24、使用病毒载体可视化小鼠疼痛相关神经回路

使用病毒载体可视化小鼠疼痛相关神经回路

在神经回路研究中,利用病毒载体来标记和追踪神经元是一种重要的技术手段,尤其是在研究疼痛相关神经回路方面。下面将详细介绍用于标记投射到目标区域的神经元的病毒载体、跨突触追踪的方法以及具体的手术操作流程。

1. 标记投射到目标区域的神经元的病毒载体

1.1 逆行慢病毒(Retrograde - Lentivirus)

在许多回路研究中,需要批量标记投射到特定脑中心的神经元。例如在疼痛和触觉回路研究中,脑干的臂旁核和丘脑腹后内侧/外侧神经元是二阶脊髓/延髓投射神经元的关键靶点。通过从轴突终末逆行标记这些细胞,可以特异性地剖析脊髓臂旁或脊髓丘脑投射神经元的功能和连接性。

狂犬病病毒和伪狂犬病病毒虽能从轴突终末感染哺乳动物神经元,但具有神经毒性,难以用于功能研究。近年来开发的无毒双缺失突变狂犬病病毒载体未被广泛使用。而基于狂犬病病毒糖蛋白(RG),开发出了用RG - 外壳蛋白假型化的慢病毒(RG - LV,也叫HiRet - LV),它能有效从轴突感染神经元,并成功用于基于投射的神经元标记。例如,利用逆行慢病毒揭示了源自体感皮层的皮质脊髓投射神经元可增加脊髓触觉感觉传递增益,并在神经性疼痛模型后导致触诱发痛。不过,慢病毒载体滴度低,基因表达水平中等。

1.2 犬腺病毒 - 2(CAV - 2)

为了实现更高的基因表达水平,发现犬腺病毒 - 2(CAV - 2)具有高逆行感染效率、稳定的长期转基因表达和最小的细胞毒性。该载体可从PVM载体核心购买,但它只能感染窄范围的神经元,因为许多神经元不表达该病毒的受体。

1.3 rAAV2 - Retro

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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