Acute two-photon imaging of the neurovascular unit in the cortex of active mice
Notice bibliographique
Résumé
In vivo two-photon scanning fluorescence imaging is a powerful technique to observe physiological processes from the millimeter to the micron scale in the intact animal. In neuroscience research, a common approach is to install an acute cranial window and head bar to explore neocortical function under anesthesia before inflammation peaks from the surgery. However, there are few detailed acute protocols for head-restrained and fully awake animal imaging of the neurovascular unit during activity. This is because acutely performed awake experiments are typically untenable when the animal is naïve to the imaging apparatus. Here we detail a method that achieves acute, deep-tissue two-photon imaging of neocortical astrocytes and microvasculature in behaving mice. A week prior to experimentation, implantation of the head bar alone allows mice to train for head-immobilization on an easy-to-learn air-supported ball treadmill. Following just two brief familiarization sessions to the treadmill on separate days, an acute cranial window can subsequently be installed for immediate imaging. We demonstrate how running and whisking data can be captured simultaneously with two-photon fluorescence signals with acceptable movement artifacts during active motion. We also show possible applications of this technique by (1) monitoring dynamic changes to microvascular diameter and red blood cells in response to vibrissa sensory stimulation, (2) examining responses of the cerebral microcirculation to the systemic delivery of pharmacological agents using a tail artery cannula during awake imaging, and (3) measuring Ca(2+) signals from synthetic and genetically encoded Ca(2+) indicators in astrocytes. This method will facilitate acute two-photon fluorescence imaging in awake, active mice and help link cellular events within the neurovascular unit to behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».