A4Tech Bloody W60 Max Gradient Red

Особенности:

— Оптический датчик BC3332-A 10K с хорошей производительностью.

— Функция регулировки чувствительности вплоть до 10,000 CPI.

— Настройка дистанции отрыва сенсора.

— Максимальная частота опроса достигает 2 кГц.

— Прорезиненное колесико прокрутки. Его резиновое покрытие изготовлено с использованием технологии двойного литья.

— Наличие 4 Мб встроенной памяти.

 

Отличный сенсор!

У мышки A4Tech Bloody W60 Max действительно много плюсов, но первый среди них — это сенсор. У датчика достойные технические характеристики: чувствительность 10000 CPI, скорость отслеживания 250 IPS, кадровая частота 8000 FPS и акселерация 35 g. Благодаря таким показателям мышь будет очень хорошо показывать себя в играх, позволяя вам двигаться быстро, стрелять точно, а значит и прекрасно реагировать на все, что происходит у экрана монитора!

 

Частота опроса в два раза быстрее!

Частота опроса игровой мыши настраивается с помощью нескольких предустановленных режимов: 125, 500, 1000 и 2000 Гц. Последний, кстати, превышает показатели у многих других моделей в два раза, чтобы вы могли реагировать быстрее и побеждать еще чаще!

 

Настраиваемая дистанция отрыва

В Bloody W60 Max предусмотрено четыре разных режима для настройки дистанции отрыва, так что вы сможете отрегулировать и этот показатель, чтобы еще лучше адаптировать работу мышки к своим предпочтениям и эффективнее управлять ей.

 

RGB-подсветка что надо!

Красочная RGB-подсветка с двумя зонами для работы и пятью разными световыми эффектами, которые переключаются с помощью кнопки “1” — вот вам и еще один плюс игровой мышки. Свечение очень хорошо дополняет внешний вид девайса, а также с его помощью будет намного проще найти устройство в полной темноте.

 

Хорошая откликаемость

Время отклика мыши составляет всего 1 м/с, а значит она будет быстро реагировать на каждый ваш клик и сразу же отправлять запросы в систему, один за другим, и без каких-то задержек по времени.

 

Прочный и качественный скролл

Кроме своего внушительного ресурса работы, а это, к слову, более полумиллиона прокруток, скролл мышки имеет и очень качественное покрытие, изготовленное из резины, но не простой. Эта резина сделана с использованием метода двойного литья, поэтому прорезиненный материал получился намного прочнее других — он сможет сохранять все свои полезные свойства намного дольше.

 

Технические данные

 

Основные:

— Подключение: проводное.

— Датчик:

   — Модель: MAX BC3332-A 10K.

   — Тип: оптический.

— Отклик: 1 м/с.

— Частота опроса: настраивается в пределах от 125 до 2000 Гц.

— Чувствительность: регулируется в диапазоне от 100 до 10000 CPI.

— Акселерация: 35 g.

— Кадровая частота: 8000 FPS.

— Скорость отслеживания: 250 IPS.

— Количество кнопок: 10.

— Тип коннектора: USB.

— Длина кабеля: 1,8 м.

— Ресурс работы скролла: свыше 500 000 вращений.

— Запас прочности металлических ножек X’ Glide: более 300 км.

— Долговечность переключателей в ЛКМ и ПКМ: 50 000 000 нажатий.

— Совместимые ОС: Windows 7, 8, 8.1 и 10.

 

Физические параметры:

— Размеры мышки: 13,5 x 7,3 x 4,2 см.

— Габариты упаковочной коробки: 16,5 x 7 x 22,5 см.

10. Градиенты

Рисунок 7.23. Несколько примеров градиентов в GIMP

Градиент представляет собой набор расположенных в линейной последовательности цветов. В основном градиенты применяются инструментом Заливка, также известным как «Градиент» или «Заливка градиентом»: он заливает выделение цветами из градиента. Для контроля размещения градиентных цветов внутри выделения вы можете изменять множество параметров. Существует несколько важным способов применения градиентов.

Рисование градиентом

Любой из основных инструментов рисования в GIMP даёт вам возможность использовать цвета из градиента. Это позволяет вам создавать мазки кистью, которые меняют цвет от одного конца к другому.

Фильтр «Отображение градиента»

этот фильтр находится в меню цветов и позволяет вам «сделать цветным» чёрно-белое изображение, заменяя каждый оттенок серого соответствующим цветом из активного градиента. Так, для оттенка 0 (самый тёмный) выбирается цвет в левом конце градиента, для оттенка 255 — в правом конце градиента. Для дополнительной информации смотрите раздел Отображение градиента.

Когда вы устанавливаете GIMP, вместе с ним устанавливается большое количество интересных градиентов, и вы можете добавлять новые, создавая собственные или загружая из других источников. Для доступа к полному набору доступных градиентов используйте диалог Градиенты — диалог, который вы можете активировать при необходимости, или оставить рядом как закладку в панели. «Текущий градиент», используемый в большинстве операций с градиентом, отображается в области Кисть/Шаблон/Градиент панели инструментов. Щелчок по символу градиента в панели инструментов это альтернативный метод вызова диалога градиентов.

Несколько быстрых примеров работы с градиентом (за дополнительной информацией обращайтесь к инструменту Градиент):

• Класть градиент в выделение:

  1. Выбор градмента

  2. С помощью инструмента градиента нажмите и переместите курсор мышки по выделению.

  3. Цвета будут распределены по направлению, перпердикулярном направлению перемещения мышки, и по всей длине перемещения.

  Рисунок 7.24. Как быстро использовать градиент в выделении

  
  

• Painting with a gradient:

  You can also use a gradient with the Pencil, Paintbrush or Airbrush tools if you choose the dynamics Color From Gradient. In the next step choose a suitable gradient from Color options and in the Fade options set the gradients length and the style of the repeating. The chapter Раздел 3.2.6, «Dynamics Options» describes these parameters in more detail.

  The following example shows the impact on the Pencil tool. You see in the upper side of the figure the necessary settings and the lower side of the figure shows the resulting succession of the gradients colors.

  Рисунок 7.25. Как быстро использовать градиент с инструментом рисования

  To use the Paint tools with the same settings as they were known as option Use color from gradient in GIMP up to version 2.6 open the Tool Presets Dialog. Then choose one of the items Airbrush (Color From Gradient), Paintbrush (Color From Gradient) or Pencil (Color From Gradient) from it.

• Разный результат с тем же градиентом:

  Рисунок 7.26. Использование градиентов

  
  

Немного полезных вещей о градиентах в GIMP:

• Первые четыре градиента в списке особенные: вместо фиксированных цветов они используют цвета фона и переднего плана из области цвета панели инструментов. Основной в фоновый (RGB) это представление RGB градиента из цвета переднего плана в цвет фона в панели инструментов. Основной в фоновый (HSV по часовой) представление последовательности оттенка в цветном кругу от выбранного оттенка до 0°. Основной в фоновый (HSV против часовой) представление последовательности оттенка в цветном кругу от выбранного оттенка до 360°. Основной в прозрачный выделенный оттенок становится всё более и более прозрачным. Вы можете изменить эти цвета с помощью выборщика цветов. Итак, изменяя цвета переднего плана и фона, вы можете сделать эти градиенты плавно переходящими между двумя выбранными цветами.

• Градиенты могут не только изменять цвета, но и работать с прозрачностью/ Некоторые градиенты полностью непрозрачны, другие могут иметь прозрачные части. Если вы будете заполнять область или рисовать прозрачным градиентом, предыдущий рисунок будет проступать сквозь.

• Вы можете создавать новые собственные градиенты с помощью Редактора градиентов. Вы не можете изменить установленные вместе с GIMP градиенты, но вы можете их дублировать или создавать новые для последующего редактирования.

Градиенты, устанавливаемые вместе с GIMP хранятся в системной папке gradients. По умолчанию, создаваемые вами градиенты хранятся в папке gradients в вашей персональной папке GIMP. Любой файл градиента (имеющий расширение .ggr) будет автоматически загружаться при запуске GIMP. Если желаете, вы можете добавить больше директорий в поисковой путь градиентов с помощью закладки градиентов в меню настроек на странице Каталоги.

В GIMP 2.2 добавлена новая возможность загружать градиенты из файлов формата SVG, используемого многими программами векторной графики. Для того чтобы GIMP загрузил градиент в формате SVG, всё, что вам нужно сделать это просто поместить его в папку gradients в вашей персональной директории, или в любую другую папку, указанную в вашем поисковом пути градиентов.

	Подсказка
	Вы можете найти большое количество интересных градиентов в сети, в частности на странице OpenClipArt Gradients [OPENCLIPART-GRADIENT]. Вы не сможете увидеть как эти градиенты выглядят если ваш браузер не поддерживает SVG, однако это не помешает вам их скачать.

Design of a High Field Gradient Electromagnet for Magnetic Drug Delivery to a Mouse Brain

Быстрый поиск

All AC/DC Electromagnetics Acoustics and Vibrations Batteries, Fuel Cells, and Electrochemical Processes Bioscience and Bioengineering Chemical Reaction Engineering Computational Fluid Dynamics Electromagnetic Heating Geophysics and Geomechanics Heat Transfer and Phase Change Keynote MEMS and Nanotechnology Microfluidics Microwave Heating Multiphysics Optics, Photonics and Semiconductors Optimization and Inverse Methods Particle Tracing Piezoelectric Devices Plasma Physics RF and Microwave Engineering Simulation Methods and Teaching Structural Mechanics and Thermal Stresses Transport Phenomena

All 2020 — All 2020 — China 2020 — Europe 2020 — North America 2019 — All 2019 — Bangalore 2019 — Beijing 2019 — Boston 2019 — Cambridge 2018 — All 2018 — Bangalore 2018 — Boston 2018 — Lausanne 2018 — Shanghai 2017 — All 2017 — Beijing 2017 — Boston 2017 — Rotterdam 2017 — Singapore 2016 — All 2016 — Bangalore 2016 — Boston 2016 — Munich 2016 — Shanghai 2015 — All 2015 — Beijing 2015 — Boston 2015 — Curitiba 2015 — Grenoble 2015 — Kuala Lumpur 2015 — Pune 2015 — Seoul 2014 — All 2014 — Bangalore 2014 — Boston 2014 — Cambridge 2014 — Curitiba 2014 — Malaga 2014 — Shanghai 2013 — All 2013 — Bangalore 2013 — Boston 2013 — Rotterdam 2013 — Seoul 2013 — Singapore 2013 — Taipei 2013 — Tokyo 2012 — All 2012 — Bangalore 2012 — Beijing 2012 — Boston 2012 — Milan 2012 — Seoul 2012 — Shanghai 2012 — Taipei 2012 — Tokyo 2011 — All 2011 — Bangalore 2011 — Beijing 2011 — Boston 2011 — Stuttgart 2011 — Taipei 2011 — Tokyo 2010 — All 2010 — Bangalore 2010 — Beijing 2010 — Boston 2010 — Paris 2010 — Taipei 2010 — Tokyo 2009 — All 2009 — Bangalore 2009 — Boston 2009 — Milan 2008 — All 2008 — Boston 2008 — Hannover 2007 — All 2007 — Grenoble

Фильтр

Рисуем при помощи фильтра «Градиентная вспышка»

В этом уроке мы будем учиться создавать изображение при помощи только градиентов и фильтра градиентная вспышка, здесь не применяются больше никакие инструменты Гимп и я думаю в этом состоит простота этого урока, а главное, совсем не надо уметь рисовать, только немного воображения.

Этот урок не адаптация, а скорее реализация идеи пользователя этого сайта Kasper Najof  — идея использовать градиентную вспышку в качестве инструмента для рисования, а не только для создания эффектов пренадлежит ему.

Это конечные результаты работы и если они Вас заинтересовали, читайте урок дальше и Вы узнаете, как были созданы эти работы.

Основа этого урока — градиенты. У меня установлен очень большой набор и если Вы хотите получить такие же результаты, то желательно скачать два набора вот с этой страницы: http://gimp-master.moy.su/load/skachat/gradienty/6. Напомню, что для GIMP создавать градиенты можно и самостоятельно.

Я понимаю, что это очень большие наборы, но скоро Вы поймете, что чем больше у Вас будет градиентов, тем больше вариантов картинки Вы сможете получить.

Первое изображение

Шаг 1. Я выбрала такой размер изображения, но Вы можете взять любой другой, т. к. другие элементы будут подгоняться по размеру на глаз.

Фон нужно или сразу сделать черным, или залить после создания.

Шаг 2. Создаем новый прозрачный слой («Завиток») и выбираем градиент Tube Red, он как раз, по-моему, входит в базовый набор градиентов Гимп. В параметрах устанавливаем тип градиента Спираль (CW) и делаем вот такой завиток (установите курсор примерно на середину холста и потяните на небольшое расстояние — чем меньше расстояние — тем чаще будут витки спирали).

Шаг 3. Создаем новый прозрачный слой («Завиток1») и снова заливаем тем же градиентом. Но витки делаем крупнее и немного смещаем начало спирали.

Шаг 4. И еще один прозрачный слой («Завиток2»), который заливаем тем же градиентом, но делаем виток еще намного крупнее и изменяем тип на спираль (CWW).

Isolation of Infiltrating Leukocytes from Mouse Skin Using Enzymatic Digest and Gradient Separation

Характеризующий изменение кожных резидентные лейкоцитов в моделях грызунов кожных заболеваний, таких как атопический дерматит и псориаз важно для понимания механистических связей между притоком воспалительных клеток и патологии болезни. Здесь мы опишем экономичный метод, чтобы изолировать лейкоциты из ткани кожи с основным оборудованием найдены в большинстве биомедицинских исследовательских лабораторий. Это относительно быстрый метод позволяет избежать использования дорогостоящих тканей диссоциации машин и пользовательских труб и реагентов, помогая экономить ресурсы при минимизации практический время на лабораторном столе. Нежный ферментативная переварить и прерывистым разделение градиент удалить большинство эпителиальных клеток и мусора, и изолированных клеток могут быть использованы для различных применений, включая вниз по течению анализа проточной цитометрии, сортировки клеток, передача, культуры клеток и в пробирке стимуляции анализов. Ферментативный дайджест с коллагеназы D не имеет никакого влияния на Т клеточной поверхности маркера целостности и preserVES Жизнеспособность клеток. Этот протокол может быть легко изменен для обработки кожи от других, чем фланкирующие участки.

Наиболее важные шаги в этой процедуре являются: 1) тщательно удаляя жировой и соединительной ткани при уборке кожу, 2) обработка и переработка ткани быстро увеличить проникновение выход клеток при минимизации гибели клеток, 3) осторожно слоев градиент, и 4) тщательно извлечение интерфейса градиента. Перед началом масштабный эксперимент важно практиковать градиент плотности центрифугирования СМИ наслоение и удаление интерфейса. Можно практиковать сбора клеток из градиента плотности дисперсной путем дробления весь селезенки мыши через 70 мкм сито в 1X PBS буфера и окрашивания выполнения градиент плотности, как описано выше в пункте 5. Это гораздо легче увидеть и извлечь интерфейс между 44% градиент плотности центрифугирования СМИ и 67% градиент плотности центрифугирования СМИ, использующие зрlenocytes, из-за большого количества иммунных клеток, присутствующих.

При работе с градиентов плотности, пузырьки следует избегать наконечник пипетки при, и градиент нарушения должно быть минимизировано. Конической трубе, содержащий градиент должны быть обработаны мягко и в вертикальном во все времена. Центрифугирования в градиенте плотности мультимедийных решений всегда должна быть при комнатной температуре, серологические пипетки, установленные на самой медленной скорости высвобождения возможной, центрифуги, поддерживаемой при комнатной температуре, установленной с низким ускорением с тормозом в нейтральном положении, и тщательно сбалансированы перед формованием. При работе с препаратами кожи, которые дают небольшие цифры от проникающих лейкоцитов, клеток не всегда видны на поверхности градиента. Таким образом, важно, чтобы сделать 44% центрифугирования в градиенте плотности среды с HBSS, содержащего фенол красный, так что интерфейс может быть легко визуализировать даже когда слой клеток не может различить. Кроме того, важно, чтобы быть нежным, но быстры при извлечении, стиральнаяи обработки ткани кожи, чтобы избежать гибели клеток, прежде чем кожа находится в средствах массовой информации HBSS.

Если жизнеспособность клеток или чистота низка, короче (~ 20 мин) раз пищеварения, слегка более низкие концентрации коллагеназы D (~ 0,5 мг / мл), или мясорубки ткани более точно может быть полезным. Потому что более-пищеварения и деградации ткани может способствовать гибели клеток, исследователи должны оптимизировать минимальное время пищеварения, который обеспечивает достаточно большой размер выборки клеток ^17. Процесс, скорее всего, потребуется несколько раундов оптимизации в руках отдельных исследователей стандартизировать технику. Коллагеназа D уровень активности также может меняться между производственными партиями и корректировки времени пищеварения должны быть сделаны для каждой партии фермента, используемого. В процессе оптимизации, важно клеточных суспензий опорных пятен (например селезенки), очищенный с и без ферментативной переварить шаг с надежного живой / мертвой пятна, а также иммунных клеток LinEAGE маркеры (например, CD45, CD3ɛ, CD11b, CD11c, и т.д.), чтобы убедиться, что клеточные популяции и поверхностные маркеры интерес сохраняется в процессе пищеварения ткани. Если возможно, было бы полезно, чтобы выполнить оптимизацию на поток цитометр, который может измерять вперед и ширина боковой разброс или высота, а также площадь, чтобы исключить клеточных агрегатов. Наконец, клеточные суспензии должны быть рассмотрены в световом микроскопе для визуальной оценки жизнеспособности и общего клеточной морфологии. Клетки можно пересчитать вручную с помощью 0,4% красителя исключение трипанового синего под световым микроскопом или на проточном цитометре с помощью подсчета шарики. Для исследований, которые требуют более строгой количественной оценки конкретных типов клеток в вырезанной ткани, исследователи могут весить или измерить объем фрагментов ткани до и после варки, и использовать степень переваривания, чтобы более точно оценить количество клеток подмножеств, присутствующей в ткани существа проанализированы.

Одним из ограничений этогоПротокол является то, что специально приспособлено к очистке иммунных клеток. Если кто-то заинтересован в изоляции, очистки и анализа другого клеточной популяции (например, кожи эпителиальных клеток), градиент плотности настройки и ферментативная переварить протокол и, скорее всего, должны быть изменены и оптимизированы, чтобы наилучшим образом изолировать клетки интерес. Тем не менее, этот протокол позволяет выделения и очистки обеих лимфоидных и миелоидных клеток подмножеств и, таким образом, быть адаптирована к наиболее иммунологических применений. Другим ограничением является то, что этот протокол не может быть использован для различения клеточных популяций, проникающих в дерму по сравнению с эпидермиса кожи. Для достижения этого уровня дифференциации, этот протокол должен быть дополнительно приспособлен дополнительные шаги, чтобы отделить ферментативно дермы и эпидермиса до или вместо шаги, описанные здесь. Здесь образцы объединяли с ~ 3 мышей, чтобы облегчить многопараметрический анализ проточной цитометрии что затрудняетобнаружить изменчивость между биологических повторяет. Тем не менее, в зависимости от выходной применения выбора, этот протокол может быть легко изменен, чтобы получить образцы и использовать из отдельных предметов. Наконец, протокол, представленные здесь молодой, самок мышей ND4 возможно, должны быть изменены для мышей разных возрастов, пола или штаммов в соответствии с потребностями исследователей.

В целом, эта комбинация нежной ферментативных переварить и прерывистым разделение градиент обеспечивает простой, эффективный и экономичный способ очистки иммунные клетки от воспалительных поражений кожи у мышей. Он может быть использован и адаптирован в целом по разнообразных грызунов моделей патологий кожи в качестве удобного инструмента для оценки иммунной инфильтрации и изолировать чистый, жизнеспособной популяции лейкоцитов ниже по течению приложений.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Мышка A4Tech Bloody W60 Max Gradient Red — Мыши

Оформление заказа

Обращаем Ваше внимание: на покупателей нашего магазина распространяются все права предусмотренные в Законе «О защите прав потребителя». Оплатить за товар можно любым удобным для вас способом (детальнее в разделе Оплата).

Самовывоз

Вы можете забрать товар самовывозом, основной склад находится в Киеве, также, есть и удаленные склады и пункты выдачи в других городах (список пунктов выдачи).

Доставка по Киеву

В нашем интернет-магазине Вы можете заказать доставку товара по Киеву, стоимость доставки 45 гривен. При заказе на сумму от 2000 грн доставка бесплатная. Курьер доставляет товар до входа в здание. Вы можете проверить товар на целостность и комплектацию при этом сразу рассчитаться, как наличными так и картой. График доставок по городу с 10:00 до 14:00, с 14:00 до 18:00, или с 18:00 до 22:00 заказать курьерскую доставку Вы можете через корзину нашего сайта.

Доставка Новой Почтой по Украине

Товар заказать можно в отделение новой почты любого города, при оформлении заказа до 17:00 — отправка в тот же день. При оформлении заказа после 17:00 товар будет отправлен на следующий день. При получении товара обязательно проверяйте товар на наличие дефектов и повреждений. Мы отгружаем товары только новые и запакованные, перед отправкой не тестируем и не включаем, все товары проверяются производителем при изготовлении, на все товары есть гарантия и чек. FOZI работает с Новой Почтой по договору, и для клиентов магазина стоимость доставки минимальная = 45 грн, нету никаких предоплат и переплат. А при заказе товаров на сумму более 2000 грн доставка бесплатная. Стоимость доставки крупной техники (более 30 кг) зависит от габаритов и стоимости товара, уточняйте при подтверждении заказа.

Гарантия

На все товары, реализуемые в нашем магазине, предоставляется гарантия от 2-х недель до 120 месяцев в зависимости от сервисной политики производителя. Подтверждением гарантийных обязательств служит гарантийный талон производителя, или гарантийный талон FOZI online интернет-магазина цифровой электроники и бытовой техники 21 века.

Проверка комплектности и отсутствие дефектов в изделии производится при передаче товара покупателю. Комплектность изделия определяется описанием изделия или руководством по его эксплуатации.

Обмен и возврат товара в течение первых 14 дней после покупки.

В соответствии с «Законом о защите прав потребителя» покупатели нашего магазина имеют право обменять или вернуть купленный у нас товар в течение первых 14 дней после покупки.

Пожалуйста, обратите внимание — обмену или возврату подлежит только новый товар, который не был в употреблении и не имеет следов использования: царапин, сколов, потёртостей, на счётчике телефона не более 5 минут разговоров, программное обеспечение не подвергалось изменениям и т.п.

А так же должно быть сохранено:
полный комплект товара;
целостность и все компоненты упаковки;
ярлыки;
заводская маркировка.
Если товар не работает обмен или возврат товара производится только при наличии заключения авторизованного производителем сервисного центра о том, что условия эксплуатации не нарушены.

Обмен или возврат товара производится в нашем офисе г. Львов, г. Киев, г. Днепр, Одесса. С понедельника по пятницу с 10-00 до 18-00. Для возврата денег потребитель должен иметь при себе паспорт. Возврат денег возможен после проверки товара СЦ, обычно это не больше 2-3 дней.

Градиенты функциональной связности в коре головного мозга мыши отражают эволюцию неокортекса кора повторяет ось эволюции неокортекса от архикортекса и палеокортекса.

•

Дополнительные градиенты подчеркивают сенсорную специализацию и отражают аспекты сенсорно-трансмодальной иерархии.

•

Градиенты функциональной связности частично совпадают с паттернами экспрессии генов.

•

Кортикальные градиенты мышей стабильны в разных наборах данных.

Abstract

Понимание корковой организации является фундаментальной целью нейронауки, которая требует сравнения между видами и модальностями. Недавно были введены крупномасштабные градиенты связности как управляемое данными представление внутренней организации коры.Мы изучили градиенты функциональной связи в состоянии покоя в коре головного мозга мыши и обнаружили надежные пространственные паттерны в четырех наборах данных. Основной градиент функциональной связности показывает поразительное совпадение с осью эволюции неокортекса из двух первичных источников. Дополнительные градиенты отражают сенсорную специализацию и аспекты сенсорно-трансмодальной иерархии и связаны с транскриптомными особенностями. Хотя некоторые из этих градиентов сильно напоминают наблюдения в коре головного мозга человека, общий паттерн в коре мыши подчеркивает специализацию сенсорных областей в глобальной функциональной иерархии.

Ключевые слова

Ктопические ключевые слова

Кортиковый градиент

Двойное происхождение

Внутрийская функциональная организация

Мышь Cortex

Достопримечательности для отдыха

Сокращения

МРТ

Магнитно-резонансная визуализация

RSFMRI

Функциональная функциональная MRI

Allen Mouse CCF V30008 Allen Mouse Common Coordinate Framework, версия 3

Allen SDK

Allen Software Development Kit

PC(A)

главный компонент (анализ)

SA

пространственная автокорреляция

Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

© 2020 The Authors. Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Градиенты функциональной связи в коре головного мозга мыши отражают эволюцию неокортекса

. 2021 15 января; 225:117528. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117528. Epub 2020 4 ноября.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

• ¹ Лаборатория системной неврологии, Исследовательский центр Шампалимо, Av.Бразилиа, 14:00-038 Лиссабон, Португалия. Электронный адрес: julia.huntenburg@research. fchampalimaud.org.
• ² Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур.
• ³ Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур; Факультет биологии, медицины и здравоохранения Манчестерского университета, Манчестер, Соединенное Королевство.
• ⁴ Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур; Отделение радиологии и ядерной медицины и Институт мозга, познания и поведения Дондерса, Институт Дондерса, Медицинский центр Университета Радбауд, Капиттельвег 29, 6525 EN Неймеген, Нидерланды.

Бесплатная статья

Элемент в буфере обмена

Джулия М. Хантенбург и соавт.Нейроизображение. 2021 .

Бесплатная статья Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

.2021 15 января; 225:117528. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117528. Epub 2020 4 ноября.

Принадлежности

• ¹ Лаборатория системной неврологии, Исследовательский центр Шампалимо, Av. Бразилиа, 14:00-038 Лиссабон, Португалия.Электронный адрес: [email protected].
• ² Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур.
• ³ Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур; Факультет биологии, медицины и здравоохранения Манчестерского университета, Манчестер, Соединенное Королевство.
• ⁴ Сингапурский консорциум биовизуализации, Агентство науки, технологий и исследований, 11 Biopolis Way, Сингапур 138667, Сингапур; Отделение радиологии и ядерной медицины и Институт мозга, познания и поведения Дондерса, Институт Дондерса, Медицинский центр Университета Радбауд, Капиттельвег 29, 6525 EN Неймеген, Нидерланды.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Параметры отображения цитирования

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Понимание корковой организации является фундаментальной целью нейронауки, которая требует сравнения между видами и модальностями.Недавно были введены крупномасштабные градиенты связности как управляемое данными представление внутренней организации коры. Мы изучили градиенты функциональной связи в состоянии покоя в коре головного мозга мыши и обнаружили надежные пространственные паттерны в четырех наборах данных. Основной градиент функциональной связности показывает поразительное совпадение с осью эволюции неокортекса из двух первичных источников. Дополнительные градиенты отражают сенсорную специализацию и аспекты сенсорно-трансмодальной иерархии и связаны с транскриптомными особенностями.Хотя некоторые из этих градиентов сильно напоминают наблюдения в коре головного мозга человека, общий паттерн в коре мыши подчеркивает специализацию сенсорных областей в глобальной функциональной иерархии.

Ключевые слова: Корковый градиент; Двойное происхождение; Внутренняя функциональная организация; кора мыши; Функциональная связность в состоянии покоя.

Copyright © 2020. Опубликовано Elsevier Inc.

Похожие статьи

• Топографические градиенты внутренней динамики в неокортексе.

  Шафии Г. , Маркелло Р.Д., Вос де Ваэль Р., Бернхардт Б.С., Фулчер Б.Д., Мисич Б. Шафии Г. и др. Элиф. 2020 17 декабря; 9: e62116. doi: 10.7554/eLife.62116. Элиф.2020. PMID: 33331819 Бесплатная статья ЧВК.

• Организация корково-гиппокампальных сетей мыши и человека, оцениваемая по внутренней функциональной связности.

  Бергманн Э., Цур Г., Бершадский Г., Кан И. Бергманн Э. и др. Кора головного мозга. 2016 декабря; 26 (12): 4497-4512. дои: 10.1093/cercor/bhw327. Epub 2016 25 октября. Кора головного мозга. 2016. PMID: 27797832 Бесплатная статья ЧВК.

• Иерархическая неоднородность коры головного мозга человека формирует крупномасштабную нейронную динамику.

  Демирташ М., Берт Дж. Б., Хелмер М., Джи Дж. Л., Адкинсон Б. Д., Глассер М. Ф., Ван Эссен Д. С., Сотиропулос С. Н., Антицевич А., Мюррей Д. Д. Демирташ М. и соавт. Нейрон. 2019 20 марта; 101(6):1181-1194.e13. doi: 10.1016/j.neuron.2019.01.017. Epub 2019 7 февраля. Нейрон. 2019. PMID: 30744986 Бесплатная статья ЧВК.

• Крупномасштабные градиенты в организации коры головного мозга человека.

  Хантенбург Дж.М., Базен П.Л., Маргулис Д.С. Хантенбург Дж. М. и соавт. Тенденции Cogn Sci. 2018 янв; 22(1):21-31. doi: 10.1016/j.tics.2017.11.002. Epub 2017 1 декабря. Тенденции Cogn Sci. 2018. PMID: 29203085 Обзор.

• Макроскопические градиенты синаптического возбуждения и торможения в неокортексе.

  Ван XJ. Ван XJ. Нат Рев Нейроски. 2020 март; 21(3):169-178. doi: 10.1038/s41583-020-0262-x. Epub 2020 6 февраля. Нат Рев Нейроски. 2020. PMID: 32029928 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Цитируется

2 статьи

• Транскриптомный подход к сообществу и модулям человеческого мезоконнектома.

  Паредес О., Лопес Х.Б., Ковантес-Осуна К., Осегеда-Эрнандес В., Ромо-Васкес Р., Моралес Х.А. Паредес О. и др. Энтропия (Базель). 2021 11 августа; 23 (8): 1031. дои: 10.3390/e23081031. Энтропия (Базель). 2021. PMID: 34441171 Бесплатная статья ЧВК.

• Нейроразвитие ассоциативной коры: закономерности, механизмы и значение для психопатологии.

  Сиднор В.Дж., Ларсен Б., Бассет Д.С., Александр-Блох А., Фейр Д.А., Листон С., Макки А.П., Милхэм М. П., ​​Пайнс А., Ройалф Д.Р., Зейдлиц Дж., Сюй Т., Разнахан А., Саттертуэйт Т.Д.Сиднор В.Дж. и соавт. Нейрон. 2021 15 сентября; 109(18):2820-2846. doi: 10.1016/j.neuron.2021.06.016. Epub 2021 15 июля. Нейрон. 2021. PMID: 34270921 Обзор.

Типы публикаций

• Поддержка исследований, за пределами США Правительство

термины MeSH

• Кора головного мозга / диагностическая визуализация
• Кора головного мозга / физиология
• Магнитно-резонансная томография
• Неокортекс / диагностическая визуализация*
• Нервные пути / диагностическая визуализация*
• Нервные пути / физиология

LinkOut — больше ресурсов

• Полнотекстовые источники

• Прочие литературные источники

[Икс]

Укажите

Копировать

Формат: ААД АПА МДА НЛМ

Обонятельный поиск, синхронизированный с обнюхиванием и управляемый градиентом, с помощью свободно движущихся мышей

Сводка приемки:

Эта статья представляет собой четкий отчет о поведении, управляемом запахом, в котором авторы используют анализ движений с помощью машинного обучения, чтобы выяснить, как мыши сочетают выборку запаха с набором мотивов движения, привязанных к обонянию, при принятии решений. Авторы обнаружили, что в этой задаче мыши используют градиенты запаха, но не используют стереообоняние. Тщательная характеристика мотивов движения во время выполнения задачи будет полезна для установления связи принятия решений с обонянием и активностью нейронов.

Письмо с решением после экспертной оценки:

Благодарим вас за то, что представили вашу статью «Обонятельный поиск, синхронизированный с обонянием, управляемый градиентом, с помощью свободно движущихся мышей» на рассмотрение eLife . Ваша статья была проверена тремя рецензентами, один из которых является членом нашего Совета редакторов-рецензентов, а оценка проводилась под контролем Кэтрин Дюлак в качестве старшего редактора.Рецензенты предпочли остаться анонимными.

Рецензенты обсудили обзоры друг с другом, и редактор-рецензент составил проект этого решения, чтобы помочь вам подготовить исправленное представление.

Поскольку редакторы сочли, что ваша рукопись представляет интерес, но, как описано ниже, перед ее публикацией требуется дополнительный анализ, мы хотели бы обратить ваше внимание на изменения в нашей политике пересмотра, которые мы внесли в ответ на COVID-19. (https://elifesciences.org/articles/57162). Во-первых, поскольку многие исследователи временно лишились доступа к лабораториям, мы даем авторам столько времени, сколько им нужно для отправки исправленных рукописей. Мы также предлагаем, если вы решите, опубликовать рукопись в bioRxiv (если ее еще нет) вместе с этим письмом-решением и официальным обозначением, что рукопись находится «в редакции eLife ». Пожалуйста, дайте нам знать, если вы хотите использовать этот вариант. (Если ваша работа больше подходит для medRxiv, вам нужно будет опубликовать препринт самостоятельно, так как механизмы для этого все еще находятся в разработке.)

Резюме:

Эта статья представляет собой четкий отчет о поведении, управляемом запахом, в котором авторы используют анализ движений с помощью машинного обучения, чтобы подробно охарактеризовать поведение. Основными выводами являются движения, синхронизированные с обнюхиванием (уже известные), возможность классифицировать ряд мотивов движения (но не резко отличающихся друг от друга) и дальнейший анализ взаимосвязей между этими движениями и обнюхиванием.

Все рецензенты сочли этот подробный анализ поведения неинвазивным способом интересным и многообещающим в этой области.

Основные версии:

Рецензенты считали, что интерпретация отбора проб и движений требует лучшего понимания стратегии, используемой мышами.

Они предполагают, что есть несколько возможностей:

— Животные могли запоминать абсолютные концентрации.

— Животные могли использовать два образца за ход, чтобы установить градиенты.

Кроме того, они считали, что анализ мотива может быть полезен для выяснения того, как животное корректирует первоначальное решение.

Они считают, что авторам необходимо предоставить читателю подробный и тщательный анализ стратегии принятия решений. Поскольку обсуждение этой темы было обширным, ниже я привожу выдержки, чтобы помочь авторам.

Кроме того, авторам необходимо провести дополнительный анализ, уточнив:

– Отличия животных и отсутствие стереотипности в движениях;

– Носовая скорость во время ITI;

— Переходы состояний и исправление ошибок;

— Очки принятия решений.

Здесь я привожу выдержки из обширных обсуждений этой статьи. Намерение состоит в том, чтобы дать авторам представление о ключевых моментах, которые рецензенты взяли из документа, и где, по их мнению, его анализ можно было бы усилить.

После просмотра видео несколько раз, вот моя интерпретация стратегии принятия решений: когда начинается испытание, мышь отворачивается от градиента. Он должен повернуться примерно на 180 градусов, чтобы выровнять свое тело по направлению градиента.Это стереотипное движение образует дугу альфа-формы на рисунке 3D. Во время вращения мышь уже могла определить, увеличивается концентрация или нет. При обнаружении увеличения мышь делает вывод, что градиент указывает в этом направлении, и инициирует прогулку к соответствующему порту запаха. Во время этой прогулки/подхода мышь пару раз нюхает. Если снижение концентрации измеряется во время этих нюхов / образцов, мышь все еще может остановиться и переориентироваться перед границей принятия решения.

Кроме того, я не думаю, что для того, чтобы мышь определила направление градиента, необходимо взять последовательность выборок слева и справа. Все, что нужно сделать, это сравнить интенсивность, когда голова выровнена с телом (до) с интенсивностью после бокового образца (после). Если обнаружено увеличение, голова должна быть направлена ​​в сторону градиента. В роликах я не увидел систематических выборок влево-вправо.

…

выборка ландшафта с двумя продольными асимметричными градиентами будет сложной задачей.Эта ситуация сделала бы сенсорный опыт, связанный с альфа-поворотом, в значительной степени неубедительным. Без создания нескольких образцов слева и справа от средней линии мышь не сможет получить грубую карту ландшафта, чтобы принять решение.

Но ландшафты интенсивности, представленные на рисунке S2, показывают, что большинство градиентов на самом деле не имеют двух реальных максимумов (или двух лепестков). Даже для условия 60:40 пейзаж по сути выглядит как один плавный градиент с максимумом на одной стороне. Таким образом, сенсорный опыт, вызванный альфа-поворотом влево и вправо, может быть разным — сигнал, который мышь может усвоить?

Тем не менее, я был озадачен тем фактом, что два ландшафта, соответствующие условиям 60:40, сильно различаются, когда 60 расположено слева или справа (верхняя и нижняя панели на рис. S2B). Таким образом, можно было бы ожидать, что 60:40 — справа будет труднее сканировать, чем 60:40 — слева. Поскольку характеристики левых и правых условий были объединены вместе, невозможно сказать, верен ли этот прогноз.

А вот еще одна возможная стратегия:

Альтернативная возможность состоит в том, что животные на самом деле не проводят сравнения L-R, а просто запоминают «ожидаемые» градиенты или абсолютные концентрации (100, 80, 60 и т. д.) — что на самом деле мышам довольно легко усвоить!

В таком случае мышь действительно уже знает, на чьей стороне будет награда. Если во время альфа-разворота почует концентрации 100 или 80 или 60, то прилипнет к той стороне, иначе идите на другую сторону. Ведь в этом сценарии — нет необходимости в латеральных сравнениях — и знания, полученные во время альфа-разворота, уже говорят животным, в какую сторону им следует двигаться.

Но это в принципе иная задача, чем задумали ставить авторы!

Авторы на самом деле пытаются исключить возможность того, что животные обучаются абсолютной концентрации, делая то, что они называют переменной |C| сеансов (рис. S4 B). т. е. представить одну и ту же абсолютную концентрацию, но в противоположных контекстах — в одной из двух концентраций выше (30:10), а в другой — в более низкой из двух концентраций (30:90).

Но представленные данные не совсем убедительны –.…

Производительность

в первых 10 испытаниях довольно низкая, так что вполне вероятно, что животные просто усвоили новое правило.

Рецензент №1:

Эта статья представляет собой четкий отчет о поведении, управляемом запахом, в котором авторы используют анализ движений с помощью машинного обучения, чтобы подробно охарактеризовать поведение. Основными выводами являются движения, синхронизированные с обнюхиванием (уже известные), возможность классифицировать ряд мотивов движения (но не резко отличающихся друг от друга) и дальнейший анализ взаимосвязей между этими движениями и обнюхиванием.

Тщательно выполнены базовые поведенческие проверки и контроль. Интересно, что стереокомпонента в этих решениях отсутствует.

Ключевым открытием является движение, синхронизированное с обнюхиванием. Это также наблюдалось в других исследованиях (Курникова и др., 2017, Мур и др., 2013, Ранаде и др., 2013), как указывают авторы. Я искал четкое заявление о том, как текущая работа продвигает это понимание.

Анализ мотивов.

Мотивы не кажутся особенно четкими, поскольку они продолжают добавлять до 100 мотивов.Я хотел, чтобы это было перечислено, как в % объясненной дисперсии (или, в данном случае, с перекрестной проверкой логарифмического правдоподобия). Оказывается, это сделано на рисунке S8C. Это должно быть в основном тексте.

Есть хорошее, но малоизученное открытие о том, что между отдельными мышами существуют различные модели движений.

Корреляция мотива со стадией испытания, с обнюхиванием и скоростью носа интересна, но, может быть, и не удивительна. Последующий анализ выявляет здесь ряд паттернов, указывающих на общую синхронизацию между дыханием и другими двигательными ритмами.Интересно, могли бы авторы провести корреляцию нулевого порядка для чего-то простого, например, движений ног, которые поддаются более непосредственному количественному измерению, чем эти мотивы. Или такая работа была проведена?

Главным достижением, на мой взгляд, является подробная характеристика обнюхивания и его связи с движением. Авторы откровенны в том, что это в основном описательный отчет о поведении и движении, и приводят доводы в пользу того, что это является предпосылкой для последующих механистических и интервенционных исследований.

С одной стороны, я ценю тщательное описательное описание свободно перемещающегося поведения. Тем не менее, мне кажется, что мотивы нечеткие, и сообщалось об основном результате движения с закрытым носом. Интересно, есть ли что-то еще, что можно почерпнуть из этого богатого набора данных, например, анализ того, что различается между мышами, или есть ли что-то, что лежит в основе отсутствия стереотипии в движениях мышей.

Рецензент №2:

В этом исследовании Smear et al.цель исследовать, как мыши выбирают информацию о шумовом стимуле из обонятельных шлейфов, например, чтобы перемещаться к их источнику. С этой целью они разработали задачу 2AFC для свободно движущихся мышей, где один и тот же запах исходит из двух боковых источников в независимо контролируемых концентрациях. Мыши должны определить более интенсивный из двух источников и набрать воду из отверстия для вознаграждения, расположенного на стороне с более высокой концентрацией запаха. Авторы улучшают предыдущие попытки изучения этой проблемы, требуя от мышей фиксировать свое решение на значительном расстоянии от отверстий для запаха. Это вынуждает мышей оценивать концентрацию запаха по дистальным сигналам, а не путем последовательного отбора проб из самих источников. Интересно, что авторы обнаружили, что стереообоняние (сравнение концентрации в двух ноздрях) не требуется для определения местоположения источника по дистальным сигналам. Используя ряд условий стимула, авторы убедительно показывают, что в их парадигме мыши полагаются на обонятельные сигналы и, в частности, на относительную, а не абсолютную разницу концентраций между двумя источниками.

Актуальность стереообоняния для сигналов запаха в воздухе давно обсуждалась. На мой взгляд, результаты авторов в принципе разрешают этот спор — стереосравнения позволяют более точно локализовать источник вблизи источника, в то время как серийная выборка может играть большую роль на удалении от источника. Одна проблема, однако, заключается в том, что это отсутствие уверенности в стереофонической выборке может быть результатом конкретного дизайна задачи и ограничений, которые он накладывает на поведение (см. Проблемы).

Кроме того, авторы характеризуют поведение мышей при отборе проб во время этой задачи, наблюдая за дыханием (термистор), а также положением носа, головы и тела (видеоотслеживание).Авторы обнаруживают поразительную активную синхронизацию обнюхивания и движений носа (и тела), которая выборочно задействуется во время предполагаемой исследовательской фазы задачи, то есть когда мыши активно исследуют градиент концентрации. Авторы проводят исчерпывающий анализ, чтобы показать, что такая синхронизация не является состоянием по умолчанию, и связь намного слабее на других этапах одного и того же испытания. Хотя такая связь движения и внутренних ритмов была предложена ранее, насколько мне известно, это первая тщательная характеристика этого явления у свободно движущихся мышей.Важно отметить, что результаты авторов не только подтверждают существование такой связи, но и уточняют, что эта синхронизация является активной функцией обонятельной навигации. Интересно, однако, что авторы не находят каких-либо существенных различий в стратегиях выборки при разных сложностях со стимулами (см. опасения).

Наконец, авторы используют машинное обучение для анализа траекторий движения на идентифицируемые поведенческие мотивы. С помощью своего подхода они обнаружили ряд мотивов, стереотипных для мышей и возникающих в неслучайных последовательностях во время каждого испытания.Кроме того, обученный декодер может успешно декодировать идентичность мыши из последовательностей, в которых эти мотивы присутствуют у каждого животного. Хотя этот анализ на основе мотивов выполнен хорошо, представленные данные, по-видимому, не позволяют сделать каких-либо четких прогнозов о том, как эти последовательности мотивов изменятся в различных условиях задачи. Авторы не находят какой-либо очевидной связи между типами испытаний (сложные стимулы против легких) и последовательностями мотивов, и представленный анализ мало что добавляет к основному посылу статьи.Поэтому у меня не хватает воображения, чтобы точно оценить актуальность этой части исследования.

В целом исследование выполнено хорошо – представленные данные четкие, с многочисленными элементами управления на каждом этапе. По моему мнению, представленные доказательства отсутствия необходимости в стереообонянии для оценки дистального источника и активной синхронизации движений принюхивания и отбора проб являются важным вкладом в область обоняния, который требует публикации в eLife . Тем не менее, у меня есть несколько концептуальных опасений по поводу дизайна задачи и интерпретации результатов, которые авторы должны прояснить перед публикацией.

1. Меня больше всего волнует дизайн задачи. Я благодарю авторов за тщательный контроль обонятельных стимулов и существенные улучшения по сравнению с ранее опубликованными анализами локализации запаха путем отделения порта вознаграждения от источника запаха и принудительного принятия решений в местах, удаленных от источника. Тем не менее, выбранный дизайн задачи на самом деле не требует, чтобы мыши локализовали источники запаха, кроме как просто указать, больше ли запаха справа или слева. Это отличается от естественных условий, где необходимое пространственное разрешение может быть намного выше. На самом деле, более точная локализация источника не дает дополнительных преимуществ для получения максимального вознаграждения в этой задаче. Следовательно, стратегии отбора проб, демонстрируемые субъектами здесь, могут отличаться от тех, которые используются во время навигации по естественным запахам, когда мотивация состоит в том, чтобы точно определить местонахождение источника партнера, пищи или хищников.

2. В том же духе удивительно, что даже для самой простой версии задачи производительность колеблется около 80%, хотя характеристики PID показывают очень четкие различия между двумя половинами арены.Кроме того, производительность падает с увеличением сложности стимула, но мыши, по-видимому, не меняют свои стратегии выборки, чтобы компенсировать более низкую степень вознаграждения. Я пытаюсь примирить эти два факта. При первом проходе, учитывая известную остроту обоняния грызунов, кажется, что у обученных мышей не должно возникнуть проблем с обработкой самых простых раздражителей (достижение почти 100% успеха). Одна из возможностей заключается в том, что мыши не полностью мотивированы/вовлечены в задачу. Альтернативное объяснение заключается в том, что мыши полностью мотивированы на достижение максимальной степени вознаграждения, но задача слишком сложна, и стратегии выборки, используемые в условиях 100:0, являются их лучшими, и поэтому с увеличением сложности стимула они не могут работать лучше.Тем не менее, последняя возможность представляется очень маловероятной. Могут ли авторы прокомментировать эти две возможности? Остается вопрос, будут ли мыши, которых подталкивают к достижению более высоких показателей, использовать другие стратегии выборки.

3. Наконец, глядя на рисунок 5Ai, видно, что общая скорость носа во время ITI значительно ниже, чем во время исследовательских подходов в рамках испытания. Хотя авторы исключают, что синхронизация обнюхивания и движения является просто особенностью быстрого обнюхивания, они не исключают зависимости от скорости бега.Возможно, очевидное отсутствие синхронности в ITI является результатом более плохой способности разрешать замедления, учитывая в среднем более низкие скорости. Это также согласуется с уменьшенной, но значительной синхронностью во время преждевременных инициаций в ITI (рис. S7A), где скорости, как правило, выше, чем показано на рис. 5Ai. Это должно быть легко решено путем повторения анализа наборов данных, согласованных по скорости.

Рецензент №3:

В этой рукописи Финдли и его коллеги предлагают новый анализ для изучения поведенческой стратегии, которую свободно движущиеся мыши используют для навигации в турбулентных градиентах запаха.Этот анализ аккуратный и хорошо продуманный. Он проливает свет на управление активным отбором проб с помощью моделей обнюхивания и поиска, включающих движения головы и тела. Работа представляет собой замечательную техническую демонстрацию силы. Результаты основаны на надежном анализе данных, в котором используется неожиданное машинное обучение, чтобы избежать субъективных предубеждений при категоризации поведенческих состояний. Рукопись предлагает множество данных, которые должны представлять широкий интерес для области обоняния. Наконец, выводы представлены таким образом, чтобы они были сбалансированы и подтверждены хорошо контролируемыми экспериментальными данными.Эта рукопись сочетает инновации со строгостью, чтобы улучшить наше понимание обоняния у грызунов (и не только).

У меня есть несколько предложений по улучшению рукописи. Эти предложения не требуют дополнительных экспериментов.

1. Интересным открытием рукописи является описание двух поведенческих состояний, лежащих в основе поиска запаха: исследование и приближение. Авторы, возможно, захотят продвинуть анализ стратегии поиска еще на один шаг, определив, могут ли мыши переключаться с исследования на подход и обратно, чтобы выполнить исправление ошибок.Этот процесс исключил бы, что животные находят градиент через первоначальную догадку, которая приводит к полной приверженности одной стороне во время фазы приближения. Данные предполагают, что коррекция ошибок имеет место (рис. 7C и D), но эти случаи подробно не анализируются. Может ли статистический анализ переходов состояний выявить какие-либо принципы организации исправления ошибок? Действительно ли состояние животного при исправлении ошибок переключается с приближения на исследование?

2. Диаграмма занятости на рис. 3F впечатляет.Вместе с панелью 3D это предполагает, что мыши выполняют довольно стереотипные поиски: после того, как они высунули нос из порта инициации, они, кажется, совершают поворот на 180 градусов (размах), чтобы столкнуться с градиентом. Плотность достигает максимума в этой точке (напротив положения инициирующего порта). Преобладает ли в этой позиции (пересечение альфа-формы) состояние «исследования»? Можно ли рассматривать эту позицию как точку принятия решения? Когда/где животное склонно переходить в состояние «подхода»? В более общем плане, можете ли вы сопоставить доминирующие тенденции в поведенческих мотивах на рис. 6В со стереотипной альфа-формой диаграммы занятости на рис. 3F?

3.Рис. 2D. Не могли бы вы предположить, почему испытания для условий 100:0, как правило, длиннее, чем для более сложных условий 60:40? Проводят ли мыши больше времени в фазе исследования, когда градиент сильнее? Хотя этот результат может показаться нелогичным, он может свидетельствовать о том, что мыши учатся (?) тратить меньше времени на первоначальный поиск, когда им доступно меньше информации.

4. На рис. 1D показано, что геометрия среднего градиента не одинакова, когда запах доставляется с левой стороны (100:0) по сравнению с правой стороной (0:100).Это наблюдение верно и для других соотношений запахов, показанных на рисунке S2. Эта асимметрия должна влиять на градиент, который испытывает животное на этапе исследования, что, в свою очередь, должно влиять на точность решений. Ожидаете ли вы, что условие 50:50 не приведет к предпочтениям (в среднем)?

5. Рисунок 7F: Какой вывод вы сделали на этой панели? Вы уверены, что заштрихованные области представляют собой стандартное отклонение, а не SEM? Если показано стандартное отклонение, как вы объясните существование стереотипных покачиваний на временной шкале 50 мс? Было бы очень полезно представить вариант рисунка 7C, где испытания отсортированы между правильными и неправильными.

https://doi.org/10.7554/eLife.58523.sa1

Набор для иммуноферментного анализа гомолога белка 2 переднего градиента мышей

Набор для иммуноферментного анализа мышиного переднего градиентного белка 2 (AGR2) ELISA Kit представляет собой набор ELISA для количественного измерения in vitro концентраций гомолога мышиного переднего градиентного белка 2 в сыворотке, плазме, гомогенатах тканей, клеточных лизатах и ​​других биологических жидкостях.

Цель	Гомолог белка 2 переднего градиента
Реактивность	Мышь
Протестированные приложения	ИФА
Рекомендуемые разведения	Оптимальные разведения/концентрации должны определяться конечным пользователем.
Хранение	Поставляется при температуре 4 °C. После получения храните набор в соответствии с инструкциями по хранению в руководстве к набору.
Срок действия	Срок действия данного комплекта 6 месяцев.
Устойчивость	Стабильность набора определяется скоростью потери активности. Потери составляют менее 5% в течение срока годности при соответствующих условиях хранения. Чтобы свести к минимуму колебания производительности, необходимо строго контролировать рабочие процедуры и лабораторные условия. Также настоятельно рекомендуется, чтобы весь анализ выполнялся одним и тем же пользователем.
Первичный преобразователь частоты UniProt	О88312 ( ЮниПрот , ЭКСПАСЫ )
Имя записи UniProt	AGR2_MOUSE
Символ гена	АГР2
GeneID	23795
Испытательный полигон	0. 156 нг/мл — 10 нг/мл
Стандартная форма	Лиофилизированный
Метод обнаружения	Колориметрический
Данные анализа	Количественный
Тип образца	Сыворотка, плазма, гомогенаты тканей, лизаты клеток и другие биологические жидкости.
Наличие	Отправка в течение 5-15 рабочих дней.
Примечание	Этот продукт предназначен только для исследовательских целей. Диапазон и чувствительность могут быть изменены. Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения последней информации о продукте.Для получения точных результатов концентрации пробы должны быть разбавлены до средней концентрации набора. Если вам требуется определенный ассортимент, пожалуйста, свяжитесь с нами заранее или напишите свой запрос в комментариях к заказу. Обратите внимание, что наши наборы ELISA и CLIA оптимизированы для обнаружения нативных образцов, а не рекомбинантных белков. Мы не можем гарантировать обнаружение рекомбинантных белков, поскольку они могут иметь другую последовательность или третичную структуру по сравнению с нативным белком.

Исследовательские статьи о гомологе переднего градиентного белка 2

Детали гена мыши Agr3 MGI — MGI:2685734

Штамм	Идентификатор модели гена	Тип элемента	Координаты	Выберите штаммы
C57BL/6J	MGI_C57BL6J_2685734	белок, кодирующий ген	Хр12:35975619-35999736 (+)
129С1/СвИМЖ	MGP_129S1SvImJ_G0019685	белок, кодирующий ген	Хр12:34130341-34154625 (+)
А/Дж	MGP_AJ_G0019651	белок, кодирующий ген	Хр12:33069104-33093350 (+)
АКР/Дж	MGP_AKRJ_G0019622	белок, кодирующий ген	Хр12:34100833-34125089 (+)
БАЛБ/cJ	MGP_BALBcJ_G0019629	белок, кодирующий ген	Хр12:33268101-33292629 (+)
C3H/HeJ	MGP_C3HHeJ_G0019433	белок, кодирующий ген	Хр12:34025937-34050749 (+)
C57BL/6NJ	MGP_C57BL6NJ_G0020076	белок, кодирующий ген	Хр12:35093256-35117360 (+)
КАРОЛИ/EiJ	MGP_CAROLIEiJ_G0017701	белок, кодирующий ген	Хр12:32178338-32203497 (+)
КАСТ/EiJ	MGP_CASTEiJ_G0018987	белок, кодирующий ген	Хр12:274-29109900 (+)
ЦБА/Дж	MGP_CBAJ_G0019405	белок, кодирующий ген	Хр12:36270035-36294097 (+)
ДБА/2J	MGP_DBA2J_G0019518	белок, кодирующий ген	Хр12:32912863-32937904 (+)
ФВБ/Нью-Джерси	MGP_FVBNJ_G0019507	белок, кодирующий ген	Хр12:32634393-32660171 (+)
ЛП/Дж	MGP_LPJ_G0019588	белок, кодирующий ген	Хр12:34217462-34241915 (+)
НОД/ШилтДж	MGP_NODShiLtJ_G0019543	белок, кодирующий ген	Хр12:35934567-35960358 (+)
NZO/HlLtJ	MGP_NZOHlLtJ_G0020116	белок, кодирующий ген	Хр12:33615973-33641200 (+)
PWK/PhJ	MGP_PWKPhJ_G0018754	белок, кодирующий ген	Хр12:27608765-27634234 (+)
СПРЕТ/EiJ	MGP_SPRETEiJ_G0018543	белок, кодирующий ген	Хр12:28248663-28274068 (+)
WSB/EiJ	MGP_WSBEiJ_G0019037	белок, кодирующий ген	Хр12:33859475-33884148 (+)

Подготовка трансгена для микроинъекции: метод сахарозного градиента | Transgenic Mouse Facility

ДНК трансгенной конструкции не должна содержать векторных последовательностей.

Препарат плазмиды должен быть приготовлен из набора Qiagen Endo free Kit или путем центрифугирования в градиенте CsCl, а затем обработан рестрикционными ферментами для удаления последовательностей плазмидного вектора.

Наконец, его следует очистить, как описано ниже для микроинъекций.

В учреждении имеется запас буфера для микроинъекций для окончательного восстановления вашего трансгена для микроинъекций.

Стандартные растворы

40% сахароза (100 мл)

• 40 г сахарозы
• 5 мл 1 М Трис, рН 8.0
• 20 мл 5 М NaCl
• 2 мл 0,5 М ЭДТА

10% сахароза (100 мл)

• 10 г сахарозы
• 5 мл 1 М Трис, рН 8,0
• 20 мл 5 М NaCl
• 2 мл 0,5 М ЭДТА
№

Стерилизуйте оба раствора, используя отдельный фильтр Nalgene 2,0 мкм с вакуумом (это важно, вы не хотите, чтобы ваша ДНК была разжевана!).

Основное оборудование

• Создатель градиента
• Ультрацентрифуга
• Поворотный ротор SW41

Процедура

1. Вырежьте свою трансгенную конструкцию из своей плазмиды с помощью соответствующих ферментов рестрикции.
   • Запустите аликвоту разрезов RE на контрольный гель, чтобы убедиться, что разрез завершен.
   • Примечание. Векторная последовательность и трансген должны иметь явно разные размеры для эффективного разделения по градиенту
   .
2. Используя создатель градиента, подготовьте линейный градиент 10-40% сахарозы в ультрацентрифужной пробирке.
   • Поместите равные объемы сахарозы в камеры с закрытым выходом 10% раствора.
     Поместите мешалку в 10% камеру.
   • Запустите трубку с капиллярной пипеткой на 20 мкл в ультрацентрифужную пробирку.
   • Создатель открытого градиента; градиент слоя снизу вверх (10% снизу).
   • Осторожно извлеките пипетки из ультрацентрифужной пробирки — не нарушайте градиент!
   • Поместите переваренную ДНК RE поверх градиента (50-100 мкл ДНК).
   • Запустите ротор SW41 на 30 000 об/мин при 20°C на 16 часов.
   • Для расчета большего или меньшего времени работы (T) или более высокой скорости (об/мин): T1(RPM1)2=T2(RPM2)2
3. Поместите пробку с иглой для 2 шприцев сверху.
   • Осторожно проколоть дно пробирки иглой и собрать фракции (контролируя скорость шприцем или пальцем).
   • Соберите 30-35 х 300 мкл фракции с.
4. Возьмите аликвоту 15 мкл из каждой фракции, запустите каждую аликвоту в отдельную лунку 1% агарозного геля для проверки с подходящими маркерами.
   • Документ с изображением.
   • Примечание. Вы можете разбавить образец 1:2, чтобы уменьшить концентрацию сахарозы.
5. Объедините фракцию правильного размера для трансгена.
6. Диализ объединенных фракций против стерильного ТЕ (10 мМ Трис, рН 7,6, 0,25 мМ ЭДТА)
7. Концентрация трансгенной ДНК.
   • Окончательная подготовка должна быть 8-10 нг / мкл буфера для микроинъекций Transgene.

Ссылка

Этот протокол был получен от доктора К. Шашиканта, Университет штата Пенсильвания.

×Закрыть

Ficoll® 400 для центрифугирования в градиенте

Приготовление прерывистого градиента:

1. Приготовьте Ficoll 400 в буфере или изотоническом растворе сахарозы (0,25 М) в концентрациях, которые должны отделить интересующий материал. Плавучая плотность большинства клеток и органелл в Ficoll 400 составляет от 1,0 до 1,2 г/мл. Часто бывает достаточно двухслойного градиента. Растворы, приготовленные на этом этапе, можно хранить в холодильнике, но их следует использовать при комнатной температуре.
   
2. В стандартных центрифужных пробирках делать слои
   (примерно 1 см в глубину) самым плотным слоем на дне.
   
3. Стараясь не смешивать слои градиента, аккуратно нанесите сверху образец. Перед центрифугированием осторожно перемешайте образец и самый верхний слой фиколла 400 стеклянной палочкой, чтобы устранить границу раздела.

Во время центрифугирования различные частицы будут собираться либо внутри, либо между слоями фиколла, в зависимости от их плотности. По завершении центрифугирования отберите пипеткой различные фазы и удалите фиколл из представляющих интерес фракций. Фиколл можно удалить из выделенных клеток и органелл повторными циклами разбавления буфером с последующим центрифугированием. Остаточное количество фиколла 400 в образце можно оценить с помощью антронной реакции. ²

В некоторых случаях может потребоваться непрерывный или линейный градиент плотности.Это можно легко приготовить с помощью градиентного миксера. Для простого разделения можно использовать гомологичный раствор Ficoll 400 без градиента. Фракционирование осуществляют путем ступенчатого увеличения скорости центрифугирования. Фиколл также использовался в исследованиях зонального центрифугирования. ³

Единичная гравитационная седиментация в градиенте плотности широко используется для разделения клеток, чувствительных к центрифугированию. Клетки с одинаковой плотностью, но разными размерами также могут быть эффективно разделены при единичной гравитации. ^4,5,6

Плотность среды Ficoll-Hypaque (Histopaque)

При применении Ficoll-Hypaque используется смесь Ficoll и диатризоата натрия. Мы предлагаем готовые смеси трех различных плотностей под названиями продуктов Histopaque-1077, 1083 и 1119.

Гибридизация нуклеиновых кислот

Фиколл 400 является составной частью раствора Денхардта, используемого в Нозерн- и Саузерн-блоттинге. Фиколл снижает неспецифическое связывание материала с нитроцеллюлозными мембранами при гибридизации нуклеиновых кислот. ⁷

Мы предлагаем раствор Денхардта (номер продукта D2532), 50-кратный концентрат, протестированный для использования в гибридизации нуклеиновых кислот. Типичные растворы для гибридизации требуют 5-кратной концентрации раствора Денхардта.

Иммунологические применения

Фиколл 400 использовался в качестве носителя гаптена и был конъюгирован с динитрофенолом, тринитрофенолом и флуоресцеинизотиоцианатом с целью усиления первичного иммунного ответа у мышей. Конъюгаты с различными уровнями замещения и минимальной токсичностью получаются легко. ^8,9

Среда для культивирования клеток с определенным химическим составом

Фиколл

используется с факторами роста, полученными из сыворотки, и без них для поддержки роста как первичных культур, так и укоренившихся клеточных линий. ^10,11

Концентрированный диализ

Фиколл 400 полезен для концентрирования растворов при диализе, так как его высокая молекулярная масса препятствует проникновению его через диализную мембрану. Осмотическое давление втягивает воду через мембрану в раствор Фиколла 400, эффективно концентрируя чувствительные материалы. ¹

Электрофорез

Для электрофореза в непрерывном потоке обычно требуется стабилизатор в электролите. Фиколл 400 часто используется для этого применения. ^12,13

Разделение фаз

Разделение фаз разделяет клетки на основе свойств поверхности. Ficoll 400 сочетается с полиэтиленгликолем в двухфазных системах и с декстраном и полиэтиленгликолем в трехфазных системах. ^14,15

Растворы для физиологической перфузии и стабилизации клеток

Фиколл

добавляли в перфузат физиологического раствора при мониторинге экскреции белка в сосудах.