Quantificação e agrupamento de neurônios in vitro usando mapas auto-organizáveis em matriz de microeletrodos
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12794 |
Resumo: | Understanding how information is encoded in large neuronal networks is one of the biggest challenges in neuroscience. A possible approach to investigate the information processing capabilities of neuronal nets is given by the use of dissociated neuronal cultures attached to the Microelectrode Array. For instance, cortical neurons dissociated from rat embryos cultivated in vitro in MEA show characteristic patterns of electrophysiological activities, ranging from isolated peaks in the early days up to highly synchronized bursts after 3-4 weeks. In this context it is important to know the spatial distribution function of neurons and, for that the microscopic images are an alternative used to find out the positioning of the neuron cells on the glass substrate of the MEA. However, it is worth noting that microscopy is not always performed mainly at short intervals during signal recording. Of course there is a lack in the context of methods capable to perform such functions without impairing the measurement of spontaneous signals produced by the neuronal networks. To minimize this problem, it is proposed in this thesis a framework for quantifying and classifying neuron cells and thus estimate the topological arrangement of the culture, by identifying spikes and bursts, on the MEA electrodes. The framework developed for mapping the topology of neurons, using Self-Organizing Map (SOM) neural network, is applied to the recording signals of the experiment entitled Culture 371 of dissociated neuronal cells, carried out at the Laboratory of Neuroengineering and Bionanotechnology at the University of Genoa, Italy. To validate the procedure, a topological map obtained as result of this thesis is compared with a microscopic image obtained on day 38 of maturation of Culture 371. Considering the majority number of MEA electrodes, the Chi-Square test resulted in confront of this validation. In addition, it is applied in the topological maps the classification the neurons observed around the microelectrodes using the analysis and separation of the registered spike waveforms. |
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For instance, cortical neurons dissociated from rat embryos cultivated in vitro in MEA show characteristic patterns of electrophysiological activities, ranging from isolated peaks in the early days up to highly synchronized bursts after 3-4 weeks. In this context it is important to know the spatial distribution function of neurons and, for that the microscopic images are an alternative used to find out the positioning of the neuron cells on the glass substrate of the MEA. However, it is worth noting that microscopy is not always performed mainly at short intervals during signal recording. Of course there is a lack in the context of methods capable to perform such functions without impairing the measurement of spontaneous signals produced by the neuronal networks. To minimize this problem, it is proposed in this thesis a framework for quantifying and classifying neuron cells and thus estimate the topological arrangement of the culture, by identifying spikes and bursts, on the MEA electrodes. The framework developed for mapping the topology of neurons, using Self-Organizing Map (SOM) neural network, is applied to the recording signals of the experiment entitled Culture 371 of dissociated neuronal cells, carried out at the Laboratory of Neuroengineering and Bionanotechnology at the University of Genoa, Italy. To validate the procedure, a topological map obtained as result of this thesis is compared with a microscopic image obtained on day 38 of maturation of Culture 371. Considering the majority number of MEA electrodes, the Chi-Square test resulted in confront of this validation. In addition, it is applied in the topological maps the classification the neurons observed around the microelectrodes using the analysis and separation of the registered spike waveforms.Compreender como a informação é codificada em grandes redes neuronais é um dos maiores desafios para a neurociência. Uma possível abordagem para investigar as capacidades de processamento de informações dos conjuntos neuronais é dada pelo uso de culturas neuronais dissociadas acopladas à matriz de microeletrodos (em inglês, Microelectrode Array – MEA). Por exemplo, os neurônios corticais dissociados de embriões de ratos cultivados in vitro em MEA apresentam padrões característicos de atividade eletrofisiológica, variando desde picos isolados nos primeiros dias de desenvolvimento até bursts altamente sincronizadas após 3-4 semanas. Neste contexto é importante um conhecimento da função da distribuição espacial dos neurônios, para isso a microscopia é uma alternativa utilizada para descobrir o posicionamento das células de neurônios sobre o substrato de vidro da MEA. Entretanto, nem sempre a microscopia é realizada, principalmente, em pequenos intervalos de tempo durante o registro de sinais. Naturalmente existe uma carência no contexto de métodos capazes de realizar tais funções sem prejudicar a medida dos sinais espontâneos produzidos pela rede neuronal. Para amenizar este problema, é proposto nessa tese uma estrutura para quantificar e classificar as células de neurônios e assim estimar o arranjo topológico da cultura, através da identificação de spikes, nos eletrodos da MEA. A estrutura desenvolvida para o mapeamento topológico de neurônios, utilizando rede neurais de mapas auto-organizáveis - SOM (Self Organizing Map), é aplicada aos sinais de gravação do experimento intitulado como Cultura 371, de células neuronais dissociadas cultivadas in vitro, realizado no Laboratório de Neuroengenharia e Bionanotecnologia da Universidade de Gênova, na Itália. Para validar o procedimento, são comparados um mapa topológico obtido como resultado desta tese com uma imagem de microscopia obtida no dia 38 de maturação da Cultura 371. Para a maioria dos eletrodos da MEA o teste Qui-Quadrado resultou nesta validação. Além disso, é realizado nos mapas topológicos a classificação dos neurônios observados ao redor dos microeletrodos utilizando a análise e separação de formas de ondas dos spikes registradas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessMatriz de microeletrodosNeurocomputaçãoClassificaçãoMultielectrode arrayNeurocomputationClassificationSpikesBurstsCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOQuantificação e agrupamento de neurônios in vitro usando mapas auto-organizáveis em matriz de microeletrodosQuantification and clustering of neurons in vitro using self-organizing maps in microelectrode matrixinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis60051b9675e-5744-4345-98e1-2c5caead4a56reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTese 60 - José Roberto Campos.pdfTese 60 - José Roberto Campos.pdfapplication/pdf16690925https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/1/Tese%2060%20-%20Jos%c3%a9%20Roberto%20Campos.pdf17c9b557c215f3d4377fc0bfdc634486MD51Scanner_20200511.pngScanner_20200511.pngimage/png1390855https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/2/Scanner_20200511.png1cd7d83d083e0fb108e46f0186a53c6eMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53TEXTTese 60 - José Roberto Campos.pdf.txtTese 60 - José Roberto Campos.pdf.txtExtracted texttext/plain234199https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/4/Tese%2060%20-%20Jos%c3%a9%20Roberto%20Campos.pdf.txt4da4898bf47aee2a9c89195f0102dec1MD54THUMBNAILTese 60 - José Roberto Campos.pdf.jpgTese 60 - José Roberto Campos.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8411https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/5/Tese%2060%20-%20Jos%c3%a9%20Roberto%20Campos.pdf.jpgaac508ea305880280d6bb015f0d1ebb8MD55Scanner_20200511.png.jpgScanner_20200511.png.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6265https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12794/6/Scanner_20200511.png.jpg580b1a5edfdcb75c9493f0a01c3b0f30MD56ufscar/127942023-09-18 18:31:54.715oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/12794Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:54Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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