Personne : Bélanger, Erik
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Date de naissance
Projets de recherche
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Fonction
Nom de famille
Bélanger
Prénom
Erik
Affiliation
Université Laval. Département de physique, de génie physique et d'optique
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ORCID
Identifiant Canadiana
ncf13684484
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2 Résultats
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Voici les éléments 1 - 2 sur 2
- PublicationAccès libreDéveloppement et utilisation d'une plateforme d'imagerie optique quantitative, multimodale et non linéaire de la moelle épinière chez les animaux vivants(2013) Bélanger, Erik; Côté, Daniel; Vallée, RéalLa microscopie optique chez les animaux vivants est un outil de recherche prometteur pour l’avancement de la neurobiologie. L’imagerie intravitale offre un aperçu en direct de la réponse des cellules individuelles aux dommages affectant le système nerveux. Combinée à la vaste gamme de souris transgéniques disponibles commercialement et compatibles avec différents modèles animaux de maladies neurodégénératives, la microscopie in vivo favorise la compréhension du déroulement des pathologies et du fonctionnement des thérapies. Il est capital de travailler à l’émergence de cet outil, qui se présente comme une stratégie dotée d’un énorme potentiel. Le projet de doctorat décrit dans cette thèse porte donc sur le développement et l’utilisation d’une plateforme de microscopie quantitative, multimodale et non linéaire pour l’imagerie de la moelle épinière chez les animaux vivants. Premièrement, nous avons enrayé la dépendance en polarisation de l’intensité du signal de diffusion Raman cohérente (CARS, « coherent anti-Stokes Raman scattering »), de façon à adapter les images à l’interprétation histologique. Nous avons appliqué cette technique afin d’étudier l’histologie de la myéline de la moelle épinière du rat. En second lieu, nous avons proposé une nouvelle procédure d’analyse d’images compatible avec l’imagerie d’animaux vivants, dans le but de faire de l’histologie des axones myélinisés. Nous avons alors quantifié, dans un modèle de blessure par écrasement d’un nerf, la démyélinisation proximale et la remyélinisation distale au site de lésion ex vivo et in vivo respectivement. Troisièmement, nous montrons que l’imagerie de CARS de la moelle épinière de souris vivantes peut être réalisée avec un microendoscope, et ce tout en conservant sa compatibilité avec le signal de fluorescence par excitation à deux photons. Finalement, nous discutons d’une stratégie de traitement numérique d’images pour réduire les artefacts reliés au mouvement de l’animal. Cette technique permet l’étude histologique de la myéline et la quantification de la motilité des cellules microgliales dans leur environnement natif. En définitive, cette thèse démontre que la microscopie de CARS in vivo progresse peu à peu vers un outil grand public en neurobiologie.
- PublicationAccès libreSensory afferents use different coding strategies for heat and cold(Cell Press, 2018-05-15) Bélanger, Erik; De Koninck, Yves; Côté, Sylvain L.; Wang, Feng; Côté, Daniel; Prescott, Steven A.; Desrosiers, PatrickPrimary afferents transduce environmental stimuli into electrical activity that is transmitted centrally to be decoded into corresponding sensations. However, it remains unknown how afferent populations encode different somatosensory inputs. To address this, we performed two-photon Ca2+ imaging from thousands of dorsal root ganglion (DRG) neurons in anesthetized mice while applying mechanical and thermal stimuli to hind paws. We found that approximately half of all neurons are polymodal and that heat and cold are encoded very differently. As temperature increases, more heating-sensitive neurons are activated, and most individual neurons respond more strongly, consistent with graded coding at population and single-neuron levels, respectively. In contrast, most cooling-sensitive neurons respond in an ungraded fashion, inconsistent with graded coding and suggesting combinatorial coding, based on which neurons are co-activated. Although individual neurons may respond to multiple stimuli, our results show that different stimuli activate distinct combinations of diversely tuned neurons, enabling rich population-level coding.