нерегулярное возбуждение корковых клеток несовместимо с временной интеграцией случайных ВПСП.J Neurosci 13: 334-350.

  38. Стериаде М., Тимофеев И., Гренье Ф. (2001) Естественные состояния бодрствования и сна: взгляд изнутри нейронов неокортекса. Дж. Нейрофизиол 85: 1969-1985.

  39. Стивенс К.Ф., Задор А.М. (1998) Входная синхронность и нерегулярное срабатывание корковых нейронов. Nat Neurosci 1: 210-217.

  40. Stuart GJ, Häusser M (2001) Обнаружение совпадения дендритов ВПСП и потенциалов действия.Nat Neurosci 4: 63-71.

  41. Stuart G, Spruston N (1998) Детерминанты ослабления напряжения в дендритах пирамидальных нейронов неокортекса. J Neurosci 18: 3501-3510.

  42. Stuart G, Schiller J, Sakmann B (1997)Инициация потенциала действия и распространение в неокортикальных пирамидных нейронах крысы. J Physiol (Лондон) 505: 617-632.

  43. Thomson AM, Deuchars J, West DC (1993) Большие, глубокослойные пирамидально-пирамидальные одиночные аксонные ВПСП в срезах моторной коры крыс демонстрируют парный пульс и частотно-зависимую депрессию, опосредованную пресинаптически, и самоускорение, опосредованное постсинаптически.J Нейрофизиол 70: 2354-2369.

  44. Tovee MJ, Rolls ET, Treves A, Bellis RP (1993) Кодирование информации и ответы отдельных нейронов в височной зрительной коре приматов. J Нейрофизиол 70: 640-654.

  45. Цодыкс М., Кенет Т., Гринвальд А., Ариэли А. (1999) Связь спонтанной активности отдельных нейронов коры и лежащей в основе функциональной архитектуры. Наука 286: 1943-1946.

  46. Цодыкс М.В., Маркрам Х. (1997) Нейронный код между пирамидными нейронами неокортекса зависит от вероятности высвобождения нейротрансмиттера.Proc Natl Acad Sci USA 94: 719-723.

  47. Waters J, Helmchen F (2004) Усиление обратного распространения потенциала действия за счет активности неокортикальной сети in vivo . J Neurosci 24: 11127-11136.

  48. Waters J, Larkum M, Sakmann B, Helmchen F (2003) Супралинейный приток Ca 2+ в дендритные пучки пирамидальных нейронов слоя 2/3 неокортикального слоя in vitro и in vivo .J Neurosci 23: 8558-8567.

  49. Williams SR (2004) Пространственная компартментализация и функциональное влияние проводимости в пирамидных нейронах. Nat Neurosci 7: 961-967.

  50. Williams SR, Stuart GJ (2000a) Независимость сайта от ВПСП во времени опосредуется дендритным Ih в неокортикальных пирамидных нейронах. J Нейрофизиол 83: 3177-3182.

  51. Williams SR, Stuart GJ (2000b) Обратное распространение физиологических последовательностей спайков в неокортикальных пирамидных нейронах: значение для временного кодирования в дендритах.J Neurosci 20: 8238-8246.

  52. Williams SR, Stuart GJ (2002) Зависимость эффективности EPSP от расположения синапсов в пирамидных нейронах неокортекса. Наука 295: 1907-1910.

  53. Williams SR, Stuart GJ (2003)Роль расположения дендритного синапса в контроле выхода потенциала действия. Тенденции Neurosci 26: 147-154.

  54. Zhu JJ (2000) Созревание пирамидных нейронов неокортикального слоя 5: усиление входных сигналов заметного слоя 1 и слоя 4 с помощью потенциалов действия Ca 2+ в пучковых дендритах взрослых крыс.J Physiol (Лонд) 526: 571-587.

Биологическое декодирование и его связь с физическими симптомами

Биологическое биодекодирование Это дополнительный терапевтический подход, который понимает, что появление определенных симптомов или заболеваний связано с переживанием травматических переживаний. Биодекодирование или биологическое декодирование считает, что существует связь с проявляющимися физическими симптомами и эмоциями, вызвавшими биологический конфликт или биошок.

Что такое биологическое декодирование?

По словам выпускника кинезиологии, профессора анатомии и выпускника психосоциологии Анхелеса Вольдера, биологическое декодирование можно понимать как: « эмоциональное сопровождение оно не заменяет никакой другой медицинской или психологической практики. Биологическое декодирование использует прямой путь эмоций для обнаружения биологических конфликтов. Основой является понимание того, что всегда перед появлением симптома или дискомфорта человек пережил биологический конфликт (или биошок) с большой нагрузкой стресса.Этот конфликт определяется как ситуация, переживаемая в одиночестве, неожиданным, драматическим образом, без решения и без выражения».

Уолдер специализировалась на дополнительных методах лечения, чтобы углубить свой интерес к пониманию человеческого тела и его проявлений. Среди различных традиционных и традиционных методов лечения, которые он применял к своим пациентам, он сосредоточился на биологическом биодекодировании и основал Школу оригинального биологического декодирования. Поймите, что этот подход характеризуется переходом к временному происхождению симптомов .То есть в истории каждого человека до появления самого симптома возникает ситуация дискомфорта, биологического шока, и в этот момент «кодируется» конкретный симптом.

Что такое биошок или биологический конфликт?

Согласно этому подходу, эмоции, которые не обрабатываются и не выражаются, могут вызвать в нашем теле сильное состояние стресса. Переживание неразрешенной стрессовой ситуации производит определенный «биошок». У каждого конфликта или проблемы есть определенный орган в теле, в котором она будет проявляться и экстериоризироваться, поскольку ей нужен выход.Биологическое биодекодирование считается искусством слушать свое тело и понимать язык органов.

Немецкий врач Рике Герд Хамер был одним из первых, кто пришел к выводу, что физических болезней , таких как рак, имеют корреляцию с эмоциями . Согласно его теории, названной «пятью биологическими законами», болезни можно понимать как естественные биологические процессы, которые организм приводит в движение в ответ на неожиданный травматический шок.Следовательно, чтобы излечить физические симптомы, необходимо вмешиваться в психологические и эмоциональные проблемы. Однако его теория была подвергнута глубокому сомнению из-за отсутствия эмпирической достоверности, и его регистрация была аннулирована.

В настоящее время существует множество течений, предлагающих интегративный взгляд на болезни, начиная с аллопатической медицины Было показано, что существуют ограничения, когда речь идет о лечении организма как единого целого, которое является как физическим, умственным, эмоциональным, так и опытный.

Биодекодирование для лечения болезней

В исследовании, проведенном Кубинским обществом кардиологов, метод биодекодирования у пациентов с артериальной гипертензией . Это заболевание считается одной из самых больших проблем со здоровьем во всем мире, уровень смертности от которого составляет 12,7% и является причиной 4,4% случаев инвалидности. Хотя различные группы антигипертензивных препаратов заметно улучшили симптомы у страдающих этим заболеванием, этого недостаточно.

Цель этого исследования состояла в том, чтобы проверить эффективность новых интеграционистских подходов , которые принимают во внимание другие аспекты человеческого бытия.С ХХ века стали считать, что эмоции и переживания могут быть связаны с физическими симптомами. Например, у больных с артериальной гипертензией сердечно-сосудистая реактивность напрямую связана с хроническим напряжением или стрессом, поэтому эмоциональный фактор как триггер патологических состояний . В то же время существуют эмоциональные переменные, такие как гнев и страх, которые считаются факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний.

В соответствии с этим подходом психофизиологические расстройства лечили в основном в фармакологическом аспекте, но игнорировался доминирующий эмоциональный фактор в стрессорах образа жизни, в котором доминируют эмоции, представленные как неудовлетворенные биологические потребности.

The results В результате этого исследования они обнаружили, что 93% пациентов с артериальной гипертензией контролировались после применения методов биодекодирования в течение шести месяцев. Со своей стороны, пациенты, которые не подвергались этим методам, добились контроля на 70%, но им пришлось увеличить количество фармакологических препаратов на 58%, в то время как группа, подвергшаяся биодекодированию, должна была увеличить их только на 3,44%.

Чем занимается биодекодирующий терапевт?

биодекодирующий терапевт Создает все условия для того, чтобы человек мог выразить свои чувства и свой глубокий внутренний опыт, так как каждая ситуация биошока связана с обнаруженной и сохраненной потребностью.Невыраженные внутренние переживания принимают форму телесной метафоры. Например, если вы чувствуете, что ситуация не может быть «переварена», вполне вероятно, что если вы не будете работать над этим дискомфортом, у человека начнутся проблемы с пищеварительной системой.

Терапевт помогает передать биологический язык тела, чтобы сопровождать эвакуацию стресса . Цель состоит в том, чтобы заставить человека соединиться со своими телесными ощущениями и чувствами и найти новые способы снятия стресса.Оттуда ведется работа над новыми способами структурирования и переработки опыта.

Этот поток поднимает новую парадигму слушать тело , но не отрицая важности сопровождения болезней медицинским и психологическим лечением, поскольку он стремится понять человеческое тело более комплексно.

Сенсорное кодирование и каузальное влияние коры мыши на зрительное решение

Введение

При представлении нескольких возможных вариантов поведения животное должно использовать сенсорную информацию, чтобы выбрать, какие из потенциальных действий выполнить, если таковые имеются, а затем выполнить это действие.Нейронные корреляты ощущения, выбора действия и выполнения действия были обнаружены во многих областях мозга (Freedman and Assad, 2006; Goard et al., 2016; Hernández et al., 2010; Hirokawa et al., 2019; Liu et al. , 2013; Park et al., 2014; Pho et al., 2018; Platt and Glimcher, 1999; Raposo et al., 2014; Steinmetz et al., 2019; Wei et al., 2019; Yang et al., 2016. ). Тем не менее наличие таких коррелятов не означает, что эти области играют причинную роль в выполнении рассматриваемой задачи (Hong et al., 2018; Кац и др., 2016; Каваи и др., 2015).

Ключевым заблуждением при интерпретации нейронных коррелятов переменных задачи является широко распространенная активность, которая пронизывает мозг перед движениями (Ahrens et al., 2012; Allen et al., 2017; Musall et al., 2019; Salkoff et al., 2020). ; Steinmetz et al., 2019; Stringer et al., 2019). Наиболее распространенные нейронные корреляты поведения, по-видимому, связаны с тем, будет ли животное двигаться вообще, а не с тем, какое конкретное действие будет выбрано. Например, в задаче визуального различения нейроны почти во всех структурах мозга модулируются перед предстоящими действиями, в то время как нейроны, предсказывающие, какое действие будет выбрано, встречаются редко и ограничиваются определенными областями, такими как базальные ганглии, средний мозг и лобная кора (Steinmetz et al. др., 2019).

Неясно, необходима ли эта широко распространенная неспецифическая активность перед движением для выполнения задачи. Традиционные теории не предсказывают, что для выполнения простых сенсомоторных задач требуется активность всего мозга. Действительно, при некоторых хорошо обученных действиях корковая инактивация малоэффективна (Kawai et al., 2015; Pinto et al., 2019). Однако в других простых задачах, таких как облизывание после отклонения усов, производительность снижается из-за инактивации многих структур, включая медиальную префронтальную кору и гиппокамп (Le Merre et al., 2018).

Деактивация области мозга во время задания на выбор может иметь три последствия. Во-первых, инактивация может влиять на выбор альтернативы, вовлекая инактивированные нейроны в сенсорную обработку или выбор действия (Erlich et al., 2015; Goard et al., 2016; Guo et al., 2014; Licata et al., 2017; Seidemann). и др., 1998; Знаменский, Задор, 2013). Во-вторых, инактивация может нарушить выполнение выбранного действия, например, задержать его или снизить точность (Guo et al., 2015), но не влияет на вероятность двух альтернатив. Это задействовало бы инактивированные нейроны в цепях для выполнения действия, но не для выбора действия. Наконец, инактивация может не повлиять на текущее испытание, предполагая, что активность области в задаче отражает последующую разрядку (обратная связь от других областей мозга, участвующих в выборе и выполнении действия (Crapse and Sommer, 2008)), избыточность с другими областями (Li et al., 2016) или когнитивные процессы, такие как память, которые только причинно влияют на последующие испытания (Akrami et al., 2018; Лак и др., 2020).

Здесь мы используем широкопольную визуализацию кальция, электрофизиологию и оптогенетическую инактивацию, чтобы выявить роль дорсальных областей коры в зрении, выборе действия и выполнении действия. Мы обучали мышей двухальтернативной задаче различения невынужденного выбора (Burgess et al., 2017) и обнаружили корреляты зрения (независимо от поведенческого результата) в зрительной и лобной коре, а также корреляты выполнения действия (начало любого движения, независимо от стимул и выбор) везде, но сильнее всего в первичной моторной и соматосенсорной коре.Нейронные корреляты выбора действия, то есть нейронная активность, предсказывающая, какой выбор будет сделан независимо от стимулов, не были обнаружены при широкопольной визуализации и были обнаружены электрофизиологически только в редких нейронах лобных областей. Эффект оптогенетической инактивации области точно отражает ее кодирование сенсорных стимулов, а не ее кодирование выполнения действия или выбора действия. Например, первичная моторная и соматосенсорная кора имела самые сильные корреляты с выполнением действия, но их инактивация оказала лишь незначительное влияние на выполнение действия.Мы построили модель выбора, основанную на активности коры, и обнаружили, что она обеспечивает безпараметрическое предсказание эффектов оптогенетической инактивации. Эти результаты показывают, что локальная причинная роль дорсальных областей коры в этой задаче в первую очередь отражает их представление сенсорных стимулов, а не выбор или выполнение действия.

Результаты

Задание на визуальное различение, допускающее несколько типов ошибок

Мы обучали мышей выполнять двухальтернативное задание на визуальное различение без принудительного выбора (рис.1; Берджесс и др., 2017). Мыши фиксировали голову так, чтобы их передние лапы управляли рулевым колесом, окруженным тремя экранами (рис. 1а). Каждое испытание начиналось после того, как колесо оставалось неподвижным на минимальное время. Решительные стимулы появлялись на левом и правом экранах вместе со слуховым сигналом Go (рис. 1b-d). Мышей вознаграждали водой за вращение колеса для перемещения более контрастного стимула в центр (называемые испытаниями на левый или правый выбор, в зависимости от того, с какой стороны стимул перемещается в центр) или за то, что они удерживали колесо неподвижно в течение 1.5 с, если стимула не было (так называемые испытания NoGo). Испытания без вознаграждения заканчивались всплеском белого шума продолжительностью 1 с. Мыши научились выполнять эту задачу, достигнув 86 ± 9% правильных выборов (среднее значение ± стандартное отклонение) в испытаниях с одной высококонтрастной решеткой, а вероятность их выбора варьировалась в зависимости от контрастности двух решеток (рис. 1e-h). Более того, в отсутствие визуальных стимулов мыши правильно удерживали колесо неподвижно (NoGo) в 54 ± 16% испытаний.

Рис. 1. Задача визуального различения, допускающая несколько типов ошибок.

(a) Настройка поведения, когда мышь окружена тремя экранами. Носик доставляет водные награды. (b) Пример стимула с более высоким контрастом справа, чем слева. Правильное движение — повернуть колесо против часовой стрелки, чтобы правый стимул оказался в середине (стрелка и кружок, невидимые для мыши). Посередине: временная шкала задачи. Испытания начинались после того, как мыши удерживали колесо неподвижно в течение 0,2–0,6 с. Начало скрипа сопровождалось слуховым сигналом Го. Затем мыши могли сделать выбор (влево/вправо) или удерживать колесо в течение 1.5 с (Нет). Испытания были разделены интервалом в 1 с. Внизу: распределение времени начала движения («время реакции», см. «Методы») для правильного выбора «левый» (синий) и «правый» (оранжевый) для одного примера мыши. (c) 16 условий стимула. Решетки с каждой стороны могли иметь один из четырех контрастов. (г) Поощряемые действия зависели от условия стимула: Влево (Л), Вправо (П), Не идти (НГ). Когда контрасты были равны, выборы «Левый» и «Правый» вознаграждались случайным образом (Л/П). (e) Вероятность выбора слева как функция контраста слева и справа, усредненная по 34 сеансам у 6 мышей (кружки и пунктирные линии).Цветные круги обозначают односторонние стимулы, описанные в (h), где варианты выбора «Правильно» (черный) или «Неправильно» (темно-серый). Синие кривые указывают на среднее соответствие психометрической модели с иерархическими априорными значениями (см. Методы; Берджесс и др., 2017). (f,g) Тот же формат, что и в (e), показаны испытания NoGo и испытания с правильным выбором. Светло-серые точки обозначают условия одностороннего стимула, при которых NoGo считается промахом.Кружки (с цветной заливкой, как в e-g) показывают вероятность правильного выбора (черный), неправильного выбора (темно-серый) и неправильного отказа (промах; светло-серый). Кривые и заштрихованные области представляют собой среднее значение и 95% достоверных интервалов среднего значения, соответствующего психометрической модели.

В этом дизайне задания мыши могли совершать несколько типов ошибок (рис. 1h). При наличии стимула мыши могли ошибаться в случае NoGo (испытание «промах», 16 ± 13% всех испытаний, в которых стимул присутствовал с одной стороны, среднее значение ± стандартное отклонение).между сессиями) или с поворотом колеса в неправильном направлении («Неверный выбор», 7 ± 4%). Вероятность обоих типов ошибок увеличивалась с уменьшением контрастности стимула, достигая максимума 27 ± 21% частоты промахов и 9 ± 8% частоты неверных ошибок для одиночных малоконтрастных стимулов с одной стороны (рис. 1з). Эти два типа ошибок позволяют нам отделить общую склонность к ответу (выбор или промах) от точности перцептивного различения (правильный и неправильный выбор).

Активность, связанная со стимулами и движениями в дорсальной коре

Мы измеряли корковую активность во время выполнения задания с помощью широкопольной визуализации кальция (Allen et al., 2017; Бергер и др., 2007 г.; Чен и др., 2017; Макино и др., 2017; Wekselblatt et al., 2016), который производит сигнал, тесно коррелирующий с суммарным выбросом популяций нейронов в каждом месте коры (Peters et al., 2021). Это показало, что визуальный стимул вызывал последовательность активаций в контралатеральной коре, за которой следовала широко распространенная двусторонняя активность перед движением (рис. 2а-е). Активность в первичной зрительной коре (VISp) начиналась через 47 ± 4 мс после начала действия стимула (время до 30% пика; медиана ± m.объявление. через 6 мышей), распространяясь на вторичные зрительные области (например, VISal при 55 ± 8 мс), а затем на лобную кору (МО вторичной моторной области при 98 ± 5 мс; рисунок 2 — дополнение к рисунку 1, 2). Паттерн активности в течение этих первых 100 мс, по-видимому, не зависел от исхода испытания: «идти» (влево или вправо) или «не идти» (рис. 2b, c). Однако более поздняя активность (через 150–200 мс после стимула) сильно зависела от того, вызывал ли стимул движение, при этом широко распространенная двусторонняя активность наблюдалась в испытаниях Go, но отсутствовала в испытаниях NoGo (рис.2б,в; рисунок 2-дополнение к рисунку 1; Рисунок 2-видео 1 и 2). Эта широко распространенная активность предшествовала выбору мыши, который не возникал до 229 ± 28 мс после начала стимула (медиана ± среднее значение для 39 сеансов; время реакции определяется как самое раннее обнаруженное движение колеса после начала стимула, см. Методы). Однако в то время как корковая активность сильно отличалась между пробами Go и NoGo, вызванными одним и тем же стимулом, корковая активность, предшествующая левой и правой реакциям на один и тот же стимул, оказалась неразличимой (рис.2г,д).

Рисунок 2. Активность, связанная со стимулами и движением в дорсальной коре.

(a) Схема широкопольной визуализации кальция. Мыши экспрессировали GCaMP6 в возбуждающих нейронах (n=7 мышей) или во всех нейронах (n=2). Справа: временная шкала задачи. Стимулы фиксировались на месте в течение 0,5–1,2 с, чтобы отделить повороты колеса от визуального движения при регистрируемой активности. (b) Кортикальная флуоресценция (dF/F) для последовательных моментов времени относительно начала стимула, усредненная по 39 сеансам у 9 мышей. Флуоресценция показана для проб со стимулами слева (ср.контрастность 66%) и выбор «Левый» или «Правый». Серые линии: области коры, определенные с помощью общей системы координат Аллена (CCF, изображение обрезано до этой области; Wang et al., 2020). Изображение состоит из точек (по одной на каждый пиксель изображения), оттенок которых отражает dF/F, а размер отражает статистическую значимость (большая точка: p <0,001, вложенный дисперсионный анализ). (c) Среднее значение dF/F для тех же условий стимула, что и в (b), но для испытаний Miss (NoGo). (d,e) Среднее значение dF/F для испытаний с одинаковым ненулевым контрастом с обеих сторон и выбором «Левая» (d) или «Правая» (e). (f) Средняя точность декодера Vision, декодирование наличия стимула на левом экране из каждого пикселя широкопольного изображения (см. Методы). Размер точки отражает статистическую значимость, как в (b). (g,h) Средняя точность декодера выполнения действия (g; Go vs NoGo) и точность декодера выбора действия (h; Left vs Right), выровненные по началу движения. (i) Схема записей нейропикселей. Справа: сагиттальная карта мест введения зондов за 39 сеансов у 10 мышей (5898 корковых нейронов).Панели адаптированы с разрешения рисунка 1h Steinmetz et al. (2018), опубликовано под лицензией Creative Commons Attribution — Non Commercial 4.0 International Public License (CC BY-NC 4.0; https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). (к) Зрительные корреляты. Сравнение контралатеральных карт визуального декодирования, полученных из широкопольных данных (правое полушарие; 125 мс после начала стимула), и карты одиночных нейронов (левое полушарие с дрожащими точками), которые значительно кодировали контралатеральные (фиолетовые) и ипсилатеральные (оранжевые) стимулы на основе анализа ядра.Яркость точек для нейронов масштабируется с перекрестно подтвержденной дисперсией, объясняемой ядром стимула. Серые точки обозначают нейроны без значимого ядра стимула. (k) Действие Выполнение коррелирует. Та же схема графика, что и в (j), но сравнение декодирования выполнения действия в широком поле (Go vs NoGo) за 25 мс до начала движения с объясненной дисперсией ядра движения. (l) Действие Выбор коррелирует. Та же схема графика, что и в (j), но сравнение декодирования выбора действия в широком поле за 25 мс до начала движения с объяснением дисперсии ядра выбора для контралатерального (фиолетовый) и ипсилатерального (оранжевый) вариантов. (м) Доля нейронов VISp (синий) и МО (зеленый) со значительным контралатеральным (сплошная линия) и ипсилатеральным (штриховая линия) декодированием стимула ( p <0,05; бинарный декодер). Пунктирные серые линии: начало действия стимула (по вертикали) и частота ложноположительных результатов (по горизонтали). (n) Доля нейронов, которые демонстрируют значительное декодирование выполнения действия ( p <0,05; двоичный декодер) по отношению к началу движения. Цветные линии обозначают нейроны, сгруппированные по площади CCF.Вертикальная пунктирная линия: начало движения. (o) Доля нейронов со значимым декодированием выбора ( p <0,05; бинарный декодер). (p) То же, что и (o), но показаны более поздние времена после начала движения.

Широкопольный сигнал коррелировал с сенсорными переменными и переменными действия, но не с выбором (рис. 2f-h). Чтобы показать это, мы использовали стратегию двоичного декодера, которая расширяет метод вероятности выбора (Steinmetz et al., 2019; см. Методы). Этот метод статистически проверяет, можно ли расшифровать поведенческую или стимульную переменную на основе нейронной активности, наблюдаемой в одном месте и в одно время, при сохранении всех других поведенческих переменных постоянными.Сначала мы спросили, активность каких областей можно использовать для декодирования присутствия сенсорного стимула на одном экране среди испытаний с таким же поведенческим результатом и таким же контрастом на другом экране («Зрение» коррелирует). Эти зрительные сигналы появлялись в контралатеральной зрительной и лобной коре (рис. 2f), начиная с VISp через 50 мс и МО через 100 мс (определяется как первый временной интервал, при котором эффективность декодирования значительно превышала 50% по сеансам; p < 0,01, вложенный дисперсионный анализ).Дальнейшая производительность декодирования была возможна в ипсилатеральных МО при 125 мс, но не в других местах. Затем мы спросили, активность каких областей может предсказать выбор «да» или «нет» среди испытаний с одинаковыми условиями стимула («выполнение действия» коррелирует). Это показало другую закономерность: «да» или «нет» можно было декодировать по корковой активности за 100 мс до начала движения, начиная с первичной моторной и лобной коры и распространяясь на большинство отображаемых областей за 25 мс до движения (рис. 2g). Наконец, мы спросили, какие регионы могут предсказать предстоящий выбор между левыми и правыми среди испытаний Go (коррелирует «выбор действий»), и обнаружили, что ни один из зарегистрированных регионов не подтвердил это предсказание (рис.2ч).

Эти результаты визуализации соответствовали записям отдельных нейронов (рис. 2i-l). Мы сравнили результаты широкого поля с предыдущим анализом записей электродов Neuropixels, сделанных в той же задаче (Steinmetz et al., 2019). Чтобы определить корреляты отдельных нейронов, мы сопоставили частоту возбуждения одиночных нейронов с моделью кодирования: сумма ядерных функций, привязанных во времени к предъявлению стимула и к началу движения (рис. 2i; Park et al., 2014; Steinmetz et al.). ., 2019). В соответствии с широкопольной визуализацией нейроны со значительным кодированием стимула (см. Методы) были локализованы в контралатеральной VISp (25.2%, 255/1010 нейронов; рис. 2к, рис. 2 — дополнение к рисунку 3), контралатеральные МО (5,6%, 59/1062) и редко — ипсилатеральные МО (1,4%, 15/1062). Напротив, нейроны, в значительной степени предсказывающие выполнение действия, наблюдались в широких участках коры, включая VISp (2,8%, 28/1010; рис. 2k), МО (12,0%, 127/1062), первичную моторную кору (MOp; 15,3%, 85/556) и первичной соматосенсорной коры (SSp; 20,1%, 62/308). Наконец, нейроны, предсказывающие, какое конкретное действие будет выполнено, лишь изредка обнаруживались выше случайного уровня в МО (2.3%, 24/1062), МОп (1,8%, 10/556) и ССП (3,0%, 9/308). Сенсорные сигналы были не только более распространены, чем сигналы выбора действия, но и более латерализованы. Действительно, процент зрительно-кодирующих нейронов, кодирующих контралатеральный стимул, составлял 100% в VISp и 80% в МО. Наоборот, нейроны с предпочтением контраверсивного и ипсиверсивного выбора были обнаружены примерно поровну (МО: 1,3% [14/1062] контра, 0,9% [10/1062] ипси; МОp: 0,9% [5/556] контра, 0,9% [5]. /556] ипси; ССП: 2,6% [8/308] контра, 0.3% [1/308] дюйма на кв. дюйм; рис. 2л, рис. 2-дополнение рисунка 3).

Чтобы определить время кодирования видения, действия и выбора в электрофизиологически зарегистрированных популяциях, мы использовали ту же стратегию бинарного декодирования, что и для широкопольных сигналов (рис. 2m-p, рис. 2 — дополнение к рисунку 3, см. Методы). ). Декодирование стимула начиналось через ~60 мс в контралатеральном VISp, ~110 мс в контралатеральном МО и ~180 мс в ипсилатеральном МО (рис. 2м). Декодирование выполнения действия сначала наблюдалось в каждой области за 50-125 мс до начала движения (рис.2n), в то время как нейроны, предсказывающие, какое действие будет выбрано, были редки до движения (рис. 2o), но существенно увеличивались после него, достигая пика через 200-300 мс после начала движения (рис. 2p).

Таким образом, данные широкопольной визуализации кальция и записи нейропикселей неизменно свидетельствуют о том, что кортикальные корреляты зрения и выполнения действий были обычными, но корреляты выбора действия были редкими. Во-первых, нейроны зрительной коры VIS и МО лобной коры коррелировали с сенсорными визуальными стимулами.Во-вторых, нейроны во всех зарегистрированных областях коррелировали с предстоящим действием, при этом MOp первичной двигательной области показывает самые сильные корреляции действия. Напротив, и опять же в соответствии с широкопольными данными, нейроны, кодирующие направление предстоящего выбора животных, встречались редко.

Оптогенетическая инактивация областей сенсорного кодирования искажает выбор

Чтобы оценить, необходимы ли эти корковые корреляты стимула и выполнения действия для выполнения задачи, мы использовали оптогенетическую инактивацию.Мы инактивировали каждый из 52 участков дорсальной коры путем облучения синим лазером (1,5 мВт) у трансгенных мышей, экспрессирующих Channelrhodopsin-2 (ChR2) в экспрессирующих Pvalb ингибирующих интернейронах (Olsen et al., 2012), используя транскраниальное лазерное сканирование. (Го и др., 2014). Каждый случайно выбранный сайт был инактивирован примерно в 1,4% испытаний. Лазерное облучение начиналось при появлении зрительных стимулов и продолжалось до тех пор, пока не регистрировался выбор (или отказ). Если корковые корреляты сенсорных стимулов в VISp и МО необходимы для работы, то инактивация этих областей должна отклонить выбор субъекта от контралатеральных стимулов.Точно так же, если неспецифические двусторонние корреляты выполнения действия в других регионах, таких как MOp, необходимы для производительности, то инактивация этих регионов должна вызвать увеличение числа испытаний NoGo.

Инактивация каждой области коры влияла на выбор влево/вправо прямо пропорционально кодированию области сенсорных стимулов (рис. 3a-c). Сначала мы сосредоточились на испытаниях с одинаковым контрастом с обеих сторон, на которые животные реагировали выбором «Левый» и «Правый» (вознаграждение с вероятностью 50%) и ответами «Нет» (Пропустить испытания, без вознаграждения).Оптогенетическая инактивация влияла на выбор животных при нацеливании на зрительную кору (VIS; рассеивание света делало невозможным различение эффектов в отдельных зрительных областях (Guo et al., 2014; Li et al., 2019)) и в лобной коре (MOs). ; рис. 3а), отклонение выбора от стимулов, противоположных инактивированному полушарию (-35%, p<0,0002 в VIS, -22%, p <0,0002 в МО; тест перестановки; рисунок 3 - дополнение к рисунку 1a-d ). Сила смещения, вызванного инактивацией участка коры, точно соответствовала точности, с которой активность этого участка коррелировала с наличием контралатерального стимула (рис.3б,в). Контралатеральный выбор, который был уменьшен за счет инактивации VIS или MO, был заменен в основном ипсилатеральным выбором, когда показывались двусторонние визуальные стимулы, и NoGo, когда появлялись только контралатеральные стимулы (рис. 3 — дополнение к рисунку 1e-f). Таким образом, когда VIS или МО были инактивированы, животное реагировало так, как если бы стимулов на контралатеральной стороне не было.

Рисунок 3. Оптогенетическая инактивация сенсорно-кодирующих областей влияет на выбор.

(a) Сканирование инактивации у мышей, экспрессирующих ChR2, в экспрессирующих парвальбумин ингибирующих нейронах (91 сеанс у 5 мышей; см. Методы).Примерно в 75% испытаний синий лазер (1,5 мВт, синусоидальная волна 40 Гц) освещал одно из 52 мест от начала стимула до регистрации выбора или отказа. Справа: изменение вероятности правильного выбора для 52 мест стимуляции для испытаний с одинаковым ненулевым контрастом с каждой стороны. Размер точки указывает на статистическую значимость (тест перестановки, см. Методы). (b) Сравнение карт для декодирования контралатерального зрения (правое полушарие, с рис. 2f при 125 мс, размер точки не масштабирован по значимости) и для эффекта инактивации (левое полушарие; из панели (а) объединение по полушариям) . (c) Взаимосвязь между предвзятостью выбора, вызванной оптогенетической инактивацией в 26 участках, и силой декодирования контралатерального стимула из широкопольного изображения через 125 мс после стимула, усредненной по области вокруг инактивированной координаты («corr» на панели b ). (d) То же, что и в (a) для изменения пропорции выбора Go (Left или Right) для испытаний с одинаковым ненулевым контрастом. (e,f) То же, что и в (b,c), для взаимосвязи между декодированием выполнения действия (Go vs NoGo) через 200 мс после начала стимула и изменением выбора Go, вызванным инактивацией. (g) Эксперименты по импульсной инактивации (65 сеансов на 6 мышах). Примерно в 66% испытаний лазерный импульс продолжительностью 25 мс предъявлялся случайным образом в диапазоне от -300 до +300 мс относительно начала стимула (вертикальная пунктирная линия) в одном из четырех мест, выбранных случайным образом (карта справа). (h) Точность исследования в зависимости от длительности импульса, усредненная по испытаниям, в которых контралатеральный контраст > ипсилатеральный контраст. Синяя кривая: инактивация VIS; зеленая кривая: инактивация МО; черная горизонтальная пунктирная линия: средняя точность испытаний без использования лазера.Кривые показывают среднее значение, объединенное по всем сеансам и мышам, сглаженное окном с коробкой передач 100 мс. Заштрихованные области: 95% биномиальные доверительные интервалы. *** указывают интервалы, в которых точность достоверно отличается от контрольных испытаний ( p <0,0001; критерий χ2). (i) Динамика декодирования контралатерального зрения (сплошные линии на рис. 2м). Вертикальные пунктирные стрелки указывают конец критических интервалов в (h). Черная горизонтальная пунктирная линия указывает уровень вероятности.

Напротив, инактивация не вызывала изменений в балансе ответов Go/NoGo, независимо от того, насколько сильно инактивированная область кодировала предстоящее выполнение действия (рис. 3d-f).Инактивация первичной двигательной области MOp и первичной соматосенсорной области SSp, активность которых наиболее сильно различалась между испытаниями Go и NoGo, не влияла на соотношение вариантов Go и NoGo (рис. 3d). Мы наблюдали аналогичные результаты в коре головного мозга и не обнаружили связи между силой, с которой активность области, измеренной с помощью широкоугольной визуализации, предсказывала выполнение действия (выборы «Давай или не давай»), и эффектом инактивации этой области на поведение «Да» или «Нет» (рис. 3д,е). Чтобы убедиться, что эти различия не отражают недостаточную мощность лазера, мы провели дальнейшие эксперименты при 1.5, 2,9 и 4,25 мВт, и обнаружили, что инактивация MOp и SSp не увеличивает вероятность NoGo при любой мощности лазера (рис. 3 — дополнение к рис. 1f). Однако инактивация MOp (но не SSp) неспецифически снижала пиковую скорость колеса на небольшую величину как для левого, так и для правого выбора (-21,2%, p <0,01, t-критерий; рис. 3 — дополнение к рисунку 2e). ).

В соответствии с каузальной ролью в сенсорном кодировании, зрительная и лобная кора была наиболее необходима именно в то время, когда они кодировали сенсорные стимулы (рис.3г-и). Чтобы определить время, когда активность в разных регионах играла причинную роль, мы инактивировали ВИС и МО коротким лазерным импульсом (25 мс, 15 мВт) с разной задержкой от начала стимула (рис. 3ж). Инактивация VIS значительно ухудшала выполнение задачи примерно во время появления стимула (от -110 до +130 мс; рис. 3h; рисунок 3 — приложение 2g, 3a-b). Инактивация МО ухудшала производительность в более позднем временном окне (от +52 до +174 мс). Эти окна предшествовали времени выбора этих мышей на 273 ± 21 мс (медиана ± m.объявление. через 65 сеансов, на испытаниях без лазера). В соответствии с результатами инактивации при сканировании импульсная инактивация в MOp не вызывала значительного ухудшения производительности в любое время (рис. 3 — дополнение к рисунку 2h, 3a). Может показаться парадоксальным, что инактивация VIS до появления стимула может влиять на поведение; однако импульсная активация тормозных клеток подавляет корковую активность более чем на 100 мс (рис. 3 — дополнение 3c, f; Olsen et al., 2012). Таким образом, критическим временем для инактивации является последний момент, когда инактивация влияет на поведение, что соответствует времени, когда подавляемая область завершает свой вклад в задачу (на это время также не будет влиять продолжительность вызванного импульсом подавления). .Примечательно, что это критическое время для VIS и MO отражало время декодирования пикового контралатерального стимула в этих областях, как ранее было определено в электрофизиологических записях (рис. 3i).

Закономерная связь между корковой активностью и решениями предсказывает эффекты инактивации

Чтобы формально связать нейронную активность с поведением мыши, мы построили нейрометрическую модель, которая предсказывает действия и выбор на основе нейронной активности. В отличие от приведенных выше анализов (рис.3), в котором основное внимание уделяется конкретным условиям стимула, эта модель обобщает, как корковая активность формирует решения животных для всех комбинаций контраста.

В модели гипотетическая подкорковая цепь выполняет взвешенные суммы популяционной активности зрительной и лобной коры, чтобы вычислить доказательства выбора с каждой стороны (рис. 4а). Поскольку только зрительная и лобная кора играла локальную причинную роль в выборе (рис. 3), мы определили переменные решения как взвешенную сумму активности в VISp и МО, полученную с помощью широкоугольной визуализации в то время, когда эта активность является причинно значимой.Таким образом, входными данными для модели являются активности V L и V R левой и правой зрительной коры (VISp) во время 75–125 мс после начала стимула, а также активности M L . и М Р левой и правой лобной коры (МО) в момент времени 125-175 мс. Взвешенная сумма этих 4 переменных дает «переменные решения», представляющие доказательства выбора слева и справа: Где V C C и M C C C представляют собой вес от контралатеральной визуальной и фронтальной коры, V I 9064 и M 9064 и M I представляют собой веса из IPSAlateral Visual и Frontal Cortex и α L и α R являются постоянными членами пересечения.Две переменные решения определяют поведение животного вероятностно, используя трехстороннюю логистическую функцию («softmax»), где вероятности ответов «Левый», «Правильный» и «Нет» равны:

Рисунок 4. Закономерная связь между корковой активностью и решениями предсказывает эффекты инактивации.

(a) Схема нейрометрической модели. Активность в VISp и MOs измеряется с помощью визуализации кальция в широком поле и используется для оценки частоты возбуждения популяции в каждом испытании (рис. 4 — дополнение к рисунку 1).Взвешенная сумма активности в обоих полушариях определяет переменные решения Z L и Z R , а функция softmax генерирует вероятность каждого поведенческого выбора. (b) Апостериорные распределения усредненных по мышам весов модели от четырех областей до двух переменных решения. Точки взяты из апостериорного распределения весов (см. Методы). Эллипсы показывают 95-й процентиль задних вытяжек. Диагональная линия иллюстрирует весовую симметрию модели. (c) Подгонка нейрометрической модели к выбору мыши (34 сеанса на 6 мышах, испытания без применения лазера) с использованием той же схемы построения графика, что и на рис. 1h. (d) Модель предсказывает влияние инактивации на правильные, неправильные и неудачные испытания, усредняя условия одностороннего стимула. Незакрашенные кружки показывают эмпирическую вероятность для испытаний с выключенным лазером (коричневый) и для испытаний с оптогенетической инактивацией (длительность 1,5 с, несколько мощностей лазера; см. Методы) VIS (синий) и МО (зеленый), усредненные по сеансам (34 сеанса). у 6 мышей).Столбики погрешностей указывают на 95% доверительный интервал средней оценки. Коричневые горизонтальные линии указывают, что нейрометрическая модель соответствует среднему значению контраста (~ 30%). Синие и зеленые горизонтальные линии указывают средние прогнозы нейрометрической модели, полученные путем установки активности VISp (синяя) и МО (зеленая) в модели на ноль. Заштрихованные области указывают на 95% достоверных интервалов предсказаний модели.

Мы подогнали параметры этой модели, используя данные широкоугольной визуализации, оставив в стороне данные об инактивациях.Чтобы определить переменные активности, мы откалибровали широкопольные записи по электрофизиологически измеренным частотам стрельбы, чтобы обеспечить оценку частоты стрельбы по широкопольному флуоресцентному сигналу (см. Методы; рисунок 4 — приложение 1 к рисунку). Чтобы подобрать веса, мы использовали иерархический байесовский подход, который допускал вариабельность весов между субъектами и сеансами записи (методы). Данные инактивации не использовались для ограничения этих весов, что позволило нам использовать эти данные для последующей проверки модели.

Расчетные веса показали принципиально разную структуру зрительной и лобной коры (рис. 4б). Веса активности VISp были субтрактивными ( против с положительных и против и отрицательных): активность на одной стороне зрительной коры стимулировала противоположный выбор и подавляла ипсиверсивный выбор. Напротив, веса активности МО были аддитивными (90 101 m 90 643 c 90 644 90 102 > 90 101 m 90 643 i 90 644 90 102, но оба положительные): активность на одной стороне лобной коры способствовала как контраверсивному, так и ипсиверсивному выбору, но в пользу противоположной стороны. .Таким образом, переменные решения представляли собой вычитание зрительной активности коры между двумя полушариями и добавление лобной активности обоих полушарий. Это различие может отражать тот факт, что 100% кодирующих стимул нейронов в VISp реагируют на контралатеральные стимулы, в то время как 80% делают это в МО.

Модель зафиксировала поведение мышей не только во время сеансов визуализации (которые использовались для подгонки модели), но и во время сеансов инактивации, прогнозируя эффекты инактивации, хотя данные инактивации не использовались для подбора параметров модели (рис.4в,г). Во время сеансов инактивации модель смогла зафиксировать общую зависимость от контраста стимула для каждого типа выбора: правильный выбор, неправильный выбор и промахи (нелазерные испытания; рис. 4c; рисунок 4 — дополнение к рисунку 2). Чтобы предсказать результаты оптогенетической инактивации, мы вычислили прогноз модели после установки активности в выбранной области коры на ноль. Модель предсказывала снижение числа правильных выборов и увеличение ошибок промахов при инактивации либо VISp, либо МО, противоположных стимулу (рис.4г).

Любопытно, однако, что предсказания модели для инактивации VISp и MO не были идентичными: из-за субтрактивной природы весов VISp модель предсказывала, что инактивация VISp должна увеличить количество неправильных выборов, а инактивация MO — нет. Чтобы проверить эти предсказания, мы провели дополнительный эксперимент по оптогенетической инактивации в ВИС и МО (длительность 1,5 с, несколько мощностей лазера; см. Методы).

Эмпирические наблюдения в пропорции правильных, неправильных и промахов напоминали предсказания нейрометрической модели для инактивации ВИС и МО (рис.4д; Рисунок 4-цифровое дополнение 2). Таким образом, нейрометрическая модель обеспечивает количественную связь между активностью, наблюдаемой в зрительной и лобной областях, выбором животного и эффектами инактивации этих областей.

Обсуждение

Наши результаты показывают тесную связь между поведением мыши в задаче визуального различения и сенсорными, но не моторными коррелятами дорсальной коры. Зрительные стимулы вызывали локальную активность в зрительной коре (VIS), за которой следовала лобная кора (MOs).Активность во всей дорсальной коре, особенно в первичной моторной коре, MOp, предсказывала выполнение действия, повышаясь перед движениями в любом направлении. Однако только несколько нейронов в лобной коре показали корреляты выбора действия, предсказывающего, в каком направлении повернется колесо. Инактивация VIS и MOs отклоняла выбор от контралатерального стимула, но инактивация MOp практически не имела никакого эффекта; по всей коре поведенческие эффекты локальной инактивации линейно масштабировались в зависимости от степени, в которой активность инактивированной области коррелировала с сенсорной информацией.Более того, поведенческие эффекты инактивации соответствовали предсказаниям нейрометрической модели, обученной вычислять выбор на основе корковой активности. Эти результаты предполагают, что основной вклад дорсальной коры в эту задачу заключается в том, что ВИС и МО передают сенсорную информацию нижестоящим цепям, которые выбирают выбор животного. Другие области, такие как MOp, вносят незначительный вклад в выполнение движений в этой задаче.

Наши данные подтверждают критическую роль лобной коры (МО) грызунов в сенсорных решениях, но указывают на то, что, по крайней мере, в этой задаче роль МО в первую очередь заключается в направлении сенсорной информации к другим цепям, которые возвращают ее к решению только после движения. В процессе.Считается, что МО имеют решающее значение для решений, основанных на сенсорной информации (Barthas and Kwan, 2017), различных модальностях, таких как соматосенсорное восприятие (Guo et al., 2014; Li et al., 2015), прослушивание (Erlich et al., 2015; Siniscalchi et al., 2016), обоняние (Allen et al., 2017; Wu et al., 2020) и зрение (Orsolic et al., 2021). Наши данные согласуются с этой гипотезой и предполагают в первую очередь сенсорную роль в этой задаче. Широкопольная визуализация не выявила различий в активности МО между испытаниями с идентичными условиями стимула, но с разным выбором (левый или правый).Электрофизиология показала, что отдельные нейроны, которые могли предсказать выбор влево или вправо до начала движения, встречались гораздо реже, чем нейроны, несущие сенсорный сигнал, хотя направление выбора можно было декодировать из большего количества нейронов МО после начала действия. Хотя инактивация МО в принципе может влиять на поведение через нецелевые эффекты в VISp (Otchy et al., 2015), это маловероятно, поскольку инактивация МО максимально ухудшает поведение примерно через 50 мс после того времени, когда инактивация VISp перестает оказывать какое-либо влияние.

Редкость преддвигательного кодирования направления предстоящего поворота колеса в дорсальной коре позволяет предположить, что в этой задаче действия выбираются подкорковыми цепями. Наша нейрометрическая модель точно предсказывала средний выбор испытуемого на основе корковой активности, но предполагала, что сам выбор определяется стохастически цепью ниже по течению от дорсальной коры. Действительно, предыдущие электрофизиологические записи в той же задаче идентифицировали нейроны с сильной корреляцией выбора действия в различных подкорковых структурах, включая базальные ганглии, верхние двухолмия и неопределенную зону (Steinmetz et al., 2019). (Хотя области коры, недоступные для широкопольной визуализации, в принципе также могут нести сильные сигналы выбора, предыдущая электрофизиология не нашла сигналов выбора ни в каких зарегистрированных недорсальных областях коры (Steinmetz et al., 2019).) Подкорковые цепи, несущие сигналы выбора, питаются обратно в кору, поэтому вполне возможно, что небольшое количество корковых нейронов участвует в распределенной рекуррентной цепи, определяющей выбор животного. Однако даже в МО нейроны, предсказывающие предстоящее действие, были немногочисленны до выбора и получили широкое распространение только после того, как действие уже началось.Таким образом, если МО действительно играют роль в выборе действия субъекта, нейронов, участвующих в этой функции, будет значительно меньше, чем нейронов, кодирующих сенсорный стимул. Более того, хотя наши данные показывают, что ВИС играет важную роль в маршрутизации сенсорной информации к структурам принятия решений, они не ограничивают поток этой информации напрямую от ВИС к подкорковым мишеням или косвенно через МО.

Самая сильная и наиболее распространенная корковая корреляция поведения была с выполнением действия (Go vs.NoGo), коррелят, который может отражать последующую разрядку или генерацию движений, не имеющих отношения к выполнению задачи. Например, активность в первичной моторной коре MOp сильно различалась между пробами Go и NoGo, но инактивация MOp не влияла на долю вариантов Go, вызывая лишь небольшое снижение скорости вращения колеса. Таким образом, эти сильные локальные корреляты действий не нужны для принятия решения о выборе «Да», а не «Нет». Таким образом, наши данные согласуются с предыдущими исследованиями, показывающими, что нейронные цепи, демонстрирующие корреляты выбора или действия, не всегда необходимы для этого (Erlich et al., 2015; Кац и др., 2016; Каваи и др., 2015). Тем не менее наши результаты не могут исключить того, что односторонняя инактивация MOp/SSp задействует механизмы, компенсирующие ее влияние на выбор (Li et al., 2016), или что для движения в этой задаче необходима распределенная корковая репрезентация действия, а наши локализованные инактивации недостаточно нарушили это распределенное представление. Для проверки этого потребуются дальнейшие исследования, включающие одновременную мультирегиональную инактивацию.

Какова тогда может быть функция сильной активности MOp/SSp, наблюдаемой до выполнения действия? Остается несколько возможностей.Во-первых, эта деятельность может способствовать тонкому выполнению текущего движения. Действительно, некоторые исследования продемонстрировали причинную роль областей MOp в ловких тонких движениях передних лап (Guo et al., 2015; Harrison et al., 2012; Sauerbrei et al., 2020). Вполне возможно, что инактивация MOp/SSp нарушила бы эти тонкие детали конфигурации лапы таким образом, что наши современные видеографические методы не могут обнаружить, сохраняя при этом контроль над более проксимальными мышцами, которых достаточно для поворота колеса.Эта возможность подтверждается эффектами инактивации MOp на пиковую скорость колеса. Во-вторых, эти области могут способствовать движениям, не имеющим отношения к выполнению задачи, таким как корректировка позы, ерзание или взмахи руками. В-третьих, они могут отражать эфферентную копию или последующую разрядку (Crapse and Sommer, 2008; Kaplan and Zimmer, 2020) из других схем, участвующих в осуществлении выбора. Функция такого вторичного разряда неясна, однако она не ограничивается задачами выбора, поскольку даже спонтанные движения увеличивают активность нейронов в головном мозге (Stringer et al., 2019). Мы предполагаем, что эта повышенная активность может служить для улучшения способности нейронного кодирования во всем мозге во время продолжающихся действий за счет увеличения количества спайков и снижения постоянных времени (Destexhe et al., 2003).

Ограниченные корреляты выбора действия, которые мы наблюдали в этой задаче, контрастируют с несколькими предыдущими исследованиями, которые показали кодирование выбора в нейронах нескольких корковых и подкорковых областей (Britten et al., 1996; de Lafuente and Romo, 2006; Goard et al. и др., 2016; Гуо и др., 2014; Ли и др., 2015; Лю и др., 2013; Ниенборг и Камминг, 2009 г.; Ву и др., 2020). Существуют две основные гипотезы о том, как нейронные цепи вырабатывают такие сигналы (Nienborg and Cumming, 2010). Согласно гипотезе «снизу вверх» (Britten et al., 1996), нейронный шум приводит к колебаниям сенсорного кодирования от пробы к следу, что влияет на последующие решения. Согласно гипотезе «сверху вниз» (Nienborg and Cumming, 2009), вероятности выбора отражают обратную связь с решениями, принятыми в других частях мозга.Доказательством гипотезы «сверху вниз» является тот факт, что вероятности выбора увеличиваются в течение нескольких сотен мс после появления стимула, а также тот факт, что они часто выше в коре высших порядков (de Lafuente and Romo, 2006; Nienborg and Cumming, 2009). ). Наши данные согласуются с исследованиями, которые практически не обнаружили вероятности выбора в первичной сенсорной коре, по крайней мере, во время фазы начальной реакции (Romo and de Lafuente, 2013; Sachidhanandam et al., 2013). Однако мы также наблюдали значительно меньшую вероятность выбора в лобной коре, чем в нескольких предыдущих исследованиях (Goard et al., 2016; Го и др., 2014; Ли и др., 2015). Мы предлагаем две причины этого очевидного несоответствия.

Во-первых, многие из предыдущих задач, которые нашли широко распространенные корреляты выбора, были задачами типа «да/нет» (Allen et al., 2019, 2017; Lee et al., 2020; Poort et al., 2015; Puścian et al., 2020; Тан и Хигли, 2020; Ян и др., 2016). Наши данные на самом деле полностью согласуются с этими результатами. Мы наблюдали нейронную активность, предсказывающую, будет ли испытание «годен» или «не годен» во всех исследованных областях, что согласуется с сообщениями о корреляциях «годен/не годен» в сенсорной коре, лобной коре или где-либо еще.Действительно, даже вне контекста задачи нейронные корреляты движения обнаруживаются по всему мозгу (Stringer et al., 2019). Однако мы обнаружили, что блокирование этой активности в любой области, которая также не кодирует сенсорную информацию, играло незначительную роль в выполнении действия, предполагая, что это может отражать такие процессы, как последующая разрядка.

Во-вторых, другие исследования с использованием задач с двумя альтернативами выбора показали большее количество нейронов с коррелятами выбора действия, чем мы наблюдали в лобной, теменной или сенсорной ассоциативной коре (Duan et al., 2021; Эрлих и др., 2011; Фунахаши и др., 1991; Гу и др., 2007; Го и др., 2015; Харви и др., 2012; Ли и др., 2015; Ромо и де Лафуэнте, 2013 г.). Насколько нам известно, во всех таких задачах либо использовались стимулы, требующие интегрирования доказательств во времени, либо принудительно применялась задержка между началом стимула и двигательным действием, во время которой избирательность для различных действий неуклонно возрастала в течение нескольких сотен мс. В наших результатах избирательность действий влево/вправо также возрастает в течение нескольких сотен мс после начала действия стимула, но, поскольку наша задача не требует интеграции доказательств или периода задержки, мыши к этому времени уже выполняют выбранное ими действие.Следовательно, кодирование текущих действий, которое мы наблюдаем в МО, может быть гомологичным кодированию предстоящих действий в аналогичное время после появления стимула в задачах интеграции или задержки. В задачах с задержкой для выполнения действий причинно необходима фронтальная активность, связанная с выбором (Li et al., 2016). Однако в нашей задаче основной вклад МО, по-видимому, заключается в кодировании сенсорной активности: единственные селективные в выборе нейроны МО, которые могут способствовать принятию решения о выборе левого или правого, — это те немногие нейроны, которые кодируют выбранное действие до его выполнения. .Мы предполагаем, что МО могут иметь разные функции в разных задачах, включая передачу сенсорной информации в подкорковые структуры принятия решений в нашей задаче и поддержание кратковременной памяти в задачах с задержкой. Эта возможность подтверждается тем фактом, что репрезентации МО релевантных для задачи стимулов развиваются в процессе обучения (Orsolic et al., 2021; Peters et al., 2021).

Можно предположить, что небольшое количество МО-нейронов, несущих сигналы решения в нашей задаче, принадлежит к определенному клеточному подклассу.Например, пирамидальные нейроны слоя 5 (в которых доминируют как внеклеточные, так и широкопольные кальциевые сигналы (Peters et al., 2021; Sakata and Harris, 2009)) можно разделить на два основных подкласса. Подавляющее большинство из них представляют собой внутрителэнцефальные (ИТ) нейроны, которые билатерально проецируются на кору и полосатое тело; меньший подкласс нейронов пирамидного тракта (PT) проецируется преимущественно односторонне в средний мозг, мост и продолговатый мозг. Нейроны PT имеют четкие поведенческие корреляты в нескольких задачах. При зрительном моргании поведенческие корреляты появляются после тренировки в V1 PT, но не в IT-клетках, и ингибирование этих клеток снижает поведенческие реакции (Tang and Higley, 2020).В соматосенсорной задаче 2-альтернативного выбора около двух третей PT-нейронов предпочтительно возбуждались перед контралатеральными реакциями лизания, в то время как ИТ-нейроны не проявляли латерального смещения (Li et al., 2015). Не исключено, что небольшое количество МО-нейронов с коррелятами выбора действия в нашей задаче может быть ПТ-клетками; в качестве альтернативы корреляты выбора действия могут быть обнаружены в редких клетках IT и PT, но с латеральным смещением только в клетках PT, что объясняет частично латеральный эффект инактивации MO, который также наблюдался в облизывающем поведении (Guo et al., 2014).

В заключение, роль дорсальной коры в этой задаче, по-видимому, заключается в передаче сенсорных данных нижестоящей цепи, которая затем определяет поведение на основе этих данных. Хотя активность во всей коре отражает возникновение предстоящего действия, эта активность не является локальной причинной. Вместо этого каузальная необходимость корковой области зависит от того, кодирует ли активность этой области сенсорные стимулы. Моделирование предполагает, что стохастическая цепь ниже коры может линейно взвешивать активность в ВИС и МО, чтобы произвести выбор субъекта.Расположение этой нижестоящей цепи в настоящее время не ограничено, но может включать подкорковые структуры с коррелятами выбора, такие как базальные ганглии и средний мозг, а также редкие нейроны лобной коры, которые кодируют выбор. Проверка причинно-следственной связи этих цепей потребует дальнейших целенаправленных экспериментов по инактивации.

Методы

Все экспериментальные процедуры проводились в UCL в соответствии с Законом Великобритании о научных процедурах в отношении животных (1986 г.) и в соответствии с личными и проектными лицензиями, выданными Министерством внутренних дел после соответствующей этической проверки.

Линии трансгенных мышей

Для широкопольной визуализации кальция мы использовали трансгенных мышей, экспрессирующих GCaMP6s в возбуждающих нейронах (tetO-GCaMP6s [Jax #024742, RRID:IMSR_JAX: 024742] x Camk2a -tTA [Jax #007004, RRID: IMSR_JAX: 007004]), GCaMP6f в возбуждающих нейронах (Ai95 [Jax #024105, RRID:IMSR_JAX: 024105] x Vglut1 -IRES2-Cre [Jax#023527, RRID:IMSR_JAX:023527]) или GCaMP6s во всех нейронах ( Snap25 -GCaMP6s [Jax #025111, RRID:IMSR_JAX:025111]).Для экспериментов по оптогенетической инактивации мы использовали трансгенных мышей, экспрессирующих ChR2 в парвальбумин-положительных тормозных интернейронах (Ai32 [Jax # 012569, RRID: IMSR_JAX: 012569] x Pvalb -Cre [Jax # 008069, RRID: IMSR_JAX: 008069]). Для экспериментов по электрофизиологии Neuropixels использовались мыши нескольких генотипов (Steinmetz et al., 2019). Все мыши были в возрасте 10-73 недель на момент сбора данных. Генотип мыши и количество сеансов для каждой фигуры подробно описаны в дополнительном файле 1.Размеры выборки были выбраны на основе предыдущих исследований с использованием мышей в задачах визуального принятия решений (Burgess et al., 2017; Steinmetz et al., 2019).

Хирургия

Для широкопольной визуализации, оптогенетической инактивации и экспериментов по электрофизиологической регистрации мышей готовили с прозрачным черепом, как у Guo et al. (2014) и описанным ранее (Burgess et al., 2017; Steinmetz et al., 2019). Операция имплантации проходила следующим образом. Дорсальная поверхность черепа была очищена от кожи и надкостницы, а место соединения срезов кожи и черепа запломбировано цианоакрилатом.Открытый череп был подготовлен с кратковременным нанесением зеленого активатора для обеспечения прочного соединения между цементом и костью (Super-Bond C&B, Sun Medical Co, Ltd, Япония). Место соединения кожи и черепа снова было закрыто стоматологическим цементом (Super-Bond C&B). В большинстве случаев на этом этапе к голове с помощью цианоакрилата и стоматологического цемента прикрепляли «конус», напечатанный на 3D-принтере, окружая обнаженный череп и обеспечивая легкую изоляцию. На череп наносили тонкий слой цианоакрилата и давали высохнуть.На череп наносили от двух до четырех тонких слоев УФ-отверждаемого оптического клея (Norland Optical Adhesives #81, Norland Products Inc., Крэнбери, штат Нью-Джерси; от ThorLabs) и отверждали (~ 10 с на слой), пока открытый череп не был закрыт. (тонкие слои использовались для предотвращения чрезмерного выделения тепла). Головную пластину прикрепляли к черепу над межтеменной костью с помощью полимера SuperBond.

Поведенческая задача

Аппарат

Дизайн задачи с двумя альтернативами невынужденного выбора был описан ранее (Burgess et al., 2017). В этой задаче мышей усаживали на пластиковый аппарат с передними лапами на вращающемся колесе и окружали тремя компьютерными экранами (Adafruit, LP097QX1) под прямым углом, охватывающими угол обзора 270 x 70 градусов (d.v.a.). Каждый экран находился примерно в 11 см от глаз мыши в ближайшей точке и обновлялся с частотой 60 Гц. Экраны были оснащены линзами Френеля (Wuxi Bohai Optics, BHPA220-2-5) для улучшения снижения яркости и контрастности при больших углах обзора вблизи их краев, и эти линзы были покрыты рассеивающей оконной пленкой («обморожение», The Window Film). Company) для уменьшения отражений.Колесо представляло собой ребристое резиновое колесо Lego, прикрепленное к поворотному кодировщику (Kubler 05.2400.1122.0360). Возле рта испытуемого помещали пластиковую трубку для доставки водного вознаграждения. Для получения полной информации об экспериментальном устройстве, включая подробный список деталей, см. www.ucl.ac.uk/cortexlab/tools/wheel. Все поведенческие эксперименты проводились с использованием MATLAB Rigbox (Bhagat et al., 2020).

Покой перед стимулом

В трех экспериментах испытания начинались после периода отсутствия движения колеса (широкопольное изображение: 0.3–0,7 с, 52-координатный инактивационный эксперимент: 0,2–0,6 с, электрофизиология «Нейропикселей» 0,2–0,5 с). Для всех других поведенческих сеансов ограничений не было, однако испытания исключались апостериорно, если обнаруживалось движение колеса от -0,15 до +0,05 с от начала стимула.

Начало стимула

В начале испытания визуальный стимул предъявлялся слева, справа, на обоих экранах или ни на одном экране. Стимул представлял собой пятно Габора с ориентацией 45 градусов, сигма 9 d.v.a. и пространственной частотой 0.1 цикл/градус. Решетчатые стимулы на левом и правом экранах отображались при всех комбинациях четырех уровней контрастности, всего 16 условий контрастности. Доля испытаний каждого типа стимула была взвешена в сторону легких испытаний (высокий контраст против нуля, высокий против низкого, средний против нуля и испытания без стимула), чтобы стимулировать высокие общие показатели вознаграждения и устойчивую мотивацию. Испытания с нулевым контрастированием составили ~31% испытаний; Высококонтрастные и среднеконтрастные исследования с односторонним контрастированием составили ~24%; испытания с равным контрастом составили ~12% испытаний; все остальные сравнительные испытания с контрастированием единообразно включали оставшиеся типы испытаний.Для всех экспериментов, за исключением широкопольной визуализации и электрофизиологии нейропикселей (см. «период разомкнутой петли» ниже), начало визуального стимула также совпадает с началом слухового «сигнала запуска» (тон 12 кГц, продолжительность 100 мс), отмечая время, в которое мышь может ответить.

Движения колеса

Повороты колеса, при которых верхняя поверхность колеса перемещалась вправо от испытуемого, приводили к перемещению стимулов на экране вправо, т.е. стимул слева от испытуемого перемещался к центральному экрану.Иными словами, повороты колеса по часовой стрелке с точки зрения мыши приводили к движению стимулов вокруг субъекта по часовой стрелке. Выбор влево или вправо регистрировался при повороте колеса на величину, достаточную для смещения зрительных стимулов на 90 д.в.а. в любом направлении. Время начала движения («время реакции») определяется как время самого раннего обнаруженного движения колеса с использованием алгоритма findWheelMoves3 (Steinmetz et al., 2019) (github.com/cortex-lab/wheelAnalysis/blob/master/+wheel/findWheelMoves3). .м).

При предъявлении хотя бы одного стимула испытуемый вознаграждался за перемещение более контрастного визуального стимула к центральному экрану (если оба стимула имели одинаковую контрастность, выбор влево/вправо вознаграждался с вероятностью 50%). Когда стимулы не предъявлялись, субъект вознаграждался, если в течение 1,5 с после сигнала «идти» не было зарегистрировано ни одного поворота (NoGo).

Период без обратной связи

Для сеансов широкопольной визуализации кальция и сеансов электрофизиологии с помощью нейропикселей после начала стимула случайная задержка равнялась 0.5-1,2 с, в течение которых испытуемый мог крутить колесо без штрафа, но визуальные стимулы были заблокированы, и вознаграждение не могло быть получено. Тем не менее испытуемые обычно немедленно реагировали на появление стимула, и испытания исключались, если начальное время начала движения колеса превышало 0,5 с. В конце интервала задержки подавался слуховой сигнал (чистый тон 8 кГц в течение 0,2 с), после чего положение визуального стимула становилось связанным с движениями колеса, и можно было сделать выбор.Первоначальные повороты колеса почти всегда были в том же направлении, что и окончательный выбор (96,6% ± 3,4%, среднее ± стандартное значение для 39 сеансов), что указывает на редкие изменения мнения (Resulaj et al., 2009) в течение периода разомкнутого цикла. Эта небольшая модификация задачи была важна для обеспечения того, чтобы корковая активность, связанная со зрительным стимулом, не смешивалась с активностью, связанной со слуховым сигналом, и чтобы активность, связанная с движением, не смешивалась с сигналами, связанными со зрительным движением стимула. на экране.

Обратная связь

Сразу после регистрации выбора или истечения 1,5-секундного окна была доставлена ​​обратная связь. Если это правильно, обратная связь представляла собой водное вознаграждение (0,7–2,5 мкл), доставляемое открытием клапана на трубке с водой на откалиброванное время. Если это неверно, обратная связь представляла собой звук белого шума, воспроизводимый в течение 1 с. В течение 1-секундного периода обратной связи зрительный стимул оставался на экране. После последующего интервала между испытаниями в 1 с (или 2 с для эксперимента по инактивации с 52 координатами) мышь могла начать еще одно испытание, снова удерживая колесо неподвижно в течение заданного времени.

Обучение

Мышей обучали этой задаче с помощью следующего протокола формирования. Во-первых, высококонтрастные стимулы (50 или 100%) предъявлялись только слева или справа, с неограниченным окном выбора и повторением условий пробы после неправильного выбора («повторить при неправильном»). Как только мыши достигли высокой точности и быстро инициировали движения — примерно 70 или 80% результатов в неповторяющихся испытаниях, а время реакции почти во всех случаях < 1 секунды — были введены испытания без стимулов, снова повторяющиеся при неправильных.Как только испытуемые давали правильные ответы в этих испытаниях (70 или 80% эффективности, по усмотрению экспериментатора), вводились испытания с более низким контрастом без повторения неправильных ответов. Наконец, были введены сравнительные испытания контрастности, начиная с высокого и низкого контраста, затем высокого и среднего и среднего и низкого, а затем испытаний с одинаковым контрастом с обеих сторон. Окончательная пропорция представленных испытаний была взвешена в сторону легких испытаний (высокий контраст против нуля, высокий против низкого, средний против нуля и испытания без стимула), чтобы стимулировать высокие общие показатели вознаграждения и устойчивую мотивацию.

Исключение испытаний

Испытания были исключены из анализа на основании нескольких критериев. Из всех экспериментов исключались испытания с ошибками, если они представляли вторую (или более) последовательную ошибку в простых испытаниях (см. «повторение при неправильном» в предыдущем разделе), поскольку эти ошибки, вероятно, отражают отсоединение мыши. Кроме того, были исключены первые 5-10 испытаний каждого сеанса, поскольку эти испытания могут включать периоды, когда мышь не привыкла к задаче. Для экспериментов по электрофизиологической записи исключались испытания, если они не демонстрировали четких движений левого или правого колеса для левых и правых испытаний в пределах 0.от 1 до 0,4 с от начала стимула, или если они демонстрировали судорожные движения для испытаний NoGo в пределах от -0,05 до 0,5 с от начала стимула.

Широкопольная визуализация кальция

Мыши и аппаратура

Визуализацию проводили на трансгенных мышах, экспрессирующих GCaMP6 в возбуждающих нейронах (tetO-G6s x CaMK2a-tTA; VGlut1-cre x Ai95) или во всех нейронах (Snap25-GCaMP6s). Для всех широкопольных анализов данные усреднялись по этим генотипам мышей, поскольку все группы демонстрировали качественно сходные ответы.Аберрантная эпилептиформная активность у этих линий мышей не наблюдалась (Steinmetz et al., 2017). Детали визуализации были описаны ранее (Jacobs et al., 2020) и кратко изложены здесь. Мы использовали макроскоп (Scimedia THT-FLSP) с камерой sCMOS (PCO Edge 5.5) и двухволновым освещением (Cairn OptoLED). В макроскопе использовались конденсор с увеличением 1,0x (Leica 10450028) и объектив с увеличением 0,63x (Leica 10450027). Изображения были получены с PCO Edge с экспозицией ~ 10 мс и биннингом 2 x 2 в режиме скользящего затвора.Изображения получали с частотой 70 Гц, чередуя синее и фиолетовое освещение (каждое по 35 Гц). Источниками света были светодиоды с длиной волны 470 нм и 405 нм (Cairn OptoLED, P1110/002/000; P1105/405/LED, P1105/470/LED). Свет возбуждения проходил через фильтры возбуждения (синий: Semrock FF01-466/40-25; фиолетовый: Cairn DC/ET405/20x) и через дихроичный фильтр (425 нм; Chroma T425lpxr). Затем свет возбуждения проходил через оптическое волокно с сердцевиной 3 мм (Cairn P135/015/003) и отражался от другого дихроичного волокна (495 нм; Semrock FF495-Di03-50×70) в мозг.Излученный свет проходил через второй дихроик и эмиссионный фильтр (Edmunds 525/50-55 (86-963)) в камеру. Чередование контролировалось с помощью пользовательского кода на Arduino Uno, а освещение ограничивалось «глобальной» фазой экспозиций скользящего затвора, то есть только временем, когда все пиксели кадра экспонировались вместе.

Предварительная обработка

Мы удалили шум из сигнала с помощью разложения по сингулярным числам (Peters et al., 2021) и нормализовали сигнал к средней флуоресценции в каждом пикселе.Сигнал от кадров освещения 405 нм использовался для коррекции частей сигнала 470 нм, которые были вызваны изменениями кровотока, препятствующими прохождению флуоресцентного сигнала (Ma et al., 2016), и коррекция выполнялась с помощью пользовательского кода Matlab ( www.github.com/cortex-lab/widefield). Затем мы отфильтровали сигнал с частотой 8,5 Гц и применили производный фильтр к кривой флуоресценции, чтобы аппроксимировать деконволюцию временного хода кальциевого датчика от лежащей в основе нейронной активности. Флуоресценция была извлечена на сетке с центром в брегме для каждой мыши и сеанса, что позволило усреднить активность по сеансам/мышам.При вычислении средних значений флуоресценции, выровненных по стимулу, базовая активность до стимула была удалена, что устранило влияние долгосрочных тенденций.

Выбор ROI

Карта флуоресценции коры головного мозга каждой мыши была приведена в соответствие с атласом Allen Common Coordinate Framework (CCF) (Wang et al., 2020). Это выравнивание выполнялось вручную путем сопоставления первичных зрительных, вторичных зрительных и вторичных моторных областей с соответствующими горячими точками флуоресценции после предъявления контралатерального стимула.Однопиксельные области интереса (ROI) для каждой области коры были выбраны на основе этого атласа и отрегулированы вручную, чтобы учесть различия между мышами. VISp был выбран как пик самого заднего медиального участка зрительной коры, активированного в ответ на контралатеральный стимул. VISal был выбран в качестве центра VISal в соответствии с Allen CCF. VISal был взят в качестве образцовой вторичной зрительной области коры, поскольку он был наиболее удален от части VISp, активируемой нашими зрительными стимулами, что обеспечивало минимальное загрязнение флуоресценции между этими двумя ROI.ROI MOs была выбрана как самый передний участок, активируемый контралатеральным стимулом, который также находился в пределах CCF для этой области. MOp и SSp ROI были выбраны в области коры, активной во время движения колеса, расположенной на равном расстоянии от границы MOp-SSp в CCF.

Анализ декодирования

Для декодирования переменных задачи по нейронной активности в различных областях коры и временных интервалах мы использовали двоичный декодер, который измеряет, как нейронная активность может предсказывать одну поведенческую или сенсорную переменную, сохраняя при этом другие постоянные (Steinmetz et al. ., 2019), обобщая анализ вероятности выбора (Britten et al., 1992). Мы описываем этот метод, объясняя, как он используется для прогнозирования выполнения действия (Go vs NoGo) для постоянных условий стимула. Для каждого из 16 возможных условий стимула (контрастных пар) мы рассчитываем U-статистику Манна-Уитни: количество пар проб «годен-нет» для этого условия стимула, для которых проба «годен» была более активной, чем проба «нет». Затем мы суммируем статистику 16 U, суммируем общее количество пробных пар для каждого условия и делим, чтобы получить значение auROC (площадь под рабочей характеристикой приемника) от 0 до 1.Таким образом, этот auROC количественно определяет, насколько хорошо декодер может отличить попытки Go и NoGo от нейронной активности, аналогично анализу вероятности выбора, но с учетом различных условий стимула (Britten et al., 1992).

Для декодирования Зрения используется аналогичная стратегия: для декодирования левого контраста мы сначала делим пробы на 12 групп, соответствующих 3 возможностям выбора животного (Левый, Правый, Нет) и 4 правым стимульным контрастам. Внутри каждой группы мы рассчитываем статистику U: количество испытаний, для которых одно испытание имело ненулевой контраст слева, а другое — нулевой контраст, а испытание с ненулевым контрастом имело большую активность.Мы суммируем эти U-статистики по группам и делим на общее количество испытаний, чтобы получить значение auROC. Для декодирования стимула с правой стороны выполняется тот же анализ, но с заменой левых на правые условия контраста. Декодирование контралатерального и ипсилатерального стимула вычисляется путем объединения значений auROC между полушариями и полуполями. Для декодирования выбора действия исключаются испытания NoGo, и вычисляется статистика U между флуоресценцией для левого и правого выбора в каждом из 16 условий стимула.Значение auROC здесь дает оценку того, насколько хорошо декодер может отличить левый выбор от правого в нейронной активности, контролируя контраст стимула.

Для набора данных с широким полем значимость декодирования измерялась для каждой координаты и временного интервала 25 мс с использованием вложенного дисперсионного анализа для сеансов и субъектов (сеансы, вложенные в субъектах), проверяя, значительно ли производительность декодирования отличается от 0,5. Чтобы вычислить декодирование действия во временных интервалах, выровненных по движению, испытаниям NoGo было назначено «время движения» на основе случайной выборки из распределения времени реакции для правильных испытаний Go.

Оптогенетическая инактивация

Пока мыши выполняли задание, мы оптогенетически инактивировали несколько областей коры через череп с помощью синего лазера. Для этих экспериментов мы использовали трансгенных мышей, экспрессирующих ChR2 в ингибирующих интернейронах, экспрессирующих парвальбумин (Ai32 x Pvalb -Cre).

Эксперимент по 52-координатной инактивации

Односторонняя инактивация была достигнута путем крепления оптоволоконного кабеля (50 мкм) с прикрепленными коллимирующей и фокусирующей линзами на движущемся манипуляторе (Scientifica, Patch-Star).При каждом испытании пользовательский код заставлял манипулятор устанавливать положение оптоволоконного кабеля по одной из 52 различных координат, распределенных по коре головного мозга. Координаты инактивации определяли стереотаксически от брегмы. Примерно в 75% испытаний включался лазер (473 нм, 1,5 мВт, синусоидальная волна 40 Гц) для инактивации участка коры. Лазерная точка была коллимирована и сфокусирована на поверхности головного мозга с радиусом ~100 мкм, в результате чего плотность мощности света на поверхности черепа составила ~25 мВт/мм 2 в течение продолжительности испытания (пиковая мощность 1.5 мВт / (пи * (0,1 мм) 2 ), подается в виде синусоидальной волны, так что средняя мощность составляет 50% от максимальной, с дополнительным ослаблением мощности через череп (Guo et al., 2014). Лазерные и нелазерные испытания, а также место инактивации коры головного мозга были рандомизированы. Продолжительность воздействия лазера составляла от появления зрительного стимула до момента, когда был сделан поведенческий выбор. Позиционирование лазера не зависело от мощности лазера, поэтому слуховой шум от манипулятора не предсказывал инактивацию.

В большинстве сеансов лазерное освещение было направлено равномерно на 52 координаты, тем самым деактивируя каждую координату несколько раз (~1.4% испытаний). Это препятствовало любым эффектам адаптации, которые могут возникать при более частых парадигмах инактивации. Однако для 9 сеансов набор координат инактивации был ограничен координатами в пределах передних МО (2 мм AP, ±1,5 мм ML; 2 мм AP, ±0,5 мм ML; 3 мм AP, ±0,5 мм ML). Для 14 сеансов набор координат был ограничен падением между VISp и SSp (-1 мм ПД, ±2,5 мм ОД; -2 мм ПД, ±2,5 мм ОД; -3 мм ПД, ±2,5 мм ОД). Для этих ограниченных сеансов координат доля инактивированных испытаний была снижена до 50%.

Эксперимент по импульсной инактивации

Односторонняя импульсная инактивация была достигнута с использованием пары зеркал, установленных на гальводвигателях для ориентации лазера (462 нм; коллимированный и сфокусированный до размера точки ~100 мкм на поверхности коры) в различные точки на черепе. Мы также представили улучшенную светоизоляцию, чтобы гарантировать, что свет не будет отражаться от поверхности черепа и не будет виден мыши. Для ~ 66% испытаний со случайным чередованием лазер включался на 25 мс (постоянный ток) в случайные моменты времени относительно начала стимула (от -300 до +300 мс, взятые из равномерного распределения).Инактивация была нацелена на зрительные области (VIS; -4 мм AP, ±2 мм ML), вторичную моторную область (MOs; +2 мм AP, ±0,5 мм ML) и первичную моторную область (MOp; -0,5 мм AP, ± 1 мм мл). Координата VIS была выбрана стереотаксически как медиальная часть VISp, соответствующая части VISp с ретинотопией для локализации стимула. Координата МО была выбрана в передних МО, соответствующих области, которая проявляла значительные поведенческие эффекты от эксперимента по 52-координатной инактивации. Координата MOp была выбрана как самая задняя часть MOp из атласа CCF, расположенная как можно дальше от MO, чтобы уменьшить вероятность того, что инактивация MOp также подавляет активность MO.

Эксперимент по инактивации со смешанной мощностью

Односторонняя инактивация была достигнута с использованием того же лазерного/гальванического оборудования, что и в эксперименте по импульсной инактивации. Зеркала направляли лазер на зрительные и вторичные двигательные области. Примерно в 70% испытаний со случайным чередованием лазер включался с момента появления стимула на фиксированную продолжительность 1,5 с. Мощность лазера была выбрана случайным образом между 1,5, 2,9 и 4,2 мВт. Для последующего анализа были объединены испытания с использованием лазеров различной мощности.

Электрофизиологические записи

Набор электрофизиологических данных Neuropixels был описан ранее (Steinmetz et al., 2019). Методы, относящиеся к электрофизиологическим записям, подробно описаны в этой работе и воспроизведены здесь.

Оборудование

Записи были сделаны с использованием массивов электродов Neuropixels (Jun et al., 2017). Зонды были смонтированы на изготовленной на 3D-принтере детали из PLA и прикреплены к стальному стержню, удерживаемому микроманипулятором (uMP-4, Sensapex Inc.). Чтобы обеспечить более позднюю локализацию трека, перед введением зонды покрывали раствором DiI (ThermoFisher Vybrant V22888 или V22885), удерживая 2 мкл в капле на конце микропипетки и касаясь каплей стержня зонда, давая ей высохнуть. и повторять до тех пор, пока капля не исчезнет, ​​после чего зонд станет розовым.

Процедура

В день регистрации или в течение двух дней до нее мышей кратковременно анестезировали изофлураном, одновременно выполняя одну или несколько краниотомий либо с помощью стоматологической бормашины, либо с помощью пробойника для биопсии.Краниотомии для VISp были нацелены в некоторых случаях с использованием измеренных ретинотопических карт у тех же мышей, а в других случаях — в том же положении стереотаксически (-4 мм AP, 1,7 мм ML, левое полушарие). Краниотомии для МО были нацелены стереотаксически (+2 мм AP, 0,5 мм ML, левое полушарие), чтобы соответствовать координатам с сильными эффектами инактивации. После не менее трех часов восстановления головы мышей фиксировали в установке. Щупы имели припаянное соединение с коротким внешним контактом на землю; заземляющее соединение на головной ступени впоследствии было подключено к проводу Ag/AgCl, расположенному на черепе.Краниотомии, а также проволоку покрывали агаром на солевой основе. Агар покрывали силиконовым маслом для предотвращения высыхания. В некоторых экспериментах вместо агара использовали солевой раствор. Зонды продвигали через агар и твердую мозговую оболочку, затем опускали в конечное положение со скоростью ~10 мкм/с. Электродам давали отстояться в течение ~ 15 минут перед началом записи. Записи проводились в режиме внешнего эталона с усилением LFP = 250 и усилением AP = 500. Записи повторялись в последующие несколько дней.Все записи производились в левом полушарии.

Предварительная обработка

Данные были автоматически отсортированы по скачкам с помощью Kilosort (Pachitariu et al., 2016) (www.github.com/cortex-lab/Kilosort), а затем вручную обработаны с помощью графического интерфейса phy (www.github.com). /kwikteam/phy). Следы внеклеточного напряжения были предварительно обработаны с использованием общего среднего привязки: вычитание медианы каждого канала для удаления базовых смещений, затем вычитание медианы по всем каналам в каждый момент времени для удаления артефактов.Во время ручного курирования каждый набор событий («единица»), обнаруженный с помощью определенного шаблона, проверялся на предмет того, напоминали ли пики, присвоенные единице, шум (нулевая или почти нулевая амплитуда, нефизиологическая форма сигнала или характер активности по каналам). , агрегат был утилизирован. Единицы, содержащие низкоамплитудные спайки, спайки с непостоянной формой волны и/или загрязнение рефрактерного периода, были помечены как «множественная активность» и не включались для дальнейшего анализа. Наконец, каждую единицу сравнивали с аналогичными, пространственно соседними единицами, чтобы определить, следует ли их объединить, основываясь на сходстве формы пикового сигнала, характере дрейфа или характеристиках кросс-коррелограммы.Для расчета средних значений, запускаемых событием, и производительности декодирования количество всплесков было объединено в интервалы с окном в 1 мс, а затем сглажено с помощью причинно-следственного гауссовского фильтра на 25 мс.

Анализ декодирования

Зрение, выполнение действия и выбор действия были декодированы из электрофизиологических записей с использованием того же анализа бинарного декодера, описанного выше для широкопольного декодирования, за одним исключением: поскольку данные одного нейрона не могли быть усреднены по сеансам, статистическая значимость не могла быть получена. можно оценить путем сравнения производительности декодирования между сеансами.Вместо этого производительность декодирования, измеренная auROC, сравнивалась с перетасованным нулевым распределением значений auROC, полученным путем перетасовки пробных меток 2000 раз (например, перетасовка пробных меток Go vs NoGo для декодирования Action Execution).

Ядерный анализ

Перекрестно проверенная дисперсия частоты возбуждения каждого нейрона, объясненная видением, действием или выбором, была определена с использованием метода ядерной регрессии пониженного ранга, подробно описанного ранее (Steinmetz et al., 2019). Короче говоря, матрица предикторов была сформирована с использованием времени и идентичности стимулов и действий.Регрессия с уменьшенным рангом между матрицами предикторов и количеством спайков в бинах выполнялась для всех записей одновременно. Дисперсия, объясняемая регрессией, оценивалась с помощью перекрестной проверки. Ядра «Видение/Действие/Выбор» считались значимыми, если их перекрестная валидированная объясненная дисперсия превышала 2%. Ложноположительный результат для этого порога был обнаружен с помощью теста перетасовки и составил 0,33%.

Психометрическая модель

Мы смоделировали поведение вероятностного выбора, используя полиномиальную логистическую регрессию, описанную ранее (Burgess et al., 2017), но с добавлением иерархической байесовской структуры для учета межпредметной и межсессионной изменчивости параметров модели.

Для каждого испытания i отношение вероятностей выбора «Лево против «Нет»» и «Правильно против «Нет»» устанавливается экспоненциальной функцией двух переменных решения и:

Варианты y ( i ) ∈ ( Left , Right , NoGo ) взяты из категориального распределения вероятностей со следующими параметрами:

Чтобы зафиксировать поведенческую зависимость от предвзятости выбора и чувствительности к стимулу, переменные решения моделируются как насыщающее нелинейное преобразование контраста стимула.Мы обозначаем номер сеанса, в котором произошло испытание i , как d [ i ], а номер субъекта (мыши), выполнившего сеанс, как m [ d ]. Переменные решения зависели от параметров, которые варьировались между сеансами (и, следовательно, также между субъектами) в соответствии со следующими формулами:

Здесь и — параметры смещения, которые фиксируют независимое от стимула поведение выбора в сеансе d , а и — зависящие от сеанса параметры чувствительности, масштабирующие визуальный ввод слева и справа.Визуальный ввод состоит из контраста, представленного слева и справа, увеличенного до зависящего от сеанса параметра экспоненты 0 ≤ n d [ i ] ≤ 1, чтобы обеспечить насыщающее нелинейное преобразование контраста.

Чтобы понять, как эти параметры различаются в зависимости от сеансов и предметов, мы расширили модель, включив в нее иерархическую априорную оценку сеансов и предметов. Пусть θ d будет 5-элементным вектором, содержащим 5 специфических для сеанса параметров, указанных выше, .Мы моделируем вектор параметров каждого сеанса θ d как взятый из многомерного распределения Гаусса, среднее значение которого зависит от субъекта, с общей ковариационной матрицей Σ ,

Ковариационная матрица Σ имеет следующий априор. Сначала он преобразуется в корреляционную матрицу, которой предварительно присваивается LKJ (2) (Lewandowski et al., 2009), чтобы наказать большие положительные или отрицательные корреляции параметров между сеансами. Термины стандартного отклонения для каждого параметра задаются как HalfCauchy (0,1) до штрафа за большую изменчивость каждого параметра в сеансах.

Вектор среднего значения на уровне субъекта получен из общего среднего значения по Гауссу с матрицей ковариаций Σ * , которая количественно определяет ковариацию параметров по субъектам,

Ковариационная матрица Σ * имеет тот же априор, что и Σ . Наконец, параметры большого среднего задаются слабоинформативным гауссовым гипераприорным значением со средним значением [0,0,5,5,0,5], дисперсиями [2,2,2,2,0,25] 2 и всеми ковариациями, равными нулю.

Полное совместное апостериорное распределение всех параметров было численно оценено с помощью гамильтоновой выборки Монте-Карло (без разворота) с использованием языка Stan (Carpenter et al., 2017). Выборка проводилась в 4 цепочки, каждая из которых включала 500 итераций прогрева и 500 итераций выборки. Образцы проверялись вручную для обеспечения сходимости внутри и между цепочками. Апостериорный прогноз/соответствие модели строится путем вычисления прогноза модели по каждой из выборок апостериорного распределения, а затем вычисления среднего значения и 95% достоверных интервалов прогноза по выборкам.Все прогнозы моделей, показанные на рисунках, используют параметр общего среднего апостериорного значения, если не указано иное.

Нейрометрическая модель

Нейрометрическая модель предсказывает выбор животного на основе активности областей интереса в левом VISp, правом VISp, левой и правой МО. Как и психометрическая модель, она имеет две переменные решения, которые определяются в каждом испытании на основе взвешенной суммы активности в четырех областях коры головного мозга:

Решающая переменная, таким образом, представляет собой сумму смещений и , и скалярного произведения между двумя зависимыми от сеанса весовыми векторами 4×1 и вектором f ( i ) , содержащим расчетную скорость стрельбы населения в четырех регионах по делу и .Весам и параметрам смещения присваивается иерархический априор, позволяющий варьировать между сеансами и субъектами, как в психометрической модели:

Расчетная частота популяции f ( i ) получена на основе широкопольной визуализации кальция в четырех областях интереса (подробности см. в разделе «Методы широкого поля»). В последующих анализах f ( i ) будет установлено на ноль, чтобы генерировать поведенческие прогнозы для инактивации коры.Однако широкопольные данные dF/F не имеют значимой базовой линии из-за фоновой флуоресценции. Таким образом, перед подгонкой модели широкоугольные данные dF/F калибруются по электрофизиологически измеренным скоростям стрельбы. Эта калибровка была достигнута путем регистрации внеклеточной пиковой активности в VISp и МО с использованием датчиков Neuropixels в отдельных сеансах и вычисления усредненных по пробам скоростей возбуждения для каждого из условий контрастирования во временном окне (рис. 4 — дополнение к рисунку 1; VISp: 75–125). мс, МО: 125-175 мс).Флуоресценция кальция также усреднялась по тем же окнам, но на 30 мс позже, чтобы учесть более медленную кинетику GCaMP6. Преобразование от широкопольной флуоресценции к частоте возбуждения вычислялось с помощью простой линейной регрессии по 16 условиям контрастирования. Затем это линейное преобразование применялось к значению флуоресценции для каждого отдельного испытания, тем самым обеспечивая оценку частоты возбуждения популяции для четырех областей коры в каждом испытании. Чтобы улучшить стабильность подгонки, симметрия параметров была применена между левым и правым полушариями (т.грамм. вес левого VISp на Z L был таким же, как и правого VISp на Z R ).

Для получения предсказаний нейрометрической модели эффектов оптогенетической инактивации модель была модифицирована двумя способами. Во-первых, поскольку нейронная активность в VISp и МО не измерялась во время сеансов оптогенетической инактивации, активность от пробы к пробе в f ( i ) была заменена усредненной по пробе частотой импульсов, измеренной электрофизиологически. для каждого условия контраста.Во-вторых, поскольку общая склонность к NoGo идиосинкразически отличалась между сеансами широкопольной визуализации и оптогенетической инактивации, параметры смещения модели ( α L и α R ) были повторно приспособлены к нелазерным испытаниям, содержащимся в оптогенетической инактивации. сеансы инактивации (эксперимент по инактивации смешанной мощности).

Для имитации эффекта оптогенетической инактивации одной кортикальной области один элемент вектора частоты возбуждения f был установлен равным нулю.Этот эффект распространяется вперед по модели, основанной на фиксированных весовых коэффициентах, оцененных по широкопольным сеансам, тем самым влияя на переменные решения и вероятность, связанную с каждым выбором. Важно отметить, что поведенческий прогноз, полученный с помощью модели при моделировании инактивации, не зависел от каких-либо эмпирических данных, касающихся фактической оптогенетической инактивации. В этом смысле нейрометрическая модель предсказывает поведение в новом наборе данных, для которого она не подходит.

Статистические тесты

Для эксперимента по 52-координатной инактивации (рис.3а) статистическую значимость эффекта инактивации оценивали с помощью перестановочного теста. Используемая тестовая статистика представляла собой разницу в доле определенного типа выбора между лазерными и нелазерными испытаниями (в испытаниях с одинаковым левым и правым контрастом) для каждой из инактивированных координат, усредненную по сеансам. Нулевое распределение тестовой статистики вычислялось повторным перемешиванием идентификаторов лазерных и нелазерных испытаний в течение каждого сеанса. Все остальные статистические тесты указаны в основном тексте.

от обучения под наблюдением до полуконтролируемого обучения с использованием современных архитектур — arXiv Vanity

Наши акустические модели на основе трансформатора имеют небольшой внешний интерфейс: 3 слоя одномерных сверток с шириной ядра 3, с размерами входа и выхода соответственно (80,1024), (512,1024), (512,1536), каждый с последующей активацией GLU [8] и максимальным объединением в течение 2 кадров. Таким образом, вывод этого внешнего интерфейса смещается на 8 кадров (80 мс). Остальное АМ 24х1024х4096 на 24 слоя или 36х768х3072 на 36 слоев (или блоков) Трансформеров скрытого размера 768, с 4-мя головками внимания; таким образом, с сетью прямой связи (FFN) шириной 3072 (активации), одним скрытым слоем и нелинейностью ReLU.Точнее, для последовательности T векторов размерности d вход представлен матрицей H0∈Rd×T; точно следуя [31] , имеем:

Зи =\textscNorm(\textscSelfAttention(Hi-1)+Hi-1),
Привет =\textscNorm(\textscFFN(Zi)+Zi),

, где Z — это выходные данные уровня внутреннего внимания с пропускным соединением, а H — выходные данные уровня FFN с пропускным соединением.Стандартно: наша норма — это норма уровня, а само-внимание определяется как в уравнении. 1, но с K=WKH, Q=WQH и V=WVH. Для моделей, обученных CTC, за выходом кодировщика HLe следует линейный слой к выходным классам. Для моделей Seq2Seq у нас есть дополнительный декодер, представляющий собой стек из 6 преобразователей с размером кодирования 256 и 4 головки внимания. Распределение вероятности транскрипции факторизовано как:

p(y1,…,yn)=n∏i=1p(yi | y0,…,yi−1,HLe), (2)

, где y0 — специальный символ, указывающий на начало транскрипции. Для всех слоев (кодер и декодер — если они есть): мы используем отсев на самом внимании, а также мы используем отбрасывание слоя [9] , отбрасывая целые слои на уровне FFN.

Ваше любимое изображение определит ваш психотип и врожденные характеристики

Зачем нужен тест с подборкой изображений?

Определять свои психические характеристики и психологическое состояние гораздо интереснее, выбирая в процессе тестирования разные образы, чем отвечать на скучные вопросы.

Большинство этих тестов для выбора изображения или выражения ассоциации с ним основаны на принципах теста Люшера. То есть, основываясь на своем мнении, ощущениях, вы делаете выбор.

Расшифровка цветов и тонов даст описание вашего психотипа и присущих вам характеристик и т.д. элементы.Выбор нужно делать исходя из внутренних ощущений.

На самом деле, вам просто нужно спросить себя, какое изображение вам понравилось больше всего, и вы выбираете его.

Ответом будет расшифровка изображения.

Ваш характер…

 

1.- Жирный

Этот образ выбирают сильные и целеустремленные личности. Такие люди могут погрузиться в работу, однако не забывают о своих близких.

Из-за вашего усердия и высоких стандартов, которые вы устанавливаете не только для других, но и для себя, многим трудно с вами общаться и искать консенсус.

Рекомендуем: Собери цветок и узнай больше о себе и своей главной задаче

 

2.- Положительный

Эту эмблему выбирают достаточно позитивные люди. Такие люди, как вы, стараются во всем видеть позитив.

Кроме того, вы честный, ответственный человек и легко находите общий язык с окружающими. Остроумие и веселье вам не чужды. Одним словом, вы душа компании.

 

 

3.-Сбалансированный

Выбор третьего изображения теста говорит о том, что вы интроверт. Вы очень цените свое время, поэтому каждое решение, которое вы принимаете, глубоко продумано и взвешено.

Думать — одно из ваших любимых занятий. Вы всегда решительно отстаиваете свои убеждения, даже если большинство с вами не согласно.

Рекомендовано: Только внимательный к деталям может найти всех 6 человек на этой фотографии

 

4.- Эмоциональный

Этот выбор изображения обычно делают эмоциональные и творческие личности.

 Вы очень уязвимы и требуете уважения от других. Из-за того, что вы часто полагаетесь на собственную интуицию и душевные порывы, вас часто неправильно понимают и считают не совсем нормальным человеком.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.