著者は感謝の博士号を取得したい解剖および解離手続きのための技術的な支援を微小電極アレイおよびNBT-IITから博士マリーナナンニと博士クラウディアChiabreraにわたって神経回路網を培養し、維持するための学生マルタBisio。これらの結果につながる研究は、グラント契約N°284772ブレインBOW（下の欧州連合の第7次フレームワークプログラム（/ 2007-2013年ICT-FET FP7、FET若い探検家·スキーム）から資金提供を受けてい<a href="http://www.brainbowproject.eu">www.brainbowproject.eu</a> ）。著者はまた、導入に使用されるグラフィックを製造する際に彼女の助けをシルビアChiappaloneに感謝したいと思います。

MEA上の神経培養の調製<ol><li> 29に記載されるように、MEAチップにニューロン培養プレート。同様の手順の説明は、9を提供し、ディスカッションセクションにあります。 </li><li> 37℃に温度調節器の設定温度を目標とMEA自体（ほとんどの商用に設けられた下熱板をオン：細胞が経験する熱応力を最小限にするために記録を開始する前に5〜10分間でMEA加熱システムを回しMEAシステム）と、利用可能な場合、有意に蒸発を減少させるために加熱されたカバー。 </li><li>湿った熱（30分、130℃）でオートクレーブ内の各使用の前にガス透過性キャップを滅菌する。蒸発を避けるおよび浸透圧の変化を防止するために、記録中のキャップで覆われた文化を保つ。 </li><li>実際に録音を開始する前に、アンプ30分でニューロンの文化を置きます。 注：単にincから文化を移動するアンプへのubatorが大幅に約半分の時間の自発的活性を破壊します。この間、培地の温度が安定する。 </li><li> carbair回路が利用可能な場合は、より長い数時間以上の実験のためにcarbair（混合物を5％CO 2および95％O 2 + N 2）の循環を開始する：培養物は、両方の酸素およびpHレベルを維持するために、それを必要とする安定した。 </li></ol> MEA取得のための記録パラメータの2.選択<ol><li>スパイク（ すなわち 、マルチユニット活動- MUA）を検出するためにソフトウェアフィルタの帯域幅を選択して30を ：RawDataDisplayフォームで「300 HZ-3 kHzの」チェックボックスをオンにします。 </li><li>データの取得を開始します。RawDataDisplayフォームで「スタート」ボタンを押してください。 </li><li> 7へRawDataDisplayにおけるスパイク検出に設定されたしきい値利得。 注：検出所望の特異性/選択性のトレードオフにし、採択に応じて、イオンアルゴリズムは、この閾値は6と10回計算標準偏差の間に設定することができる。 </li><li> 2秒に閾値メモリを設定しないスパイク活動がディスプレイに表示されていないとき（両方のコマンドはRawDataDisplay形態である）「ロック」ボタンを押してください。マークは、「中央値からのSDを推定&#39;が活動をスパイクすることなく、短時間であっても窓を提供することは困難である場合には、観測信号31,32の絶対値の中央値からのノイズの標準偏差を計算する。基本となるアルゴリズムは計算量が多いとPCが遅れるすることがありますように、「ロック」ボタンを押した後、このオプションのチェックを外します。 </li><li>スパイク検出ルーチン（RawDataDisplay形式で「スパイクの検出」チェックボックス）をオンにします。スパイク検出が既に（ すなわち 、チェックボックスが既にマークされている）を実行している場合、廃棄スパイクは、データ記録形式でボタンを「リセット」をクリックすると、この瞬間まで検出。 </li></ol>神経培養および応答地図計算を刺激するために、MEA電極の3の選択<ol><li> 30分間のMEAの上に培養神経細胞の記録自発活動：所望の時間が経過した後、データ記録フォームの「スパイク」のボックスに、「録音」ボタンをクリックしてファイルにデータを保存する（30分、この場合）。 </li><li>所望の領域の上にマウスカーソルをドラッグして（どちらコーディング、デコーディングまたは接続マップの形で）MEAのレイアウトのいずれかでこれらのチャネルを選択し、10最もアクティブなチャンネル（最高スパイクカウントを有するすなわち、10チャネル）を特定します。チャンネルを選択したら、右のMEAのレイアウト上の任意の場所をクリックし、ポップアップメニューで「左感覚野に追加」を選択：これらの電極は、ステップ3.5で電気刺激を送達するために使用されます。 </li><li>刺激装置とMEAアンプが正しく接続されていることを確認します。すべての設定をのrequ余分な同軸ケーブルは、同期信号を搬送するために必要とされる一方（接続図のための具体的な機器のマニュアルを参照してください）​​、所望の刺激チャンネル当たり2線をIRE。刺激装置をオンにして続行。 </li><li>接続マップ形式の刺激パラメータを定義します。文化に配信されるすべての刺激は、二相性の正方形の電圧波である。 1.5 V pp の 33に300秒に半持続時間と振幅を設定します。 注：刺激は確実に神経応答を呼び起こすのに十分な大き可能性が非常に高い、同じサイトからの活動の記録が漏洩する危険性があります。紙の残りの部分では、刺激の送達のために使用される電極は、関連する情報を記録するために選択されるべきではない。 </li><li>刺激にレコードの応答：ConnectionMapの形でスタートボタンを押してください。応答が記録されている間5秒の間隔で30一連の刺激は、次に、自動的に、選択された電極の各々に配信される残りの59の電極からエド。 </li><li>任意の数学ソフトウェアまたはSpyCode介して各刺激チャネル、過去に開発されたアプリケーション（および自由に利用するための接続マップ（別の電極からの刺激の送達後のタイムスロット内の電極からの応答を観察する、すなわち、確率）を計算するリクエストに応じて）、神経データ28上の計算を実行する。 </li><li>接続マップから、最高の電極を選択します（金額は自然発火時よりも有意に高くはない発射、 すなわち刺激後の時間ウィンドウ内で）応答を惹起しなかったすべての刺激電極を捨てる。 <ol><li> 、残りの電極の間で、応答の少なくともoverleapとペアを選択します。具体的には、各刺激電極に、その後、各記録電極の平均スパイク数を計算し、すべての刺激電極ペアの対応する電極との間の差を計算する。 whicためのカップルを選択hは、全ての記録チャネル上の応答の差の絶対値の和が最大となる。 </li></ol></li><li>右クリックしてMEAレイアウト上、これを行うために、一方の電極の上にマウスカーソルをドラッグして選択し、右側からの読み取り値を符号化するために、ロボットの左側および他の感覚情報を符号化するために、これらの電極のいずれかを選択する「感覚の領域を左に追加」（または「右感覚野に追加 &#39;）。 </li></ol> 4.ロボットと神経培養のインタフェース：符号化および復号化スキームの選択<ol><li>リニアにコーディング形式で &#39;種類のコーディング」に設定します。 </li><li>コー​​ディング形式の最小値と最大刺激率を定義します。 0.5〜2ヘルツのデフォルトの範囲を使用してください。 </li><li> 0にコーディング形での「ジッタ」パラメータを設定します。 </li><li>適度に活発な文化のために、1にデコードフォーム（重量や吸光係数）の復号アルゴリズムのパラメータを設定します（channあたり〜1スパイク/秒EL）。発火率が強く、常にこの値から逸脱した場合、新しいパラメータペアを定義します。復号化パラメータの正確な機能のための議論を参照してください。 </li><li>デコードフォームでの復号化アルゴリズムバーストパラメータを設定します。スパイクとバースト間の区別は研究の対象でない限り、0に設定された重み、（減衰時間はその後無関係です）。 注：ステップ4.4で提案されている値は、適度にアクティブなラット初代培養のためのロボットの反応時間と互換性のあるなめらかなロボットの動きやスピードを生成します。バーストパラメータは、ステップ4.4で説明したものと全く同じ機能を持っていますが、トリガイベントではなく、スパイクのバーストを検出することである：各車輪の実際の速度は簡単に検出スパイクやバーストの寄与の合計である。 </li></ol>ロボットのナビゲーションアリーナ5.デザイン<ol><li>仮想アリーナDesignerフォームでは、競技場の境界がロボットと私には見えている（有界のどちらかを選択mpassable）または無限（アリーナの片側からロボットが終了した場合、それは即座に反対1）アリーナから再入力し、ピクセル単位でアリーナサイズを設定します。 <ol><li>重要な移動を可能にするために、100×100ピクセルよりも小さい有界アリーナを、使用しないでください。彼らは単にロボットの視線の間に入ることができますように5ピクセルよりも小さい半径の障害物を使用しないでください。 </li><li>大アリーナが必要な場合は、目的のアリーナとテストソフトウェアのパフォーマンスをハード·ツー·リピートの実験を開始する前に：非常に大規模なアリーナのサイズがコンピュータのパフォーマンスが低下する原因になる場合があることに留意してください。 </li></ol></li><li>手動で位置のいずれかを開始するロボットを設定するか、フィールドの開始位置をロボット」で起動実験でのロボットの座標を指定することで、（仮想アリーナDesignerフォーム、その後所望の位置に「マニュアル選択」ボタンをクリックします）。 </li><li>アリーナ内の通行の障害の任意の数を追加します。どちらか彼らに人を配置しますuallyアリーナで「手動による障害物を追加]ボタンまたはセット数や大きさの範囲をクリックした後。 </li><li>選択した機能を持つアリーナを生成するために、「アリーナの生成」ボタンをクリックします。このボタンが押されるまで、変更は発生しません。 </li><li>設計されたアリーナを保存し、仮想アリーナDesignerフォームの下部にコマンドボタンと、実験で使用する前に、相対的なファイルをロードします。 </li></ol>文化から録音する神経活動にMEA電極の6セレクション<ol><li>ステップ3.8でどの異なる応答に関するものなど、一時的な記録電極を、選択して、観察されている：「左」を構成する「左」（または「右」）電極からの刺激後に大きな反応を示したの電極（または「右」）記録電極。ロボットを制御するために刺激電極のいずれかに有意な応答を示さなかった電極を使用しないでください。 FMEAのレイアウトポップアップメニューは、「左運動野に追加」を選択ROMが記録電極を定義するために（または「右の運動野に追加 &#39;）。 </li><li>実験マネージャの形で記録する機能を選択します。この段階では、スパイクと刺激タイムスタンプが関連情報のみです。 </li><li> 10分のテストドライブを実行します。10分が経過した後、再度それをクリックし、実験Managerフォームでスタート実験]ボタンをクリックして、ロボットの実行を開始します。 注：すべてのパラメータが設定されていると（符号化および復号化、ロボットアリーナ、刺激と記録電極、レコードに備えて）、ファイル名の選択が、その後ロボットがその舞台で移動を開始します、記録されたファイル名と送信先を求めます定義されたルールに従う。選択したすべての機能が自動的にリアルタイムで保存されます。 </li><li>繰り返しますが、実際のロボットの実行中に収集したデータから記録電極を選択するために、ステップ6.3で取得したデータに3.6と6.1のステップ（Discussioを見るnは、この二段階アプローチの理論的根拠のために）。 </li></ol>ニューロ·ロボット実験を行うこと7. <ol><li>実験マネージャで選択して記録するデータを形成する：スパイク、ロボットと刺激データのチェックボックスをマークします。 </li><li>事前学習ロボットの実行を起動します：実験Managerフォームで「実験を開始」ボタンをクリックします。プロンプトが表示されたら、データファイルの新しいファイル名を選択します。 30分経過したら、ロボットの実行を停止するには、もう一度「実験を開始」ボタンをクリックします。 </li><li> （実験Managerフォームで「ヒットした後テタヌス刺激を配信」チェックボックスにマークを付ける）学習プロトコルに切り替え、事前訓練段階（ すなわち 、30分）と同じ長さの、トレーニングロボットの実行を行う。ステップ7.2からデータを上書きしないように求められたら、入力異なるファイル名を忘れないでください。 </li><li> 「ヒットした後テタヌス刺激を配信」チェックボックスマーク解除（再学習プロトコルをオフにします）とポスト学習ロボットの実行を行う。もう一度、上書きを防ぐために、ファイル名を変更することを忘れないでください。 </li></ol> 8.秒の応答地図計算<ol><li>繰り返して3.1から3.6を繰り返します。すべての変更は、学習プロトコルのいずれかによって自発的または誘発活動パターンに誘導されたかどうかをテストするためにこれらの記録からのデータを使用してください。 </li></ol>

<ol>
	<li>Fetz, E. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volitional+control+of+neural+activity:+implications+for+brain&#8211;computer+interfaces.">Volitional control of neural activity: implications for brain&#8211;computer interfaces.</a> The Journal of Physiology. 579 (3), 571-579 (2007).</li><li>Carmena, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Learning+to+control+a+brain&#8211;machine+interface+for+reaching+and+grasping+by+primates.">Learning to control a brain&#8211;machine interface for reaching and grasping by primates.</a> PLoS Biology. 1 (2), e42 (2003).</li><li>Azin, M., Guggenmos, D. J., Barbay, S., Nudo, R. J., Mohseni, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+miniaturized+system+for+spike-triggered+intracortical+microstimulation+in+an+ambulatory+rat.">A miniaturized system for spike-triggered intracortical microstimulation in an ambulatory rat.</a> Biomedical Engineering, IEEE Transactions on. 58 (9), 2589-2597 (2011).</li><li>Angotzi, G. N., Boi, F., Zordan, S., Bonfanti, A., Vato, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+programmable+closed-loop+recording+and+stimulating+wireless+system+for+behaving+small+laboratory+animals.">A programmable closed-loop recording and stimulating wireless system for behaving small laboratory animals.</a> Scientific Reports. 4, (2014).</li><li>Maher, M., Pine, J., Wright, J., Tai, Y. -. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+neurochip:+a+new+multielectrode+device+for+stimulating+and+recording+from+cultured+neurons.">The neurochip: a new multielectrode device for stimulating and recording from cultured neurons.</a> Journal of Neuroscience. 87 (1), 45-56 (1999).</li><li>Olsson, R. H., Buhl, D. L., Sirota, A. M., Buzsaki, G., Wise, K. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Band-tunable+and+multiplexed+integrated+circuits+for+simultaneous+recording+and+stimulation+with+microelectrode+arrays.">Band-tunable and multiplexed integrated circuits for simultaneous recording and stimulation with microelectrode arrays.</a> Biomedical Engineering, IEEE Transactions on. 52 (7), 1303-1311 (2005).</li><li>Zanos, S., Richardson, A. G., Shupe, L., Miles, F. P., Fetz, E. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Neurochip-2:+an+autonomous+head-fixed+computer+for+recording+and+stimulating+in+freely+behaving+monkeys.">The Neurochip-2: an autonomous head-fixed computer for recording and stimulating in freely behaving monkeys.</a> Neural Systems and Rehabilitation Engineering. IEEE Transactions on. 19 (4), 427-435 (2011).</li><li>Reger, B. D., Fleming, K. M., Sanguineti, V., Alford, S., Mussa-Ivaldi, F. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Connecting+brains+to+robots:+an+artificial+body+for+studying+the+computational+properties+of+neural+tissues.">Connecting brains to robots: an artificial body for studying the computational properties of neural tissues.</a> Artificial Life. 6 (4), 307-324 (2000).</li><li>Hales, C. M., Roston, J. D., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+culture,+record+and+stimulate+neuronal+networks+on+micro-electrode+arrays+(MEAs).">How to culture, record and stimulate neuronal networks on micro-electrode arrays (MEAs).</a> Journal of Visualized Experiments. (39), 2056 (2010).</li><li>Gross, G., Rieske, E., Kreutzberg, G., Meyer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+fixed-array+multi-microelectrode+system+designed+for+long-term+monitoring+of+extracellular+single+unit+neuronal+activity+in+vitro.">A new fixed-array multi-microelectrode system designed for long-term monitoring of extracellular single unit neuronal activity in vitro.</a> Neurosci Lett. 6 (2), 101-105 (1977).</li><li>Potter, S. M., DeMarse, T. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+approach+to+neural+cell+culture+for+long-term+studies.">A new approach to neural cell culture for long-term studies.</a> Journal of Neuroscience Methods. 110 (1), 17-24 (2001).</li><li>le Feber, J., Stegenga, J., Rutten, W. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+slow+electrical+stimuli+to+achieve+learning+in+cultured+networks+of+rat+cortical+neurons.">The effect of slow electrical stimuli to achieve learning in cultured networks of rat cortical neurons.</a> PLoS One. 5 (1), e8871 (2010).</li><li>Marom, S., Shahaf, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+learning+and+memory+in+large+random+networks+of+cortical+neurons:+lessons+beyond+anatomy.">Development learning and memory in large random networks of cortical neurons: lessons beyond anatomy.</a> Quarterly reviews of biophysics. 35 (1), 63-87 (2002).</li><li>Shahaf, G., Marom, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Learning+in+networks+of+cortical+neurons.">Learning in networks of cortical neurons.</a> The Journal of Neuroscience. 21 (22), 8782-8788 (2001).</li><li>Pelt, J., Vajda, I., Wolters, P. S., Corner, M. A., Ramakers, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamics+and+plasticity+in+developing+neuronal+networks+in+vitro.">Dynamics and plasticity in developing neuronal networks in vitro.</a> Progress in Brain Research. 147, 171-188 (2005).</li><li>Chiappalone, M., Bove, M., Vato, A., Tedesco, M., Martinoia, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dissociated+cortical+networks+show+spontaneously+correlated+activity+patterns+during+in+vitro+development.">Dissociated cortical networks show spontaneously correlated activity patterns during in vitro development.</a> Brain Research. 1093 (1), 41-53 (2006).</li><li>Tateno, T., Jimbo, Y., Robinson, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatio-temporal+cholinergic+modulation+in+cultured+networks+of+rat+cortical+neurons:+spontaneous+activity.">Spatio-temporal cholinergic modulation in cultured networks of rat cortical neurons: spontaneous activity.</a> Neuroscience. 134 (2), 425-437 (2005).</li><li>Masquelier, T., Deco, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Network+bursting+dynamics+in+excitatory+cortical+neuron+cultures+results+from+the+combination+of+different+adaptive+mechanism.">Network bursting dynamics in excitatory cortical neuron cultures results from the combination of different adaptive mechanism.</a> PLoS One. 8 (10), e75824 (2013).</li><li>Wagenaar, D. A., Madhavan, R., Pine, J., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controlling+bursting+in+cortical+cultures+with+closed-loop+multi-electrode+stimulation.">Controlling bursting in cortical cultures with closed-loop multi-electrode stimulation.</a> The Journal of Neuroscience. 25 (3), 680-688 (2005).</li><li>Martinoia, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+an+embodied+in+vitro+electrophysiology:+the+NeuroBIT+project.">Towards an embodied in vitro electrophysiology: the NeuroBIT project.</a> Neurocomputing. 58-60, 1065-1072 (2004).</li><li>Mussa-Ivaldi, F. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+perspectives+on+the+dialogue+between+brains+and+machines.">New perspectives on the dialogue between brains and machines.</a> Frontiers in Neuroscience. 4 (1), 44 (2010).</li><li>Warwick, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controlling+a+Mobile+Robot+with+a+Biological+Brain.">Controlling a Mobile Robot with a Biological Brain.</a> Defence Science Journal. 60 (1), (2010).</li><li>Kudoh, S. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Vitroid&#8211;the+robot+system+with+an+interface+between+a+living+neuronal+network+and+outer+world.">Vitroid&#8211;the robot system with an interface between a living neuronal network and outer world.</a> International Journal of Mechatronics and Manufacturing Systems. 4 (2), 135-149 (2011).</li><li>Jimbo, Y., Tateno, T., Robinson, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+induction+of+pathway-specific+potentiation+and+depression+in+networks+of+cortical+neurons.">Simultaneous induction of pathway-specific potentiation and depression in networks of cortical neurons.</a> Biophysical Journal. 76 (2), 670-678 (1999).</li><li>Chiappalone, M., Massobrio, P., Martinoia, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Network+plasticity+in+cortical+assemblies.">Network plasticity in cortical assemblies.</a> European Journal of Neuroscience. 28 (1), 221-237 (2008).</li><li>Mulas, M., Massobrio, P., Martinoia, S., Chiappalone, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simulated+neuro-robotic+environment+for+bi-directional+closed-loop+experiments.">A simulated neuro-robotic environment for bi-directional closed-loop experiments.</a> Paladyn. 1 (3), 179-186 (2010).</li><li>Novellino, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Connecting+neurons+to+a+mobile+robot:+an+in+vitro+bidirectional+neural+interface.">Connecting neurons to a mobile robot: an in vitro bidirectional neural interface.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2007 (12725), 1-13 (2007).</li><li>Bologna, L. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Investigating+neuronal+activity+by+SPYCODE+multichannel+data+analyzer.">Investigating neuronal activity by SPYCODE multichannel data analyzer.</a> Neural Networks. 23 (6), 685-697 (2010).</li><li>Frega, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+cultures+coupled+to+micro-electrode+arrays:+a+novel+approach+to+perform+in+vitro+excitotoxicity+testing.">Cortical cultures coupled to micro-electrode arrays: a novel approach to perform in vitro excitotoxicity testing.</a> Neurotoxicology and Teratology. 34 (1), 116-127 (2012).</li><li>Quian Quiroga, R., Panzeri, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Extracting+information+from+neuronal+populations:+information+theory+and+decoding+approaches.">Extracting information from neuronal populations: information theory and decoding approaches.</a> Nature Reviews Neuroscience. 10 (3), 173-185 (2009).</li><li>Donoho, D. L., Johnstone, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ideal+spatial+adaptation+by+wavelet+shrinkage.">Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage.</a> Biometrika. 81 (3), 425-455 (1994).</li><li>Martinez, J., Pedreira, C., Ison, M. J., Quian Quiroga, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Realistic+simulation+of+extracellular+recordings.">Realistic simulation of extracellular recordings.</a> Journal of neuroscience methods. 184 (2), 285-293 (2009).</li><li>Wagenaar, D. A., Pine, J., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effective+parameters+for+stimulation+of+dissociated+cultures+using+multi-electrode+arrays.">Effective parameters for stimulation of dissociated cultures using multi-electrode arrays.</a> Journal of Neuroscience Methods. 138 (1-2), 27-37 (2004).</li><li>Tessadori, J., Mulas, M., Martinoia, S., Chiappalone, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2012 4th IEEE RAS &amp; EMBS International Conference on. , 332-337 (2012).</li><li>Tessadori, J., Bisio, M., Martinoia, S., Chiappalone, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modular+neuronal+assemblies+embodied+in+a+closed-loop+environment:+toward+future+integration+of+brains+and+machines.">Modular neuronal assemblies embodied in a closed-loop environment: toward future integration of brains and machines.</a> Frontiers in Neural Circuits. 6, (2012).</li><li>Tessadori, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+Engineering+(NER).">Neural Engineering (NER).</a> , 899-902 (2013).</li><li>Colombi, I., Mahajani, S., Frega, M., Gasparini, L., Chiappalone, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+antiepileptic+drugs+on+hippocampal+neurons+coupled+to+micro-electrode+arrays.">Effects of antiepileptic drugs on hippocampal neurons coupled to micro-electrode arrays.</a> Frontiers in Neuroengineering. 6, 10 (2013).</li><li>Gal, A., Marom, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Entrainment+of+the+intrinsic+dynamics+of+single+isolated+neurons+by+natural-like+input.">Entrainment of the intrinsic dynamics of single isolated neurons by natural-like input.</a> Journal of Neuroscience. 33 (18), 7912-7918 (2013).</li><li>Mainen, Z. F., Sejnowski, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+of+spike+timing+in+neocortical+neurons.">Reliability of spike timing in neocortical neurons.</a> Science. 268 (5216), 1503-1506 (1995).</li><li>Maccione, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+algorithm+for+precise+identification+of+spikes+in+extracellularly+recorded+neuronal+signals.">A novel algorithm for precise identification of spikes in extracellularly recorded neuronal signals.</a> Journal of neuroscience methods. 177 (1), 241-249 (2009).</li><li>DeMarse, T. B., Wagenaar, D. A., Blau, A. W., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+neurally+controlled+animat:+biological+brains+acting+with+simulated+bodies.">The neurally controlled animat: biological brains acting with simulated bodies.</a> Autonomous Robots. 11 (3), 305-310 (1023).</li><li>Bakkum, D. J., Chao, Z. C., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatio-temporal+electrical+stimuli+shape+behavior+of+an+embodied+cortical+network+in+a+goal-directed+learning+task.">Spatio-temporal electrical stimuli shape behavior of an embodied cortical network in a goal-directed learning task.</a> Journal of Neural Engineering. 5 (3), 310-323 (2008).</li><li>Truccolo, W., Hochberg, L. R., Donoghue, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Collective+dynamics+in+huma+and+monkey+sensorimotor+cortex:+predicting+single+neuron+spikes.">Collective dynamics in huma and monkey sensorimotor cortex: predicting single neuron spikes.</a> Nature Neuroscience. 13 (1), 105-111 (2010).</li></ol>

The authors declare they have no competing financial interests.

本論文では、神経のロボットアーキテクチャ（ すなわち 、皮質または胚性ラットの海馬からのニューロンのネットワーク）は、双方向に仮想ロボットに接続された神経コントローラに基づいて、提示されている。センサーとホイールを持ったロボットは、障害物に静的アリーナに移動を余儀なくされ、そのタスクは、衝突を回避で構成されている。 故障率があっても技術的条件の最善に有意である傾向があるように記載された手順の、おそらく最初の最も重要な側面は、培養物自体の製造である。培養技術の詳細な説明は、本研究の範囲外、ただし、である。ネットワーク発火率は通常、in vitroでの 3週間後、安定したレベルに達したときに一般的なガイドラインとして、録音が発生する必要があります。健全な文化の目安は、いくつかの記録channにおける自発電気生理学的活性の存在であるELS（利用可能な60以上の少なくとも20チャンネル）。このような培養物は、ニューロン間の接続性の高いことを特徴とする。このような条件下では、神経活動は、通常は強く時期に、それは数分、長い沈黙期間を37に続く強烈なスパイクで、てんかん様のイベントが表示され、同期してしまう。これらの機能はどちらも問題を提示：てんかん様活性を示す培養物は関係なく、サイレントピリオド、活動の長い爆発を提示最初の刺激に反応する一方、過度の同期は、それが不可能な異なる電極から刺激に対する応答を区別するようになりますすべての連続した​​刺激が配信。これらの問題の両方を強く神経細胞集団が複数の弱く相互接続されたサブグループに分割されたパターン化された培養液35を採用することにより改善することができる。 もう一つの問題は、神経応答が強く入ってくるstimulの分布に依存していることである私は38,39。閉ループ実験では、送達刺激は、順番に、ロボットの動きの結果、したがって、神経応答自体のものである、センサー測定値の関数である。これは、実際の実験中に観察されるものを回答あらかじめ確立する簡単な方法がないことを意味します。その結果、入出力電極の選択は、逐次近似に依存しなければならない。記載されたプロトコルでは、二段階処理（すなわち、ステップ5.5および6.4）接続マップを​​決定しようとするように実施される。最初のステップでは、刺激の定期的なシーケンスが送出され、そのような刺激に対する応答は、最初の接続マップと記録チャネルの一時的なセットを導出するために使用される。この構成では、ステップ6.4に記載の試験駆動を行うと、実際の実験中にモニターする記録チャンネルを選択するために使用される。 結果セクション、代表ナビゲーションRESでULT学習パラダイムを導入することによってもたらされる即時の改善が示されている。プロトコル記述を通して、いくつかの他の可能な実験的な変異体が挙げられている。例えば、二つの主要なコーディングシステムはHyBrainWare2（線形確率的）に実装ここニューラルコード38上の一時的な入力変動の正確な役割を調査するために開発された。線形の場合には、瞬間的な刺激レートは、ユーザ定義パラメータおよびロボットセンサ録音の関数である。確率論的なケースでは、各時間インスタンスは、指定された確率を有​​する刺激を送達するように選択される。予想される刺​​激速度は前者の場合のそれと一致するようにそのような確率は、自動的にHyBrainWare2によって計算される。線形符号化にジッタを追加する可能性は、上記の2例の間のスムーズな移行を提供します。同様に、復号部のパラメータの異なる組み合わせを模索することはPRECIに光を当てるに役立つかもしれないインビトロニューラルネットワークで破裂のSEの役割。吸光係数は、秒単位での貢献の一つは、その値の50％を失うかかる時間を、示しているロボットの各車輪の速度は、重みパラメータに比例して、イベントが対応する出力領域において検出されるたびに増加。減衰は単純な指数関数的である。これらの変異体は、すでにHyBrainWare2の現在の設計に考慮されているが、ソフトウェアや実験セットアップで追加の変更を導入することができれば、より多くの研究の可能性が開かれている。 ここに記載されているプロトコルのむしろ重要な制限は、HyBrainWare2（すべての関心のあるユーザーに要求に応じて自由に利用可能）を開発したカスタムソフトウェアの要件です。このソフトウェアは、特定のモデルとメーカーのデバイス（刺激剤、収集ボード、MEAアンプ）のセットのために設計されています。それは確かに可能ではあるが、それは、ジ上で動作するように適応するfferentセットアップ、変換はいくつかのプログラミングのスキルがかかります。同様に、含まれているオプションには、そのようなセットアップを調べることができたすべての実験の質問の限られたセットをカバーしています。登録の対象は、解離ニューラルネットワーク（ 例えば 、心臓細胞とは非常に異なっている場合は、提示アーキテクチャ（正確な時間スパイク検出40）に実装され、スパイク検出アルゴリズムは完全に変更される必要があるいくつかのハードコードされたパラメータによって定義されるまたはスライス）。最後に、学習プロトコルは、各障害物ヒット以下の短い高周波数の配信（20 Hzの刺激、各刺激パルスの2秒感覚情報を符号化するために使用されるものと同じである）の刺激から成る。ロボットがその右側に障害物に当たった場合は、テタヌス刺激は通常、右側の情報のためのコードと同じ左側のヒットにも当てはまるの電極に配信されます。このプロトコルは、ハードコードされ、Bのことができませんeが出て、ソフトウェアを変更することなく、ユーザーによって変更。 ここで紹介する設定は、ハイブリッド、閉ループ実験20,23,27,41,42のための最初の具体化さシステムではありませんが、過去に設計されたものは、類似の製剤の限られた数のデータでサポートされているシングル論文に焦点を当てた。実験自 ​​体は別の問題に対処しつつ、一方で、説明した設定は（、モジュール性と起源のために異なる製剤による実験（100以上の文化が2012以降に記録された）多数のために使用されている例えばテタヌス刺激の影響と結果に提示されるよう、破裂の関連性）。近い将来、新しい実験セッションは両方強縮閉ループ刺激の持続効果および刺激規則性の間の関係を検証し、応答を観察することが予見される。対処すべきもう一つの問題はで、自発的と観察された活性の間のリンクです考慮過去の活動と刺激43の履歴をとる新しい復号アルゴリズムを加えるという考え方。

脳機能の多くの機能は、現在、人工的なシステムで複製することは不可能である。応答して、すぐに複雑な感覚情報を処理し、生成する脳の能力は、正確な運動指令は、既に現在の最新技術を超えてそれ​​自体である。しかし、過去の経験から学習することで、さまざまな条件に適応する能力は、人間が開発した制御システムへのそれはそう非常に優れます。これまでのところ、この可塑性を複製したり、悪用する試みはほとんど成功を満たしている、と脳の内部の仕組みの理解は、研究者の把握の目を逃れている。主な問題の一つは、脳と行動との関係を調査することは、適切に、システム内のすべての変数へのアクセスが不可能であるが：理想的には、最適な実験は、多数のニューロンへの同時記録及び刺激を可能にする、長期安定性シナプスの位置と重みの、監視、および制御可能な双方向のdirectio環境との相互作用NAL。同時に2つの非常に異なるスケールで脳行動の関係の研究につながったすべてのこれらの変数を追跡するのが困難：振る舞う動物と、実験条件1-7オーバーのない細かい制御を備えた、またはそのようなの一部のような小さな、孤立した部品、とのいずれかシステム8の無い全体図と神経組織、。後者のケースでは、実験のセットアップでも、単純なニューラルネットワークの働きに関与するすべてのパラメータの完全な監視を可能にする、優れたトレードオフが微小電極アレイ（MEAの）9上に成長解離ニューロンによって提供されて考案している間。 70の10の終わりに生まれたデバイスは、従来の電気生理学法に比べていくつかの利点を有する：第一に、記録の可能性と、一度（通常60電極）における多くの異なる場所でのニューラルネットワークを刺激する。さらに、細胞を用いたMEAの結合はほとんど非侵襲的である、数ヶ月11までの長期間、同じネットワークの観察を可能にする。解離した培養物に対する電気刺激の生理学的効果は広範囲にアーキテクチャの損失にもかかわらず、保存されている多くのプロパティ（たとえば、可塑性のために、などと単純なメモリが12〜14を処理する）は、より高いスケールで観察していることを明らかにし、それらのデバイスのおかげで研究されている。培養増殖中に、これらのネットワークは、in vitro（DIV）15,16で約7日での自発的な活性を示す開始。ネットワークアクティビティ、さらなる成長を根本的に変化する傾向がある。ファーストシングルのスパイクは、ネットワークの成熟した状態を表す、18バースト同期化された、非周期的なネットワークの高度に複雑なパターンに変更し、後でとして、17（第二週の終わりに向かって）バーストに集まるように。これは、19示唆されているin vivoでの記録で観察されるものと多少類似し、この同期動作、眠っている動物イングスは、感覚入力の不足が原因で発生します。 別のアプローチは、異なるタイプの信号を神経回路網自体11,20-23の刺激を制御するために使用された閉ループの実験を行うことにより、撮影された情報の符号化をよりよく理解することを試みた。これらの実験では、環境との相互作用が可能な外部エージェントは、次に、エフェクター機構に運動指令を生成し、ニューラルネットワークに供給される感覚情報を生成するために使用されている。これは、神経系の動的及び適応特性は、環境内の誘導された変化に応じてどのように進化したかの観察を可能にした。 実行するためのセットアップは、車輪付きセンサープラットフォーム（物理ロボットまたはその仮想モデル）が舞台で約移動し、その速度プロファイルは、ニューロンの活動によって決定される、開発された実験「神経生理学を具現化」システム（ すなわち 、ラットのニューロンの集団がMEAの上で培養）。ロボットは、その2つの独立して制御された車輪の速度プロファイルにより、距離センサの現在値によって特徴付けられる。距離センサの正確な性質は関係ありません。それらは、光学センサ又は超音波センサ、能動的または受動的であってもよい。明らかに、この問題は、センサーは、任意の所望の機能を用いて設計することが可能な、仮想ロボットの場合には適用されません。 本明細書に記載した実験では、使用されるロボットは6距離センサは両方向に向かうロボットから30°、60°、90°を指して、常に仮想の実装である。 3左右のセンサの活性が平均化され、生物学的培養物の活性は、単に残りの「左」と「右」センサーと呼ばれるような「スーパーセンサー」（収集した情報によって駆動される。この作品の）。プロト記載colは実際にかなりの微調整との物理的なロボットに適用することができる。ロボット（物理または仮想）によって収集された情報は、物理的にロボットによって分離されている生物学的な神経回路網の活性を操作するために使用される一連の刺激で符号化される。の刺激自体はすべて同一であり、したがって、任意の情報をコーディングしない。どのような関連することは、それらの周波数である：刺激速度が増加するロボットが異なる送達部位がロボットの左右の目」からの感覚情報を符号化するとともに、障害物に接近したとき。ニューラルネットワークは、刺激の入ってくる列車に異なる応答を紹介します：復号アルゴリズムのタスクは、ロボットの車輪を制御するために使用するコマンドに生じたネットワーク活動を翻訳することです。 （ すなわち 、信頼性が高く、全く別の電極から刺激に対する応答を区切り付き）「完璧な」ネットワークの挙動を考えると、これはresulだろう障害物を押すことなく、その舞台でロボット駆動中のT。ほとんどのネットワークは、したがって、単純な学習プロトコルが導入され、理想とは大きく異なる振る舞いを提示：活性化されると、テタヌス刺激（高頻度刺激の簡単な呪文、2秒間20 Hzの刺激は、24,25に記載されているプロトコルを触発さ）以下障害物との衝突が配信されます。ネットワークの接続のローカル強化におけるテタヌス刺激をもたらす場合、これは、ロボットのナビゲーション機能の漸進的増加をもたらすであろう。 HyBrainWare2、26に掲載さカスタムソフトウェアの改良版では、システム（刺激、データ収集、処理及び視覚化、ロボット通信又はシミュレーション）の異なるデバイスの制御を処理するために開発されたコア·アーキテクチャである。このソフトウェアは、私たちの研究室で開発され、リクエストに応じて自由に利用可能ですされています。このソフトウェアは、とのインタフェースを提供しますデータ収集ボードは、ユーザがGUIからのデータ取得を開始すると、ソフトウェアは、サンプリングおよび記録電極からのデータのA / D変換を開始するために収集ボードを制御する。このデータは、ユーザにより設定されたオプションに応じて、記録された画面またはスパイクを検出するためにリアルタイムで分析するために表示することができる（詳細については、手順を参照）。さらに、ソフトウェア内で、（電気刺激に感覚情報の翻訳）をコードの定義および復号化（ロボットの運動指令に記録活動の翻訳）のアルゴリズムを指定する必要があります。すべての記録された情報は、自動的に互換性のある形式で保存されている間、特に、私たちのセットアップは、右の実際の実験を開始する前にほぼすべての変数は、ユーザがアクセスすることができるので、過去27で設計同様のシステムに比べて比較的ユーザーフレンドリーである神経データ分析ツールボックス28。 以下の手順セクションでは、解離したラット海馬培養物に対する学習実験について説明します。すべての培養および実験パラメータは、この特定の準備のために提供され、異なる生物学的基材を使用する場合は変更する必要があります。同様に、記載された実験は、テタヌス刺激の学習効果を調査するために、閉ループ·アーキテクチャを活用するが、アーキテクチャ自体が解離し、ニューラルネットワークの異なる特徴の研究で使用されるのに十分に柔軟である。提案された実験の主な変異体は、さらなる議論のセクションで説明されています。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="476">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:247px;">Name of Reagent/Material</td>
			<td style="width:229px;">Company</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">Stimulus Generator 4002</td>
			<td style="width:229px;">Multi Channel Systems</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">MEA1060-Inv-BC</td>
			<td style="width:229px;">Multi Channel Systems</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">TC02</td>
			<td style="width:229px;">Multi Channel Systems</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">NI 6255 Acquisition Card</td>
			<td style="width:229px;">National Instruments</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">Microsoft Visual Studio 2008</td>
			<td style="width:229px;">Microsoft</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:247px;">2078P Multichannel System-National Instruments adapter board</td>
			<td style="width:229px;">Developed at University of Genova (Italy)</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:247px;">Matlab 2010</td>
			<td style="width:229px;">Mathworks</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

closed-loop neuro-robotic experiments to test computational properties of neuronal networks

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation of a given stimulus might be dependent on context and history. If this is actually the case, bi-directional interactions between the brain (or if need be a reduced model of it) and sensory-motor system can shed a light on how encoding and decoding of information is performed. Here an experimental system is introduced and described in which the activity of a neuronal element (i.e., a network of neurons extracted from embryonic mammalian hippocampi) is given context and used to control the movement of an artificial agent, while environmental information is fed back to the culture as a sequence of electrical stimuli. This architecture allows a quick selection of diverse encoding, decoding, and learning algorithms to test different hypotheses on the computational properties of neuronal networks.

開発された実験的なフレームワークは、神経細胞の培養および物理ロボットの仮想の実現の間で情報の交換が可能かどうかの検査を可能にした34。 図1は、異なる条件で20分間の実験で仮想ロボットが移動した得られた経路のいくつかのサンプルを示している：適切な閉ループ実験、「空のMEA」ロボット実験（細胞がこの対照実験のためにMEA上に播種されていない）と、開ループロボット実験（刺激速度ではなく、センサ情報を符号化する定数である）左から右への表されます。代表的なトレースは、ニューロンと人工要素との間の双方向の相互作用は、ロボットの良好なナビゲーション性能を得るために必要であることを確認する。それにもかかわらず、ロボットが障害物に対して、いくつかのヒットを経験する。 図2は、ロボットのナビゲーション性能の電子その後のヒット曲の間を旅画素としてxpressed、異なる条件に示されている。 3番目と4番目の列をなし、それぞれのパフォーマンスを表示する一方、第2列は、それぞれ以下のテタヌス刺激の送達を（「空MEA」と開ループ構成）上述した対照実験での走行距離の分布を表示する障害物に当たる。テタヌス刺激（Cfの手順、ポイント7.2）の導入は、かなりの距離を向上させる、したがってロボット35の航行性能を向上させる2つの連続ヒットの間で移動した。 図3に、異なる復号化条件を有するロボットのナビゲーション性能が提供される。この目的のために、異なるアリーナの構成が採用されている。これはアリーナ36内にロボットの成功したナビゲーションを定量化するために助けた：手順のステップ4.1で説明したように、ロボットがあるショートトラックのシリーズを発表した。成功率は、単に提示のトラック数を超える正常に交差したトラックの数の比である。具体的には、実験中にバーストおよび単離されたスパイクのリアルタイムの識別を行った。デコードパラダイムが原因でバーストと孤立スパイクの相対的な重みの互いに異なる（Cfの手順、3.5から3.6とディスカッションを指して）。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52341/52341fig1highres.jpg" width="700" /> 図1：神経回路網、ロボットは、情報の双方向の交換を持ってこの図は、実験の20分かけてロボットが移動した3つの代表的な経路を示す。濃い緑色のピクセルは、ロボットがその距離センサを通じて知覚できる通行不能の障害物を表すのに対し、特に、薄緑の領域は、に移動するロボットは無料です。各試験では、ロボットが私を開始nはアリーナの左上部分には、大きなピンクのドットとして描かれ、その最終的な位置に移動する。色分けされたパスは、ロボットの動きの時間変化の表示を提供しながら、小さな黒丸は、障害物にヒットを表す。右側のカラーバーは、時間（分）実験開始からの経過発現する。（A）パス閉ループ実験の間に行った。（B）のパスが「空」MEA実験の間、続いて（細胞は、MEA上で培養されていない表面）（刺激速度は、実験を通して一定である）、開ループ実験の間続く​​。（C）パス。 <a href="/files/ftp_upload/52341/52341fig1highres.jpg" target="_blank">図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52341/52341fig2.jpg" /> 図2：パフォーマンスの結果は、閉鎖の影響を受けている-loopとテタヌス刺激。このグラフは、異なる条件のその後のヒット間のロボットでカバー距離の分布をレポートします。具体的には、最初の二つの分布は（ &#39;ブラインド」のロボットを用いた実験のための「オープンループ」（OL）、MEA上にプレートのないニューロンと記録のための「空」）コントロール実験を表す。最後の2列は、障害物にヒット以下の文化に配信され、（CL）がなく、（CL + TS）テタヌス刺激（TS）を介して実装学習プロトコルで「クローズドループ」状態を表している。各ボックスには、中央の水平セグメントは分布の中央値、空の二乗平均値を表し、中央の棒は、第1および第3の四分位に延び、ウィスカは5 番目と95 番目のパーセンタイルに延びている。外れ値は、ダイヤモンドのように表されます。統計は、分散クラスカル - ワリス一方向分析を用いて行われているランクに：学生·ニューマン·クールズのペアごとの比較は、すべての中央値は、p &lt;0.05で有意差があることが明らかになった。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52341/52341fig3.jpg" /> 図3：復号がロボットの性能に影響を与える上のグラフは、時間の限られた量で、ショートトラックを通して成功裏にナビゲートするロボットの、与えられた復号アルゴリズムのために、確率を表す。。バーストおよび単離されたスパイクの同定は、実験自体の間にリアルタイムで行われる。 （「スパイク」）は、すべての検出されたスパイクが同じ相対量を提示する最初のケースでは、第二及び第三の分布が0の重量は、それぞれのためのバーストに属する単離されたスパイクとスパイクした。最後の2つの列は、すべてのスパイクが計上されている場合に得られた結果を表すが、異なる相対的な重みで、その位置に応じて。重み付けは、第5列のデータに復号相対ごとに反転している間、第4列単離さスパイクで、特に、バースト事象よりも相対的な重みを与えた。中心バーは、第1および第3の四分位に延び、ウィスカー5 番目と95 番目のパーセンタイルに延びている各グラフにおいて、中心線は、空の二乗平均値、分布の中央値を表す。統計情報は、ランク上の分散のクラスカル - ワリス一方向分析を用いて行われてきた。一対比較は、（スチューデント - ニューマン - クールズ法）に有意差（p &lt;0.05）のカラム1と4,2と4,2と5,2と3の間で観察することができることがわかる。

Watch this Scientific Journal Video about Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks at JoVE.com

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

In this paper, an experimental framework to perform closed-loop experiments is presented, in which information processing (i.e., coding and decoding) and learning of neuronal assemblies are studied during the continuous interaction with a robotic body.

閉ループ神経のロボット実験は、神経回路網の計算特性を試験すること

Information coding in the Central Nervous System (CNS) remains unexplored. There is mounting evidence that, even at a very low level, the representation ...

closed-loop-neuro-robotic-experiments-to-test-computational

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.2K ビュー.  Istituto Italiano di Tecnologia. In this paper, an experimental framework to perform closed-loop experiments is presented, in which information processing (i.e., coding and decoding) and learning of neuronal assemblies are studied during the continuous interaction with a robotic body.

ビデオ: Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

An Experimental Platform to Study the Closed-loop Performance of Brain-machine Interfaces

The non-stationary nature and variability of neuronal signals is a fundamental problem in brain-machine interfacing. We developed a brain-machine interface to assess the robustness of different control-laws applied to a closed-loop image stabilization task. Taking advantage of the well-characterized fly visuomotor pathway we record the electrical activity from an identified, motion-sensitive neuron, H1, to control the yaw rotation of a two-wheeled robot. The robot is equipped with 2 high-speed video cameras providing visual motion input to a fly placed in front of 2 CRT computer monitors. The activity of the H1 neuron indicates the direction and relative speed of the robot's rotation. The neural activity is filtered and fed back into the steering system of the robot by means of proportional and proportional/adaptive control. Our goal is to test and optimize the performance of various control laws under closed-loop conditions for a broader application also in other brain machine interfaces.

We use a closed-loop fly-machine interface to investigate general principles in neuronal control.

ブレインマシンインタフェースの閉ループ性能を研究する実験プラットフォーム

The non-stationary nature and variability of neuronal signals is a fundamental problem in brain-machine interfacing. We developed a brain-machine ...

神経科学

Fast Micro-iontophoresis of Glutamate and GABA: A Useful Tool to Investigate Synaptic Integration

One of the fundamental interests in neuroscience is to understand the integration of excitatory and inhibitory inputs along the very complex structure of the dendritic tree, which eventually leads to neuronal output of action potentials at the axon. The influence of diverse spatial and temporal parameters of specific synaptic input on neuronal output is currently under investigation, e.g. the distance-dependent attenuation of dendritic inputs, the location-dependent interaction of spatially segregated inputs, the influence of GABAergig inhibition on excitatory integration, linear and non-linear integration modes, and many more.
With fast micro-iontophoresis of glutamate and GABA it is possible to precisely investigate the spatial and temporal integration of glutamatergic excitation and GABAergic inhibition. Critical technical requirements are either a triggered fluorescent lamp, light-emitting diode (LED), or a two-photon scanning microscope to visualize dendritic branches without introducing significant photo-damage of the tissue. Furthermore, it is very important to have a micro-iontophoresis amplifier that allows for fast capacitance compensation of high resistance pipettes. Another crucial point is that no transmitter is involuntarily released by the pipette during the experiment.
Once established, this technique will give reliable and reproducible signals with a high neurotransmitter and location specificity. Compared to glutamate and GABA uncaging, fast iontophoresis allows using both transmitters at the same time but at very distant locations without limitation to the field of view. There are also advantages compared to focal electrical stimulation of axons: with micro-iontophoresis the location of the input site is definitely known and it is sure that only the neurotransmitter of interest is released. However it has to be considered that with micro-iontophoresis only the postsynapse is activated and presynaptic aspects of neurotransmitter release are not resolved. In this article we demonstrate how to set up micro-iontophoresis in brain slice experiments.

In this article we introduce fast micro-iontophoresis of neurotransmitters as a technique to investigate integration of postsynaptic signals with high spatial and temporal precision.

グルタミン酸とGABAの高速マイクロイオン導入：シナプス統合を調査するために便利なツール

One of the fundamental interests in neuroscience is to understand the integration of excitatory and inhibitory inputs along the very complex structure of ...

A Procedure for Implanting Organized Arrays of Microwires for Single-unit Recordings in Awake, Behaving Animals

In vivo electrophysiological recordings in the awake, behaving animal provide a powerful method for understanding neural signaling at the single-cell level. The technique allows experimenters to examine temporally and regionally specific firing patterns in order to correlate recorded action potentials with ongoing behavior. Moreover, single-unit recordings can be combined with a plethora of other techniques in order to produce comprehensive explanations of neural function. In this article, we describe the anesthesia and preparation for microwire implantation. Subsequently, we enumerate the necessary equipment and surgical steps to accurately insert a microwire array into a target structure. Lastly, we briefly describe the equipment used to record from each individual electrode in the array. The fixed microwire arrays described are well-suited for chronic implantation and allow for longitudinal recordings of neural data in almost any behavioral preparation. We discuss tracing electrode tracks to triangulate microwire positions as well as ways to combine microwire implantation with immunohistochemical techniques in order to increase the anatomical specificity of recorded results.

Implanting organized arrays of microwires for use in single-unit electrophysiological recordings presents a number of technical challenges.&#160;Methods for performing this technique and the equipment necessary are described.&#160;Also, the beneficial use of organized microwire arrays to record from distinct neural subregions with high spatial selectivity is discussed.

動物を振る舞う、覚醒中のシングルユニット記録のためにマイクロワイヤの組織化された配列を移植するための手順

In vivo electrophysiological recordings in the awake, behaving animal provide a powerful method for understanding neural signaling at the single-cell ...

Real-time Electrophysiology: Using Closed-loop Protocols to Probe Neuronal Dynamics and Beyond

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where the stimulus applied depends in real-time on the response of the system. Recent applications range from the implementation of virtual reality systems for studying motor responses both in mice1 and in zebrafish2, to control of seizures following cortical stroke using optogenetics3. A key advantage of closed-loop techniques resides in the capability of probing higher dimensional properties that are not directly accessible or that depend on multiple variables, such as neuronal excitability4 and reliability, while at the same time maximizing the experimental throughput. In this contribution and in the context of cellular electrophysiology, we describe how to apply a variety of closed-loop protocols to the study of the response properties of pyramidal cortical neurons, recorded intracellularly with the patch clamp technique in acute brain slices from the somatosensory cortex of juvenile rats. As no commercially available or open source software provides all the features required for efficiently performing the experiments described here, a new software toolbox called LCG5 was developed, whose modular structure maximizes reuse of computer code and facilitates the implementation of novel experimental paradigms. Stimulation waveforms are specified using a compact meta-description and full experimental protocols are described in text-based configuration files. Additionally, LCG has a command-line interface that is suited for repetition of trials and automation of experimental protocols.

Closed-loop protocols are becoming increasingly widespread in modern day electrophysiology. We present a simple, versatile and inexpensive way to perform complex electrophysiological protocols in cortical pyramidal neurons in vitro, using a desktop computer and a digital acquisition board.

リアルタイム電気生理学：プローブ神経ダイナミクスとその先にクローズド·ループ·プロトコルの使用

Experimental neuroscience is witnessing an increased interest in the development and application of novel and often complex, closed-loop protocols, where ...

Design, Surface Treatment, Cellular Plating, and Culturing of Modular Neuronal Networks Composed of Functionally Inter-connected Circuits

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire of dynamical motifs, which underlie most diverse brain functions, can emerge out of a fixed topological and modular organization of brain circuits. Compared to in vivo studies of neuronal circuits which present intrinsic experimental difficulties, in vitro preparations offer a much larger possibility to manipulate and probe the structural, dynamical and chemical properties of experimental neuronal systems. This work describes an in vitro experimental methodology which allows growing of modular networks composed by spatially distinct, functionally interconnected neuronal assemblies. The protocol allows controlling the two-dimensional (2D) architecture of the neuronal network at different levels of topological complexity.
A desired network patterning can be achieved both on regular cover slips and substrate embedded micro electrode arrays. Micromachined structures are embossed on a silicon wafer and used to create biocompatible polymeric stencils, which incorporate the negative features of the desired network architecture. The stencils are placed on the culturing substrates during the surface coating procedure with a molecular layer for promoting cellular adhesion. After removal of the stencils, neurons are plated and they spontaneously redirected to the coated areas. By decreasing the inter-compartment distance, it is possible to obtain either isolated or interconnected neuronal circuits. To promote cell survival, cells are co-cultured with a supporting neuronal network which is located at the periphery of the culture dish. Electrophysiological and optical recordings of the activity of modular networks obtained respectively by using substrate embedded micro electrode arrays and calcium imaging are presented. While each module shows spontaneous global synchronizations, the occurrence of inter-module synchronization is regulated by the density of connection among the circuits.

This manuscript describes a protocol to grow in vitro modular networks consisting of spatially confined, functionally inter-connected neuronal circuits. A polymeric mask is used to pattern a protein layer to promote cellular adhesion over the culturing substrate. Plated neurons grow on coated areas establishing spontaneous connections and exhibiting electrophysiological activity.

デザイン、治療、セルラーめっき、機能的に相互接続された回路で構成モジュラー神経回路網の培養表面

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire ...

Chronic Transcranial Electrical Stimulation and Intracortical Recording in Rats

Transcranial electrical stimulation (TES) is a powerful and relatively simple approach to diffusely influence brain activity either randomly or in a closed-loop event-triggered manner. Although many studies are focusing on the possible benefits and side-effects of TES in healthy and pathologic brains, there are still many fundamental open questions regarding the mechanism of action of the stimulation. Therefore, there is a clear need for a robust and reproducible method to test the acute and the chronic effects of TES in rodents. TES can be combined with regular behavioral, electrophysiological, and imaging techniques to investigate neuronal networks in vivo. The implantation of transcranial stimulation electrodes does not impose extra constraints on the experimental design while it offers a versatile, flexible tool to manipulate brain activity. Here we provide a detailed, step-by-step protocol to fabricate and implant transcranial stimulation electrodes to influence brain activity in a temporally constrained manner for months.

This detailed protocol describes transcranial stimulation electrode placement on the temporal bone in order to investigate the short- and long-term effects of transcranial electrical stimulation in freely moving rats.

慢性的な経頭蓋電気刺激およびラットの皮質内の記録

Transcranial electrical stimulation (TES) is a powerful and relatively simple approach to diffusely influence brain activity either randomly or in a ...

Simultaneous Recordings of Cortical Local Field Potentials, Electrocardiogram, Electromyogram, and Breathing Rhythm from a Freely Moving Rat

Monitoring the physiological dynamics of the brain and peripheral tissues is necessary for addressing a number of questions about how the brain controls body functions and internal organ rhythms when animals are exposed to emotional challenges and changes in their living environments. In general experiments, signals from different organs, such as the brain and the heart, are recorded by independent recording systems that require multiple recording devices and different procedures for processing the data files. This study describes a new method that can simultaneously monitor electrical biosignals, including tens of local field potentials in multiple brain regions, electrocardiograms that represent the cardiac rhythm, electromyograms that represent awake/sleep-related muscle contraction, and breathing signals, in a freely moving rat. The recording configuration of this method is based on a conventional micro-drive array for cortical local field potential recordings in which tens of electrodes are accommodated, and the signals obtained from these electrodes are integrated into a single electrical board mounted on the animal's head. Here, this recording system was improved so that signals from the peripheral organs are also transferred to an electrical interface board. In a single surgery, electrodes are first separately implanted into the appropriate body parts and the target brain areas. The open ends of all of these electrodes are then soldered to individual channels of the electrical board above the animal's head so that all of the signals can be integrated into the single electrical board. Connecting this board to a recording device allows for the collection of all of the signals into a single device, which reduces experimental costs and simplifies data processing, because all data can be handled in the same data file. This technique will aid the understanding of the neurophysiological correlates of the associations between central and peripheral organs.

This study introduces a method for the simultaneous recording of local field potentials in the brain, electrocardiograms, electromyograms, and breathing signals of a freely moving rat. This technique, which reduces experimental costs and simplifies data analysis, will contribute to the understanding of the interactions between the brain and peripheral organs.

皮質局所電界電位、心電図、筋電図、呼吸リズム自由行動ラットからの同時録音

Monitoring the physiological dynamics of the brain and peripheral tissues is necessary for addressing a number of questions about how the brain controls ...

Using Neuron Spiking Activity to Trigger Closed-Loop Stimuli in Neurophysiological Experiments

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems are already found in clinical applications, and are important tools for basic brain research. A particularly interesting recent development is the integration of closed-loop approaches with optogenetics, such that specific patterns of neuronal activity can trigger optical stimulation of selected neuronal groups. However, setting up an electrophysiological system for closed-loop experiments can be difficult. Here, a ready-to-apply Matlab code is provided for triggering stimuli based on the activity of single or multiple neurons. This sample code can be easily modified based on individual needs. For instance, it shows how to trigger sound stimuli and how to change it to trigger an external device connected to a PC serial port. The presented protocol is designed to work with a popular neuronal recording system for animal studies (Neuralynx). The implementation of closed-loop stimulation is demonstrated in an awake rat.

This protocol demonstrates how to use an electrophysiological system for closed-loop stimulation triggered by neuronal activity patterns. Sample Matlab code that can be easily modified for different stimulation devices is also provided.

ニューロンスパイク活性を利用して神経生理学実験における閉ループ刺激を引き起こす

Closed-loop neurophysiological systems use patterns of neuronal activity to trigger stimuli, which in turn affect brain activity. Such closed-loop systems ...

Muscle Velocity Recovery Cycles to Examine Muscle Membrane Properties

Although conventional nerve conduction studies (NCS) and electromyography (EMG) are suitable for the diagnosis of neuromuscular disorders, they provide limited information about muscle fiber membrane properties and underlying disease mechanisms. Muscle velocity recovery cycles (MVRCs) illustrate how the velocity of a muscle action potential depends on the time after a preceding action potential. MVRCs are closely related to changes in membrane potential that follow an action potential, thereby providing information about muscle fiber membrane properties. MVRCs may be recorded quickly and easily by direct stimulation and recording from multi-fiber bundles in vivo. MVRCs have been helpful in understanding disease mechanisms in several neuromuscular disorders. Studies in patients with channelopathies have demonstrated the different effects of specific ion channel mutations on muscle excitability. MVRCs have been previously tested in patients with neurogenic muscles. In this prior study, muscle relative refraction period (MRRP) was prolonged, and early supernormality (ESN) and late supernormality (LSN) were reduced in patients compared to healthy controls. Thereby, MVRCs can provide in vivo evidence of membrane depolarization in intact human muscle fibers that underlie their reduced excitability. The protocol presented here describes how to record MVRCs and analyze the recordings. MVRCs can serve as a fast, simple, and useful method for revealing disease mechanisms across a broad range of neuromuscular disorders.

Presented here is a protocol for the recording of muscle velocity recovery cycles (MVRCs), a new method of examining muscle membrane properties. MVRCs enable in vivo assessment of muscle membrane potential and alterations in muscle ion channel function in relation to pathology, and it enables the demonstration of muscle depolarization in neurogenic muscles.

筋肉の膜の特性を調べるために筋肉の速度回復サイクル

Although conventional nerve conduction studies (NCS) and electromyography (EMG) are suitable for the diagnosis of neuromuscular disorders, they provide ...

In Vitro Wedge Slice Preparation for Mimicking In Vivo Neuronal Circuit Connectivity

In vitro slice electrophysiology techniques measure single-cell activity with precise electrical and temporal resolution. Brain slices must be relatively thin to properly visualize and access neurons for patch-clamping or imaging, and in vitro examination of brain circuitry is limited to only what is physically present in the acute slice. To maintain the benefits of in vitro slice experimentation while preserving a larger portion of presynaptic nuclei, we developed a novel slice preparation. This &#8220;wedge slice&#8221; was designed for patch-clamp electrophysiology recordings to characterize the diverse monaural, sound-driven inputs to medial olivocochlear (MOC) neurons in the brainstem. These neurons receive their primary afferent excitatory and inhibitory inputs from neurons activated by stimuli in the contralateral ear and corresponding cochlear nucleus (CN). An asymmetrical brain slice was designed which is thickest in the rostro-caudal domain at the lateral edge of one hemisphere and then thins towards the lateral edge of the opposite hemisphere. This slice contains, on the thick side, the auditory nerve root conveying information about auditory stimuli to the brain, the intrinsic CN circuitry, and both the disynaptic excitatory and trisynaptic inhibitory afferent pathways that converge on contralateral MOC neurons. Recording is performed from MOC neurons on the thin side of the slice, where they are visualized using DIC optics for typical patch-clamp experiments. Direct stimulation of the auditory nerve is performed as it enters the auditory brainstem, allowing for intrinsic CN circuit activity and synaptic plasticity to occur at synapses upstream of MOC neurons. With this technique, one can mimic in vivo circuit activation as closely as possible within the slice. This wedge slice preparation is applicable to other brain circuits where circuit analyses would benefit from preservation of upstream connectivity and long-range inputs, in combination with the technical advantages of in vitro slice physiology.

Integration of diverse synaptic inputs to neurons is best measured in a preparation that preserves all pre-synaptic nuclei for natural timing and circuit plasticity, but brain slices typically sever many connections. We developed a modified brain slice to mimic in vivo circuit activity while maintaining in vitro experimentation capability.

生体内ニューロン回路接続を模倣するためのインビトロウェッジスライスの準備

In vitro slice electrophysiology techniques measure single-cell activity with precise electrical and temporal resolution. Brain slices must be relatively ...