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.2009年9月8日3:9。
doi:10.3389/neuro.06.009.2009。 eCollection 2009年。

不同来源的一氧化氮介导猫外侧膝状体核内的神经血管偶联

附属公司

不同来源的一氧化氮介导猫外侧膝状体核内的神经血管偶联

卡门·德·拉布拉等。 前系统神经科学. .

摘要

了解神经元反应(NRs)和代谢信号之间的联系是我们了解大脑功能的基础,也是我们从现代非侵入性光学技术(如fMRI、,这是基于活动神经元的代谢需求与局部血流变化之间的紧密耦合。面临的挑战是解开这种联系。在此,我们表明,使用分光光度法记录氧合血红蛋白和高铁血红蛋白(分别代表脑血流和一氧化氮水平)以及体内细胞外神经元记录,并应用多元多项式回归模型,这些标记能够预测NR约80%的变异性。此外,我们发现,血流和神经元活动之间的耦合受到一氧化氮(NO)的严重影响。NRs显示典型的饱和反应,而血流在对比反应曲线中显示线性行为,不同来源的一氧化氮对低强度和高强度的作用不同。

关键词:LGN;不;血红蛋白;神经血管;视觉活动。

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数字

图1
图1
视觉刺激对OxyHb和MetHb水平的调节.(A)视觉刺激对代谢标记物影响的典型示例。每个记录都显示了一段自发活动的时间,在此之前的一段视觉刺激(盒子内的区域)会产生氧血红蛋白和甲基汞水平的增加(同时记录)。两张图中的虚线表示平均未刺激活动加上2 SD。因此,视觉诱发活动将被视为显著增加。插入框显示视觉刺激(漂移正弦光栅)诱发的神经元活动。(B)OxyHb和MetHb水平的平均变化。
图2
图2
代谢和神经元反应与刺激强度的关系.(A)对比度响应曲线显示,对比度从0%(背景细胞活性)到100%(相对于神经元反应)不等。氧合血红蛋白(B)和MetHb(C)获得的水平与不同的对比度值。所有数据点均为平均人口数据。
图3
图3
模型预测(I)对于ST的每个固定值,重复实验几次,获得不同的OxyHb(基线的%)、MetHb(基线的%)和神经元反应值。神经元反应的预测观察图(A),氧血红蛋白(B)和MetHb(C)使用上述多元多项式回归模型。水平轴表示预测值,而垂直轴表示观测值。直线是完美预测的对角线。
图4
图4
模型预测(二)对每只动物采样神经元的平均值再次应用多元多项式回归模型。神经元反应的预测观察图(A),氧血红蛋白(B)和MetHb(C)水平轴表示预测值,垂直轴表示观测值。直线是完美预测的对角线。
图5
图5
一氧化氮合酶阻断对神经元和代谢信号的影响。7-NI(特定nNOS阻断剂)后获得的效果或-静脉注射NOArg(非特异性NOS阻滞剂)对神经元反应的影响(A),甲血红蛋白(B)和氧血红蛋白(C)用于高对比度刺激(100%,图形左侧的条形图)和低对比度刺激的条形图(10%)*代表显著差异(t吨-测试;第页 < 0.05)。
图6
图6
刺激强度对血流与神经反应耦合的影响在两种刺激条件下(高对比度(100%)和低对比度(10%)),通过血氧血红蛋白水平测量的血流值直接与对照组和7-NI条件下的神经反应进行比较。当nNOS被阻断时,即使神经元活动水平显著降低,在低对比度刺激呈现期间,对血流也没有显著影响*代表显著差异(t吨-测试;第页 < 0.05).

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工具书类

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