Микросхема для часов: : DS1302, DS1307, DS3231

Содержание

Микросхема часов реального времени DS3231.

Микросхема часов реального времени DS3231.

Микросхема DS3231 выполнена в виде полностью законченного устройства, содержащего все необходимые элементы. На кристалле размещены непосредственно часы реального времени, генератор тактовой частоты и схема температурной компенсации. Такое решение позволило отказаться от дополнительных внешних радиодеталей, за исключением необходимых для реализации интерфейса I2C.

Генератор частоты в разных модификациях микросхем отличается по принципу работы. В корпусе DS3231 упакован классический кварцевый резонатор. Модификация DS3231M использует более продвинутую технологию MEMS-резонатора. Размещение генератора в корпусе прибора упростило конструирование пользовательских устройств, а благодаря температурной компенсации обеспечивается высокая точность хода. Модуль термокомпенсатора включает в себя термодатчик и управляемый температурой делитель частоты. Нестабильность хода часов DS3231 не превышает примерно 2 секунд за год в обычных условиях.

При работе в области высоких или низких температур нестабильность оказывается в полтора раза выше. Для DS3231M нестабильность уменьшена примерно до 0.5 секунды за год. Также в схеме предусмотрена компенсация смещения частоты, вызываемого старением устройства.

Типовая схема включения DS3231

Часы DS3231 поддерживают работу с секундами, минутами, часами, днями, месяцами и годами. Максимальное значение года не может превышать 2100. Формат данных использует двоично-десятичное представление числа. Часы можно отображать в 12 или 24-часовом формате. В DS3231 реализовано две уставки сигнализации. Формат задания ограничен значением даты. Управление конкретным способом срабатывания ведется через значения старших битов регистра уставок.

Результаты измерения температуры доступны для пользователя. Точность термометра заявлена производителем на уровне 3 градусов. Результат измерений температуры представляется 10-битным числом с учетом знака.

Период определения температуры составляет 64 секунды. Пользователь также может запросить преобразование в любой момент времени.

Расположение выводов DS3231 и DS3231M

DS3231 собрана в корпусе SO-16, размер которого больше других аналогичных устройств. Очевидно это дань реализованному резонатору. Для общения с внешними устройствами используется шина I2C, дополненная выводами 32KHz и Reset. Электрические параметры этих линий совпадают с требованиями стандарта I2CАдрес микросхемы на шине 11010000 в двичном формате.Более современный вариант DS3231MZ получил корпус SO-8. При этом его распиновка позволяет применять эту микросхемe вместо ее более крупных моделей.

В серии DS323xвыпускаются еще две микросхемы:DS3232 и DS3234. Первая оснащена встроенной памятью SRAM емкостью 236 байт. Среди других особенностей более сложная система управления микросхемой и ограничение нижней частоты работы интерфейса. В DS3234 емкость памяти увеличена до 256 байт, а интерфейс заменен на SPI.

Описание выводов DS3231 и DS3231MZ

Номер вывода

Обозначение

Описание

SO-16

SO-8

1

1

32kHz

Выход частоты 32768Гц. Открытый сток. Требует подключения через внешний резистор к шине питания. Может оставаться не подключенным.

2

2

Vcc

Вход напряжения питания. Открытый сток. Должен быть подключен к земле, если не используется.

3

3

INT/SQW

Выход прерывания/частоты. Открытый сток. Требует подключения через внешний резистор к шине питания. Может оставаться не подключенным. В режиме прерывания активное состояние – низкое.

4

4

RST

Вход сброса. Активное состояние – низкое.

5-12

NC

Не используются

13

5

GND

Земля

14

6

Vbat

Вход резервного питания. Если не используется, то должен быть подключен к земле.

15

7

SDA

Информационный вход шины I2C. Требует подключения через внешний резистор к шине питания.

16

8

SCL

тактовый вход шины I2C. Требует подключения через внешний резистор к шине питания.

 

Электрические характеристики микросхемы DS3231 

Параметр

Значение

Размерность

Мин.

Типовое

Макс.

Напряжение питания

Vcc

2.3

3.3

5.5

В

Напряжение питания от батареи

Vbat

2.3

3.0

5.5

В

Ток, потребляемый в активном режиме

Vcc=5.5В

Icca

 

 

300

мкА

Vcc=3.63В

200

мкА

Ток, потребляемый при отсутствии обмена по шине

Vcc=5.5В

Iccs

 

110

мкА

Vcc=3.63В

170

мкА

Ток, потребляемый в режиме измерения температуры

Vcc=3.63В

Iccsconv

 

575

мкА

Vcc=5.5В

650

мкА

Ток, потребляемый в активном режиме при работе от батареи

Vbat=5.5В

Ibata

 

150

мкА

Vbat=3.0В

70

мкА

Ток, потребляемый в спящем режиме при работе от батареи

Vbat=5.5В

Ibatt

 

0.84

3.0

мкА

Vbat=3.0В

1.0

3.5

мкА

Ток, потребляемый в режиме измерения температуры при работе от батареи

Vbat=5.5В

Ibatс

 

575

мкА

Vbat=3.0В

650

мкА

Выходная частота на 32kHz

Fout

 

32.768

 

кГц

Частота работы линии SCL

Fscl

0

 

400

кГц

Диапазон рабочих температур для коммерческого исполнения

 

0

 

+70

Град. Цельсия

Диапазон рабочих температур для индустриального исполнения

 

-40

 

+85

Град. Цельсия

 

Описание регистров микросхемы DS3231

Для организации обмена по шине I2C и задания режимов работы микросхемы, предусмотрено 19 регистров. В разных моделях имеются некоторые отличия в составе битов управления. 

Адрес

Бит

7

Бит

6

Бит

5

Бит

4

Бит

3

Бит

2

Бит

1

Бит

0

Функция

Диапазон

00h

0

Десятки секунд

Единицы секунд

Секунды

00-59

01h

0

Десятки минут

Единицы минут

Минуты

00-59

02h

0

12/24

AM/PM

10 Часов

Единицы часов

Часы

1-12+AM/PM

00-23

20 Часов

03h

0

0

0

0

0

День недели

Дни

1-7

04h

0

0

Десятки даты

Единицы даты

Дата

1-31

05h

Столетие

0

0

Десятки месяца

Единицы месяца

Месяц/Столетие

1-12+Столетие

06h

Десятки года

Единицы года

Год

00-99

07h

A1M1

Десятки секунд

Единицы секунд

Уставка 1 Секунды

00-59

08h

A1M2

Десятки минут

Единицы минут

Уставка 1 Минуты

00-59

09h

A1M3

12/24

AM/PM

10 Часов

Единицы часов

Уставка 1 Часы

1-12+AM/PM

00-23

20 часов

0Ah

A1M4

DY/DT

Десятки даты

День недели

Уставка 1 Дни

1-7

Единицы даты

Уставка 1 Дата

1-31

0Bh

A2M2

Десятки минут

Единицы минут

Уставка 2 Минуты

00-59

0Ch

A2M3

12/24

AM/PM

10 часов

Единицы часов

Уставка 2 Часы

1-12+AM/PM

00-23

20 часов

0Dh

A2M4

DY/DT

Десятки даты

День недели

Уставка 2 Дни

1-7

Единицы даты

Уставка 2 Дата

1-31

0Eh

EOSC

BBSQW

CONV

RS2

RS1

INTCH

A2IE

A1IE

Регистр управления

0Fh

OSF

0

0

0

EN32kHz

BSY

A2F

A1F

Регистр состояния

10h

SIGN

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

Смещение

11h

SIGN

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

DATA

Старший байт температуры

12h

DATA

DATA

0

0

0

0

0

0

Младший байт температуры

 

Регистр управления 

Бит 7

Бит 6

Бит 5

Бит 4

Бит 3

Бит 2

Бит 1

Бит 0

EOSC

BBSQW

CONV

RS2

RS1

INTCH

A2IE

A1IE

0

0

0

1

1

1

0

0

Значение при подаче питания

  

Бит 7. EOSC – Включение генератора. Если бит установлен в единицу, генератор работает всегда. Если бит равен 0, генератор выключается при переходе на батарейное питание.  После включении питания бит находится в нулевом состоянии.

Бит 6 BBSQW — Включение выхода. Если бит установлен в 1 и INTCN=0, разрешено формирование выходного импульсного сигнала. Частота сигнала задается RS1 и RS 2. В микросхеме DS3231M частота постоянна и равна 1 Гц. Если бит равен 0, выход INT/SQW переведен в высокоимпедансное состояние. После включении питания бит находится в нулевом состоянии.

Бит 5. CONV – Преобразование температуры. Установка бита запускает процесс измерения температуры. Бит находится в единичном состоянии все время, пока не закончится процесс преобразования. Перед установкой данного бита требуется проверить состояние BSY.

Бит 4 и Бит 3. RS1 и RS2 — Установка выходной частоты. Биты не реализованы в DS3231M. В других микросхемах их значение устанавливает выходную частоту на выводе SQW, при установленном бите BBSQW

RS1

RS2

Частота на выводе SQW

0

0

1 Гц

0

1

1.024 Гц

1

0

4.096 Гц

1

1

8.192 Гц

Бит 2. INTCN — Контроль прерываний. При нулевом значении бита выходной сигнал определяется битом BBSQW. При единичном значении выход INT/SQW устанавливается в 1 при совпадении счетных регистров времени и регистров уставки. Флаги совпадения времени и уставки A1F и A2F устанавливаются независимо от состояния INTCN. После подачи питания значение бита равно 1.

Бит 1. A2IE — Разрешение тревоги 2. При установке в 1 бит разрешает формирование сигнала тревоги по уставке 2 на выводе INT/SQW при INTCN=1.

Бит 0. A1IE — Разрешение тревоги 1. При установке в 1 бит разрешает формирование сигнала тревоги по уставке 1 на выводе INT/SQW при INTCN=1.

Регистр состояния

Бит 7

Бит 6

Бит 5

Бит 4

Бит 3

Бит 2

Бит 1

Бит 0

OSF

0

0

0

EN32kHz

BSY

A2F

A1F

0

0

0

1

1

1

0

0

Значение при подаче питания

 

Бит 7. OSF – Флаг останова генератора. Значение 1 в этом бите указывает что генератор остановлен  Причины останова могут быть следующие:

— Подано питание, инициализация не произведена.

— Напряжения, на входах VCC и VBAT, недостаточны для генерации колебаний.

— Бит EOSC выключен, микросхема работает от батареи.

— Внешние воздействия на кристалл (то есть шум, утечка,и т.д.).

Биты 6 – 4. Не используются

Бит 3. EN32KHZ — Разрешение выхода 32kHz. При установке в единицу, на выходе 32kHz формируется частота 32768 Гц при условии работы генератора. Значение 0 переключает выход в высокоимпедансное состояние.

Бит 2. BSY — Флаг преобразования температуры. Значение 1 сигнализирует о процессе преобразования температуры. По завершении бит сбрасывается в 0.

Бит 1. A2F — Флаг тревоги 2. Бит устанавливается в 1, когда значение счетного регистра совпадает с уставкой 2. Сбрасывается в 0 пользователем.

Бит 0. A1F — Флаг тревоги 1. Бит устанавливается в 1, когда значение счетного регистра совпадает с уставкой 1. Сбрасывается в 0 пользователем.

Выбор режима работы уставок

Микросхема DS3231 имеет возможность задавать несколько типов уставки, для реагирования на разные временные интервалы. Для задания конкретного типа используются биты A1M1-A1M4 для первой уставки, и биты A2M2 — A2M4 для второй.

Выбор режима для первой уставки

DY/DT

Маска битов уставки

Функция

A1M4

A1M3

A1M2

A1M1

х

1

1

1

1

Срабатывание один раз в секунду

х

1

1

1

0

Срабатывание по значению секунд

х

1

1

0

0

Срабатывание по значению минут и секунд

х

1

0

0

0

Срабатывание по значению часов, минут и секунд

0

0

0

0

0

Срабатывание по значению даты, часов, минут и секунд

1

0

0

0

0

Срабатывание по значению дня недели, часов, минут и секунд

Выбор режима второй уставки

DY/DT

Маска битов уставки

Функция

A2M4

A2M3

A2M2

 

х

1

1

1

Срабатывание один раз в минуту (00 секунд)

х

1

1

0

Срабатывание по значению минут

х

1

0

0

Срабатывание по значению часов и минут

0

0

0

0

Срабатывание по значению даты, часов и минут

1

0

0

0

Срабатывание по значению дня недели, часов и минут

 

 

Создание часов из обычных микросхем на макетной плате / Хабр

В этом материале речь пойдёт о том, как собрать часы из обычных микросхем.

Схема часов (оригинал)

Для этого проекта вам понадобятся следующие компоненты:
  • Семисегментные индикаторы 5611AS — 6 штук.
  • Микросхема CD4026 — 6 штук.
  • Микросхема CD4060 — 1 штука.
  • Микросхема SN7476 — 1 штука.
  • Микросхема SN7411 — 1 штука.
  • Нажимная кнопка — 2 штуки.
  • Резисторы на 220 Ом — 42 штуки.
  • Резисторы на 10 кОм — 2 штуки.
  • Резистор на 2,2 кОм — 1 штука.
  • Резистор на 1 МОм — 1 штука.
  • Диоды 1N4007 — 2 штуки.
  • Керамический конденсатор на 100 нФ — 1 штука.
  • Керамический конденсатор на 33 пФ — 1 штука.
  • Подстроечный конденсатор на 5-45 пФ — 1 штука.
  • Кварцевый резонатор на 32,768 кГц — 1 штука.
  • Макетные платы — 3 штуки.
  • Одножильный сплошной провод, 22AWG.

Шаг 1. Подготовка макетных плат


Три макетные платы перед началом работы

Нам нужно три макетные платы. Две из них надо обрезать с одной стороны, приведя к состоянию, показанному на следующем рисунке.

Две обрезанные макетные платы

После этого все три платы нужно сложить — получится одна большая макетная плата. Соединим линии питании всех трёх плат. Это позволит снабдить всю конструкцию энергией от единственного источника питания.

Три макетные платы, линии питания которых объединены

Шаг 2. Подключение 7-сегментных индикаторов и резисторов

В этом проекте используется 6 семисегментных индикаторов с общим катодом (5611AS). Катод надо подключить к верхней линии питания, используя небольшие отрезки проводов.

Подключение катодов семисегментных индикаторов к линии питания

Если подключить аноды индикаторов напрямую к микросхеме 4026 — то соответствующие сегменты индикаторов выйдут из строя. Поэтому к каждому из соответствующих контактов нужно подключить резистор. Для того чтобы подсчитать то, каким именно сопротивлением должны обладать эти резисторы — воспользуемся следующей формулой:

R = (Vs — Vled) / Iled.

R — сопротивление.

Vs — напряжение, получаемое с источника питания (5В в нашем случае).

Vled — рабочее напряжение семисегментного индикатора (1,8В — это значение взято из документации).

Iled — необходимая сила тока (20 мА).

R = (5 — 1.8) / 0.02 = 160 Ом

Мы воспользуемся резисторами с более высоким сопротивлением, а именно — резисторами на 220 Ом, которые легче найти в продаже.

Подключите резисторы к плате так, как показано на следующих снимках. Проследите за тем, чтобы их ножки не соприкасались бы друг с другом.

Резисторы, подключённые к индикаторамРезисторы, подключённые к индикаторам

Шаг 3. Подключение микросхем CD4026B

Микросхема CD4026 представляет собой десятичный счётчик с семисегментным дешифратором. Каждая такая микросхема может управлять лишь одним семисегментным индикатором. Поэтому для того чтобы выводить на двух индикаторах двузначные десятичные числа — нам надо подключить ножку Carry Out микросхемы, отвечающей за управление индикатором, выводящим единицы, к ножке Clock микросхемы, которая отвечает за вывод десятков. То есть, в соответствии с

документацией

, ножку №5 к ножке №1. В частности, так надо соединить микросхемы №1 и №2, микросхемы №3 и №4, микросхемы №5 и №6.

Другие ножки микросхем подключают следующим образом:

Подключение к линиям питания:

  • Ножка №2 — «земля».
  • Ножка №8 — «земля».
  • Ножка № 15 — «земля» (только на микросхемах №1 и №3).
  • Ножка №3 — 5В.
  • Ножка №16 — 5В

Подключение к индикаторам:

  • Сегмент A — ножка №10.
  • Сегмент B — ножка №12.
  • Сегмент C — ножка №13.
  • Сегмент D — ножка №9.
  • Сегмент E — ножка №11.
  • Сегмент F — ножка №6.
  • Сегмент G — ножка №7.

На следующих фотографиях показан процесс поэтапного подключения микросхем к линиям питания, друг к другу и к семисегментным индикаторам.

Подключение микросхем CD4026BПодключение микросхем CD4026BПодключение микросхем CD4026BПодключение микросхем CD4026B

Шаг 4. Организация подачи тактового сигнала необходимой частоты

Мы, чтобы получить тактовый сигнал частотой 1 Гц, воспользуемся кварцевым резонатором на 32,768 КГц. Разделив эту частоту 15 раз на 2 мы получим нужные 1 Гц.

Частоту легко можно разделить на 2, воспользовавшись двоичным счётчиком — вроде микросхемы CD4060. Она позволит, 14 раз разделив частоту на 2, получить на выходе 2 Гц. Эти 2 Гц можно ещё раз разделить на 2, используя микросхему SN7476.

Микросхема SN7476 имеет два JK-триггера. Если посмотреть в документацию к ней, то окажется, что подав на её входы PRE, CLR, J и K уровень логической единицы, мы можем, при каждом тактовом импульсе, поступающем на CLK, менять состояние выхода на противоположное.

Подавая на SN7476 тактовый сигнал частотой 2 Гц, мы можем поделить его частоту на 2 и получить сигнал частотой в 1 Гц. А его мы будем использовать в качестве тактового сигнала для первой микросхемы CD4026.

Частоту можно настроить с помощью подстроечного конденсатора, доведя её до значения 32,768 КГц.

Установка микросхем CD4060 и SN7476Установка дополнительных элементов, необходимых для получения нужной частоты

Шаг 5. Создание системы отсчёта часов, минут и секунд

Для того чтобы сбрасывать в 0 количество отсчитанных системой секунд и минут тогда, когда они доходят до 60, и для сброса количества отсчитанных часов на отметке 24, нам понадобится микросхема

SN7411

.

Она включает в себя три логических элемента 3И, то есть — соответствующий выход будет переведён в высокое состояние только в том случае, если все три входа тоже будут пребывать в высоком состоянии.

Для работы с секундами и минутами можно использовать в качестве входов то, что подаётся на сегменты E — F — G при выводе десятков, а выход микросхемы подключить к контакту, ответственному за сброс счётчика десятков.

В случае с часами можно, в качестве входа, использовать то, что подаётся на сегменты F — G единиц, и то, что подаётся на сегмент G десятков. А выход будет использоваться и для сброса счётчика десятков, и для сброса счётчика единиц.

Благодаря этому счётчики секунд и минут будут сбрасываться тогда, когда они доходят до 60, а счётчик часов будет сбрасываться тогда, когда он дойдёт до 24.

Микросхема SN7411Подключение SN7411 к счётчикамПодключение SN7411 к счётчикамПодключение SN7411 к счётчикам

Шаг 6. Подключение кнопок

Для того чтобы у нас была бы возможность настраивать часы — нам понадобится две кнопки.

Одни стороны кнопок подключены к линии сигнала 2 Гц. Это позволяет, удерживая кнопки, увеличивать число минут и часов. Другие стороны кнопок подключены к входу Clock микросхем CD4026. Команда сброса часов и минут реализована путём подключения к входам Clock соответствующих микросхем с использованием диода.

Для обеспечения правильной работы часов в условиях, когда кнопки не нажаты, нам нужно добавить в схему подтягивающие резисторы на 10 кОм.

Подключение кнопокПодключение кнопокПодключение кнопок

Шаг 7. Подключение питания

А теперь всё готово к тому, чтобы подключить к часам источник питания на 5В и, пользуясь кнопками, настроить часы.

Готовые часы

Хотите сделать часы, похожие на те, что описаны в этом материале?


Схема цифровых часов на микросхеме КР145ИК1901 » Паятель.Ру


Электронные часы сделаны на базе микросхемы КР145ИК1901, которая уже не один десяток лет служит основой для построения схем отечественных электронных часов. По типовой схеме часы должны питаться от электросети через понижающий трансформатор. Типовая схема включения микросхемы КР145ИК1901 требует использования специфического трансформатора, у которого есть накальная обмотка, дающая 2,3V. А постоянное напряжение питания индикаторов и микросхемы должно быть около 30V.


В настоящее время (да и раньше) подобрать такой трансформатор практически не возможно, и сборка относительно простой схемы часов из доступных комплектующих (микросхема КР145ИК 901 и индикатор типа ИВЛ сейчас не в ряду дефицита), омрачается необходимостью самостоятельного изготовления силового трансформатора или перемотки готового

Неприятность типовой схемы в том, что накальная цепь индикатора должна в ней питаться исключительно переменным напряжением. Однако, цепь накала это не что иное как обычная лампа накаливания, а для лампочки, как известно, безразлично будет она питаться переменным или постоянным током. Более того, в данном случае, когда нить накала одновременно несет функции и катода электровакуумного индикатора, питание постоянным током даже предпочтительнее, в том смысле, что нет наводок переменного тока на катод

На рисунке приводится простая схема часов на базе ИС КР145ИК1901 и индикатора ИВЛ2-7/5, схема питания которой выполнена на самом доступном, в настоящее время, миниатюрном трансформаторе TLG 220-110, 12-0-12 100 mA, китайского производства

Вышеуказанный трансформатор имеет две вторичные обмотки по 12V переменного тока, соединенные последовательно Если брать напряжение с крайних выводов, — будет 24V переменного тока После выпрямителя диодным мостом на сглаживающем конденсаторе С5 будет около 35V. Затем, это напряжение понижается параметрическим стабилизатором на резисторе R4 и стабилитроне VD1 до 30V.

Этим напряжением и питаются анодные цепи индикатора и логическая часть микросхемы. Накал (а вместе с ним и катод) питается от этого же источника. Один вывод накала подключается на минус, а второй, через гасящий резистор R1 — на плюс. В результате, катод оказывается под отрицательным потенциалом, а на накальную обмотку поступает примерно 2-2,5V (зависит от точности подбора сопротивления R1).

Недостаток такой схемы только в том, что на стадии налаживания требуется точный подбор сопротивления R1 так, чтобы на накале индикатора было постоянное напряжение 2-2.5V. Но это мелочь, по сравнению с трудовыми затратами на перемотку трансформатора.

Роль резервного источника питания выполняет Крона G1 (миниатюрная батарейка напряжением 9V). При отключении сетевого питания напряжение на VD1 падает и диод VD3 закрывается, но открывается диод VD2, через который на микросхему поступает напряжение 9V. Этого напряжения достаточно для поддержания работы счетчиков микросхемы, поэтому ход часов продолжается, но индикация прекращается из-за отсутствия накального напряжения и из-за понижения анодного. В таком режиме ток потребления минимален.

В источнике питания можно использовать любой трансформатор с вторичной обмоткой на 20-30V. Аналогичным образом можно запитать и другие часы на вакуумном индикаторе, выполненные на другой микросхеме.

Схема настольных часов на микросхеме КА1016ХЛ1 » S-Led.Ru


Неоправданно высокие цены на электронные часы промышленного производства с вакуумным люминесцентным индикатором побуждают радиолюбителей к конструированию и самостоятельной сборке аналогичных часов из доступных деталей. Наличие в продаже микросхем КА1016ХЛ1, КА1035ХЛ1, К145ИК1901 даёт возможность собрать такие часы даже начинающим радиолюбителям всего за несколько вечеров.

Часы, питающиеся от сети напряжения переменного тока 220 В, реализованные на этой микросхеме, могут работать как в режиме обычного счётчика времени суток с одним отключаемым будильником, так и в режиме секундомера. При переключении режимов работы отсчёт времени продолжается. Для питания БИС КА1016ХЛ1 необходимо постоянное стабилизированное напряжение — 15 вольт. При напряжении питания менее 11… 13 вольт эта микросхема работать не может.

Для питания вакуумного люминесцентного индикатора, работающего под управлением этой микросхемы, требуется постоянное напряжение -40 вольт и переменное напряжение 5 вольт для разогрева нитей катодов прямого накала. Все эти напряжения обеспечивает простой трансформаторный блок питания. Переменное напряжение 28 В, снимаемое с одной из вторичных обмоток, поступает на мостовой выпрямитель VD6.

На его выходе и конденсаторе фильтра выпрямленного напряжения С8 получается напряжение — 40 В, которое предназначено для питания индикатора и узла усилителя мощности сигнала будильника, выполненного на биполярных транзисторах VT2, VT3. Напряжение -15 вольт, необходимое для питания микросхемы, формируется параметрическим стабилизатором, выполненным на транзисторе VT1, стабилитроне VD2 и вспомогательных элементах VD2, VD3, R18, R19, С3, С7.

Частота кварцевого резонатора ZQ1 равна 2(15), т.е. 32768 герц. Точность хода часов регулируется подстроечным конденсатором С5, а при необходимости, подбором ёмкости конденсатора С4. Кнопкой SB1 можно скорректировать текущее время часов или сделать принудительный сброс счётчиков микросхемы, если из-за сбоя нарушится правильный отсчёт времени. Если перед нажатием кнопки SB1 нажать и удерживать кнопу будильника, то можно сбросить в «ноль» установленное время срабатывания будильника. Часы не имеют специальной кнопки для отключения сигнала будильника, но если для срабатывания будильника установить несуществующее время суток, например, 25 часов, то включение звукового сигнала происходить не будет. Для однократного отключения зазвучавшего будильника достаточно кратковременно нажать кнопку SB3. Кнопками SB4 и SB5 можно установить текущее время часов и желаемое время включения будильника. Установку времени будильника производят при нажатой кнопке SB3. При нажатии и фиксации кнопочного переключателя SB2 часы будут работать в режиме секундомера. Микросхема КА1016ХЛ1 имеет и вывод для ускоренной установки минут, который в этой конструкции не используется.

Чтобы при отключении сетевого напряжения часы продолжали отсчёт времени, микросхема продолжат получать питание от резервного источника энергии на гальванических батареях GB1, GB2. Через токоограничительный резистор R5 при наличии сетевого напряжения питания батареи подзаряжаются небольшим током, что уменьшает их саморазряд. Высоковольтный варистор R21 предохраняет устройство от повреждения как при кратковременных всплесках сетевого напряжения питания, так и в случае аварии в сети энергоснабжения, например, если вместо 220 В, в жилые дома станет поступать 380 вольт. Учитывая, что часы должны быть подключены к сети круглосуточно, не рекомендуется пренебрегать защитой от повышенного напряжения.

Конденсатор С1 предназначен для защиты часов от сбоев нормального счёта времени из-за помех. Если будет необходимо, то такими же конденсаторами можно зашунтировать и кнопки SB4, SB5. Конденсатор С4 устанавливается в случае, если часы «отстают» и желаемую точность хода не удаётся подкорректировать конденсатором С5. В противном случае вместо С4 устанавливается перемычка. Если последовательно со стабилитроном VD5 установить переменный резистор, то можно будет устанавливать желаемую яркость свечения индикатора. Чем большим будет сопротивление этого резистора, тем меньшую яркость можно будет задать. Такая возможность будет особенно удобна в ночное время суток, когда яркость цифр может показаться избыточной.

В часах можно использовать резисторы С1-4, С2-23, МЛТ. Резистор R22 невозгораемый Р1-7 или разрывной импортный. Варистор R21 можно использовать типов FNR-05K471, FNR-07К471, FNR-14K471. Оксидные конденсаторы К50-35, К50-24; керамические К10-17, КМ-5, КМ-6, К10-7. Конденсаторы С4 и С6 должны быть с минимальным ТКЕ, иначе на точность хода часов будет заметно влиять температура воздуха. Диоды VD1, VD3, VD4 — серий КД503А, КД510, КД521, КД103, 1N4148. Диодный мост VD6 — КЦ422, КЦ402 с любым буквенным индексом или один из малогабаритных импортных и DB101 …DB107, RB151 …RB157. Стабилитрон VD2 можно заменить на КС215Ж, КС508Б, КС515А1, 2С215Ж, BZX/BZV55C-15, TZMC-15;

Вместо стабилитрона КС175Ж можно установить любой из серий КС175, КС182, КС168. Если на его месте будет установлен обычный стабилитрон с одним анодом, например, Д814А1, TZMC-15, то вывод катода подключается к обмотке III понижающего трансформатора. Транзисторы можно заменить на КТ501М, КТ502Е, 2N5401, 2SA992 Р, F, Е. Пьезокерамический излучатель звука — ЗП-1, ЗП-З, СП-1. Кварцевый резонатор — любой часовой на частоту 32768 Гц. Подойдёт и малогабаритный от неисправных электронных наручных часов или электромеханических будильников. Кроме указанного на схеме относительно крупного индикатора ИВЛ1-7/5 с размерами знаков 21×11 мм можно применить и другие аналогичные, например, ИВЛ2-5/7, УИ-4.

Схема автомобильных часов на микросхеме » Схемы электронных устройств

В продаже, в различных ларьках и автомагазинах, всегда есть очень большой выбор цифровых автомобильных часов на жидкокристаллических индикаторах. Подавляющее большинство этой продукции китайского полуподпольного происхождения, сделано на жидкокристаллических панелях, предназначенных для использования в карманных или настольных часах. Такие индикаторы боятся холода и тепла, прямых солнечных лучей, повышенной влажности, и быстро либо выходят из строя полностью и навсегда, либо частично и временно (летом от тепла индикатор темнеет и ничего не показывает, зимой от холода он светлеет и так же ничего не показывает, либо видны только отдельные сегменты). Кроме того, такие часы неудобны, — индикаторы не светятся и их ночью не видно.
Можно попытаться установить в автомобиле покупные отечественные или самодельные часы с электровакуумным индикатором, но и здесь возникают проблемы, — требуется источник повышенного напряжения, низкая механическая прочность стеклянного индикатора.

Для автомобиля, — оптимальный вариант это часы на светодиодных индикаторах повышенной яркости света. Но и здесь не все гладко, — имеющиеся в продаже китайские радиочасы на светодиодных индикаторах в автомобиле установить сложно из-за того, что они синхронизируются от электросети и нужно делать источник импульсов частотой 50Гц и «изобретать» систему ключей для осуществления динамической индикации с такой частотой.

В общем, легче часы сделать, чем подобрать в торговле. Обычно, радиолюбители часы на светодиодах делают на основе микросхем К176 или микроконтроллеров. Широко распространенные специализированные микросхемы типа К145ИК1901 КА1035ХЛ1, КА1016ХЛ1 универсальны и позволяют сделать часы с минимумом навесных деталей, но в типовом включении они предназначены для работы с электроваккумным индикатором и поэтому требуют относительно высокого напряжения питания.

Однако, если внимательно изучить схему, например, часов на базе КА1016ХЛ1 можно заметить, что сама микросхема питается относительно низким напряжением (15-18V), а напряжение 40V поступает через подтягивающие резисторы на сегменты и сетки вакуумного индикатора Реально, микросхема КА1016ХЛ1 нормально работает при снижении напряжения питания до 8V.

Практическое изучение выходов микросхемы КА1016ХЛ1 показало, что эти выходы сделаны по схемам ключей, замыкающих вывод на положительный провод питания (на вывод 12). Ключи выполнены по открытым схемам, и находясь в разомкнутом состоянии, они высокоомны. К тому же, они обеспечивают небольшой ток в нагрузке. Эти обстоятельства не позволяют использовать выходы микросхемы КА1016ХЛ1 непосредственно для управления светодиодными индикаторами.

Но, если выходы «подтянуть» резисторами к минусу питания и использовать для управления индикаторами буферные каскады, обеспечивающие достаточный ток на выходе, можно подключить светодиодный индикатор, например, такой как LFD5222, представляющий собой сборку из четырех семисегментных индикаторов, у которых объединены сегментные выводы, и отдельные общие выводы от каждого разряда. Но для этого потребуется две микросхемы типа К561ЛН2 и четыре транзисторных ключа.

Рассмотрим схему. Кнопками S1-S4 устанавливают коррекцию, сброс, минуты и часы. Частота задающего генератора стабилизирована резонатором Q1, а точность хода можно подогнать подстроечным конденсатором С5.

Питание на микросхему должно подаваться непосредственно от автомобильного аккумулятора Гнездо «+АКК» отдельным проводником подключают прямо на положительную клемму аккумулятора, а гнездо «GND» на его отрицательную клемму.

Это снижает воздействие помех электросхемы автомобиля на работу часов. Дополнительно, с той же целью, в схему введен дроссель L2 и конденсатор С2. Постоянная подача питания на микросхему обеспечивает сохранность хода в то время, когда автомобиль находится на стоянке и индикаторы часов выключены В это время, ток потребления минимален, и, практически не приводит к разряду аккумулятора.

Активные уровни выходов сегментов (выводы 16, 18, 20, 19. 21, 17, 22)-единицы. К нулю эти выходы «подтянуты» резисторами R1-R8. Здесь используется четырехразрядный светодиодный индикатор LFD5222, у которого активные уровни управления сегментами — нули, а уровни опроса — единицы.

Цифровые часы на микросхемах HCF4521, HCF4026BEY

Лет 25 тому назад простые цифровые часы на «россыпи» делали используя специализированные микросхемы серии К176. Даже продавались наборы -конструкторы для сборки часов со статической индикацией, обычно, на микросхемах К176ИЕ5, К176ИЕЗ, К176ИЕ4. Сейчас эти микросхемы уже давно не производят, хотя их еще можно встретить в магазинах или на рынках (обычно производства 90-х годов).

В то же время, на наш рынок активно продвигается элементная база зарубежного производства, например, уже широко известный в России китайский «интернет-посылторг» ru.aliexpress.com продает с доставкой по почте практически любые микросхемы.

Правда, «К176» вы там не найдете, но там есть HCF4521 и HCF4526BEY (или их аналоги CD4521 и CD4526, соответственно). Ну, что же, если нужны «часики на россыпи» можно их собрать и на такой «экзотической» в наших краях, элементной базе.

Схема электронных часов

Здесь показано как на этой элементной базе можно сделать электронные цифровые часы со статической индикацией, показывающие время в часах и минутах (без секундных разрядов).

Источником питания схемы часов служит сетевой адаптер от телеигровой приставки типа «Денди» (9V / 350mA), или любой другой аналогичный.

Рис. 1. Принципиальная схема электронных цифровых часов на микросхемах HCF4521, HCF4026BEY.

Управление часами осуществляется тремя кнопками — «0» (установка всех разрядов в ноль), «М» (установка значения минут), «Ч» (установка значения часов). Еще есть выключатель питания.

Часы четырехразрядные (Н1-Н2 — минуты, НЗ-Н4 — часы). Период 24-х часовой. Функционально схема не представляет ничего особенного, — кварцевый генератор и набор счетчиков.

Кварцевый генератор, формирующий импульсы периодом в одну минуту выполнен на микросхеме D1 — HCF4521. Данная микросхема содержит 24-разряд-ный счетчик и логические элементы для построения RC или кварцевого мультивибратора. В данном случае используется кварцевая схема. Резонатор Q1 выбран на частоту 32768 Гц.

С помощью диодов VD1-VD4 и резистора R1 установлен коэффициент деления счетчика 1966080 при делении на который, это дает импульсы с периодом в 1 минуту.

К сожалению, микросхема HCF4521 не имеет выводов от разрядов младше Q18, и получить импульсы частотой 1-2 Гц для установки времени не получится. Ну нет, так нет, импульсы такой частоты можно взять от мигающего светодиода HL1 (здесь годится любой красный мигающий светодиод).

Импульсы периодом в одну минуту поступают на счетчик минут на двух микросхемах D2 и D3. На D2 собран разряд единиц минут, он особенностей не имеет. Но счет разряда десятков на D3 нужно ограничить до 6-ти.

То есть, при поступлении 6-го импульса на вход «С» D3, он должен обнуляться. В схеме HCF4026BEY нет никаких специальных средств для ограничения счета. Поэтому, циферка «6» распознается по уровням на сегментных выходах микросхемы.

При начале счета от нуля первая цифра, у которой задействованы сразу сегменты «Е», «F» и «G» является цифра «6». Пока счетчик считает от нуля хотя бы один из диодов VD6-VD8 открыт и на выводе 15 D3 удерживается ноль. Но с приходом 6-го импульса все три диода оказываются закрытыми.

Через R7 на вывод 15 D3 поступает напряжение логической единицы и счетчик обнуляется. Несмотря на ограничение счета выход переноса (вывод 5) D3 работает нормально, так как уровень здесь меняется с поступлением пятого входного импульса, а завершается импульс переноса с обнулением.

Схема отсчета часов выполнена на D4 и D5. Здесь требуется ограничение до 24-х. То есть, с поступлением на эту схему 24-го импульса оба счетчика D4 и D5 должны обнуляться. Таким образом, схема ограничения счета охватывает оба счетчика. До тех пор, пока идет счет до 24-х схема работает как обычно. D4 отсчитывает единицы часов, а D5 — десятки.

Схема ограничения счета построена на диодах VD10-VD12. До числа «24» хотя бы один из этих диодов открыт и шунтирует входы «R» обоих счетчиков, удерживая на них напряжение логического нуля.

Цифра «4» в разряде единиц часов определяется по наличию логических единиц на сегментах «F» и «*». Эти сегменты одновременно при счете от «О» до «4» появляются, начиная с числа «4». Они имеются вместе так же и в других числах, — «5», «6», «8», «9», но это уже значения не имеет.

Цифра «2» в разряде десятков часов определяется по наличию логической единицы в сегменте «G». При счете от «О» до «2» единица в сегменте «G» начинает появляться с цифры «2». Она так же имеется в других цифрах больше 2-х, но это уже значения не имеет, так отсчет начинается с нуля.

Таким образом, пока счетчики D4 и D5 считают до 24-х хотя бы один из диодов VD10-VD12 остается открытым. Но, когда счет достигает числа «24» (D4 в положении «4», D5 в положении «2», одновременно), все диоды VD10-VD12 оказываются закрытыми. Они больше не шунтируют соединенные вместе выводы 15 D4 и D5 и на эти выводы через R9 (и R8) поступает напряжение уровня логической единицы. Происходит обнуление счетчика часов.

Иванов А. РК-2016-05.

Ремонт электро-механических часов » Вот схема!


В настоящее время выпускается множество моделей настенных электронно-механических кварцевых часов с шаговым двигателем. В них, как правило, используется бескорпусная интегральная микросхема — генератор/делитель с внешним кварцевым резонатором, залитая черным компаундом. Однажды она вышла из строя, другой такой найти не удалось, поэтому пришлось собирать ее аналог из дискретных компонентов. Рассмотрим структурную схему кварцевых часов.

Задающий генератор генерирует частоту 32768 Гц, определяемую внешним кварцевым резонатором BQ1. Обычно генератор содержит подстроечный конденсатор, посредством которого осуществляется точная установка частоты, от которой зависит точность хода часов. Сигнал с выхода генератора подается на делитель частоты с коэффициентом деления 216, так что на его выходе имеется сигнал с частотой 0,5 Гц (иными словами — один перепад в секунду).

Сигнал с выхода делителя поступает на выходной каскад, который управляет шаговым двигателем. Выходной каскад представляет собой мостовую схему из четырех ключей, посредством которой периодически изменяется направление протекания тока через обмотку шагового двигателя.

Чтобы передвинуть вал шагового двигателя, двигающего секундную стрелку, на одну позицию, необходимо подать в его обмотку импульс одной полярности, затем — другой, чтобы по обмотке сначала шел ток от начала к концу, а потом — от конца к началу.

Направление магнитного потока в магнитопроводе двигателя меняется на противоположное, и этот перепад, взаимодействуя с магнитным полем постоянного магнита ротора, передвигает последний на одну позицию. Далее процесс периодически повторяется.

Задающий генератор и делитель можно выполнить различными способами. Принципиальная схема кварцевых часов с генератором и делителем на микросхемах серии 564 изображена на рис. 2. Задающий генератор собран по традиционной схеме на основе КМОП — инвертора, охваченного обратной связью на элементах DD1.1, R1, R2, С1, С2, Q1. Кварцевый резонатор Q1 имеет частоту 32768 Гц.

Через буферный элемент D1.2 опорный сигнал поступает на тактовый вход счетчика D2 типа 564ИЕ10. Микросхема ИЕ10 содержит два четырехразрядных счетчика. На схеме счетчики включены каскадно (последовательно), так что общий коэффициент деления составляет величину 21в. Прямой и инверсный (получающийся с помощью инвертора D1.3) сигналы с выхода последнего счетчика через токоограничительные резисторы R3, R4 поступают на выходной каскад, собранный на транзисторах VT1 — VT4.

распутанных кодов сборки появляются в модели для микросхем уровня 2/3 Motif

В приведенном ниже материале суммируется статья , подавляющая обратную связь, формирует новые вычислительные свойства мотивов кортикальных микросхем , опубликованная 31 июля 2017 года в JNeurosci и написанная Зеноном Йонке, Робертом Легенштейном, Стефаном Хабеншусом и Вольфгангом Маасом.

Неокортекс, который выполняет функции более высокого порядка, такие как сенсорное восприятие, моторный контроль и познание, является одной из самых загадочных структур мозга млекопитающих.

Существует достаточно свидетельств того, что вертикальная структура неокортекса — так называемый кортикальный столбик — повторяется по всему кортикальному листу. Однако вычислительная функция кортикального столба до сих пор неизвестна.

В нашей статье мы использовали компьютерное моделирование для изучения вычислительных свойств модели одного из наиболее ярких мотивов микросхем кортикального столба: плотно взаимосвязанных популяций пирамидных нейронов и парвальбумин-положительных (PV + ) тормозных интернейронов в корковом слое. 2/3.

Недавние экспериментальные данные о структуре связности и пиковом поведении этого мотива микросхемы in vivo предоставили нам новые ценные сведения о его вычислительной организации.

Пирамидальные ячейки в сетевом мотиве получают входные данные от вышестоящих цепей. Считается, что эти нейроны кодируют входные данные посредством разреженного возбуждения, тем самым обеспечивая компактное кодирование сенсорных событий в окружающей среде.

Редкая активная активность обеспечивается посредством тормозной петли обратной связи, поскольку пирамидные нейроны плотно рекуррентно связаны с ингибирующими интернейронами PV + , которые сами по себе ингибируют активную активацию пирамидных клеток.

Предыдущие модели этого мотива микросхемы слоя 2/3 предполагали, что тормозящая обратная связь сильна, так что в любой момент времени активируется не более одной пирамидальной ячейки, архитектура, которую часто называют принципом «победитель получает все» ( WTA) архитектура.

Но экспериментальные данные показали, что несколько пирамидных клеток должны активироваться, чтобы задействовать ингибирование обратной связи через клетки PV + .

Таким образом, нашей целью было понять влияние этого более мягкого типа торможения на нейронные коды и вычислительные свойства мотива.

На основе вышеупомянутых экспериментальных данных мы разработали модель нейронной сети с пиковой нагрузкой для мотива микросхемы слоя 2/3.

Существует общее мнение, что вычислительная функция кортикального столба не полностью генетически предопределена. Скорее, считается, что механизмы синаптической пластичности формируют эффективность синаптических связей между нейронами и, следовательно, вычислительную функцию сети на основе статистики входящей активности, вызванной сенсорным опытом.

Поэтому мы спросили, какие нейронные коды появляются в этой модели мотива микросхемы при пластичности, зависящей от времени спайков (STDP), хорошо изученном механизме пластичности корковых синапсов.

Компьютерное моделирование нашей модели подтвердило, что поведение модели сильно отличается от поведения архитектур WTA. В то время как архитектуры WTA предсказывают чрезвычайно редкую активность, когда только один нейрон активируется для определенного входного паттерна, коды сборки появились в рамках STDP в нашей модели, где группы нейронов реагировали на определенный паттерн.

Эти результаты показывают, что классическая модель WTA должна быть заменена, по крайней мере, для этого мотива микросхемы вариантом модели k-WTA, где несколько (k) победителей могут выйти одновременно из соревнования пирамидальных ячеек для стрельбы.

Однако наши симуляции показали, что число k в нашей модели не фиксировано, а скорее зависит от синаптической эффективности и внешнего входа. Следовательно, можно лучше всего описать его вычисление как вычисление адаптивного k-WTA.

Петер Фёльдиак предположил, что сложные объекты или сцены кодируются в мозгу с помощью разреженного модульного кода, где присутствие определенной функции на входе сети кодируется срабатыванием одного нейрона или одной сборки.

Таким образом предотвращается комбинаторный взрыв количества нейронов. Напротив, если бы каждый сложный внешний объект или сцена кодировался бы как единое целое отдельными нейронами, необходимое количество нейронов резко увеличивалось бы с количеством закодированных объектов.

Мы задались вопросом, сможет ли образец микросхемы слоя 2/3 в принципе генерировать такие модульные коды из входных шаблонов с запутанными элементами.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы сгенерировали сетевой вход, в котором несколько шаблонов всплесков были наложены с различными относительными задержками, но ни один из шаблонов не был показан изолированно.Компьютерное моделирование нашей модели показало, что для каждого из основных шаблонов возникли отдельные сборки.

Это говорит о том, что взаимосвязанные популяции пирамидных нейронов и интернейронов PV + в кортикальном слое 2/3 могут быть способны расщеплять наложенные паттерны спайков, которые сталкиваются с общей кортикальной областью и представляют присутствие каждого паттерна в их входном потоке через срабатывание отдельных популяций нейронов.

Другими словами, наша модель показывает, что мотив микросхемы слоя 2/3 обладает неотъемлемой способностью решать хорошо известную проблему коктейльной вечеринки, то есть как извлекать из смеси речи, возникающей из многих разговоров на коктейльной вечеринке, отдельные компоненты — на уровне более крупных моделей деятельности.Эта возможность появилась автоматически через STDP для нашей модели, основанной на данных.

Таким образом, исследование представляет собой шаг к решению одного из самых загадочных вопросов нейробиологии: какова вычислительная функция кортикального столба?

Мы провели компьютерное моделирование одной конкретной микросхемы колонны. Наше исследование показывает, что нам необходимо пересмотреть стандартную модель этого мотива.

Исходя из текущих данных, адаптивная архитектура k-WTA является наиболее многообещающим кандидатом для изучения ее вычислительных свойств.Наше компьютерное моделирование показывает, что эта модель не только намного лучше согласуется с экспериментальными данными, но также наделяет корковый столбик важными вычислительными возможностями.

Посетите JNeurosci , чтобы прочитать исходную статью и изучить другой контент. Прочтите другие обзоры статей JNeurosci и eNeuro в коллекции Neuronline Журналы SfN: Сводки научных статей .

Подавление обратной связи формирует новые вычислительные свойства мотивов кортикальных микросхем.Зено Йонке, Роберт Легенштейн, Стефан Хабеншусс, Вольфганг Маасс. JNeurosci июля 2017 г. 2078–16; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2078-16.2017

Об авторах

Роберт Легенштейн — доцент Института теоретической информатики Технологического университета Граца в Австрии.

Вольфганг Маасс — профессор Института теоретической информатики при Университете Граца в Австрии.

Введение в нейроны и нейронные сети | Раздел 1, Вступительная глава | Neuroscience Online: Электронный учебник для неврологии | Кафедра нейробиологии и анатомии

Три фунта желеобразного материала, обнаруженные в наших черепах, — это самая сложная машина на Земле и, возможно, во Вселенной.Его феноменальные свойства были бы невозможны без сотен миллиардов нейронов, из которых он состоит, и, что важно, без связей между этими нейронами. К счастью, многое известно о свойствах отдельных нейронов и простых нейронных сетей, и аспекты сложных нейронных сетей начинают разгадываться. Эта глава начнется с обсуждения нейрона, элементарного узла или элемента мозга, а затем перейдет к обсуждению способов, которыми отдельные нейроны общаются друг с другом.Что делает нервную систему таким фантастическим устройством и отличает мозг от других органов тела, так это не то, что она имеет 100 миллиардов нейронов, а то, что нервные клетки способны взаимодействовать друг с другом таким высокоструктурированным образом, что формируют нейронные сети. . Чтобы понять нейронные сети, необходимо понять способы, которыми один нейрон общается с другим через синаптические связи, и процесс, называемый синаптической передачей. Синаптическая передача бывает двух основных видов: возбуждение и торможение.Всего несколько взаимосвязанных нейронов (микросхема ) могут выполнять сложные задачи, такие как опосредовать рефлексы, обрабатывать сенсорную информацию, генерировать движения и опосредовать обучение и память. Более сложные сети ( макросхем, ) состоят из множества встроенных микросхем. Макросхемы опосредуют высшие функции мозга, такие как распознавание объектов и познание. Итак, в нервной системе повсеместно встречаются сети нескольких уровней. Сети также преобладают в пределах нейронов.Эти наноцепей составляют базовый биохимический механизм для обеспечения ключевых свойств нейронов, таких как обучение и память, а также генезиса ритмичности нейронов.

Нейрон

Основные морфологические признаки нейронов
100 миллиардов нейронов мозга имеют ряд общих черт (рис. 1). Нейроны отличаются от большинства других клеток тела тем, что они поляризованы и имеют различные морфологические области, каждая из которых выполняет определенные функции. Дендриты — это область, где один нейрон получает связи от других нейронов. Тело клетки или сома содержит ядро ​​и другие органеллы, необходимые для клеточной функции. Аксон является ключевым компонентом нервных клеток, по которому информация передается от одной части нейрона (например, тела клетки) к его концевым областям. Аксоны могут быть довольно длинными, достигая метра или около того в некоторых сенсорных и двигательных нервных клетках человека.Синапс является конечной областью аксона, и именно здесь один нейрон формирует соединение с другим и передает информацию посредством процесса синаптической передачи . Нейрон цвета морской волны на рисунке 1 (щелкните «Нейрон, связанный с постсинаптическим нейроном») называется постсинаптическим нейроном. Терминал коричневого цвета слева, следовательно, называется пресинаптическим нейроном. Один нейрон может получать контакты от множества разных нейронов.На рисунке 1 (щелкните «Нейрон, получающий синаптический вход») показан пример трех пресинаптических нейронов, контактирующих с одним постсинаптическим нейроном коричневого цвета, но было подсчитано, что один нейрон может получать контакты до 10 000 других клеток. Следовательно, потенциальная сложность сетей огромна. Точно так же любой нейрон может контактировать до 10 000 постсинаптических клеток. (Обратите внимание, что нейрон коричневого цвета, который был пресинаптическим по отношению к нейрону цвета морской волны, является постсинаптическим по отношению к розовым, зеленым и синим нейронам.Таким образом, большинство «пресинаптических» нейронов являются «постсинаптическими» по отношению к некоторым другим нейронам.

Рисунок 1 (щелкните «Синапс») также показывает расширенный вид синапса. Обратите внимание, что пресинаптическая клетка не связана напрямую с постсинаптической клеткой. Они разделены промежутком, известным как синаптическая щель . Следовательно, чтобы общаться с постсинаптической клеткой, пресинаптический нейрон должен выпускать химический мессенджер. Этот мессенджер находится внутри везикул, содержащих нейротрансмиттер, (синие точки обозначают нейромедиатор).Потенциал действия, который проникает в пресинаптический терминал, заставляет эти везикулы сливаться с внутренней поверхностью пресинаптической мембраны и высвобождать их содержимое посредством процесса, называемого экзоцитоз . Освободившийся передатчик диффундирует через промежуток между пре- и постсинаптической клеткой и очень быстро достигает постсинаптической стороны синапса, где связывается со специализированными рецепторами, которые «распознают» передатчик. Связывание с рецепторами приводит к изменению проницаемости ионных каналов в мембране и, в свою очередь, к изменению мембранного потенциала постсинаптического нейрона, известного как постсинаптический синаптический потенциал (PSP) .Таким образом, передача сигналов между нейронами связана с изменениями электрических свойств нейронов. Чтобы понять нейроны и нейронные цепи, необходимо понимать электрические свойства нервных клеток.

Потенциалы покоя и действия

Потенциалы покоя. На рисунке 2 показан пример идеализированной нервной клетки. Во внеклеточную среду помещен микроэлектрод. Микроэлектрод — это не что иное, как небольшой кусок стеклянной капиллярной трубки, который растягивается под действием тепла, образуя очень тонкий наконечник, порядка 1 микрона в диаметре.Микроэлектрод заполняется проводящим раствором и затем подключается к подходящему записывающему устройству, например, осциллографу или самописцу. Когда электрод находится вне клетки во внеклеточной среде, регистрируется нулевой потенциал, поскольку внеклеточная среда является изопотенциальной. Однако, если электрод проникает в ячейку так, что кончик электрода теперь находится внутри ячейки, на записывающем устройстве наблюдается резкое отклонение. Регистрируется потенциал около -60 милливольт внутри отрицательного по отношению к внешней стороне.Этот потенциал называется потенциалом покоя и остается постоянным в течение неопределенных периодов времени при отсутствии какой-либо стимуляции. Если электрод удален, снова регистрируется нулевой потенциал. Потенциалы покоя — это не просто характеристики нервных клеток; все клетки тела обладают потенциалом покоя. Что отличает нервные клетки от других возбудимых мембран (например, мышечные клетки), так это то, что они способны изменять свой потенциал покоя. В случае нервных клеток для интеграции информации и передачи информации, а в случае мышечных клеток — для производства мышечных сокращений.

Потенциалы действия. На рисунке 3 показан еще один эскиз идеализированного нейрона. Этот нейрон был пронзен одним электродом для измерения потенциала покоя и вторым электродом, называемым стимулирующим электродом. Стимулирующий электрод подключается к батарее через переключатель. Если батарея ориентирована так, что положительный полюс подсоединен к переключателю, замыкание переключателя сделает внутреннюю часть элемента несколько более положительной в зависимости от размера батареи.(Такое уменьшение поляризованного состояния мембраны называется деполяризацией ). На рис. 3 показана анимация, в которой переключатель многократно открывается и закрывается, и каждый раз, когда он замыкается, в схему подключается батарея большего размера. Первоначально замыкание переключателя вызывает только небольшие деполяризации. Однако потенциалы становятся больше, и в конечном итоге деполяризация становится достаточно большой, чтобы вызвать потенциал действия , также известный как импульс или импульс .Потенциал действия связан с очень быстрой деполяризацией, позволяющей достичь пикового значения около +40 мВ всего за 0,5 миллисекунды (мс). За пиком следует столь же быстрая фаза реполяризации .

Напряжение, при котором деполяризация становится достаточной для запуска потенциала действия, называется порогом . Если батарея большего размера используется для генерации надпороговой деполяризации, единичный потенциал действия по-прежнему генерируется, и амплитуда этого потенциала действия такая же, как потенциал действия, запускаемый только пороговым стимулом.Простая запись на рисунке 3 иллюстрирует две очень важные особенности потенциалов действия. Во-первых, они вызываются методом по принципу «все или ничего» . Либо потенциал действия вызывается стимулами на уровне порога или выше, либо потенциал действия не проявляется. Во-вторых, потенциалы действия — это очень короткие события продолжительностью всего несколько миллисекунд. Запуск потенциала действия в некоторой степени аналогичен подаче спички на предохранитель. Определенная температура необходима для воспламенения предохранителя (т.е.е., предохранитель имеет порог). Спичка, выделяющая большее количество тепла, чем пороговая температура, не приведет к тому, что предохранитель будет гореть ярче или быстрее. Так же, как потенциалы действия вызываются по принципу «все или ничего», они также распространяются по принципу «все или ничего». Как только потенциал действия инициируется в одной области нейрона, такой как тело клетки, этот потенциал действия будет распространяться по аксону (как горящий предохранитель) и в конечном итоге проникнет в синапс, где он может инициировать процесс синаптической передачи.

В примере на рисунке 3 был сгенерирован только один потенциал действия, потому что продолжительность каждого из двух надпороговых стимулов была настолько короткой, что было достаточно времени только для инициирования одного потенциала действия (т. Е. Стимул закончился раньше, чем потенциал действия завершил свой цикл деполяризации-реполяризации). Но, как показано в анимации на Рисунке 4, более продолжительные стимулы могут привести к инициированию множественных потенциалов действия, частота которых зависит от интенсивности стимула.Таким образом, очевидно, что нервная система кодирует информацию не с точки зрения изменения амплитуды потенциалов действия, а, скорее, с точки зрения их частоты. Это очень универсальное свойство. Чем выше интенсивность механического стимула к сенсорному рецептору, тем больше количество потенциалов действия; чем сильнее растягивается рецептор растяжения мышцы, тем больше количество потенциалов действия; чем больше интенсивность света, тем большее количество потенциалов действия передается в центральную нервную систему.Точно так же в двигательной системе, чем больше количество потенциалов действия в двигательном нейроне, тем сильнее будет сокращение мышцы, которая получает синаптическую связь от этого двигательного нейрона. Инженеры называют этот тип кодирования информации частотно-импульсной модуляцией .

Синаптические потенциалы и синаптическая интеграция

На рисунке 5 показаны три нейрона. Зеленый цвет будет называться возбуждающим нейроном по причинам, которые вскоре станут ясны.Он соединяется с постсинаптическим нейроном синего цвета. Следы ниже (нажмите «Play») иллюстрируют последствия запуска потенциала действия в зеленом нейроне. Этот потенциал действия в пресинаптическом нейроне приводит к снижению мембранного потенциала постсинаптической клетки. Мембранный потенциал изменяется от значения покоя около -60 милливольт до более деполяризованного состояния. Этот потенциал называется возбуждающим постсинаптическим потенциалом (ВПСП) .Он является «возбуждающим», потому что перемещает мембранный потенциал к пороговому значению, и является «постсинаптическим», потому что это потенциал, зарегистрированный на постсинаптической стороне синапса. Обычно (и это важный момент) единичный потенциал действия в пресинаптической клетке не производит ВПСП, достаточно большого, чтобы достичь порога и запустить потенциал действия. Но если в пресинаптической клетке запускаются несколько потенциалов действия, соответствующие множественные потенциалы возбуждения могут суммироваться посредством процесса, называемого временным суммированием , для достижения порога и запуска потенциала действия.ВПСП можно рассматривать как «сигнал движения» постсинаптическому нейрону для передачи информации по сетевому пути.

Нейрон красного цвета на рисунке 5 называется тормозным нейроном. Как и зеленый нейрон, он также устанавливает синаптический контакт с синим постсинаптическим нейроном. Он также высвобождает химический передатчик-мессенджер, но последствия связывания передатчика от голубой клетки с рецепторами на постсинаптической клетке противоположны последствиям передатчика, выпущенного зеленым нейроном.Следствием потенциала действия красного пресинаптического нейрона является увеличение мембранного потенциала синего постсинаптического нейрона. Мембранный потенциал более отрицательный, чем был раньше (гиперполяризация ), и поэтому мембранный потенциал дальше от порогового значения. Этот тип потенциала называется ингибирующим постсинаптическим потенциалом (IPSP) , потому что он предотвращает запуск постсинаптического нейрона потенциала действия. Это «стоп-сигнал» для постсинаптической клетки.Таким образом, зеленый нейрон говорит «вперед», а красный нейрон говорит «стоп». Что же делать постсинаптическому нейрону?

Нейроны похожи на счетные машины. Они постоянно суммируют возбуждающий и тормозной синаптический вход во времени (временное суммирование) и по площади дендритов, получающих синаптические контакты ( пространственное суммирование) , и если это суммирование находится на пороговом уровне или выше, они запускают потенциал действия. Если сумма ниже порога, потенциал действия не инициируется.Этот процесс называется синаптическая интеграция и проиллюстрирован на рисунке 5. Первоначально два потенциала действия в зеленом нейроне производили суммирующие ВПСП, которые запускали потенциал действия в синем нейроне. Но если IPSP от тормозного нейрона возникает непосредственно перед двумя потенциалами действия в возбуждающем нейроне, сумма одного IPSP и двух EPSP ниже порогового значения, и в постсинаптической клетке не возникает никакого потенциала действия. Тормозящий нейрон (и подавление в целом) — это способ стробирования или регулирования способности возбуждающего сигнала запускать постсинаптическую клетку.

Нейронные сети

Мотивы микросетей

Как указывалось ранее в этой главе, нейрон может получать контакты до 10 000 пресинаптических нейронов, и, в свою очередь, любой нейрон может контактировать до 10 000 постсинаптических нейронов. Комбинаторная возможность может привести к чрезвычайно сложным нейронным цепям или сетевым топологиям , что может быть очень трудно понять. Но, несмотря на потенциально огромную сложность, многое можно узнать о функционировании нейронных цепей, исследуя свойства подмножества простых конфигураций цепей.На рисунке 6 показаны некоторые из этих мотивов микросхем или микросетей. Несмотря на простоту, они могут делать многое из того, что должна делать нервная система.

Возбуждение с прямой связью . Позволяет одному нейрону передавать информацию своему соседу. Длинные цепочки из них могут использоваться для передачи информации через нервную систему.

Запрещение прямой связи .Пресинаптическая клетка возбуждает тормозящий интернейрон (интернейрон — это нейрон, расположенный между двумя нейронами), и этот тормозной интернейрон затем подавляет следующую клетку-последователь. Это способ отключения или ограничения возбуждения в нейроне, расположенном ниже по течению в нейронной цепи.

Схождение / расхождение . Одна постсинаптическая клетка получает конвергентный вход от ряда различных пресинаптических клеток, и любой отдельный нейрон может создавать дивергентные связи со многими различными постсинаптическими клетками.Дивергенция позволяет одному нейрону общаться со многими другими нейронами в сети. Конвергенция позволяет нейрону получать входные данные от многих нейронов в сети.

Боковое торможение . Пресинаптическая клетка возбуждает тормозящие интернейроны, и они подавляют соседние клетки в сети. Как подробно описано ниже в этой главе, этот тип схемы может использоваться в сенсорных системах для улучшения контуров.

Обратная связь / запрет повторения .На панели E1 пресинаптическая клетка соединяется с постсинаптической клеткой, а постсинаптическая клетка, в свою очередь, соединяется с интернейроном, который затем подавляет пресинаптическую клетку. Этот контур может ограничивать возбуждение в пути. Некоторое начальное возбуждение будет отключено после того, как красный интернейрон станет активным. На панели E2 каждый нейрон в замкнутой цепи подавляет нейрон, с которым он связан. Казалось бы, эта схема ничего не делает, но, как будет показано далее в этой главе, она может привести к генерации сложных паттернов всплесковой активности.

Обратная связь / рекуррентное возбуждение . На панели F1 пресинаптический нейрон возбуждает постсинаптический нейрон, а этот постсинаптический нейрон возбуждает пресинаптический нейрон. Этот тип цепи может выполнять функцию переключателя, потому что, как только пресинаптическая клетка активируется, эта активация может сохраняться. Активация пресинаптического нейрона могла включить эту сеть, и она могла остаться. На панели F2 показаны варианты возбуждения по обратной связи, при которых пресинаптический нейрон возбуждает постсинаптический нейрон, который может возбуждать себя по обратной связи (a, autapse ) или другие нейроны, которые в конечном итоге имеют обратную связь (b) с самим собой.

Эти простые мотивы являются вездесущими компонентами многих нейронных цепей. Давайте рассмотрим несколько примеров того, на что способны эти сети.

Возбуждение с прямой связью и подавление с прямой связью

Одна из наиболее изученных микросхем — это схема, которая обеспечивает простое рефлекторное поведение. На рисунке 7 показана схема так называемого рефлекса рефлекса коленного рефлекса или растяжения. Невролог ударяет резиновым молоточком по колену, в результате чего нога разгибается.Этот тест используется как простой способ проверить целостность некоторых сенсорных и моторных путей в спинном мозге. Удар молотка растягивает мышцу и приводит к возникновению потенциалов действия в сенсорных нейронах внутри мышцы, которые чувствительны к растяжению. (Потенциалы действия представлены маленькими яркими «огоньками» на анимации.) Потенциалы действия инициируются по принципу «все или ничего» и распространяются в спинной мозг, где аксон разделяется (раздваивается) на две ветви.

Давайте сначала обсудим ветвь слева, которая формирует синаптическую связь (зеленый треугольник) с двигательным нейроном Extensor (E) (окрашен в синий цвет). Потенциал действия сенсорного нейрона вторгается в синаптический терминал сенсорного нейрона, вызывая высвобождение медиатора и последующее возбуждение двигательного нейрона. Растяжение мышцы приводит к потенциалу действия в двигательном нейроне (МН), который затем распространяется по периферическому нерву и вторгается в синапс в мышце, вызывая высвобождение передатчика и потенциал действия в мышце.Потенциал действия в мышечной клетке приводит к сокращению мышцы и разгибанию конечности. Итак, здесь у нас есть простая схема возбуждения с прямой связью, которая опосредует поведение.

Теперь давайте рассмотрим правую ветвь аксона сенсорного нейрона на рисунке 7. Потенциал действия сенсорного нейрона вторгается в синаптический терминал сенсорного нейрона, вызывая высвобождение медиатора и последующее возбуждение постсинаптического интернейрона, окрашенного в черный цвет.Этот нейрон называется интернейроном , потому что он расположен между одним нейроном (здесь SN) и другим нейроном (здесь MN). Возбуждение интернейрона приводит к инициированию действия и последующему высвобождению передатчика из пресинаптического терминала интернейрона (черный треугольник), но для этой ветви цепи передатчик ведет к IPSP в постсинаптическом сгибателе (F ) мотонейрон (окрашен в красный цвет). Функциональные последствия этого подавления прямой связи заключаются в уменьшении вероятности того, что двигательный нейрон-сгибатель станет активным и вызовет несоответствующее сгибание ноги.

Сходимость и расхождение

Упрощенная схема, опосредующая рефлекс растяжения, представлена ​​на рисунке 8. Однако правильное функционирование схемы рефлекса растяжения также зависит от конвергенции и расхождения. У одного сенсора есть несколько ветвей, которые расходятся и образуют синаптические связи со многими отдельными моторными нейронами (щелкните «Дивергенция»). Следовательно, когда мышца сокращается в результате нажатия невролога, это происходит потому, что несколько мышечных волокон активируются одновременно несколькими двигательными нейронами.Кроме того, когда мышца растягивается, активируется не один, а несколько сенсорных нейронов, и все эти сенсорные нейроны проецируются в спинной мозг, где они сходятся к отдельным моторным нейронам-разгибателям (нажмите «Конвергенция»). Итак, рефлекс растяжения возникает из-за комбинированных эффектов активации нескольких сенсорных нейронов и моторных нейронов-разгибателей.

Боковое торможение

Улучшение края.Боковое торможение очень важно для обработки сенсорной информации. Одним из примеров является явление в зрительной системе, называемое усилением краев. На рисунке 9 показаны две полосы: темно-серая полоса слева и светло-серая полоса справа. Хотя темная полоса и светлая полоса имеют одинаковую яркость по всему полю, при внимательном рассмотрении обнаруживается, что светло-серая полоса кажется несколько светлее на границе темно-серой полосы, чем в других областях поля.Напротив, темно-серая полоса на границе выглядит несколько темнее, чем в других областях темного поля. Это явление улучшения границ, которое помогает визуальной системе извлекать важную информацию из визуальных сцен. Усиление краев опосредуется, по крайней мере частично, боковым торможением в сетчатке.

Давайте сначала рассмотрим схему без бокового торможения (Рисунок 10, щелкните «Без бокового торможения»). Свет падает на сетчатку (Часть A), а его интенсивность можно описать ступенчатым градиентом (Часть B).Для упрощения предположим, что темно-серая область имеет интенсивность пяти единиц, а светло-серая область — десять единиц. Градиент света активирует фоторецепторы, и фоторецепторы создают синаптические связи с нейронами второго порядка. Предположим, что интенсивность света 5 единиц приводит к 5 всплескам / с, а интенсивность света 10 единиц приводит к 10 всплескам / с (Часть C) в фоторецепторах, и что синаптическая сила достаточна (здесь обозначена как +1) так что интенсивность света 5 единиц приводит к 5 импульсам / с, а интенсивность света 10 единиц приводит к 10 импульсам / с (Часть C) соответственно в нейронах второго порядка.Если никакой дальнейшей обработки информации не происходит, воспринимаемый градиент будет точно таким же, как градиент интенсивности света (часть B, красный след). Но это не то, что воспринимается, и латеральное торможение объясняет разницу.

Теперь рассмотрим расширенную схему с боковым торможением (нажмите «С боковым торможением»). Каждый из фоторецепторов устанавливает тормозные синаптические связи со своим соседним нейроном второго порядка. Сила подавления (обозначается -0.2) меньше силы возбуждения (пожертвовано +1). Прежде чем смотреть на границу, рассмотрите выход схемы в однородных областях каждого поля. Далеко справа от границы все клетки получают одинаковое возбуждение и одинаковое торможение. Без бокового торможения интенсивность света в 10 единиц произвела бы 10 спайков в секунду в нейроне второго порядка. Но из-за тормозящего соединения со стороны соседних нейронов справа и слева выходная мощность снижается до 6 импульсов в секунду.То же самое верно для клеток, расположенных далеко слева от границы, но величина возбуждения меньше и, соответственно, величина торможения меньше. Ключевая обработка происходит на границе или краю. Обратите внимание, что нейрон справа от границы получает такое же подавление от нейрона справа от нее, но получает меньшее подавление от нейрона слева от него на другой стороне границы. Следовательно, он получает больше чистого возбуждения и имеет выходной сигнал 7 пиков / с, а не 6 пиков / с его соседа справа.Теперь посмотрите на нейрон слева от границы. Он получает слабое торможение от своего соседа слева, но более сильное торможение от своего соседа справа по другую сторону границы. Следовательно, он получает меньше чистого возбуждения и имеет выходную мощность 2 пика / с, а не 3 пика / с его соседа слева. Таким образом, в результате бокового торможения информация, передаваемая нервной системе, и воспринимаемый градиент будут версией исходной с усиленной границей или краем (рис. 10B)!

диапазонов Маха.Простая схема сетчатки с боковым торможением может объяснить феномен усиления краев. Это также может объяснить визуальную иллюзию, известную как полосы Маха. На рисунке 11 показан градиент светлых и темных вертикальных полос, поперек которых проходит тонкая горизонтальная линия. Похоже, что горизонтальная линия имеет неравномерное распределение интенсивности: она темнее в области светлых вертикальных градиентов и светлее в области темных вертикальных градиентов. Это визуальная иллюзия .Иллюзию можно раскрыть, поместив маску поверх вертикального градиента. (Нажмите «Play», чтобы добавить маску.) Теперь вы можете видеть, что горизонтальная полоса имеет равномерную интенсивность. В некоторых областях он воспринимается более темным, потому что клетки сетчатки, которые реагируют на более темную область горизонтальной полосы, сильно подавляются клетками, реагирующими на яркую область вертикальной полосы. Напротив, полоса воспринимается ярче в некоторых областях, потому что клетки сетчатки, которые реагируют на более светлую область горизонтальной полосы, только слабо ингибируются клетками, реагирующими на темную область вертикальной полосы.

Обратная связь / повторяющееся подавление

Запрет обратной связи в микросхемах. Подавление обратной связи играет общую роль в гашении возбуждения через нейронную цепь. Классическим примером является клетка Реншоу в спинном мозге. Аксон ветви спинномозгового мотонейрона. Одна ветвь иннервирует мышцу, как описано ранее (например, рис. 7), а другая ветвь создает возбуждающую синаптическую связь с интернейроном, называемым клеткой Реншоу.Интернейрон, в свою очередь, подавляет двигательный нейрон, замыкая петлю. Другой пример подавления обратной связи обнаружен в гиппокампе. Пирамидные клетки СА3-типа создают возбуждающие связи с клетками корзины и обратную связь с клетками корзины, чтобы ингибировать клетки СА3. Термин повторяющееся ингибирование применяется к простым схемам подавления обратной связи, таким как цепь Реншоу в спинном мозге и цепь корзиночных клеток в гиппокампе.

Подавление обратной связи в наноцепях.Подавление обратной связи распространено не только во многих нейронных цепях; он также широко распространен в биохимических цепях. Здесь он может служить подложкой для генерации колебаний. Они могут охватывать несколько временных масштабов от секунд до дней в зависимости от молекулярных компонентов схемы.

Рис. 12. Данные Byrne, Canavier, Lechner, Clark and Baxter, 1996.

  1. Эндогенное взрывное поведение в нейронах.Идеализированный нейрон, описанный ранее в этой главе, молчал в отсутствие стимуляции (например, рисунок 3). Однако некоторые нейроны активируют потенциалы действия в отсутствие стимуляции, и, в некоторых случаях, паттерны возбуждения могут демонстрировать взрывной паттерн, в котором последовательные высокочастотные всплески активности сменяются периодами покоя. Такие нейронные свойства могут быть важны для создания ритмического поведения, такого как дыхание. На рисунке 12 показан пример записи нейрона беспозвоночного, имеющего эндогенный импульсный ритм.Этот конкретный нейрон называется параболическим разрывным устройством, потому что характер интервалов между всплесками является длинным в начале и в конце цикла всплеска, но очень коротким в середине цикла. Клетка запускает всплеск потенциалов действия, а затем замолкает, но вскоре происходит еще один всплеск, и этот процесс продолжается бесконечно каждые десять-пятнадцать секунд. Взрыв происходит, даже если нейрон хирургическим путем удален из ганглия и помещен в культуру, чтобы не было синаптических связей с другими нейронами.Таким образом, для этого ритма не требуется нейронная сеть — она ​​эндогенная. Но это действительно связано с наноконтролем внутри клетки. На рисунке 13A показана очень упрощенная версия этой сети, в которой подчеркивается ключевой принцип работы. Критическим для этой сетевой функции является канал в мембрана (обозначена g SI ), проницаемая для Ca 2+ . Поскольку концентрация Ca 2+ относительно высока во внеклеточной среде и низка внутри клетки, Ca 2+ будет двигаться вниз по градиенту концентрации и тем самым деполяризует клетку.В конце концов, деполяризация достигает порога, и клетка начинает срабатывать. Обжиг приводит к дополнительному притоку Ca 2+ (зеленая стрелка) и накоплению Ca 2+ внутри клетки. Ключевым этапом является то, что накопление Ca 2+ ингибирует (красная стрелка) дальнейший приток кальция и прекращает всплеск. Всплеск остается прекращенным, пока уровни внутриклеточного Ca 2+ остаются повышенными. Но уровни Ca 2+ не остаются повышенными надолго.Они восстанавливаются внутриклеточными буферами и удаляются из клетки с помощью насосов (I NaCa и I CaP ). Когда внутриклеточные уровни Ca 2+ снижаются, ингибирование канала снимается (растормаживание ), и нейрон снова начинает деполяризоваться, и инициируется новый всплеск. По сути, то, что мы видим здесь на уровне наносети, является повторением сети, препятствующей обратной связи (рис. 13B). Первоначальный процесс возбуждения приводит к активации тормозного процесса, который отключается от него и прекращает его.В такой сети возникнут колебания, если возбуждающее побуждение будет непрерывным, но тормозящий процесс ослабевает по своей эффективности.

  2. Рис. 14. По материалам Hastings et al., Nature Rev. Neurosci. , 2003.

    Циркадные ритмы. Второй пример подавления обратной связи — это наноцепь регуляции генов, лежащих в основе циркадных ритмов. Циркадный ритм позвоночных обусловлен работой группы нейронов в области мозга, называемой супрахиазматическим ядром, которая расположена чуть выше зрительного нерва. Эти нейроны оказывают сильное влияние как на высвобождение гормонов, таких как мелатонин, кортизол, так и на вегетативные функции, такие как температура тела (рис. 14).Несмотря на огромное влияние этого генератора, его работа сводится к очень простой схеме, и действительно, не к нейронной схеме, а к другой наносхеме. Основной механизм, по-видимому, сохраняется у всех видов животных, включая человека. На рисунке 15 представлена ​​упрощенная принципиальная схема основных компонентов. Участвует несколько генов, но основной механизм включает ген под названием на , где на — на период. Этот ген был впервые идентифицирован у плодовой мухи Drosophila , но также присутствует у позвоночных. на гена приводит к производству на матричных РНК. на мРНК покидает ядро ​​и попадает в цитоплазму, где приводит к синтезу белка PER. PER диффундирует или транспортируется обратно в ядро, где он репрессирует дальнейшую транскрипцию гена на . Концептуально эта система очень похожа на механизм разрывного нейрона, рассмотренный выше. Ген активируется, он производит сообщение и белок, а белковая обратная связь подавляет экспрессию гена.Но как цикл повторяется? Ключевым механизмом является деградация PER. Белок PER разлагается и разлагается в течение 24 часов. Так как белок PER разрушается, подавление или подавление снимается (растормаживание), позволяя этому гену снова начать создавать информационную РНК и белок. Итак, как только этот цикл начинается, он повторяется снова и снова через 24 часа. Это основной механизм, лежащий в основе циркадных ритмов и мощного воздействия, которое они оказывают на ряд различных физиологических систем.По сути, все наши циркадные ритмы начинаются с сети подавления молекулярной обратной связи.

Запрет обратной связи в кольцевых цепях. Повторяющееся торможение может, по крайней мере в принципе, объяснить генерацию сложных двигательных паттернов, примером которых является передвижение на четвероногих ногах. Четвероногие животные интересны тем, что четвероногие способны не только двигать своими четырьмя ногами, но и генерировать различные типы циклов активности, называемые походками.На рисунке 16 показаны четыре аллюра. Первая панель — это прогулка (тап по собаке). Последовательность начинается с разгибания левой передней конечности. Затем следуют разгибания правой задней конечности, правой передней конечности и левой задней конечности. На рыси (вторая панель рисунка 16) (постукивание по собаке) левая передняя и правая задние конечности находятся в фазе друг с другом и на 180 градусов не совпадают по фазе с правой передней и левой задней конечностями. В связке (третья панель) (постукивание по собаке) левая передняя и правая передние конечности находятся в фазе, но на 180 градусов не совпадают по фазе с левой задней и задней задними конечностями.Галоп (четвертая панель) (постукивание по собаке) — вариант скачек, в котором есть небольшая разница фаз между правой и левой передними и задними конечностями.

Как нервная система генерирует эти походки? И нужны ли для каждой отдельные нейронные цепи? К сожалению, нейробиологи не знают ответов на эти вопросы, но поучительно изучить некоторые возможности. Это подход в области нейробиологии под названием Вычислительная и теоретическая нейробиология .Один из способов создания походки проиллюстрирован на рисунке 17. Возьмите четыре отдельных нейрона, каждый с эндогенной импульсной активностью, как показано ранее на рисунке 12, и назначьте активность в каждом из этих нейронов контролю конкретной конечности. Нейроны могут быть «запущены» так, чтобы у них были соответствующие фазовые соотношения для генерации походки, такие как граница, показанная на рисунке 16. Трудность будет заключаться в том, чтобы запустить нейроны точно в точное время. Другой проблемой могут быть небольшие «дрейфы» в колебательных периодах четырех независимых нейронов, которые со временем приведут к тому, что паттерн станет несогласованным (рис. 18).Эта собака не выиграет ни одной гонки и, вероятно, не сможет ходить.

Итак, очевидно, что нейроны должны быть связаны. Один из способов сделать это — использовать повторяющуюся цепь подавления, состоящую из четырех связанных нейронов, чтобы сформировать так называемую «кольцевую» схему, где каждый нейрон в цепи имеет эндогенную импульсную активность, и каждый нейрон связан с другим с помощью тормозной синаптической связи ( Рисунок 19A).

простой поворот схемы) (Рисунок 19Б).При реализации с помощью компьютерного моделирования эта единственная схема способна генерировать четвероногие ворота. Более того, одна и та же схема с небольшими изменениями свойств отдельных нейронов может генерировать каждую из четырех походок, показанных на рисунке 17 (рисунок 20).

Рис. 19. По материалам Canavier, Butera, Dror, Baxter, Clark and Byrne, 1997.

Этот результат указывает на важный момент, касающийся нейронных сетей.Чтобы понять их, необходимо понимать не только топологию сети, но и природу связей между нейронами (являются ли они возбуждающими или тормозящими), а также свойства отдельных узлов (т. Е. нейроны). Кроме того, это моделирование иллюстрирует явление, называемое динамической реконфигурацией . Для генерации этих четырех разных походок не обязательно иметь четыре разные сети — все это можно сделать с помощью одной схемы.Фактическая схема, генерирующая четырехпедальную походку, более сложна, чем схема на рис. 19. Заинтересованный читатель может отсылать к недавнему обзору Оле Кейна (см. Дополнительную литературу).

Обратная связь / рекуррентное возбуждение

Периодическое возбуждение в наноцепях и микросхемах имеет решающее значение для процессов обучения и памяти. Обучение включает в себя изменения биофизических свойств нейронов и изменения синаптической силы. Накапливающиеся данные указывают на то, что положительная обратная связь внутри биохимических каскадов и генных сетей является важным компонентом для индукции и поддержания этих изменений.Более того, периодическое возбуждение обнаруживается по крайней мере в некоторых микросхемах, участвующих в процессах памяти. Яркий пример находится в области CA3 гиппокампа.

Рисунок 21. Изменено из Byrne and Roberts, 2009.

На рисунке 21 показаны основные характеристики рекуррентной возбуждающей цепи CA3. Шесть различных пирамидных нейронов гиппокампа обозначены как U , V , W , X , Y и Z .Каждый из этих нейронов получает синаптическую связь от пресинаптических нейронов, обозначенных a , b , c , d , e и f. Эти пресинаптические нейроны могут быть активными или неактивными с 0 и черным цветом, представляющим неактивный нейрон, и 1 и зеленым цветом, указывающим активный. Важным аспектом этой схемы является то, что синаптические связи входного пути достаточно сильны, чтобы активировать (активировать) пирамидный нейрон, с которым они связаны.Например, если активирован нейрон a , будет активирован нейрон Z , который представлен как 1 на панели вывода. Эта топология — не что иное, как возбуждение с прямой связью. Взаимное возбуждение делает эту схему особенной. Например, нейрон Z и другие пирамидные нейроны имеют коллатерали аксонов, которые обратной связью соединяются между собой. Но они не только устанавливают связь между собой. Каждый нейрон устанавливает связь с каждым из четырех других пирамидных нейронов в цепи.Таким образом, каждая пирамида получает сходящуюся информацию от всех других клеток в сети, и, в свою очередь, выходной сигнал каждого пирамидального нейрона расходится, чтобы установить синаптические связи со всеми другими пирамидными нейронами в цепи. (Следовательно, этот повторяющийся мотив возбуждения вложил в себя мотивы конвергенции и расхождения.) Матрица связности состоит из 36 элементов.

Чтобы эта сеть могла чему-либо научиться, в схему необходимо встроить правило обучения синаптической пластичности.Один из широко распространенных правил известен как Правило обучения Хебба . По сути, он утверждает, что синапс изменит свою силу, если этот синапс активен (то есть высвобождает передатчик) и в то же время активна постсинаптическая клетка. Комбинация этого правила обучения и повторяющегося возбуждающего контура приводит к некоторым интересным эмерджентным свойствам. Например, если нейрон Z активируется входом a, , сила его соединения с самим собой (синапс 1 ) изменится, как показано зеленым синапсом на рисунке 21 (анимация находится в 2-секундном цикле до иллюстрируют контрольные и модифицированные синапсы).Однако синапс 1 не будет единственным синапсом, который будет усилен. Например, синапс 13 также будет усилен, потому что нейрон Z был активен в то же время, когда нейрон X был активирован входом c . Напротив, синапс 7 не усиливается, потому что нейрон Y не был активен в то же время, что и нейрон Z . Чистый эффект этой конвергенции и расхождения и правила обучения состоит в том, что исходный входной шаблон активности будет сохранен как изменения в элементах матрицы связности.Поэтому этот канал был назван сетью с автоматическим объединением . Важная концепция здесь заключается в том, что «память» находится не в каком-то одном синапсе; это распределенных в сети .

Сводка

Значительный прогресс был достигнут в понимании того, как разные простые нейронные сети участвуют в обработке информации и опосредованном поведении. Возбуждение с прямой связью и торможение с прямой связью опосредуют рефлекторное поведение.Боковое торможение важно для усиления краев. Повторяющееся возбуждение — важный механизм памяти. Повторяющееся торможение может иметь важное значение для формирования локомоторного поведения. В этих микросхемах заложены сходимость и расхождение. Одни и те же типы сетевых мотивов воспроизводятся в биохимических и генных сетях.

Следующий уровень понимания находится на уровне нейронных сетей, которые опосредуют более сложные, так называемые функции мозга высшего порядка.Их понимание становится возможным благодаря использованию электрофизиологических и оптических методов записи и современных методов визуализации, таких как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и диффузионно-тензорная визуализация (DTI) . ФМРТ позволяет исследователям идентифицировать области мозга, которые заняты когнитивными задачами, тогда как DTI позволяет визуализировать пути, связывающие одну область мозга с другой. Рисунок 22 (любезно предоставлено Тимом Элмором, доктором философии, отдел.из нейрохирургии, Медицинская школа Техасского университета в Хьюстоне) — вид сбоку человеческого мозга, показывающий пути, соединяющие корковые области, выявленные с помощью DTI !.

Рисунок 22. Предоставлено Тимом Элмором, доктором философии.

Распознавание объектов — это пример прогресса в понимании макросхем.Как показано на рисунке 23, обработка визуальной информации начинается в сетчатке, а затем затрагивает несколько областей коры, таких как затылочная кора и височная кора. Внутри этой макросхемы находятся модули, извлекающие информацию более высокого порядка. Предположительно, каждый модуль включает в себя сотни, если не тысячи отдельных микросхем. Задача на будущее — определить, как эти модули работают и как они взаимодействуют с другими модулями. Хотя соединения с прямой связью присутствуют, соединения с обратной связью и боковые соединения широко распространены.Задача огромна, но, возможно, достижению цели будет способствовать использование преимуществ того, что было изучено о принципах работы наносхем и микросхем. Чтобы понять макросхемы, необходимо знать больше, чем топологию сетевых соединений. Необходимо будет знать, как работает каждый модуль, и о динамике межмодульных соединений.

Рисунок 23.Из Феллемана и Ван Эссена, 1991.

Проверьте свои знания

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

A. Возбуждение с прямой связью

B. Ингибирование с прямой связью

C. Запрет обратной связи

Д.Боковое торможение

E. Дивергенция

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

A. Возбуждение с прямой связью. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

B. Ингибирование с прямой связью

C. Запрет обратной связи

D. Боковое ингибирование

E.Дивергенция

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

A. Возбуждение с прямой связью

B. Запрещение прямой связи. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

C. Запрет обратной связи

D. Боковое ингибирование

E. Дивергенция

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

А.Возбуждение с упреждением

B. Ингибирование с прямой связью

C. Запрет обратной связи. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

D. Боковое ингибирование

E. Дивергенция

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

A. Возбуждение с прямой связью

Б.Запрещение с прямой связью

C. Запрет обратной связи

D. Боковое торможение. Ответ ПРАВИЛЬНЫЙ!

E. Дивергенция

Общие мотивы контуров, которые опосредуют рефлекс растяжения позвоночника, включают все следующие, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ:

A. Возбуждение с прямой связью

B. Ингибирование с прямой связью

С.Запрет обратной связи

D. Боковое ингибирование

E. Расхождение. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

А.Пластичность

B. Интеграция

C. Конвергенция

D. Частотно-импульсная модуляция

E. Растормаживание

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

A. Пластичность. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

B. Интеграция

С.Конвергенция

D. Частотно-импульсная модуляция

E. Растормаживание

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

A. Пластичность

B. Интеграция. Этот ответ ПРАВИЛЬНЫЙ!

C. Конвергенция

D. Частотно-импульсная модуляция

E.Растормаживание

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

A. Пластичность

B. Интеграция

C. Конвергенция Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

D. Частотно-импульсная модуляция

E. Растормаживание

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

А.Пластичность

B. Интеграция

C. Конвергенция

D. Частотно-импульсная модуляция. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

E. Растормаживание

Процесс, посредством которого нейрон суммирует синаптическое возбуждение и торможение, называется:

A. Пластичность

B. Интеграция

С.Конвергенция

D. Частотно-импульсная модуляция

E. Растормаживание Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

A. Временное суммирование

Б.Пространственное суммирование

C. Запрет обратной связи

D. Возбуждение обратной связи

E. Боковое торможение

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

A. Временное суммирование. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

B. Пространственное суммирование

C. Запрет обратной связи

Д.Возбуждение обратной связи

E. Боковое торможение

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

A. Временное суммирование

B. Пространственное суммирование. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

C. Запрет обратной связи

D. Возбуждение обратной связи

E. Боковое торможение

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

А.Временное суммирование

B. Пространственное суммирование

C. Запрет обратной связи. Ответ ПРАВИЛЬНЫЙ!

D. Возбуждение обратной связи

E. Боковое торможение

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

A. Временное суммирование

B. Пространственное суммирование

С.Запрет обратной связи

D. Возбуждение обратной связи. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

E. Боковое торможение

Сетевой мотив, лежащий в основе циркадных ритмов:

A. Временное суммирование

B. Пространственное суммирование

C. Запрет обратной связи

D. Возбуждение обратной связи

E.Боковое торможение. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

A. Рефлексы

B. Улучшение кромки

C. Память

D. Передвижение

E.Нейронные колебания

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

A. Рефлексы. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

B. Улучшение кромки

C. Память

D. Передвижение

E. Нейронные колебания

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

А.Рефлексы

B. Улучшение кромки Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

C. Память

D. Передвижение

E. Нейронные колебания

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

A. Рефлексы

B. Улучшение кромки

C. Память Этот ответ ПРАВИЛЬНЫЙ!

Д.Передвижение

E. Нейронные колебания

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

A. Рефлексы

B. Улучшение кромки

C. Память

D. Передвижение. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

E. Нейронные колебания

Сеть с автоматической ассоциацией важна для:

А.Рефлексы

B. Улучшение кромки

C. Память

D. Передвижение

E. Нейрональные колебания. Этот ответ НЕПРАВИЛЬНЫЙ.

Пожертвования Neuroscience Online помогут профинансировать разработку новых функций и контента.

границ | Электронная микроскопия большого объема и анализ нейронных микросхем

Введение

Электронная микроскопия (ЭМ) используется в нейробиологических исследованиях более 60 лет. ЭМ был представлен как передовой инструмент для наблюдения за нейронной структурой со сверхвысоким разрешением в измерении, полностью отличном от оптического светового микроскопа, что делает синаптическую структуру видимой, и предоставил беспрецедентные наборы данных и совершенно новую перспективу в исследованиях нейробиологии.В 1980-х годах с помощью окрашивания серебром по Гольджи, которое редко окрашивает отдельные нейроны, или с помощью метода иммуногистохимического окрашивания, нацеленного на конкретную популяцию клеток мозга, стало возможным анализировать ультраструктуру, включая синаптические контакты, идентифицированных нейронных структур (Somogyi, 1977; Somogyi and Cowey, 1981; Kubota et al., 1987; Kisvárday et al., 1990). С начала 1990-х годов нейронные структуры реконструировали в трехмерном виде на основе последовательных электронных микрофотографий, полученных с помощью серийных ультратонких срезов, собранных вручную (Harris et al., 1992; White et al., 1994; Кубота и др., 2007). Этот метод позволяет нам получать количественную информацию из нервной структуры, например, плотности синапсов, размеров дендритов и структуры органелл. Эта стратегия, однако, требует экспертных навыков для вырезания и сбора непрерывных ультратонких срезов, а получение серийных электронных микрофотографий срезов с использованием просвечивающей ЭМ (ПЭМ) требует времени и трудозатрат. Несмотря на эти недостатки, метод привлек исследователей нейробиологии из-за его способности визуализировать синаптические контакты между нейронами.

За последнее десятилетие были разработаны и адаптированы для нейробиологических исследований новые автоматизированные / полуавтоматические системы для получения серийных электронных микрофотографий. К ним относятся ЭМ-сканирование сфокусированным ионным пучком (FIB-SEM; Heymann et al., 2006; Knott et al., 2008; Merchán-Pérez et al., 2009; Morales et al., 2011; Sonomura et al., 2013; Bosch et al., 2015; Villa et al., 2016; Takemura et al., 2017b; Xu et al., 2017), серийная блочная ЭМ (SBEM; Denk and Horstmann, 2004; Helmstaedter et al., 2013; Микула и Денк, 2015; Schmidt et al., 2017), автоматизированная ультрамикротомия с лентой (ATUM) с помощью SEM (Hayworth et al., 2006, 2014; Terasaki et al., 2013; Tomassy et al., 2014; Kasthuri et al., 2015), Массив ТЕМ-камер (TEMCA; Bock et al., 2011; Lee et al., 2016; Zheng et al., 2018) и СЭМ в режиме пропускания (Kuwajima et al., 2013) в дополнение к обычным ЭМ с использованием ультрамикротомов с ПЭМ (Kubota et al., 2011, 2015; Dufour et al., 2016; Ryan et al., 2016; Bopp et al., 2017; Bloss et al., 2018; Bromer et al., 2018). Каждый из этих методов имеет уникальные преимущества и недостатки (Briggman, Bock, 2012; Kubota, 2015). В этом обзоре мы рассмотрим эти различные методы и инструменты для объемной ЭМ и ожидаемых результатов, уделяя особое внимание системе ATUM-SEM, которая имеет преимущество в получении изображений больших областей с высоким разрешением.

АТУМ-СЭМ

ATUM-SEM имеет несколько ценных функций для исследования нейронных микросхем (Heymann et al., 2006; Mikuni et al., 2016; Morgan et al., 2016). Одним из его преимуществ является то, что одни и те же серийные ультратонкие срезы можно наблюдать несколько раз (Hayworth et al., 2014). Мы воспользовались этим свойством для изображения интересующей области (рис. 1) следующим образом. Сначала были получены изображения серийных срезов при очень малом увеличении (100–200 нм / пиксель), чтобы идентифицировать все срезы на полосках ленты, прикрепленных к пластине. Затем была сделана электронная микрофотография всего или частичного ультратонкого среза при малом увеличении (40–50 нм / пиксель), на котором можно легко идентифицировать сомы и дендриты нейронов, для каждого из срезов.Мозаичная электронная микрофотография, сшитая с мозаичными изображениями 3 × 5 размером 8000 × 8000 пикселей при малом увеличении, покрывала срезы ткани коры головного мозга крысы от мягкой мозговой оболочки до глубоких слоев. Мозаичные изображения были сшиты с помощью приложения для анализа изображений Fiji / TrakEM2 (Cardona et al., 2012; Schindelin et al., 2012). Наконец, интересующая область на электронно-микроскопическом снимке с малым увеличением была снова отображена из каждого раздела, на этот раз с большим увеличением (4 нм / пиксель) для анализа тонкой нервной структуры.Таким образом, мы сделали электронные микрофотографии размером 25000 × 25000 пикселей, покрывающих большую площадь, то есть 100 мкм × 100 мкм, что имеет достаточное разрешение, чтобы увидеть синаптические структуры (Рисунок 1). Последовательные электронные микрофотографии были выровнены с использованием плагинов Fiji (Registration / Register Virtual Stack Slices или TrakEM2). Мы реконструировали нейронные элементы в наборе данных EM в трехмерном виде (рис. 1). Используя процедуры ATUM, Morgan et al. (2016) получили монтаж плиток изображения четыре на четыре (каждая плитка представляла собой изображения размером 25 600 × 25600 пикселей, пиксели 4 нм) из примерно 10 000 последовательных секций толщиной 30 нм, и окончательный размер изображения составлял 100 ТБ размером примерно 400 мкм в квадрате × 280 мкм.Получение изображений с помощью детектора вторичных электронов (ВЭ) в линзе и времени выдержки 50 нс занимало около 10 дней. Стоит отметить, что теоретически мы могли бы получить большие области изображения с мозаичным изображением, собранным из нескольких фрагментов изображения; однако размер файла такого большого набора электромагнитных данных был бы огромным. Например, набор данных электронного микроскопа размером 1 мм 3 с поперечным разрешением 5 нм / пиксель и 25 нм / сечение приведет к набору данных размером 1,6 петабайт (ПБ). Таким образом, необходимо разработать приложение, которое может эффективно анализировать огромные наборы данных, и иметь файловый сервер с достаточно большой емкостью хранения.

Рисунок 1 . Линия автоматизированной ленточной ультрамикротомии (ATUM) — сканирующая электронная микроскопия (SEM). Путь каптоновой ленты (оранжевый цвет) в ATUM (Boeckeler Instruments, Inc., Тусон, Аризона, США) показан на верхней левой панели. Разрезы на ленточных струнах, наклеенных на 4-дюймовую пластину, показаны в верхнем правом углу. Полосы ленты из углеродных нанотрубок (УНТ) на пластине отображаются черным цветом, который является цветом проводящей двусторонней клейкой ленты. Серийные участки (серый цвет) неравномерно сгруппированы на ленте.Лента из медной фольги между лентой УНТ использовалась для электрического заземления слоя УНТ на пластину, чтобы обеспечить путь выхода падающих электронов. Электронные микрофотографии на нижних панелях взяты из ультратонкого среза ткани мозга на ленте УНТ. Левая микрофотография была сделана с помощью детектора обратно рассеянных электронов (BSE) полевой эмиссии SEM (FE-SEM), Sigma (Carl Zeiss Microscopy GmbH, Оберкохен, Германия) и устройства визуализации большой площади для SEM, Atlas 5 (Fibics incorporated, Оттава). , ON, Канада), а средняя и правая панели сняты с ускоряющим напряжением 1.5 кэВ, детектор OnPoint BSE (Gatan Inc., Плезантон, Калифорния, США) в FE-SEM, GeminiSEM 300 (Carl Zeiss Microscopy GmbH, Оберкохен, Германия). По материалам Kubota and Kawaguchi (2018) и Kubota et al. (2018).

Лента с углеродными нанотрубками

Учитывая практические требования к автоматическому сбору срезов, ленты для сбора серийных ультратонких срезов должны быть оптимизированы для метода ATUM-SEM. Ленты для ATUM должны быть электропроводными, чтобы получать изображения без аберраций при использовании SEM, а также быть гидрофильными и физически прочными.Джефф Лихтман и его коллеги из Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс, США, разработали каптоновую ленту с углеродным покрытием (Hayworth et al., 2014). Каптоновая лента представляет собой изоляционную пленку, поэтому ей не хватает проводимости. Чтобы сделать ее поверхность проводящей, углерод наносится на поверхность ленты с помощью специально изготовленной машины для нанесения углеродного осаждения в высоком вакууме с моторизованной намоткой колеса. Кроме того, поскольку гидрофобные свойства поверхности ленты вызывают образование складок на секциях во время сбора секций, необходимо гидрофилизировать поверхность ленты с помощью плазменного разряда (Kubota et al., 2018). Хотя каптоновая лента с углеродным покрытием используется для сбора секций с помощью ATUM (Hayworth et al., 2014; Kasthuri et al., 2015; Morgan et al., 2016), проблемы остаются: каптоновая лента с углеродным покрытием показывает высокий поверхностное сопротивление (19–6 530 МОм / квадрат) и неоднородности поверхности, которые могут мешать визуализации (Kubota et al., 2018). Более того, каптоновая лента с углеродным покрытием для ATUM еще не поступила в продажу, поэтому качество ленты, вероятно, нестабильно, а ее поставки могут быть нерегулярными.

Таким образом, мы провели поиск заменителей и нашли ленту из полиэтилентерефталата (ПЭТ) с покрытием из углеродных нанотрубок (УНТ), с помощью которой можно получить высококачественные электронные микрофотографии ткани головного мозга (Kubota et al., 2018). Положительные особенности ленты CNT включают чрезвычайно высокую проводимость / низкое поверхностное сопротивление (242 Ом / квадрат), хорошую упругость, включение элементов с очень низким фоновым сигнальным шумом, химическую и механическую прочность, совместимость с вакуумом и устойчивость к повреждению пучком.Эти характеристики благоприятны для ATUM-SEM и для этого применения сопоставимы или превосходят каптоновую ленту с углеродным покрытием.

Оптимальные условия визуализации для SEM

Условия визуализации сильно влияют на качество электронных микрофотографий. Технология изображения тканей из ультратонких срезов с помощью SEM была изобретена десять лет назад, и до сих пор она продолжает претерпевать значительные улучшения. На качество изображения влияет множество факторов, включая напряжение ускорения, ток датчика, тип детектора для захвата сигнала изображения, апертуру, рабочее расстояние, методы окрашивания тканей, толщину среза и т. Д.Важно знать оптимальное значение для каждого фактора визуализации и использовать лучшую их комбинацию. Моделирование методом Монте-Карло, которое моделирует траекторию электронов, проецируемых на ткань и внутрь, используется для определения оптимальных значений (Drouin et al., 2007). Однако неизвестно, демонстрируют ли результаты моделирования методом Монте-Карло фактические проецируемые траектории электронов в пластиковых срезах ткани мозга. Мы исследовали этот вопрос с помощью электронных микрофотографий, полученных с срезов ткани мозга толщиной 50 нм, залитых эпоксидной смолой на открытой катушечной ленте при различных ускоряющих напряжениях.Мы обнаружили, что по мере того, как мы увеличивали ускоряющее напряжение, большее количество магнитных кристаллов открытой катушечной ленты перекрывалось изображением сечения (рис. 2; Kubota et al., 2018). Мы сравнили это явление с симуляционным анализом Монте-Карло, чтобы оценить его достоверность. Мы варьировали значение атомной доли материала в тканевом блоке и обнаружили, что фактические результаты изображения, полученные с открытой катушечной лентой, хорошо совпадают с результатами анализа моделирования со значением атомной доли эпоксидной смолы (nH = 0.53, nC = 0,35, nO = 0,12) без включения металлов из процесса окрашивания (Hennig, Denk, 2007; Kubota et al., 2018). Срезы ткани головного мозга в основном состоят из эпоксидной смолы, а окрашенные тканевые мембраны составляют лишь небольшую часть среза. Таким образом, мы думаем, что моделирование методом Монте-Карло может адекватно описать фактические проецируемые траектории электронов в окрашенных срезах ткани мозга, залитых эпоксидной смолой.

Рисунок 2 . Анализ прогнозируемой глубины падающих электронов. (A – K) На верхних панелях показаны электронные микрофотографии мозговой ткани, полученные при различных ускоряющих напряжениях на открытой катушке. Средние панели показывают имитационный анализ Монте-Карло, иллюстрирующий потенциальные траектории первичных и BSE. (L) Глубина в секции, которая была достигнута BSE, в зависимости от напряжения ускорения. По материалам Kubota and Kawaguchi (2018) и Kubota et al. (2018).

Мы обнаружили положительную корреляцию между ускоряющим напряжением и глубиной проецируемых электронов в ткани, т.е.е., объем взаимодействия (рис. 2), который определяется как объем внутри сечения ткани, в котором электроны в электронном пучке могут взаимодействовать с тканями. Это говорит о том, что микрофотография хорошего качества может быть получена при оптимальном ускоряющем напряжении, с которым проецируемые электроны взаимодействуют исключительно в пределах толщины сечения. Мы предполагаем, что сигнал, в котором преобладают электроны, должен отражаться от более поверхностной части ткани, потому что, когда электроны проецируются в более глубокую часть ткани, они должны терять энергию.Предполагая, что 80% проецируемых электронов несут достаточный сигнал, который может быть обнаружен детектором SEM, результаты анализа моделирования показывают, что электроны, проецируемые с ускоряющим напряжением 1,5 кэВ или 2 кэВ, будут взаимодействовать с срезом ткани толщиной 50 нм. наиболее эффективно (рисунок 2) (Kubota et al., 2018). Кроме того, чувствительность детектора недавно разработанного автоэмиссионного SEM (FE-SEM) была значительно улучшена по сравнению с таковой в предыдущие годы, что позволяет получать высококачественные электронные микрофотографии при большом увеличении с использованием низкого ускоряющего напряжения (Kubota et al., 2018). Действительно, электронная микрофотография тканей коры головного мозга крысы, обработанных с использованием модифицированного протокола rOTO (Hua et al., 2015; Maclachlan et al., 2018), в этих условиях четко показывает тонкую ультраструктуру (рис. 3). Анализ моделирования методом Монте-Карло предполагает предположение, что 80% проецируемых электронов могут обеспечивать эффективный сигнал от срезов ткани, и их соответствующие объемы взаимодействия в срезе ткани могут быть от поверхности до глубины 15 мкм при ускоряющем напряжении 1 кэВ, до глубины 33 мкм на 1.5 кэВ и до 50 мкм при 2 кэВ (рисунок 2). Мы можем использовать оценку объема взаимодействия, чтобы найти оптимальные условия визуализации, хотя на эти оценки могут влиять другие механические характеристики отдельных SEM.

Рисунок 3 . Электронные микрофотографии коры головного мозга крысы. (A) Ультраструктура коры головного мозга крыс. Периферическая часть тела клетки находится в центре. Электронная микрофотография была сделана с использованием ускоряющего напряжения 1,5 кэВ, времени выдержки 3 мкс / пиксель, детектора BSE, FE-SEM, Regulus 8240 (Hitachi High-Technologies Corp., Токио, Япония). (B) Синапс позвоночника. Увеличенное изображение в верхнем левом прямоугольнике в (A) . Четко наблюдаются синаптические пузырьки и расщелина. (C) Соматический синапс. Увеличенное изображение в нижнем левом прямоугольнике в (A) . Отчетливо видны синаптические пузырьки и расщелины. По материалам Kubota and Kawaguchi (2018) и Kubota et al. (2018).

Автоматическая последовательная сканирующая электронная микроскопия получения изображения лица: FIB-SEM

Существует несколько автоматизированных электронных микроскопов для получения изображений для получения трехмерной реконструкции на уровне ЭМ (Таблица 1).Каждый тип микроскопа имеет свои особенности, и понимание этих особенностей поможет выбрать микроскоп, который лучше всего подходит для каждого исследовательского проекта. Из доступных в настоящее время методов технология автоматического получения серийных электронных микрофотографий для анализа трехмерной реконструкции (3D-EM) была значительно улучшена в последние годы. Этот метод также стал проще в использовании и стал более популярным среди исследователей, чем в прошлом.

Таблица 1 .Типовые спецификации для доступных в настоящее время автоматизированных электронных микроскопов для получения изображений для трехмерной электронной микроскопии (ЭМ).

FIB-SEM использует два луча: FIB для фрезерования поверхности блока и сканирующий электронный луч для захвата изображений структуры поверхности блока. Для ФИП используются ионы галлия. FIB может быть очень узким в диаметре (1–1 000 нм) и распыляется очень тонким слоем с поверхности тканевого блока. Он может фрезеровать даже твердые ткани, такие как зуб или кость (Tanoue et al., 2018). Эти особенности являются ценными и уникальными для FIB-SEM; другие микроскопы не могут ни разрезать ни такой тонкий слой, ни срезы твердых тканей (Briggman and Bock, 2012; Kubota, 2015). Второй луч, используемый в FIB-SEM, представляет собой стандартный столбец SEM и используется для захвата изображений поверхности свежефрезерованного блока после каждого этапа фрезерования. Существует ограничение на размер поля зрения, которое может быть отображено. Размер поля определяется максимальной эффективной площадью распыления для ФИП, которая составляет примерно 100 мкм × 100 мкм.Таким образом, по сравнению с другими микроскопами, FIB-SEM обеспечивает меньшее поле зрения изображения. Исследовательская группа, работающая над исследованием коннектома мозга мух в исследовательском кампусе Janelia, преодолела это ограничение с помощью инновационных идей (Hayworth et al., 2015). Исследователи разделили мозг мухи на кусочки ткани толщиной 16 мкм с помощью горячего ножа и повторно собрали набор данных объема ЭМ после получения изображения (Takemura et al., 2017a, b; Xu et al., 2017). Однако есть дополнительные проблемы с FIB-SEM.

Во-первых, поверхность проецирования FIB должна быть очень гладкой без неровностей, чтобы получить высококачественное изображение; в противном случае полученное изображение может содержать шум эффекта завесы от следов фрезерования FIB (Liu et al., 2018). Во-вторых, часто обнаруживается, что ортогональный вид (плоскость yz) выровненного объема накопленного изображения, полученного с помощью FIB-SEM, имеет форму ромбовидной формы, а не прямоугольника (рис. 4). Это вызвано углом между лучами FIB и SEM, обычно 52–54 °, который, в свою очередь, устанавливает угол проекции луча SEM относительно поверхности тканевого блока, фрезерованной FIB, на уровне 52–54 ° (Рисунки 4A– C).Поскольку последовательные электронные микрофотографии на самом деле являются проецируемыми изображениями, эти изображения искажены по оси y на коэффициент 0,786 под углом 52 ° от фактической поверхности блока (рисунки 4D – F, H, K), снятые с помощью FIB-SEM Helios G4 ( размер вокселя: x 2,29 нм; y 2,91 нм; z 2,7 нм; Thermo Fisher Scientific, Waltham, MT, USA). Следовательно, захваченные изображения необходимо масштабировать по оси y с соответствующим коэффициентом (рис. 4H, I, K, L), чтобы восстановить их исходный размер и пропорции на поверхности блока. Масштабированные последовательные электронные микрофотографии выравниваются с помощью приложения для анализа изображений (например, Fiji / Plugins / Registration / Register Virtual Stack Slices).Следовательно, необходимо восстановить исходную форму объема с ромбовидной ортогональной формой в плоскости yz (рисунки 4G, J, M). Обратите внимание, что удлиненный объект, параллельный поверхности блока, постепенно отклоняется от поля зрения изображения при последовательной съемке (рисунки 4D – F). Это происходит только в плоскости yz, но не в плоскости xz (рисунки 4J, M, N). FIB-SEM с углом 90 ° для двух лучей позволяет получать изображения без этих недостатков (например, NX-9000, Hitachi High-Technologies Corp., Токио, Япония). Иногда на изображениях последовательных сечений перед выравниванием обнаруживается некоторая дрожь из-за нестабильности луча SEM для зарядки или деформации / расширения поверхности блока под воздействием тепла во время визуализации / распыления, и это делает ортогональный вид по оси xz немного нерегулярным (рис. 4N).Несмотря на эти проблемы, FIB-SEM имеет уникальные особенности, которые недоступны для других методов, как описано выше, и может использоваться для получения серийных электронных микрофотографий для различных исследовательских целей.

Рисунок 4 . Процедуры и примеры набора объемных электромагнитных данных, полученных с помощью сфокусированного ионного пучка (FIB) -SEM (FIB-SEM) под углом 52–54 ° между двумя пучками. (A) Пространственное расположение FIB, SEM и тканевого блока с митохондрией. Зеленая линия на одной стороне блока указывает поверхность среза тканевого блока для световой микроскопии.«Z» — это глубина отображаемого объема, а «ybs» — длина y поверхности блока поля изображения. (B) Начальная часть для измельчения митохондрии с помощью FIB. (C) К концу измельчения митохондрии. (D – F) Захваченные изображения митохондрии на свежей поверхности блока на каждом этапе измельчения. Расположение митохондрий постепенно отклоняется на серийных изображениях СЭМ. «X» — длина поля изображения ×, а «yp» — длина захваченного изображения по оси y. (G) Вид митохондрии в плоскости yz. (H) Ортогональный вид yz сложенных захваченных серийных изображений. (I) Ортогональный вид yz наложенных масштабированных серийных изображений. «Ysc» — длина y масштабированного изображения, равная «ybs». (J) Ортогональный вид yz выровненных масштабированных серийных изображений. (K) Оригинальная электронная микрофотография, которая является исходным изображением первого раздела среди 600 серийных изображений лобной коры головного мозга крысы, полученных с помощью FIB-SEM (Helios G4, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MT, USA) на 2.29 нм / пиксель и шаг по оси Z 7 нм. Масштабная линейка предназначена для горизонтальной оси. (L) Масштабированная электронная микрофотография изображения, показанного в (K) . (M) Ортогональный вид yz выровненных масштабированных серийных изображений. Обратите внимание, что диаграмма в (J) показывает теоретический ортогональный вид лепешки, который напоминает ортогональный вид yz. (N) Ортогональный вид xz выровненных масштабированных серийных изображений. Масштабная линейка в (M) относится к (L – N) и представляет собой вертикальную ось в (K) .Изменено из Kubota (2015).

Автоматическая последовательная сканирующая электронная микроскопия получения изображения лица: SBEM

SBEM — это хорошо спроектированный автоматизированный инструмент для получения электронных микрофотографий лица с серийным блоком и имеет несколько функций, которые делают его удобным для исследований в области нейробиологии. Как и в FIB-SEM, SBEM использует сканирующий электронный луч для захвата изображения структуры поверхности блока в камере, но вместо FIB использует ультрамикротом, непосредственно помещаемый в камеру.Алмазный нож используется для резки поверхности блока, и структура поверхности тканевого блока автоматически фиксируется с помощью SEM. Можно разрезать тонкие срезы (~ 20 нм), а скорость визуализации высока (~ 2 МГц или 0,5 мкс / пиксель). Площадь изображения может быть больше, чем при использовании FIB-SEM, поскольку вся поверхность блока вырезается алмазным ножом. SBEM с настраиваемым моторизованным столиком может захватывать набор данных большего объема (~ 450 мкм; Schmidt et al., 2017), чем это возможно с FIB-SEM. Он отображает поверхность блока, расположенную прямо под колонкой SEM, поэтому ожидается, что на захваченные серийные изображения движение не повлияет.В действительности, из-за проблем с зарядкой или нагревом на последовательных изображениях может наблюдаться дрожание, поэтому может потребоваться минимальное выравнивание изображений последовательных разделов.

С этой микроскопией связано несколько неудобных проблем. Во-первых, обломки срезов, падающие на поверхность блока после резки, иногда могут скрывать ROI во время автоматизированной визуализации. Для решения этой проблемы недавно было разработано новое приложение для обнаружения и удаления мусора для получения стабильных изображений (Titze et al., 2018), которое помогает получать непрерывные изображения высокого качества.Во-вторых, электроны воздействуют на поверхность блока, что может вызвать крошение при последующем разрезании, особенно когда время выдержки увеличивается для получения лучшего изображения, даже для тканевого блока, обработанного протоколом окрашивания тяжелыми металлами для образцов биологических тканей, разработанного для SBEM ( Deerinck et al., 2010; Ngo et al., 2016; Kubota et al., 2018). Электрический заряд легко накапливается на поверхности блока, потому что по мере того, как алмазный нож разрезает поверхность блока, он также удаляет серебряную пасту, покрывающую всю поверхность блока, которая используется для электрического заземления.Чтобы преодолеть этот недостаток, доза электронов (уравнение ниже; Kubota et al., 2018) должна поддерживаться в диапазоне 20-40 э- / нм 2 для удовлетворительной визуализации серийных срезов с гладкими ультратонкими срезами (Kubota, 2015). Для условий визуализации с 7 нм / пикселем, временем задержки 3 мкс / пиксель и током луча 100 пА расчетная доза составляет 38,2 э- / нм 2 , что находится в этом диапазоне, обеспечивая получение изображений хорошего качества. Заливка ткани с использованием эпоксидной смолы, смешанной с углеродной сажей, может уменьшить проблему зарядки, особенно для клеток ткани, неплотно упакованных в эпоксидную смолу, таких как клетки крови или дрожжи (Nguyen et al., 2016). Дополнительное усовершенствование, например, детектор с большей чувствительностью или локальной инжекцией газа на поверхность блока (Deerinck et al., 2018), также может помочь уменьшить проблему зарядки.

доза электронов (e- / нм2) = ток луча (A) × время пребывания пикселя (с) 1,60217657 × 10-19 × размер пикселя (нм) 2

Автоматическая электронная микроскопия для получения изображений с последовательными ультратонкими секциями: TEMCA / TEM

Доступно несколько микроскопов, использующих автоматическое получение изображений серийных ультратонких срезов.Последовательные тонкие срезы толщиной ~ 25 нм могут быть стабильно получены с помощью хорошо полимеризованной твердой ткани, залитой эпоксидной смолой. Примечательные особенности ультратонких профилей в целом заключаются в том, что они сохраняются в течение многих лет и могут быть многократно наблюдаемы. Как показано на рисунке 1, эти особенности удобно использовать в нейробиологических исследованиях.

TEMCA — это специализированный ПЭМ с четырьмя камерами ПЗС 4 МБ для получения изображений размером 4 k × 4 k в нижней части большого сцинтиллятора (Bock et al., 2011; Ли и др., 2016). Площадь изображения можно значительно увеличить, используя мозаичное изображение из множества плиток (~ 450 мкм или больше; Lee et al., 2016). Однако этот подход является дорогостоящим, поскольку требует специализированных технологий и машин, которые еще не поступили в продажу. TEMCA была внедрена в Гарварде, где изначально была разработана TEMCA, в исследовательском кампусе HHMI Janelia и в институте Аллена. Недавно была представлена ​​производная TEMCA. Серийные ультратонкие срезы собираются на сеточной ленте с помощью ATUM.Электронные микрофотографии серийных срезов на рулонной сеточной ленте получают с помощью ПЭМ, который оборудован моторизованной системой катушки на катушку, установленной в камере для образцов (GridStage ReelTM, Voxa, Сиэтл, Вашингтон, США).

Было введено автоматическое получение изображений серийных ультратонких срезов, собранных на сетках с помощью ПЭМ (Bloss et al., 2018), а также доступны функции, включая сбор серийных срезов на кремниевой пластине и ручное наблюдение с помощью SEM, что позволяет получать большой объем ЭМ-данных с использованием (Boeckeler Instruments, Inc., Тусон, Аризона, США; JEOL Ltd., Акишима, Япония) два широко доступных ЭМ-инструмента, а именно ультрамикротом и ЭМ. Вероятно, это способствует использованию методов 3D-EM.

Автоматическая электронная микроскопия для получения изображений с последовательными ультратонкими секциями: Multisem

MultiSEM (Carl Zeiss Microscopy GmbH, Оберкохен, Германия) имеет 61 канал SEM, а визуализация очень быстрая (10 МГц или 100 нс / пиксель ~) с помощью встроенного в объектив детектора (Eberle et al., 2015; Kubota et al. ., 2018). Он может захватывать срез мозга, подготовленный ATUM, с гексагональным полем зрения 108 мкм × 94 мкм при 4 нм / пиксель с 61 прямоугольной ячейкой размером 3,128 × 2724 пикселей в 1.3 с. Скорость визуализации в 10 2 –10 3 раз выше, чем при использовании обычного однолучевого СЭМ. Например, большой объем ЭМ-данных для ткани головного мозга кубической формы размером 1 мм в этом состоянии визуализации с последовательными срезами толщиной 50 нм может быть получен примерно за 10 часов с помощью MultiSEM, но это занимает от нескольких месяцев до года с использованием одного луча. SEM. Однако у MultiSEM есть несколько недостатков. Разрешение изображения составляет 4 нм / пиксель, что примерно в пять раз больше, чем у однолучевого СЭМ (0,7–1,0 нм / пиксель).Он захватывает изображения только с помощью детектора SE, в отличие от однолучевого SEM, в котором используются детекторы SE, обратного рассеяния электронов (BSE) и Эверхарта Тонли (ET). Детекторы SE могут добавлять больше шумовых сигналов, чем BSE. Следовательно, захваченное изображение может иметь более низкий контраст. Изображение с помощью детектора SE показывает значительную загрязненную область, вероятно, в результате тонкого слоя случайного накопления углерода, что приводит к загрязнению внутри камеры (Kubota et al., 2018). Мы предполагаем, что эти особенности являются одной из причин того, почему контраст изображения электронной микрофотографии, полученной с помощью MultiSEM, несколько хуже, чем у изображений, полученных с помощью однолучевого SEM (Рисунок 3; Kubota et al., 2018). Для визуализации с помощью MultiSEM требуется, чтобы проводящие свойства ленты значительно превышали свойства однолучевой SEM (~ 270 пА: с использованием In-lens SE, размер апертуры 20 мкм, 3 нм / пиксель, ~ 6 кэВ с Sigma, Carl Zeiss Microscopy , Германия) из-за более высокого полного тока пучка (версия 61 пучок, 570 пА на пучок; всего 35 нА). Кроме того, смещение предметного столика 28,5 кэВ также намного выше, чем в однолучевом микроскопе. Для этого требуется высококачественная проводящая лента (<100 МОм / квадрат), например лента из углеродных нанотрубок.Хотя для правильного использования MultiSEM требуются эти гениальные решения, он может обеспечить получение изображений адекватного качества большого объема ЭМ-данных для анализа нейронных микросхем с чрезвычайно высокой пропускной способностью.

Автоматическая электронная микроскопия для получения изображений с последовательными ультратонкими секциями: проблема сжатия секций

Известно, что на ультратонких срезах видны артефакты сжатия от срезов с помощью ультрамикротома, при этом степень сжатия обычно находится в диапазоне 15–30% в направлении резания (Jésior, 1986).Это означает, что ультратонкие секции сжимаются до 70–85% исходной длины в зависимости от условий резки. Сжатие можно уменьшить, используя более толстые секции (> 30 нм толщиной), алмазный нож с малым углом (<30 °) или хорошо полимеризованную твердую эпоксидную смолу; однако изменение скорости резания, похоже, не имеет никакого эффекта (Jésior, 1986). Осциллирующий алмазный нож (DiATOME) может уменьшить сжатие (Studer and Gnäegi, 2000). Когда решетки с тонкими поддерживающими мембранами используются для сбора срезов, ультратонкие срезы могут еще больше искажаться во время визуализации из-за расширения поддерживающих мембран за счет тепла от электронного луча, который обычно устанавливается на очень высокие уровни энергии в ПЭМ.Кроме того, тепло может сломать или разрушить тонкую поддерживающую мембрану, что приведет к потере секций. К счастью, если последовательные срезы собираются на жесткой кремниевой пластине или пластиковой ленте, они, вероятно, будут стабильными даже во время визуализации с помощью луча SEM, вероятно, без дальнейшего искажения, кроме сжатия. Следовательно, захваченные изображения можно масштабировать, чтобы они напоминали исходную форму с адекватным коэффициентом сжатия, хотя артефакт сжатия не был бы проблемой для исследования синаптических связей при анализе микросхем.Эти характеристики приведены в таблице 1.

Компьютерные приложения для исследования трехмерной реконструкции

Автоматизированные приложения для регистрации и сегментации нейронных элементов с высокой точностью полезны для обработки больших объемов данных. Группа Клея Рида из Института Аллена, США, представила свой последний исследовательский проект на YouTube. В этом проекте все нейронные элементы в пределах 100 мкм куба первичной зрительной коры мыши были трехмерно реконструированы для исследования коннектомики. In vivo анализ кальциевой визуализации избирательности ориентации в зрительной коре головного мозга мыши был проведен Андреасом Толиасом из Медицинского колледжа Бейлора, Хьюстон, Техас, США, а набор данных кубического объема коры головного мозга был получен с помощью TEMCA. Клэй Рид в Институте Аллена. Себастьян Сунг и его коллеги из Принстонского университета, Принстон, штат Нью-Джерси, США, добились автоматической регистрации и плотной сегментации больших наборов электромагнитных данных с помощью недавно разработанных компьютерных приложений (Lee et al., 2017). Это приложение для плотной сегментации основано на программе глубокого обучения, которая требует вручную сегментированных выборочных наборов ЭМ-данных в качестве достоверной информации. После настройки на конкретный набор данных ЭМ для анализа, они обнаружили, что автоматическое сегментирование было выполнено удовлетворительно, с небольшими ошибками, которые были исправлены с помощью ручного корректурного считывания, чтобы установить полноту реконструкций нейронных элементов. Приложения частично доступны для общественности на Github. Этот результат был достигнут для программы Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS) в рамках инициативы BRAIN, США.

Команда FlyEM из исследовательского кампуса Janelia, США, с помощью FIB-SEM подготавливает набор ЭМ-данных всего мозга Drosophila с изометрическими вокселями 8 нм (Takemura et al., 2017a). Компьютерные приложения для трехмерной реконструкции нейронных элементов были разработаны исследовательской группой во главе с Виреном Джайном из Google, США. Точность примерно такая же, как и у исследовательской группы Принстонского университета, описанной выше, но их подход, «Сети заполнения наводнений», уникален (Янушевски и др., 2018). Кроме того, команда FlyEM разработала программу просмотра на основе WebGL, Neuroglancer, для объемного анализа данных, чтобы улучшить производительность просмотра больших ЭМ-изображений с растровыми пирамидами. Эти приложения для глубокого обучения и Neuroglancer находятся в открытом доступе на Github для публичного использования , . Эти программы, несомненно, улучшат анализ структуры мозга в нейробиологии.

Результаты и выводы

Пограничные исследования с большими объемами электромагнитных данных уже выявили некоторые ранее неизвестные нейронные связи в мозге.Мориц Хельмштадтер и его коллеги из Института Макса Планка, Германия описали связи между нейронами в медиальной энторинальной коре крыс, используя два набора ЭМ-данных большого объема, полученных с помощью SBEM (424 мкм × 429 мкм × 274 мкм размер и 183 мкм × 137 мкм × 158 мкм). мкм при размере вокселя 11,24 мкм × 11,24 мкм × 30 нм; Schmidt et al., 2017). Они идентифицировали 594 синапса, образованные 22 возбуждающими нейронами (ExN) после реконструкции, которая включала аксоны и дендриты. Около половины их мишеней были ExN, а другая половина — ингибирующими непирамидными клетками (InN).Тщательно наблюдая за трехмерно реконструированными синаптическими контактами между клетками, они пришли к выводу, что в медиальной энторинальной коре устанавливаются тормозные микросхемы прямого распространения. В частности, они показали, что пресинаптические ExNs сначала иннервируют постсинаптические InN на пути их аксонов, в то время как постсинаптические ExNs иннервируют более дистальными частями своих аксонов. Аксонные волокна InNs часто были миелинизированы и имели больший диаметр, чем у ExNs, что указывает на то, что скорость проводимости аксонов InN выше, чем у аксонов пресинаптических ExNs.Следовательно, было заявлено, что подавляющий сигнал прямой связи может поступать в постсинаптический ExN раньше, чем возбуждающий сигнал прямой связи, путем моделирования.

Нельсон Спрастон и его коллеги (Bloss et al., 2018) в исследовательском кампусе Janelia, Эшберн, штат Вирджиния, США, проанализировали частоту сгруппированных синапсов на дендритах пирамидных клеток CA1 с использованием большого объема набора данных ЭМ электронных микрофотографий, сделанных при 3,8 нм × Разрешение 3,8 нм в пикселях из серийных тонких срезов толщиной 50 нм (x: 200 мкм, y: 350 мкм, z: 17 мкм), содержащих stratum radiatum и stratum lacunosum molculare CA1 гиппокампа.Ультратонкие серийные срезы 50 нм собирали на сетки с одним отверстием. Плитки изображений были получены с помощью ТЕМ и собраны, смонтированы и выровнены с использованием специального программного обеспечения для выравнивания и алгоритмов преобразования в TrakEM2. Дендритные сегменты пирамидных клеток ( n = 20), аспиновые дендритные сегменты предполагаемых интернейронов ( n = 5) и возбуждающие аксоны ( n = 43) с их постсинаптическими партнерами были реконструированы вручную и проанализированы с помощью программы «Reconstruct» ( Фиала, 2005).Они обнаружили, что одиночные пресинаптические аксоны формируют множественные пространственно сгруппированные входы на дистальные дендриты в stratum lacunosum molculare, но не на проксимальные дендриты в stratum radiatum пирамидных нейронов CA1. Эти открытия улучшили наше понимание структуры кортикальной микросхемы.

Последние достижения в методологии ЭМ и трехмерной последовательной реконструкции больших наборов данных сделали возможным всесторонний анализ тонких структур мозга на отдельных уровнях нейронов.Эти новые возможности предоставляют мощные исследовательские подходы в нейробиологии, которые ранее были невозможны. Это важный прорыв в нейробиологии и особенно в изучении микросхем мозга.

Заявление об этике

Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями «Руководства по использованию животных» IBRO и Комитета по уходу и использованию животных Национального института физиологических наук. Протокол был одобрен комитетом по уходу за животными и их использованию.«Были приложены все усилия, чтобы свести к минимуму страдания животных.

Авторские взносы

YKu задумал исследование, спланировал эксперименты, проанализировал и интерпретировал данные, показанные на рисунках, создал рисунки и подготовил, отредактировал и доработал рукопись. JS выполнил моделирование, показанное на рисунке 2, и отредактировал рукопись. YKa интерпретировал данные, представленные на рисунках, и отредактировал рукопись.

Финансирование

Эта работа была поддержана MEXT KAKENHI по инновационным направлениям «Адаптивное переключение схемы (№3603) »(грант № 26112006),« Динамика информации мозга, лежащая в основе межсистемного взаимодействия и параллельной обработки (№ 4905) »17H06311, Ранние ученые (18K14844), научный сотрудник JSPS (17J04137) и проект Okazaki ORION. Проект Imaging Science Project Центра новых научных инициатив (CNSI; № IS2

) и Frontier Photonic Sciences Project (1211803) Национального института естественных наук (NINS).

Заявление о конфликте интересов

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

Благодарности

Мы благодарим госпожу Сару Микулу, докторов. Х. Себастьяну Сеунгу, Михалу Янушевски, Кадзуэ Семба, Мицуо Суга и Шону Микуле за ценные комментарии, г-же Саюри Хатада, Наоми Эгава, Хироко Кита, доктору Сёдзи Садаяме за их тщательную работу по обработке изображений серийных электронных микрофотографий.

Сноски

  1. https://imagej.net/TrakEM2
  2. https://www.youtube.com/watch?v=LO8xCLBv6j0&feature=youtu.be
  3. https: // github.com / seung-lab
  4. https://github.com/google/ffn
  5. https://github.com/google/neuroglancer

Список литературы

Блосс, Э. Б., Цембровски, М. С., Карш, Б., Колонелл, Дж., Феттер, Р. Д. и Спрустон, Н. (2018). Одиночные возбуждающие аксоны образуют кластерные синапсы на дендритах пирамидных клеток CA1. Нат. Neurosci. 21, 353–363. DOI: 10.1038 / s41593-018-0084-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бок, Д.Д., Ли, В. К., Керлин, А. М., Андерманн, М. Л., Худ, Г., Ветцель, А. В. и др. (2011). Сетевая анатомия и in vivo физиология зрительных корковых нейронов. Природа 471, 177–182. DOI: 10.1038 / nature09802

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бопп Р., Холлер-Рикауэр С., Мартин К. А. и Шукнехт Г. Ф. (2017). Ультраструктурное исследование таламического входа в слой 4 первичной моторной и первичной соматосенсорной коры у мышей. J. Neurosci. 37, 2435–2448. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2557-16.2017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bosch, C., Martínez, A., Masachs, N., Teixeira, C.M, Fernaud, I., Ulloa, F., et al. (2015). Технология FIB / SEM и высокопроизводительная трехмерная реконструкция дендритных шипов и синапсов в GFP-меченных нейронах, генерируемых взрослыми. Фронт. Нейроанат. 9:60. DOI: 10.3389 / fnana.2015.00060

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бромер, К., Бартол, Т. М., Боуден, Дж. Б., Хаббард, Д. Д., Ханка, Д. К., Гонсалес, П. В. и др. (2018). Длительная потенциация расширяет информативность синапсов зубчатых извилин гиппокампа. Proc. Natl. Акад. Sci. U S A 115, E2410 – E2418. DOI: 10.1073 / pnas.1716189115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cardona, A., Saalfeld, S., Schindelin, J., Arganda-Carreras, I., Preibisch, S., Longair, M., et al. (2012). Программа TrakEM2 для реконструкции нейронных цепей. PLoS One 7: e38011. DOI: 10.1371 / journal.pone.0038011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Диринк, Т. Дж., Бушонг, Э. А., Лев-Рам, В., Шу, X., Цзянь, Р. Ю., Эллисман, М. Х. (2010). Усовершенствование серийной сканирующей электронной микроскопии лицевых панелей для обеспечения трехмерной наногистологии клеток и тканей с высоким разрешением. Microsc. Микроанал. 16, 1138–1139. DOI: 10.1017 / s1431927610055170

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Деринк, Т.Дж., Шон, Т. М., Бушонг, Э. А., Рамачандра, Р., Пельтье, С. Т., и Эллисман, М. Х. (2018). Высокопроизводительный серийный сканирующий электронный микроскоп (SEM) непроводящих биологических образцов, обеспечиваемый компенсацией заряда на основе фокальной закачки газа. J. Microsc. 270, 142–149. DOI: 10.1111 / jmi.12667

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Денк, В., и Хорстманн, Х. (2004). Серийная сканирующая электронная микроскопия лица для реконструкции трехмерной тканевой наноструктуры. PLoS Biol. 2: e329. DOI: 10.1371 / journal.pbio.0020329

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Drouin, D., Couture, A. R., Joly, D., Tastet, X., Aimez, V., and Gauvin, R. (2007). CASINO V2.48: быстрый и простой в использовании инструмент моделирования для пользователей сканирующей электронной микроскопии и микроанализа. Сканирование 29, 92–101. DOI: 10.1002 / sca.20000

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дюфур, А., Ролленхаген, А., Зетцлер, К., Любке, Дж. Х. Р. (2016). Развитие синаптических бутонов в слое 4 бочкообразного поля соматосенсорной коры крыс: количественный анализ. Cereb. Cortex 26, 838–854. DOI: 10.1093 / cercor / bhv270

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эберле А. Л., Микула С., Шалек Р., Лихтман Дж., Узел Тейт М. Л. и Цейдлер Д. (2015). Получение изображений с высоким разрешением и высокой пропускной способностью с помощью многолучевого сканирующего электронного микроскопа. J. Microsc. 259, 114–120. DOI: 10.1111 / jmi.12224

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харрис, К. М., Дженсен, Ф. Э., и Цао, Б. (1992). Трехмерная структура дендритных шипов и синапсов в гиппокампе крысы (CA1) в постнатальный день 15 и в возрасте взрослых: значение для созревания синаптической физиологии и долгосрочной потенциации. J. Neurosci. 12, 2685–2705. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.12-08-j0001.1992

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейворт, К.Дж., Кастури, Н., Шалек, Р., и Лихтман, Дж. У. (2006). Автоматизация сбора ультратонких серийных срезов для реконструкций ПЭМ большого объема. Microsc. Микроанал. 13, 86–87. DOI: 10,1017 / s1431927606066268

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейворт, К. Дж., Морган, Дж. Л., Шалек, Р., Бергер, Д. Р., Хильдебранд, Д. Г., и Лихтман, Дж. У. (2014). Визуализация библиотек ультратонких сечений ATUM с помощью WaferMapper: многомасштабный подход к ЭМ реконструкции нейронных цепей. Фронт. Нейронные схемы 8:68. DOI: 10.3389 / fncir.2014.00068

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейворт, К. Дж., Сюй, С. С., Лу, З., Нотт, Г. У., Феттер, Р. Д., Тапиа, Дж. К. и др. (2015). Ультраструктурно гладкие толстые перегородки и объемная строчка для крупномасштабных коннектомик. Нат. Методы 12, 319–322. DOI: 10.1038 / nmeth.3292

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Helmstaedter, M., Бриггман, К. Л., Турага, С. К., Джайн, В., Сунг, Х. С., и Денк, В. (2013). Коннектомическая реконструкция внутреннего плексиформного слоя сетчатки мыши. Природа 500, 168–174. DOI: 10.1038 / nature12346

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хенниг П. и Денк В. (2007). Функции рассеяния точки для получения изображений с обратным рассеянием в сканирующем электронном микроскопе. J. Appl. Phys. 102: 123101. DOI: 10.1063 / 1.2817591

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейманн, Дж.А., Хейлс, М., Гестманн, И., Джаннуцци, Л. А., Лич, Б., и Субраманиам, С. (2006). 3D-визуализация клеток и тканей в зависимости от места нахождения с помощью двухлучевого микроскопа. J. Struct. Биол. 155, 63–73. DOI: 10.1016 / j.jsb.2006.03.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янушевски М., Корнфельд Дж., Ли, П. Х., Поуп А., Блейкли Т., Линдси Л. и др. (2018). Высокоточная автоматическая реконструкция нейронов с заполнением сетей. Нат.Методы 15, 605–610. DOI: 10.1038 / s41592-018-0049-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jésior, J.-C. (1986). Как избежать сжатия. II. Влияние условий секционирования. J. Ultrast. Мол. Struct. Res. 95, 210–217. DOI: 10.1016 / 0889-1605 (86)

-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кастури, Н., Хейворт, К. Дж., Бергер, Д. Р., Шалек, Р. Л., Кончелло, Дж. А., Ноулз-Барли, С. и др. (2015).Насыщенная реконструкция объема неокортекса. Ячейка 162, 648–661. DOI: 10.1016 / j.cell.2015.06.054

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кисвардай, З. Ф., Гуляс, А., Берукас, Д., Норт, Дж. Б., Чубб, И. В., и Сомоги, П. (1990). Синапсы, аксоны и дендритные паттерны ГАМК-иммунореактивных нейронов в коре головного мозга человека. Мозг 113, 793–812. DOI: 10.1093 / мозг / 113.3.793

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нотт, Г., Марчман, Х., Уолл, Д., и Лич, Б. (2008). Серийная сканирующая электронная микроскопия ткани мозга взрослых с использованием сфокусированного ионно-лучевого фрезерования. J. Neurosci. 28, 2959–2964. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3189-07.2008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кубота Ю., Хатада С., Кондо С., Карубе Ф. и Кавагути Ю. (2007). Тормозные терминалы неокортекса иннервируют дендритные шипы, на которые нацелены таламокортикальные афференты. J. Neurosci. 27, 1139–1150.DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3846-06.2007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кубота Ю., Инагаки С., Шимада С., Кито С., Экенштейн Ф. и Тохьяма М. (1987). Неостриатальные холинергические нейроны получают прямые синаптические сигналы от дофаминергических аксонов. Brain Res. 413, 179–184. DOI: 10.1016 / 0006-8993 (87) -3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кубота Ю., Карубе Ф., Номура М., Галледж А.Т., Мочизуки А., Шертель А. и др. (2011). Сохраненные свойства дендритных деревьев четырех подтипов корковых интернейронов. Sci. Реп. 1:89. DOI: 10.1038 / srep00089

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кубота Ю., Кавагути Ю. (2018). «Инновационный анализ нейронных микросхем с использованием объемной электронной микроскопии и исследования коннектомов», в Джиккен Игаку (Экспериментальная медицина) , ред. К. Эмото и С. Окабе (Токио: Йодоша), 158–164.

Google Scholar

Кубота Ю., Кондо С., Номура М., Хатада С., Ямагути Н., Мохамед А. А. и др. (2015). Функциональные эффекты различных стилей иннервации пирамидных клеток за счет быстрых всплесков корковых интернейронов. Элиф 4: e07919. DOI: 10.7554 / eLife.07919

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кубота Ю., Сон, Дж., Хатада, С., Шурр, М., Стреле, Дж., Гоур, А. и др. (2018). Лента из углеродных нанотрубок для серийной электронной микроскопии ультраструктуры мозга. Нат. Commun. 9: 437. DOI: 10.1038 / s41467-017-02768-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куваджима, М., Менденхолл, Дж. М., Линдси, Л. Ф., и Харрис, К. М. (2013). Автоматическая сканирующая электронная микроскопия в просвечивающем режиме (tSEM) для анализа больших объемов с наноразмерным разрешением. PLoS One 8: e59573. DOI: 10.1371 / journal.pone.0059573

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, А. В.-C., Bonin, V., Reed, M., Graham, B.J., Hood, G., Glattfelder, K., et al. (2016). Анатомия и функция возбудительной сети зрительной коры. Природа 532, 370–374. DOI: 10.1038 / природа17192

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, К. З. Дж., Ли, П., Джайн, В., и Сунг, Х. С. (2017). Сверхчеловеческая точность в задаче коннектомики SNEMI3D. bioRxiv

Google Scholar

Maclachlan, C., Sahlender, D., Хаяси, С., Мольнар, З., и Нотт, Г. У. (2018). Блок-сканирующая электронная микроскопия лица флуоресцентно меченных аксонов без использования ближней инфракрасной маркировки. Фронт. Нейроанат. doi: 10.3389 / fnana.2018.00088 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мерчан-Перес, А., Родригес, Дж. Р., Алонсо-Нанкларес, Л., Шертель, А., и Дефелипе, Дж. (2009). Подсчет синапсов с помощью микроскопии FIB / SEM: настоящая революция в реконструкции ультраструктурного объема. Фронт. Нейроанат. 3:18. DOI: 10.3389 / нейро.05.018.2009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Микуни Т., Нишияма Дж., Сун Ю., Камасава Н. и Ясуда Р. (2016). Высокопроизводительное картирование с высоким разрешением локализации белка в головном мозге млекопитающих путем редактирования генома in vivo . Cell 165, 1803–1817. DOI: 10.1016 / j.cell.2016.04.044

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Моралес, Дж., Алонсо-Нанкларес, Л., Родригес, Дж. Р., Дефелипе, Дж., Родрегес, А., и Мерчан-Перес, А. (2011). Espina: инструмент для автоматической сегментации и подсчета синапсов в больших стопках изображений электронной микроскопии. Фронт. Нейроанат. 5:18. DOI: 10.3389 / fnana.2011.00018

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морган, Дж. Л., Бергер, Д. Р., Ветцель, А. У., и Лихтман, Дж. У. (2016). Нечеткая логика сетевых подключений в зрительном таламусе мыши. Ячейка 165, 192–206. DOI: 10.1016 / j.cell.2016.02.033

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нго, Дж. Т., Адамс, С. Р., Деринк, Т. Дж., Боасса, Д., Родригес-Ривера, Ф., Палида, С. Ф. и др. (2016). Click-EM для визуализации метаболически меченных небелковых биомолекул. Нат. Chem. Биол. 12, 459–465. DOI: 10.1038 / nchembio.2076

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нгуен, Х. Б., Тай, Т.К., Сайто, С., Ву, Б., Сайто, Ю., Шимо, С., и др. (2016). Проводящие смолы улучшают зарядку и разрешение получаемых изображений при электронной микроскопии объемных изображений. Sci. Реп. 6: 23721. DOI: 10.1038 / srep23721

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райан К., Лу З., Мейнерцхаген И. А. (2016). Коннектом ЦНС личинки головастика Ciona Кишечник (L.) подчеркивает односторонность в головном мозге хордовых братьев и сестер. Элиф 5: e16962.DOI: 10.7554 / elife.16962

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schindelin, J., Arganda-Carreras, I., Frize, E., Kaynig, V., Longair, M., Pietzsch, T., et al. (2012). Фиджи: платформа с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений. Нат. Методы 9, 676–682. DOI: 10.1038 / nmeth.2019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schmidt, H., Gour, A., Straehle, J., Boergens, K. M., Brecht, M., and Helmstaedter, M.(2017). Сортировка аксональных синапсов в медиальной энторинальной коре. Природа 549, 469–475. DOI: 10.1038 / nature24005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Somogyi, P., and Cowey, A. (1981). Комбинированное Гольджи и электронно-микроскопическое исследование синапсов, образованных двойным букетом клеток в зрительной коре головного мозга кошки и обезьяны. J. Comp. Neurol. 195, 547–566. DOI: 10.1002 / cne.0402

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сономура, Т., Фурута, Т., Накатани, И., Ямамото, Ю., Унзай, Т., Мацуда, В. и др. (2013). Корреляционный анализ иммунореактивности в конфокальной лазерной сканирующей микроскопии и сканирующей электронной микроскопии с измельчением сфокусированным ионным пучком. Фронт. Нейронные схемы 7:26. DOI: 10.3389 / fncir.2013.00026

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Studer, D., и Gnäegi, H. (2000). Минимальное сжатие ультратонких срезов с помощью осциллирующего алмазного ножа. J Microsc. 197, 94–100.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Такемура, С. Ю., Асо, Ю., Хиге, Т., Вонг, А., Лу, З., Сюй, С. С. и др. (2017a). Коннектом центра обучения и памяти в мозге взрослого человека Drosophila . Элиф 6: e26975. DOI: 10.7554 / eLife.26975

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Такемура, С. Ю., Нерн, А., Чкловский, Д. Б., Шеффер, Л. К., Рубин, Г. М., и Майнерцхаген, И. А. (2017b).Комплексный коннектом нейронного субстрата для обнаружения движения «ВКЛ» в Drosophila . Элиф 6: e24394. DOI: 10.7554 / elife.24394

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tanoue, R., Ohta, K., Miyazono, Y., Iwanaga, J., Koba, A., Natori, T., et al. (2018). Трехмерный ультраструктурный анализ границы раздела между имплантированным деминерализованным дентиновым матриксом и окружающей вновь сформированной костью. Sci. Реп. 8: 2858.DOI: 10.1038 / s41598-018-21291-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Терасаки М., Шемеш Т., Кастури Н., Клемм Р. В., Шалек Р., Хейворт К. Дж. И др. (2013). Сложенные друг с другом листы эндоплазматического ретикулума соединены спиралевидными мембранными мотивами. Ячейка 154, 285–296. DOI: 10.1016 / j.cell.2013.06.031

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Титце Б., Генуд К. и Фридрих Р. У. (2018). SBEMimage : универсальное программное обеспечение для управления сбором данных для серийной электронной микроскопии торцевых поверхностей. Фронт. Нейронные схемы 12:54. DOI: 10.3389 / fncir.2018.00054

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томасси, Г. С., Бергер, Д. Р., Чен, Х.-Х., Кастури, Н., Хейворт, К. Дж., Верчелли, А. и др. (2014). Четкие профили распределения миелина вдоль одиночных аксонов пирамидных нейронов неокортекса. Science 344, 319–324. DOI: 10.1126 / science.1249766

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вилла, К.Л., Берри, К. П., Субраманиан, Дж., Ча, Дж. У., О, У. К., Квон, Х. Б. и др. (2016). Тормозящие синапсы многократно собираются и удаляются на постоянных сайтах in vivo . Нейрон 89, 756–769. DOI: 10.1016 / j.neuron.2016.01.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уайт, Э. Л., Амитаи, Ю., и Гутник, М. Дж. (1994). Сравнение синапсов на соматах нейронов с внутренним разрывом и регулярными импульсами в слое V коры SmI крысы. J. Comp. Neurol. 342, 1–14. DOI: 10.1002 / cne.0102

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Xu, C. S., Hayworth, K. J., Lu, Z., Grob, P., Hassan, A. M., García-Cerdán, J. G., et al. (2017). Усовершенствованные системы FIB-SEM для получения трехмерных изображений большого объема. Элиф 6: e25916. DOI: 10.7554 / eLife.25916

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zheng, Z., Lauritzen, J. S., Perlman, E., Robinson, C.G., Николс, М., Милки, Д., и др. (2018). Полный электронно-микроскопический объем мозга взрослой особи Drosophila melanogaster . Ячейка 174, 730.e22–743.e22. DOI: 10.1016 / j.cell.2018.06.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Автор, который присматривает за доменами для поддельной аффилированности и добавил Вольфа Блитцера в качестве соавтора до дюжины отказов — Retraction Watch

Предполагаемый нейрохирург, склонный к фабрикации своей аффилированности и соавторов, в том числе Вольф Блитцер из CNN, потерял еще несколько документов, чтобы опровергнуть их.

Как мы сообщали в августе, Майкл Джордж Заки Гали или кто-то, использующий это имя:

купил два поддельных веб-домена для Каролинского института [KI], чтобы создать впечатление, что он связан со всемирно известным медицинским центром, и опубликовал семь десятков статей в рецензируемых журналах, принадлежащих Elsevier, IMR Press, Taylor & Francis и Вайли. … Гали дважды приказывали передать доменные имена, связанные с Каролинским реальным институтом, один раз в июне 2020 года и еще раз в ноябре 2020 года.

В то время нам было известно о семи отказах в отношении Гали, в том числе об отказе, подписанном совместно с Блитцером. По нашим подсчетам, сейчас это число выросло как минимум до 12.

Одно из новых уведомлений поступило в Frontiers in Neuroscience , где в июле 2020 года была опубликована статья Майкла и Джорджа Гали под названием «Механизмы, способствующие генерации волн Майера». В статье перечислено восемь впечатляющих принадлежностей Гали:

Каролинский институт в Стокгольме, Университет Хельсинки, Университет Осло, Университет Калифорнии, Сан-Франциско, Неврологический институт Барроу в Фениксе, Медицинский институт Джона Хопкинса, Университет Пердью и охрана окружающей среды США Агентство.

Согласно уведомлению об отзыве от 1 ноября:

Журнал и главные редакторы отзывают цитированную выше статью от 10 июля 2020 года.

После публикации Каролинский институт связался с редакцией, заявив, что авторы никогда не были связаны с ней и вопреки утверждению в статье не получали финансирования для этой работы. Авторы не ответили на запросы журнала и не пытались проверить авторство этой статьи.Поэтому редакция больше не верит в целостность этой работы.

Это опровержение было одобрено главными редакторами Frontiers in Neuroscience и главным исполнительным редактором Frontiers.

В конце октября European Journal of Neuroscience , название Wiley, опровергло «Контроль дыхания и артериального давления средним мозгом: роль периакведуктального серого вещества и мезэнцефальных колликулярных нейрональных осцилляторов»:

Джордж Заки Гали, М.(2020). Контроль дыхания и артериального давления средним мозгом: роль периакведуктального серого вещества и мезэнцефальных колликулярных нейрональных осцилляторов микросхем. Европейский журнал нейробиологии, 52 (8), 3879–3902. https://doi.org/10.1111/ejn.14727 Вышеупомянутая статья, опубликованная онлайн 29 марта 2020 года в онлайн-библиотеке Wiley (wileyonlinelibrary.com), была отозвана по соглашению между главным редактором журнала Джоном Фоксом, Федерация европейских обществ неврологии и John Wiley & Sons Ltd.Опровержение было согласовано из-за неверно указанных сведений о принадлежности. Не удалось связаться с автором, Майклом Джорджем Заки Гали, чтобы одобрить или прокомментировать это опровержение.

Гали претендовал на должности в KI, Baylor и UCSF по этой статье.

И 17 сентября Neural Regeneration Research отобрали две статьи — одну Гали и Гали, а другую Гали, Гали и, как вы догадались, Гали (то есть Эмиля Заки). Вот примечание «Нафамостат мезилат ослабляет патофизиологические последствия нейроваскулярной ишемии», которое журнал опубликовал в мае 2020 года:

Расследование, проведенное Дрексельским университетом и Калифорнийским университетом в Сан-Франциско, показало, что исследование было обнаружено с использованием мошенничества.Автор, Майкл Джордж Заки Гали, не может предоставить веские доказательства, подтверждающие подлинность своей принадлежности. Поскольку точное указание авторства, аффилированного учреждения, одобрения этических норм и источника финансирования является ключевым элементом целостности опубликованной работы, мы отзываем статью. Соответствующий автор, указанный в этой публикации, был проинформирован. Авторы не согласились с решением отозвать статью.

Соответствующий автор этой статьи? Джордж Гали.

Хотя мы не знаем всех мест, где действительно работал Майкл Гали, мы знаем, что он провел короткую и проблематичную работу в качестве резидента в Хьюстонской методистской больнице, где он опубликовал несколько статей с Гэвином Бритцем, который руководит там Неврологическим институтом. .

Бритц сказал нам, что:

Он был резидентом в течение короткого времени, и все это время мы вместе писали документы. Поскольку он ушел, нет.

Он большая проблема и больше не связан с нами…

Гали не ответил на запрос о комментарии.

Нравится Retraction Watch? Вы можете сделать единовременный не подлежащий налогообложению взнос через PayPal или Square, или ежемесячное не подлежащее вычету пожертвование через Paypal, чтобы поддержать нашу работу, подписывайтесь на нас в Twitter , как мы на Facebook , добавьте нас в ваш RSS-ридер , или подпишитесь на наш ежедневный дайджест . Если вы обнаружите опровержение , которого нет в нашей базе данных , вы можете сообщить нам здесь . Для комментариев или отзывов напишите нам по адресу team @ retractionwatch.com.

Связанные

Макс Беннет: попытка смоделировать микросхему неокортекса в сенсорной неокортексе — 9 сентября 2020 г. — Текущие исследования

@dmac Меня смущает то, как вы проводите эквивалентность между процессом «инвариантности точки зрения» и «последовательным обучением» — я не считаю это одним и тем же. Идея создания «уникальных кодов последовательности» не предназначалась для объяснения инвариантности точки зрения, а только для того, как столбец учится на потоке сенсорных входных данных и предсказывает, каким, вероятно, будет следующий вход, без учета вариаций точки обзора, ориентации, масштаба. , так далее.

Предполагается, что гиппокамп не должен выполнять ничего, кроме воспроизведения единственного «кода эпизода», чтобы неокортекс мог поддерживать, воспроизводить и изучать любую произвольную последовательность. Следовательно, обучение последовательностям не происходит в гиппокампе, но гиппокамп необходим неокортексу для изучения последовательностей (в соответствии с исследованиями поражений). Мне любопытно, где вы видите узкое место в информации?

Есть два возможных способа (в контексте этой модели), что последовательности / представления могут быть сброшены (то, что вы называете поддержанием постоянной корковой активности, а не разрешением ее изменения).Первый способ запускается неудачным предсказанием или «неожиданностью», когда многокомпонентные матричные клетки в таламусе сбрасывают представления в кортикальных столбцах, которые генерировали неудачные предсказания — связность таламуса согласуется с идеей о том, что матричные нейроны срабатывают только в наличие неудачных прогнозов (сюрприз). Записи исследований также согласуются с этим. Второй способ заключается в том, что гиппокамп может изучать переходы в этих кодах эпизодов — воспроизведение последовательностей кодов эпизодов / мест в CA1 является хорошо задокументированным феноменом — и, следовательно, если гиппокамп учится сдвигать коды эпизодов по сигналам от его ввода из коры головного мозга, тогда представления могут сместиться в неокортексе.Обратите внимание, что это не то же самое, что сказать, что гиппокамп выполняет всю последовательность обучения.

Ничто из этого не решает проблему инвариантности точки зрения, которая, я согласен, является важной частью обработки в неокортексе. Я вкратце предложил несколько способов, которыми это может произойти, но это не было основной задачей.

Переходная динамика микросхем и МЭМС при ударах и вибрации — Прадип Лалл

Сводка

Микросхемы

и микромеханические системы в портативных электронных устройствах подвержены случайному падению, удару, большой скоростной деформации и ударам поблизости.Инициирование и развитие повреждений в материалах и интерфейсах, методологии прогнозирования живучести недостаточно изучены. Изучаемые приложения включают сотовые телефоны, КПК, ноутбуки, ракеты, танки и беспилотные летательные аппараты.

Представительские публикации

  1. Лалл П., Дорнала К., Сулинг Дж., Лоу Р., Фоули Дж., Прогноз срока службы и оценка RUL электроники плавкого предохранителя соединения с мелким шагом пайки при механических ударных нагрузках до 50 000 г, Труды 66-я конференция ECTC, Лас-Вегас, Невада, стр.232–244, 31 мая — 3 июня 2016 г.
  2. Лалл, П., Котари, Н., Фоули, Дж., Дип, Дж., Лоу, Р., Новая методика моделирования конечных элементов на основе микро-КТ для исследования надежности плотно упакованных сборок взрывателей, Труды ITHERM 2016 , Лас-Вегас, Невада, стр. 456–464, 31 мая — 3 июня 2016 г.
  3. Лалл П., Дорнала К., Лоу Р., Фоли Дж., Оценка живучести электроники, подвергшейся механическому удару до 25000 г, Труды ITHERM 2016, Лас-Вегас, Невада, стр. 507-519 , 31 мая — 3 июня 2016 г.
  4. Лалл П., Дорнала К., Чжан Д., Се Д., Чжан А., Модель динамики переходных процессов и анализ 3D-DIC нового кандидата для испытательной платы JEDEC JESD22-B111, электронных компонентов и технологий Конференция, 64-я ECTC, стр. 85-99, Орландо, Флорида, 27-30 мая 2014 г.
  5. Лалл, П., Гупта, П., Гебель, К., Основанная на декоррелированном пространстве функций и нейронных сетях структура для кластеризации режимов отказа в электронике, подверженной механическому удару, Транзакции IEEE о надежности, Vol. 61, No. 4, pp. 884-900, декабрь 2012 г.
  6. Лалл П., Лоу Р., Гебель К. Прогнозирование на основе спектроскопии сопротивления и фазочувствительного обнаружения электроники, подверженной ударам, ASME J. Electron. Packag. 134, 021001-1 по 021001-10, 2012.
  7. Лалл П., Гупта П., Анграл А., Обнаружение и классификация аномалий для PHM электроники, подверженной ударам и вибрации, IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, DOI: 10.1109 / TCPMT.2012.2207460, Vol. 2, No. 11, pp. 1902-1918, 2012.
  8. Лалл П., Лоу Р., Гебель К. Прогностическое управление состоянием электронных систем при механических ударах и вибрации с использованием моделей и показателей фильтра Калмана, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 59, № 11, ноябрь 2012 г.
  9. Лалл П., Лоу Р., Гебель К., Мониторинг состояния бессвинцовой электроники при механических ударах и вибрации с помощью спектроскопии сопротивления на основе частиц, основанной на фильтрах, SMTA Journal, Volume 24, Issue 4, pp. 19-32, 2011
  10. Лалл, П., Шантарам, С., Кулькарни, М., Сулинг, Дж., Оценка SIF с использованием моделей XFEM и линейной пружины в условиях высокой скорости деформации для бессвинцовых сплавов, ASME InterPACK, стр. 1-17, Портленд, Орегон, США, 6 июля. -8, 2011.
  11. Лалл, П., Кулькарни, М., Анграл, А., Панчагад, Д., Зулинг, Дж., Модели ударной надежности на основе цифровых изображений и XFEM для бессвинцовых и современных межсоединений, 60 th ECTC, Las Вегас, Невада, стр. 91-105, 1-4 июня 2010 г.
  12. Лалл, П., Шантарам, С., Панчагаде Д., Перидинамические модели с использованием конечных элементов для обеспечения устойчивости бессвинцовой электроники к ударам и вибрации, 11 th ITHERM, Лас-Вегас, Невада, стр. 1-12, 2-5 июня 2010 г.
  13. Лалл, П., Гупте, С., Чоудхари, П., Дарво, Р., «Явное субмоделирование когезионных зон для прогнозирования срока службы электроники», IEEE TCPT, Vol. 32 (2), pp. 365-377, 2009.
  14. Лалл, П., Айенгар, Д., Шантарам, С., Пандер, Р., Панчагаде, Д., Конструирование конвертов и методов извлечения оптических характеристик для обеспечения живучести бессвинцовых упаковочных архитектур SnAg при ударах и вибрации, IEEE Transactions On Производство упаковки для электроники, Vol.32, No. 4, pp. 311-324, October 2009
  15. Лалл, П., Айенгар, Д., Шантарам, С., Панчагаде, Д., «Развитие повреждений с использованием корреляции спекл и высокоскоростной визуализации для обеспечения живучести бессвинцовой упаковки при ударе», Strain Journal, Vol. 45 (3), стр. 267-282, 2009.
  16. Лалл, П., Панчагаде, Д., Айенгар, Д., Шантарам, С., Шриер, Х., «Высокоскоростная корреляция цифровых изображений для надежности электроники при переходных процессах и ударах», IEEE TCPT, Vol. 32 (2), стр. 378-395, 2009.
  17. Подход к моделированию устойчивости электронных и МЭМС корпусов к ударам и вибрации, Lall, P., Panchagade, D., Choudhary, P., Gupte, S., Suhling, J., IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Vol. 31, No. 1, pp. 104–113, март 2008 г.
  18. Мониторинг работоспособности для возникновения и прогрессирования повреждений во время механического удара в электронных сборках, Лалл, П., Чоудхари, П., Гупте, С., Зулинг, Дж., IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Vol. 31, No. 1, pp. 173-183, March 2008.
  19. Подход к моделированию устойчивости электронных и МЭМС корпусов к ударам и вибрации, Lall, P., Panchagade, D., Choudhary, P., Gupte, S., Suhling, J., IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Vol. 31, No. 1, pp. 104–113, март 2008 г.
  20. Модели с размазанными свойствами для устойчивости к ударам и ударам пакетов с массивом площадей, Лалл, П. Панчагаде, Д., Лю, Й., Джонсон, В., Зулинг, Дж., ASME Journal of Electronic Packaging, Volume 129, pp. 373-381, декабрь 2007 г.
  21. Надежность паяных соединений в электронике при ударах и вибрации с использованием явного субмоделирования конечных элементов, Lall, P., Gupte, S., Choudhary, P., Suhling, J., IEEE Transactions on Electronic Packaging Manufacturing, Volume 30, No. 1, pp. 74-83, January 2007.
  22. Модели с размазанными свойствами для устойчивости к ударам и ударам пакетов с массивом площадей, Лалл, П. Панчагаде, Д., Лю, Й., Джонсон, В., Зулинг, Дж., ASME Journal of Electronic Packaging, Volume 129, pp. 373-381, декабрь 2007 г.
  23. Модели для прогнозирования надежности BGA и CSP с мелким шагом при ударах и ударах при падении, Лалл, П., Панчагаде, Д., Лю, Ю., Johnson, W., Suhling, J., IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies, Volume 29, No. 3, pp. 464-474, сентябрь 2006 г.

Компания DuPont Microcircuit Materials представляет новую фотоэлектрическую металлизацию Solamet® с низким содержанием серебра — PES

Новый Solamet® PV51M, разработанный для снижения затрат производителей солнечных элементов

Компания DuPont Microcircuit Materials (MCM) представила пасту для фотогальванической металлизации DuPont TM Solamet® PV51M — новый материал, используемый в производстве солнечных элементов.Эта революционная новая формула позволяет производителям элементов использовать на 15 процентов меньше материала в соответствии с намерением компании ускорить разработку продуктов, которые помогут фотоэлектрической промышленности снизить ее зависимость от металлов серебра и частично компенсировать влияние роста цен на серебро на стоимость производства солнечных элементов и модулей.

«Предоставление нашим клиентам возможности достичь максимальной эффективности и минимальных общих затрат — в частности, за счет снижения содержания серебра — это задача, которую принимает команда DuPont», — сказал Питер Бреннер, менеджер по глобальному маркетингу, фотоэлектрические материалы — DuPont Microcircuit Materials.«Solamet® PV51M — это всего лишь последний пример нашей способности сочетать творческое мышление с целенаправленными исследованиями, чтобы открыть новые научные возможности, и наш опыт в продвижении разработок к коммерциализации быстро продолжает выделять нас как лидера в технологии металлизации».

Для фотоэлектрической металлизации Solamet® PV51M требуется до 15 процентов меньше расхода материала, обеспечивая при этом сопоставимые электрические характеристики по сравнению с лидером Solamet® PV505.Он обеспечивает отличное окно для печати и совместим с текущими серебряными пастами Solamet® для передней стороны, включая Solamet® PV16X и новейший Solamet® PV17A, который также отличается более низким расходом материала. Превосходное окно адгезии проводника с выступами Solamet® PV51M позволяет заказчику сократить укладку и уменьшить площадь выступа без ущерба для производительности конечного модуля.

DuPont ожидает, что продолжающиеся исследования позволят разработать следующие поколения продуктов Solamet® с пониженным содержанием серебра на 20% по сравнению с существующими продуктами сегодня.Эта разработка является частью дорожной карты MCM по предлагаемым технологиям, которые позволят достичь поставленной в отрасли цели по повышению эффективности преобразования солнечных элементов на основе кристаллического кремния (c-Si) выше 20 процентов к 2012 году и помочь снизить стоимость фотоэлектрической энергии.

DuPont MCM имеет более чем 40-летний опыт разработки, производства, продажи и поддержки специализированных толстопленочных композиций для широкого спектра электронных приложений на фотоэлектрических, дисплейных, автомобильных, биомедицинских, промышленных, военных и телекоммуникационных рынках.Для получения дополнительной информации о материалах для микросхем DuPont и пастах для металлизации Solamet® посетите веб-сайт http://mcm.dupont.com.

DuPont TM Фотоэлектрическая металлизация Solamet® является частью широкого и растущего портфеля продуктов, представленных DuPont Photovoltaic Solutions (DPVS), который объединяет науку и технологии всей компании в глобальном масштабе, чтобы помочь поддержать резкий рост фотоэлектрической отрасли. промышленность. Чтобы узнать больше, посетите http: // photovoltaics.dupont.com.

DuPont поставляет науку и технику мирового уровня на мировой рынок в форме инновационных продуктов, материалов и услуг с 1802 года. Компания считает, что, сотрудничая с клиентами, правительствами, неправительственными организациями и лидерами мнений, мы можем помочь в поиске решений. на такие глобальные проблемы, как обеспечение людей повсюду в достаточном количестве здоровой пищей, снижение зависимости от ископаемого топлива и защита жизни и окружающей среды. Для получения дополнительной информации о DuPont и ее стремлении к инклюзивным инновациям посетите сайт http: // www.dupont.com.

Контактное лицо для СМИ:
Эллен Г. Прессли
919-248-5598
[email protected]

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.