Imagej-moving-average

Imagej-moving-average

Daftar-forex-trading-perusahaan-di-singapura
Prix-m2-forex
Simple-moving-average-forex-system


Online-trading-company-in-canada Kg-forex-pdf Online-trading-pokemon-black-2 Terendah-forex-spread-australia Seminar-options-trading-seminar Schwab Rata-rata live-chart-moving-average

AF Microadjustment Tips oleh John Reilly (neuroanatomist) Autofocus microadjustment (AFMA) adalah prosedur yang memungkinkan pengguna memperbaiki kesalahan kecil pada fokus depan atau belakang. Ini adalah fitur yang hadir hanya pada model Canon dSLR tertentu (saat ini, the 50D, 7D, 5D Mark II, 1D Mark III, 1D Mark IV, 1Ds Mark III, dan 1D X). AFMA akan memiliki manfaat terbesar untuk lensa dengan apertures yang cepat (f2.8 dan yang lebih lebar), karena kedalaman lapangan yang tipis pada lubang lebar membuat kesalahan fokus kecil pun menjadi lebih jelas. Tip ini terdiri dari dua bagian utama, ringkasan praktis dari prosedur bagi mereka yang ingin menyelam tepat di, diikuti oleh diskusi teknis yang lebih banyak, termasuk beberapa pilihan DIY untuk penyiapan pengujian. Cara termudah untuk melakukan AFMA adalah dengan alat komersial, seperti LensAlign MkII atau DataColor SpyderLensCal (lihat pembahasan di bawah ini untuk penjelasan tentang kegagalan umum grafik uji cetak dan pola moir, dan solusi yang masuk akal). Siapkan alat di atas meja atau idealnya tripod kecil, dan atur kamera Anda ke atas tripod yang stabil. Jarak antara alat kalibrasi dan kamera kira-kira 25 kali panjang fokus lensa (misalnya 85mm x 25 2,1 m 7 kaki), meskipun di manapun dalam jarak fokus 5-50x akan bekerja. Perhatikan bahwa jarak focal length 25x tidak bergantung pada ukuran sensor 7 kaki yang sesuai untuk lensa 85mm pada APS-C, APS-H, atau FF. Jika Anda menyesuaikan lensa zoom, pangkalan jarak pada focal length terpanjang, dan lakukan kalibrasi pada focal length terpanjang (perhatikan bahwa X 1D baru memungkinkan Anda mengkalibrasi lensa zoom dengan dua nilai penyesuaian terpisah, untuk waktu yang lama dan Ujung lebar). Untuk lensa panjang, Anda memerlukan cukup banyak ruang. Arahkan kamera sehingga titik AF tengah terpusat pada target fokus, dan sejajarkan kamera sehingga bidang sensor sejajar dengan target fokus (gunakan gerbang penglihatan di LensAlign, atau dengan memastikan keduanya sejajar dengan SpyderLensCal). Pencahayaan itu penting - pencahayaan terang yang ideal dan cerah untuk target fokus dan penggaris, dengan penerangan untuk sudut miring untuk menghindari refleksi. Saya sarankan menggunakan sepasang lampu meja, satu pencahayaan penggaris dari sudut tinggi, pencahayaan yang lain menjadi target fokus. Saya benar-benar menggunakan tiga lampu, masing-masing setara 150 W. Heres apa setup khas saya seperti: Jika nyaman, set up untuk menembak ditambatkan (Anda harus meninjau gambar pada 100). Atur kamera dalam mode Av, aperture maksimum, dan untuk tujuan ini yang terbaik untuk dipotret di JPG dengan Picture Style diatur ke Monokrom (jika Anda memotret dengan lensa seperti 50L atau 85L, bersiaplah untuk melihat banyak longitudinal. CA). Gunakan remote release atau self-timer, dan fungsi penguncian cermin. Akses pengaturan C.Fn untuk AF Microadjustment (di bagian AutofocusDrive), dan pilih 2: Adjust by lens. Pada titik ini, ada banyak cara untuk melakukan tes suntikan Anda. Anda bisa merekam braket dengan kasar pada -20, -10, 0, 10, dan 20 dan lihatlah sepasang braket pemasangan yang benar fokus pada titik nol dari penggaris, lalu sisipkan lebih jauh. Atau, Anda bisa melakukan pemotretan di setiap setting dari -20 sampai 20. Poin penting adalah mengambil beberapa gambar di setiap setting AFMA, bukan hanya satu atau dua di kawasan dimana penyesuaian Anda berakhir, dan setidaknya mengambil beberapa gambar mulai Dari fokus tak terbatas dan beberapa dimulai dari jarak fokus minimum (MFD). Heres strategi saya: mengambil satu tembakan di nol dan memeriksa fokus depan atau belakang (misalnya jika bidang fokus berada di depan titik nol pada penguasa, itu fokus depan). Fokus depan memerlukan penyesuaian positif untuk memperbaiki, fokus belakang memerlukan penyesuaian negatif. Saya memotret tembakan tunggal mulai dari fokus tak terbatas dan mengulas zoom maksimal di LCD belakang, dengan penambahan 5 unit kemudian menyempit lebih jauh, sampai saya memiliki pengaturan AFMA tentatif untuk lensa itu. Kemudian saya memotret total 11 pengaturan AFMA 5 unit di kedua sisi pilihan awal saya. Pada setiap setting, saya menembak delapan tembakan, dua mulai dari tak terbatas, lalu dua tanpa memfokuskan kembali, lalu dua mulai dari MFD, lalu dua lagi tanpa memfokuskan kembali. Saya kemudian mentransfer gambar ke komputer saya, dan memeriksanya pada nomor 100. DPP akan menampilkan pengaturan AFMA sebagai bagian dari data EXIF ​​(atau Anda dapat menyimpan catatan post-it ke target dengan pengaturan saat ini). Abaikan yang jelas dari fokus tembakan, di mana tidak ada bagian dari penggaris yang jelas. Biasanya saya menemukan bahwa saat saya melangkah melalui gambar, saat mendekati penyesuaian terbaik, tembakan dari tak terhingga akan padam, kemudian pada penyesuaian terbaik, semuanya akan menyala, saat saya melepaskan tembakan dari MFD akan mati, atau sebaliknya. Bagi saya, seluruh proses memakan waktu sekitar 30 menit per kombinasi lensa kamera. Saya sering menemukan bahwa nilai penyesuaian 3-4 terlihat baik (misalnya 1 sampai 3, jadi saya hanya menggunakan rata-rata) biasanya, lensa aperture yang lebih lebar dengan DoF yang lebih tipis memberi jarak yang lebih ketat. Beberapa informasi penting lainnya: kamera akan menyimpan hingga 20 penyesuaian penyesuaian khusus lensa dengan jenis lensa, jadi jika Anda memiliki lebih dari satu salinan lensa, kamera tidak dapat membedakannya (walaupun X 1D dapat membedakannya dengan yang lain. Pada nomor seri lensa) lensa ditambah extender dihitung sebagai lensa tambahan (dan harus dikalibrasi secara terpisah dari lensa telanjang). Itu versi singkat untuk detail dan teori lebih lanjut, atau jika Anda mau, lewati akhirnya saran DIY untuk mengganti alat kalibrasi komersial. Mengapa AF microadjustment penting Kamera dan lensa dibuat pada jalur perakitan, dan toleransi berlaku untuk setiap proses pembuatan spesifikasi yang diinginkan dan kisaran nilai yang dapat diterima disekitarnya. Jika Anda beruntung, Anda mendapatkan kamera dan lensa yang keduanya menyala, atau mati dengan jumlah yang sama dengan arah yang sama, dan hidup itu baik. Jika Anda memiliki banyak lensa dan juga badan, kemungkinan satu atau lebih akan memerlukan beberapa penyesuaian. Faktor lainnya adalah kedalaman lapangan (DoF) semakin lebar aperture, yang dangkal pada DoF. Dengan lubang yang relatif sempit, seperti kisaran f3.5-5.6 yang biasa ditemukan pada lensa zoom konsumen, DoF cukup dalam untuk menutupi kesalahan fokus kecil, jadi AFMA tidak begitu penting dalam kasus tersebut. Tapi dengan lensa cepat yang mencapai DOF dangkal, bahkan kesalahan fokus kecil pun sangat nyata. Sebelum tersedianya AFMA, satu-satunya pilihan untuk memperbaiki masalah ini adalah dengan mengirim kamera dan lensa ke Canon dan Anda harus mengirim seluruh perlengkapan Anda kepada mereka. Kebutuhan fotografer pro untuk memilikinya adalah bagian dari alasan Canon meluncurkan Canon Professional Services. Apa AF AF yang mengoreksi AFM untuk bias di sistem AF, atau dengan kata lain, ini meningkatkan keakuratan sistem AF secara global. Istilah ketepatan dan ketepatan kadang-kadang (tidak semestinya) yang digunakan secara bergantian - akurasi adalah kedekatan dengan kebenaran sedangkan ketepatan adalah pengulangan. Heres sebuah contoh diagram: AFMA memperbaiki akurasi namun tidak melakukan apapun untuk presisi. Akibatnya, ia bergerak titik tengah - bidang fokus rata-rata beberapa pengukuran. Tapi penting untuk diingat bahwa presisi memainkan peran, jadi jika Anda menguji sistem AF Anda hanya dengan satu atau beberapa percobaan, kesempatan acak mengatakan tes Anda tidak akan tepat karena ketidaktepatan. Jadi, saat menguji kinerja AF, Anda perlu melakukan beberapa tes untuk lensa tertentu, dan tes yang lebih sedikit akan dibutuhkan untuk lensa f2.8 atau lebih cepat karena titik AF presisi tinggi yang diaktifkan oleh lensa semacam itu. Saya menduga ini adalah apa yang ada di balik pernyataan Canons bahwa AFMA dapat mencegah fokus yang benar - jika Anda mendasarkan penyesuaian pada satu atau dua tembakan uji, dan tembakan tersebut relatif jauh dari bidang fokus yang benar, rata-rata sebagian besar tembakan berikutnya akan kehilangan fokus. . Perlu dicatat bahwa meskipun kita menguji dan menetapkan AFMA berdasarkan kedalaman lapangan, apa yang sebenarnya terpengaruh adalah kedalaman fokus. Ini masuk akal, karena sistem AF tidak bisa mengendalikan apa yang ada di depan lensa, namun bisa mengendalikan apa yang terjadi di balik lensa. Kedalaman fokus mengacu pada daerah fokus kritis yang mengelilingi sensor, dan daerah tersebut merupakan pecahan setebal milimeter. Canon menentukan ketepatan sistem AF agar berada dalam satu kedalaman fokus untuk aperture maksimum lensa untuk titik AF presisi standar, dan dalam 13 kedalaman fokus aperture maksimum lensa untuk titik AF presisi tinggi yang diaktifkan oleh Lensa yang lebih cepat (f2.8 titik pusat pada kebanyakan bodi, titik tengah f4 pada badan seri 1). Satu unit AFMA setara dengan 18 kedalaman fokus aperture maksimum lensa yang diberikan. Tidak ada kamera yang akan menghasilkan gambar yang terfokus sempurna setiap saat di setiap jarak, dan tidak ada prosedur penyesuaian yang akan mengubahnya. Apa AFMA yang tepat bisa lakukan adalah meningkatkan persentase tembakan yang benar terfokus. Apakah ada cara yang lebih baik Jika prosedurnya sepertinya banyak pekerjaan, ya, tentu saja ada cara yang lebih baik. Dalam sebuah posting di forum Canon Rumors, pengguna epsiloneri menggambarkan sebuah metode untuk menganalisis kontras dari target fokus (standar deviasi intensitas piksel) dan merencanakan data dengan kurva parabola yang sesuai untuk menentukan pengaturan AFMA terbaik. Ini terlihat seperti metode yang sangat akurat, walaupun mungkin terlalu membosankan tanpa cara untuk mengotomatisasi analisis (misalnya MATLAB atau ImageJ). Secara teori, dimungkinkan untuk mencapai fokus yang akurat menggunakan deteksi kontras di Live View, di mana tidak ada keselarasan yang diperlukan karena sensor gambar digunakan untuk menentukan fokus terbaik, lalu bandingkan dengan AF deteksi fasa dan sesuai dengan itu. Dalam prakteknya, ini adalah sesuatu yang sulit dilakukan (karena tindakan menggerakkan cincin fokus untuk melihat apakah Anda benar-benar fokus secara optimal mengubah fokus, dan Anda kehilangan titik nol). Namun, ini adalah ide yang bisa diimplementasikan Canon sebagai rutinitas semi otomatis, yaitu mengatur dan menyelaraskan target (Canon bisa menjual satu, dan harganya terlalu mahal untuk itu seperti yang mereka lakukan untuk potongan kecil batuk plastik lainnya), lalu kamera secara otomatis Menentukan penyesuaian optimal. File yang satu di bawah gee, tidakkah akan lebih baik Jika dilakukan dengan benar, apakah akan sempurna Tidak, sistem AF tidak akan pernah sempurna. Ada beberapa alasan besar untuk itu. Yang pertama adalah bahwa setiap sistem menderita keacakan semua AFMA yang akurat adalah memaksimalkan frekuensi tembakan fokus yang Anda dapatkan, namun masih akan ada beberapa rindu. Alasan lainnya adalah target fokus adalah situasi ideal yang datar dengan kontras tinggi. Dunia tidak tersusun dari target fokus - jika memang begitu, fotografi akan sangat membosankan. Kompleksitas adegan dunia nyata semakin diperumit oleh harapan kita. Anda mengarahkan kamera Anda dan menempatkan titik AF dengan hati-hati pada fitur subjek yang ingin Anda fokuskan. Namun, sistem AF tidak bisa membaca pikiran Anda semua yang bisa dilakukan adalah mengunci area selisih fase tertinggi di dalam area titik AF. Perhatikan bahwa titik AF sebenarnya lebih besar dari kotak kecil yang mewakili titik di jendela bidik. Bahkan dengan fitur Spot AF pada kamera tertentu (7D, 1D Mark IV, dan 1D X), yang mengurangi ukuran efektif titik AF, area sensitif sebenarnya sama dengan atau sedikit lebih besar daripada representasi di jendela bidik. Jadi, dengan subjek tertentu, terutama pada sudut akut ke kamera dengan DoF yang tipis, titik AF dapat mengunci salah satu dari dua fitur berbeda yang menghasilkan bidang fokus yang berbeda. Keduanya akan benar sejauh menyangkut sistem AF. Metode pengujian gratis apa yang salah dengan mereka Ada beberapa pendekatan untuk melakukan AFMA tanpa salah satu alat komersial. Salah satunya melibatkan pemasangan pola pendorong moir pada monitor komputer, dan mengevaluasi fokus berdasarkan Live View di LCD belakang kamera. Itu metode yang cukup mudah, tapi punya dua masalah. Pertama, sulit untuk menyelaraskan setup sehingga sensor sejajar dengan layar LCD. Kedua, saya telah menemukan bahwa ada banyak ketidaktepatan dalam metode saat melihat pola moir pada 10x Live View, kamera dapat dipindahkan bolak-balik sedikit pun tanpa melihat perubahan yang nyata pada pola pada LCD belakang. Pendekatan bebas lainnya melibatkan bagan yang Anda unduh dan cetak, lalu posisikan pada sudut 45 ke kamera Anda, fokuskan pada garis gelap dan gunakan timbangan di sisi untuk memeriksa fokus. Masalahnya dengan ini adalah bahwa target fokus (garis) dan skala DoF berada di pesawat yang sama, jadi targetnya tidak ortogonal pada sensor. Sebenarnya, apa yang mungkin merupakan versi tabel yang paling populer digunakan memiliki versi yang lebih tua (masih tersedia) di mana Anda mencetak dua halaman, lalu memotongnya seperti tab lama. Mainan slot B dipotong dari kotak sereal, dan ditempelkan ke Halaman yang lain Pencipta menghentikan pendekatan itu karena variabilitas perakitan menghasilkan hasil yang bervariasi. Versi saat ini menggunakan garis horisontal gelap sebagai target fokus, dengan alasan bahwa karena garisnya horizontal, tidak masalah pada sistem AF yang halamannya berada pada sudut, namun tetap muncul sebagai garis horizontal 2D. Itu benar tapi kemudian hanya akan mengaktifkan secara optimal bagian sensitif garis horizontal dari titik AF. Pada banyak kamera, itu tidak akan berhasil dengan baik. Sensor x2D dan 7Ds f2.8 saat ini adalah sepasang garis diagonal, yang berarti garis hitam-putih tipis yang berorientasi horizontal tidak akan mengaktifkan sensor itu. Untuk garis RebelxxxD dan 5D5DII, sensor f2.8 adalah sensor sensitif garis vertikal yang mengabaikan garis horizontal pada grafik. Jadi, garis horisontal tersebut hanya akan mengaktifkan f5.6 garis sensitif horizontal dari sensor tipe silang di titik AF tengah. Anda mungkin bertanya-tanya - mengapa orang membuat bagan seperti itu saya akan menebaknya karena dia merancangnya untuk menguji AF pada kamera Nikon, yang tidak memiliki kemampuan presisi AF presisi tinggi - sensor tipe silangnya adalah f5.6- Sensitif dalam kedua orientasi, jadi target garis horizontal seharusnya baik-baik saja. Pendekatan DIY yang lebih baik Jika Anda lebih suka tidak membeli alat komersial untuk AFMA, saran saya adalah untuk menciptakan kembali fitur penting dari alat tersebut dengan pengganti murah. Heres apa id merekomendasikan. Ini akan membutuhkan kotak kardus, buku, pita pengukur, sumpit atau pensil, dan cetakan target fokus ini (berkat Bob Williams untuk tautannya). Itu bisa dipasang di atas meja, atau bahkan lantai jika perlu. Jika Anda memiliki tripod yang bagus, Anda akan menggunakannya sebagai ganti pada kamera pada sebuah buku. Target fokus ditempelkan ke kotak, turun rendah, dan sumpit pekat terjebak di tepi kotak, terpusat secara vertikal pada sasaran. Sumpit mendukung pita pengukur pada sudut. Perhatikan pengukuran pada pita pengukur yang dilewati di sebelah sasaran - itulah titik nol Anda yang dengannya Anda dapat menilai fokus depan atau belakang (saat Anda meninjau gambar Anda pada 100 di komputer Anda). Pilih buku dengan ketebalan yang memusatkan lensa pada ketinggian yang kira-kira sama dengan pusat fokus. Penyiapan akan terlihat seperti ini: Saya harap ini menjelaskan beberapa perangkap di sistem AF dan keuntungan dan prosedur untuk mencapai AFMA yang berguna. Happy (and Sharp) ShootingNovember 04, 2010 Informasi berikut adalah versi terbaru dari metode untuk menggunakan ImageJ untuk menganalisis western blots dari halaman yang sekarang sudah usang. Jika Anda mencari opsi alur kerja yang lebih komprehensif untuk analisis western blot Anda, silakan kunjungi tutorial saya tentang cara menggunakan Image Studio Lite. Sebuah paket perangkat lunak bebas dari LI-COR Biosciences. Perangkat lunak Image Studio Lite dapat didownload secara gratis dari licorislite. Selain fungsi yang dijelaskan di bawah ini untuk ImageJ, Image Studio Lite menyediakan fitur pengelolaan data tambahan beserta anotasi alat untuk menghasilkan gambar siap publikasi dari western Anda. ImageJ (rsb.info.nih.govijindex.html) dapat digunakan untuk membandingkan densitas (aka intensitas) band pada gel agar atau western blot. Tutorial ini mengasumsikan bahwa Anda telah membawa gel atau blot Anda melalui langkah visualisasi, sehingga Anda memiliki gambar digital gel Anda di .tif. Jpg Png atau format gambar lainnya (format 16 bit .tif adalah format pilihan untuk menyimpan jumlah maksimum informasi dalam gambar asli). Jika Anda memindai film x-ray pada pemindai flatbed, pastikan Anda menggunakan pemindai dengan kemampuan memindai transparansi (misalnya film), dan gunakan perangkat lunak pemindai untuk menyimpan gambar tiff 16-bit. Lihat referensi di akhir tutorial ini untuk pembahasan berbagai cara agar Anda bisa mengimbangi langkah ini. Ini juga mengasumsikan bahwa Anda tidak memotret gambar blot Anda saat Anda memproduksinya. Untuk penjelasan mengapa overexposure akan merusak hasil Anda, lihat halaman ini. Metode yang diuraikan di sini menggunakan metode Analisis Gel yang digariskan dalam dokumentasi ImageJ: Analisis Gel. Anda mungkin lebih suka menggunakannya daripada metode yang saya garis bawahi di bawah ini. Harus ada sedikit perbedaan antara hasil yang didapat dari berbagai metode. Versi tutorial ini dibuat dengan menggunakan ImageJ 1.42q pada instalasi Windows 7 64-bit. 1. Buka file gambar menggunakan FilegtOpen di ImageJ. 2. Rutin analisa gel mengharuskan gambar menjadi gambar berskala abu-abu. Metode paling sederhana untuk mengkonversi ke grayscale adalah pergi ke ImagegtTypegt8-bit. Gambar Anda akan terlihat seperti Gambar 1. Gambar 1. Gambar blot barat yang dibuat dibuka di ImageJ. Informasi di sepanjang bagian atas gambar menunjukkan bahwa gambar saat ini dalam mode 8-bit, menggunakan LUT pembalik (tabel tampilan). LUT pembalik memastikan bahwa pita gelap akan dicatat sebagai nilai kerapatan yang lebih tinggi. 3. Pilih alat Rectangular Selections dari toolbar ImageJ. Gambarlah sebuah persegi panjang di sekitar jalur pertama. ImageJ mengasumsikan bahwa jalur Anda berjalan secara vertikal (sehingga masing-masing band horizontal), jadi persegi panjang Anda harus tinggi dan sempit untuk melampirkan satu jalur. Jika Anda menggambar persegi panjang yang pendek dan lebar, ImageJ akan beralih ke asumsi jalur yang berjalan horizontal (masing-masing band vertikal), yang menyebabkan banyak kebingungan. Gambar 2. Jalur pertama telah dipilih dengan alat Rectangular Selections 4. Setelah menggambar persegi panjang di atas jalur pertama Anda, tekan tombol 1 (Command 1 on Mac) (Command 1 on Mac) atau masuk ke AnalyzegtGelsgtSelect First Lane untuk mengatur Persegi panjang di tempat Jalur pertama sekarang akan disorot dan ada 1 di tengahnya. 5. Gunakan mouse Anda untuk mengeklik dan tahan di tengah kotak pada jalur pertama dan seret ke jalur berikutnya. Anda juga bisa menggunakan tombol panah untuk menggerakkan persegi panjang, meski ini lebih lambat. Pusat persegi panjang di atas jalur kiri-ke-kanan, tapi jangan khawatir tentang melapisinya dengan sempurna pada sumbu vertikal yang sama. Image-J secara otomatis akan menyelaraskan persegi panjang pada sumbu vertikal yang sama dengan persegi panjang pertama pada langkah berikutnya. 6. Tekan 2 (Command 2 on Mac) atau masuk ke AnalyzegtGelsgtSelect Next Lane untuk mengatur persegi panjang di tempat di atas jalur kedua. A 2 akan muncul di jalur saat persegi panjang ditempatkan. 7. Ulangi Langkah 5 6 untuk setiap jalur berikutnya pada gel, tekan 2 (Command 2 on Mac) setiap kali mengatur persegi panjang di tempat (Gambar 3). Gambar 3. Letakkan persegi panjang di atas masing-masing jalur, tekan 2 setiap kali untuk mengatur persegi panjang pada tempatnya. 8. Setelah Anda mengatur kotak di tempat pada jalur terakhir (dengan menekan 2), tekan 3 (Command 3 on Mac), atau pergi ke AnalyzegtGelsgtPlot Lanes untuk menggambar plot profil dari setiap jalur. Gambar 4. Plot profil dari contoh western blot. 9. Plot profil mewakili kerapatan relatif isi persegi panjang di atas setiap jalur. Segitiga disusun paling atas pada plot profil. Pada contoh gambar western blot, puncak pada plot profil (Gambar 4) sesuai dengan pita gelap pada gambar asli (Gambar 3). Karena ada empat jalur yang dipilih, ada empat bagian dalam plot profil. Puncak yang lebih tinggi merupakan band yang lebih gelap. Puncak yang lebih lebar mewakili band yang mencakup rentang ukuran yang lebih luas pada gel aslinya. 10. Gambar gel asli atau western blots akan selalu memiliki beberapa sinyal latar belakang, jadi puncaknya tidak sampai ke garis dasar plot profil. Gambar 5 menunjukkan puncak dari noda nyata dimana ada beberapa kebisingan latar belakang, sehingga puncaknya melayang di atas garis dasar plot profil. Perlu menutup puncak sehingga kita bisa mengukur ukurannya. Gambar 5. Ubin barat yang sebenarnya sering memiliki beberapa kebisingan latar belakang, sehingga puncaknya tidak sampai ke garis dasar (putih sempurna). 11. Pilih alat seleksi Lurus dari toolbar ImageJ (Gambar 6). Untuk setiap puncak yang ingin Anda analisis di plot profil, gambarlah garis di dasar puncak untuk menutupi puncak (Gambar 5). Langkah ini memerlukan penilaian subyektif dari pihak Anda untuk menentukan di mana puncaknya berakhir dan kebisingan latar belakang dimulai. Gambar 6. Gunakan alat garis lurus untuk menutup dasar setiap puncak bunga. Gambar 7. Puncak dari Gambar 5 ditunjukkan dengan garis yang ditarik melintasi dasar puncak untuk melampirkan area puncak. 12. Perhatikan bahwa jika Anda memiliki banyak jalur yang disorot, jalur selanjutnya akan disembunyikan di bagian bawah jendela petak profil. Untuk melihat jalur ini, tekan dan tahan panel spasi, dan gunakan mouse untuk mengklik dan tarik plot profil ke atas. 13. Saat setiap puncak ditutup di pangkalan dengan alat seleksi Lurus, pilih alat Wand dari toolbar ImageJ (Gambar 8). Gambar 8. Pilih alat Wand untuk menyoroti setiap puncak minat pada plot profil. 14. Dengan menggunakan spacebar dan mouse, tarik plot profil kembali ke bawah sampai Anda kembali ke jalur pertama. Dengan alat Wand, klik di dalam puncak (Gambar 9). Ulangi ini untuk setiap puncak saat Anda turun dari plot profil. Untuk setiap puncak yang Anda sorot, pengukuran harus muncul di jendela Hasil yang muncul. Gambar 9. Klik di dalam puncak 1 bunga dengan alat Wand. Puncaknya harus disorot dan pengukuran harus muncul di jendela Results. 15. Setelah semua puncak disorot, masuk ke AnalyzegtGelsgtLabel Peaks. Label ini masing-masing puncak dengan ukurannya, dinyatakan sebagai persentase dari total ukuran semua puncak yang disorot. 16. Nilai dari jendela Hasil (Gambar 10) dapat dipindahkan ke program spreadsheet dengan memilih EditgtCopy Semua di jendela Hasil. Tempelkan nilainya ke dalam spreadsheet. Gambar 10. Keluaran dari memilih puncak pada plot profil dan memberi label pada puncak. Dalam kasus ini, hasilnya adalah memilih pita atas di masing-masing dari 4 jalur pada contoh western blot dari Gambar 1. Catatan: Jika Anda secara tidak sengaja mengklik salah tempat dengan Wand. Program ini masih mencatat area yang diklik sebagai puncak, dan akan menjadi faktor ke dalam total area yang digunakan untuk menghitung nilai persentase. Jelas ini akan mengurangi hasil Anda jika Anda mengeklik area yang tidak terangkat. Jika Anda kebetulan mengklik di tempat yang salah, cukup masuk ke AnalyzegtGelgtLabel Peaks untuk merencanakan hasil saat ini, yang menampilkan nilai yang salah, namun yang lebih penting me-reset meja untuk jendela Hasil. Kembali ke plot profil dan mulai mengklik di dalam puncak lagi, dimulai dengan puncak 1 minat. Jendela Hasil harus jelas dan mulai menunjukkan nilai baru Anda. Bila Anda benar-benar mengklik semua puncak yang benar tanpa sengaja mengklik area yang salah, Anda dapat kembali ke AnalyzegtGelsgtLabel Peaks dan mendapatkan hasil yang benar. Analisis data Dengan data Anda disisipkan ke dalam spreadsheet, Anda sekarang dapat menghitung kerapatan relatif puncak. Sebagai pengingat, nilai yang dihitung oleh ImageJ pada dasarnya adalah nomor yang sewenang-wenang, mereka hanya memiliki makna dalam konteks himpunan puncak yang Anda pilih pada gambar gel tunggal yang telah Anda kerjakan. Mereka tidak memiliki unit protein atau unit dunia nyata lainnya yang dapat Anda pikirkan. Prosedur normal adalah untuk mengekspresikan kerapatan pita yang dipilih relatif terhadap beberapa band standar yang juga Anda pilih selama proses ini. 1. Letakkan data Anda di spreadsheet. Salah satu puncak harus menjadi standar Anda. Dalam contoh ini kita akan menggunakan puncak pertama sebagai standar. 2. Pada kolom baru di sebelah kolom Persen, bagii nilai Persen untuk setiap sampel dengan nilai Persen untuk standar (puncak pertama dalam kasus ini, 26.666). 3. Kolom nilai yang dihasilkan adalah ukuran kerapatan relatif setiap puncak, dibandingkan dengan standar, yang jelas memiliki kerapatan relatif 1. Gambar 11. Menghitung kerapatan relatif untuk masing-masing dari 4 puncak yang disorot. Kami menggunakan Sampel 1 sebagai standar untuk gel ini. Densitas Relatif dihitung dengan membagi nilai Persen untuk setiap sampel dengan nilai Persen untuk standar. 4. Dalam contoh ini, jalur ke 2 memiliki Densitas Relatif yang lebih tinggi (1,86), yang sesuai dengan ukuran dan kegelapan pita tersebut pada gambar asli (Gambar 1). Ingat bahwa data ini untuk baris atas band pada gambar blot asli barat. 5. Jika Anda ingin membandingkan kepadatan sampel pada beberapa gel atau noda, Anda harus menggunakan sampel standar yang sama pada setiap gel untuk memberi referensi umum saat Anda menghitung nilai Densitas Relatif. Lihat bagian di bawah ini untuk pembahasan lebih rinci mengenai persyaratan ini. 6. Untuk menguji perbedaan yang signifikan antara perlakuan dalam eksperimen, semua gel atau blot Anda perlu dipindai dan dihitung dengan menggunakan metode ini, dan nilainya akan dinyatakan dalam istilah Relative Density, atau Anda dapat mengobati Densitas Relatif. Sebagai nilai perubahan lipat (yaitu perbedaan Densitas Relatif 2 antara kontrol dan perlakuan akan menunjukkan perubahan ekspresi 2 kali lipat). Jika Anda akan menggunakan analisis teknik varians untuk menguji data Anda, Anda mungkin perlu memastikan bahwa nilai Densitas Relatif Anda terdistribusi normal dan ada homogenitas varians di antara perlakuan yang berbeda. 7. Perlu dicatat di sini bahwa beberapa peneliti membuat usaha ekstra untuk memasukkan serangkaian pengenceran serial dengan standar yang telah diketahui pada masing-masing noda. Dengan menggunakan kurva pengenceran serial dan teknik kuantifikasi yang diuraikan di atas, Anda dapat mengekspresikan sampel band Anda dalam hal picogram atau nanogram protein. Contoh yang lebih terlibat dengan menggunakan kontrol pemuatan. Kami akan menggunakan Gambar 12 sebagai blangko barat yang representatif. Pada noda ini, kita akan berpura-pura bahwa kita memasukkan empat sampel tiruan protein (empat lembar pipet keluar dari botol homogenat yang sama), jadi kita berharap kepadatan di setiap jalur menjadi setara. Baris atas batang akan mewakili protein kita yang diminati. Serangkaian bar yang lebih rendah akan mewakili protein pemuatan muatan kami, yang dimaksudkan untuk memastikan jumlah protein total yang sama dimuat di setiap jalur. Protein pemecah muatan ini adalah protein yang diduga diekspresikan pada tingkat konstan tanpa mempedulikan perlakuan yang diterapkan pada organisme asli, seperti aktin (walaupun banyak orang akan mempertanyakan pernyataan bahwa aktin akan dinyatakan secara ekuivalen di seluruh perawatan). Gambar 12. Contoh western blot dengan baris yang lebih rendah dari band kontrol pemuatan. Seringkali band ini akan mewakili protein yang dianggap diekspresikan secara ekuivalen pada semua perawatan, seperti aktin. Melihat Gambar 12, kami berharap dapat memuat jumlah total protein total di setiap jalur, namun setelah menjalankan lapisan barat, ukuran dan intensitas palang bawah di masing-masing jalur sangat bervariasi. Dua jalur kiri tampak setara, namun jalur ke-3 memiliki separuh kerapatan (nilai abu-abu) dibandingkan dengan jalur 12, sedangkan jalur 4 memiliki separuh kerapatan dan setengahnya dibandingkan dengan jalur 12. Karena kontrol pemuatan kita sangat berbeda, kerapatan Nilai dari himpunan atas band mungkin tidak langsung sebanding. Kami menggunakan analisis gel secara rutin untuk mengukur kerapatan dan ukuran potongan, dan menggunakan hasil dari kontrol pemuatan kami (pita bawah) untuk mengukur nilai protein yang kami minati (pita atas). 1. Buka gambar blot barat di ImageJ. 2. Pastikan gambar dalam mode 8-bit: pergi ke ImagegtTypegt8-bit. 3. Gunakan alat persegi panjang untuk menggambar kotak di sekitar lajur keseluruhan (kedua bilah atas dan bawah disertakan. 4. Tekan 822018221 (atau Command 1 pada Mac) untuk mengatur persegi panjang. 822018221 harus muncul di tengah persegi panjang. 5. Klik dan tahan di tengah persegi panjang dan seret ke jalur 2. 6. Tekan 822028221 (Command 2 on Mac) untuk mengatur persegi panjang untuk jalur 2. Sebuah 822028221 akan muncul di tengah persegi panjang. Ulangi langkah 5 6 untuk setiap jalur berikutnya, tekan 822028221 (Command 2 on Mac) untuk mengatur persegi panjang di atas setiap jalur berikutnya (lihat Gambar 13). Gambar 13. Setiap jalur telah dipilih dengan menggerakkan persegi panjang di atasnya dan menekan 822028221 untuk mengatur Persegi empat di tempat 8. Bila Anda telah menempatkan jalur terakhir (dan menekan 822028221 untuk memasangnya di tempat), Anda dapat menekan 822038221 untuk menghasilkan sebidang jalur yang dipilih (lihat Gambar 14). Gambar 14. Profil plot masing-masing Jalur (diatur dengan jalur 1 di atas, jalur 4 di bagian bawah). Anda mungkin perlu menggulir melalui t Dia melihat semua jalurnya. 9. Plot profil pada dasarnya mewakili nilai kerapatan rata-rata di satu set irisan horizontal masing-masing jalur. Gelap yang lebih gelap akan memiliki puncak yang lebih tinggi, dan lapisan yang menutupi rentang ukuran lebih besar (kD) akan memiliki puncak yang lebih lebar. Dalam contoh western blot kami, band-band itu adalah persegi panjang yang sempurna, namun Anda akan melihat beberapa kemiringan di puncak plot profil, karena ImageJ menerapkan sedikit rata-rata nilai kerapatan saat bergerak dari atas ke bawah setiap jalur. Akibatnya, transisi tajam dari warna putih sempurna menjadi sempurna pada pita jalur 1 diterjemahkan ke dalam sedikit kemiringan pada plot profil karena rata-rata. 10. Pada urin barat ideal kami yang digunakan di sini, tidak ada kebisingan latar belakang, jadi puncaknya mencapai semua jalan sampai ke garis dasar plot profil. Di bagian barat yang sebenarnya, akan ada beberapa kebisingan latar belakang (latar belakangnya tidak akan putih sempurna), sehingga puncaknya tidak sampai pada garis dasar plot profil (lihat gambar 5 di atas). Akibatnya, setiap plot harus memiliki garis yang ditarik di dasar puncak untuk menutupnya. 11. Pilih alat seleksi Lurus Garis dari toolbar ImageJ. Untuk setiap puncak yang ingin Anda analisis di plot profil, gambarlah garis di dasar puncak untuk menutupi puncak (Gambar 7). Langkah ini memerlukan penilaian subyektif dari pihak Anda untuk menentukan di mana puncaknya berakhir dan kebisingan latar belakang dimulai. 12. Bila setiap puncak bunga ditutup dengan alat garis lurus, beralihlah ke alat Wand. Kami akan menggunakan alat tongkat untuk menyoroti setiap puncak bunga sehingga Citra-J dapat menghitung sifat relatifnya. 13. Kita akan mulai dengan menyoroti band kontrol pemuatan (baris bawah) pada contoh western blot kita. Mulai dari puncak plot profil, gunakan tongkat untuk klik di dalam puncak 1 (Gambar 15). Puncaknya harus disorot setelah Anda klik di atasnya. Lanjutkan mengklik puncak pemuatan untuk jalur lainnya. Jika jalur tidak terlihat di bagian bawah plot profil, tahan bilah spasi dan klik-dan-tarik plot profil ke atas untuk menampilkan jalur yang tersisa. Gambar 15. Klik di dalam puncak pemuatan-kontrol dengan alat tongkat. Click on each of the loading-control peaks for the remaining lanes (ignore the protein lanes to the left for now). 14. When the loading control peak for each lane has been highlighted with the wand, go to AnalyzegtGelgtLabel Peaks. Each highlighted peak will be labeled with its relative size expressed as a percentage of the total area of all the highlighted peaks. You can go to the Results window and choose EditgtCopy All to copy the results for placement in a spreadsheet. Figure 16. Area and Percent values for our loading-control bands from the example western blot. Lanes 1 and 2 are equal, as we expect by looking at the original bands on the western blot (Figure 12). 15. Repeat steps 13 14 for the real sample peaks now. We are selecting these peaks separately from the loading-control peaks so that those areas are not factored into the calculation of the density of our proteins-of-interest. As before, use the Wand tool to click inside the area of the peak in the 1st lane, then continue clicking inside the peaks of the remaining lanes. When finished, go to AnalyzegtGelgtLabel Peaks to show the results. Copy the results to a spreadsheet alongside the data for the loading-control bands (Figure 17). Figure 17. Results from the loading-control bands (labeled 8220stds8221 here) and the sample protein peaks (the upper row of bands on the original western blot). Data Analysis with loading-control bands 1. With all of the relative density values now in the spreadsheet, we can calculate the relative amounts of protein on the western blot. Remember that the 8220Area8221 and 8220Percent8221 values returned by ImageJ are expressed as relative values, based only on the peaks that you highlighted on the gel. Start the analysis by calculating Relative Density values for each of the loading-standard bands. In this case, we8217ll pretend that Lane 1 is our control that we want to compare the other 3 lanes to. Divide the Percent value for each lane by the Percent value in the control (Lane 1 here) to get a set of density values that is relative to the amount of protein in Lane 18217s loading-control band (Figure 18). Figure 18. Calculate Relative Density values by dividing the Percent values in each row by the control sample8217s Percent value (Lane 1, 40.828, in our example). 2. Next we8217ll calculate the Relative Density values for our sample protein bands (upper row on the example western blot). We carry out a similar calculation as step 1, dividing the Percent value in each row by the Percent value of our control8217s protein band (Lane 1 here). Figure 19. Calculate Relative Density values for the Samples as well, using the Percent value for your control protein band (Lane 1, 40.585 here). Note: Recall that because some of our loading-control bands were wildly different on the original western blot, we can8217t simply use the Relative Density values from our Samples calculated in Step 2 as the final results. Now it is necessary to scale the Relative Density values for the Samples by the Relative Density of the corresponding loading-control bands for each lane. We do this based on the assumption that the proportional differences in the Relative Densities of the loading-control bands represent the proportional differences in amounts of total protein we loaded on the gel. In our example western blot, we have evidence of massively different amounts of total protein in each sample (poor pipetting practice, probably). 3. The final step is to scale our Sample Relative Densities using the Relative Densities of the loading-controls. On the spreadsheet, divide the Sample Relative Density of each lane by the loading-control Relative Density for that same lane. Figure 20. Adjusted Density values (yellow cells) for our samples were calculated by dividing the Relative Density of each Sample lane by the Relative Density of the loading-control for the same lane. For example, the Relative Density for Sample 4 (0.1628) was divided by the Relative Density for the loading-control in Lane 4 (0.154379) to get an Adjusted Density value of 1.054. 4. When we created our imaginary example western blot, we expected to get equivalent amounts of the protein of interest in each lane, because we (hypothetically) loaded equivalent sample volumes of protein from the same vial of homogenate in each lane. During the loading process, something went awry, and we got very different densities on the western blot. But after carrying out the loading-control corrections above, we find that our Adjusted Densities for each of the 4 lanes are roughly equivalent (all are approximately 1), indicating that there are equivalent ratios of the protein of interest contained within the sample of total protein in each lane, as we would expect. The example above represents a special case. In reality, you will typically be skilled enough to pipette equivalent amounts of total protein into your gel lanes, presumably because you have used a process like the BCA Protein Assay to quantify the total amount of protein present in each of your homogenate samples. This can obviate the need for the loading-control bands and the associated controversy about whether the protein you8217re using to assess equal loading is truly expressed consistently across all treatment levels. Extending the example to multiple western blots If you can apply equal amounts of total protein to each lane of a gel, then you only need to concern yourself with having an appropriate standard sample placed on each western blot you run for the project. For example, you might purchase an aliquot of purified Human Hsp70 and place 1l in a lane on each gel you run when probing for Hsp70. Or you might save some money by creating your own standard sample by mixing aliquots of several of your homogenates to make a large quantity of mixed homogenate that you can use to load a standard volume onto a single lane of each gel for your entire project (running out of this mixture part way through your project would be a Bad Thing). In this case you may not know the true concentration of the protein of interest in your mixed homogenate, but you will at least be able to get an equivalent amount of total protein (including the protein of interest) on each gel. The goal of the standard sample is to account for variations in antibody binding efficiency (for example if you8217re re-using a mixture of antibody on multiple western blots to save money), for variations in blocking and washing efficiency, for variation in the decay rate of a chemiluminescent reagent used to visualize the antibodies, or for variation in the exposure time of your x-ray film. In any of these cases, the intensity of the signal you get out of your western blot can vary from blot to blot (Figure 21). You can use a standard sample on each gel to normalize every other band on that same blot, and then compare across multiple blots because every band in your dataset is normalized to the same standard (be it 10ng of Human Hsp70 or a mixture of several homogenates). Figure 21. Two example western blots with a common standard sample (Lane 1). The bindingincubationdevelopment steps of these two blots varied slightly, resulting in a different final exposure which alters the absolute densities on the two blots. Because we have a standard sample on both blots, which is an identical volume of an identical protein sample (i.e. drawn from a common aliquot of homogenate), we can express the densities of the other lanes on each gel relative to the standard sample, eliminating the effects of the differing exposures. Finally, if you are using a loading-control protein band (lower row on these blots) on each gel, and a standard protein sample on multiple gels, you can correct both for differences in total protein loaded in a lane (using the loading-control band) and for differences in exposure between gels (using the standard sample). For example, consider the two gels in Figure 21. The 1st (white) gel has minimal background noise, and there is some variation the amount of protein loaded in each lane, as revealed by the size and density of the loading control bands of the samples. The 1st lane on the left is our standard sample used on each gel. The 2nd (gray) gel has more background noise due to a different exposure time, poor washing, or any number of possible problems. Again, there are different protein quantities loaded in the 4 lanes, based on the size and density of the loading-control bands on the lower half. The 1st lane on the left is the same standard protein sample as that used on the 1st gel. We would start by analyzing the two gels separately, using the protocol in the loading-control portion of this document. 1. Calculate the relative density of the loading-control bands (lower row on this gel). Use the loading-control band for the standard in lane 1 to do this calculation. 2. Calculate the relative density of the bands for the protein band of interest (upper row on this gel). Use the protein band of interest for the standard in lane 1 to do this calculation. 3. Adjust the relative densities calculated in Step 2 using the relative densities for the loading-control bands calculated in Step 1. Simply divide the relative density from Step 2 for each lane by the corresponding relative density from Step 1. After you8217ve scaled the density of the protein of interest for each sample to the standard sample, and adjusted the relative density based on the loading-control band, you are left with an estimate of the relative density of the protein of interest in each lane on your gel (relative to the standard in lane 1). Repeat this for each separate gel. When finished, you8217ll note that because every sample lane is normalized to the standard sample in Lane 1 on that particular gel, and every gel contains the same standard sample, your cross-gel comparison is already accomplished, since every sample is now normalized to the same standard sample (Figure 22). Figure 22. Example data from two western blots. The Relative Densities of the loading-control bands (lower bands on each gel, red and yellow lines) was calculated, using the value for the standard in Lane 1 (lower band) on each gel. The Relative Densities for the sample bands (upper row on each gel, blue and green lines) were calculated separately, and were normalized relative to the standard in Lane 1 (upper band). The 8220Adjusted Density8221 for each sample lane was calculated by dividing the sample relative density by the loading-control relative density for each lane separately (i.e. for sample 3, 0.1857960.188449 0.98592). After all of this work, you8217re left with (adjusted) Relative Densities for each of your samples (the yellow cells in Figure 22). At this point you can ignore the values of the standard samples, since you only needed those to ensure that your cross-gel comparisons were scaled properly. Now you can finally begin calculating average relative density values for your experimental control samples (maybe these are samples 36) and your experimental treatment samples (perhaps these are samples 14 and 25) to carry out the real comparison of protein expression under your treatment conditions. Because your relative density values are all normalized to the standard sample, you may wish to eventually re-scale your relative density values once again using your experimental controls8217 average value as a baseline. A few extra details: With regard to the ImageJ gel analysis routine, there has been some question of what the values reported by ImageJ correspond to. The images below may help illustrate what Image-J is measuring. Figure 25. A comparison of 8220area8221 values returned by ImageJ. In Figure 25 above, I have drawn out a set of fake 8220bands8221 in Adobe Illustrator. The gray value and area of each band are listed above the band (in this case a lower pixel value darker band). Additionally, I have included the 8220area8221 value returned by Image-J after plotting the bands and clicking in each peak with the Wand tool. Note that these 8220area8221 values are a RELATIVE measure of the size and density of each peak you clicked with the wand tool. When you halve the area of a band, but maintain the same gray value (compare lanes 12), the value reported by ImageJ is half as large. By the same token, if you halve the gray value but maintain the same area (compare lanes 15), the value reported by Image-J is halved. Figure 26. Image-J will return similar area values when bands have equivalent numbers of pixels of equal darkness, but vary in shape. The same holds true for bands of different shapes. In Figure 26 above, altering the shape of the band, but maintaining the same gray value and area (compare lanes 13) yields an equivalent value from ImageJ. Figure 27. Image-J deals with gaps in bands just fine. Note however that the 8220area8221 values returned by ImageJ are different compared to Figure 26 and Figure 27, because the number of lanes, size of the bands, and density of the bands has changed. Image-J also accounts for gaps in a band, as shown in Figure 27 above. Compare lanes 13, which both have an equal number of gray pixels and equal gray values (i.e. equal amounts of protein on the gel). ImageJ reports the same 8220area8221 value for both of these lanes. It is worth reiterating that the 8220area8221 values and percentages reported by Image-J are always relative to the total size and density of bands that you have selected in a particular image. In the image immediately above (Figure 27), the band in column 1 returns an 8220area8221 value of 4000, while in the previous two images column 1 (Figs 25 26) had the same size band, but with twice the gray value, which in both cases also returned a value of 4000. The raw values returned by Image-J are meaningless for comparing across different gels, since they are only a relative measure of the bands you8217ve highlighted on a particular gel image. This is why we need to standardize to some common standard loaded onto all of the gels. Additional references 8211 The methods outlined here are by no means canonical and there are plenty of subtleties to be considered in this sort of analysis. For more practical considerations of scanning and analyzing gel images, see the following papers: Gassmann, M. Grenacher, B. Rohde, B. and Vogel, J. (2009). Quantifying western blots: pitfalls of densitometry. Electrophoresis 30, 1845-1855. doi: Tan, H. Y. and Ng, T. W. (2008). Accurate step wedge calibration for densitometry of electrophoresis gels. Optics Communications 281, 3013-3017. doi: You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. Both comments and pings are currently closed.Tau Pathology Induces Excitatory Neuron Loss, Grid Cell Dysfunction, and Spatial Memory Deficits Reminiscent of Early Alzheimers Disease Hongjun Fu 1,4 Gustavo A. Rodriguez 1,4 Mathieu Herman 1 Sheina Emrani 1 Eden Nahmani 1 Geoffrey Barrett 1 Helen Y. Figueroa 1 Eliana Goldberg 1 S. Abid Hussaini 1,2,4 ,. Karen E. Duff 1,2,3,5 ,. 1 Taub Institute for Research on Alzheimers Disease and the Aging Brain, Columbia University Medical Center, New York, NY 10032, USA 2 Department of Pathology and Cell Biology, Columbia University Medical Center, New York, NY 10032, USA 3 Department of Integrative Neuroscience, New York State Psychiatric Institute, New York, NY 10032, USA Received 20 July 2016. Revised 20 October 2016. Accepted 15 December 2016. Available online 19 January 2017. Published: January 19, 2017 Highlights Tau pathology induces spatial memory deficits in old, but not young, EC-Tau mice Aged EC-Tau mice exhibit grid cell hypoactivity and reduced periodicity Excitatory, but not inhibitory, MEC neurons are vulnerable to tau pathology Altered neuronal activity correlates with neurodegeneration in old EC-Tau The earliest stages of Alzheimers disease (AD) are characterized by the formation of mature tangles in the entorhinal cortex and disorientation and confusion when navigating familiar places. The medial entorhinal cortex (MEC) contains specialized neurons called grid cells that form part of the spatial navigation system. Here we show in a transgenic mouse model expressing mutant human tau predominantly in the EC that the formation of mature tangles in old mice was associated with excitatory cell loss and deficits in grid cell function, including destabilized grid fields and reduced firing rates, as well as altered network activity. Overt tau pathology in the aged mice was accompanied by spatial memory deficits. Therefore, tau pathology initiated in the entorhinal cortex could lead to deficits in grid cell firing and underlie the deterioration of spatial cognition seen in human AD. tau pathology Alzheimers disease entorhinal cortex grid cells neuronal loss cognitive deficits neurofibrillary tangles spatial memory electrophysiology hypoactivity Figure 1. Figure 2. Figure 3. Figure 4.
Survei online-trading-academy-survey
Moving-average-50-200-crossover