Тюнинг мц 21 12: Ошибка 404 — Запрашиваемая страница на сайте отсутствует.

Инновационные технологии

Лучшая в отрасли производительность, с допустимой нагрузкой до 12 кН и возможностью осевого / скручивающего действия

Сравнение моделей

Проницательность 1

• Динамическая сила: 1250 Н (281 (фунт-сила)
• Статическая сила: 850 Н (191 фунт-сила)
• Динамический ход привода: 70 мм (2.75 дюймов)
• Динамический крутящий момент +/- 15 Нм (132 дюйм-фунт)
• Статический крутящий момент +/- 11 Нм (97 дюйм-фунтов)
• Столешница
• Доступны в стандартной, осевой / крутильной и горизонтальной конфигурациях

Проницательность 1H

• Динамическая сила: 1250 Н (281 фунт-сила)
• Статическая сила: 850 Н (191 фунт-сила)
• Динамический ход привода: 70 мм (2.75 дюймов)
• Столешница, горизонтальное расположение
• Подходит для приложений, где вес образца должен поддерживаться жидкой средой

Проницательность 3

• Динамическая сила: 3000 Н (670 фунт-сила)
• Статическая сила: 2000 Н (450 фунт-сила)
• Динамический ход привода: 70 мм (2.75 дюймов)
• Динамический крутящий момент: +/- 30 Нм (265 фунт-дюймов)
• Статический крутящий момент: +/- 21 Нм (185 фунт-дюймов)
• Столешница
• Доступны в стандартной или осевой / торсионной конфигурациях

Проницательность 12

• Динамическая сила: 12000 Н (2697 фунт-сила)
• Статическая сила: 8500 Н (1910 фунт-сила)
• Динамический ход привода: 70 мм (2.75 дюймов)
• Динамический крутящий момент: +/- 120 Нм (1056 фунт-дюймов)
• Статический крутящий момент: +/- 84,8 Нм (746 фунт-дюймов)
• Напольный
• Доступны в стандартной или осевой / торсионной конфигурациях

Избранные тематические исследования

Orthofix — тестирование новых конструкций костных винтов

Полная информация о продукте

Acumen 1 Технические характеристики

Acumen 3 и 12 Технические характеристики

Поддержка миссии биомедицинских исследователей и производителей

Ключевые возможности для биомедицинского тестирования:

• Усилие 12 кН
  • Проведение ортопедических исследований до 4х массы тела
• Дополнительная осевая / скручивающая способность
  • Более высокие скорости, более высокий крутящий момент и более продолжительное вращение для испытаний более широкого диапазона материалов
• Горизонтальная конфигурация
  • Легко проверяет хрупкие, сложные или легкие образцы
• Приспособление для измерения усталости для нескольких образцов
  • Запускает независимый сбор данных сразу для 15 образцов
Брошюра по многоместному приспособлению для измерения усталости

Используйте системы MTS Acumen для тестирования:

• Ортопедические конструкции: мелкие суставы, позвоночник, палец, голеностопный сустав
• Аппараты травматологические: пластины, винты, конструкции
• Биоматериалы: пластмассы, мягкие ткани, гидрогели, связки, кости
• Стоматологические материалы / устройства: цементы, пластмассы, металлы
• Сосудистые аппараты: стенты, графты
• Упаковка и расходные материалы: иглы, шприцы, упаковка, трубки

Получите максимальную отдачу от своих инвестиций

Наши специалисты всегда готовы помочь вам в работе.

Сопутствующие товары, запчасти или аксессуары

Ресурсы

Статья

Использование прямого доступа к памяти для определения характеристик материалов

Эластомеры, полимеры и сплавы с памятью формы — MTS помогает ре …

Статья

Новый оптический экстензометр

Упрощенное бесконтактное измерение осевой деформации и…

Статья

Одновременный мониторинг разрушения нескольких образцов

Методы ускорения тестирования эндоваскулярных устройств.

Статья

Сокращение времени тестирования устройств с нитинолом

Исследование усталостной долговечности никель-титановых сплавов, используемых в…

Статья

Изменение объема прямого доступа к памяти

Инженеры МТС обсуждают последние достижения в области динамического механического анализа…

Широко настроенное и независимое от дыхания ингибирование в обонятельной луковице бодрствующих мышей

РЕЗЮМЕ

Обонятельные представления формируются как состоянием мозга, так и дыханием; однако взаимодействие и схемы этих влияний плохо изучены.Предполагается, что гранулярные клетки (GC) в основной обонятельной луковице (MOB) стимулируют активность, которая достигает обонятельной коры головного мозга посредством ингибирования митральных / тафтинговых клеток (MT). ГК могут потенциально снижать активность ансамбля, облегчая латеральное торможение среди МТ, и / или они могут усиливать временную активность, привязанную к дыханию. Тем не менее, избирательность и временная структура активности GC во время бодрствования неизвестны. Мы записали GC в MOB анестезированных и бодрствующих мышей и выявили ярко выраженные зависимые от состояния особенности кодирования запаха и временного формирования паттерна.Под анестезией ГК проявляют редкую активность и сильно и синхронно связаны с дыхательным циклом. После пробуждения ГК десинхронизируются, расширяют свои запаховые реакции и, как правило, срабатывают без учета дыхательного ритма. Таким образом, во время бодрствования ГК проявляют более сильные запаховые реакции с меньшей временной структурой. Основываясь на этих наблюдениях, мы предполагаем, что во время бодрствования GCs, вероятно, преимущественно формируют ответную реакцию запаха MT через расширенные латеральные взаимодействия, а не дыхательную синхронизацию.

Сенсорные представления очень динамичны и могут быть переформатированы для соответствия изменяющимся поведенческим целям ¹ . Проникающие тормозные сети, присущие сенсорным областям мозга, хорошо приспособлены для широкой регуляции временных паттернов и рецептивных полей, и поэтому предполагается, что они являются критическими для активности, зависимой от состояния ^2-7 . Например, нейронная активность в MOB зависит от состояния ^8–16 . Долгое время предполагалось, что это свойство достигается с помощью проекций корковой и нейромодулирующей обратной связи, обращающихся к локальной сети тормозных интернейронов в MOB ^17-20 .Тем не менее, временные паттерны активности и избирательность стимулов, проявляемые этими интернейронами во время бодрствования, неизвестны.

Сенсорная информация передается в обонятельную кору через митральные / тафтинговые клетки (МТ), которые являются основными выходными нейронами МОБ. Формирование временного паттерна и рецептивные поля у MTs сильно зависят от поведенческого состояния ^8–12 . Например, запаховые репрезентации у бодрствующих животных реже и избирательнее, чем при анестезии ^{8, 9} .В бодрствующем состоянии МТ также демонстрируют точные всплески активности, которые тесно синхронизированы с обнюхиванием ^{11, 12} . Таким образом, бодрствование у МТ характеризуется меньшими по размеру ансамблями нейронов, специфичными для запаха, и выходом с сильной задержкой дыхания.

Внутренняя сеть ингибиторных GCs MOB имеет хорошие возможности для динамического моделирования этих характеристик активности MT. Гранулярные клетки обеспечивают ингибирование по обратной связи для MT через реципрокные дендродендритные синапсы ^21–23 . Следовательно, было широко предложено, что ингибирование обратной связи от GCs вносит вклад во временную паттернированную активность и селективность стимулов MTs ^24-27 .Тем не менее, in vivo записей из GC были ограничены анестезированными животными ^{16, 28-30} . Двухфотонная визуализация и измерения потенциала поля подразумевают, что зависимая от состояния динамика распространяется на схему GC-MT ³¹ , но эти исследования не разрешили временную активность и селективность отдельных GC. Таким образом, роль GC в формировании этих особенностей активации MT неясна.

Мы сделали внеклеточные записи с GC у мышей с фиксированной головой, манипулируя состоянием мозга.Данные показывают, что запахи под наркозом представлены в ГК разреженным во времени кодом, в котором преобладает дыхательный ритм. Напротив, во время бодрствования ГК расширяют свой динамический диапазон и отделяются от пика вдоха и огня на протяжении всего дыхательного цикла. Повышенная активность GC во время бодрствования предполагает, что они имеют более сильное влияние на разреженность и селективность рецептивных полей MT через расширенные латеральные взаимодействия. Напротив, временная структура активации GC во время бодрствования предполагает, что они играют ограниченную роль в синхронизации дыхания.

Результаты

Текущие характеристики активации GC зависят от состояния

Чтобы измерить зависящую от состояния пиковую активность GC, мы использовали юкстаклеточные методы «рыхлого пластыря» для получения внеклеточных записей у анестезированных и бодрствующих самцов мышей с фиксированной головой ( см. онлайн-методы и дополнительный рис. 1). Поскольку нас интересовали временные паттерны возбуждения по отношению к дыханию, дыхание также отслеживалось во многих экспериментах (см. Онлайн-методы и дополнительный рис.2).

На рис. 1а показаны данные примера записи на мыши, находящейся под анестезией изофлураном, и впоследствии восстановленного красителя, заполненного записанным ГХ. Из 80 нейронов, описанных здесь, 50 были окончательно идентифицированы как GC по их небольшому размеру сомы и дендритной морфологии. Было подтверждено, что оставшиеся 30 клеток находятся в слое гранулярных клеток, но других морфологических данных не было. Хотя есть и другие типы клеток, обнаруженные в слое гранулярных клеток ³² , они очень редко были помечены (2/75 меченых нейронов).Более того, два набора данных были статистически неразличимы по своим основным свойствам (дополнительный рисунок 3). Поэтому мы объединили их для всех последующих анализов.

(a) Репрезентативная запись с ГХ у анестезированной мыши, показывающая след нейронных импульсов и респираторный сигнал выше. Шкала шкалы = 2,5 мВ / 1 с. Нижняя панель представляет собой микрофотографию соответствующей клетки, заполненной нейробиотином, демонстрирующей характерные черты GC, включая апикальный дендрит, простирающийся в EPL, и многочисленные дендритные шипы.Масштабная линейка = 40 мкм, GCL = слой гранулярных клеток, MCL = слой митральных клеток, EPL = внешний плексиформный слой, GL = гломерулярный слой. (б) Репрезентативные кривые, показывающие неоднородность запаховых реакций в состоянии бодрствования. В отличие от ГК в анестезированном состоянии, клетки бодрствующих животных по-разному реагировали активацией (бодрствующий след 1), отсроченной активацией (бодрствующий след 2) и ингибированием (бодрствующий след 4) в ответ на различные запахи. Шкала под наркозом = 5 мВ / 1 с. Масштабная полоса в активном состоянии = 2 мВ / 1 с. (c) Распределение частоты спонтанных возбуждений во время наркоза (серые столбцы, среднее значение = 7.41 ± 7,1 спайков / с) и состояния бодрствования (черный цвет, среднее значение = 1,90 ± 1,9 спайков / с). Спонтанная активность ГК значительно увеличивается у бодрствующих животных (U-критерий Манна-Уитни, p <0,01). (d) В отдельных случаях отдельные клетки регистрировались как во время анестезии, так и во время бодрствования. Самопроизвольное возбуждение уменьшается при введении изофлурана (заштрихованный график) и возвращается к уровню до анестезии при выключении анестезии. Шкала шкалы = 1 мВ / 1 с.

Качественно ГК, записанные под наркозом, демонстрировали низкую частоту возбуждения, устойчивую ритмичную постоянную активность и запаховые реакции, которые состояли из модуляции амплитуды ритмических всплесков (рис.1а). Напротив, GC, зарегистрированные во время бодрствования, демонстрировали более высокие уровни апериодического возбуждения и отвечали на стимулы сочетанием увеличения и уменьшения частоты возбуждения с переменным временем начала и смещения (рис. 1b). Средняя частота продолжающейся стрельбы была значительно выше в состоянии бодрствования по сравнению с таковой под анестезией (бодрствование: 7,41 ± 7,1 импульсов / с, n = 58; анестезия: 1,90 ± 1,9 импульсов / с, n = 22; p <0,001 , U-критерий Манна-Уитни) (рис. 1в). Эти различия, по-видимому, отражают зависящие от состояния свойства одной и той же популяции нейронов, а не свойства разных популяций нейронов.Подмножество клеток, записанное при переходах между поведенческими состояниями, демонстрировало одинаковые различия между анестезией и бодрствованием (рис. 1d и дополнительный рис. 4).

Обычно мыши периодически бегали по свободно вращающемуся шару, и мы измеряли скорость бега во время большинства сеансов записи. Несмотря на то, что нейрофизиологические изменения в усилении чувствительности и селективности стимулов наблюдались во время локомоции ^{7, 33} , наш анализ предполагает, что наблюдаемые нами изменения возбуждения, связанные с локомоцией, вероятно, объяснялись учащенным дыханием во время бега (дополнительный рис.5).

Во время бодрствования ГК проявляют более сильные изменения скорости возбуждения в ответ на запахи

Запахные реакции в МТ бодрствующих животных более редкие и более избирательные, чем те, которые наблюдаются под анестезией. Одним из возможных механизмов этого изменения является большая активность в сети GC, способствующая более широкому латеральному взаимодействию между MT. Мы проверили эту возможность, сравнив силу и избирательность запаховых реакций во время анестезии и бодрствования.

Запахные реакции у бодрствующих животных были более устойчивыми, широко настраиваемыми и изменчивыми в их временной динамике, чем у животных, находящихся под наркозом.На рис. 2а показан типичный пример гистограммы отклика для ГХ, записанной от анестезированной мыши. Обратите внимание, что кривые настройки, определяемые количественно как изменение средней скорости возбуждения во время (красный) и после (зеленый) стимула, очень плоские. Процедура начальной загрузки, проверяющая значимость индивидуальных запаховых реакций (см. Онлайн-методы), выявила лишь несколько слабых ответов. Напротив, сильные изменения скорости возбуждения обычно наблюдались в GC у бодрствующих мышей во время запаха. Однако качественная оценка гистограмм показала, что эти устойчивые ответы также часто оказывались дольше стимула (рис.2б). Ответы GC у бодрствующих мышей обычно состояли из смеси некоторых возбуждающих и некоторых подавляющих реакций на различные запахи (рис. 2b). Знак и величина реакции во время и после запаха, как правило, не взаимно предсказывали. Для GC в бодрствующем состоянии значения ранговой корреляции между кривыми настройки, рассчитанными на основе активности во время стимула, и кривыми настройки, рассчитанными на основе данных сразу после стимула, были переменными, но в целом низкими (r = 0,36 ± 0,04, коэффициент ранговой корреляции Спирмена).Для большинства клеток (36/49) значимой связи не было ( p > 0,05).

(a) Верхняя панель представляет собой 2-мерную гистограмму времени перистимула (PSTH) с различным запахом в каждой строке. Цвет представляет собой базовую вычтенную скорость воспламенения с интервалом 250 мс, а строки отсортированы с наиболее возбуждающим запахом вверху. Вертикальные черные линии обозначают появление запаха в 0 с и смещение запаха в 2 с.Кривые настройки, рассчитанные на основе 2 с во время запаха (красный) и 1 с после коррекции запаха (зеленый), показаны ниже. Кривые настройки ранжируются в соответствии с силой реакции на запах, как на гистограмме, и отражают слабые реакции скорости возбуждения, наблюдаемые под анестезией. Черный кружок обозначал реакцию на пустой запах. (b) Репрезентативные гистограммы и кривые настройки для трех разных ячеек во время бодрствования показывают более широкую настройку во время бодрствования. Запахи часто вызывали как возбуждающую, так и тормозящую реакцию как во время запаха (левая и правая кривые), так и после устранения запаха (средняя и правая кривые).(c) Ранжированные средние настроечные кривые для всех клеток по 10 стандартным запахам, использованным как в анестезии (жирный шрифт), так и в экспериментах в состоянии бодрствования (свет). Показаны кривые настройки, рассчитанные на основе пиковой активности во время 2-секундного представления запаха (красный) и в течение 1 с (зеленый) после устранения запаха. (d-f) Частота возбуждения, вызванного запахом, значительно различалась при анестезии (жирный шрифт) и бодрствовании (свет), сравнивая три разных показателя устойчивости. Два состояния показали существенные различия (обозначены *, p <0.05, см. В тексте числа и тесты) до и после появления запаха в части запахов, вызывающих реакцию, в дисперсии кривой настройки по запахам и в индексе модуляции ответа (RMI). Все показатели увеличивались в бодрствующем состоянии, указывая на то, что GC в бодрствующем состоянии более надежно кодируют различия между запахами как изменения в скорости возбуждения.

Средние ранжированные кривые настройки, собранные для стандартного набора из 10 одорантов, были круче для GC у бодрствующих мышей (рис. 2c) во время стимула (наклон анестезии: 0.18 ± 0,1 [всплесков / с] / запах, n = 18; крутизна бодрствования: 0,56 ± 0,3 1 [всплесков / с] / запах, n = 27; p <0,001, U-тест) и после стимула (наклон анестезии: 0,24 ± 0,2 [спайки / с] / запах, n = 18; наклон бодрствования: 0,76 ± 0,4 [спайки / с] / запах, n = 27; p <0,001, U-критерий). Увеличение общего наклона настроечных кривых было почти одинаково результатом увеличения возбуждения для одних запахов и усиления подавления воспламенения для других (рис. 2c). Учитывая все запахи, представленные всем клеткам, ГК у бодрствующих мышей реагировали на значительно большую долю стимулов после устранения запаха (рис.2d) (анестезия: 6,3 ± 7%, n = 22; дисперсия в состоянии бодрствования во время: 16,8 ± 18 всплесков / с, n = 49; p <0,05, U-критерий) и кривые настройки, собранные в течение обеих эпох анализа, имели значительно более высокую дисперсию (Рис. 2e) (дисперсия анестезии во время: 1,42 ± 1,8 импульсов / с, n = 22; дисперсия в состоянии бодрствования во время: 12,2 ± 12 импульсов / с, n = 49; p <0,001, U-тест) (дисперсия анестезии после: 2,26 ± 2,4 пика / с, n = 22; дисперсия после бодрствования: 21,1 ± 22 пика / с, n = 49; p <0,001, U-тест).Этот последний анализ не учитывает различия в статистике увольнения между поведенческими состояниями. Поэтому мы дополнительно вычислили индекс модуляции ответа (RMI) ³⁴ (также см. Онлайн-методы), который нормализует изменчивость по стимулам к изменчивости по испытаниям отдельно для каждого состояния. Даже при такой корректировке различных уровней шума значительно улучшенная модуляция скорости возбуждения по стимулам в бодрствующем состоянии сохранялась как во время (RMI анестезии: 0.70 ± 0,4, n = 22; Бодрствование RMI: 1,01 ± 0,52, n = 49; p <0,05, ttest) и после стимула (RMI анестезии: 0,77 ± 0,5, n = 22; RMI бодрствования: 1,13 ± 0,85, n = 49; p <0,05, ttest).

Эти данные показывают, что ГХ в состоянии бодрствования реагируют сильнее и на более широкий диапазон запахов по сравнению с состоянием под наркозом. Даже после внесения поправки на различную статистику срабатывания, наш анализ показывает, что пики GC в ответ на запахи имеют больший динамический диапазон по стимулам.Эти данные показывают, что ГК демонстрируют более сильные, более широко настроенные ответы в бодрствующем состоянии, чем в состоянии анестезии. Таким образом, мы заключаем, что состояние бодрствования характеризуется усиленными латеральными взаимодействиями между MT через GC. Кроме того, наш вывод о том, что ответы GC часто продолжаются после окончания действия стимула, повышает вероятность того, что во время бодрствования GC отражают несенсорные события или корковое влияние, в отличие от сенсорного ввода снизу вверх.

Респираторное связывание ГК зависит от состояния

Под анестезией активность МТ и ГК сильно связана с дыханием ^{28, 35–40} .Во время бодрствования спайки МТ также блокируются для дыхания и обнюхивания ^{11, 12} , однако временная структура активации GC в этом состоянии неизвестна. Ингибирование со стороны сети GC во время бодрствования может играть важную роль в обеспечении респираторной блокировки спайков MT. Поэтому мы исследовали, связано ли возбуждение GC с дыханием, связано ли оно с характерной фазой дыхания и изменяется ли эта связь с поведенческим состоянием.

Мы количественно оценили силу связи между запуском GC и дыхательным циклом, используя метрику r , которая находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 соответствует равномерному распределению всплесков в течение цикла дыхания, а 1 соответствует всем всплескам, возникающим в то же время. точка цикла дыхания ⁴¹ .К нашему удивлению, во время бодрствования ГК были гораздо слабее связаны с дыханием, чем находились под наркозом. На рис. 3а (левая панель) показаны гистограммы фаз дыхания для репрезентативных (близких к среднему) ГК, записанных во время анестезии (черный) и во время бодрствования (серый). ГК, зарегистрированные во время бодрствования, были значительно слабее связаны с ритмом дыхания, чем ГК, зарегистрированные под наркозом (рис. 3а, справа) (анестезия r: 0,59 ± 0,2, n = 16; бодрствование r: 0,25 ± 0,24, n = 18; p <0.001, U-тест).

(a) Гистограммы сопряжения дыхательной фазы для репрезентативного (близкая к средней силе связи) GC состояния в анестезии (черный) и GC состояния бодрствования (серый). Гистограммы показывают вероятность возникновения всплесков в каждом пи / 10 интервале дыхательного цикла. Ноль соответствует пику вдохновения. На правой панели показана гистограмма (размер ячейки = 0.1) силы респираторного сцепления ( r ) для ГК в анестезированном состоянии (черный) и ГК в состоянии бодрствования (серый). ГК в анестезированном состоянии значительно больше связаны с дыханием, чем клетки в бодрствующем состоянии ( p <0,001, U-тест). (b) Тепловая карта, изображающая гистограммы исходных всплесков респираторной фазы для всех GC в анестезированном состоянии (верхняя панель) и всех GC в состоянии бодрствования (нижняя панель) (размер ячейки = pi / 10). Каждая строка представляет собой ячейку, и для каждой ячейки количество всплесков нормализуется до максимального значения для этой ячейки.Белые точки обозначают средний фазовый угол зажигания для каждой ячейки. (c) Гистограмма средней фазы возбуждения для всех клеток под анестезией (черный) и во время бодрствования (серый). Два распределения значительно различались ( p <0,01, тест KS).

Помимо того, что они сильно связаны с ритмом дыхания, ГК во время анестезии как популяция синхронизировались с узким окном фазы дыхания, соответствующим периоду сразу после пика вдоха (рис.3б, вверху). Интересно, что эта синхронность не была очевидна в популяции ГК, зарегистрированных во время бодрствования. Вместо этого в бодрствующем состоянии ГК показали расхождение в своих средних фазовых углах сцепления, охватывая гораздо более широкий диапазон дыхательного цикла. Распределения средних фазовых углов существенно различались для ГК в бодрствующем состоянии и ГК в анестезированном состоянии (рис. 3c) ( p <0,01, критерий Колмогорова-Смирнова).

Митральные / пучковые клетки связаны по фазе на исходном уровне и часто сдвигают фазовый угол их связи в присутствии запаха.Направление и величина сдвига фазового угла зависят от характера запахового стимула ^{11, 42–44} . Поэтому мы оценили, был ли угол связи фаз в GCs стимулом у бодрствующих или анестезированных мышей. Сначала мы выбрали нейроны, которые показали значительную респираторную связь на исходном уровне (16/16 GC в состоянии анестезии и 16/18 GC в состоянии бодрствования). Для каждой базовой связанной клетки мы определили все запахи, выброс которых во время испытаний этого запаха был значительно связан с дыханием.Это дало 300 пар «клетка-запах» (из 15 клеток) в GC в анестезированном состоянии и 45 пар «клетка-запах» (из 10 клеток) в GC в бодрствующем состоянии. На рис. 4а показаны данные из примера GC в анестезированном состоянии и из примера GC в состоянии бодрствования, где сравнивается гистограмма фазы базовой активности с гистограммами фаз, специфичных для стимула, для всех запахов, которые вызывали значительную фазовую активность этой клетки. В каждом случае специфические для стимула фазы связи для всех запахов плотно сгруппированы вокруг средней базовой фазы связи.Мы количественно оценили это тесное соответствие между исходным уровнем и связью, управляемой стимулом, сопоставив фазовые гистограммы каждой пары «клетка-запах» с базовой фазовой гистограммой ее родительской клетки. Подавляющее большинство пар клеток-запах показали значительную положительную корреляцию между их гистограммой, управляемой стимулами, и гистограммой базовой фазы (276/300 пар клеток-запах из ГК в анестезированном состоянии и 32/45 пар «клетка-запах из ГК в бодрствующем состоянии»), и средняя корреляция пары клетки-запах для обеих популяций была высокой (анестезия корр.коэфф. r: 0,77 ± 0,2; бодрствовать корр. коэфф. r: 0,57 ± 0,2).

(a) Тепловые карты, отображающие базовые уровни и гистограммы всплесков респираторной фазы с избирательным запахом для примера ГХ в анестезированном состоянии (верхние панели) и ГХ в состоянии бодрствования (нижние панели) (размер бункера = пи / 10). Каждая строка представляет собой запах, и для каждого запаха количество выбросов нормализуется до максимального значения для этого запаха (или базового уровня). На графике нанесены только пары клетка-запах, для которых была значительная связь как в исходных данных, так и в данных запаха.Белые точки обозначают средний фазовый угол возбуждения для каждого запаха, а зеленая линия обозначает среднюю базовую фазу возбуждения для каждой ячейки. (b) Корреляция гистограмм базовой линии и фазы запаха для всех пар «клетка-запах» показала, что подавляющее большинство пар «клетка-запах» имели высокую и значительную корреляцию на исходном уровне и во время запаха (красный). Это было верно как при анестезии, так и при бодрствовании, и демонстрирует, что в отличие от МТ, GC не кодируют идентичность запаха как сдвиги в фазе респираторного сопряжения.

Таким образом, вопреки нашему прогнозу, GC не сильно связаны с дыханием во время бодрствования. В совокупности с нашим дальнейшим наблюдением, что отдельные GC имеют слабые и разнообразные фазовые отношения с дыханием и что эта связь нечувствительна к запахам, мы делаем вывод, что маловероятно, что GC играют доминирующую роль в влиянии на дыхательную блокировку у MT во время бодрствования. Более того, ГК, по-видимому, даже не просто следуют дыхательной блокировке МТ.

Запахные реакции в ГХ не зависят от дыхания во время бодрствования

Анализ, который мы описали выше, предполагает, что информация об запахе, переносимая ГХ, не зависит от цикла дыхания во время бодрствования.Если так, то это свидетельствует против роли GC в формировании паттерна активации MT в соответствии с дыханием. Поэтому мы сравнили зависимость кодирования запаха в двух состояниях поведения от фазы дыхания, синхронизируя данные GC с дыханием.

На рис. 5a показаны двухмерные гистограммы реакции GC в том же состоянии в анестезии, проанализированные в зависимости от времени относительно начала стимула или в отношении номера цикла дыхания относительно первого вдоха после начала стимула. Усреднение частоты срабатывания импульсов по временным интервалам относительно начала стимула (рис.5а, левая гистограмма) выявили небольшую структуру реакции на запахи, как на рис. 2а. Кривая настройки, рассчитанная на основе этих данных во время воздействия, была очень плоской (рис. 5а, левая кривая настройки). Построение гистограммы так, чтобы каждая ячейка представляла собой вдох, причем дыхание 1 соответствует первому вдоху стимула (см. Онлайн-методы), достаточно выровняло данные, чтобы выявить более четкие и более распространенные изменения в частоте всплесков на вдох по сравнению с исходным уровнем на вдох частота всплесков (рис. 5а, средняя гистограмма).Однако кривая настройки, рассчитанная на основе этих данных, все еще была довольно плоской (рис. 5а, средняя кривая настройки).

(a) PSTHs от типичного GC в анестезированном состоянии, рассчитанные с помощью трех различных методов. Левая PSTH отображает среднее срабатывание в интервале времени 250 мс относительно начала стимула. Средний PSTH отображает среднее количество импульсов за каждое полное дыхание относительно первого вдоха после появления стимула.«Полное дыхание» относится к данным, рассчитанным таким образом. Правый PSTH вычисляется аналогичным образом, но ограничивается запуском в дискретном окне каждого вдоха (25% дыхательного цикла). «Частичное дыхание» относится к данным, рассчитанным таким образом. Структура реакции клетки на стимулы становится более очевидной после синхронизации с циклом дыхания и особенно после ограничения анализа частью дыхания. Под каждым PSTH нанесена соответствующая ранжированная кривая настройки, вычисленная с помощью каждого метода.Кривые настройки и PSTH ранжируются в зависимости от силы реакции на запах. (b) Соответствующие данные из репрезентативного GC состояния бодрствования.

Учитывая наше наблюдение, что большинство всплесков ГК в анестезированном состоянии происходит в узком окне цикла дыхания, мы оценили, улучшает ли распознавание стимулов учет только части цикла дыхания и зависит ли качество распознавания стимулов от того, какая часть считается дыхание. Ограничение нашего расчета скорости выстрела 25% цикла дыхания выявило широко распространенные и устойчивые изменения скорости выстрела на вдох для многих запахов (рис.5а, правая гистограмма). Это различие было отражено гораздо более крутой настроечной кривой (рис. 5а, правая настроечная кривая). Степень пользы от этого анализа зависела от анализа 25% цикла дыхания. Скольжение 25% окна по циклу дыхания выявило резкий пик дисперсии кривой настройки (рис. 5а, правая панель, синяя кривая), который соответствовал резкому пику корреляции между кривой настройки частичного дыхания и кривой настройки, выровненной по времени (рис. 5а, правая панель, красный след).

Визуальный осмотр трех гистограмм, созданных таким же образом на примере GC состояния бодрствования, показал, что качество распознавания стимулов не улучшается при анализе изменений скорости возбуждения во время фазы ограниченного дыхания (рис. 5b). Кроме того, высокая корреляция между кривой настройки частичного дыхания и кривой настройки, выровненной по времени, поддерживалась на протяжении большей части дыхательного цикла. Эти качественные наблюдения предполагают, что информация об запахе, кодируемая GC, распределяется по дыхательному циклу во время бодрствования, но концентрируется в узком окне во время анестезии.

Чтобы количественно оценить эту разницу для всех клеток, мы измерили зависимость дисперсии кривой настройки частичного дыхания и корреляции от фазового угла дыхания путем измерения связи этих переменных с циклом дыхания. Оба показателя имели тенденцию показывать пики в определенных точках цикла дыхания под анестезией, в то время как во время бодрствования оба показателя, как правило, не зависели от дыхания (рис. 6а). В популяции, по сравнению с анестезированными ГК, ГК в бодрствующем состоянии продемонстрировали значительно более низкую респираторную связь дисперсии кривой настройки (сила сцепления анестезии: 059 ± 0,2, n = 15; прочность связи в активном состоянии: 0,29 ± 0,1, n = 16; p <0,001, t-тест) и корреляция с синхронизированными по времени кривыми настройки (сила сцепления для анестезии: 0,49 ± 0,2, n = 15; сила сцепления в состоянии бодрствования: 0,29 ± 0,1, n = 16; p <0,01, t-тест) (Рис. 6b и c).

(a) Дисперсия кривой настройки частичного дыхания (синий) и корреляция с кривой настройки полного дыхания (красный) нанесены на график в виде функции респираторной фазы для репрезентативного (близкого к среднему) состояния GC в анестезии (верхняя панель) и GC состояния бодрствования (нижняя панель).Для ГХ в наркозном состоянии эти меры устойчивости и точности кривой настройки были связаны с фазой дыхания, в то время как они не зависели от цикла дыхания в ГХ в бодрствующем состоянии. (b, c) Диаграммы рассеяния, сравнивающие силу связи между дисперсией кривой настройки частичного дыхания (b) и корреляцией с кривой настройки полного дыхания (c) для GC в анестезированном состоянии и GC в состоянии бодрствования. ГК в состоянии бодрствования показали значительно более слабую связь, чем ГК в состоянии анестезии для обоих показателей ( p <0.05, t-тест). (d) Значения RMI для кривых настройки частичного дыхания построены как функция фазы дыхания для репрезентативного (близкого к среднему) состояния GC в анестезии (верхняя панель) и GC состояния бодрствования (нижняя панель). По возможности данные были подогнаны к гауссову (черная кривая), чтобы идентифицировать пиковое значение как максимальное «частичное дыхание RMI». Если данные не соответствовали гауссиану, использовалось среднее значение. Пунктирная красная линия указывает значение RMI, вычисленное на основе скорости стрельбы без учета дыхания или «скорости RMI».(e) Диаграммы рассеяния, сравнивающие значения RMI скорости и значения RMI частичного дыхания для GC в анестезированном состоянии (слева) и GC в состоянии бодрствования (справа). ГХ в анестезированном состоянии показали значительно увеличенные значения RMI, вычисленные из кривых настройки частичного дыхания ( p <0,05, однофакторный ANOVA, сравнивающий значения RMI частоты, полного дыхания и частичного дыхания). ГХ в состоянии бодрствования не показали существенной разницы в этом сравнении.

Мы дополнительно количественно оценили, улучшают ли кривые настройки частичного дыхания различение стимулов, измеряя индекс модуляции ответа (RMI) как функцию фазового угла дыхания.Мы вычислили значения RMI для данных, выровненных по времени, а также данных в скользящем окне, ограниченном 25% цикла дыхания (см. Онлайн-методы). Где возможно, значения RMI частичного дыхания соответствовали функции Гаусса, а пик Гаусса принимался как пик RMI для анализа частичного дыхания (например, рис. 6d, вверху). Для клеток, которые не могли хорошо соответствовать функции Гаусса (например, рис. 6d, внизу), использовали среднее значение RMI за дыхательный цикл. Рассматриваемые как популяция, ГК в анестезированном состоянии показали значительно более высокие значения RMI для частичного дыхания по сравнению с синхронизированным по времени анализом (синхронизированная по времени частота активации RMI: 0.83 ± 0,2; частичная частота выстрелов на уровне дыхания RMI: 1,27 ± 0,4; n = 15, p <0,05, ANOVA), в то время как GC в бодрствующем состоянии этого не сделали (синхронизированная по времени частота срабатывания RMI: 1,56 ± 0,6; частичная синхронизированная с дыханием частота срабатывания RMI: 1,27 ± 0,4; n = 15, p > 0,05, дисперсионный анализ).

Эти данные показывают, что пахучая информация распределяется по всему дыхательному циклу во время бодрствования. Точно так же текущая активность GC в состоянии бодрствования имеет ограниченную временную структуру. В результате реакция на запах и постоянная активность демонстрируют более медленную и устойчивую динамику, которая не отражает сильного влияния дыхания.Поэтому мы не находим доказательств того, что GC вносят вклад в какие-либо временные паттерны MT, связанные с дыханием.

Обсуждение

Здесь мы исследовали зависимую от состояния активность в GCs основной обонятельной луковицы. Гранулярные клетки являются мишенью для обширных центральных проекций обратной связи и создают реципрокные дендродендритные синапсы на митральных / тафтинговых клетках (МТ). Таким образом, они вполне могут сыграть важную роль в модуляции состояния выхода MOB. Действительно, мы обнаружили резкие различия в текущей и управляемой стимулами активности между GC, зарегистрированными у анестезированных и бодрствующих мышей.Эти различия, вероятно, имеют важные последствия для кодирования запахов. В частности, записи во время бодрствования предполагают, что GCs, вероятно, будут иметь более обширные латеральные взаимодействия с митральными клетками, но вряд ли будут сильно влиять на их временную динамику.

Активность GC под анестезией характеризовалась редкими во времени всплесками, которые были синхронизированы между клетками. В результате информация о выбросах и, следовательно, об запахе концентрируется в узком окне, совпадающем с дыханием.Учитывая ограниченную частоту дискретизации лазерной сканирующей микроскопии, эта временная разреженность может объяснить, почему реакции запаха не всегда наблюдались у ГК анестезированных мышей в недавнем исследовании двухфотонной визуализации ¹⁶ . Это также относительно согласуется с записями целых клеток из GC под анестезией, которые выявляют сильно нелинейный пороговый механизм спайков, который обеспечивает временную разреженность, несмотря на сильный подпороговый вход ²⁸ . Однако наши данные действительно контрастируют с большими, устойчивыми изменениями скорости стрельбы, о которых сообщалось для ГК в одном недавнем исследовании анестезированных мышей ²⁹ .Возможно, это связано с выбором анестетика, однако мы наблюдали аналогичную активность при двух общих режимах анестезии (дополнительный рис. 6).

Состояние бодрствования характеризовалось двумя основными характеристиками. Во-первых, ГХ показали более высокую частоту срабатывания и более сильную, более распространенную реакцию запаха. Основываясь на том факте, что GC определяют схему, обеспечивающую взаимное ингибирование между соседними MT, широко распространено мнение, что они настраивают ответы отдельных MT и разреженные популяционные представления запахов ^{16, 21, 26, 27} .Наблюдение за тем, что GCs реагируют на большее количество запахов и более чутко различают их, подразумевает, что в состоянии бодрствования они играют большую роль в формировании селективности MT через усиленные латеральные взаимодействия. Этот вывод в целом согласуется с экспериментальными и теоретическими наблюдениями относительно активности MT у бодрствующих животных и функции GC ^{8, 9, 16, 26, 45–47} .

Во-вторых, состояние бодрствования характеризовалось пониженной связью с ритмом дыхания и расхождением фазы дыхательной связи между клетками.Следовательно, в отличие от анестезии, информация об идентичности одоранта распространялась на протяжении всего дыхательного цикла. Наблюдение за тем, что GCs в основном срабатывают без учета дыхательного цикла, приводит нас к выводу, что маловероятно, что они играют значительную роль в обеспечении респираторной блокировки, проявляемой MT у бодрствующих животных.

По сравнению с временной структурой активности, наблюдаемой у МТ у бодрствующих животных, наши результаты удивительны в двух отношениях.Во-первых, в нескольких исследованиях сообщается о надежных стимулах-специфических сдвигах в дыхательной фазе сцепления MTs ^{11, 42–44} . Гранулярные клетки, естественно, были предложены как вероятный участник этого эффекта ^{42, 43} . Однако, по нашим данным, GC имеют характерную фазу сцепления, инвариантную к стимулам как в бодрствующем, так и в анестезированном состояниях. Таким образом, если специфичные для запаха фазовые сдвиги достигаются посредством ингибирования обратной связи, опосредованного GC, это с большей вероятностью возникает из-за модуляции амплитуды (в отличие от времени) тормозных импульсов определенных ансамблей GC, чтобы подтолкнуть и потянуть фазу соединения MT. .Во-вторых, слабая респираторная связь и очевидная низкая скорость кодирования, которые мы наблюдали в GC во время бодрствования, контрастируют с высокой временной точностью MT, записанной в аналогичных условиях ^{11, 12} . Из-за силы взаимной связи между GC и MT можно было ожидать, что GC формируют или, по крайней мере, отражают точные всплески MT, которые составляют дыхательный цикл у бодрствующих грызунов ¹² . Тем не менее, нам не удалось найти доказательств того, что GC существенно участвуют в этой фазовой синхронизации или даже пассивно следуют за дыханием.Хотя мы не можем полностью исключить высоко кооперативные популяционные механизмы для создания GCs временной структуры, наши наблюдения ограничивают потенциальное влияние одного или небольшого количества GC на формирование респираторного паттерна у MTs.

Популяционная активность МТ считывается обонятельной корой. Значительные доказательства утверждают, что кора пространственно интегрирует входные данные от множественных клубочков ^48–54 , но свойства временной интеграции обонятельной коры менее ясны и активно исследуются ^{55, 56} .Синхронное торможение, вероятно, повлечет за собой синхронный выходной сигнал MT, который может быть лучше всего извлечен с помощью обнаружения совпадений, тогда как более медленные изменения скорости стрельбы, наблюдаемые в наших данных бодрствования, могут лучше всего поддерживаться временной интеграцией при считывании. Потенциальная поддержка регулируемой временной интеграции исходит из недавних доказательств, раскрывающих существование интригующего механизма для модуляции синхронности MT с целью кодирования ассоциаций стимулов ¹⁵ .

Наконец, хотя наблюдаемая нами модуляция в зависимости от состояния находилась между анестезией и пассивным бодрствованием, наши результаты демонстрируют замечательную лабильность интернейронной сети MOB.Эта способность к гибкости, вероятно, используется для оптимизации нейронной обработки для широкого диапазона поведенческих условий.

Взносы авторов

BNC и BYL внесли равный вклад. SDS руководила проектом и разрабатывала эксперименты вместе с BNC и BYL. Все авторы разработали методы и участвовали в сборе данных. SDS, BNC и BYL проанализировали данные и написали статью.

МЕТОДЫ

Животные

Эксперименты были выполнены на взрослых (в возрасте 6–12 недель) самцах мышей C57Bl / 6 (лаборатория Джексона).Мышей поддерживали в режиме 12/12 часов света и темноты (свет в 07:00) и корма получали ad libitum. Для записи в состоянии бодрствования бутылки с водой удаляли из клетки за 24 часа до каждого сеанса, и животные имели доступ к воде только через порт для лизиса записывающего устройства (дополнительный рисунок 1). Все процедуры проводились в соответствии с Руководством по уходу и использованию лабораторных животных Национального института здравоохранения и одобрены Комитетом по уходу и использованию лабораторных животных Колд-Спринг-Харбор.

Хирургия и измерение дыхания

Для записи бодрствования животных анестезировали смесью 80:20 (1,25 мл / кг) кетамина (100 мг / мл) и ксилазина (20 мг / мл) и стабилизировали в стереотаксической рамке. . Головная балка была прикреплена к черепу непосредственно позади коронарного шва с использованием адгезивного фиксирующего цемента (Parkell, Inc.) и стоматологического цемента на основе метилметакрилата (TEETS). Для дополнительной поддержки четыре крепежных винта (Amazon Supply) были прикреплены к черепу перед нанесением фиксирующего цемента.Чтобы помочь в измерении дыхания, канюлю из полиимидной трубки (ID 0,0319, Amazon Supply) в одностороннем порядке имплантировали в носовую полость ростральнее обонятельного эпителия с помощью стоматологического цемента. Когда запись не производилась, эта канюля была закрыта заглушкой из нержавеющей стали. У бодрствующих животных дыхание измеряли с помощью термопар с тефлоновой изоляцией (0,13 мм OMEGA, деталь # 5TC-TT-J-36-36), вставленных остро в канюлю, и данные были усилены (Brownlee 410), отфильтрованы цифровым способом и получены при 1 кГц с использованием Spike2 (CED).

Некоторые записи проводились на животных, которые находились под постоянным наркозом. Для этих записей животных анестезировали с использованием кетамина / ксилазина или изофлурана (~ 1% в чистом O ₂ ). Дыхание регистрировали с помощью тензодатчика из фольги (Omega Engineering), помещенного на туловище животного.

Стимулы запаха

Стимулы запаха подавались, как описано (Shea et al, 2008). Стимулы состояли из ряда различных мономолекулярных запахов, а также натуральных пищевых запахов (дополнительная таблица 1), разбавленных до 1% об. / Об. В минеральном масле.Дополнительное разбавление потока 1:10 в нашем ольфактометре привело к конечной концентрации на носу 0,1% насыщенного пара. Типичные представления запахов в состоянии бодрствования состояли из 3–4 повторений 7–11 различных запахов. У животных, находящихся под наркозом, стабильность записи позволила выявить гораздо больше запахов (20–40). Все запахи присутствовали в течение 2 секунд, после чего следовали 13-секундные межстимульные интервалы (ISI). Чтобы животные не спали и чувствовали себя комфортно, воду (20 мкл) подавали через водяной порт в конце каждого появления запаха.Для оценки активации клеток между бодрствованием и состоянием наркоза у одного и того же животного в дополнение к запахам доставляли изофлурановый анестетик (~ 1%) через порт запаха.

Электрофизиология

Мышей анестезировали (1% изофлуран), и MOB подвергали небольшой трепанации черепа. Голова бодрствующих мышей фиксировалась с помощью прикрепленной перемычки над шаром из пенополистирола, который позволял им ходить и бегать в одном измерении (назад / вперед). Мяч был подвешен над воздушным столом и прикреплен к датчику вращения (Sparkfun) для измерения двигательной активности.In vivo, слепые записи проводились с использованием боросиликатных микропипеток (15-25 МОм), заполненных внутриклеточным раствором (125 мМ глюконат калия, 10 мМ хлорид калия, 2 мМ хлорид магния, 10 мМ HEPES, pH 7,2) и др. наполнен 1,5% нейробиотином. Пики нейронов регистрировались с помощью мостового усилителя BA-03X (npi Electronic Instruments), фильтровались нижними частотами на 3 кГц и оцифровывались на 10 кГц. Данные были получены с использованием программного обеспечения Spike2 и проанализированы в автономном режиме с использованием Spike2 и Matlab.После каждой записи клетки заполняли инъекцией положительного тока (+700 пА; 1 Гц) нейробиотина в течение 15-25 минут.

Список одорантов

Иммуногистохимия

После записи животных умерщвляли с использованием передозировки пентобарбитала натрия (эвтазол) и транскардиально перфузировали PBS, а затем 4% параформальдегидом. Мозги извлекали из черепа и хранили в параформальдегиде в течение ~ 12-16 часов, а затем в 30% сахарозе в течение ~ 24 часов. Срезы обонятельной луковицы (100 мкм) обрабатывали в соответствии со стандартными процедурами иммуногистохимии с использованием стрептавидина Alexa 594 (1: 667) (Invitrogen).Срезы сначала просматривали при эпифлуоресценции (Olympus BX43), а затем изображения получали с помощью лазерного сканирующего конфокального микроскопа LSM 710 (Carl Zeiss). Здесь представлены только клетки, идентифицированные как гранулярные клетки или находящиеся в слое гранулярных клеток (дополнительный рисунок 3).

Анализ данных

Записи иногда включали загрязнение от других спайков или артефактов, поэтому ручная сортировка спайков с помощью Spike2 (CED) использовалась для выделения одиночных цепочек спайков. Все последующие анализы проводились в Matlab (Mathworks).Средняя текущая скорость стрельбы рассчитывалась по 6-секундному периоду непосредственно перед каждым стимулом. Этот базовый уровень вычитался из частоты всплесков, измеренных во время 2-секундного стимула и в течение 1-й секунды после смещения стимула, чтобы вычислить силу ответа по скорости возбуждения.

Статистическая значимость ответов на отдельные запахи оценивалась с помощью процедуры начальной загрузки следующим образом. Если было собрано n испытаний с длиной окна ответа t , то распределение было создано путем выборки n длин t окон из полной записи всплеска 100000 раз и взятия среднего отклонения каждого окна от скорости всплеска. измерено за предыдущие 6 с.Ответы, которые находились в верхних или нижних 2,5% этого распределения, считались значительно возбуждающими или тормозящими соответственно. Наш индекс модуляции отклика (RMI) был вычислен, как в ссылке 34, за исключением того, что в наших данных ответы могли быть отрицательными, поэтому не требовалось коррекции для данных с ненормальным распределением. Вкратце, RMI для каждой клетки рассчитывали как отношение дисперсии стимулов к дисперсии во всех испытаниях: где x — реакция на одно испытание запаха, n — количество попыток для одного запаха, N — общее количество испытаний по всем запахам, s — количество стимулов, это означает ответ на индивидуальный стимул, и является средним ответом для всех испытаний по всем запахам.Сила и фаза связи между пиками и дыханием были рассчитаны с использованием общедоступной библиотеки Matlab Circstat (ссылка 41). Статистическая значимость связи для данного отрезка данных определялась с помощью теста Рэлея (ссылка 41).

Запах, синхронизированный с дыханием, анализировали следующим образом. Было идентифицировано время каждого пика вдоха во всей записи для данной клетки. Затем для каждого вдоха вычислялась частота спайков в промежутке между точкой, находящейся на полпути к предыдущему вдоху, и точкой на полпути к последующему вдоху.Первый вдох, достигший пика после появления запаха, был обозначен как вдох 1. Базовый уровень на количество вдохов был обозначен как средняя частота вдохов на один вдох для 20 вдохов непосредственно перед испытанием запаха. Это базовое значение было вычтено из средней частоты дыхания на вдох для вдохов, имевших место во время стимула, для вычисления силы синхронизированного ответа с дыханием. Таким образом были построены настроечные кривые и гистограммы «всего дыхания». Кривые настройки и гистограммы «частичного дыхания» были построены таким же образом, но с учетом только определенного окна в 25% цикла дыхания.Зависимая от цикла структура в кривых настройки и гистограммах оценивалась путем перемещения этого окна по диапазону положений цикла дыхания.

Благодарности

Авторы выражают благодарность A. Kepecs, S. Ranade и J. Sanders за технические советы, а также A. Zador, B. Li, R. Mooney, A. Fontanini, R. Froemke и Y. Бен-Шаулю за комментарии к более ранней версии рукописи.

Ой! Эта страница не существует или является частной.

Популярное

Последние

Поиск по сайту

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

tune-cli — Утилита Rust // Lib.rs

Изучите музыкальные настройки и создайте файлы настройки синтезатора для микротональных гамм.

tune-cli — это инструмент командной строки для библиотеки микротональных настроек.

  Cargo install -f tune-cli
  

Введение

Хотите узнать, как настроить фортепиано в 7-EDO? Просто используйте следующую команду:

  дамп настройки ref-note 62 --lo-key 61 - up-key 71 шаг 1: 7: 2
  

Дает команду настройке для печати частот и приблизительных нот шкалы 7-EDO, начиная с D4 (номер MIDI 62).Выход:

  ---------- Исходный масштаб ----------- ‖ ---- Шаг ----- ‖ -------- Целевой масштаб --- -----
   61 | IDX -1 | 20/11 -6 ¢ -1o ‖ 265,979 Гц ‖ 60 | C 4 | + 28,571 ¢
> 62 | IDX 0 | 1/1 + 0 ¢ + 0o ‖ 293,665 Гц ‖ 62 | D 4 | + 0,000 ¢
   63 | IDX 1 | 11/10 + 6 ¢ + 0o ‖ 324,232 Гц ‖ 64 | E 4 | -28,571 ¢
   64 | IDX 2 | 11/9 -5 ¢ + 0o ‖ 357,981 Гц ‖ 65 | F 4 | + 42,857 ¢
   65 | IDX 3 | 4/3 + 16 ¢ + 0o ‖ 395,243 Гц ‖ 67 | G 4 | +14.286 ¢
   66 | IDX 4 | 3/2 -16 ¢ + 0o ‖ 436,384 Гц ‖ 69 | A 4 | -14,286 ¢
   67 | IDX 5 | 18/11 + 5 ¢ + 0o ‖ 481.807 Гц ‖ 71 | B 4 | -42,857 ¢
   68 | IDX 6 | 20/11 -6 ¢ + 0o ‖ 531,958 Гц ‖ 72 | C 5 | + 28,571 ¢
   69 | IDX 7 | 2/1 -0 ¢ + 0o ‖ 587,330 Гц ‖ 74 | D 5 | -0,000 ¢
   70 | IDX 8 | 11/10 + 6 ¢ + 1o ‖ 648,464 Гц ‖ 76 | E 5 | -28,571 ¢
  

Таблица говорит нам, что первая ступень шкалы 7-EDO ( IDX 0 ) имеет частоту 293.655 Гц и соответствует D4 точно . Это очевидно, поскольку мы выбрали D4 в качестве источника шкалы 7-EDO. IDX 1 , вторая ступень шкалы, как сообщается, близка к E4, но со смещением -28,571 ¢.

Теперь вы можете расстроить каждую ноту D на фортепиано на -28,571 ¢. На электрическом пианино с поддержкой настройки на основе октав это очень простая задача. Также можно перенастроить настоящее пианино с помощью настраивающего устройства.

Перенастройте каждую ноту шкалы 7-EDO в соответствии с таблицей, и шкала 7-EDO будет воспроизводиться на белых клавишах!

Стандарт настройки MIDI

Если вы не хотите перенастраивать электрическое пианино вручную, вы можете дать команду tune-cli послать на ваш синтезатор сообщение стандарта настройки MIDI (MTS).Для этого сначала найдите ваше целевое MIDI-устройство:

  настраивать устройства
  

Это список всех доступных MIDI-устройств:

  Считываемые MIDI-устройства:
- Midi Through: Midi Through Port-0 14: 0
Записываемые MIDI-устройства:
- Midi Through: Midi Through Port-0 14: 0
- FLUID Synth (23673): входной порт Synth (23673: 0) 128: 0
  

Теперь вы можете отправить сообщение 7-EDO Scale / Octave Tuning на FLUID Synth:

  tune mts --send-to Fluid Octave ref-note 62 шага 1: 7: 2
  

Кроме того, команда напечатает сообщение настройки на stdout :

  == Запуск SysEx (канал 0) ==
0xf0
0x7e
0x7f
0x08
..
0x32
0x40
0x15
0xf7
Отправка MIDI-данных в FLUID Synth (8506): входной порт Synth (8506: 0) 128: 0
== SysEx конец ==
  

Полная настройка клавиатуры

Сообщение Scale / Octave Tuning имеет очень ограниченное применение: оно может лишь слегка расстроить 12 букв нот в пределах октавы, что означает, что невозможно втиснуть более 12 нот в октаву или смоделировать настройку без октавы. как Болен-Пирс или растянутый ОКБ.

Чтобы преодолеть это ограничение, синтезаторы могут отвечать на сообщение Single Note Tuning Change .Он обеспечивает полный контроль высоты тона каждой отдельной ноты MIDI. любой сценарий настройки становится возможным. К сожалению, многие синтезаторы не реагируют на это сообщение о настройке.

Чтобы отправить сообщение об изменении настройки одной ноты на синтезатор, используйте:

  tune mts --send-to 1 full ref-note 62 шага 1: 7: 2
  

Выход:

  == Старт SysEx ==
0xf0
0x7f
0x7f
0x08
..
0x7f
0x12
0x25
0xf7
Отправка MIDI-данных в FLUID Synth (8506): входной порт Synth (8506: 0) 128: 0
Количество перенастроенных нот: 75
Количество нот за пределами допустимого диапазона: 13
== SysEx конец ==
  

Сообщается, что некоторые заметки находятся вне допустимого диапазона.Это потому, что 7-EDO имеет более сильное увеличение частоты на шаг, чем 12-EDO делает s.t. некоторые (неслышные) частоты становятся необратимыми.

Раскладки клавиатуры

В отличие от сопоставления на основе октав, полное сопоставление клавиатуры по умолчанию сопоставляет соседние клавиши с соседними степенями вашей настройки. Однако для 7-EDO было бы удобно пропускать / игнорировать черные клавиши в отображении.

Чтобы указать раскладку клавиатуры, состоящую только из белых клавиш, используйте следующий синтаксис:

  tune mts --send-to 1 full ref-note 62 --key-map 0, x, 1,2, x, 3, x, 4, x, 5,6, x --octave 7 шагов 1: 7: 2
  

Параметр --key-map указывает, что ключ D отображается на степень 0, ключ D # не отображается, E отображается на степень 1, F отображается на степень 2 и так далее.Параметр --octave говорит нам, что 12-я ступень клавиатуры (D плюс одна октава) должна быть отображена на ступень шкалы 7 (одна октава в 7-EDO).

Live Retuning

Высокий риск того, что вы не удовлетворены возможностями настройки вашего синтезатора, потому что:

• Ваш синтезатор поддерживает сообщения об изменении настройки одной ноты, но он выбирает звуковой образец на основе номера MIDI-ноты, а не на желаемой высоте (эффект замедленной съемки или замедленной съемки — грустно, но факт!).
• Ваш синтезатор поддерживает настройку гаммы / октавы, но вам нужно более 12 нот в октаве и / или ваша настройка не основана на октаве.
• Ваш синтезатор вообще не поддерживает MTS

Функция Live Retuning — это то место, где светится tune-cli . tune-cli может применить пару обходных решений, чтобы сделать даже очень простую клавиатуру с колесом изменения высоты звука, играющим гаммы Болена-Пирса.

Это, конечно же, требует некоторой платы. Ваш виртуальный инструмент будет либо использовать несколько MIDI-каналов вместо одного, либо вы должны принять тот факт, что одновременно играемые ноты могут привести к возникновению конфликтной ситуации.

Чтобы понять, что делает перенастройка в реальном времени, взгляните на справку интерфейса командной строки подкоманды live :

  tune live --help
  

Перенастройка в реальном времени с опережением времени