405 research outputs found

    STED microscopy reveals dendrite-specificity of spines in turtle cortex

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    Dendritic spines are key structures for neural communication, learning and memory. Spine size and shape probably reflect synaptic strength and learning. Imaging with superresolution STED microscopy the detailed shape of the majority of the spines of individual neurons in turtle cortex (Trachemys scripta elegans) revealed several distinguishable shape classes. Dendritic spines of a given class were not distributed randomly, but rather decorated significantly more often some dendrites than others. The individuality of dendrites was corroborated by significant inter-dendrite differences in other parameters such as spine density and length. In addition, many spines were branched or possessed spinules. These findings may have implications for the role of individual dendrites in this cortex

    Comparison of excitatory synapses in diverse cortical areas of the mouse and monkey

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    Diversity in excitatory synaptic transmission by cortical pyramidal neurons give rise to the possibility of different neuronal networks that mediate distinct cortical function. Understanding heterogeneity of excitatory input to pyramidal neurons across distinct cortical areas and species will provide insight into cortical specialization and, ultimately, selective vulnerability of cortical areas to neuropathology in humans. In a previous study in our laboratory (Medalla and Luebke, 2015), significant differences in the ultrastructural features of excitatory asymmetric synapses in layers 2-3 (L2-3) neuropil were found between two distinct cortical areas in the rhesus monkey – primary sensory visual (V1) versus higher-order lateral prefrontal (LPFC) cortices. Here, we used serial sectioning electron microscopy to determine whether these differences in synaptic elements also exist in the corresponding visual (V1) and frontal (FC) cortices in the mouse. Multiple analyses of L2-3 neuropil of FC and V1 in mouse revealed three fundamental principles. First, in contrast to the diverse synapses in monkey LPFC and V1, asymmetric axospinous synapses in L2-3 neuropil of mouse FC and V1 are remarkably homogenous with regard to presynaptic and postsynaptic entities. Second, asymmetric axospinous synapses in L2-3 neuropil of mouse V1 resemble that of monkey V1 in postsynaptic entities, but differ in presynaptic entity. Third, asymmetric axospinous synapses in L2-3 neuropil of mouse FC and monkey LPFC differ substantially in both presynaptic and postsynaptic entities. These findings have broad implications for extrapolation of excitatory synaptic transmission data from one cortical area to another, and also from one species to another

    Channelrhodopsin assisted synapse identity mapping reveals clustering of layer 5 intralaminar inputs

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    Automated Three-Dimensional Detection and Shape Classification of Dendritic Spines from Fluorescence Microscopy Images

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    A fundamental challenge in understanding how dendritic spine morphology controls learning and memory has been quantifying three-dimensional (3D) spine shapes with sufficient precision to distinguish morphologic types, and sufficient throughput for robust statistical analysis. The necessity to analyze large volumetric data sets accurately, efficiently, and in true 3D has been a major bottleneck in deriving reliable relationships between altered neuronal function and changes in spine morphology. We introduce a novel system for automated detection, shape analysis and classification of dendritic spines from laser scanning microscopy (LSM) images that directly addresses these limitations. The system is more accurate, and at least an order of magnitude faster, than existing technologies. By operating fully in 3D the algorithm resolves spines that are undetectable with standard two-dimensional (2D) tools. Adaptive local thresholding, voxel clustering and Rayburst Sampling generate a profile of diameter estimates used to classify spines into morphologic types, while minimizing optical smear and quantization artifacts. The technique opens new horizons on the objective evaluation of spine changes with synaptic plasticity, normal development and aging, and with neurodegenerative disorders that impair cognitive function

    A simple rule for axon outgrowth and synaptic competition generates realistic connection lengths and filling fractions

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    Neural connectivity at the cellular and mesoscopic level appears very specific and is presumed to arise from highly specific developmental mechanisms. However, there are general shared features of connectivity in systems as different as the networks formed by individual neurons in Caenorhabditis elegans or in rat visual cortex and the mesoscopic circuitry of cortical areas in the mouse, macaque, and human brain. In all these systems, connection length distributions have very similar shapes, with an initial large peak and a long flat tail representing the admixture of long-distance connections to mostly short-distance connections. Furthermore, not all potentially possible synapses are formed, and only a fraction of axons (called filling fraction) establish synapses with spatially neighboring neurons. We explored what aspects of these connectivity patterns can be explained simply by random axonal outgrowth. We found that random axonal growth away from the soma can already reproduce the known distance distribution of connections. We also observed that experimentally observed filling fractions can be generated by competition for available space at the target neurons--a model markedly different from previous explanations. These findings may serve as a baseline model for the development of connectivity that can be further refined by more specific mechanisms.Comment: 31 pages (incl. supplementary information); Cerebral Cortex Advance Access published online on May 12, 200

    Exploring sexual dimorphism in dendritic morphology and connectivity: implications for neuronal optimality

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    Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O cérebro é um órgão diferenciado sexualmente desde o período perinatal, caracterizado pelo seu dimorfismo sexual. Apesar de existir uma extensa documentação deste dimorfismo tanto a nível estrutural como a nível funcional, existe um certo enviesamento em investigação na área da neurociência. Estudos com apenas o sexo masculino são favorecidos, sendo que os resultados são depois extrapolados sem grande justificação, quando estes podem não se verificar para o sexo feminino. Esta prática é cada vez menos comum, sendo que a percentagem de estudos que incluem ambos os sexos subiu de 29% em 2009 para 63% em 2019. No entanto, apenas 20% destes realizaram uma análise com o sexo em consideração, e portanto diferenças sexuais são negligenciadas. Isto pode causar erros conceptuais e enviesamento não intencional em prática clínica. O hipocampo é uma área do cérebro considerada como sexualmente dimórfica, e está associado à consolidação de memórias de longo e curto prazo, e memória espacial. Tanto em humanos como em modelos animais, o sexo masculino supera o feminino no que toca à navegação espacial, enquanto que o contrário acontece com informação semântica. No entanto, a nível macroscópico, não se encontram diferenças sexuais na sua anatomia, visto que estas são eliminadas quando corrigidas pelo volume cerebral. Já a nível celular, foram encontradas diferenças entre ratos machos e fêmeas no que toca ao número de células na circunvolução dentada, assim como nos padrões de ramificação das dendrites, tanto das células da circunvolução dentada como das células piramidais. Porém, a maior parte dos estudos são focados na morfologia neuronal das células do CA3 e da circunvolução dentada, enquanto que poucos estudaram diferenças sexuais nos neurónios do CA1. Na primeira parte desta dissertação explorámos diferenças sexuais na morfologia dos neurónios piramidais do CA1. Para tal, utilizámos reconstruções neuronais disponíveis na base de dados Neuro Morpho.Org, analisando um total de 66 dendrites basais (33 de cada sexo) de ratos C57BL/6J (controlo). Realizámos uma análise de aglomeração de dados (clustering), onde encontrámos dois clusters, que separavam os neurónios de acordo com a sua dimensão. O cluster 1 contém os neurónios de maiores dimensões, enquanto que o cluster 2 contém os de menores. Para averiguar a existência de diferenças na morfologia escolhemos 9 variáveis que descrevem as propriedades principais de um neurónio: comprimento total das dendrites, comprimento máximo das dendrites, comprimento médio dos ramos dendríticos, raio do soma, raio da arborização dendrítica, volume da arborização dendrítica, número de pontos de ramificação dendrítica (bifurcação), ordem média dos ramos dendríticos, e retidão das dendrites. Os neurónios do sexo masculino do cluster 1 tinham significativamente maior comprimento total e comprimento máximo, maior volume e raio da arborização, e mais bifurcações que os neurónios do sexo feminino. Já no cluster 2, não foram encontradas diferenças significativas entre sexos. Já na segunda parte desta dissertação, quisemos fazer a ponte entre as diferenças neuromorfológicas que identificámos, e possíveis diferenças sexuais nas capacidades funcionais dos neurónios e na sua otimalidade. Desde a década de 1970 que existe o consenso de que as propriedades morfológicas do neurónio determinam a sua função, assim como influenciam a forma como este integra os sinais que recebe. Pequenas alterações são suficientes para perturbar os circuitos neuronais, como é o caso nas doenças neurológicas. No entanto, ainda não se sabe como a morfologia de cada célula afeta a rede neuronal. No fim do século XIX, Ramón y Cajal fez a primeira proposta sobre otimalidade neuronal, dizendo que as dendrites vão otimizar a sua conectividade ao minimizar o tempo de condução num compromisso com o custo material associado ao seu comprimento. Atualmente este conceito evoluiu, sendo proposto que a arborização dendrítica cresce de forma a preencher um espaço alvo, enquanto minimiza o tempo de condução e o custo. É portanto possível classificar um neurónio como ótimo ou subótimo, em que o ótimo é aquele que consegue chegar a todos os axónios que passam pelo seu espaço alvo, com o mínimo comprimento total. Utilizando este conceito de otimalidade, é possível fazer o salto entre morfologia e implicações na rede neuronal. Para aferir a otimalidade neuronal, utilizámos duas abordagens diferentes. Primeiramente, calculei duas leis de potência que relacionam propriedades morfológicas, e cujo expoente tem um valor otimal. Se um neurónio seguir a lei de potência, então é considerado como ótimo, caso contrário é subótimo. No entanto, com estas leis obtivemos resultados contraditórios, e elas mostraram-se como um método não confiável de aferir a otimalidade dos neurónios. A outra abordagem passou por definirmos uma otimização com múltiplos objetivos. Para tal calculámos três medidas de capacidades funcionais de um neurónio: o repertório de possíveis conexões, a eficiência na integração dos sinais, e o custo material. Estas três medidas comportam-se como uma configuração de Pareto, ou seja, é necessário atingir um balanço entre as três. Um neurónio ótimo é aquele que maximiza as primeiras duas medidas, enquanto minimiza o custo (multiobjetivos). Começámos por comparar cada uma destas capacidades funcionais individualmente, e no cluster 1 encontrámos diferenças significativas entre os sexos: os neurónios do sexo masculino tinham maior eficiência e repertório de conexões, mas também tinham um maior custo. Devido a terem um custo superior ao dos neurónios femininos, não é possível dizer diretamente que estes são mais ótimos ou não. Também comparámos o repertório e a eficiência após normalizá-los pelo custo, sendo que os neurónios do sexo feminino passaram a ser significativamente mais eficientes que os do masculino. Isto indica que os neurónios femininos são na verdade mais ótimos que os masculinos. Já nos neurónios do cluster 2, não encontrámos quaisquer diferenças significativas. Para poder determinar efetivamente a otimalidade de cada neurónio com esta abordagem, é preciso ter em consideração o balanço entre as três capacidades funcionais. Para tal, é necessário resolver este problema de otimização com múltiplos objetivos, e assim obter a fronteira de Pareto. A distância euclidiana entre cada neurónio e esta fronteira determina o quão próximo eles estão de ser ótimos. Uma vez que a eficiência na integração dos sinais foi obtida através modelos computacionais, foi necessário encontrar uma alternativa para obter a fronteira de Pareto. Neste caso, não obtivemos a verdadeira fronteira, mas sim escolhemos uma superfície que se adaptava aos dados. De acordo com a superfície que escolhemos como fronteira de Pareto, em ambos os clusters não encontrámos diferenças significativas entre os sexos. Comparando cada cluster, os neurónios do cluster 2 são significativamente mais ótimos que os do cluster 1. É de referir que se escolhêssemos outra superfície, os resultados seriam diferentes ao comparar os sexos no cluster 1, com os neurónios do sexo feminino significativamente mais ótimos, como era de esperar pelos resultados anteriores. Portanto, os resultados de otimalidade com esta abordagem também não são confiáveis, sendo que é necessário obter a verdadeira fronteira de Pareto. Para além destas análises, também realizámos análise de Sholl e calculámos a dimensão fractal e o enviesamento centrípeto. A análise de Sholl revelou uma maior complexidade nos neurónios do sexo masculino do cluster 1, mas não no cluster 2. A dimensão fractal, que é uma medida de quanto as dendrites ocupam o espaço, não revelou diferenças em nenhum dos clusters. O mesmo sucedeu para o enviesamento centrípeto, no entanto este revelou que existe um certo enviesamento. Isto significa que os neurónios favorecem uma diminuição no tempo de condução sobre um menor comprimento total. Em conclusão, encontrámos diferenças sexuais na neuromorfologia das dendrites basais do hipocampo CA1 de ratos C57BL/6J. Estas diferenças só se verificam nos neurónios de maiores dimensões, e influenciam as capacidades funcionais dos mesmos. Já os resultados sobre a otimalidade não eram confiáveis em nenhuma das abordagens, e portanto ainda não é possível fazer conclusões sobre a influência do sexo. No entanto, a nossa proposta de otimização de multiobjetivos é um primeiro passo na direção correta, e pode ainda ser melhorada.A remarkable feature of the human brain is its sexual dimorphism. While it is well-documented that the sexual dimorphism in brain structure and function exists, there is a sex bias in neuroscience research. Either single-sex male studies are favoured, or the works do not provide a sex-based analysis when both sexes are included. Experimental results obtained from research using only one sex are sometimes extrapolated to both sexes without thorough justification, which might cause conceptual errors and unintended biased practices. It has been suggested that the hippocampus is sexually dimorphic, although not at the macroscopic anatomical level, as sex difference was eliminated in meta-analyses of studies that correct for overall brain volume. Instead, at the cellular level, differences between male and female rats have been detected with respect to the number of dentate granule cells and branching patterns of dentate granule and hippocampal pyramidal cell dendrites. However, most studies focus on CA3 and dentate gyrus neuronal morphology, and few have studied sex-dependent differences in CA1 neurons. We explored sex-dependent differences in the dendritic morphology, functional capabilities and optimality of CA1 pyramidal neurons using digitally reconstructed neurons from the Neuromorpho.Org database. We analysed a total of 66 basal dendritic trees (33 of each sex) from control mice. Using cluster analysis, we identified two clusters, separated by size: neurons with larger (cluster 1) and smaller (cluster 2) average size. To assess sex differences in the morphology we chose 9 metrics describing the main features of a neuron. In cluster 1, male neurons present significantly larger total length, maximum path length, tree radius, volume and number of branch points. Sholl analysis also revealed increased complexity in male cluster 1 neurons. Instead, no sex-dependent differences in morphology nor Sholl analysis were identified in cluster 2. Fractal analysis assessed how much the dendrites filled their space, and there were no differences between sexes in either clusters. The same was true for centripetal bias, but it revealed that neurons favour faster conduction time over a smaller cable length. To assess neuronal optimality, we took two different approaches. We first applied known power laws and compared the exponents to their optimal value, but they proved to be unreliable to determine optimality. The second approach was a multi-objective optimization. We calculated 3 measures of functional capabilities which depend on neuromorphological properties: connectivity repertoire, signal integration efficiency and cable cost. An optimal neuron will maximize the first two, while minimizing the cost. Male neurons of cluster 1 had significantly higher connectivity repertoire and signal integration efficiency, but at a higher cost than females. After normalizing by cost, signal integration was significantly more efficient in female neurons of cluster 1. In cluster 2, no significant differences were found. To determine optimality, we defined a Pareto front using synthetic neurons and calculated the euclidean distance between this surface and each of the neurons from the dataset. In both clusters there were no significant differences, but neurons of cluster 2 were significantly more optimal than those of cluster 1. In conclusion, we found novel sex-dependent differences in the morphology of CA1 basal pyramidal neurons. Results on optimality varied according to the chosen Pareto front, and so no clear conclusions can be drawn. Nevertheless, our multi-objective approach is a first step in understanding sex differences

    Cellular Classes in the Human Brain Revealed In Vivo by Heartbeat-Related Modulation of the Extracellular Action Potential Waveform

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    Determining cell types is critical for understanding neural circuits but remains elusive in the living human brain. Current approaches discriminate units into putative cell classes using features of the extracellular action potential (EAP); in absence of ground truth data, this remains a problematic procedure. We find that EAPs in deep structures of the brain exhibit robust and systematic variability during the cardiac cycle. These cardiac-related features refine neural classification. We use these features to link bio-realistic models generated from in vitro human whole-cell recordings of morphologically classified neurons to in vivo recordings. We differentiate aspiny inhibitory and spiny excitatory human hippocampal neurons and, in a second stage, demonstrate that cardiac-motion features reveal two types of spiny neurons with distinct intrinsic electrophysiological properties and phase-locking characteristics to endogenous oscillations. This multi-modal approach markedly improves cell classification in humans, offers interpretable cell classes, and is applicable to other brain areas and species

    An Algorithm for Finding Candidate Synaptic Sites in Computer Generated Networks of Neurons with Realistic Morphologies

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    Neurons make synaptic connections at locations where axons and dendrites are sufficiently close in space. Typically the required proximity is based on the dimensions of dendritic spines and axonal boutons. Based on this principle one can search those locations in networks formed by reconstructed neurons or computer generated neurons. Candidate synapses are then located where axons and dendrites are within a given criterion distance from each other. Both experimentally reconstructed and model generated neurons are usually represented morphologically by piecewise-linear structures (line pieces or cylinders). Proximity tests are then performed on all pairs of line pieces from both axonal and dendritic branches. Applying just a test on the distance between line pieces may result in local clusters of synaptic sites when more than one pair of nearby line pieces from axonal and dendritic branches is sufficient close, and may introduce a dependency on the length scale of the individual line pieces. The present paper describes a new algorithm for defining locations of candidate synapses which is based on the crossing requirement of a line piece pair, while the length of the orthogonal distance between the line pieces is subjected to the distance criterion for testing 3D proximity

    Structural dynamics of GABAergic axons in the face of changing neuronal activity

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    Structural dynamics of GABAergic axons in the face of changing neuronal activity

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