ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD", is the
standard deviation of density ช่วงค่าสูง ของเบิร์สต์, reflecting the variability of ช่วงค่าสูง frequency in all เบิร์สต์s of the network within experimental episodes.
[0219] การเปรียบต่างไปไป (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "SpCont SD", is the standard deviation of การเปรียบต่างไปไป, reflecting the variability in เบิร์สต์iness of units within
experimental episodes.
[0220] เบิร์สต์ period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPer SD", is the standard
deviation of เบิร์สต์ period, reflecting the variation of single unit distances between
consecutive เบิร์สต์s within experimental episodes. Lower values reflect higher regularity in เบิร์สต์ structure.
[0221] เบิร์สต์ IBI (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstlBl SD", is the standard deviation of interเบิร์สต์ interval, reflecting the variability of เบิร์สต์ occurrence within experimental episodes.
[0222] ระยะเวลาเบิร์สต์ (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstDur SD", is the standard
deviation of ระยะเวลาเบิร์สต์, reflecting the variability of ระยะเวลาเบิร์สต์ within experimental episodes.
[0223] เบิร์สต์ plateau position (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPlatPos SD", is the standard deviation of เบิร์สต์ plateau position. เบิร์สต์ plateau position indicates the latency from start of the เบิร์สต์ to beginning of เบิร์สต์ plateau. Higher values of SD reflect a higher variability of เบิร์สต์ structure within experimental episodes.
[0224] เบิร์สต์ shape slow (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShSlow SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by slow onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0225] เบิร์สต์ shape fast (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShFast SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by fast onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0226] เบิร์สต์ shape multiple (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShMultSD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by multiple frequency peaks in เบิร์สต์s. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0227] Gabor Y3/Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborY3/Y1", is the ratio of second and first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function. Lower values indicate a higher regularity in เบิร์สต์ occurrence.
[0228] Gabor Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborYl" is the first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function reflecting the number and frequency of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s. Higher values are a measure for larger ช่วงค่าสูง numbers and ช่วงค่าสูง
frequencies in เบิร์สต์s.
[0229] The ซินโครไนซิตี้ category typically refers to parameters displaying both the connectivity and synchronization between neurons in the cell culture, and how the connectivity and synchronization can be modified both during development and
pharmacological treatment. ซินโครไนซิตี้ describing parameters indicate changes in neuronal synchronization by use of coefficients of variation over network but for
different เบิร์สต์ describing parameters. The parameters included within the ซินโครไนซิตี้ category include, but are not limited to, the following: ซินโครไนซิตี้ share, เบิร์สต์
ซินโครไนซิตี้ all, ช่วงค่าสูง simplex, เบิร์สต์ rate CVnet, percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s CVnet, เบิร์สต์ peak frequency CVnet, เบิร์สต์ area CVnet, Event period SD and ช่วงค่าสูง rate CVnet. These parameters are further defined herein.
[0230] ซินโครไนซิตี้ share, ในที่นี้ย่อเป็น "SynShare", is the average
number of units involved in population เบิร์สต์s. Higher values reflect a higher degree of ซินโครไนซิตี้ between the units.
[0231] เบิร์สต์ ซินโครไนซิตี้ all, ในที่นี้ย่อเป็น "SynAll", is defined as average distance of เบิร์สต์s within a population เบิร์สต์ from population เบิร์สต์ center. SynAll is a measure for the strength of ซินโครไนซิตี้ of a network.
[0232] ช่วงค่าสูง simplex, ในที่นี้ย่อเป็น "SimplexSpSimplex", is a calculation where the ช่วงค่าสูง trains are divided into timeframes of 1 ms bin-size. Within those bins different units within the network generate ช่วงค่าสูงs. All units exhibiting a ช่วงค่าสูง are
defined as one simplex. The outcome of the quantity of all simplex is the ช่วงค่าสูง Simplex. It's a measure for connectivity and complexity in neuronal network. Higher values
reflect higher ซินโครไนซิตี้ among neurons.
[0233] เบิร์สต์ rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstRateCVnet", is a reflecting variation of เบิร์สต์ rate over the network during experimental episodes
[0234] Percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น
"BrstPercSpinBrst CVnet" is the CVnet of percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, reflecting the variation of fraction of ช่วงค่าสูงs within เบิร์สต์ intervals of all ช่วงค่าสูงs within experimental episode over the whole network. Decrease of this parameters reflects an increase in synchronization within the network.
[0235] เบิร์สต์ peak frequency (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPeakFrqCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง peak frequency in เบิร์สต์s, reflecting the variation of peak frequency within experimental episodes over the whole network. Decrease of this parameters
reflects an increase in synchronization within the network.
[0236] เบิร์สต์ area (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstArea CVnet", is the CVnet of area under the curve after integrating the เบิร์สต์s, defined by ระยะเวลาเบิร์สต์, number of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, ช่วงค่าสูง frequency in เบิร์สต์s. The parameter describes the network
variability of เบิร์สต์ area within experimental episodes. Higher values indicate higher variability of เบิร์สต์ structure among the network.
[0237] Event period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "EvPrdSD", is the standard
deviation of event period, reflecting the variability of the distance between consecutive events (synchronous เบิร์สต์s in at least 70% of all units within 300 ms timeframes).
Higher values are a measure for higher variability in event period lengths and reflect less ซินโครไนซิตี้.
[0238] ช่วงค่าสูง rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "SpRateCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง rate, reflecting the network variability of ช่วงค่าสูง rate within experimental episodes. Decrease of this parameter indicates an increase in synchronization within the network.
[0239] The parameters described herein of the four categories: general activity, เบิร์สต์ structure, ซินโครไนซิตี้ and oscillatory behavior, deliver most of the information relating to the influence of test agent on the overall network activity. Moreover, these parameters are significantly affected by the majority of compounds known to affect
neuronal networks, and have been shown to be the most descriptive parameters within these four activity-describing groups for prospective test compounds. For visualization, all significant changes for a set of 60 activity describing parameters are plotted in a heat map. The heat maps, herein, include the color coded information about the percentage of the changes in a single parameter. Only statistically significant activity changes are color coded (p ‹).05).
[0240] Additionally, the half maximal effective concentrations were calculated for the test compounds disclosed herein based on the data from the 60 parameters.
Concentration response data were analyzed using a on-sigmoidal or multiphasic-
sigmoidal regression analysis by fitting to the following equation: y = YSTART + (YEND —
1
YSTART) / / k
4 4 0
i -r I
[log(EC50)-log(x)]* HC,
) The values determined include the effective
concentration causing a 10%, 50%, and 90% of maximal activity (ECio, EC50, and
EC90). Generally the effective concentration is EC50 known to affect the activity at a
given parameter in comparison with the maximum effect. Here the parameter affected is the ช่วงค่าสูง rate. The EC50 corresponds to the concentration where 50% of the effect is achieved. For example, the increase at 100 pM of DHA/ALA treatment increased the activity to approximately 107% of native activity. 50% of this effect was reached at a concentration of 19.4pM of ALA, accordingly the EC50 for this example is at a
concentration of 19.4pM ALA.
[0241] Therefore, in certain รูปลักษณะ, the maximum effect is extrapolated in the event that the experiment stops at a presumable lower concentration thatn the
maximum concentration. Accordingly the equation for computing the EC50 values herein is: y = YSTART + (YEND — YSTART) 1 (1 + 10[Iog(EC50)-log(x)] * HC). Additionally, the slope of the fitted concentration-response curve, i.e. the Hill coefficient, nH, was calculated. The results, i.e. parameter values, are expressed as mean +- SEM of independent
networks. The absolute
ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD", is thestandard deviation of density ช่วงค่าสูง ของเบิร์สต์, reflecting the variability of ช่วงค่าสูง frequency in all เบิร์สต์s of the network within experimental episodes.[0219] การเปรียบต่างไปไป (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "SpCont SD", is the standard deviation of การเปรียบต่างไปไป, reflecting the variability in เบิร์สต์iness of units within experimental episodes.[0220] เบิร์สต์ period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPer SD", is the standarddeviation of เบิร์สต์ period, reflecting the variation of single unit distances betweenconsecutive เบิร์สต์s within experimental episodes. Lower values reflect higher regularity in เบิร์สต์ structure.[0221] เบิร์สต์ IBI (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstlBl SD", is the standard deviation of interเบิร์สต์ interval, reflecting the variability of เบิร์สต์ occurrence within experimental episodes.[0222] ระยะเวลาเบิร์สต์ (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstDur SD", is the standarddeviation of ระยะเวลาเบิร์สต์, reflecting the variability of ระยะเวลาเบิร์สต์ within experimental episodes. [0223] เบิร์สต์ plateau position (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPlatPos SD", is the standard deviation of เบิร์สต์ plateau position. เบิร์สต์ plateau position indicates the latency from start of the เบิร์สต์ to beginning of เบิร์สต์ plateau. Higher values of SD reflect a higher variability of เบิร์สต์ structure within experimental episodes.[0224] เบิร์สต์ shape slow (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShSlow SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by slow onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.[0225] เบิร์สต์ shape fast (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShFast SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by fast onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.[0226] เบิร์สต์ shape multiple (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShMultSD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by multiple frequency peaks in เบิร์สต์s. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.[0227] Gabor Y3/Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborY3/Y1", is the ratio of second and first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function. Lower values indicate a higher regularity in เบิร์สต์ occurrence.[0228] Gabor Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborYl" is the first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function reflecting the number and frequency of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s. Higher values are a measure for larger ช่วงค่าสูง numbers and ช่วงค่าสูง frequencies in เบิร์สต์s.[0229] The ซินโครไนซิตี้ category typically refers to parameters displaying both the connectivity and synchronization between neurons in the cell culture, and how the connectivity and synchronization can be modified both during development and pharmacological treatment. ซินโครไนซิตี้ describing parameters indicate changes in neuronal synchronization by use of coefficients of variation over network but for different เบิร์สต์ describing parameters. The parameters included within the ซินโครไนซิตี้ category include, but are not limited to, the following: ซินโครไนซิตี้ share, เบิร์สต์ ซินโครไนซิตี้ all, ช่วงค่าสูง simplex, เบิร์สต์ rate CVnet, percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s CVnet, เบิร์สต์ peak frequency CVnet, เบิร์สต์ area CVnet, Event period SD and ช่วงค่าสูง rate CVnet. These parameters are further defined herein.[0230] ซินโครไนซิตี้ share, ในที่นี้ย่อเป็น "SynShare", is the averagenumber of units involved in population เบิร์สต์s. Higher values reflect a higher degree of ซินโครไนซิตี้ between the units. [0231] เบิร์สต์ ซินโครไนซิตี้ all, ในที่นี้ย่อเป็น "SynAll", is defined as average distance of เบิร์สต์s within a population เบิร์สต์ from population เบิร์สต์ center. SynAll is a measure for the strength of ซินโครไนซิตี้ of a network.[0232] ช่วงค่าสูง simplex, ในที่นี้ย่อเป็น "SimplexSpSimplex", is a calculation where the ช่วงค่าสูง trains are divided into timeframes of 1 ms bin-size. Within those bins different units within the network generate ช่วงค่าสูงs. All units exhibiting a ช่วงค่าสูง are defined as one simplex. The outcome of the quantity of all simplex is the ช่วงค่าสูง Simplex. It's a measure for connectivity and complexity in neuronal network. Higher values
reflect higher ซินโครไนซิตี้ among neurons.
[0233] เบิร์สต์ rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstRateCVnet", is a reflecting variation of เบิร์สต์ rate over the network during experimental episodes
[0234] Percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น
"BrstPercSpinBrst CVnet" is the CVnet of percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, reflecting the variation of fraction of ช่วงค่าสูงs within เบิร์สต์ intervals of all ช่วงค่าสูงs within experimental episode over the whole network. Decrease of this parameters reflects an increase in synchronization within the network.
[0235] เบิร์สต์ peak frequency (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPeakFrqCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง peak frequency in เบิร์สต์s, reflecting the variation of peak frequency within experimental episodes over the whole network. Decrease of this parameters
reflects an increase in synchronization within the network.
[0236] เบิร์สต์ area (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstArea CVnet", is the CVnet of area under the curve after integrating the เบิร์สต์s, defined by ระยะเวลาเบิร์สต์, number of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, ช่วงค่าสูง frequency in เบิร์สต์s. The parameter describes the network
variability of เบิร์สต์ area within experimental episodes. Higher values indicate higher variability of เบิร์สต์ structure among the network.
[0237] Event period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "EvPrdSD", is the standard
deviation of event period, reflecting the variability of the distance between consecutive events (synchronous เบิร์สต์s in at least 70% of all units within 300 ms timeframes).
Higher values are a measure for higher variability in event period lengths and reflect less ซินโครไนซิตี้.
[0238] ช่วงค่าสูง rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "SpRateCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง rate, reflecting the network variability of ช่วงค่าสูง rate within experimental episodes. Decrease of this parameter indicates an increase in synchronization within the network.
[0239] The parameters described herein of the four categories: general activity, เบิร์สต์ structure, ซินโครไนซิตี้ and oscillatory behavior, deliver most of the information relating to the influence of test agent on the overall network activity. Moreover, these parameters are significantly affected by the majority of compounds known to affect
neuronal networks, and have been shown to be the most descriptive parameters within these four activity-describing groups for prospective test compounds. For visualization, all significant changes for a set of 60 activity describing parameters are plotted in a heat map. The heat maps, herein, include the color coded information about the percentage of the changes in a single parameter. Only statistically significant activity changes are color coded (p ‹).05).
[0240] Additionally, the half maximal effective concentrations were calculated for the test compounds disclosed herein based on the data from the 60 parameters.
Concentration response data were analyzed using a on-sigmoidal or multiphasic-
sigmoidal regression analysis by fitting to the following equation: y = YSTART + (YEND —
1
YSTART) / / k
4 4 0
i -r I
[log(EC50)-log(x)]* HC,
) The values determined include the effective
concentration causing a 10%, 50%, and 90% of maximal activity (ECio, EC50, and
EC90). Generally the effective concentration is EC50 known to affect the activity at a
given parameter in comparison with the maximum effect. Here the parameter affected is the ช่วงค่าสูง rate. The EC50 corresponds to the concentration where 50% of the effect is achieved. For example, the increase at 100 pM of DHA/ALA treatment increased the activity to approximately 107% of native activity. 50% of this effect was reached at a concentration of 19.4pM of ALA, accordingly the EC50 for this example is at a
concentration of 19.4pM ALA.
[0241] Therefore, in certain รูปลักษณะ, the maximum effect is extrapolated in the event that the experiment stops at a presumable lower concentration thatn the
maximum concentration. Accordingly the equation for computing the EC50 values herein is: y = YSTART + (YEND — YSTART) 1 (1 + 10[Iog(EC50)-log(x)] * HC). Additionally, the slope of the fitted concentration-response curve, i.e. the Hill coefficient, nH, was calculated. The results, i.e. parameter values, are expressed as mean +- SEM of independent
networks. The absolute
การแปล กรุณารอสักครู่..
