Conservación de la biodiversidad: estrategias y financiación

La conservación y gestión de la biodiversidad constituyen un objeto clave en las distintas instituciones políticas a nivel mundial, es por ello que todas ellas han creado directrices y medidas para su preservación y protección

Robust Off- and Online Separation of Intracellularly Recorded Up and Down Cortical States

BACKGROUND: The neuronal cortical network generates slow (<1 Hz) spontaneous rhythmic activity that emerges from the recurrent connectivity. This activity occurs during slow wave sleep or anesthesia and also in cortical slices, consisting of alternating up (active, depolarized) and down (silent, hyperpolarized) states. The search for the underlying mechanisms and the possibility of analyzing network dynamics in vitro has been subject of numerous studies. This exposes the need for a detailed quantitative analysis of the membrane fluctuating behavior and computerized tools to automatically characterize the occurrence of up and down states. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Intracellular recordings from different areas of the cerebral cortex were obtained from both in vitro and in vivo preparations during slow oscillations. A method that separates up and down states recorded intracellularly is defined and analyzed here. The method exploits the crossover of moving averages, such that transitions between up and down membrane regimes can be anticipated based on recent and past voltage dynamics. We demonstrate experimentally the utility and performance of this method both offline and online, the online use allowing to trigger stimulation or other events in the desired period of the rhythm. This technique is compared with a histogram-based approach that separates the states by establishing one or two discriminating membrane potential levels. The robustness of the method presented here is tested on data that departs from highly regular alternating up and down states. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: We define a simple method to detect cortical states that can be applied in real time for offline processing of large amounts of recorded data on conventional computers. Also, the online detection of up and down states will facilitate the study of cortical dynamics. An open-source MATLAB toolbox, and Spike 2-compatible version are made freely available

Spatio-temporal structure of spontaneous slow-wave oscillations and identification of up and down states in simultaneous intra- and extracellular recordings in vivo

La oscilación lenta, registrada durante la etapa de ondas lentas del sueño y bajo anestesia, constituye un acontecimiento espontáneo estable y sincrónico de la red cortical durante el cual las neuronas de la corteza cerebral alternan de manera coherente entre intervalos de ausencia de actividad (estados hiperpolarizados o Down states) e intervalos donde suelen producirse descargas de potenciales de acción (estados despolarizados o Up states). La presente Tesis Doctoral está motivada por el interés de estudiar la estructura espacio-temporal de la onda lenta espontánea presente en la corteza somato-sensorial de la rata anestesiada y también en el cómo y en qué medida se propaga la actividad por la red cortical. Además del estudio dinámica de la red cortical a través de su actividad oscilatoria lenta emergente, otros objetivos específicos son: (1) estudiar el comportamiento estereotípico de las transiciones espontáneas entre los intervalos de Up y Down presentes en la corteza somato-sensorial de ratas anestesiadas; (2) desarrollar herramientas analíticas adecuadas que faciliten el estudio de la propagación espacio-temporal de las ondas de actividad, tanto a escala micro como mesoscópica, durante la etapa de ondas lentas. Se presentan: a) la definición y la implementación de una metodología que permite detectar las oscilaciones lentas en registros intracelulares, y b) un segundo procedimiento analítico para analizar registros extracelulares múltiples y para medir su correlación, y, finalmente para analizar las propiedades de propagación de esta actividad cortical. Dichas metodologías analíticas se desarrollaron empleando los datos procedentes de registros intra- y extracelulares in vivo simultáneos, y que presentan estados de activación neuronal (Up states) que se alternan con estados silentes (Down states). El método descrito en esta tesis, denominado MAUDS (de acuerdo a las iniciales del inglés Moving Averages for Up and Down Separation) es automático y sencillo de usar, capaz de identificar y separar de forma fiable los dos estados de potencial de membrana alternantes, característicos del sueño de ondas lentas y bajo determinada anestesia incluso en situaciones en las que otros métodos fallan debido a artefactos o interferencias. El método ha sido diseñado para que pueda ser usado tanto off- como online, y permite que se pueda incluir eventos desencadenantes en función de la inicialización o finalización de los estados Up. También permite obtener información inmediata sobre las estadísticas de las transiciones Up a Down. Se describe la metodología experimental para realizar registros intra- y extracelulares in vivo y simultáneos utilizando una matriz multi-electrodo, y el tratamiento analítico al que se ha sometido los datos electrofisiológicos registrados para estudiar la estructura espacio-temporal de la oscilación lenta en una pequeña porción de tejido cortical. Los resultados de este análisis mostraron una considerable variabilidad en la mayoría de los registros con respecto a la estructura espacio-temporal de las ondas de actividad, tanto en cuanto a origen como en cuanto a dirección para todas las muestras de animales incluidos en el estudio. Se ha podido determinar una dirección preferente de propagación de la actividad durante los períodos de registro