厦门论文发表-ASIC1a通道在计算建模揭示的深度投影神经元疼痛信息脊柱处理中的双重贡献

抽象

脊髓背角是疼痛神经轴的重要十字路口，特别是对于可导致慢性疼痛状态的神经元可塑性机制。Windup是一种众所周知的脊柱疼痛促进过程，最初在几十年前被描述，但其确切的机制仍未完全了解。在这里，我们将大鼠脊髓神经元的体外和体内电生理记录与计算建模相结合，以证明含有ASIC1a的通道在发条过程中的作用。ASIC1a抑制性毒液肽曼巴尔金-1和psalmotoxin-1（PcTx1）的脊柱应用显着降低了深宽动态范围（WDR）神经元在体内发生发条的能力。从脊柱切片记录的所有深部WDR样神经元都表现出具有与ASIC1a同源通道功能表达一致的生物物理和药理学特征的ASIC电流。补充了不同ASIC1a通道参数的WDR神经元计算模型准确地再现了实验数据，进一步支持了这些通道对发条的积极贡献。它还预测了ASIC电导率升高的钙依赖性卷绕减少，这一现象已使用德克萨斯珊瑚蛇ASIC激活毒素（MitTx）和钙激活钾通道抑制肽（apamin和iberiotoxin）进行了实验验证。这项研究支持对深层投射神经元中钙渗透性ASIC1a通道的缠绕有双重贡献，在适度的通道活性下促进它，但最终导致与钾通道相关的钙依赖性缠绕抑制当活性增加时。

作者摘要

这项工作将离体和体内电生理学与动物毒素的药理学方法和计算建模相结合，以报告酸感应离子通道（ASICs）意外地双重参与称为缠绕的脊柱疼痛促进过程。我们证明了与深背角板缠绕相关的脊柱神经元中特定钙渗透性ASIC亚型的功能表达，并表明ASIC抑制毒素的体内脊柱应用显着减少了缠绕。这些神经元的计算模型包括ASIC和突触酸化参数，再现了当ASIC逐渐添加到模型中时，末端增加的实验数据。但该模型也出人意料地预测了高ASIC电导的收盘减少，这已经使用有效的药理学ASIC激活剂在体内进行了实验验证。因此，我们的实验和计算数据支持ASICs对脊柱缠绕的钟形调节，对低至中等活性有积极贡献，但当它们的活性强烈增加时，钙依赖性影响是负面的。

数字

Fig 4Fig 5Table 1图1图2图3Fig 4Fig 5Table 1图1图2图3

引文： Chafa? M， Delrocq A， Inquimbert P， Pidoux L， Delanoe K， Toft M， et al. （2023） ASIC1a通道在计算建模揭示的深度投影神经元对疼痛信息的脊柱处理中的双重贡献。公共科学图书馆计算生物学19（4）： e1010993. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993

编辑 器： 丹尼尔·马里纳佐，比利时根特大学

收到： 十月 22， 2021;接受： 3月 2023， 17;发表： 2023月 <>， <>

版权所有： ? 2023 查法伊等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。

数据可用性： 实验数据可在Zenodo（https://zenodo.org/record/7657384）开放获取。该代码在 ModelDB （http://modeldb.yale.edu/267666） 中可用。

资助：E.D.和E.L.获得了国家研究机构ANR（ANR-13-BSV4-0009和ANR-17-CE16-0018）、https://anr.fr/ 和LabEx ICST（ANR-11-LABX-0015-01）的资助。E.D.获得了法国反肌病协会，AFM（赠款#19618和赠款#23731），http://www.afm-telethon.com/ 和镇痛研究所/ SFETD的赠款。E.D.和R.V.获得了 https://neuromod.univ-cotedazur.eu/ 蔚蓝海岸大学（UCA）Neuromod研究所的资助。E.D.和L.P.得到了法国政府的支持，通过国家研究机构（ANR）管理的UCAJEDI未来投资项目，参考号为ANR-15-IDEX-01。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。

竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。

介绍

脊髓背角是疼痛神经轴的关键点，来自外围的感觉伤害感受信息进入中枢神经系统进行整合、处理并发送到大脑。它由一个极其复杂的神经元网络组成，组织在不同的层（I至VI层）中，包括不同类型的投射神经元以及兴奋性/抑制性中间神经元（有关综述，参见[1]）。背脊髓神经元网络的复杂性不仅在于其结构和巨大的神经元多样性，还在于它从外围接收各种感觉和伤害性输入，并且它受到来自脊柱上水平的下降途径的调节。脊柱输入来自外周Aβ、Aδ和C纤维，重要的是，这些输入可能受到不同的促进/致敏过程的影响，导致疼痛超敏反应和异常性疼痛（综述见[2，3]）。这些过程通常由强烈和重复的有害输入引起，并且与神经元可塑性有关，神经元可塑性通过增加脊髓神经元的自发活动，降低其激活阈值，放大其对刺激的反应和/或扩大其接受野来使脊髓神经元敏感。致敏状态可能持续很长时间，但通常不是永久性的。然而，它们也可能与临床相关的慢性疼痛状态有关[4]，当疼痛失去其生理保护功能而陷入病理时。

在过去的几十年里，在理解脊柱促进/致敏分子机制方面取得了很大进展，包括缠绕，这是宽动态范围（WDR）投射神经元典型的“短期”促进过程[5]。Windup是外周低频重复刺激后C纤维输入的同型突触促进过程，导致WDR神经元诱发的动作电位（AP）数量逐渐增加[2]。虽然收尾和中枢敏化具有共同的特性，但它们并不等同，但收发可导致中枢敏化的某些方面[6]。因此，发条仍然是研究脊髓神经元处理伤害性信息的一种有趣方法（综述见[2，7]）。据报道，许多因素有助于和/或调节收尾，其中最重要的似乎是NMDA受体[8，9]，神经激肽-1（NK1）受体[10]和L型钙通道[11-13]。

ASIC（酸感应离子通道）是电压无关的阳离子通道，主要对Na离子具有选择性[14]。这些通道由质子设门，即它们是细胞外pH值的传感器。已在哺乳动物中鉴定出几种ASIC亚基（ASIC1至ASIC4，综述参见[15，16]），它们组装为三聚体[17]以形成功能通道，包括同源体和异构体[18]。ASIC在神经系统中广泛表达，遍布整个疼痛神经轴，包括背角的脊髓神经元[19-21]。能够调节其活性的药理学工具的发现和体内使用（综述见[22]）在很大程度上促成了大量证据，证明这些通道与疼痛有关，无论是在人类中，还是在外周或中枢水平的动物疼痛模型中[23-24]。].有趣的是，据报道，从动物毒液中分离出的肽仍然是迄今为止能够调节ASIC特定亚型的最特异性药理学工具[25，30-28]，据报道对动物具有很强的镇痛或疼痛作用[31-33，25，28，31]。]，分别取决于它们是抑制还是激活通道。因此，ASIC是有趣的疼痛药理学靶标，但如果它们在周围感觉神经元中的作用相对有据可查，那么人们对它们参与中枢神经系统疼痛过程知之甚少。例如，虽然已知在脊髓水平对ASIC的药理学抑制可产生有效的镇痛作用[34，35，20]，但这种作用的机制仍然知之甚少。+

在这项工作中，我们研究了主要由含ASIC1a的通道形成的脊柱ASICs在疼痛信息处理中的作用[19-21]。通过将体内和离体神经生理学方法与药理学和计算建模相结合，我们提出深层投射神经元中的ASIC1a同源通道参与脊柱缠绕促进过程，根据其活性具有双重促进和抑制贡献。

结果

脊髓背侧ASIC1a型通道的药理学抑制降低WDR神经元的诱发活性

为了研究脊髓ASIC在处理感觉和伤害性输入中的体内作用，对麻醉大鼠进行了背角神经元（DH神经元）的细胞外记录（图1和S1和S2）。据报道，ASIC1a同聚体通道和ASIC1a/ASIC2异构通道在脊髓背侧神经元中占主导地位[19-21]。因此，DH神经元的体内记录与使用曼巴尔金-1和PcTx1相结合，这两种针对ASIC1型通道的特异性抑制肽，包括ASIC1a同源体[28，33]和ASIC1a/ASIC2异构体[28，36-38]，具有纳摩尔到几百纳摩尔亲和力。两种独立的选择性抑制剂的组合都增加了我们结果的特异性，并允许获得有关所涉及的ASIC1a通道亚型的信息，因为它们的部分药理学特征重叠。WDR神经元的经典识别依据是它们在大鼠后爪上对其感受野的无害（刷子）和有害（捏）机械刺激时唤起动作电位（AP）放电的能力（图1A）。设计了收尾方案（16 Hz 重复电刺激），并在脊柱应用曼布尔金-1（图 10B-1E）或 PcTx1（图 1F-1H）之前（对照）和之后每 1 分钟应用于 WDR 神经元的感受野。在控制条件下，C纤维诱发的AP数量如预期的那样随着刺激数量的增加而增加，并且在1千和 16千刺激（图1C和1F）。脊柱施用乳甘金-1分钟使C纤维诱导的缠绕急剧减少约10%（图50C），即1%和44%，这取决于抑制百分比分别是从AP的总数（图55D）还是从曲线下面积（图1E）计算的。有趣的是，它也略微但显着地减少了1%的输入AP数量，这对应于WDR神经元在第一次刺激时诱发的AP数量（图21C，插图）。当PcTx1在脊柱水平给药时，也获得了相同的效果（图1F-1H）。事实上，就AP或AUC的总数而言，收尾分别被抑制了1%或57%（图60G和1H）。此外，PcTx1也影响了输入，第一次刺激时诱导的AP数量减少了1%（图47F，插图）。

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图1. 脊柱应用ASIC1a通道阻滞剂诱导的发条抑制。

A，用于记录麻醉大鼠WDR神经元的体内电生理方法的示意图。神经元的感受野被机械（刷子，捏）或电刺激。B，在16Hz（发条方案，参见方法），在脊柱施用1μM曼布尔金-30（底部迹线）之前（对照，顶部迹线）和脊柱之后对其感受野进行1次电重复刺激后获得的WDR神经元的典型电生理记录。C，卷起曲线，表示基础条件下 16 种重复电刺激中每种 C 纤维诱发 AP 的数量（对照，1圣），并在10分钟脊髓应用曼巴尔金-1（2德·， n = 13， **， *** 和 **** 分别与 p<0.01、p<0.001 和 p<0.0001 显著不同，双向方差分析后跟 Sidak 多重比较检验）。插图显示了第一次电刺激诱发的平均AP数量，即在建立卷绕之前（n = 13，*p<0.05，配对t检验）。D 和 E，对 C 光纤在卷绕协议 （D） 期间诱发的 AP 总数的统计分析，以及从显示的数据 C 估计为曲线下面积 （AUC， E） 的全局卷绕（n = 13，***p<0.001 和 ****p<0.0001，配对 t 检验）。F，卷起曲线，表示控制中 16 种重复电刺激中每种 C 光纤诱发 AP 的数量 （1圣）条件和脊柱应用30μM PcTx1（2德·，n = 15，**，***和****分别与p<0.01，p<0.001和p<0.0001显着不同，双向方差分析后跟Sidak多重比较检验）。插图显示了第一次电刺激诱发的平均AP数（n = 15，**p<0.01，配对t检验）。G 和 H，对 C 光纤在卷绕协议 （G） 期间诱发的 AP 总数的统计分析，以及从 F 所示的数据估计为曲线下面积 （AUC， H） 的全局卷绕（n = 15，****p<0.0001，配对 t 检验）。

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乳腺苷-1或PcTx1的脊柱应用也影响WDR神经元中的Aβ和Aδ诱发活动（S1图），对相关放电有小的抑制作用。事实上，在存在乳腺苷-1的情况下，刷牙引起的烧灼（S20A图）可能与Aβ纤维有关，降低了1%，而PcTx1则没有影响（S1B图，分别为p = 0.07和p = 0.31）。此外，在收卷方案期间，乳腺苷-1和PcTx1均显著降低了Aδ纤维诱导的AP总数（S26C和S44D图分别减少了1%和1%）。

总之，用两种独立的ASIC1a通道亚型选择性抑制剂获得的这些结果表明，脊髓ASIC1a有助于C纤维输入和相关缠绕的整合。此外，从曼巴尔金-1和PcTx1的部分重叠药理学特征中可以看出ASIC2a同源体或ASIC1a/ASIC1异构体参与，这些异构体强烈影响ASIC1a同源体通道[28，33]，并且据报道，在PcTx1的特定条件下，ASIC2a/ASIC28异构体能够抑制[36，38-1][36-38]。

ASIC1a通道亚型在深层V的大型WDR样神经元中功能表达

为了进一步研究脊髓ASIC通道对WDR神经元活性的贡献，对脊髓切片进行了膜片钳实验（图2）。在深层V中进行电生理记录，以记录和表征大型神经元中的天然ASIC电流，这很可能对应于体内研究的WDR神经元[39]（图1）。记录的所有神经元都显示出响应从pH7.3到pH6.6的细胞外酸化的ASIC型电流（图2A），平均振幅为242±37pA，失活时间常数为1，536±98ms（图2B，左图）。这种失活动力学在同质体ASIC1a（图2B，右图）和异构体ASIC1a/ASIC2[18，26]通道的范围内。另一方面，天然ASIC电流随时间推移具有稳定的振幅，并且在pH36.40下重复激活时未观察到快速反应现象[6，6]（图2C），这与ASIC1a同源通道的经典描述不同[36，40]，以及在转染ASIC293a的HEK1细胞中观察到的情况（图2C，插图）。据报道，含有ASIC1亚基的ASIC2a异构体通道中不存在快速耐受性[36，40]，这表明从深层神经元记录的天然ASIC电流可能被ASIC1a/ASIC2异构体携带。然而，天然ASIC电流几乎完全被曼巴尔金-1（1μM）和PcTx1（30nM）的细胞外应用所阻断，尽管所使用的条件不应导致PcTx1毒素抑制异构体[36，37]（图2A和2D）。

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图2. 表征来自叶片V的深层投影神经元中的天然ASIC1a型电流。

A，从pH7.3到pH6.6的细胞外酸化后从脊髓切片获得的深层投影神经元（薄板V）的典型电压钳记录。ASIC1a抑制肽PcTx1（30nM）或曼巴尔金-1（1μM）的细胞外应用都会降低天然pH6.6诱导电流的幅度。B，将脊髓神经元（天然）中记录的天然pH6.6诱导电流的失活动力学与形成HEK1转染细胞（形式pH293.7至4.6）的ASIC6a同源电流的失活动力学进行比较。失活率（τ）是通过用单指数拟合电流失活衰减获得的（脊柱神经元和ASIC23a-HEK20细胞分别为n = 1和293，p = 0.2399，未配对t检验）。C，连续四次 pH6.6 细胞外酸化（从每 7 秒 3.6 次到 6.60 次）后神经元中记录的天然 ASIC 电流的峰值幅度。振幅归一化为第一个pH6.6诱发电流（n = 14，无显着的快速反应过程，p = 0.1882，单因素方差分析检验，然后是Dunnet事后检验）。插图显示了在HEK1细胞中记录的ASIC293a同源体电流上进行的相同实验（每7秒从4.6到6.60，n = 20，具有***p<0.001和****p<0.0001的显着快速反应过程，单因素方差分析检验，然后是Dunnet事后检验）。D，PcTx1（30nM）和曼巴尔金-1（1μM）对天然pH6.6诱导电流幅度影响的统计分析，记录在A中（n = 9和5，分别为****p<0.0001，配对学生t检验）。

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为了进一步研究PcTx1对同源ASIC1a和异构ASIC1a/ASIC2通道的影响，将HEK293细胞单独转染ASIC1a或ASIC1a联合ASIC2a或ASIC2b亚基（图3）。根据pH5.0诱发电流，三种不同的通道亚型清晰可辨，与ASIC1a同源通道相比，ASIC2a/ASIC1a和ASIC2a/ASIC1b异构体的持续/瞬态电流比显著增加（图3A和3B）。三种ASIC1a通道亚型之间的激活pH依赖性也不同，与同构体相比，对异构体的敏感性较低，如pH6.6 / pH5.0电流比（S2A图所示）。重要的是，我们发现在我们的条件下，ASIC1a同源体是唯一被PcTx1抑制的ASIC1a通道亚型（图3C），而曼巴尔金-1抑制同构ASIC1a和异构体ASIC1a/ASIC2通道，如前所述[28]（图3D）。

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图3. PcTx1和曼巴尔金-1对ASIC1a同异构体和异构体通道的影响。

A，典型的ASIC1a，ASIC1a / 2a和ASIC1a / 2b电流记录在细胞外酸化至pH50.293后HEK5转染细胞在-0mV下。B，A中记录的电流密度的统计分析。测量瞬态（tr）和持续（sst）电流，sst/tr之比在右下角的条形图上表示（n = 8–25，单因素方差分析，p<0.0001，然后是Tukey的多重比较检验，**** p<0.0001）。C-D，PcTx1（30 nM 或 300 nM）和曼巴尔金-1 （1μM） 对 pH 诱发的 ASIC1a（pH7.4 至 pH6.0）、ASIC1a/2a（pH7.4 至 pH6.0）和 ASIC1a/2b（pH8.0 至 pH6.0）电流（n = 5-11）的影响。

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总之，这些数据首次证明ASIC1a通道亚型在来自V层的深层WDR神经元中具有功能表达，这与它们参与C光纤输入整合和卷绕完全一致。天然ASIC1a型电流的特性，即动力学，更重要的是曼巴尔金-1和PcTx1的药理学抑制，表明ASIC1a同源体而不是异构体（即ASIC1a / ASIC2通道）在这些神经元中的表达。

包括ASIC1a通道参数和突触裂酸化的WDR神经元计算模型

WDR神经元和发条的数学模型最初由Aguiar及其同事[41]描述，后来由Radwani及其同事[13]接管，以帮助证明Cav1.3通道参与发条的起源。我们决定利用这个模型来帮助我们了解ASIC1a通道在WDR神经元中C光纤输入和收尾处理中的作用（图4和S3）。在该模型中，WDR神经元通过中间神经元接收来自Aδ光纤的直接输入以及来自C光纤的输入（S3A图）。通过这个模型，我们能够完全再现Aguiar及其同事[41]描述的卷筒，包括修改NK1离子通道参数时的卷绕抑制（S3B图）。然后将WDR神经元模型预测的C纤维诱导的尖峰活动与我们的实验结果进行比较，即在对照条件下平均记录约30个神经元。尖峰时间图（S3C和S3D图）表明，当去除C纤维和WDR神经元之间的中间神经元时，该模型与实验数据拟合得更好。因此，我们决定使用一个没有中间神经元的简化模型（图4A）来进一步研究ASIC1a在发条过程中的参与。

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图4. 具有ASIC1a通道参数和突触裂隙酸化系统的WDR神经元计算模型。

A，所用计算模型的示意图，WDR投影神经元直接从Aδ纤维和C光纤接收20突触连接。B，模拟曲线显示突触pH值在发条诱导刺激期间随时间变化的函数。C，在没有（对照，无ASIC，黑点）和中等同质ASIC1a电导（g为0.01nS，0.05nS，0.1nS和0.2nS，绿色方块）的情况下获得的模拟卷起曲线。D，在控制条件下（无ASIC，黑点）和高同质ASIC1a电导（0.2nS，1nS和1.4nS，全平方）下获得的模拟卷曲曲线。E，在没有（对照，无ASIC，黑点）的情况下获得的模拟卷起曲线，并且具有中等异构体ASIC1a电导g为0.4nS，0.8nS，1.5nS和3nS，绿色方块）。F，在控制条件下（无ASIC，黑点）和高异构体ASIC1a电导（3nS和15nS，全平方）下获得的模拟卷曲曲线。与对照组相比，逐渐添加同源或异构体ASIC1a通道首先增加缠绕，然后减少缠绕。去除ASIC参数（相同电导，开方）中的钙电导抑制高ASIC电导的抑制作用，并强烈增强卷起。

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WDR模型补充了基于最近描述的ASIC1a模型[1]和先前在培养的大鼠脊髓神经元中获得的数据[1]的天然ASIC42a同源体或ASIC19a异构体通道参数（见材料和方法）。包括一个小的钙电导，以解释报告的ASIC介导的细胞内钙增加（[14]和S2B图）。此外，由于ASIC是质子门控离子通道，我们还需要在WDR神经元模型中引入突触裂酸化模型。根据Highstein及其同事的工作[43]，这一特殊点是实现的，其中突触pH值由（i）缓冲液，（ii）趋向于使pH值达到7.4生理值的稳态系统控制，以及（iii）进入突触的质子电流，在突触活动期间产生酸化（见材料和方法).使用这种突触pH控制模型，图4B描述了收尾方案期间预测的酸化。

在我们的WDR神经元模型中包括天然ASIC1a同源通道参数，随着总ASIC电导增加到0.2nS，缠绕逐渐增加（图4C），与实验数据非常吻合，显示脊柱应用曼布尔金-1或PcTx1后发条减少（图1）。然而，当进一步将ASIC1a电导增加到1.4nS时，该模型显示出对卷绕的逐渐抑制（图4D）。我们假设这种效应是由于ASIC介导的细胞内钙浓度的增加以及随后模型中存在的超极化钙依赖性K通道的激活（S7图）。这得到了以下事实的支持：删除 Ca+2+ASIC的渗透性恢复了清盘增加（图4D）。

在我们的WDR神经元模型中包括天然ASIC1a异构体参数给出了定性相似的结果，尽管在更高的电导范围内：当ASIC电导逐渐增加到3nS时，卷筒增强，以及与较高的ASIC电导相关的钙依赖性卷筒减少（图4E和4F）。假设记录的平均电流幅度为-1 mV，经典反转电位为+2 mV（~ 80nS），我们模型中使用的ASIC电导水平在WDR神经元中估计的天然ASIC50a型全局电导范围内（图2）。

因此，这里描述的数学模型与参与位于突触后与C纤维的WDR神经元中的含同构或异构体ASIC1a的通道的收尾过程完全一致。它还表明钙渗透性ASIC1a的“钟形”参与清盘，分别与低/中和高电导率相关的积极和消极影响。

脊柱 ASIC1a 通道亚型的最大激活抑制通过钙依赖性 K 通道的缠绕+

我们的数学模型预测了WDR神经元中ASIC1a通道高电导的发条抑制，涉及ASIC1a相关的钙进入以及可能随后激活钙依赖性K通道。该假设通过使用MitTx（图5）进行了实验验证，MitTx是一种肽毒素，对ASIC，特别是ASIC1a通道具有有效的激活作用[31]。据报道，MitTx确实在神经元中产生最大和持久的通道激活以及有效的钙反应，这在ASIC1a敲除小鼠中被消除。MitTx的脊柱应用诱导了剂量依赖性抑制（图5A和5B），与我们的计算模型预测的效果一致。这种效果从 10 开始+-7米 / 5.10-7M 并在 10 处达到最大值-6M.MitTx对卷绕的抑制在洗脱时部分可逆（洗脱50分钟后高达~40%的对照，图1B）。接下来，计算模型被配置为模拟MitTx的实验效果，即在中等电导下持续激活ASIC通道，而不是在正常动力学下非常高的电导（图5C）。该模拟证实了MitTx抑制发条，与实验数据非常吻合。

为了验证MitTx诱导的发条抑制是由于ASIC1a相关的细胞内钙增加后钙激活的K通道（KCa）的打开的假设，我们通过在脊柱水平应用apamin和伊比利亚毒素来抑制体内KCa，同时记录WDR神经元（图5D）。这两种毒素一起在脊椎上应用对清盘没有显着影响。然而，阿帕明和伊比利亚毒素与MitTx的共同应用阻止了单独由MitTx诱导的强烈卷曲抑制（图5D-5E）。去除KCa阻滞剂恢复了MitTx抑制发条的效力，其效果与最初观察到的效果相当，即无需预先/共同应用KCa阻滞剂（图5E）。+

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图5. ASIC1a激活剂MitTx抑制体内发条。

A-B，MitTx的脊柱应用（2德·）剂量依赖性和可逆地抑制收尾（n = 5-9;图A：对照组的*p<0.05，**p<0.01和****p<0.0001与MitTx 10?6M、p<0.05、p<0.01 和 p<0.0001 与 MitTx 5.10#######?7M、p<0.05、p<0.01、p<0.001 和 p<0.0001 与 MitTx 10&&&&&&&&&&?7M、p<0.01 和 p<0.001 用于控制与 MitTx 5.10$$$$$?8M;图B：*p<0.05、**p<0.01和***p<0.001与对照组（1圣），分别;混合效应分析，然后是邓内特的多重比较测试）。C，模拟MitTx对卷筒的影响（对照：无ASIC电导;使用ASIC：天然同源ASIC1a电导率为0.2nS;使用ASIC+MitTx：ASIC1a的持续完全激活（无失活），电导率为0.2nS）。请注意，由于ASIC通道是组成型和完全激活的，因此此模拟的结果不依赖于通道的pH和动力学，因此对于所有ASIC类型（同源，异质）都是相同的。D-E， MitTx 5.10的抑制作用-7M通过KCa阻断剂apamin和iberiotoxin（D，10-6米各）。去除这两种阻滞剂恢复了MitTx诱导的发条抑制（应用顺序：对照/Apamin+IberioTx / Apamin+IberioTx+MitTx / MitTx）。作为比较，已经以B表示并显示单独应用的MitTx 5.10-7M效果的数据，即没有预先应用KCa阻滞剂的数据也以E（n = 5-9;面板D：**p<0.01，***p<0.001和****p<0.0001表示，分别与对照组相比，双向方差分析，然后是Dunnet多重比较测试; 图E： p<0.001，单因素方差分析，后跟邓内特多重比较检验）。

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总而言之，所有这些数据都表明，MitTx对脊柱ASIC1a通道的最大激活通过依赖于钙激活K通道的机制抑制了缠绕。它完全符合我们数学模型的预测，并进一步支持模型的相关性和ASIC1a通道参与WDR神经元的结束。+

讨论

目前的工作描述了ASIC1a通道如何参与深层脊髓WDR神经元水平的疼痛信息处理。脊柱ASIC1a活性已经与背角神经元的缠绕和CFA诱导的超敏反应有关[20]。然而，通道亚型以及所涉及的脊髓神经元亚群仍有待确定。通过结合体内和离体电生理记录，药理学和计算建模，我们提出ASIC1a同源通道在可能对应于WDR神经元的脊背角神经元中功能表达，其中它们基本上参与发条过程并参与来自外围的伤害性信息的突触后整合。这与ASIC1a在脊髓神经元中的大表达非常吻合[19-21]。值得一提的是，除了深WDR神经元之外的其他表达ASIC1a的神经元，包括来自传入的轴突，也可能有助于发条调节，因为药物被应用于整个脊髓。然而，lanima V WDR神经元中ASIC1a同源体的功能表征与WDR计算模型一起强烈支持在这些神经元中与发条相关的作用。

据报道，ASIC1a通道的突触后表达见于中枢神经系统的其他区域，如伏隔核和杏仁核神经元，这些通道参与了突触传递[44，45]。然而，不同ASIC1a通道亚型（包括同源体和异构体）的表达在很大程度上仍然未知，特别是在脊柱神经元的不同亚群中，它们可能在突触后和突触前水平进行微调。我们在这里描述了ASIC1a同源体至少在深WDR神经元中突触后表达，通过有趣的“钟形”机制参与发条。事实上，抑制或最大限度地激活ASIC通道都会导致相同的结果，即卷起抑制。像曼巴尔金-1（或PcTx1）这样的抑制剂和像MitTx这样的激活剂抑制发条的方式是不同的。如果 WDR 神经元中 ASIC1a 通道亚型（曼巴尔金-1 或 PcTx1 效应）的抑制如预期的那样产生卷绕减少很可能与去极化减少有关，则其过度激活（MitTx 效应）的后果并不那么简单，并且与含 ASIC1a 通道的钙电导有关。重要的是要注意，MitTx是ASIC1a通道的有效激活剂，其引发的激活不同于通过其天然配体（即质子）激活这些通道。正常的ASIC1a通道在酸化时激活和失活，而ASIC1a只要存在MitTx就保持打开状态，因为缺乏脱敏和缓慢的可逆性[31]。激活的幅度也可以高于天然配体。这很可能解释了为什么即使在低浓度下，MitTx也只对发条有抑制作用，因为它实际上模拟了与ASIC1a通道过度激活而不是正常激活相关的情况。无论如何，它强烈主张在同源ASIC1a通道的WDR神经元中表达，这是中枢神经系统中唯一表达的ASIC，被描述为表现出实质性的Ca。2+渗透性（至少在啮齿动物中），尽管我们的实验也表明 Caa2+ASIC1a/ASIC2a（但不是ASIC1a/ASIC2b）异构体的渗透性（S2B图）。可以假设，在体内，在某些情况下，与强烈的突触活动相关的过度突触酸化可能导致ASIC1a通道的过度激活，最终导致与钙敏感K通道相关的发条抑制。这种反馈回路可能构成一种保护机制，可以防止WDR神经元过度兴奋。这种保护机制可能是表达ASIC1a通道亚型的神经元的更一般属性，尤其是那些具有显着Ca的神经元+2+电导类似同质体ASIC1a通道[14]。

我们的数据清楚地表明，与NMDA受体相反，ASIC不是强制性的产生清盘，因为它们被毒素PcTx1或曼巴尔金-1的药理学抑制减少，但不会消除，收尾。因此，ASIC1a似乎具有相当的调节作用。计算模型允许推测ASIC与在卷绕中起作用的其他电流的比较（S8图）。正如预期的那样，AMPA和NMDA电流显然主导了树突的输入。ASIC电流的动态与NK1受体相关电流的动态非常相似，尽管电流更大，这表明两者的贡献非常接近，至少对于低到中等的ASIC电导。ASIC电流的振幅也比钙激活的非特异性电流iCaAN大得多。L型钙通道的动力学仅在尖峰时间短暂激活，与ASIC的动力学完全不同，这也可以解释为什么ASIC的钙流入可以抑制发条，尽管L型钙通道参与清盘生成，根据Aguiar及其同事的说法[41]。由重复刺激引起的小而持续的ASIC电流似乎对ASIC1a在发条中的作用很重要，因为其在不同大脑区域报道的LTP中的作用也可能如此[44，46，47]，尽管这两个过程不同。

此外，尽管图4B中显示的酸化时间尺度与清盘相似，但ASIC的内在动力学而不是酸化的时间过程对ASIC对清盘的影响至关重要：如S9图所示，对于非常不同的酸化时间过程，会出现质量相似的结果。在我们的模拟中，同质异构体模型在略有不同的电导范围内工作。这不是歧视性的，因为ASIC相关钙流入的确切值（在实验上是未知的，并且在模型中任意选择）可能会改变ASIC双重效应的临界点：它们进入的钙越少，ASIC开始激活KCa通道并减少收尾的电导率就越高（在高电导设置中，如在MiTx/完全激活设置中）。

计算建模的使用对我们项目的成功至关重要。事实上，使用极少数现有的WDR神经元模型之一并忽略网络效应，我们已经能够在数学上重现实验获得的结果，并指出实现预测的生物学机制，这些预测得到了体内实验的进一步支持。实验和计算方法之间的这种来回交流进一步证明了计算建模如何帮助理解生物事件的复杂性，以及在本例中，酉机制如何参与复杂的生理过程，如发条。值得注意的是，该模型能够（i）确认关于ASIC1a通道在清盘中的作用的体内观察，以及（ii）预测ASIC1a通道通过钙依赖性K通道大量激活时的收尾抑制，然后进行了实验验证。这些成就的关键是修改Aguiar及其同事[41]的模型，基于最近发表的模型[1]和现有数据[42]以及突触pH模型，添加ASIC19a通道的不同参数。现在有几个研究轴是可能的，包括对WDR响应显示并被ASIC1a通道改变的精确机制进行数值剖析，这可以提供WDR神经元的操作机制，并指向这些神经元的简化/现象学模型[48，49]。这些简化的WDR神经元模型也可以嵌入到网络中，并有助于重新审视我们对网络在塑造WDR响应中的作用的假设。+

据报道，大多数（如果不是全部）脊髓神经元显示功能性ASIC1a通道亚型，包括由ASIC1a、ASIC2a和ASIC2b亚基组成的同源体和异构体[19-21]。了解这些不同的通道亚型如何在脊髓背脊髓的神经元网络中分布是充分证明ASIC如何参与脊柱疼痛机制的重要点。这项工作为WDR神经元中钙渗透性ASIC1a通道的原始参与提供了实验和计算论据，以促进疼痛的结束过程。它还建立了一个包含ASIC1a的WDR计算模型，该模型可能对进一步探索ASIC通道在脊柱疼痛网络中的作用非常有帮助。

材料和方法

道德声明

本研究中使用的实验程序由机构地方伦理委员会（Ciepal-Azur）批准，并由法国研究部根据欧盟法规（协议编号02595.02）授权。

动物麻醉和手术

对5-7周龄的Wistar雄性大鼠（查尔斯河实验室）进行实验，这些雄性大鼠被饲养在12小时的光照/黑暗循环中，随意提供食物和水。用异氟醚麻醉动物（法国Anesteo），并将动物置于立体定位框架上（M2E，法国），头部和脊柱分别通过耳杆和椎夹稳定。在T13-L2节段进行有限的椎板切除术以暴露背脊髓，并切除下面的硬脑膜。

背角神经元活动的体内记录

使用钨对旁腺涂层电极（0.5MΩ阻抗，WPI，欧洲）进行腰背角神经元的单单元细胞外记录。记录电极的尖端最初使用显微操纵器（M2E，法国）放置在脊髓的背表面，并且在显微操纵器的千分尺上将该初始位置设置为0μm。然后将电极逐渐向下移动到背角，直到使用机械刺激将脊髓神经元的感受野定位在同侧足底后爪上。使用两种类型的机械刺激来表征脊髓神经元，包括无毒刷牙和有害捏，我们专注于对刷子和捏刺激做出反应的WDR神经元。为本研究选择的WDR神经元的深度为>400μm，很可能对应于来自薄板V的深层神经元.WDR神经元的活动以20 kHz采样，带通滤波（0.3-3 kHz）并使用DAM80放大器（WPI，欧洲）放大，使用A / D-D / A转换器（1401数据采集系统，剑桥电子设计， 英国剑桥），并使用Spike 2软件在计算机上录制（剑桥电子设计，英国剑桥）。

清盘协议和分析

一旦 WDR 神经元被分离出来，其感受野每 10 分钟被刺激一次，方案如下：刷 10 次，以产生 Aβ 诱发的反应，然后进行一系列 16 次上层电重复刺激（1Hz，4ms 脉冲宽度，Dagan S900 刺激器，美国米尼亚波利斯）以诱导发条。为发条方案注入的电流强度被确定为在第一次刺激时唤起少于10个动作电位（AP）所需的强度，对应于AP阈值的1.2-3倍。对照和药物在同一动物中连续施用10分钟，在40μl含有（mM）的ACSF盐溶液中直接施用脊髓背表面：NaCl 119，KCl 2.5，NaH2采购订单41.25， 镁硫氧化物41.3、氯化钙22.5， 氢氧化钠326，葡萄糖11和HEPES 10（用NaOH调节pH至7.4）。在药物应用前进行两个对照，并以这些对照的平均值为基线。WDR诱发的AP根据电刺激伪影后发射的时间范围进行分类，即Aβ-、Aδ-和C输入分别为0-20、20-90和90-350 ms[50]。刺激伪影后350-1，000毫秒诱发的其余AP被归类为WDR神经元的放电后活动。通过计算录音的C和放电后部分唤起的AP数量来建立收尾计算。使用Prism软件根据AP数量与刺激数（卷曲曲线）的函数图计算清盘的曲线下面积（AUC），基线设置为每条清盘曲线在第一次刺激时获得的AP数。

脊髓切片膜片钳实验

如前所述，从雄性大鼠（400-15日龄）制备横向脊柱切片（28μm厚）[51]。用聚氨酯（1.9g / kg，ip）深度麻醉大鼠并通过斩首杀死。通过液压挤出去除脊髓，并在含有以下物质（毫米）的冰冷（≤4°C）蔗糖 - 人工脑脊液（ACSF）中洗涤：248蔗糖，11葡萄糖，26氢氧化钠3， 2 千升， 1.25 千小时2采购订单4， 2 氯化钙2， 1.3 镁硫4（用 95% O 起泡2和 5% 一氧化碳2).腰段嵌入5%琼脂糖中，用振动切片机切割400 μm厚的横向切片（VT1200S;徕卡，德国）。切片在室温下储存在充满正常ACSF的腔室中，该腔室含有以下物质（以毫米为单位）：126 NaCl，26 NaHCO3， 2.5 氯化钾， 1.25 钠氢2采购订单4， 2 氯化钙2， 2 氯化镁2，10葡萄糖（用95%O泡泡）2和 5% 一氧化碳2， 酸碱度 7.3;测量值为 310 mOsm）。根据其大体型的定位和可视化记录Lamina V推定的WDR神经元。膜片钳记录是使用Axon MultiClamp 200B放大器与Digidata 1322A数字化仪（Molecular Devices，CA，USA）耦合获得的。硼硅酸盐贴片移液器（2-4 MΩ）填充（成分单位为mM）：125 KCl，10 HEPES，2 MgCl2， 2 毫克ATP， 0.2 毫克GTP （pH 7.3）.将神经元电压钳位在-80 mV，并通过局部膨化MES缓冲的pH6.6溶液5秒来诱导ASIC电流。

HEK293转染细胞的膜片钳和钙实验

HEK293的制备如别处所述[52]，然后使用JetPEI（Polyplus转染SA，法国伊尔基希）转染编码ASIC1a、ASIC2a和/或ASIC2b大鼠克隆的不同质粒。使用单独使用pCI-A1a或pCI-A1a + pCI-A2a（1：2比例）或pCI-A1a + pCI-A2b（1：2比例）与pIRES2-EGFP（膜片钳实验）和/或pIRES2-HcRed（钙实验）的不同混合物进行转染。然后在转染后2-4天使用荧光细胞进行膜片钳或钙记录。对于膜片钳实验，全细胞配置用于记录保持电位为-50 mV的膜电流，并使用带有200 kHz低通滤波器的Axopatch 2B放大器（Axon Instruments）和由pClamp软件驱动的Digidata 1550 A-D/D-A转换器（Axon Instruments）（版本11;轴突仪器），采样率为 20 kHz。贴片移液器由硼硅酸盐玻璃毛细管制成（WPI，法国），并填充含有（以mM为单位）的细胞内溶液：135 KCl，2 MgCl 2，5 EGTA和10 HEPES（pH 7.25，含KOH）。沐浴细胞的细胞外溶液含有（以mM为单位）：145 NaCl，5 KCl，2 MgCl 2，2 CaCl 2，10 HEPES（pH 7.4，N-甲基-D-葡糖胺），并且通过将电磁阀驱动的自制微灌注系统的八个出口中的一个从（即pH 7.4或pH 8.0）的保持控制溶液转移到酸性测试溶液（pH 5.0或pH 6.0或pH6.6，MES或HEPES作为pH缓冲液）。对于细胞内钙测量，将细胞与Fluo4-AM（赛默飞世尔科技的Invitrogen）在45°C下孵育37分钟。 然后将细胞置于配备金属卤化物激发源的宽视场倒置荧光显微镜（Axiovert200M，Carl Zeiss，Rueil Malmaison，法国）上，ORCA-Flash4.0 sCMOS相机（法国马西州滨松），YFP滤光片组（激发带通500/20 nm;发射带通535/30 nm;二向色镜长通515nm）和PlanApoChromat 63x/1.4 DIC油浸物镜（像素大小： 100纳米/像素）。在每次记录开始时使用HcRed滤光片组（激发带通560/40nm;发射带通630/75nm;二向色镜长通585nm）采集HcRed表达细胞的荧光。然后使用Metamorph软件V4.20.7（分子装置）在流模式下以10 Hz拍摄延时Fluo5图像，同时将沐浴细胞的细胞外培养基从pH 5.7对照溶液快速更换为pH 4.6测试溶液0秒。然后使用自制的ImageJ / Fiji宏程序在HcRed表达细胞中进行Fluo-4强度测量。在中位滤波后，通过最小暗阈值对表达HcRed的细胞进行分割，并使用其相应的感兴趣区域（ROI）来获得随时间变化的平均荧光Fluo4强度。将荧光标准化为pH0.3酸化前6秒定义的基线（F / F0）。

药物

合成曼巴尔金-1是从Synprosis/Provepep（法国Fuveau）和Smartox（法国圣马丁德赫雷斯）购买的。PcTx1，MitTx和IbTx是从Smartox购买的。Apamin在实验室中从蜂毒中纯化。将毒素作为储备溶液在ACSF或细胞外膜片钳溶液中制备，储存在-20°C，和/或在实验前稀释/制备至最终浓度。对于膜片钳实验，在细胞外酸化之前，将毒素施加到含有7.4%（w / v）BSA的对照细胞外溶液（pH8.0或pH0.05）中的细胞上60秒。体内实验不使用BSA。

统计分析

数据以平均值+/- SEM表示，并使用Prism软件进行统计分析。用于比较不同数据集的统计检验在每个图例中指示。

WDR 神经元数学建模，包括 ASIC1a 通道参数和突触裂酸化

我们的WDR神经元计算模型（图4，S3和S4）是对Aguiar及其同事[41]引入的模型的阐述。我们在模型描述中参考了这项工作，只强调我们的修改。该模型在NEURON软件中实现，是从ModelDB（https://senselab.med.yale.edu/modeldb/）下载的。

由于缺乏关于C纤维和WDR神经元之间连接的多突触性质的证据，我们在[41]中从模型中移除了中间神经元，以更好地拟合实验尖峰动力学（参见结果和S3C和S3D图）。因此，我们的模型由WDR神经元组成，具有树突，体细胞和轴突，它通过20个突触接收来自C纤维的直接输入，通过20个突触接收来自Aδ纤维的直接输入。Aδ纤维接触WDR神经元的延迟比C纤维小，其突触机制是AMPA和NMDA受体;更多细节可以在原著中找到[41]。C纤维突触分别包括AMPA，NMDA和GABA一个具有不变时间动力学且各自最大电导分别为6nS、4nS和0.3nS的受体，以及上升时间常数为中间值的神经激肽1（NK1）受体τ上升= 150ms，最大电导率为3pS。为了将模型中没有中间神经元的收尾（在引入ASIC之前）微调到实验数据中，将WDR模型中的钙依赖性钾电流调整为g卡卡= 2 毫秒?厘米?2在 soma 和 g 中卡卡= 2.5 毫秒?厘米?2在树突中。

接下来，我们用ASIC1a通道模型补充了WDR模型，其中包含再现本地ASIC1a同源体或异构体电流的参数。该模型是离子通道的简单霍奇金-赫胥黎模型，改编自[42];它的一些参数被修改为模拟[19]中的原生电流。至于 [41] 中的 WDR 模型，我们参考相应的出版物，了解此处未明确提及的结构和参数选择。但请注意，图0C中引入的15.2的零pH值偏移在所有型号中都被删除了。在这些模型中，流过通道的电流定义为 = g?m?h?（V?E），其中 g 是通道的最大电导，m 和 h 分别是激活和失活变量。这两个变量都只对pH值敏感。

建立天然同源和异构通道模型以匹配分别来自[1]的“Type 2”和“Type 19”天然ASIC电流的实验数据，这是迄今为止对脊髓神经元中天然ASIC通道参数的最完整分析。m和h的渐近pH相关值的参数由方程（1）和等式（2）给出，参数如表1所示，选择与[19]中的值相吻合：

(1)

(2)

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表 1. 定义非同源和异构 ASIC 模型的稳态 m 和 h 变量的 pH 依赖性的参数。

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活化变量m的时间常数的数量级足够小，可以在我们的实验设置中被认为是瞬时的，并且其作为pH函数的值与所有模型中的异源ASIC1a模型[42]保持不变。时间常数τh的失活变量H拟合到[19]的数据中。

对于同源体模型，[19]中可用的数据很少。因此，将几种功能形式拟合到少数可用数据点，从而产生质量相似的结果（见S4图）。选择偏高斯形式：

，带有1= 49.196，a2= 34.632， b2= 7.144，a3= 0.95 和 b3= 3.77。

高斯大致再现了τh在[42]的现有异源模型中，但需要添加仿射部分来拟合[19]的极值数据。

对于异构体模型，相关pH范围（6.6-7.4）的速率以对数刻度绘制，发现大致对齐。这启发了我们对形式进行指数拟合，但是，为了正确解释在高和低pH值（如5）下的时间常数都很低，我们用绝对值对称了pH依赖性。时间常量的结果表达式为：

正如在NMDA和NK41受体的[1]中所做的那样，通过将通过ASIC通道（所有模型）进入的电流的1%设置为钙电流，模拟了ASIC53a依赖性细胞内钙浓度的增加[54，10]。对于“中等”电导，每个突触的最大ASIC电导率在0nS和3nS之间变化（图4C，4E），因此低于NMDA受体，异构模型的“高”电导高达15nS（图4F）。S6 图说明了上面定义的两个模型在标准协议下的行为。由于实验证据表明同源体ASIC1a通道的突出参与，除非明确提及，否则所有数字和结果均针对同源体模型给出。

基于ASIC突触后参与中枢突触传递的证据[44，45]，以及传递过程中突触裂隙酸化的证据[55]，我们将ASIC通道定位在WDR膜中每个突触与C纤维处。我们根据Highstein及其同事的工作[43]模拟了突触裂酸化，参数符合我们的需求。突触间隙中的总质子浓度建模为：

在每次突触激活时，由突触前膜电位超过-30mV定义，将持续时间为1ms的输入质子电流q传递到裂隙中，模拟突触传递过程中假定的质子源（酸性囊泡的释放，Na / H交换器的质子挤出......基线质子浓度由生理pH值给出，为[H++]0= 10?7.4M. 缓冲区参数 [B]0= 22mM 和Kd= 10?6.3选择M作为[56]使用的生理缓冲液模型。从可接受的值范围内选择质子电流q = 0.3mM/ms和时间常数τ = 0.1ms的值，受实验数据或生理合理性的约束最小，以将所得pH范围调整为生理值并显着影响收尾（见S4图）。q和τ的精确选择并不重要：S4和S8图显示，一定区域内的值在发条和尖峰计数方面产生定性相似的结果，尽管突触酸化经历了非常不同的动力学。

图4B显示了使用所选参数进行模拟期间的突触裂隙酸化，S6E图显示了两个ASIC模型如何响应这种突触酸化。

所有模拟方案均以15次刺激运行，从1s开始间隔1s，突触延迟的分布保持不变。

支持信息

脊柱应用乳腺蛋白-1和PcTx1对Aβ和Aδ纤维诱发的WDR神经元活动的影响。

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补充图1一个100μV0.5 秒控制+ 曼巴尔金-1（x10）BCD0200400600800Tot一个lnumberof一个PsM一个mb.control1/2PcTx1control1/2??050100150Tot一个lnumberof一个PscontrolcontrolM一个mb.PcTx1??151015400 μV50 毫秒一个δC-组件 +后放电

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S1 图 脊柱应用乳腺蛋白-1和PcTx1对Aβ和Aδ纤维诱发的WDR神经元活动的影响。

一，在脊髓水平上（对照）和10分钟施用曼巴尔金-10（1μM）之前（对照）刺激WDR神经元感受野后通过30次重复刷牙（非有害刺激）刺激WDR神经元感受野后获得的典型记录。B，在A中描述的刷牙方案期间诱发的AP总数进行比较之前（对照1和2，代表以10分钟间隔连续进行的两次刷牙实验）和应用曼巴尔金-1或PcTx1 30μM之后（n = 11-12，p<0.05，单因素方差分析测试，然后是Dunnet的多对比测试）。C，典型记录显示 WDR 神经元在发条方案期间的活动（16 次 1Hz 重复电刺激）。仅代表在刺激1，5，10和15获得的记录。垂直虚线表示 WDR 活动被认为由 Aδ 或 C 纤维引起的时间范围。D，在应用曼巴尔金-1或PcTx1之后（对照组）发条协议期间由Aδ诱发的AP总数（n = 13-14，*，p<0.01，配对t检验）。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s001

（英文）

S2 图 ASIC1a、ASIC1a/ASIC2a 和 ASIC1a/ASIC2b 通道的特性。

A，从单独转染ASIC6a，ASIC6a + ASIC5a或ASIC0a + ASIC293b（n = 1-1，单因素方差分析，然后使用****p<2.1进行Tukey事后测试）中进行的全细胞膜片钳实验中获得的峰值电流比（pH2.7 / pH25.0.0001）。B，在加载 fluo0 钙探针的 HEK293 转染细胞中测量荧光比 （F/F4），将细胞外培养基从 pH5.7 酸化 4 秒至 pH6.0。箭头表示施加pH6.0酸化的时间（n = 88，125，35和175分别用于对照，ASIC1a，ASIC1a / ASIC2a和ASIC1a / ASIC2b，双向方差分析，然后使用***p<0.001和****p<0.0001进行Tukey事后测试）。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s002

（英文）

S3 图 调整WDR神经元计算模型。

一，Aguiar及其同事开发的初始模型[41]。B，使用Aguiar的模型，我们可以重现NK1受体参数去除时的发条结果。C-D，为发条方案的第一个（stim1）和第十五个（stim 15）获得的尖峰时间曲线（1Hz的重复刺激）。实验数据（蓝调曲线）表示每20ms的平均AP数作为时间的函数（来自29-30个神经元的数据），与Aguiar模型预测的数据进行比较，其中（上灰色标记）或没有（上黑色标记）C纤维和WDR神经元之间的中间神经元。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s003

（英文）

S4 图 测试模型的稳健性。

网格搜索 q 和 τ 的值，这是突触裂隙 pH 模型的两个约束最少的参数，对于不同的 τ 模型h.时间常数τ没有直接的生理意义，是不受约束的。质子电流q被认为在最大2mM / ms以下是可接受的，这代表了250pA / pF的向外电流的影响（如在[1]中去极化至+293mV的HV90转染HEK56细胞中观察到的）通过电容为2，4μF/cm的膜2通过[57]测量脊髓神经元，进入20nm宽度的突触裂缝。我们代表，在 q 与τ平面，其中（i）pH保持在生理上合理的范围内（ε7，红色区域），（ii）卷筒匹配实验数据（ε 180，黄色区域）和（iii）最后一次刺激引起的尖峰数量与实验数据匹配（ε22，蓝色区域）。条件（ii）和（iii）共同约束了卷起曲线的形状。黑点代表我们选择的模型。对于 A、B、C，最大 ASIC 电导为 g = 0.2nS。彩色线条标记每个区域的边界，由多个区域重叠产生的颜色显示在 E 中。红色区域表示在 7 次刺激中 pH 保持 ε100 的参数集，以排除 pH 值仅在生理范围内停留的参数选择，因为模拟在 pH 进一步下降之前中断，而不是因为 pH 参数在生理上长期有效。因为可用的实验数据为τh在原生同源体模型中不足以推断τ的任何函数形式h作为pH值的函数，测试了不同的功能形式：（A），高斯拟合，如再现驼峰形τ的方法中所述h为异源模型提出[42];（B），仿射形式τh= 最大值 （0， ?a pH+b），其中 a = 160.4 且 b = 1195.32。（C），分段仿射形式，其最大值与m∞*h∞曲线， ， 带有1= 10.18， b1= 49.92，a2= -558.3 和 b2= 4143）。D，是异构体模型的类似网格搜索。最大ASIC电导率为g = 3nS（如前所述，异构体模型的作用电导高于同质体模型）。对于同源模型的所有三种功能形式以及异构体模型，参数尊重生理pH约束和产生定性匹配实验数据的收尾曲线的区域（由所有三个颜色区域（棕橙色）的叠加确定）是宽的，包括几个参数集。这表明对突触裂隙pH变化和精确的ASIC动力学的计算和生理鲁棒性。一方面，我们的建模结果并不严重依赖于约束最少的参数的选择，例如q，τ和函数τ h.另一方面，单个pH模型对不同的ASIC模型有效，并且每个ASIC模型对一系列pH参数有效，这表明对突触异质性和pH动力学或ASIC类型的差异具有鲁棒性。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s004

（英文）

S5 图 阿帕明和伊比利亚毒素对清卷过程的影响。

图5D的一部分仅显示了Apamin + IberioTx的效果（2德·） 与对照组 （1圣).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s005

（英文）

S6 图 两种类型的ASIC模型在标准协议下的行为。

模拟数据表示从失活（A，C）和天然ASIC1a同质体和ASIC1a / ASIC2异构体模型的pH依赖性激活/失活（B，D）过程中获得的相对电导，分别使用类型1和类型2参数进行详细说明。E，两个模型的ASIC通道的相对电导响应于模拟期间在突触处模拟的突触裂酸化（图4B）。请注意与同源和异构模型相关的不同尺度，说明了观察到相同定性行为的电导范围的差异。F，当通道被从 pH7.4 到 pH6.0（蓝色）或 7.32（橙色）的经典 pH 下降激活时，同源体和异构体模型的相对 ASIC 电导率。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s006

（英文）

S7 图 改变ASIC最大电导率对枝晶中钙相关电流的影响。

在此图中，我们表示在中等（A，C; 0.2nS）和高（B，D; 1.4nS）电导下模拟期间WDR神经元枝晶中iCaAN，iKCa和iCa，L电流的电流幅度，分别对应于ASIC的上链增强和ASIC的上链抑制。还显示了树枝状钙浓度以及体细胞和树突的膜电位。C和D分别是A和B的特写视图，以便更好地比较iCaAN电流值。较高的ASIC电导与树突中较高的钙浓度以及超极化KCa通道的更强激活明显相关，我们假设这是ASIC抑制缠绕的机制。相反，枝晶中钙浓度的增加不会导致iCaAN通道的活化率更高（这将产生相反的效果）。C中膜电位的波动越多，电流波动就越大，但电流在两种条件（即C和D）大致相同的值之间波动。这是因为iCaAN通道在中等ASIC电导达到的浓度下已经接近饱和/完全打开（门控变量m ~ = 0.78–0.92）。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s007

（英文）

S8 图 将ASIC电流与WDR神经元模型的其他树枝状电流进行比较。

该图显示了WDR模型树突中的跨膜电流，以评估ASIC与在卷绕中起作用的其他电流的比较情况。仿真使用最大电导率为0.2nS的天然同源体模型。A，ASIC电流（蓝色）和整个模拟期间所有其他跨膜树枝状电流（黑色）的总和。ASIC电流正在缓慢激活，与总电流相比仍然是一个很小的贡献。B，C，相同图表的特写，添加了每个电流的详细信息：蓝色曲线是ASIC电流，黑色曲线是总树枝状电流，这是所有其他显示电流的总和。iKCa，钙激活的K电流。iCa，L，L型钙电流。iCaAN，钙激活的非特异性阳离子电流。AMPA和NMDA电流，以棕色，粉红色，紫色和红色显示，正如预期的那样，显然主导了树突的输入。ASIC电流（以蓝色显示）是持续且不断增加的电流。其动态与NK1受体相关电流（橙色）非常相似，尽管ASIC电流幅度略大;这可以解释在低到中等电导率下，ASIC像NK1一样参与发条（只要相关的钙内流不是太大）。ASIC电流的振幅也比钙激活的非特异性电流iCaAN（浅蓝色）大得多。L型钙通道（浅绿色）的动力学仅在尖峰时间短暂激活，与ASIC的动力学完全不同，这也可以解释为什么ASIC的钙流入可能会抑制发条，尽管L型钙通道参与清盘生成根据Aguiar等人的说法。[41]。+

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s008

（英文）

S9 图 ASIC对清盘的贡献不依赖于我们选择的pH模型的动力学。

该图再现了图4B，4C和4D的结果，用于pH参数q的其他选择，并产生非常不同的突触裂隙pH动力学。A，E，S4定义的有效性区中另外两组参数（与图4B相比）的突触裂隙pH的演变图：备选1参数集为（q = 1mM / ms，τ = 0.01ms），这导致非常快的酸化时间过程;备选 2 参数集是 （q = 0.05mM/ms， τ = 1ms），相反，这会导致非常缓慢的酸化时间过程。B，F，分别再现了备选方案4和备选方案1参数集的图2C：逐渐增加ASIC1a最大电导增强卷绕，或者从实验角度来看，抑制ASIC1a通道减少卷绕。C，G，分别用于备选方案4和备选方案1参数集的图2D再现：较高的ASIC最大电导抑制缠绕，但前提是ASIC可渗透钙。D， H，ASIC电导和电流在卷盘协议期间分别使用备选方案1和备选方案2参数集，最大电导率为0.2nS。ASIC电流的时间过程取决于参数集，但与清盘的时间过程无关。总体而言，这些具有巨大不同pH时间程的定性相似结果表明，ASIC1a通道对发条的影响是由它们自身的内在动力学而不是突触裂隙酸化的动力学引起的。需要突触裂隙酸化来激活ASIC，但由此产生的收尾遵循其自己的时间尺度，与酸化的时间过程无关。

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010993.s009

（英文）

确认

我们感谢 A. Baron、S. Diochot、J. Noel 和 M. Salinas 博士的有益讨论，感谢 V. Friend 和 J. Salvi-Leyral 的技术支持，感谢 V. Berthieux 的秘书协助。我们还感谢国家科学研究中心、国家卫生和医学研究所和蔚蓝海岸大学的支持。

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查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索NRS/IRD/Grenoble INP）资助的实习期间进行了这项研究。MC由ASCR生理学研究所（捷克共和国）资助。GP、CB、JPV、OB、LM由法国国家农业、食品和环境研究所（INRAE）资助。LL，LM由图卢兹的Paul Sabatier大学资助。VR和LT由IMT Nord Europe资助。CB由法国气象局资助。LD由里尔大学资助。FM退休了，她在闲暇时间进行了这项研究。CR由波城支付大学（UPPA）资助。MCT，MB由图卢兹国立理工学院资助。AVC由巴黎东克雷泰伊大学资助。VM在她的私人时间进行了这项研究。SP由佩皮尼昂大学UPVD资助。A-S Loison由里尔天主教大学资助。JK在格勒诺布尔阿尔卑斯大学（UGA-France）资助的实习期间进行了这项研究。MC在环境地理科学研究所资助的实习期间进行了这项研究。EM（Emmanuel Mignot）由INSA Lyon资助。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。

竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。

2. 简介

自1972年以来，Meadows等人（1972[1]）可能是第一个指出人类面临的一些主要问题的人，以及人口，粮食生产，工业化，污染和不可再生自然资源消费的指数增长如何最终导致地球容量的超调。后来出现了新的概念，例如行星边界（Rockstrom 等人，2009[2]），由于存在触发突然变化的阈值，这些参数被定义为九个参数，其违规行为可能会给人类带来灾难性后果。碳足迹——正如这个角色扮演游戏中所讨论的那样——只是衡量我们对地球影响的一种衡量标准;但它转化为我们在各个部门使用化石燃料，其减少肯定会影响目前人类活动的许多负面反馈，例如生物多样性的丧失和关键资源的短缺。

自 2015 年《巴黎气候变化协定》和政府间气候变化专门委员会关于全球变暖 1.5°C 的特别报告（IPCC，2018[3]）以来，已有 191 个国家承诺制定更严格的温室气体 （GHG） 减排政策（UNFCCC 报告，2021 年[4]）。在此背景下，欧盟设定了到55年至少实现比2030年减少1990%温室气体的目标。8年2021月2021日，欧洲央行迈出了历史性的一步，首次宣布将气候变化纳入其货币政策。2021 年早些时候，国际能源署呼吁各国政府确保其经济复苏计划侧重于清洁能源投资，以便为可持续复苏和碳排放的长期结构性下降创造条件（国际能源署报告，5 年[<>]）。

在全球范围内，只有当个人和社区都支持向政策制定者和公民通报人类和地球上生命面临的威胁情况的双重责任时，才能通过中到低温室气体排放实现系统性变革。它需要采取行动促进一种节俭形式（Vaden 等人，2020[6]），并体现向低碳社会的社会生态过渡（IPCC，2018[3];奥托等人，2020[7]）。在法国，这种双重责任是不可避免的，因为个人行动，如承诺和金融投资，最多只能减少 45% 的温室气体排放（Dugast 等人，2019 年[8]）。

改变社会的个人和集体行为极具挑战性，但却是实施有效公共政策的关键。行为科学可以帮助设计促进可持续行为的工具（OCDE，2017[9]）。此外，严肃游戏（或学习游戏）已经在各个领域发展了几十年，有一个共同的特点，那就是不以娱乐为目标。这些游戏允许玩家在现实世界中发展解决问题的能力，以及参与和责任感（Cheng 等人，2020[10]）。在基于游戏的方法中，参与者需要根据问题对其性格的影响来采用可能具有竞争利益和各种观点的角色，从而促进多种意见和协作论证以实现共同目标（Doerr-Stevens 等人，2011[11];吉贡等人，2021[12]）。角色扮演游戏（RPG）已经被使用，并评估了其针对各种环境问题的功效。Salvini等人（2016[13]）探索了它们在促进巴西农民可持续土地利用农业实践中的用途。除了技术知识外，他们还观察了社会机构学习和参与集体行动的三组农民之一。Meinzen-Dick et al. （2018[14]） 印度安得拉邦改善地下水资源管理的试点研究中使用的游戏报告。与其他不参加比赛的社区相比，举办奥运会的社区更倾向于采用水登记和规则来管理地下水。在SECOLOZ游戏中，当地利益相关者之间促进了法国洛泽尔三种不同耕作方式对生态系统服务的影响（Moreau等人，2019[15]）。Agusdinata 和 Lukosh （2019[16]） 设计了 HomeRUN RPG，以减少家庭层面因消耗食物、能源和水资源而产生的温室气体排放量。

学术活动的温室气体排放不能再被忽视。正如 IPCC （2018[1]） 所强调的那样，将全球变暖限制在 1.5°C 甚至 2°C 需要大幅和快速地减少温室气体排放，这必须涉及所有活动部门，尤其是在发达国家（Mahlstein 等人，2011[17]）。在这方面，学术界也不例外（Attari et al.， 2016[18]）。此外，认知失调在所有领域都很高，在学术界甚至更多，这不再能够仅仅提高对即将到来的危机的认识和警惕，而必须充当先驱并体现变化（Schrems and Upham，2020[19];惠特马什等人，2020[20]）。

制定强有力的减排战略首先意味着准确监测温室气体排放。在学术领域，一组名为 Labos1point5 （https://labos1point5.org/） 的法国研究人员开发了一种名为“GES1point5”的开源工具，以帮助研究单位计算其碳足迹（Mariette 等人，2022[21]）。监控是第一步，但不足以导致我们职业行为的深入改变（Hulme，2020[22]）。然而，越来越多的科学界意识到，不仅需要警惕，还需要改变他们的专业实践。此外，根据Attari等人（2016[18]）的说法，当科学家的行为不和谐时，他们的警告的可信度就会增加。根据一项在 6000 人中进行的研究（Labos 1point5，2020[23]），88% 的法国研究人员“完全同意”或“有点同意”气候紧急情况需要他们的做法发生深刻变化;然而，学术部门的结构和功能框架以及对学术成绩的评估不利于可持续轨迹的出现。相反，它在很大程度上促进了研究人员导致高碳途径的行为（例如国际旅行，促进国际网络，使用高科技和独特的科学仪器）。

如今，无论是会议、实地调查、高度具体的仪器实验、论文答辩还是项目会议，与研究人员流动性相关的排放都是实验室温室气体足迹的重要（有时是主要）贡献（Whitmarsh 等人，2020 年[20]）。此外，旅行实践在个人之间分布不均，每个实例达到 10.8 tCO2e（即所有温室气体都已转化为当量的一氧化碳2蒙特利尔大学教授的人均年均温室强迫（Arsenault等人，2019 [24]）和 7.5 tCO2e在不列颠哥伦比亚大学（Wynes et al.， 2019 [25]）。对于加拿大的两个地点，这种唯一的活动相当于该国普通人一年排放量的很大一部分（19.4吨一氧化碳2e/capita in 2019）（加拿大，2021[26]），这与加拿大到 2050 年实现净零排放的承诺相去甚远。飞机的使用是温室气体排放的主要来源，根据一些作者的说法（Wynes 等人，2019[25]），它不一定会在职业发展和加强专业关系方面带来明显的好处。

一系列具有不同程度娱乐和约束的工具正在逐渐出现，但其中许多工具难以超越简单的提高认识，以创建具体的过渡行动（Galeote 等人，2021[27]）。在法国，与许多其他国家一样，越来越多的研究人员组织起来改变他们的工作习惯，接受更可持续的做法;由于 COVID 大流行危机和视频通信的增加，这一趋势加速了。应制定一些替代办法，以扩大所涉及的科学界，但也要提供温室气体减排的可能途径的总体构想。目前的方法包括煽动性措施（碳税、生态货币）、监管措施（碳配额、绿色宪章、碳抵消）和几种游戏化方法，例如法国：（i） 气候壁画，一个3小时的合作研讨会，以了解气候变化的科学基础并开始采取行动（https://climatefresk.org/).（ii） ClimaTicTac，由法国CNRS和CEA科学家开发的面向9岁以上玩家的法国合作战略棋盘游戏（https://climatictac.ipsl.fr/）。（iii） 2吨，一个3小时的研讨会，以寻找解决方案，以达到2吨当量CO的理想足迹2每人每年，到2050年要达到的目标，以遵守《巴黎协定》的承诺，即将全球气温上升保持在2度以下（https://en.2tonnes.org/atelier），以及（iv）Carbon Lean，一种面向8岁以上玩家的纸牌游戏，以发现自己的碳足迹并尽量减少碳足迹（https://www.carbon-lean.com/).后者可以采取严肃游戏的形式，模拟多参与者系统，以解决环境问题的复杂性及其与许多其他领域的相互作用（Oliver，2016[28]）。

在气候变化的背景下，数字严肃游戏已经使用了近四十年（Robinson和Ausubel，1983[29]）。Galeote 等人（2021[27]）在他们的文献综述中，包括数十种游戏化方法，表明严肃的游戏通过结合学习和娱乐来刺激认知参与，影响对气候变化相关主题的感知和与他人的行为参与。严肃的游戏创造了一个围绕复杂主题的思考领域，同时保持着有趣的氛围。作为参与者，参与者随后体现不一定属于他们自己的立场或角色，并且更容易与与他们没有直接关系或他们认为不关心的问题联系起来。此外，严肃的游戏会产生涉及玩家情绪的对立或合作的动态，使他们进一步沉浸在自己的角色中，并促进玩家对不同于现实生活条件的角色的同理心（Wiemeyer et al， 2016[30]）。他们喜欢创造联系并鼓励真诚交流的时刻。根据Gee（2008）[31]的说法，严肃的游戏需要适度有趣或“令人愉快地令人沮丧”才能足够严肃。这一特点使得改编以气候变化或社会生态问题为主题的严肃游戏非常合适。事实上，这些议题肯定是我们时代的一些主要问题，同时也是最推迟的问题。在这种情况下，有越来越多的严肃游戏正在建立，以提高各种社会、政治和经济利益相关者对这些问题的认识（Onencan 等人，2016[32];Terti等人，2019[33];温多夫等人，2020[34]）。

从这个角度来看，我们开发了MaTerre180'（即MyEarth180'），这是一个过渡支持系统，包括基于游戏的参与工具，旨在提高学术界对碳足迹的认识，并确定通过社会互动减少的方法。MaTerre180'特别关注航空旅行在学术碳足迹中的主要比例，但也包括其他交通工具（用于海洋学调查的火车、汽车或轮船）以及其他排放源，如数值模拟和获得高科技和独特的科学仪器（例如粒子对撞机）。MaTerre180'超越了单纯的学习框架，首先确定解决方案，然后采取行动并揭示减少学术温室气体排放的具体解决方案。

在对时间线、材料和方法进行总体描述后，结果集中在对迄今为止进行的 85 个基于游戏的阶段的分析上。对这些游戏进行了分析，以讨论建议的温室气体减排解决方案在学术界的适用性。特别是，已经有可能通过其自发性和受欢迎程度的指标来评估拟议替代品的稳健性。最后，我们质疑用于衡量学业成绩的指标及其与温室气体减排目标的一致性，以便就实施拟议战略的可能和最有效的方法展开讨论。

3. 材料和方法

一个。道德声明

实验程序的所有方面都经过法国国家可持续发展研究所“科学委员会”的审查和批准（IRD-France，批准编号 D2S-2022-002）。所有参与者在参与之前都同意主持人：在线会议开始后，每个桌子的主持人都要求研讨会的每位参与者有权录制视频作为进一步非营利研究的原始数据来源。当没有获得所有个人参与者的同意时，会议没有记录，相应的表格也没有考虑进一步分析。获得协议后，会议被记录下来，主持人通过签署协议书通知它。我们确实提醒每个参与者角色扮演两个虚构角色;没有收集个人的个人信息，只收集了他们在游戏中虚构角色的行为。

b. MaTerre180'，一个基于游戏的参与式工具

MaTerre180'是一个过渡支持系统，分为四个不同的阶段，通过该系统，学术机构/团体将寻求改变其学术工作的组织，以实现温室气体减排目标。图 1 总结了时间线。MaTerre180'的部署持续180分钟（+30分钟汇报时间）。它持续了两个半天，以帮助参与者获得足够的内省并鼓励他们的认知参与。作为对 COVID 大流行的适应，MaTerre180' 被设计为在线部署，事实证明，这对于这种基于游戏的方法的大众化和数字化特别有用。

在本文中，分析的重点是MaTerre180'研讨会的角色扮演阶段（图3中的第1阶段）。

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图1. MaTerre180'过渡支持系统的时间表。

每个研讨会由四个阶段组成，以提高认识（阶段1），进行一些反省（阶段2），参与角色扮演严肃游戏（阶段3）并汇报结果和姿势（阶段4）。

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每个MaTerre180的个人研讨会旨在召集一名主持人，六名参与者，其中一名担任团队负责人和一名顾问。

第一阶段：提高认识阶段

第一阶段打算在与会者之间就这一专题建立共同的背景，并为他们提供相互了解的机会，这是进一步讨论和谈判之前的一个关键先决条件。第一阶段基于一套包含一般生态声明的文件：跨越九个全球界限中的四个（Rockstrom 等人，1 年[2009];Steffen et al. 2[2015]）和甜甜圈经济理论（Raworth， 35[2012]）。然后是关于气候变化的更具体的部分，概述了全球温度（https://showyourstripes.info/）及其在法国的可能演变（Bador et al， 36[2017]）。其余的提高认识文件更具体地涉及学术界，介绍了一些法国研究小组（IGE、ISTerre 和 LOCEAN）的碳足迹、一些研究活动在个人规模上的影响（Berthoud 等人，37 年[2019]）以及 Labos 38point1 （Labos 5point1， 5[2020]）.然后介绍了一些法国研究小组的新兴举措。提高认识阶段以通过讨论分享感受、反应、个人经验和意见的简短时间结束。MaTerre23'的下一阶段，包括角色扮演阶段，也将在第一个180分钟的课程中介绍。

第 2 阶段：闭会期间阶段

邀请参与者在两次会议之间的几天内，使用开放式访问模拟器（https://avenirclimatique.org/micmac/simulationCarbone.php）计算他们的个人碳足迹。他们还熟悉他们将在角色扮演（即基于游戏）阶段扮演的两个角色，每个角色都与技术人员、研究人员或教授简介有关（见下文）。

第 3 阶段：角色扮演阶段

在角色扮演阶段，六名参与者中有五名扮演由虚构研究小组产生的两个不同角色的角色。第六名参与者担任团队负责人的角色，这将在下文详细介绍。

在研究时，12个虚拟研究团队，每个团队由十个角色组成，可以用不同的方法（实验室实验，数值模拟，实地调查......他们每个人都有自己的特点，并受到真实研究小组的启发。特别是，每个虚拟研究团队的起始排放量都受到使用专为研究小组设计的 GES1point5 在线工具计算的真实研究小组排放量的启发（Mariette 等人，2022[21]）。当时，无论是在GES1point5计算中，还是在MaTerre180的虚拟团队中，都没有考虑与购买研究小组（无论是服务，科学设备还是消耗品）相关的温室气体排放。有了这个限制，虚拟团队的排放多样性代表了真正的研究小组，代表了不同的主题、研究所政策或方法。鉴于游戏的广泛多样性，大多数参与者可以选择熟悉的研究环境，他们通常会这样做。

Table 1 lists the different virtual teams considered here, the team’s initial GHG footprint and some keywords related to the scientific topics addressed. Their full description is available at https://materre.osug.fr/-Les-jeux-.

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表 1. 12个虚拟团队及其特征的列表。

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每个参与者选择两张卡片，描述他/她的虚构人物及其各自的活动和排放。每个虚拟团队的一组 10 个字符包括高级和初级永久研究人员、博士和博士后学生、工程师、技术和行政人员。描述包括他们与其他团队成员的联系，他们的学术声誉，最后是他们的“生态意识概况”。有五种类型的“生态意识概况”，从完全关注气候变化并已经参与集体行动的人（概况“行动时间”），到认为他/她的职业和职责证明高碳足迹合理的人（概况“我有所作为”）。游戏主持人负责游戏动画，顾问（最好是在学术界之外选择）对讨论和对谈判最终结果的评论提出他/她的外部视野。在角色扮演阶段，总共有八个人参与：游戏主持人，五名体现10个角色的参与者，一名参与者担任团队负责人和一名顾问，以确保丰富和开放的社交互动。如果注册的参与者在角色扮演阶段没有出现（或无法参加），则最多可以有四名参与者（而不是六名）进行游戏，一些参与者最多扮演三个角色和团队负责人。对于每个虚拟团队，最初设置一个虚拟板，其中包含代表10个字符的单个发射活动的令牌（参见图2A和图2B）。代币的表面积与温室气体排放量成正比（表2），并标有象征相应活动的特定图标。图2B列出了不同虚拟团队中考虑的活动。它们将进一步被称为“排放动机”。

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图2. A. 角色扮演阶段使用的数字接口。

地球物理研究团队的例子。左上面板是代币银行，左下面板是项目的相关代币，右侧面板是低碳替代品的区域。所有研究团队的界面都可以从 http://51.178.55.78/MT180/mt180.htm 免费获得（数字界面用javascript编码）。B. 12 个虚拟团队中考虑的排放动机。

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表 2. 令牌大小，相关 CO2e 迄今为止考虑的排放源的排放和相应特征（Mariette 等人，2022[21]）。

有关代币的详细信息，请参阅附录 A。

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在介绍和展示25分钟的棋盘、角色和代币后，严格来说，角色扮演阶段分为三个子阶段：自由谈判阶段（20分钟）、研究资助申请结果公布阶段（约10分钟）和指导谈判阶段（25分钟）。第 10 阶段剩余的 3 分钟专门用于顾问的简短汇报，将在第 4 阶段延长。团队在谈判阶段的目标是进行研究，同时将虚拟团队的碳足迹减少到百分之五十 （50%） 的给定目标。

在“自由谈判”子阶段，参与者扮演的虚拟角色讨论如何将虚拟研究团队的温室气体足迹减少一半。每个决定都会导致一个动作：游戏主持人将虚拟游戏垫上的代币移入或移出游戏板，并通过数字界面写下建议的替代方案（图2A）。代币可以被其他较小尺寸的代币取代，例如，如果大陆内（或国内）乘飞机旅行被火车旅行取代。所有提议的替代方案都符合条件，只要它们被游戏主持人接受，并由参与者和顾问选择。自由谈判阶段以简短的汇报（5-10分钟）结束，在此期间，顾问将介绍中期温室气体足迹。顾问还对谈判发表评论，分享他/她的感受，并激励团队超越已经做出的努力。

然后开始资金申请子阶段。在自由谈判子阶段之前，角色们有可能申请法国（法国国家研究机构，ANR）或欧洲（欧洲研究委员会，ERC）研究基金。每份申请都有4/0的概率被授予，接近法国目前的现实生活情况。处理此类项目意味着额外的旅行，估计为 8.0 和 <>.<> tCO2e 法国和欧洲项目每年分别。在研究经费申请子阶段，申请结果由协调人公布和提交。项目申请的成功（或失败）取决于简单地掷出数字骰子。然后，每个获奖项目的成功角色都会获得额外的代币，并显示在游戏垫上，从而增加团队的温室气体足迹。

第三，进行由组长领导的“引导式谈判”分阶段。他/她作为研究小组负责人管理谈判阶段，并可以自由选择他/她的管理策略（专制，自愿，说服......这个引导式协商阶段也是定时的，持续 25 分钟。在三个子阶段结束时，将介绍最终的温室气体足迹，并开始汇报期。

在MaTerre180的过渡支持系统中，角色扮演阶段允许参与者正确看待自己的研究活动和专业限制。分组工作刺激了特定于上下文的抽象和主动实验（莫里斯，2020[39]）。

第 4 阶段：汇报阶段

最后 30 分钟的阶段关闭了研讨会。在汇报阶段，顾问就建议的替代方案、角色的扮演方式以及角色扮演阶段的亮点发表他/她的意见。团队、主持人和顾问回到亮点，分享他们对基于游戏阶段的看法，并讨论减少研究团队温室气体排放的建议的相关性和稳健性。

c. 数据库管理

角色扮演可以在一张桌子周围以经典的方式（即物理方式）进行，桌子周围有事先准备好的所有材料（游戏板、角色卡、代币）。角色扮演也可以在开放访问的数字接口上在线进行（图2A和 http://51.178.55.78/MT180/mt180.htm）。

在数字界面中，自动记录游戏信息。每个操作（例如删除令牌）都与令牌所属角色的名称、删除令牌的动机及其以 kg CO 为单位的值相关联2e.一些额外的信息涉及执行操作的谈判阶段（免费或引导），以及代币是否被归因于研究项目申请（法国或欧洲项目）的成功，代币被移动到的替代方案的名称，公斤CO的减少2e 由此替代方法引起的，以及上次移动令牌的时间（以秒为单位）。

然后将每条记录连接到数据库中，以将所有玩过的游戏组合在一起。因此，添加了四个元信息来识别单个游戏。最后，为每一种备选方案指明了备选方案的类别（见下文关于“备选办法分类”的一节）。然后将获得的数据库与另一个包含特定于每个虚拟团队的信息的数据库交叉引用，如表 1 中所述（初始 CO2平衡、性格、心理概况等）用于进一步分析。例如，这样就可以按表格、按特点、按讲习班届会或备选办法分析结果，以便注意具体要点和决策过程。

d. 备选分类

如上所述，每个与会者都自由地表达了所提出的备选案文。它们涵盖了丰富多样的词汇领域，必须对其进行分类才能对其进行分析。这些备选案文（在附录B中从法文译成英文）分为九类，既不太笼统也不太具体，以便使所提供的信息得到公平的平衡。这种分类源于一些专家阅读记录的游戏，因此涉及一定程度的主观性。表 3 中描述了类别。

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表 3. 对迄今确定的替代项类别的说明。

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e.研究的参数

i. 不同游戏的轨迹，就温室气体足迹而言。

对于每个研讨会，我们都会根据tCO中绝对排放量的修改（增加或减少）来研究其温室气体足迹的演变2e，其中下标指每个特定的子阶段 j，上标指单个研讨会会议编号 i。

在这里，在游戏中增加或消除的潜在排放，例如与新资助的项目或行为改变相关的排放，在Q中被考虑在内（例如，在国内旅行中使用火车而不是飞机都引入了几个20 kgCO的代币2e 表示火车，数字取决于距离，并删除 500 kgCO2飞机的 e 令牌）。

初始时间（j = 0）：虚拟团队的初始碳足迹等于分配给每个游戏的初始温室气体排放量（见表2）：

在自由谈判阶段（j = FN）之后：通过减去自由谈判阶段提出的减排量来获得新的碳足迹

在ANR/ERC项目调用结果（j = ANR/ERC）之后：根据研究项目是否获得批准，可以在指导谈判阶段之前将排放盈余添加到碳足迹中：

在指导协商阶段（j = GN = f）之后：最终（指数f）碳足迹的计算方法是减去建议的额外减排量

这些绝对CF可以转换为累积相对约化R，对于相应的相位j，使用：

二. 备选办法和动机：减少的频率、自发性和强度。

我们还考虑了一氧化碳的含量2e 避免从排放动机M到备选方案A。这使我们能够更详细地描述每种排放动机的温室气体减排途径，从而推断出每种替代方案避免的温室气体总量。它还将有助于描述排放动机是被移除为替代品还是保留在团队的最终温室气体足迹中。

我们将给定替代方案的频率（见表 3）定义为使用该替代方案的游戏数量与游戏总数之间的比率。对于动机（图3），应用了出现频率的加权计算，因为游戏呈现了各种初始类型和活动数量。

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图3. 按类别对备选方案进行分类，以及词汇项对每个类别的相对贡献的饼图。

附录中报告了所有词汇项目。

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然后，优先选择（分别删除）的替代（分别是动机）的自发性定义为它在游戏中首次出现（分别被删除）之前的最短时间。然后将每个变量的所有游戏的最小时间平均，以推断其平均自发性。

最后，我们对由替代方案或动机引起的温室气体减排强度感兴趣，即总绝对减排量与移动的代币数量之间的比率。这使我们能够估计替代方案或减少动机的能力，以或多或少有效地减少团队的温室气体足迹。因此，该比率越趋向于3000 kg CO2e 每个令牌（最大 CO 的活动2X-Large令牌的发射，如表2所示），就还原强度而言，所考虑的变量的效率越高。

4. 结果

6月<>日起千2020年至18月<>日千2021年，来自85个国家和600多个城市的50多名参与者（主要是学术专业人士）参加了<>场研讨会。

一个。替代分类

图3以直方图的形式总结了备选方案的分类，显示了所提出的备选方案中每个类别的频率，以及词汇项对给定类别的相对贡献的饼图。

总共表达了407种不同的替代方案;其中一些被许多参与者考虑，因此为减少碳足迹而执行的单个操作（代币移动）总数为 2241。视频通信得到了大多数参与者的广泛认可（35%）。这种替代方案被视为继续参与会议甚至博士答辩委员会的一种简单方法，甚至可以通过远程或虚拟会议取代面对面的培训，同时减少他们的碳足迹。值得注意的是，这种替代方案还可以提供额外的好处，例如降低成本和个人生活限制，同时提高多样性、公平性和包容性（Skiles 等人，2022[40]）。用其他公共交通工具取代航空航班是第二常见的建议（21%），尽管这种选择有时似乎仅限于需要运输仪器的活动。第三种选择——互助化（18%）——也代表了最大的词汇领域（~25%的词汇项目），因为它需要两个或多个字符之间一定程度的交互，因此涵盖了很大的词汇学复数。与会者对这一备选方案提出了一百（101）多种不同的措辞。它收集了各种选择，例如为一个人参加项目会议和（或）会议和（或）实地活动，选择一名代表参加一个研究小组的会议，为实地运动培训一个人使用多种工具或选择类似的任务领域。选择减少/取消（10%）主要用于会议出席（每两年一次;例如，限制同一研究小组的与会者人数或每人的国际会议数量）和自愿减少研究活动（放弃实地考察，数值计算，拨款申请）。总体而言，这四个类别占所有拟议替代方案的84%以上。

b.不同游戏桌的轨迹

温室气体排放轨迹首先通过每个游戏桌的温室气体绝对减少量来呈现（图4A，CF）;然后，显示相对减少量（图4B，R），以便于相互比较，因为并非所有游戏桌/团队都以相同的初始发射水平开始（表1）。

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图4. 虚拟温室气体足迹轨迹。

（a） 由虚拟团队着色的 85 张游戏桌的绝对和 （b） 相对温室气体轨迹。水平黑色实线代表 50% 的减排目标。

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x 轴报告角色扮演游戏的四个连续子阶段，如前面第 3b 节第 3 阶段所述，即不同虚拟团队的初始足迹、自由谈判阶段后的温室气体足迹减少、法国和欧洲项目赠款，以及引导谈判阶段后的最终减少。除了在图4A和4B中观察到的所有虚线的一般递减轨迹之外，我们可以强调各种初始预算（范围从42 tCO2e 至 78 tCO2e 每个虚拟团队），以及游戏轨迹。

总体而言，在所有研讨会中，所有虚拟研究小组都在自由谈判阶段后设法减少了碳足迹。游戏结束时最终排放量的可变性超过了初始温室气体足迹的可变性，这清楚地突出了玩家在游戏中互动的重要性。

为了比较不同表格的轨迹，我们显示了温室气体足迹的相对减少（图4B）。在这里，所有表格都从 0% 开始，在自由协商阶段结束时达到 5% 到 45% 的减少。正如之前在图4A中指出的，成功申请法国或欧洲的资助计划会增加一些足迹，有时会抹杀在自由谈判期间所做的努力（例如，环境虚拟团队的一场比赛是棕色的）。最后，引导式谈判后的减排范围缩小到最终平均降幅44%，中位数46%。

游戏之间的可变性很高，效率较低的参与者群体减少了25-30%的排放量，而最有效的参与者减少了近60%。尽管情况多种多样，但在所有比赛中获得的虚拟减排量是有希望的，并表明学术界存在大量温室气体减排的机会。游戏之间的高度可变性表明，减少并不取决于十二个虚拟团队的内在特征（初始碳足迹、动机分布、心理概况等），而是取决于游戏参与者通过他们所体现的十个角色相互作用的方式。为了进一步分析，有趣的是显示最终相对温室气体减排量的密度分布，如图5所示。

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图5. 最终温室气体减排量的密度分布。

它综合了图4B中呈现的数据，用于虚拟团队着色的85个游戏桌。黑色箭头表示-50%的目标和未获得项目资助的游戏的平均减少量（46.5%），蓝色箭头表示有资金的游戏的平均减少量（在初始排放量上增加~12.8%），本预期达到33.9%，但实际上达到42.8%。

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在此图中，没有观察到颜色簇，这表明虚拟团队的最终温室气体足迹大致均匀分布。例如，在“社会与环境”虚拟团队（蓝色方块）的二十场比赛中，每个极端都有一个（-27.5%和-62.5%）：因此，最终结果更多地取决于参与者之间在游戏中创建的社交互动，而不是虚拟团队的特征。然而，除了这个观察之外，还有一个与提议赢得游戏的-50%目标相关的阈值效应：在这个目标之前，分布缓慢而逐渐地增加，而在-50%之后，它突然下降。目标似乎会影响获得的结果，因此，只要没有达到目标，参与者就会想象出减少50%排放量的解决方案，但是一旦达到目标，就没有理由做不必要的事情。观察到的分布峰值为50%，似乎表明参与者的动机高度受到要达到的目标的驱动。

另一个有趣的方面涉及额外资金对最终温室气体足迹的影响。在图5中，没有获得额外资金（即额外温室气体排放）的游戏平均减少-46.5%，逻辑上超过了那些因额外排放而超载的游戏。对于获得额外资金的游戏，相应的额外温室气体排放量平均为12.8%。如果参与者不受这些“惩罚”的影响，温室气体排放量的减少应该在-33.9%左右，但实际上并非如此。在引导谈判阶段之后，平均温室气体减排量确定为-42.8%。这意味着相应的参与者付出了巨大的努力（+8.9%）来减少他们的足迹，并暂时达到减少50%的目标。值得注意的是，没有一款有额外资金的游戏超过目标，而14款没有额外资金的游戏中有64款超过了目标。

c. 选择的备选办法和动机

上一节指出，参与者之间的相互作用以及由此产生的协同作用在实现减排目标方面占主导地位。然而，不同游戏的参与者选择的替代方案是否相同，或者相反，它们是否非常多样化并取决于每个游戏桌特有的协同作用？

为了回答这个问题，还对游戏进行了分析和编译，以强调参与者选择的替代方案，包括前面详述的九个类别（表3），并在图3中分类。结果报告在图6中。

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图6. 按类别重新划分温室气体减排总量。

温室气体减排量平均占温室气体初始足迹的44%。替代类别是参与者表达并在图3中综合的类别。

https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000049.g006

主要的替代方案（36.1%）是使用视频通信工具。其次是一些专业活动的相互化（22.3%）和自愿取消或减少研究活动（14.4%）。火车（6.9%），搬迁（4.9%）和旅行时间延长（4.7%）对虚拟减少总量的贡献较小。最后，本地合作伙伴（3.0%）、IT优化数值计算（2.0%）和其他合作伙伴（2.2%）在虚拟减排量中占很小的份额。总体而言，近80%的减排是通过四类替代方案实现的。通过“当地伙伴”类别的含义减少温室气体足迹被认为被低估了，这可能是由于与共同化类别混合的结果。IT优化的效果相对较低归因于所考虑的12个虚拟团队中计算机模拟的一小部分排放。在全球范围内，IT优化可能更为重要。

图7显示了为每个主要研究活动选择了哪些替代品，其相应的替代比例以及减少了多少温室气体排放。

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图 7. 温室气体绝对减排分布。

根据排放动机，减排量按其他类别细分：参加会议的航空旅行，项目会议，实地考察，陪审团，培训，海洋学运动，机构会议的航空旅行，数值计算成本，航空旅行使专业知识，获得大型独特仪器。

https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000049.g007

视频通信（蓝条）是减少六种排放动机的温室气体足迹的有效因素，通过一些远程视频互动取代会议、项目、陪审团（博士、员工招聘等）以及培训、机构和专业知识会议的实体会议。实地考察（在大陆或海上）对温室气体足迹有很大贡献，通常是相互的。

一般来说，替代方案取决于动机。需要多种选择才能最大限度地减少，这强调了参与者之间互动的复杂性和丰富性。

图8更详细地显示了温室气体排放的分布和减排途径。灰色垂直条和彩色条带与所考虑的 85 场比赛的全球温室气体排放量成正比。该桑基图补充了图7中给出的信息。更清楚的是，为什么会议的总排放量占主导地位：它也是初始分布的最大份额。有些动机似乎很难替代，例如密集计算和海上巡航，而另一些动机似乎更容易减少，特别是陪审团。

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图8. 温室气体排放的分布，从角色扮演初始平衡到选定的替代品和最终平衡。

在这张桑基图上，可以看到排放的初始分布，可以将游戏中资助的法国和欧洲项目（或 ANR 或 ERC）产生的排放添加到其中。根据动机的初始分布可以在图的中心看到。右侧是选定的替代品和剩余的排放量。流带表示动机和所选备选方案之间的分布。

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d. 频率、自发性和发射强度

由于角色扮演阶段分为两个子阶段，每个子阶段分别为 20 分钟和 25 分钟，因此查看为给定替代方案替换代币的时间的影响很有趣。有三个特征特别有意义：第一，行动的自发性，即变量（动机或替代）出现的最短时间;其次，它在所有游戏中出现的频率，最后是它的减少强度，以公斤一氧化碳为单位2e 每个令牌。

图9描述了每种替代项的出现频率与其自发性的关系。气泡的大小与替代品的还原效果成正比，单位为 kgCO2e 每个令牌。总的来说，可以观察到四个气泡簇。首先是“视频通信”替代方案，它非常自发（首次出现不到 10 分钟），非常频繁（95% 的游戏提出）并且相当有效。第二组包括三个备选方案，即“共同化”、“取消”和“火车”，这些选择在比赛中也相当早，并且仍然相当频繁，但在减少温室气体排放方面效果不佳，特别是“火车”，由于它不能替代长途航空旅行，因此相当低。以下集群由“持续时间延长”和“当地合作伙伴”替代方案组成，这些替代方案稍后提出，不太受欢迎（约占发生的25%），但在减少强度方面相当有效。最后一个集群包括“搬迁”、“IT 优化”和“其他”。在引导式谈判阶段（平均30分钟后），它到达得很晚，很少见，效果也不相同：“搬迁”是最有效的选择，而“IT优化”似乎效果不佳。

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Fig 9. Spontaneity of the different alternatives sized by reduction intensity.

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图10表示每个动机移除的频率与其自发性的关系。参加国际会议是全球唯一经常退出（超过95%的游戏）和获得高度自发性（<10分钟）的动机。相比之下，从逻辑上讲，访问“独特工具”的飞行是最不经常被移除的（刚刚超过50%的游戏桌最初拥有它们），这是可以理解的，因为它是一些研究活动的核心，无法替代。最后，IT优化较少自发提及（超过30分钟的播放时间）。

以圆圈大小为代表的还原效果也相当多变，范围从超过 1500 kg CO2e 每个代币用于项目和会议会议，CO 少于 500 公斤2e 相当于每个用于计算的令牌。

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图 10. 不同排放动机去除的自发性。

它的大小由减少强度决定。气泡的大小与动机去除的还原效果成正比，单位为 kg CO2每个令牌等效。

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5. 讨论

一个。角色扮演过程中的协同作用和目标的影响

根据 Pohlmann 等人 （2021）[41]，特定社会群体中气候友好行为的正常化不会通过个人的总和来实现。因此，游戏化通常提供可以体验和转换现实的互动空间，这是知识创造的丰富基础（Kolb，2014[42]）。

我们的研究表明，结果的大部分可变性可以大致解释为两个独立的因素：参与者在每场比赛中产生的协同作用和赢得比赛的目标（在我们的例子中是温室气体足迹的-50%）。就参与者之间的协同作用而言，需要进行深入的人类学和社会学工作来评估减少温室气体足迹的刹车和杠杆作用（Whitmarsh 等人，2020[20]）。本研究中对这一假设的深入分析超出了我们的范围，但却是进一步分析游戏期间收集的数据的关键视角。

专注于更定量的分析，可以从最终的温室气体足迹中推断出一些有趣的元素（图5）。在此图中，密度分布显示出不对称性，这对应于阈值效应：在减少的50%以下，游戏桌分布相当缓慢，但是一旦达到目标，密度分布就会突然下降。因此，只要没有达到目标，参与者就会尽其所能，一旦达到目标，参与者就会停止努力。那么问题来了，设定75%的目标是否也会导致这种阈值效应，平均降幅略低于目标。我们可以假设，50%的减排最终仍然是可以接受和实现的，但75%的目标可能会让参与者望而却步，并需要对学术部门的实践进行更深刻和系统的改变。值得注意的是，最终减排量的中位数约为45%，这被认为是在现实生活中实现温室气体排放大幅减少的积极信号。

b.替代品的频率、自发性和有效性

在这里，我们的兴趣是确定如何阐明排放动机和替代方案，如图8所示，以便为减少学术界的碳足迹建立现实的情景。MaTerre180'中的虚拟团队尽可能逼真，以防止游戏与现实世界之间的差距太大。此外，一旦在第一阶段提高了意识，在可能的情况下，可以在没有雇主批准或对一个人的职业生涯产生太大影响的情况下做出一些个人选择（例如膳食选择、通勤方式），但对现实生活中的学术足迹有一些好处，尽管它们没有在游戏本身中探索。为了分析参与者做出的减少选择，决定将研究的注意力集中在具体特征上。要做到这一点，重要的是要通过观察这些选择的频率、自发性、有效性和效率来了解哪些排放动机有利于减少排放，以及哪些替代方案（图9和10）。然而，从角色扮演游戏的虚拟空间过渡到研究的现实世界，可能会带来意想不到的困难，因为研究的当前功能促进了个人表现和竞争（van Dalen，2021[43]），而不是建立通往全球可持续发展的桥梁（Irwin 等人，2018[44]）。

我们的结果表明，由于四种选择，即视频通信，手段或活动的相互化，取消活动和降低碳排放的运输（火车），80%的温室气体减排是可能的。使用视频通信是最自发和最频繁的建议，可以最大程度地减少（16.2%），因为它可以适应大量活动，但野外/海上活动除外。视频通信的自发性和效率可能是由 COVID-19 大流行危机推动的，该危机最近由于封锁和远程工作而强加了这种通信方式（Nguyen 等人，2020 年[45]）。然而，视频通信实践已经在科学界提出，作为会议的替代方案（乔丹和帕尔默，2020[46]）。然而，虚拟会议的优缺点仍存在争议。另一个建议的选择是亲自参加会议，但要更有选择性（见下文，取消）。第二种选择是活动或手段的相互化，这也导致温室气体足迹的总体大幅减少（10.0%），方法是将不同目的的几次实地考察结合起来，或通过委派特定任务来限制实地/海洋运动期间的参与者人数。然而，海洋学运动专家认为，船上活动的可靠相互化是一项艰巨的任务。在现实生活中，人们可以预见到不可忽视的组织障碍，以及研究人员及其利益相关者（社区、等级制度、合作伙伴）对这些建议的预期抵制。虽然在个人基础上对几项活动进行分组并不过分复杂，但同事之间的相互交流需要高度的沟通、准备和信任。目前，鉴于所需时间和职业风险，在重新安排的竞选活动失败的情况下，学术机构尚未充分认识到共同化以变得流行。根据Shove和Walker（2014[47]）的说法，个人行为被嵌入到制度，社会和基础设施框架中，这确保了破坏气候的行为仍然是常态。学术界需要积极主动地通过更加共同和节俭的研究来改变这些规范。第三种选择涉及研究活动的取消或合理化。从本质上讲，从技术上讲，这很简单，但在我们的结果中似乎被过度代表。主要限制是参与者的心理接受，与社会习惯和压力有关（吉福德，2011[48]）。在取消或大幅减少实地/海洋学调查的情况下，研究人员所作的努力和冒险行为缺乏机构承认似乎也是一个限制。在限制亲自参加会议的情况下也是如此。只要学术机构没有制定基于活动可持续性的碳配额或任何其他指标，减少一个人的活动充其量只能节省时间和改善工作与生活的平衡，最坏的情况是研究绩效和研究人员认可度的贬值。应考虑对社会的成本和收益进行深入分析。第四种选择是火车旅行，这在文献中经常被提及为研究脱碳的解决方案。然而，火车旅行很快就会达到极限，因为如果需要多次换乘火车或需要运输重型/笨重的设备，乘坐火车既不容易接受。火车不能代替长途航空旅行。然而，对于大多数区域活动来说，火车甚至非常高效（Ciers等人，2019[49]）。因此，火车必须既作为区域范围内的有效实践，又作为我们实践变化的标志来推广。

其余20%的减少由发生频率较低且自发性较低的解决方案组成，但可以弥补前四种解决方案的局限性。因此，搬迁加上火车的使用非常有效，因为它直接解决了长途航空旅行，特别是会议。延长任务期限同样非常有趣，但更具体地建议用于实地考察或海上巡航，以便更多的外籍人士。当地合作伙伴和外籍人士特定于某些研究小组和主题。减少相应的温室气体足迹首先需要了解人们的信仰、价值观和规范，其次需要所有参与者和政策制定者进行深入讨论，以打破心理和其他限制（Gifford，2011[48]）。

关于排放动机，它们在全球范围内按其在 85 张表中的初始分布比例从游戏垫中撤出。会议自然会以最快和最频繁的方式被移除，但这不应该掩盖团队排放的其他动机，就像在考虑会议的大部分科学作品中经常出现的情况一样。然而，这就提出了以视频会议取代会议或取消会议的可接受性问题，以及研究指标中会议的估值。也有很多动机可以发挥。例如，论文陪审团特别减少，因为它们基本上可以通过视频通信进行，从而在个人生活质量方面获得相关收益。相反，某些动机的代表性不足，如海洋学调查、密集计算或使用独特仪器的旅行，因为它们是研究实验室活动特有的，因此更难减少，这可能解释了后两者的自发性和频率较低。

c. 到50年实现-2030%目标的步骤和时间表

现在的关键是考虑如何将角色扮演阶段表达的温室气体虚拟路径转化为实际措施。在虚拟形式中，参与者将自己从自己的情绪中分离出来，但面临着将自己投射到虚构人物皮肤中的艰巨任务。一些参与者可能会发现很难做出这种姿势的改变，并被具体人物的个人动机、姿势和信念所浸透。当每个参与者扮演两个角色时，当这些角色的行为和个人资料与他们自己的不同时（例如，当博士生必须扮演高级研究员时），难度甚至更大。因此，复杂性在于知道虚构讨论中提出的建议在多大程度上可以直接转化为学术界演员的日常生活。然而，任何理由都不能先验地诋毁另一种选择。仍然有必要鼓励它们的实施，以便在功能研究小组的框架内判断它们的接受程度。可以区分其实施的两个主要方向：

首先，促进和认可个人为减少温室气体足迹所做的努力将是第一步。在汇报阶段的讨论中多次提到的一点是学术表现指标的重要性。事实上，目前的指标鼓励生产力，没有考虑到研究和教育活动的社会和生态影响，特别是在温室气体足迹方面。在社会生态转型的背景下，为学术界保留相同的评估标准似乎不合适。我们知道，会议在传播工作和建立专业网络方面发挥着重要作用。与已经获得永久职位并建立网络的高级研究人员相比，它们对年轻研究人员更为重要。然而，后者参加国际会议的旅行次数最多（Wynes，2019[25]）。因此，指标和评价标准的演变似乎是更好地考虑到符合全球限度的标准的一个相关选择。

第二种选择是让职能团队控制结果。在MaTerre180'的角色扮演阶段使用的数字界面是开发同伴之间沟通和谈判新技术的强大工具。我们可以想象，一些研究小组可以利用这个过渡支持系统来试验研究项目的各种策略，并确定最能平衡社会利益和可持续温室气体足迹的策略。

在他们的详尽审查中，Flood 等人（2018[50]）报告了各种与气候相关的游戏或角色扮演，重点是水资源管理、长期农业或风险灾害;但他们都没有致力于学术界及其不可忽视的温室气体足迹。了解科学家在社会中的特殊作用后，我们可能希望使用像MaTerre180'这样的工具可以加速科学界的转变，并为其他领域的更广泛转变提供有说服力的论据。

过渡支持系统当然可以促进过渡，但这将取决于我们遵循至少两项建议的能力（Galeote 等人，2021[27]）：首先，重要的是促进新兴和发展中国家的干预措施，并将目标扩大到年轻学生和更多的社会、政治和经济行为者。其次，游戏化和过渡支持系统技术应该是大规模的，并导致大数据系列，以获得统计上稳健和无偏见的减少情景。与具有广泛国家和国际影响力的研究机构进行一些合作，可有利于实现这些建议。

d. MaTerre180'的限制和持续改进

已经确定了讲习班目前设置的几个限制，并将导致讲习班的未来改进版本。首先，研讨会的基本原理是在 COVID 危机之前设计的，这迫使大多数研究人员大幅减少旅行。然而，很明显，由于各种原因（陪审团、会议、实地考察）长途旅行的可能性和激励措施目前正在恢复，因此研究界反思如何进行可持续研究的必要性是非常及时的。此外，COVID 危机使角色扮演谈判期间讨论的许多替代方案（例如，搬迁、在线会议等）变得具体化，这可以促进在虚拟和实际研究单位中讨论和实施这些选项。

其次，研讨会是根据CO设计的2e 将航空旅行视为主要排放源的预算。然而，研究机构最近的温室气体预算强调，与航空旅行一起，研究驱动的购买通常是排放的主要来源（Martin 等人，2022 年 [51]）。它们目前被纳入初始 CO2e 预算，将需要与减少航空旅行所设想的替代方案不同的替代方案。显然，研究机构的复杂和国际化活动意味着其CO2游戏可能仍然无法捕获预算（例如，大型基础设施和卫星，Kn?dleser 等人，2022 年 [52]）。尽管如此，游戏的目标是加速替代方案的出现和实施，允许使研究活动脱碳，即使所有来源和替代品都没有充分量化，脱碳本身也不是可持续性的唯一衡量标准。该游戏目前可用于位于法国的研究活动（那里的电力大多是脱碳的），因为与活动相关的排放因子也取决于每个国家的能源结构。

最后，游戏的局限性可能是它倾向于低估对其他研究方式的抵制。事实上，环境承诺较低的研究人员比例可能大于虚拟团队，实际研究单位负责人可能并不总是非常积极主动地谈判整体减少一氧化碳。2e排放，正如在角色扮演游戏的第二阶段所假设的那样。改变虚拟角色抵制变化的比例，并根据虚拟团队领导者的个性单独分析游戏结果，可能是评估这种潜在偏见的一种方式。

6. 结论

这项研究的作者相信，关于全球变暖引起或加剧的当前和即将到来的社会和生态危机的科学知识状况不足以带来与相关问题相称的系统性和快速变化（Hulme，2020[22]）。在这种情况下，学术界也不例外，必须采取行动并体现变化（Attari et al.， 2016[18];惠特马什等人，2020[20]）。基于数学的方法，例如简单地评估研究活动的温室气体平衡（例如 Mariette 等人，2022[21]），是必不可少的，但缺乏深入参与学术研究的所有人员的能力，从管理层到技术人员，从博士生到高级研究人员。为此，创建了一个基于游戏的过渡支持系统MaTerre180'（https://materre.osug.fr/），以在学术界建立温室气体减排方案。MaTerre 180'复制了一个实验室小组，即使是小规模的实验室小组，人们在其中履行各种职责，处于职业生涯的各个层面，可以追求不同的职业目标，不一定与减排路径兼容。该工具已在 2021 年部署，约有 600 名参与者。对所有游戏的分析令人鼓舞，并表达了明确的减排途径：给定减少 50% 的目标，游戏阶段结束时的温室气体减排范围在 25% 到 60% 之间，中位数减少为 46%，与虚拟研究团队无关。虽然游戏是有时间限制的，但它重现与现实生活中互动类似的群体动态的潜力得到了参与者的赞赏。这一结果突出表明，学术界实际上可以实现到50年温室气体减排2030%的目标。

进行了更深入的分析，以了解减排的动态、批准减排战略的剩余障碍，并激发关于可能的替代办法的所有想法。允许减少最多的替代方案是视频通信工具（35%），其次是专业活动的共同化和自愿取消或减少，分别占减少的22%和14%。其余28%的减少是由于使用火车作为运输选择，专业活动的搬迁，一些任务的持续时间延长，信息技术的优化和其他边缘想法。我们的研究结果还证实了适应特定研究活动的替代方案的必要性：正如预期的那样，减少会议，项目和陪审团温室气体排放的最有效工具是视频通信工具，而共同化和持续时间延长是实地考察最重要的替代方案。研究活动的初始足迹解释了某些活动在游戏阶段（如会议）之后仍然存在的总排放量的主导地位。它还显示了除会议外的不同类别的温室气体减排中的一小部分取消，从而显示了学者在不极大地影响其研究活动的情况下减少排放的相对容易的方法。最后，对所有游戏动态的分析，即何时、何时、何时以及多久提出替代方案，显示了使用某些类型的替代方案的一些障碍，以及有必要有一个人来指导讨论（游戏阶段的第二部分）：搬迁、本地合作伙伴和计算优化需要比视频通信的个人选择更多的引导性讨论， 和自由讨论共同化。总体而言，参与者提出的大多数解决方案都是已知的或已经经历过的，但是实时计算每个解决方案有效减少团队温室气体排放的潜力使它们更可口。

在游戏阶段之前提供的信息文件之后，作者预计游戏将在个人（个人）层面引发一些行为变化（例如在通勤/商务旅行之外使用脱碳交通工具，或减少肉类消费）。此外，该游戏可以通过在这个问题上提高集体动力来促进专业的结构变革，这需要学术界的集体努力。

过去十年的各种游戏评论表明，游戏化的趋势仅在最近几十年中有所增长（Reckien and Eisenack，2013[53];洪水等人，2018[49];加莱奥特，2021[27]）。然而，据我们所知，这是第一次部署这样的角色扮演游戏，并用于确定学术界减少温室气体排放的可能场景。游戏化是相关的，因为它允许参与者以低后果失败（Plass et al.， 2015[54]）。MaTerre180'需要进一步进行一些会议，以巩固结果并探索参与者在研讨会期间的社会协同作用：改变温室气体减排50%的目标，使用虚拟团队探索其他研究领域，添加其他类型的虚拟角色，将购买（服务，消耗品，材料和设备）纳入初始碳预算， 等。。此外，在不同规模和不同的学术环境中（大学与国家研究机构，学生与大学工作人员）部署MaTerre180'将有助于解决可能的偏见。最后但并非最不重要的仍然是虚拟世界和现实世界之间的过渡，即找到将基于虚拟游戏的工具想象的场景适应学术研究现实世界的方法。这必然需要研究机构机构治理的参与和参与。

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确认

作者要感谢伊格纳西奥·帕洛莫（Ignacio Palomo）阅读草稿版本和建议。作者要感谢beta测试人员：Yann Echinard（Sciences Po Grenoble），Isabella Zin（Grenoble-INP），Thierry Lebel（IRD），Geraldine Sarret（CNRS），Florence Michau（Grenoble-INP）和Sigrid Thomas（CEA）。Ludovic Eugenot因改善严肃游戏阶段的人体工程学和主持人指南而受到认可，Caroline Play因财政支持和与法国国家可持续发展研究所（IRD）的机构合作而受到认可。特别感谢Martine Ahrweiller，Lydie Civilleti和他们的团队。我们还要感谢会议的顾问和所有为部署做出贡献的人。

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