Bu ulusal doğal Bilim Vakfı Çin tarafından (31671141) desteklenir.

Bu iletişim kuralı yerel etik kurul tarafından kabul edildi. Tüm katılımcılar ve velileri bu deneme için bir onam formu imzaladı.
1. konular
<ol><li>Sadece, Yaş aralıkları 14 22 yıl 15 sağlıklı erkek ergen, konular (yani ± standart sapma: 18.3 ± 2.8 yıl). Not: microstate ve omega karmaşıklık çözümlemek için geçerli protokol sağlıklı konular için geliştirilmiştir, ancak bu gruba yalnızca sınırlı değildir.</li>
</ol>2. EEG veri kaydı
<ol><li>Konular nerede EEG veri kaydedildi bir sessiz, ısı kontrollü oda rahat bir sandalyede oturmak için sor. Bu protokol için ANT EEG sistemi kullanarak 20-Kanal EEG veri toplamak.</li>
	<li>Kap konularda başının üstüne koy.<ol>
<li>Bu çalışmada, orta boy ile en ergen ya da erkek konular için uygun bir kap kullanın. Çocuklar, lütfen her konu baş çevresi ölçmek ve uygun boyutta cap belirlemek.</li>
		<li>Elektrot Cz yaklaşık % 50'sini Trinitron ile nasion arasındaki uzaklık ve sol ve sağ arası işitsel girintiler arasındaki uzaklığı % 50'si yerleştirin. Referans elektrotlar sırasıyla sol ve sağ mastoid kemiğe yer. Diğer kafa derisi elektrotlar standart konumlarda Uluslararası göre 10-20 sistemi yer. Not: Bir elektrot sistemi ve EEG ile 20 Kanal amplifikatör EEG microstate analiz ve omega karmaşıklık analizi için yeterli.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Tüm elektrotlar elektrotlar aracılığıyla künt bir iğne ekleyerek iletken jel ile doldurun. Empedans düşürmek için iletken jel kullanın. Bütün elektrot impedances 10 kiloohms (kΩ) daha düşük tutmak.<ol>
<li>Bu dönemde, bazı eğlence ilgililer sağlar (örneğin, bir kısa film göster). Kuru bir elektrot veya serum fizyolojik bir elektrot kullandıysanız, iletken jel enjekte etme adımı atlayın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Konular süren 5 dk. dijital ortama ve EEG kaydetmek için kullandığı sayısallaştırma yazılım sinyal kayıt sırasında kapalı gözlerle dinlenmek için talimat. En az 250 örnekleri/s. kullanım çevrimiçi bir filtre 0,1 geniş ve 80 Hz örnekleme hızını kullanın. Not: çoğu ticari kullanılabilir elektrot-amplifikatör sistemleri EEG sinyal gürültü oranı sinyal artırabilirsiniz, bir aktif elektrot sistemi kullanıyor olsa da bu sistem herhangi bir elektrikli cihazlara yakın EEG kayıt sırasında koymayın.</li>
</ol>3. EEG veri ön işleme
Not: EEG veri çeşitli açık kaynak veya ticari yazılım kullanarak Önişlenmiş. Aşağıdaki talimatları EEGLAB için özeldir. Bu sadece bir EEG veri önişlem için birçok kullanılabilir seçenekler dışarı biridir.
<ol><li>EEG yazılım (örneğin, EEGLAB) ham EEG veri alma (dosya | Verilerini alma | EEGLAB işlevleri ve eklentileri kullanarak). Not: ham EEG adet çeşitli elektrot-amplifikatör sistemlerden kaydı EGI, karınca, gibi EEGLAB tarafından tanınan beyin vizyon kaydedici ve Neuroscan.</li>
	<li>EEG yazılımına Kanal konumu dosya yüklemek (Düzenle | Kanal konumları). EEG veri ve programın ismi EEGLAB için ithal edilmiş olsa da, bir kanal konum dosyası Bu elektrotlar mekansal konumlarını elde etmek için EEG yazılım alın.</li>
	<li>Referans elektrotlar kaldırmak (Düzenle | Verileri seçmek | Veri kanalı aralıktaki seçin). "Select aralığındaki veriler kanal" açılan iletişim kutusunun seçeneği, yalnızca kayıt elektrotları seçin ve böylece referans elektrotlar kaldırılabilmesi için referans elektrotlar seçmeyin. Bu iki elektrot sırasıyla sol ve sağ mastoid kemiğe yerleştirilir beri adet referans elektrotlar kaydı 'true' beyin sinyal, değil.</li>
	<li>Bant 0.5 ve 80 Hz arasında pass filtre EEG veri (Araçlar | Verilere filtre | Temel köknar filtre [yeni, varsayılan]). Açılan iletişim kutusunda "alt frekans geçiş bandı (Hz) kenarına" için 5 seçin ve 80 "yüksek frekans geçiş bandı (Hz) kenarına" için seçin. Sonra "Tamam" düğmesini tıklatın.</li>
	<li>49 ve 51 Hz arasında bir çentik filtre ile güç hat gürültüsü kaldırmak (Araçlar | Verilere filtre | Temel köknar filtre [yeni, varsayılan]). Açılan diyalog kutusunda, 49 için "alt kenarına frekans geçiş bandı (Hz)", seçin ve "yüksek frekans geçiş bandı (Hz) kenarına" için 51 seçin ve "Çentik filtre veri geçişi bant yerine" seçeneğini seçin. Sonra "Tamam" düğmesini tıklatın.</li>
	<li>Göz hareketleri, elektromiyografi (EMG) veya kör kaynak ayırma (BSS) algoritması15kullanarak diğer fizyolojik olmayan yapıları tarafından kontamine veri bölümleri düzeltin. Göz hareketleri için tıkırtı üstünde alet | AAR 1,3 kullanarak yapı kaldırma | EOG kaldırma | BSS kullanarak; EMG için Araçlar | AAR 1,3 kullanarak yapı kaldırma | BSS kullanarak EMG kaldırma.</li>
	<li>Dönemini, dönem uzunluğu 2 ile önceden işlenmiş sürekli EEG veri kesimi s. Bunu yapmak için yazmak 'EEG eeg_regepochs = (EEG, 'yineleme', 2, 'sınırlar', [0 2], 'rmbase', NaN); pop_saveset(EEG)', o zaman klavyenin Enter tuşuna basın. Bir pencere kesimli EEG veri kaydetme sağlayan çıkacaktır.</li>
	<li>EEG yazılım kesimli EEG veri alma (dosya | «««Yük) varolan bir veri kümesi.</li>
	<li>EEG dönemini aşan ± 80 µV herhangi bir elektrot, genlik değerlerle reddetmek (Araçlar | Veri dönemini reddetmek | «««Reddetmek) veri [tüm yöntemleri].</li>
	<li>Önişlenmiş EEG verileri kaydetmek (dosya | Geçerli veri kümesi olarak) kaydedin.</li>
</ol>4. EEG Microstate Analizi
Not: Bir tabandan tavana yordam ve bir yukarı-alt yordamı içeren microstate sınıf analiz16için klasik K Ortalamalar kümeleme algoritması değiştirilmiş bir sürümü kullanılır. Aşağıdan yukarıya yordamda, grup düzeyi microstate sınıfları kayma korelasyon bir küme ölçüt olarak kullanılarak tanımlanır. Sonra yukarı-alt yordam, her gruptaki her konunun her topografik harita EEG microstate sınıf maksimum kayma korelasyon ile atanır. Dinlenme-devlet EEG microstate analiz için topografik haritalar polarite sık gözardı edilir. EEG microstate sınıf Analizi yapılabilir çeşitli açık kaynak bilgisayar yazılımı, CARTOOL, sLORETA, aynı derecede kullanarak EMMA ve MapWin. Aşağıdaki talimatları için Lihtenştayn EEGLAB eklenti özgüdür. Bu EEGLAB eklenti https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins karşıdan yüklenemedi.
<ol><li>Her konu için Önişlenmiş EEG verileri yüklemek (dosya | Yük) veri kümesi mevcut, dönüştürme başvuru kanalları ortak ortalama referans için (Araçlar | Yeniden başvuru) ve bant geçiren 2 ve 20 Hz arasında EEG verilere filtre uygulama (Araçlar | Verilere filtre | Temel köknar filtre [yeni, varsayılan]).</li>
	<li>Dört microstate haritalar her konuda tanımlamak (Araçlar | Lihtenştayn | «««tanımlamak) microstate haritalar. Açılan diyalog kutusunda, 3 dk sayısı"sınıflar" seçin, 6 Max sayısı"sınıflar" Seç, "yeniden başlatılma sayısını" için 50 seçin, "Kullanmak için haritalar sayısı" seçin ve "Sadece GFP zirve" ve "Polarizasyon" seçeneklerini seçin. Sonra "Tamam" düğmesini tıklatın.</li>
	<li>Sonra kendi microstate tanımlayan haritalar her konunun EEG verileri kaydetmek (dosya | Geçerli veri kümesi olarak) kaydedin.</li>
	<li>Hemen son adımda kaydettiğiniz tüm konuların EEG veri alma (dosya | «««Yük) varolan bir veri kümesi.</li>
	<li>Grup düzeyi microstate haritalar tanımlamak (Araçlar | Lihtenştayn | Ortalama microstate eşler arasında veri kümeleri). Açılan diyalog kutusunda "Seç ortalama için ayarlar" seçeneği tüm konuların veri kümelerini seçin. Seçenek "Demek adını", grup düzeyi microstate haritalar için bir ad verin. "GrandMean" varsayılan adıdır. Sonra "Tamam" düğmesini tıklatın. Bu "grup düzeyi microstate haritalar saklayan GrandMean", adlı yeni bir veri kümesi oluşturur.</li>
	<li>El ile dört grup düzeyi microstate haritalar klasik sıralarına göre sıralama (Arsa | «««Edit) microstate haritalar. "Daha fazla" ve menüden seçin ve sonra gösterildiği haritalar sayısı olur dört. "Adam sıralama" seçin. Açılan diyalog kutusunda dört grup düzeyi microstate haritalar yeni sırasını girin. O zaman tıkırtı "Kapatmak".</li>
	<li>Dört microstate haritalar her konunun sıralama (Araçlar | Lihtenştayn | «««Sıralama) bireysel microstate haritalar göre demek.</li>
	<li>Her konunun microstate parametrelerini kaydedin (Araçlar | Lihtenştayn | Lihtenştayn [Ortalama şablon Haritalar] veri kümesinde, ölçmek) hangi sırayla iki açılır diyalog kutusu çağıracaktır.<ol>
<li>İlk diyalog kutusunda tüm konuların veri kümelerini seçin. İkinci iletişim kutusunda seçin "4 sınıfları" seçeneği "Sınıfların numarası" için "Uydurma GFP tepeler üzerinde sadece" seçenekleri seçin ve "Kaldır potansiyel Lihtenştayn kesildi", "etiket" pencere (ms) yumuşatma için 30 seçin ve "Sigara pürüzsüzlük için 1'i seçin ceza". Sonra "Tamam" ı tıklatın. Microstate parametreleri depolayan bir csv dosyası bilgisayarda kaydedilir.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. omega karmaşıklık Analizi
<ol><li>Her dönem EEG verileri kaydetmek ve her konu ASCII veya txt biçimi kullanarak özelleştirilmiş komut dosyası. Adım 5.1 için özelleştirilmiş komut dosyası örneği ek materyalleri bulunamadı. Not: Eğer küresel omega karmaşıklık hesaplanır, tüm kafa derisi elektrotları EEG veri ASCII veya txt biçiminde vermek için ihtiyaç vardır. Bölgesel omega karmaşıklık hesaplanır, sadece o kafa derisi bölgede elektrot EEG veri verin. Örneğin, ön omega karmaşıklık hesaplamak için sadece EEG elektrot anterior bölgesi (yani, Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4 ve F8); verileri posterior omega karmaşıklık hesaplamak amacıyla elektrot (yani, T5, T6, P3, P4, Pz, O1 ve O2) posterior bölgede sadece EEG veri verin.</li>
	<li>SLORETA yazılım17 kullanarak tüm ayrık Frekanslar omega karmaşıklığı hesaplamak (yardımcı programlar | Çaplı connectivity). Bu yazılım http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm kullanılabilir.</li>
	<li>Özelleştirilmiş komut dosyası26kullanarak her frekans bandı omega karmaşıklığı hesaplamak. Bizim durumumuzda, delta olan aşağıdaki sekiz frekans bantlarında omega karmaşıklığı her frekans aralığında ortalama değeri olarak hesaplamak (0,5-3.5 Hz), teta (4-7.5 Hz), alfa1 (8-10 Hz), alpha2 (10,5-13,5 Hz), beta1 (14-18 Hz), beta2 (18,5-30 Hz), gamma1 () 30.5-48 Hz) ve gamma2 (52-80 Hz)4. Adım 5,3 için özelleştirilmiş komut dosyası örneği ek materyalleri bulunamadı.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Khanna, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microstates+in+resting-state+EEG:+current+status+and+future+directions.">Microstates in resting-state EEG: current status and future directions.</a> Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).</li><li>Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+changes+of+ICA-derived+EEG+functional+connectivity+in+the+resting+state.">Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state.</a> Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).</li><li>Imperatori, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Aberrant+EEG+functional+connectivity+and+EEG+power+spectra+in+resting+state+post-traumatic+stress+disorder:+a+sLORETA+study.">Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study.</a> Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).</li><li>Gao, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Altered+Resting-State+EEG+Microstate+Parameters+and+Enhanced+Spatial+Complexity+in+Male+Adolescent+Patients+with+Mild+Spastic+Diplegia.">Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia.</a> Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).</li><li>Seitzman, B. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+manipulation+of+brain+electric+microstates.">Cognitive manipulation of brain electric microstates.</a> Neuroimage. 146, 533-543 (2017).</li><li>Lehmann, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG-defined+functional+microstates+as+basic+building+blocks+of+mental+processes.">EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes.</a> Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).</li><li>Koenig, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Millisecond+by+millisecond,+year+by+year:+normative+EEG+microstates+and+developmental+stages.">Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages.</a> Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).</li><li>Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BOLD+correlates+of+EEG+topography+reveal+rapid+resting-state+network+dynamics.">BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics.</a> Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).</li><li>Musso, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spontaneous+brain+activity+and+EEG+microstates.+A+novel+EEG/fMRI+analysis+approach+to+explore+resting-state+networks.">Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks.</a> Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).</li><li>Strelets, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+schizophrenics+with+positive+symptomatology+have+shortened+EEG+microstate+durations.">Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations.</a> Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).</li><li>Kikuchi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+analysis+in+drug-naive+patients+with+panic+disorder.">EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder.</a> PLoS One. 6 (7), e22912 (2011).</li><li>Santarnecchi, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+Microstate+Correlates+of+Fluid+Intelligence+and+Response+to+Cognitive+Training.">EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training.</a> Brain Topogr. , (2017).</li><li>Schlegel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstates+during+resting+represent+personality+differences.">EEG microstates during resting represent personality differences.</a> Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+mapping:+estimating+complexity+of+multichannel+EEG+recordings.">Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings.</a> Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).</li><li>Jung, T. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Removing+electroencephalographic+artifacts+by+blind+source+separation.">Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation.</a> Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).</li><li>Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+brain+electrical+activity+into+microstates:+model+estimation+and+validation.">Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).</li><li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardized+low-resolution+brain+electromagnetic+tomography+(sLORETA):+technical+details.">Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details.</a> Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, 5-12 (2002).</li><li>Hu, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+primary+somatosensory+cortex+contributes+to+the+latest+part+of+the+cortical+response+elicited+by+nociceptive+somatosensory+stimuli+in+humans.">The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans.</a> Neuroimage. 84, 383-393 (2014).</li><li>Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Topographic+ERP+analyses:+a+step-by-step+tutorial+review.">Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review.</a> Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).</li><li>Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+sequences+in+healthy+humans+at+rest+reveal+scale-free+dynamics.">EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).</li><li>Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+emotion+associated+brain+functional+network+with+phase+locking+value.">Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).</li><li>Wen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Resting-state+EEG+coupling+analysis+of+amnestic+mild+cognitive+impairment+with+type+2+diabetes+mellitus+by+using+permutation+conditional+mutual+information.">Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information.</a> Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).</li><li>Rosales, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+efficient+implementation+of+the+synchronization+likelihood+algorithm+for+functional+connectivity.">An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity.</a> Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).</li><li>Jia, H., Peng, W., Hu, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+approach+to+identify+time-frequency+oscillatory+features+in+electrocortical+signals.">A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals.</a> J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+characterization+of+brain+electrical+activity+by+means+of+the+&#937;+complexity+production+rate.">Global characterization of brain electrical activity by means of the &#937; complexity production rate.</a> Brain Topogr. 18, 135 (2005).</li><li>Wackermann, J., Putz, P., Ga&#223;ler, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unfolding+EEG+spatial+complexity+as+a+function+of+frequency.">Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency.</a> Brain Topogr. 16 (2), 124 (2003).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Bu makalede, EEG analitik yöntemleri (yani, microstate analiz ve omega karmaşıklık Analizi), iki tür insan beyni uzaysal karmaşıklığını ve temporal karmaşıklığı sırasıyla ölçme, ayrıntılı olarak tarif edildi. Birkaç kritik adım içinde belirtilmelidir Protokolü vardır. İlk olarak, EEG veri microstate ve omega karmaşıklık hesaplama önce temizlenmesi gerekir. İkinci olarak, EEG veri hesaplama microstate ve omega karmaşıklık önce ortalama başvuru karşı remontaged. Üçüncü olarak, s...

Elektroansefalografi (EEG) beri bu noninvaziv, düşük mal oldu ve çok yüksek zamansal çözünürlük1olan klinik tanı ve bilimsel araştırma, hem de insan beyin elektriksel aktivitesinin kaydetmek için yaygın olarak kullanılmış. Devlet dinlenme içinde EEG sinyallerini incelemek için araştırmacılar birçok EEG teknikleri (örneğin, güç spektrum analizi, fonksiyonel bağlantı analizi)2,3geliştirdik. Bunlar microstate analiz ve omega karmaşıklık Analizi iyi kayma ve temporal bilgi EEG sinyallerini4doğasında faydalanmak.
Önceki araştırmalar ne kadar zaman içinde göz kapalı EEG sinyallerinin topografik dağıtım değişir veya göz-açık devlet dinlenme, anlık haritalar dizi manzara, kesintili değişiklikleri göstermek bu göstermiştir Yani, dönemleri, istikrar alternatif bazı yarı kararlı EEG Topografyaları5arasında kısa geçiş dönemleri ile. Lihtenştayn 80 ile 120 ms1arasında son yarı kararlı EEG Topografyaları Bu bölüm olarak tanımlanır. Farklı elektrik potansiyel manzara farklı sinirsel kaynaklar tarafından oluşturulan gerekir bu Lihtenştayn okunmasının temel taşları hak kazanabilirsiniz ve "düşünce ve duygu atomlarının"6kabul edilebilir. Modern desen sınıflandırma algoritmaları kullanarak, dört EEG microstate sınıfları dinlenme sürekli olarak, A sınıfı, B sınıfı, C sınıfı ve D sınıfı7etiketli gözlenmiştir. Ayrıca, araştırmacılar EEG veri dinlenme bu dört microstate sınıflar birçok dinlenme-devlet fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) çalışmalar8',9 gözlenen iyi bilinen fonksiyonel sistemleri ile yakından ilişkili olduğunu ortaya koydu . Böylece, microstate analiz dinlenme ağları (RSNs) insan beyninin çalışma için yeni bir yaklaşım sağladı. Ayrıca, ortalama süresi ve dört microstate haritalar topografik şeklinde her microstate sınıfın oluşum sıklığını önemli ölçüde bazı beyin bozuklukları4,10,11tarafından etkilenmiştir, ve sıvı istihbarat12 ve kişilik13ile ilişkilidir.
Diğer yönü olarak, çok kanallı EEG geleneksel fonksiyonel bağlantı sadece böylece küresel fonksiyonel bağlantı kafa derisi veya belirli bir beyin bölgesi içinde değerlendirmek başarısız oldu iki kafa derisi elektrot arasındaki işlevsel bağlantıları tarif olabilir. Wackermann (1996)14 tarafından önerilen ve asıl bileşen analizi (PCA) ve Shannon entropi, birleştiren bir yaklaşımla hesaplanan omega karmaşıklığı arasındaki geniş bant genel eşitleme dağınık şekilde ölçmek için kullanılan Dağıtılmış beyin bölgeleri. Her frekans bandı omega karmaşıklığını değerlendirmek için Fourier dönüşümü yaygın bir ilk adım25yapılmıştır.
Lihtenştayn ve omega karmaşıklık iki yakından bağlantılı kavram, yani, temporal karmaşıklığı ve kayma karmaşıklık4yansıtacak şekilde kullanılabilir. İnsan beyninin belirli zihinsel işlemlerde microstate sınıfları temsil ettiğinden, nöronal salınımlarını zamansal yapısını yansıtabilir. Alt süresi ve daha yüksek oluşum hızı / sn yüksek temporal karmaşıklığı belirtmeniz gerekir. Omega karmaşıklık olumlu ilgili beyinde sinirsel bağımsız kaynaklar sayı ile böylece sık kayma karmaşıklık4bir göstergesi olarak kabul edilir.
Geçerli makalenin EEG microstate analiz ve omega karmaşıklık Analizi ayrıntılı protokolünü açıklar. EEG microstate ve omega karmaşıklık çözümlemeleri beyin aktivitesi zamansal ve mekansal karmaşıklığı sırasıyla ölçmek için fırsat sunar.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>ANT 20 channels EEG/ERP system</td>
			<td>ASA-Lab, ANT B.V., Netherlands</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.ant-neuro.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEGLAB plugin for Microstates</td>
			<td>Thomas Koenig</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>sLORETA</td>
			<td>Roberto D. Pascual-Marqui</td>
			<td></td>
			<td>http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB 2010a</td>
			<td>The MathWorks Inc.</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.mathworks.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>eeglab</td>
			<td>Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

microstate and omega complexity analyses of the resting-state electroencephalography

Microstate ve omega karmaşıklığı EEG veri zamansal ve mekansal karmaşıklığı gösterebilir ve bazı beyin bozukluklarında sinirsel mekanizmalar araştırmak için yaygın olarak kullanılmış iki başvuru içermeyen elektroansefalografi (EEG) önlemler vardır. Bu makalenin amacı EEG microstate ve omega karmaşıklık çözümlemeleri adım adım temel Protokolü tarif etmektir. Bu iki önlemler büyük avantajı onlar geleneksel spektrum analizi için doğal başvuru bağımlı sorunu ortadan kaldırmak olduğunu. Buna ek olarak, microstate analiz dinlenme-devlet EEG zaman yüksek çözünürlüğe iyi kullanır ve dört elde edilen microstate sınıflar sırasıyla ilgili dinlenme-devlet ağlar maç olabilir. Omega karmaşıklık bariz avantajı tek bir kanal sinyal karmaşıklığı odaklanan geleneksel karmaşıklık önlemler ile karşılaştırıldığında olan uzamsal karmaşıklığı bütün beyin ya da belirli beyin bölgeleri, karakterize. Bu iki EEG ölçümleri zamansal ve mekansal etki alanından beyin karmaşıklık sırasıyla araştırmak için birbirlerini tamamlayıcı.

EEG microstate
Grand normalleştirilmiş microstate haritalar Şekil 1' de gösterilen demek. Elektrik potansiyel manzara burada tanımlanan dört bu microstate sınıfların çok önceki çalışmalar4' te bulunanlara benzer.
Ortalama ve standart sapma (SD) sağlıklı deneklerin microstate parametrelerinin Ta...

Watch this Scientific Journal Video about Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography at JoVE.com

Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

İki başvuru içermeyen EEG önlemlerdir protokol temel elektroansefalografi (EEG) microstate Analizi ve omega karmaşıklık analizi, bu makalede ve sinirsel mekanizmalar beyin bozukluklarının keşfetmek için son derece değerli.

Microstate ve dinlenme-devlet elektroansefalografi Omega karmaşıklık analizleri

Microstate and omega complexity are two reference-free electroencephalography (EEG) measures that can represent the temporal and spatial complexities of ...

microstate-omega-complexity-analyses-resting-state

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.1K Görüntüleme.  Peking University People's Hospital. İki başvuru içermeyen EEG önlemlerdir protokol temel elektroansefalografi (EEG) microstate Analizi ve omega karmaşıklık analizi, bu makalede ve sinirsel mekanizmalar beyin bozukluklarının keşfetmek için son derece değerli.

Video: Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (dEEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology1,2, is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While dEEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization3,4,2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of dEEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution4,5,6 compared to standard dEEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults7,8, children9,10,11, and infants12, in both research and clinical4,5,6,13,14,15 settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other dEEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of dEEG data.
The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic dEEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface.
In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using dEEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography dEEG

Dense array electroencephalography is being used increasingly to study social cognitive functions in infants and adults. Here we present an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults.

(Bebekler ve Yetişkin Yoğun Dizi Elektroensefalografi kullanarak Sosyal Biliş incelenmesi D EEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any ...

Nörobilim

Morphometric Analyses of Retinal Sections

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the retinal ganglion cell layer (RGCL) in rat models with N-methyl-D-aspartate (NMDA)&#x2013;induced excitotoxicity1, retinal ischemia-reperfusion injury2 and glaucoma3. Reduction of INL and inner plexiform layer (IPL) thicknesses were reversed with citicoline treatment in rats' eyes subjected to kainic acid-mediated glutamate excitotoxicity4. Alteration of RGC density and soma sizes were observed with different drug treatments in eyes with elevated intraocular pressure3,5,6. Therefore, having objective methods of analyzing the retinal morphometries may be of great significance in evaluating retinal pathologies and the effectiveness of therapeutic strategies.
The retinal structure is multi-layers and several different kinds of neurons exist in the retina. The morphometric parameters of retina such as cell number, cell size and thickness of different layers are more complex than the cell culture system. Early on, these parameters can be detected using other commercial imaging software. The values are normally of relative value, and changing to the precise value may need further accurate calculation. Also, the tracing of the cell size and morphology may not be accurate and sensitive enough for statistic analysis, especially in the chronic glaucoma model. The measurements used in this protocol provided a more precise and easy way. And the absolute length of the line and size of the cell can be reported directly and easy to be copied to other files. For example, we traced the margin of the inner and outer most nuclei in the INL and formed a line then using the software to draw a 90 degree angle to measure the thickness. While without the help of the software, the line maybe oblique and the changing of retinal thickness may not be repeatable among individual observers. In addition, the number and density of RGCs can also be quantified. This protocol successfully decreases the variability in quantitating features of the retina, increases the sensitivity in detecting minimal changes.
 	This video will demonstrate three types of morphometric analyses of the retinal sections. They include measuring the INL thickness, quantifying the number of RGCs and measuring the sizes of RGCs in absolute value. These three analyses are carried out with Stereo Investigator (MBF Bioscience &mdash; MicroBrightField, Inc.). The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

This video demonstrates three types of morphometric analyses of the retina, which include measuring the inner nuclear layer thickness, quantifying the number of retinal ganglion cells (RGCs) and measuring the sizes of RGCs. The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

Retina Bölüm morfometrik Analizleri

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the ...

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the underlying neuronal components in the circuits1-6. Application of optogenetics7,8 in the larval neural circuit allows us to manipulate neuronal activity in spatially and temporally patterned ways9-13. Typically, specimens are broadly illuminated with a mercury lamp or LED, so specificity of the target neurons is controlled by binary gene expression systems such as the Gal4-UAS system14,15. In this work, to improve the spatial resolution to "sub-genetic resolution", we locally illuminated a subset of neurons in the ventral nerve cord using lasers implemented in a conventional confocal microscope. While monitoring the motion of the body wall of the semi-intact larvae, we interactively activated or inhibited neural activity with channelrhodopsin16,17 or halorhodopsin18-20, respectively. By spatially and temporally restricted illumination of the neural tissue, we can manipulate the activity of specific neurons in the circuit at a specific phase of behavior. This method is useful for studying the relationship between the activities of a local neural assembly in the ventral nerve cord and the spatiotemporal pattern of motor output.

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Here we describe a protocol for optogenetic manipulation of motoneuronal activity while monitoring changes in motor output (muscle contraction) in semi-intact Drosophila larvae using lasers within a conventional confocal microscope. This technique enables researchers to achieve local perturbation of neural activity in a few neuromeres to elucidate the dynamics of motor circuits.

Yarı sağlam Lazer Aydınlatma ile Sinir Faaliyet optogenetic Pertürbasyon<em&gt; Drosophila</emMotion&gt; Larva

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the ...

Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure involves the chronic placement of multiple depth electrodes into regions of the brain typically inaccessible via subdural grid electrode placement. SEEG thus provides a unique opportunity to investigate brain function. In this paper we demonstrate how SEEG can be used to investigate the role of the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) in cognitive control. We include a description of the SEEG procedure, demonstrating the surgical placement of the electrodes. We describe the components and process required to record local field potential (LFP) data from consenting subjects while they are engaged in a behavioral task. In the example provided, subjects play a cognitive interference task, and we demonstrate how signals are recorded and analyzed from electrodes in the dorsal anterior cingulate cortex, an area intimately involved in decision-making. We conclude with further suggestions of ways in which this method can be used for investigating human cognitive processes.

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is an operative technique used in epilepsy surgery to help localize seizure foci. It also affords a unique opportunity to investigate brain function. Here we describe how SEEG can be used to investigate cognitive processes in human subjects.

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure ...

Assessment of Hippocampal Dendritic Complexity in Aged Mice Using the Golgi-Cox Method

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching variations of the neuronal dendrites within the hippocampus are implicated in cognition and memory formation. There are several approaches to Golgi staining, all of which have been useful for determining the morphological characteristics of dendritic arbors and produce a clear background. The present Golgi-Cox method, (a slight variation of the protocol that is provided with a commercial Golgi staining kit), was designed to assess how a relatively low dose of the chemotherapeutic drug 5-flurouracil (5-Fu) would affect dendritic morphology, the number of spines, and the complexity of arborization within the hippocampus. The 5-Fu significantly modulated the dendritic complexity and decreased the spine density throughout the hippocampus in a region-specific manner. The data presented show that the Golgi staining method effectively stained the mature neurons in the CA1, the CA3, and the dentate gyrus (DG) of the hippocampus. This protocol reports the details for each step so that other researchers can reliably stain tissue throughout the brain with high quality results and minimal troubleshooting.

Here we present a Golgi-Cox protocol in extensive detail. This reliable tissue stain method allows for a high-quality assessment of the cytoarchitecture in the hippocampus, and throughout the entire brain, with minimal troubleshooting.

Yaşlı Bir Farede Hipokampal Dendritik Karmaşıklığın Golgi-Cox Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching ...

Concurrent Recording of Co-localized Electroencephalography and Local Field Potential in Rodent

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the neurogenesis of EEG is still very limited. Local field potentials (LFPs) recorded via a multi-laminar microelectrode can provide a more detailed account of simultaneous neural activity across different cortical layers in the neocortex, but the technique is invasive. Combining EEG and LFP measurements in a pre-clinical model can greatly enhance understanding of the neural mechanisms involved in the generation of EEG signals, and facilitate the derivation of a more realistic and biologically accurate mathematical model of EEG. A simple procedure for acquiring concurrent and co-localized EEG and multi-laminar LFP signals in the anesthetized rodent is presented here. We also investigated whether EEG signals were significantly affected by a burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode. Our results suggest that the burr hole has a negligible impact on EEG recordings.

This protocol describes a simple method for concurrent recording of co-localized electroencephalography (EEG) and multi-laminar local field potential in an anesthetized rat. A burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode is shown to produce negligible distortion of the EEG signal.

Co yerelleştirilmiş elektroansefalografi ve yerel alan potansiyel kemirgen eşzamanlı kayıt

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the ...

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. Drosophila larval neuronal dendritic arborization (da) is an ideal model for studying morphogenesis of neural dendrites and gene function in the development of nervous system. There are four classes of da neurons. Class IV is the most complex with a branching pattern that covers almost the entire area of the larval body wall. We have previously characterized the effect of silencing the Drosophila ortholog of SOX5 on class IV neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) using four parameters: the length of dendrites, the surface area of dendrite coverage, the total number of branches, and the branching structure. This protocol presents the workflow of NDAC quantitative analysis, consisting of larval dissection, confocal microscopy, and image analysis procedures using ImageJ software. Further insight into da neuronal development and its underlying mechanisms will improve the understanding of neuronal function and provide clues about the fundamental causes of neurological and neurodevelopmental disorders.

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

This protocol focuses on quantitative analysis of neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) in Drosophila, which can be used for studies of dendritic morphogenesis.

Kantitatif analiz Drosophila nöronal dendritik Arborization karmaşıklığı

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. ...

Combined Transcranial Magnetic Stimulation and Electroencephalography of the Dorsolateral Prefrontal Cortex

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic field pulses. The initiation of cortical activation or its modulation depends on the background activation of the neurons of the cortical region activated, the characteristics of the coil, its position and its orientation with respect to the head. TMS combined with simultaneous electrocephalography (EEG) and neuronavigation (nTMS-EEG) allows for the assessment of cortico-cortical excitability and connectivity in almost all cortical areas in a reproducible manner. This advance makes nTMS-EEG a powerful tool that can accurately assess brain dynamics and neurophysiology in test-retest paradigms that are required for clinical trials. Limitations of this method include artifacts that cover the initial brain reactivity to stimulation. Thus, the process of removing artifacts may also extract valuable information. Moreover, the optimal parameters for dorsolateral prefrontal (DLPFC) stimulation are not fully known and current protocols utilize variations from the motor cortex (M1) stimulation paradigms. However, evolving nTMS-EEG designs hope to address these issues. The protocol presented here introduces some standard practices for assessing neurophysiological functioning from stimulation to the DLPFC that can be applied in patients with treatment resistant psychiatric disorders that receive treatment such as transcranial direct current stimulation (tDCS), repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), magnetic seizure therapy (MST) or electroconvulsive therapy (ECT).

The protocol presented here is for TMS-EEG studies utilizing intracortical excitability test-retest design paradigms. The intent of the protocol is to produce reliable and reproducible cortical excitability measures for assessing neurophysiological functioning related to therapeutic interventions in the treatment of neuropsychiatric diseases such as major depression.

Kombine Transkraniyal Manyetik stimülasyon ve elektroansefalografi Dorsolateral Prefrontal korteksin

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic ...

Collection of Frozen Rodent Brain Regions for Downstream Analyses

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex (mPFC) or nucleus accumbens. The challenge in this work is to dissect the correct area while preserving the microenvironment to be examined. In this paper, we describe a simple, low-cost method using resources readily available in most labs. This method preserves nucleic acid and proteins by keeping the tissue frozen throughout the process. Brains are cut into 0.5&#8211;1.0 mm sections using a brain matrix and arranged on a frozen glass plate. Landmarks within each section are compared to a reference, such as the Allen Mouse Brain Atlas, and regions are dissected using a cold scalpel or biopsy punch. Tissue is then stored at -80 &#176;C until use. Through this process rat and mouse mPFC, nucleus accumbens, dorsal and ventral hippocampus and other regions have been successfully analyzed using qRT-PCR and Western assays. This method is limited to brain regions that can be identified by clear landmarks.

This procedure describes the collection of discrete frozen brain regions to obtain high-quality protein and RNA using inexpensive and commonly available tools.

Downstream Analizleri için Dondurulmuş Kemirgen Beyin Bölgeleri Koleksiyonu

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex ...

Preparation of the Rat Vocal Fold for Neuromuscular Analyses

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures for rat laryngeal dissection, flash-freezing, and cryosectioning of the vocal folds. This study describes how to cryosection vocal folds in both longitudinal and cross-sectional planes. A novelty of this protocol is the laryngeal tracking during cryosectioning that ensures accurate identification of the intrinsic laryngeal muscles and reduces the chance of tissue loss. Figures demonstrate the progressive cryosectioning in both planes. Twenty-nine rat hemi-larynges were cryosectioned and tracked from the emergence of the thyroid cartilage to the appearance of the first section that included the full vocal fold. The full vocal fold was visualized for all animals in both planes. There was high variability in the distance from the appearance of the thyroid cartilage to the appearance of the full vocal fold in both planes. Weight was not correlated to depth of laryngeal landmarks, suggesting individual variability and other factors related to tissue preparation may be responsible for the high variability in the appearance of landmarks during sectioning. This study details a methodology and presents morphological data for preparing the rat vocal fold for histochemical neuromuscular investigation. Due to high individual variability, laryngeal landmarks should be closely tracked during cryosectioning to prevent oversectioning tissue and tissue loss. The use of a consistent methodology, including adequate tissue preparation and awareness of landmarks within the rat larynx, will assist with consistent results across studies and aid new researchers interested in using the rat vocal fold as a model to investigate laryngeal neuromuscular mechanisms.

This protocol describes methods used to prepare rat vocal folds for histochemical neuromuscular study.

Nöromüsküler Analizler için Sıçan Vokal Kıvrımının Hazırlanması

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures ...

Microstate ve dinlenme-devlet elektroansefalografi Omega karmaşıklık analizleri

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

(Bebekler ve Yetişkin Yoğun Dizi Elektroensefalografi kullanarak Sosyal Biliş incelenmesi_D EEG)