Simulations of Visual Deprivation in MiceSimulations of Visual Deprivation in Mice

Brian BlaisScott Kuindersma

Simulations of Visual Deprivation in MiceSimulations of Visual Deprivation in Mice

●Approximate Mouse Visual SystemApproximate Mouse Visual System●Normal RearingNormal Rearing●Model of DeprivationModel of Deprivation

● Monocular DeprivationMonocular Deprivation● Binocular DeprivationBinocular Deprivation

● On the order of 1000 photoreceptors feeding into 1 ganglion cell (Sterling 1988; Jeon, et al. 1998)

● Not much difference in cell density for mouse or cat retina● Retina/LGN responses show center­surround organization, 

with a center diameter around 7­10o (Stone and Pinto 1993; Grubb and Thompson 2003) for the mouse [cat < 1o]

● mean V1 RF widths between 6o (Gordon et al. 1996) and 14o (Metin et al. 1998)

● Contralateral bias in mouse on the order of 2.5 (functionally)

Approximate Mouse Visual SystemApproximate Mouse Visual System

Natural ImagesNatural Images

6060oo

4040oo

● On the order of 1000 photoreceptors feeding into 1 ganglion cell32x32 photoreceptors input to ganglion cell

● A difference of Gaussians (DOG) retinal filter3:9 center:surround => center diameter ~ 13 pixels

● Resize image13 pixels ~ 7o  (mouse)13 pixels ~ 0.5o  (cat) 

Pixels to PhotoreceptorsPixels to Photoreceptors

Mouse versus Cat Ganglion ResponsesMouse versus Cat Ganglion Responses

Unprocessed Mouse Cat

● Alter image intensityIpsilateral (right) channel image intensity is reduced by a factor of 2.5. 

● Cats do not actually have a bias

Implementation of contralateral biasImplementation of contralateral bias

Mouse

Con

traIp

si

Cat (with bias)

Cat with contralateral bias – Normal Rearing (NR)Cat with contralateral bias – Normal Rearing (NR)

nr061504_1

Mouse ­ NRMouse ­ NR

nr081604_3_4

Mouse ­ NRMouse ­ NR

nr081704_3_1

Cat with bias – Monocular Deprivation (MD), High noise (lid suture)Cat with bias – Monocular Deprivation (MD), High noise (lid suture)

Gaussian SD = 0.8

md061604_1_8

Cat with bias – MD, Low noise (TTX)Cat with bias – MD, Low noise (TTX)

Gaussian SD = 0.01

md061604_1_01

MD, High noise (lid suture):● rapid deprived­eye response depression ● delayed non­deprived eye response potentiation

MD, Low noise (TTX): ● little or no deprived­eye response depression● rapid non­deprived eye response potentiation

MD noise dependencyMD noise dependency

Mouse – MD, High noise (lid suture)Mouse – MD, High noise (lid suture)

Gaussian SD = 0.8

md081704_2

Mouse – MD, Low noise (TTX)Mouse – MD, Low noise (TTX)

Gaussian SD = 0.01

md081704_1

● Pattern input into weaker eye● Noise input into stronger eye

Mouse MD Cat RS

(2.5/1 bias, DoG 3:9) (no bias, DoG 1:3)

Mouse MD (contralateral) is similar to Cat RSMouse MD (contralateral) is similar to Cat RS

Monocular Deprivation With Filtered ImagesMonocular Deprivation With Filtered Images

● A filtered image set + noise was applied to the deprived eye. 

● These images have● Larger DoG filter● Decreased intensity

Goal: to generate a pattern of depression to delayed potentiation in the deprived channel.

Cat with bias – Filtered Image MDCat with bias – Filtered Image MD

md071504_2

Image SD 0.8, Noise SD 0.1

Cat with bias – Filtered Image MDCat with bias – Filtered Image MD

md071504_4

Image SD 0.8, Noise SD 0.2

Cat with bias – Filtered Image MDCat with bias – Filtered Image MD

md071504_1

Image SD 0.8, Noise SD 0.05

Mouse – Filtered Image MDMouse – Filtered Image MD

md081704_3_1

Image SD 0.8, Noise SD 0.05

Mouse – Filtered Image MDMouse – Filtered Image MD

md081704_4_1

Image SD 0.8, Noise SD 0.1

Effects of noise and retinal filter on MD dynamicsEffects of noise and retinal filter on MD dynamics

noisenoiselevellevel

finalfinaldeprived­eyedeprived­eyeresponseresponse

deprived­eyedeprived­eyeretinal filter sizeretinal filter size

deprived­eyedeprived­eyerecovery delayrecovery delay

Deprivation of the Ipsilateral EyeDeprivation of the Ipsilateral Eye

● Data?

Cat with bias – ipsilateral MD, high noiseCat with bias – ipsilateral MD, high noise

Gaussian SD = 0.8

md081904_4

Cat with bias – ipsilateral MD, low noiseCat with bias – ipsilateral MD, low noise

Gaussian SD = 0.01

md081904_3

Mouse – ipsilateral MD, high noiseMouse – ipsilateral MD, high noise

Gaussian SD = 0.8

md081904_6

Mouse – ipsilateral MD, low noiseMouse – ipsilateral MD, low noise

Gaussian SD = 0.01

md081904_5

Binocular DeprivationBinocular Deprivation

●BD for a week in an otherwise normal mouse BD for a week in an otherwise normal mouse has no effect on the response to either eye. has no effect on the response to either eye. 

●I have an interesting twist for you.... [Misha] has I have an interesting twist for you.... [Misha] has found (so far) that subsequent BD completely found (so far) that subsequent BD completely erases the effect of the initial MD.erases the effect of the initial MD.

    

mbear@mit.edu:mbear@mit.edu:

Mouse – Filtered Image BD following NRMouse – Filtered Image BD following NR

bd082504_4

Image SD 0.7, Noise SD 0.05

Mouse – Filtered Image MD Following MDMouse – Filtered Image MD Following MD

md082704_1

Image SD 0.8, Noise SD 0.05

MD MD

Mouse – Filtered Image BD Following MDMouse – Filtered Image BD Following MD

bd082704_1

Image SD 0.8, Noise SD 0.05

MD BD

SummarySummary

● Reproduce the results of Frenkel/Bear with BCM● Lid suture

● Rapid deprived­eye response depression● Delayed non­deprived eye response potentiation

● TTX● Little or no deprived­eye response depression● Rapid non­deprived eye response potentiation

● Filtered image deprivation● increasing noise level decreases final deprived­eye responses● increasing retinal filter size increases delay of recovery● BD gives no decrease after NR, and gives recovery after MD

● Ipsilateral deprivation● modest increase in the contralateral responses● standard BCM­like noise dependence for ipsi responses

Some Final ThoughtsSome Final Thoughts

● Blurry input patterns, caused by lid­suture, behave much like noise, when competing with non­blurry input patterns in another channel (e.g. MD)

● Small amounts of structure in blurry input patterns can somewhat offset the noise­like behavior, and can result in modest increases in responses

● When the only input  is blurry input patterns (e.g. BD), then the situation is more like normal rearing, with (most likely) slower dynamics

Questions/Comments?Questions/Comments?