Name: دليل مرئي لفرز تسجيلات الكهربية عن طريق SpikeSorter (فيديو) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 31 s
Description: تعلم استخدام برنامج SpikeSorter لفرز وتصنيف الإشارات الكهربائية في تسجيلات الخلايا العصبية. يوفر واجهة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات العصبية بدقة.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

نشكر هؤلاء الأفراد والمجموعات الذين استخدموا SpikeSorter والذين قدموا طلبات لدعم تنسيق الملف والاقتراحات والتعليقات حول كيفية تحسينه. ومن بين هؤلاء يوبينغ شياو وفيليكس فونغ وأرتاك خاشاتريان وإريك كوبلر وكيرتس بيكر وأمول غارات ودونغشنغ شياو. نشكر أدريان بيراشي على الأرقام الإيجابية والسلبية الخاطئة الواردة في "النتائج التمثيلية".

<ol><li>Buzsáki, G. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15114356">Large-scale recording of neuronal ensembles.</a> Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).</li>
<li>Blanche, T. J., Spacek, M. A., Hetke, J. F., Swindale, N. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Polytrodes%3A+High+Density+Silicon+Electrode+Arrays+for+Large+Scale+Multiunit+Recording%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurophys%22%5BJournal%5D)">Polytrodes: High Density Silicon Electrode Arrays for Large Scale Multiunit Recording.</a> J. Neurophys. 93, 2987-3000 (2005).</li>
<li>Lewicki, M. S. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10221571">A review of methods for spike sorting: the detection and classiﬁcation of neuronal action potentials.</a> Network. 9, R53-R78 (1998).</li>
<li>Letelier, J. C., Weber, P. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spike+sorting+based+on+discrete+wavelet+transform+coefficients%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Methods%22%5BJournal%5D)">Spike sorting based on discrete wavelet transform coefficients.</a> J. Neurosci. Methods. 101, 93-106 (2000).</li>
<li>Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unsupervised+spike+detection+and+sorting+with+wavelets+and+superparamagnetic+clustering%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Computation%22%5BJournal%5D)">Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering.</a> Neural Computation. 16, 1661-1687 (2004).</li>
<li>Franke, F., Natora, M., Boucsein, C., Munk, M., Obermayer, K. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19499318">An online spike detection and spike classiﬁcation algorithm capable of instantaneous resolution of overlapping spikes.</a> J. Comput. Neurosci. 29, 127-148 (2010).</li>
<li>Jäckel, D., Frey, U., Fiscella, M., Franke, F., Hierlemann, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Applicability+of+independent+component+analysis+on+high-density+microelectrode+array+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Applicability of independent component analysis on high-density microelectrode array recordings.</a> J. Neurophysiol. 108, 334-348 (2012).</li>
<li>Rossant, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spike+sorting+for+large%2C+dense+electrode+arrays%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Spike sorting for large, dense electrode arrays.</a> Nature Neuroscience. 19, 634-641 (2016).</li>
<li>Vandecasteele, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+recording+of+neurons+by+movable+silicon+probes+in+behaving+rodents%5BTitle%5D)+AND+%22JoVE%22%5BJournal%5D)">Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents.</a> JoVE. (61), e3568(2012).</li>
<li>Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recording+large-scale+neuronal+ensembles+with+silicon+probes+in+the+anesthetized+rat%5BTitle%5D)+AND+%22JoVE%22%5BJournal%5D)">Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat.</a> JoVE. (56), e3282(2011).</li>
<li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spike+sorting+for+polytrodes%3A+a+divide+and+conquer+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Systems+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Spike sorting for polytrodes: a divide and conquer approach.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 8, 1-21 (2014).</li>
<li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spike+detection+methods+for+polytrodes+and+high+density+microelectrode+arrays%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comput.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Spike detection methods for polytrodes and high density microelectrode arrays.</a> J. Comput. Neurosci. 38, 249-261 (2015).</li>
<li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26875661">Veriﬁcation of multichannel electrode array integrity by use of cross-channel correlations.</a> J. Neurosci. Meth. 263, 95-102 (2016).</li>
<li>Fukunaga, K., Hostetler, L. D. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/1055330/">The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition.</a> IEEE Transactions on Information Theory (IEEE). 21, 32-40 (1975).</li>
<li>Mitelut, C., et al. Standardizing spike sorting: an in vitro, in silico and in vivo study to develop quantitative metrics for sorting extracellularly recorded spiking activity. Soc. Neurosci. Abstr. 598 (10), (2015).</li>
<li>Hazan, L., Zugaro, M., Buzsáki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Klusters%2C+NeuroScope%2C+NDManager%3A+A+free+software+suite+for+neurophysiological+data+processing+and+visualization%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Meth%22%5BJournal%5D)">Klusters, NeuroScope, NDManager: A free software suite for neurophysiological data processing and visualization.</a> J. Neurosci. Meth. 155, 207-216 (2006).</li>
<li>Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., Buzsáki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+tetrode+spike+separation+as+determined+by+simultaneous+intracellular+and+extracellular+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements.</a> J. Neurophysiol. 84, 401-414 (2000).</li>
<li>Anastassiou, C. A., Perin, R., Buzsáki, G., Markram, H., Koch, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell-type+and+activity+dependent+extracellular+correlates+of+intracellular+spiking%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Cell-type and activity dependent extracellular correlates of intracellular spiking.</a> J. Neurophysiol. 114, 608-623 (2015).</li>
<li>Wohrer, A., Humphries, M. D., Machens, C. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Population-wide+distributions+of+neural+activity+during+perceptual+decision-making%5BTitle%5D)+AND+%22Prog.+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making.</a> Prog. Neurobiol. 103, 156-193 (2013).</li>
<li>Mizuseki, K., Buzsáki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preconfigured%2C+skewed+distribution+of+firing+rates+in+the+hippocampus+and+entorhinal+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Reports%22%5BJournal%5D)">Preconfigured, skewed distribution of firing rates in the hippocampus and entorhinal cortex.</a> Cell Reports. 4, 1010-1021 (2013).</li>
<li>Schmitzer-Torbert, N., Jackson, J., Henze, D., Harris, K., Redish, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+measures+of+cluster+quality+for+use+in+extracellular+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Quantitative measures of cluster quality for use in extracellular recordings.</a> Neuroscience. 131, 1-11 (2005).</li>
<li>Barnett, A. H., Magland, J. F., Greengard, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validation+of+neural+spike+sorting+algorithms+without+ground-truth+information%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Meth%22%5BJournal%5D)">Validation of neural spike sorting algorithms without ground-truth information.</a> J. Neurosci. Meth. 264, 65-77 (2016).</li>
</ol>

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

تنسيقات الملفات وتشمل تنسيقات الملفات المعتمدة حاليا Neuralynx (.ntt و.ncs)، Plexon (.plx)، Neuroscope (. XML + دات)، ونظم قنوات متعددة (.mcd)، بلاك روك (.nev) وIntan (.rhd). لتنسيقات غير معتمد، هناك نوعان من الخيارات. واحد هو أن يطلب إضافة تنسيق الملف الإصدار القادم (وصلة البريد الإلكتروني للمطور يتم توفيرها في &quot;مساعدة - حول&quot; الحوار). والآخر هو لتحويل الملف إلى تنسيق معتمد. وثمة خيار بسيط هو استخدام الوقت...

<table><tbody><tr><td>spikesorter.exe</td><td>N / A</td><td></td> <td><a href = "http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter" >http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter< / a></td></tr></tbody></table>

دليل مرئي لفرز تسجيلات الكهربية عن طريق &quot;spikesorter&quot;

A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

يتوفر عدد قليل من تطبيقات البرامج المستقلة لفرز المسامير من التسجيلات التي تم إجراؤها باستخدام مصفوفات متعددة الأقطاب الكهربائية. من الناحية المثالية ، يجب أن يكون التطبيق سهل الاستخدام مع واجهة مستخدم رسومية ، وقادر على قراءة ملفات البيانات في مجموعة متنوعة من التنسيقات ، وتزويد المستخدمين بمجموعة مرنة من الأدوات التي تمنحهم القدرة على اكتشاف وفرز أشكال موجات الجهد خارج الخلية من وحدات مختلفة بدرجة معينة من الموثوقية. تتوفر الآن طرق فرز السنبلة المنشورة سابقا في برنامج ، SpikeSorter ، يهدف إلى تزويد علماء الفيزيولوجيا الكهربية بمجموعة كاملة من الأدوات للفرز ، بدءا من ملف البيانات المسجلة الأولية وانتهاء بتصدير مرات المسامير المرتبة. تتم أتمتة الإجراءات إلى الحد الممكن حاليا. تشرح المقالة وتوضح استخدام البرنامج. يتم فتح ملف بيانات تمثيلي ، ويتم تصفية التتبعات خارج الخلية ، ويتم اكتشاف الأحداث ثم تجميعها. يتم توضيح عدد من المشكلات التي تحدث عادة أثناء الفرز ، بما في ذلك التقسيم المفرط للوحدات بسبب ميل بعض الوحدات إلى إطلاق المسامير في أزواج حيث يكون الارتفاع الثاني أصغر بكثير من الأول ، والإفراط في الانقسام الناجم عن التباين البطيء في ارتفاع السنبلة بمرور الوقت الذي تمت مواجهته في بعض الوحدات. تم اختبار دقة أداء SpikeSorter باستخدام بيانات الحقيقة الأرضية البديلة ووجد أنها قابلة للمقارنة مع تلك الخاصة بالخوارزميات الأخرى في التطوير الحالي.

ويبين الشكل (7) وعرض (تم الحصول عليها عن طريق الذهاب إلى &quot;عرض - الطول الموجي الترتيب &#39;) لتسجيل فرزها نموذجي. خيار العرض الافتراضي هو فقط لإظهار الطول الموجي على قناة مركز لكل مجموعة. تجربة مشتركة هي أن الطول الموجي للزوج العنقودية على نفس القناة تبدو متطابقة، ولكن عندما &quot;مقارنة أزواج&quot; يستخدم الحوار لدراسة مجموعتي هناك مجموعات متميزة في إسقاط الكمبيوتر، وغالبا ما ينتج عن الاختلافات الموجي على القنوات المجاورة . وه...

توضح المقالة كيفية استخدام برنامج SpikeSorter لاكتشاف وفرز المسامير في التسجيلات خارج الخلية التي تم إجراؤها باستخدام مصفوفات متعددة الأقطاب الكهربائية.

دليل مرئي لفرز تسجيلات الكهربية عن طريق &quot;SpikeSorter&quot;

Few stand-alone software applications are available for sorting spikes from recordings made with multi-electrode arrays. Ideally, an application should be ...

الهدف العام من هذا الفيديو هو توضيح كيفية استخدام برنامج SpikeSorter لعلماء الفيزيولوجيا الكهربائية، وذلك للكشف عن النبضات العصبية وفرزها في التسجيلات خارج الخلوية من الأنسجة العصبية التي تم الحصول عليها باستخدام مصفوفات الأقطاب الكهربائية الدقيقة. كان هدفنا هو تقديم حل بسيط لمهمة فرز النبضات العصبية باستخدام برنامج يتميز بواجهة سهلة الاستخدام. يستطيع برنامج SpikeSorter قراءة الملفات بتنسيقات متنوعة، ويوفر مجموعة من استراتيجيات المعالجة المسبقة والكشف عن الأحداث، بالإضافة إلى خيارات الفرز وتصدير البيانات.تمتد تداعيات هذه التقنية لتشمل تحليل السلوكيات العصبية، التي تُدرس عبر التسجيلات خارج الخلوية باستخدام مصفوفات الأقطاب الكهربائية المتعددة. وبشكل عام، سيواجه الأشخاص المبتدئون في هذه الطريقة صعوبات بسبب تعقيد المهمة والافتقار إلى منهجية قياسية وتحقق موضوعي. لقد خطرت لنا فكرة هذه الطريقة لأول مرة عندما واجهنا مشكلة في فرز تسجيلاتنا الخاصة، التي أُجريت باستخدام مصفوفات أقطاب كهربائية متعددة مكونة من 54 قناة، ولم نجد أي حل متاح.لبدء هذا الإجراء، افتح البرنامج. انتقل إلى قائمة ملف (file) ثم فتح (open)، وبعد ذلك اختر تنسيق ملف التسجيل من القائمة المنسدلة الموجودة في أسفل يمين مربع حوار فتح الملف الناتج. بعد ذلك، اختر الملف وانقر على فتح (open).انقر فوق موافق عند انتهاء القراءة. تظهر إشارات التسجيل الآن في عرض شكل موجة الجهد. إذا كان التسجيل غير مُفلتر ويحتوي على جهد المجال المحلي، فقم بإزالته بالنقر فوق أيقونة الفلتر في شريط الأدوات.اختر مرشح بتروورث تمرير عالي (high pass butterworth filter)، وتردد قطع مناسب وعدد الأقطاب، ثم اضغط على Do It. اضغط على OK، ثم done، وبعد ذلك افحص شكل الموجة المرشح في شاشة العرض. يمكن فحص إشارات الجهد من خلال الضغط المستمر على زر الماوس الأيسر ثم السحب. استخدم عجلة التمرير للتكبير على ميزات محددة ثم التصغير مرة أخرى.مرر مؤشر الماوس فوق نقاط محددة في شكل الموجة لعرض قيم الجهد المقابلة في الزاوية العلوية اليسرى. يؤدي النقر المزدوج فوق النافذة إلى ظهور مربع حوار يمكن استخدامه أيضاً لفحص أي جزء من التسجيل بسرعة وفحص أحداث محددة في القنوات أو المجموعات، بمجرد اكتمال عملية اكتشاف الأحداث وفرزها. بعد ذلك، تحقق من القنوات التي قد تكون معيبة وتحتاج إلى حجب.انقر على أيقونة فحص القناة وافحص الرسم البياني. ولحجب قناة شاذة، قم إما بتحديد رقم القناة أو اختيارها من قائمة المشكلات. عند الانتهاء، أغلق مربع الحوار، ثم انقر على "نعم" عند ظهور المطالبة، لحفظ قيم الحجب.تظهر القنوات المقنعة باللون الرمادي في عرض الجهد. في هذا الإجراء، انتقل إلى "pre-process event detection" لفتح مربع حوار اكتشاف الأحداث. استخدم شريط التمرير الموجود في أعلى اليمين لفحص مستوى الضوضاء في قنوات محددة.قد يكشف الفحص الدقيق لشاشة عرض الجهد أيضاً عن قنوات صامتة أو ذات ضجيج غير عادي تتطلب الحجب. اختر العتبة المتغيرة للكشف عن الأحداث. نطاق العتبات الموصى به يتراوح من 4.0 إلى 6.0 أضعاف الضجيج.حدد الخيار 4.5. اختر طريقة كشف المرشح متعدد المراحل الديناميكي من القائمة المنسدلة. اضبط النافذة بحيث تكون تقريبًا نصف عرض شكل موجة النبضة النمطية، بحيث تكون القيم في نطاق 0.15 إلى 0.5 milliseconds.بعد ذلك، حدد طريقة المحاذاة باختيار الخيار الذي يحدد بشكل أفضل سمة واحدة متموضعة زمنياً للنبضات التي يتم فرزها. اترك الخيارات الأخرى على قيمها الافتراضية واضغط على Start. اضغط على Done للخروج من مربع الحوار.تعرض نافذة شكل موجة الجهد الأحداث التي تم اكتشافها باللون الرمادي على القناة المركزية المخصصة لها. ويمكن ضبط معاملات اكتشاف الأحداث بناءً على النتائج التي تظهر في هذه المرحلة. على سبيل المثال، يمكن إعادة تشغيل عملية اكتشاف الأحداث بعتبة اكتشاف أقل، وذلك من أجل اكتشاف المزيد من الأحداث.لا يتم تنفيذ الخطوة التالية عادةً قبل عملية الفرز الروتينية، ولكن من المفيد القيام بها عند الفرز للمرة الأولى، أو عند مواجهة بيانات غير مألوفة. انتقل إلى sort، ثم convert channels to clusters، لإنشاء عنقود واحد لكل قناة قطب كهربائي غير مقنعة، بافتراض أن كل قناة مُخصص لها بعض الأحداث. افحص هذه العناقيد بالانتقال إلى review، ثم view، ثم clean and split clusters لفتح مربع حوار آخر.استخدم عنصر التحكم في التدوير لاختيار العنقود المراد عرضه. اختر عنقوداً يحتوي على عنقودين فرعيين متميزين أو أكثر، ثم اضغط على زر إعادة المحاذاة (realign) لتغيير وقت كل حدث، وذلك لمطابقته بشكل أفضل مع شكل القالب. بعد ذلك، اضغط على التقسيم التلقائي (Autosplit) لتجميع الأحداث بناءً على توزيع المكونات الرئيسية.بعد ذلك، انقر فوق مربعات الاختيار لفحص أشكال الموجات في المجموعات الفرعية. استخدم عنصر التحكم في شريط التمرير لفحص أشكال الموجات المقابلة. كتدريب، استخدم أحد أزرار التقسيم الصغيرة لإنشاء مجموعة جديدة وفحصها.لاحظ كيف أن العنقود الأحمر يظهر الآن عنقودين فرعيين بشكل أكثر وضوحاً بعد فصل العنقود الأخضر. يمكن الاستمرار في عملية الفرز يدوياً بهذه الطريقة، ولكن يُفضل استخدام إجراء الفرز التلقائي (Autosort) الأسرع. اضغط على Done ثم انتقل إلى Sort، Autosort.اترك خيار تخطي الكشف عن الأحداث مفعلًا إذا كان قد تم إجراء الكشف عن الأحداث مسبقًا، كما هو موضح هنا. وفي حال لم يتم تفعيله، سيتم تشغيل الكشف عن الأحداث تلقائيًا، باستخدام قيم المعلمات والخيارات الموروثة من مربع حوار الكشف عن الأحداث. في لوحة التجميع أدناه، اختر نافذة زمنية كبيرة بما يكفي لاستيعاب كامل شكل موجة النبضة، فيما يسبق ويلي نقطة المحاذاة.بعد ذلك، حدد خيار إعادة المحاذاة الذي سيتم استخدامه أثناء التجميع، واختر الحد الأدنى لحجم التجمع. حدد عدد الأبعاد في فضاء المكونات الرئيسية (PC space) التي ستُستخدم للتجميع، واترك الخيارات الأخرى على إعداداتها الافتراضية. بعد ذلك، اضغط على Start لبدء عملية Autosort.بعد اكتمال عملية الفرز التلقائي (Autosort)، اضغط على "التالي" للانتقال إلى مرحلة الدمج والتقسيم الموجه يدويًا، ثم اضغط على "بدء". في مربع الحوار الجديد، ستظهر أزواج العناقيد التي ليست متشابهة أو متميزة بوضوح بالتتابع. لكل زوج معروض، استخدم الأزرار لاختيار ما إذا كنت ستدمج الزوج، أو تدمجه ثم تعيد تقسيمه، أو تحدد الزوج كونه متميزًا أو غامضًا، في حال لم يكن القرار الأمثل واضحًا.انقر فوق مربعات الاختيار لعرض رسم بياني لإما ارتفاع ذروة السبيكة (spike peak height) أو المكون الرئيسي الأول أو الثاني مقابل الوقت، أو الرسوم البيانية للتوزيع التكراري للارتباط التلقائي والارتباط المتبادل. قد تساعد هذه الرسوم في اتخاذ القرارات. نرى هنا مثالاً على قرار الدمج.يتبع ذلك قرار الدمج والتقسيم. إذا لم يتمكن خيار الدمج والتقسيم من العثور على مجموعات قابلة للفصل بوضوح، فاستخدم الشريط المنزلق في مربع الحوار الظاهر لتغيير معامل التجميع يدويًا والعثور على تقسيم يبدو مرضياً. وإذا تعذر تحقيق ذلك، فاستخدم زر التراجع للعودة إلى الحالة الأصلية للمجموعتين.عند الانتهاء، اضغط على split كما هو موضح. انتقل الآن إلى review، ثم post-processing. استخدم زر alignment cleaning لإزالة الأحداث من المجموعات التي لا تتطابق بشكل جيد مع قالب المجموعة الخاص بها.بعد ذلك، استخدم زر إعادة التجميع (recluster) لإعادة تعيين الأحداث غير المجمعة إلى قوالب معينة بناءً على قيمة التطابق. يتم تحديد الأحداث المستردة كمجموعة فرعية (subcluster) من كل مجموعة رئيسية، ويمكن فحصها باستخدام مربع حوار عرض المجموعات وتنظيفها وتقسيمها (view, clean and split clusters). ستظل هذه الأحداث ضمن المجموعة وسيتم تصديرها على هذا النحو، ما لم يتم حذفها.بعد ذلك، عُد إلى مربع حوار ما بعد المعالجة. استخدم زر الحذف وعنصر التحكم الدوراني المجاور له لحذف العناقيد التي تقل نسبة الإشارة إلى الضوضاء فيها عن العتبة المحددة. لاحقاً، استخدم زر الفرز لإعادة ترقيم العناقيد وفقاً لمعيار مختار.يوضح هذا الشكل العرض الذي تم الحصول عليه من خلال الانتقال إلى "عرض"، ثم "الأشكال الموجية المصنفة" للتسجيل الذي تم تصنيفه للتو. ومن خلال الخبرة العملية، تظهر الأشكال الموجية لزوج من العناقيد على القناة نفسها متطابقة، ومع ذلك، يُظهر مربع حوار "مقارنة الأزواج" عناقيد متميزة في إسقاط المكونات الرئيسية (PC projection). وأحياناً تُقترح قرارات دمج العناقيد بعد مراحل التصنيف السابقة بناءً على مخططات زمن السعة ومخططات الارتباط المتقاطع (cross correlograms).يوضح هذا قرار الدمج استناداً إلى وجود ارتباط تقاطعي غير متماثل وقوي عند فترات زمنية قصيرة، مقترناً بعلاقة واضحة بين قيم المكون الرئيسي الأول للوحدتين، والموضحة هنا على المحور الرأسي. يظهر هذا الشكل حالة تفتقر إلى أدلة مماثلة لعملية الدمج؛ حيث إن مخطط الارتباط التقاطعي ليس غير متماثل بقوة، كما أن مخططات الارتباط الذاتي مختلفة.على الرغم من تشابه أشكال الموجات، إلا أنه لا ينبغي دمج الوحدتين نظراً للاختلاف في توزيعات المكونات الرئيسية. يوضح هذا الشكل حالة تكون فيها أشكال الموجات متشابهة، وتتداخل قيم المكون الرئيسي الأول لوحدتين عندما تتوقف إحداهما عن إطلاق الإشارات وتبدأ الأخرى. وفي هذه الحالة، يبدو قرار الدمج واضحاً ومباشراً.نأمل أن تكون هذه المقدمة الموجزة عن SpikeSorter قد كانت مفيدة. ونحن نخطط لمواصلة تطوير البرنامج وإضافة ميزات جديدة حيثما كانت مفيدة. وتحقيقاً لهذه الغاية، فإننا نرحب بتقارير الأخطاء، والملاحظات البناءة، ومقترحات التحسين.

a-visual-guide-to-sorting-electrophysiological-recordings-using

Research

JoVE Journal

Neuroscience

علم الأعصاب

وثمة مسألة أساسية في فهمنا للدوائر القشرية هي الطريقة الشبكات في مختلف الطبقات القشرية ترميز المعلومات الحسية. هنا ، نحن تصف التقنيات الكهربية باستخدام أقطاب متعددة الصفحي اتصال لسجل واحد وحدات والإمكانات المحلية والتحليلات الميدانية الحالية لتحديد الطبقات القشرية.

دراسة تصنيع المحلي باستخدام شبكة الاتصال متعدد القطب تسجيل رقائقي

يوضح هذا الفيديو تسجيل النشاط العصبي التلقائي والمعتمد على التحفيز من ثقافات الخلايا العصبية العقدية الحلزونية الأولية للفئران (SGN) على مصفوفة متعددة الأقطاب الكهربائية (MEA). يتضمن غسل وإعداد MEA ، وتسجيل النشاط العصبي التلقائي ، وتطبيق المحفزات الكهربائية الخاضعة للرقابة لتحديد النشاط العصبي المعتمد على التحفيز.

تحليل النشاط العصبي في الخلايا العصبية العقدية الحلزونية الأولية للفئران باستخدام مصفوفات متعددة الأقطاب الكهربائية

يوضح هذا الفيديو الإجراء التفصيلي لإعداد فأر مخدر للتسجيلات الفيزيولوجية الكهربية لنشاط الدماغ من مواقع متعددة. يتم تشريح فروة الرأس للوصول إلى الجمجمة ، ويتم حفر الثقوب في مواقع محددة لتركيب الأقطاب الكهربائية وتأمينها. ثم يتم إدخال أقطاب التنغستن الصغيرة في الموقع المستهدف لتسجيل البيانات.

في الجسم الحي تسجيلات الفيزيولوجيا الكهربية لأنشطة الدماغ من مواقع متعددة في الفئران

زرع صفائف نظمت من microwires للاستخدام في وحدة واحدة التسجيلات الكهربية يقدم عددا من التحديات التقنية. وصفت وسائل لأداء هذه التقنية والمعدات اللازمة. أيضا، يتم مناقشتها الاستخدام المفيد صفائف ميكروسلك المنظمة لتسجيل من المناطق الفرعية العصبية متميزة مع الانتقائية مكانية عالية.

إجراء لغرس صالحة المنظمة من Microwires للتسجيلات واحدة وحدة في استيقظ، تتصرف الحيوانات

في هذه الدراسة، يتم تقديم منهجية حول كيفية تنفيذ متعدد المواقع في الجسم الحي التسجيلات الكهربية من مسار هيبيرديركت تحت يوريتان التخدير.

حاد<em&gt; في فيفو</em&gt; تسجيلات الكهربية للميكانيات الميدانية المحلية والنشاط متعدد الوحدات من مسار هيبيرديركت في الفئران تخدير

يوضح البروتوكول الحالي طريقة بسيطة لتتبع إسقاطات الغلوتامات للمنطقة البطنية (VTA) إلى قرن آمون. تم الجمع بين التحفيز الضوئي للخلايا العصبية الغلوتامات VTA مع تسجيل CA1 لإظهار كيفية محطات الغلوتامات VTA تعدل CA1 معدل إطلاق الهرمي المفترض في الجسم الحي.

مجتمعة في فيفو التشريحية والوظيفية تتبع من محطات الغلوتامات منطقة البطن في قرن آمون

يتم تحديد الاستخدام المشترك لتكنولوجيا مصفوفة microelectrode والتحفيز الكيميائي الناجم عن 4-aminopyridine للتحقيق في نشاط مسبب للألم على مستوى الشبكة في القرن الظهري للحبل الشوكي.

تسجيل نشاط الشبكة في الدوائر الحساسة للألم في العمود الفقري باستخدام صفائف الأقطاب الدقيقة

يصف البروتوكول منهجية التسجيل خارج الخلية في القشرة الحركية (MC) للكشف عن الخصائص الكهربية خارج الخلية في الفئران الواعية التي تتحرك بحرية ، بالإضافة إلى تحليل بيانات إمكانات المجال المحلي (LFPs) والمسامير ، وهو أمر مفيد لتقييم النشاط العصبي للشبكة الكامنة وراء السلوكيات ذات الأهمية.

تسجيل متعدد القنوات خارج الخلية في الفئران المتحركة بحرية

تتيح محركات الأقراص الصغيرة المصممة خصيصا استهداف المليمتر الفرعي لمواقع التسجيل القشرية باستخدام صفائف السيليكون الخطية.

الفيزيولوجيا الكهربية للنشاط القشري الصفحي في المرموسيت المشترك

هنا ، نقدم نظام زرع مسبار خفيف الوزن وفعال من حيث التكلفة للفيزيولوجيا الكهربية المزمنة في القوارض محسن لسهولة الاستخدام ، واستعادة المسبار ، والتنوع التجريبي ، والتوافق مع السلوك.

غرسة DREAM: نظام زرع خفيف الوزن ومعياري وفعال من حيث التكلفة للفيزيولوجيا الكهربية المزمنة في الفئران الثابتة الرأس والتصرف بحرية

تعلم استخدام برنامج SpikeSorter لفرز وتصنيف الإشارات الكهربائية في تسجيلات الخلايا العصبية. يوفر واجهة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات العصبية بدقة.

دليل مرئي لفرز تسجيلات الكهربية عن طريق "SpikeSorter"

استكشف المزيد من الفيديوهات