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Manipulations - 29/05/12

Doi : 10.1016/B978-2-8101-0203-7.00032-1 

Cette annexe explique les «Manipulations» 1 à 14 proposées dans le chapitre 2 qui traite du fonctionnement du neurone (cf. p. 12). Il s’agit d’expériences simulées permettant une compréhension dynamique des phénomènes expliqués. Ces manipulations seront réalisées en utilisant des simulateurs informatiques disponibles à cette adresse : poly_interactif. Sur ce site, on pourra télécharger Simul_poly. Il permet de lancer les simulateurs nécessaires à l’exécution des manipulations proposées. Il est téléchargeable avec son lanceur en récupérant le programme Windows simul_poly_setup.exe qui intègre G_neuron, P_neuron et xnbc9. Il s’agit d’outils complets de neurobiologie numérique, libres, développés pour la recherche et utilisés ici pour des exercices pédagogiques car qui peut le plus peut le moins. Des versions Linux et Mac OSX sont également disponibles sur le même site.

Les lecteurs de cet ouvrage pourront trouver l’ensemble des manipulations 1 à 30 sur le site Elsevier-Masson. Les manipulations 15 à 30 décrites dans le chapitre 4 et qui traite des circuits et réseaux de neurones (p. 34) pour approfondir leurs connaissances sont plus complexes et ne sont décrites complètement que sur le site mis en place par Elsevier. Pour accéder à ce site, il vous suffit de gratter le code qui se trouve sur la page intérieur de la couverture de cet ouvrage.

Manipulation 1 : influence des concentrations ioniques internes et externes.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Influence des concentrations ioniques interne et externes
Lancer le simulateur de neurones à conductances G_neuron
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence des concentrations ioniques interne et externes sur la valeur de EK (et de ENa) dans le panneau accessible du menu [Param/Equil. pot & sp. det…]. Pour chaque zone d’entrée de valeur, un bouton D permet de revenir à la valeur «normale», par défaut, les boutons + et – permettent d’augmenter ou diminuer la valeur d’abord lentement plus de plus en plus vite.
Il est conseillé de se mettre en mode manuel (Manual) de mise à jour (Update) des graphiques avec le bouton en bas de la fenêtre droite du haut. La mise à jour des graphiques se fait alors en pressant le bouton [Update].
Avec les valeurs par défaut (réglées pour un neurone typique), le changement des concentrations de K et Na intra- et extracellulaires modifient le potentiel de repos. Pour voir des modifications faites varier ces concentrations avec les d’entrée de valeur des seconde et troisième lignes. Vous constatez alors, d’une part les potentiels d’équilibre (en Bleu pour K et rouge pour Na) qui varient, et d’autre part que le potentiel de repos lui-même ne varie pratiquement pas si on change Na, mais varie beaucoup si on change K. On peut donc constater que ce sont surtout les modifications de K extra- ou intra cellulaires ([K]ext et [K]int) qui modifient le potentiel de membrane. Les modifications de Na ([Na]ext et [Na]int) le changent peu.
Manipulation 2 : influence des variations de conductance ionique sur la valeur du potentiel de repos.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Influence des variations de conductance ionique sur la valeur du potentiel de repos.
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence des variations de conductance ionique sur la valeur du potentiel de repos. On partira en mettant toutes les conductances ioniques à zéro. Pour ce faire, dans le panneau Conductance, on cliquera successivement sur toutes les coches dont la conductance par défaut n’est pas nulle (GNa, GK, GCaHVA et Gleak) et pour chacune on met 0 comme valeur, soit avec le cadran, soit en tapant 0 dans la zone de texte.
On active ensuite la conductance au sodium (GNa) et on l’augmente : on voit le potentiel augmenter et se rapprocher du potentiel d’équilibre ENa (dépolarisation).
On remet GNa à zéro.
On active ensuite la conductance au potassium (GK) et on l’augmente : on voit le potentiel diminuer et se rapprocher du potentiel d’équilibre EK (hyperpolarisation).
Manipulation 3 : influence de multiples synapses qui arrivent sur le neurone.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Influence de multiples synapses qui arrivent sur le neurone.
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence de multiples synapses qui arrivent sur le neurone.
Remettons les valeurs de conductance à 0.
Dans le panneau accessible du menu Param/Noise & clamping Noise sd (déviation standard du bruit), autrement intensité du bruit), on mettra une valeur 0.5, 1, 2, ce qui ajoute sur la membrane du bruit synaptique. En pratique, la membrane n’est jamais au repos, et se présente plutôt tel que vous le voyez là.
Si vous remettez les valeurs de conductance à leurs valeurs par défaut (celles observées sur le neurone typique), et que l’on mette du bruit, on voit que des accidents pointus (des potentiels d’action ou spikes) apparaissent. Vous comprendrez pourquoi un peu plus loin.
Manipulation 4 : influence d’une seule synapse excitatrice ou inhibitrice qui arrive sur le neurone.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Influence d’une seule synapse excitatrice ou inhibitrice qui arrive sur le neurone.
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence d’une seule synapse excitatrice ou inhibitrice qui arrive sur le neurone.
Restez avec les valeurs de conductance à leurs valeurs par défaut (celles observées sur le neurone typique), et remettre le bruit SD à 0.
Dans le panneau accessible à partir du menu PSP & experiment, mettre 1 bouton synaptique, et valider avec [OK]. Dans le panneau qui apparaît, déplacer le temps d’arrivée avec le curseur vers 50 ms (50 % du graphe), puis sélectionnez [neurtransmitor] l’Acétylcholine comme neurotransmetteur excitateur. Ensuite augmentez progressivement le poids synaptique (PSP weight) avec le [+] et validez avec [OK]. Constatez l’apparition d’epsp, puis à partir d’une certaine valeur, d’un potentiel d’action. On simule l’arrivée d’un potentiel d’action sur la membrane du neurone via un transmetteur chimique excitateur. Quand vous avez vu le spike, changez de neurotransmetteur et mettez du GABA. Constatez l’IPSP.
Manipulation 5 : influence d’une impulsion électrique qui arrive sur la membrane du neurone.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Influence d’une impulsion électrique qui arrive sur la membrane du neurone.
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence d’une impulsion électrique qui arrive sur la membrane du neurone.
Restez avec les valeurs de conductance à leurs valeurs par défaut (celles observées sur la vraie cellule), et remettre le bruit SD à 0.
Dans le panneau de droite en haut, (Simulation parameters) on va régler la durée de la stimulation électrique à 1 ms, puis la fixer (bouton au-dessous de la durée), puis on va démarrer la stimulation (start stim) vers 50 ms (on pourra la déplacer).
Avec le cadran on augmente alors la stimulation électrique et l’on voit apparaître un epsp d’abord, puis un spike lorsque la stimulation atteint un certain niveau (seuil de décharge).
Manipulation 6 : notion de seuil.
Ouvrir le simulateur P_neuron.
Notion de seuil.
En utilisant le simulateur P_neuron, qui est plus simple que G_neuron on peut mieux voir l’influence d’une seule synapse excitatrice ou inhibitrice qui arrive sur le neurone.
On manipule P_neuron uniquement via des curseurs pour changer les valeurs du modèle.
On laisse les valeurs par défaut. On supprime le bruit synaptique s’il y en a (Noise sd à 0).
On voit alors 3 epsp, qui sont mis par défaut au démarrage. Si on augmente la taille des epsp (curseur vertical epsp size à droite, rangée du haut), on arrive à dépasser le seuil de décharge et on obtient un potentiel d’action. On constate que le seuil augment puis redescend exponentiellement à sa valeur initiale. Cela traduit la période réfractaire relative (voir plus bas).
Ajoutez du bruit (curseur vertical Noise sd) et constatez ce qui se passe. Notez que le bruit est plus faible au début de la période réfractaire. Cela traduit le shunt de la membrane, autrement dit, la membrane étant en période réfractaire, elle est moins facilement excitable, car les différents canaux sont ouverts).
Manipulation 7 : sommations spatiale et temporelle.
Ouvrir le simulateur P_neuron.
Sommations spatiale et temporelle
En utilisant le simulateur P_neuron, on laisse les valeurs par défaut. On supprime le bruit synaptique s’il y en a (Noise sd à 0).
On peut avoir un spike avec des potentiels petits (infra liminaires) s’ils arrivent en même temps (sommation spatiale). Pour comprendre, mettre 2 ou 3 epsp infraliminaires au même endroit avec les curseurs horizontaux et un potentiel d’action apparaît. Si l’on déplace un des curseurs, on constate que le potentiel d’action va rester même si le temps d’arrivée des epsp n’est pas totalement synchrone. C’est la sommation temporelle.
Si l’on ajoute un ou plusieurs ipsp (en augmentant la valeur du curseur vertical IPSP size. Et el les ou les déplaçant, on observe la sommation temporelle qui est une sommation algébrique des epsp et ipsp qui va faire apparaître ou disparaître un potentiel d’action en fonction des moments d’arrivée des epsp et de leur taille. On constate qu’après le potentiel d’action il existe une hyperpolarisation, qui contribue également à la période réfractaire relative.
Fermer le simulateur P_neuron (Menu Files/Quit).
Manipulation 8 : effet d’une augmentation du potentiel de membrane.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Effet d’une augmentation du potentiel de membrane
En utilisant le simulateur G_neuron (on laisse les valeurs par défaut), on va augmenter le potentiel de membrane, en injectant un courant continu en agissant sur le potentiomètre.
On constate que pour une certaine valeur de voltage injecté, on obtient un potentiel d’action immédiatement maximal, et que si l’on augment plus le voltage, on ne change pas la taille des potentiels d’action, mais seulement leur fréquence.
Fermer le simulateur G_neuron (Menu Files/Quit).
Manipulation 9 : période réfractaire relative et période réfractaire absolue.
Ouvrir le simulateur P_neuron.
Période réfractaire relative et période réfractaire absolue
En utilisant le simulateur P_neuron, on laisse les valeurs par défaut.
On fait déclancher un potentiel d’action en ajoutant du bruit continu (curseur Noise mean). On met à 100 % l’EPSP 3 arrival time (curseur horizontal). On positionne l’EPSP 2 peu après le potentiel d’action. On s’aperçoit que pour obtenir un nouveau potentiel d’action, il faut augmenter beaucoup la taille de l’EPSP (curseur EPSP Size) et que plus on s’éloigne du potentiel d’action, plus il est facile d’en déclencher un nouveau : c’est la période réfractaire relative, qui est due à l’augmentation du seuil.
Si on positionne l’EPSP2 au même moment que le potentiel d’action, on n’obtient pas de nouveau potentiel d’action, mémé pour une valeur très élevée de l’EPSP. C’est la période réfractaire absolue.
Fermer le simulateur P_neuron (Menu Files/Quit).
Manipulation 10 : expérience de voltage imposé (voltage clamp).
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Expérience de voltage imposé (voltage clamp)
En utilisant le simulateur G_neuron (on laisse les valeurs par défaut), on va regarder ce qu’il faut envoyer comme courant au travers de la membrane pour imposer un potentiel de membrane constant.
Dans le panneau accessible à partir du menu [Param/PSP & experiment], on coche la case Voltage Clamp, et on ferme le panneau. Dans le panneau accessible du menu [Param/Noise & clamping], on met la valeur de Holding ptential à – 50 mV (cela fixe la valeur de base du potentiel de membrane) et la valeur de Command pote à – 20 mV (cela donne la valeur à maintenir constante au dessus du potentiel de base).
On constate que les valeurs de INa i Ik se modifient. Si on dessinait la somme, on constaterait que la courbe a la forme de la courbe verte de la figure 2.10.
Là, on n’a pas de potentiel d’action car on modifie le courant injecté pour maintenir le potentiel de membrane constant. Faites varier les différentes valeurs de potentiel de commande et de conductance Na et K. Regardez ce qu’il se passe.
Décocher ensuite la case Voltage Clmp et cocher la case Current Clamp (fonctionnement normal).
Manipulation 11 : effet du blocage de canaux ioniques.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Effet du blocage de canaux ioniques
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence séparée des canaux Na et K en bloquant sélectivement le canal sodique par du TTX et potassique par du TEA.
On simule l’injection de ces drogues en les activant à partir du menu [Drugs].
Regarder l’effet de chaque drogue et des deux simultanément en les mettant à Yes ou No.
Manipulation 12 : le potentiel d’inversion.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
Le potentiel d’inversion
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence du potentiel d’équilibre d’un ion sur l’effet d’une synapse en fonction de la valeur du potentiel de membrance.
Restez avec les valeurs de conductance à leurs valeurs par défaut (celles observées sur le neurone typique), et remettre le bruit SD à 0.
Dans le panneau accessible à partir du menu PSP & experiment, mettre 1 bouton synaptique, et valider avec [OK]. Dans le panneau qui apparaît, déplacer le temps d’arrivée avec le curseur vers 50 ms (50 % du graphe), puis sélectionnez [neurtransmitor] l’Acétylcholine comme neurotransmetteur excitateur. Ensuite augmentez progressivement le poids synaptique (PSP weight) avec le [+] et validez avec [OK]. Constatez l’apparition d’epsp. On simule la l’arrivée d’un potentiel d’action sur la membrane du neurone via un transmetteur chimique excitateur. Changez de neurotransmetteur et mettez du GABA. Constatez l’IPSP.
Changez maintenant le potentiel d’équilibre de l’ion (potentiel dit de réversion) et observez que selon la valeur du potentiel de membrane, la synapse devient excitatrice ou inhibitrice. Ce qui compte est la valeur du potentiel de membrane, relativement au potentiel d’équilibre de l’ion.
Manipulation 13 : la forme du potentiel d’action.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
La forme du potentiel d’action
En utilisant le simulateur G_neuron, on peut voir l’influence des différents paramètres de l’équation de Hogkin-Huxley sur la forme du potentiel d’action.
Dans le panneau de droite du bas [Conductance models] en activant la bouton Act/Inact params, on ouvre un panneau permettant de régler les paramètres d’activation (m) et d’inactivation (h) des canaux de chaque conductance. (Préalablement sélectionner dans la liste des conductances de droite).
Manipulation 14 : la fréquence du potentiel d’action.
Ouvrir le simulateur G_neuron.
La fréquence du potentiel d’action
En utilisant le simulateur G_neuron (on laisse les valeurs par défaut), on va augmenter le potentiel de membrane, en injectant un courant continu en agissant sur le potentiomètre.
On constate que pour une certaine valeur de voltage injecté, on obtient un potentiel d’action immédiatement maximal, et que si l’on augmente plus le voltage, on ne change pas la taille des potentiels d’action, mais seulement leur fréquence.
Dans le panneau accessible du menu Param/Noise & clamping Noise sd (déviation standard du bruit), autrement dit intensité du bruit, on mettra une valeur 0.5, 1, 2, ce qui ajoute sur la membrane du bruit synaptique. En pratique, la membrane n’est jamais au repos, et se présente plutôt tel que vous le voyez là. Regardez ce qu’il se passe.
Fermer le simulateur G_neuron (Menu Files/Quit).

Pour les manipulations 15 à 30 du chapitre 4 (p. 34) qui concernent les circuits et réseaux de neurones, il vous suffit d’accéder au site Elsevier-Masson dont l’adresse se trouve à l’intérieur de la couverture de cet ouvrage.

Ces manipulations se font en utilisant la station de neurobiologie numérique XNBC. De ce fait, elles sont plus complexes car elles impliquent de définir d’abord un neurone type (on prendra un neurone de type phénoménologique avec P_neuron), d’en assembler plusieurs en réseau avec le générateur de réseau, de simuler l’ensemble, et de donner des stimulations, puis de visualiser le résultat. Afin de faciliter ces opérations, des fichiers de paramétrage sont proposés pour chaque manipulation, afin d’arriver directement à la simulation. Bien sûr ils peuvent être modifiés pour expérimenter et voir ce qu’il se passe lorsque l’on change certains paramètres.



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