[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/10\/30\/schalenanalyse-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/10\/30\/schalenanalyse-wikipedia\/","headline":"Schalenanalyse \u2013 Wikipedia","name":"Schalenanalyse \u2013 Wikipedia","description":"before-content-x4 Schalenanalyse ist eine Methode der quantitativen Analyse, die h\u00e4ufig in neuronalen Studien verwendet wird, um die morphologischen Eigenschaften eines","datePublished":"2021-10-30","dateModified":"2021-10-30","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/31d5d3dc1463282f232306b76cde59b3fdbf96b2","url":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/31d5d3dc1463282f232306b76cde59b3fdbf96b2","height":"","width":""},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/10\/30\/schalenanalyse-wikipedia\/","wordCount":3908,"articleBody":"     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4Schalenanalyse ist eine Methode der quantitativen Analyse, die h\u00e4ufig in neuronalen Studien verwendet wird, um die morphologischen Eigenschaften eines abgebildeten Neurons zu charakterisieren, die zuerst verwendet wurde, um die Unterschiede im visuellen und motorischen Kortex von Katzen zu beschreiben.[1]    Sholl interessierte sich f\u00fcr den Vergleich der Morphologie verschiedener Neuronentypen, wie der sternf\u00f6rmigen Sternzellen und der kegelf\u00f6rmigen Pyramidenzellen, und verschiedener Orte im dendritischen Feld desselben Neuronentyps, wie basale und apikale Forts\u00e4tze des Pyramidenneurons.  Er untersuchte L\u00e4nge und Durchmesser der Dendriten (Sholl, S. 389, Abb. 1)[1]  und auch die Anzahl der Zellen pro Volumen (Sholl, S. 401, Die Packungsdichte von Perikarya).[1]  W\u00e4hrend sich die Methoden zur Sch\u00e4tzung der Zellzahl seit 1953 mit dem Aufkommen der unverzerrten Stereologie stark verbessert haben, wird die Methode, mit der Sholl die Anzahl der Kreuzungen in verschiedenen Abst\u00e4nden vom Zellk\u00f6rper aufzeichnet, immer noch verwendet und ist eigentlich nach Sholl benannt.  \u201eUm zu untersuchen, wie sich die Anzahl der \u00c4ste mit der Entfernung vom Perikaryon \u00e4ndert, ist es zweckm\u00e4\u00dfig, eine Reihe konzentrischer Kugelschalen als Bezugskoordinaten zu verwenden. …… diese Schalen haben ihre Gemeinsamkeiten Zentrum im Perikaryon” (Sholl, S. 392, Die Art der dendritischen Verzweigung).[1]  Was Sholl die \u201ekonzentrische Schalenmethode\u201c nannte, ist heute als \u201eSholl-Analyse\u201c bekannt.  Neben der Anzahl der Schnittpunkte pro konzentrischer Schale berechnete Sholl auch den mittleren Durchmesser der Dendriten oder Axone innerhalb jeder konzentrischen Schale (Sholl, S. 396, Tabelle 2 und 3).[1]  Sholl sch\u00e4tzte, dass seine Methode gut f\u00fcr den Vergleich von Neuronen ist, zum Beispiel in Abbildung 8[1]  die Unterschiede in der Anzahl dendritischer Schnittpunkte, die mit der Entfernung vom Zellk\u00f6rper korreliert sind, werden zwischen Neuronen aus dem motorischen und visuellen Kortex verglichen.  Sholl erkannte auch, dass seine Methode n\u00fctzlich ist, um zu bestimmen, wo und wie gro\u00df der Bereich ist, in dem Synapsen m\u00f6glich sind, etwas, das er die \u201eVerbindungszone\u201c des Neurons nannte (Sholl, S. 402, Die Bindezone eines Neurons).[1]1953 arbeitete Sholl mit Projektionen von 3-D-Neuronen in zwei Dimensionen, aber jetzt kann Sholl-Analyse an 3-D-Bildern (zB Bildstapeln oder 3-D-Montagen) von Neuronen durchgef\u00fchrt werden, wodurch die konzentrischen Kreise wirklich drei- dimensionale Schalen.  Zus\u00e4tzlich zu Schnittpunkten und Durchmesser: Dendritische Gesamtl\u00e4nge, Oberfl\u00e4che und Volumen der Prozesse pro Schale;  Anzahl der Knoten, Enden, Krampfadern und Stacheln pro Schale;  und Verzweigungsreihenfolge der Dendriten in jeder Schale, k\u00f6nnen in die Analyse einbezogen werden.  F\u00fcr moderne Beispiele f\u00fcr die Verwendung der Sholl-Analyse zur Analyse von Neuronen siehe (O’Neill, et al., 2015)[2]  oder (Chowhudry et al., 2015).[3]  Kurven, die aus der ‘Anzahl der Schnittpunkte gegen\u00fcber dem Abstand von den Zellk\u00f6rperdaten’ erzeugt werden, haben normalerweise eine etwas unregelm\u00e4\u00dfige Form, und es wurde viel Arbeit geleistet, um geeignete Mittel zur Analyse der Ergebnisse zu bestimmen.  Zu den g\u00e4ngigen Methoden geh\u00f6ren Lineare Analyse, Semi-Log-Analyse und Log-Log-AnalyseTable of Contents  Lineare Methode[edit]Semi-Log-Methode[edit]Log-Log-Methode[edit]Modifizierte Sholl-Methode[edit]Nachteile[edit]Neuritenverzweigung und Sholl-Analyse[edit]Software[edit]Siehe auch[edit]Verweise[edit]Lineare Methode[edit]Die lineare Methode ist die Analyse der Funktion N(r), wobei N die Anzahl der Kreuzungen f\u00fcr einen Kreis mit Radius r ist.[1]    Diese direkte Analyse der Neuronenzahl erm\u00f6glicht die einfache Berechnung des kritischen Wertes, des Dendritenmaximums und des Schoenen-Verzweigungsindex.[4]Kritischer Wert: Der kritische Wert ist der Radius r, bei dem es eine maximale Anzahl von dendritischen Kreuzungen gibt, dieser Wert h\u00e4ngt eng mit dem Dendritenmaximum zusammen.Dendriten-Maximum: Dieser Wert ist das Maximum der Funktion N(r), wie durch den kritischen Wert f\u00fcr einen gegebenen Datensatz angegeben.Schoenen Ramification Index: Dieser Index ist ein Ma\u00df f\u00fcr die Verzweigung der untersuchten neuronalen Zelle.  Es wird berechnet, indem das Dendritenmaximum durch die Anzahl der prim\u00e4ren Dendriten dividiert wird, d. h. die Anzahl der Dendriten, die vom Soma der Zelle ausgehen.  Semi-Log-Methode[edit]Etwas komplizierter als die lineare Methode, beginnt die Semi-Log-Methode mit der Berechnung der Funktion Y(r) = N\/S wobei N die Anzahl der Dendritenkreuzungen f\u00fcr einen Kreis mit dem Radius r ist und S die Fl\u00e4che desselben Kreises .  Von dieser Funktion wird der Logarithmus zur Basis 10 genommen und eine lineare Regression erster Ordnung, die lineare Anpassung, mit dem resultierenden Datensatz durchgef\u00fchrt, d.hProtokoll10\u2061(nS)=\u2212k\u22c5R+m{displaystyle log_{10}left({frac {N}{S}}right)=-kcdot r+m}.wo k ist der Sholl-Regressionskoeffizient.[1]Der Sholl-Regressionskoeffizient ist das Ma\u00df f\u00fcr die Dichte\u00e4nderung von Dendriten als Funktion der Entfernung vom Zellk\u00f6rper.[5]    Es hat sich gezeigt, dass dieses Verfahren einen guten Unterscheidungswert zwischen verschiedenen Neuronentypen und sogar \u00e4hnlichen Typen in verschiedenen K\u00f6rperregionen hat.Log-Log-Methode[edit]Eng verwandt mit der Semi-Log-Methode, zeichnet die Log-Log-Methode die Daten mit dem im Log-Raum aufgetragenen Radius auf.  Das hei\u00dft, der Forscher w\u00fcrde den Wert berechnen k und m f\u00fcr die BeziehungProtokoll10\u2061(nS)=\u2212k\u22c5Protokoll10\u2061(R)+m{displaystyle log_{10}left({frac{N}{S}}right)=-kcdot log_{10}(r)+m}.Diese Methode wird \u00e4hnlich wie die Semi-Log-Methode verwendet, jedoch haupts\u00e4chlich zur Behandlung von Neuronen mit langen Dendriten, die sich entlang ihrer L\u00e4nge nicht stark verzweigen.[5]Modifizierte Sholl-Methode[edit]Die modifizierte Sholl-Methode ist die Berechnung einer polynomiellen Anpassung der N- und r-Paare aus der linearen Methode.[6]    Das hei\u00dft, es versucht, ein Polynom zu berechnen, so dass: n(R) =ein0+ein1*R+ein2*R2+...+einT*RT.{displaystyle  N(r) =a_{0}+a_{1}*r+a_{2}*r^{2}+…+a_{t}*r^{t}.}wo T ist die Ordnung der Polynomanpassung an die Daten.  Die Daten m\u00fcssen an jedes dieser Polynome einzeln angepasst und die Korrelation berechnet werden, um die beste Anpassung zu bestimmen.  Der Maximalwert des Polynoms wird berechnet und anstelle des Dendritenmaximums verwendet.  Dar\u00fcber hinaus kann der Durchschnitt des resultierenden Polynoms bestimmt werden, indem sein Integral f\u00fcr alle im Datensatz dargestellten positiven Werte gebildet wird (die meisten Datens\u00e4tze enthalten einige Nullwerte).Nachteile[edit]Die Sholl-Analyse wird verwendet, um die Anzahl der Kreuzungen zu messen, die Prozesse in unterschiedlichen Abst\u00e4nden vom Schwerpunkt machen, und ist eine Art morphometrischer Analyse.  Es wird haupts\u00e4chlich verwendet, um die Komplexit\u00e4t des Dorns zu messen.  Bestimmte Morphologien k\u00f6nnen jedoch nicht allein mit Sholl indiziert werden.  Zum Beispiel kann es nicht sinnvoll sein, Neuronen mit Dornen, die kleine Volumina aufnehmen, mit denen zu vergleichen, die gro\u00dfe Volumina aufnehmen, und stattdessen k\u00f6nnte eine Analyse wie der ‘Komplexit\u00e4tsindex’ verwendet werden.[7]  Auch die Dendritendicke eines ganzen Dendriten kann nicht gemessen werden, sondern nur die mittlere Dicke der Dendriten innerhalb einer Schale.  Auch die Dendritenl\u00e4nge eines gegebenen Dendriten kann nicht bestimmt werden, da Dendriten nicht unbedingt radial vom Soma ausgehen;  Dendriten k\u00f6nnen sich kr\u00fcmmen, dieselben Kreise mehrmals kreuzen oder sich tangential erstrecken und sich \u00fcberhaupt nicht in einem Kreis kreuzen.  Dar\u00fcber hinaus kann die Sholl-Analyse zeitaufw\u00e4ndig sein und die automatisierte Analysesoftware ist begrenzt.Neuritenverzweigung und Sholl-Analyse[edit]Unter Verwendung der Sholl-Analyse wurde ein mathematischer Algorithmus namens Verzweigungsindex (BI) beschrieben, um die neuronale Morphologie zu analysieren.[8]    Der BI vergleicht die Differenz der Anzahl der Kreuzungen in Paaren aufeinanderfolgender Kreise der Sholl-Analyse relativ zur Entfernung vom neuronalen Soma.  Der BI unterscheidet Neuronen mit verschiedenen Arten von Neuritenverzweigungen.Software[edit]  Sholl-Analyse in Neurolucida\u00a9-Software (ein propriet\u00e4res Closed-Source-Softwarepaket f\u00fcr neuronales Tracing)Mehrere Softwarepakete f\u00fchren eine Sholl-Analyse durch, insbesondere solche, die f\u00fcr das neuronale Tracing bestimmt sind.  Eine Open-Source-Implementierung f\u00fcr das Bildverarbeitungspaket Fiji kann verwendet werden, um die Analyse direkt aus Mikroskopbildern von Neuronen oder deren verfolgten Rekonstruktionen durchzuf\u00fchren.[9]In modernen Implementierungen wird die Analyse in drei Dimensionen durchgef\u00fchrt: konzentrische Schalen sind um ein Zentrum verschachtelt und ein Surrogat der Neuritenmasse[5]  (z. B. die Anzahl der Schnittpunkte oder die Gesamtl\u00e4nge der Neuriten), die in jeder Schale enthalten sind, wird gemeldet.  Eine solche Software ist f\u00fcr Hochdurchsatzstudien geeignet[10][11].Siehe auch[edit]Verweise[edit]^ ein B C D e F g h ich Sholl, DA, 1953. Dendritische Organisation in den Neuronen des visuellen und motorischen Kortex der Katze.  J. Anat.  87, 387\u2013406^ O’Neill KM1, Akum BF2, Dhawan ST2, Kwon M2, Langhammer CG2, Firestein BL2.  (2015)Bewertung der Auswirkungen auf die dendritische Verzweigung mit neuartigen Sholl-Analysen.  Frontzellneurowissenschaften.  30. Juli; 9:285.  doi: 10.3389\/fncel.2015.00285.  eCollection 2015.^ Chowdhury, T., Barbarich-Marsteller, N., Chan, T. & Aoki, C. (2013).  Aktivit\u00e4tsbasierte Anorexie hat unterschiedliche Auswirkungen auf die apikale dendritische Verzweigung im dorsalen und ventralen Hippocampus CA1.  Gehirnstruktur und -funktion, 1-11.^ Schoenen, J (1982).  \u201eDie dendritische Organisation des menschlichen R\u00fcckenmarks: das Hinterhorn\u201c. Neurowissenschaften. 7 (9): 2057\u20132087.  mach:10.1016\/0306-4522(82)90120-8.  PMID 7145088.  S2CID 12824120.^ ein B C Nebojsa T. Milosivic, Dusan Ristanovic, 20. September 2006, Journal of Theoretical Biology 245 (2007) 130\u2013140^ Dusan Ristanovic, Nebojsa T. Milosivic, Vesna Stulic, 29. Mai 2006, Journal of Neuroscience Methods 158 (2006) 212\u2013218^ Pillai;  de Jong, Kanatsu (2012). “Dendritische Morphologie von Hippocampus- und Amygdalus-Neuronen bei heranwachsenden M\u00e4usen ist resistent gegen genetische Unterschiede in der Stressreaktivit\u00e4t”. PLUS EINS. 7 (6): e38971.  Bibcode:2012PLoSO…738971P.  mach:10.1371\/journal.pone.0038971.  PMC 3373517.  PMID 22701737.^ Garcia-Segura, LM;  Perez-Marquez J (15. April 2014).  \u201eEine neue mathematische Funktion zur Bewertung der neuronalen Morphologie mit der Sholl-Analyse\u201c. Zeitschrift f\u00fcr neurowissenschaftliche Methoden. 226: 103\u20139.  mach:10.1016\/j.jneumeth.2014.01.016.  PMID 24503022.  S2CID 22359521.^ “ImageJ.net\/Sholl”.  Abgerufen 10. Februar 2017.^ Wu, Chi-Cheng;  Reilly, John F.;  Jung, Warren G.;  Morrison, John H.;  Bloom, Floyd E. (2004-05-01). “Morphometrische Hochdurchsatzanalyse einzelner Neuronen”. Zerebraler Kortex. 14 (5): 543\u2013554.  mach:10.1093\/cercor\/bhh016.  ISSN 1047-3211.  PMID 15054070.^ Ferreira, T;  Blackman, A;  Oyrer, J;  Jayabal, A;  Chung, A;  Watt, A;  Sj\u00f6str\u00f6m, J;  van Meyel, D (2004). “Neuronale Morphometrie direkt aus Bitmap-Bildern”. Nat-Methoden. 11 (10): 982\u2013984.  mach:10.1038\/nmeth.3125.  PMC 5271921.  PMID 25264773.     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/10\/30\/schalenanalyse-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Schalenanalyse \u2013 Wikipedia"}}]}]