本文展示了如何使用 SpikeSorter 程序检测和分类使用多电极阵列进行的细胞外记录中的峰电位。
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本文内容
摘要
摘要
目前可用于对多电极阵列记录信号进行峰电位分类的独立软件应用较少。理想的软件应具备友好的图形用户界面，能够读取多种格式的数据文件，并为用户提供一套灵活的工具，使其能够以一定程度的可靠性检测并分类来自不同神经元单元的细胞外电压波形。此前发表的峰电位分类方法现已集成于一款名为 SpikeSorter 的软件程序中，旨在为电生理学家提供一套完整的分类工具，从原始记录数据文件开始，直至导出分类后的峰电位时间点为止。该程序在当前技术条件下尽可能实现了流程自动化。本文详细说明并演示了该软件的使用方法：打开一个代表性数据文件，对细胞外记录信号进行滤波，检测事件并进行聚类分析。文中还展示了分类过程中常见的若干问题，包括由于某些神经元单元倾向于成对发放峰电位（其中第二个峰电位显著小于第一个）而导致的单元被人为过度分割，以及某些单元峰电位幅度随时间缓慢变化所引起的过度分割现象。SpikeSorter 的性能已通过模拟的真实参考数据（surrogate ground truth data）进行了测试，结果表明其准确性与其他正在开发的算法相当。
引言
任何使用比简单的在线阈值检测和时间窗处理更复杂的方法来记录大脑细胞外信号的研究者，都面临着从电极记录的噪声电压信号中识别并分离出不同神经元信号的任务。这项任务通常被称为“ spike sorting”（ spike 分类）。 spike 分类的难度受到多种因素的影响。神经元之间可能非常接近，导致邻近电极记录到的信号十分相似而难以区分。单个神经元产生的信号可能随时间变化，原因可能包括电极的移动、在高放电率期间钠通道动力学的改变、靠近电极的树突中电压门控通道激活程度的变化，或可能与脑状态的改变有关。通过使用具有多个紧密排列（20 - 100 µm）记录通道的多电极阵列（MEAs），可以在一定程度上缓解这些问题，因为单个神经元的信号通常会分布在多个通道上，从而获得更好的空间分辨能力1,2。然而，由于神经元信号会沿电极全长扩散并在空间上重叠，这一方法结合上述因素，导致需要在潜在的极高维空间中识别对应于不同神经元的聚类。当电极通道数量较多时，该问题在计算上可能变得难以处理。迄今为止，尽管已有多种解决方案被提出3,4,5,6,
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方案
1. 程序设置
- 前往 http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter 下载程序。将提供的可执行文件复制到您选择的目录中，并阅读随附的文档。
注意：无需正式安装或编译。 - 在打开任何待排序文件之前，请确保有足够的空闲内存（RAM）以容纳整个记录时长。同时确保在数据文件所在目录中存在一个有效的通道配置文件（具体格式参见文档说明）。
- 启动程序后，进入“文件 - 打开”，在弹出的文件打开对话框右下角的下拉列表中选择相应的记录文件格式，选中要打开的文件，然后点击“打开”。
- 读取完成后，检查电压记录显示界面。双击该显示区域（或选择“视图 - 电压记录”），将弹出一个对话框，其中包含可控制查看记录波形任意部分的选项。
注意：双击其他显示窗口通常也会弹出相应的控制对话框。 - 退出对话框后，将鼠标悬停在波形上，可在显示区域左上角查看特定的电压值。使用滚轮可对显示区域的任意部分进行缩放，按住鼠标左键可拖动窗口内容。
注意：该显示界面会频繁更新，以反映新检测到的事件，或通过颜色和/或数字标示聚类后的簇分配结果。 - 如果记录未经过滤波且包含局部场电位，请通过“预处理 - 变换/滤波”（或点击工具栏中的滤波图标）将其去除。选择“高通巴特沃斯滤波器”，....
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结果
图7 展示了典型分类记录的显示结果（通过进入“视图 - 已分类波形”获得）。默认视图仅显示每个簇在中心通道上的波形。常见的现象是，同一通道上一对簇的波形看起来完全相同，但当使用“比较配对”对话框检查这两个簇时，主成分投影（PC投影）中会显示出明显的不同簇，这种情况通常是由于相邻通道上的波形存在差异所致。例如，图7中通道62上的波形即为此例。
如上所述，经常会遇到需要根据幅度-时间图和互相关图来决定是否合并的簇对。 图8 展示了部分基于互相关图的合并决策示例。在短时间间隔内出现非常显著且不对称的互相关（图8B）伴随着单位峰-峰值高度的差异以及相似的放电模式（图8E强烈表明这些峰电位来自同一个神经元。 图9 显示了一种缺乏相同类型合并证据的情况。此处，互相.......
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讨论
文件格式
目前支持的文件格式包括 Neuralynx（.ntt 和 .ncs）、Plexon（.plx）、Neuroscope（.xml + .dat）、MultiChannel Systems（.mcd）、Blackrock（.nev）和 Intan（.rhd）。对于不支持的格式，有两种处理方式。一种是请求开发者在后续版本中添加对该文件格式的支持（在“帮助 - 关于”对话框中提供了发送电子邮件的链接）。另一种方法是将文件转换为受支持的格式。一个简单的选择是使用时间-脉冲-格式“.tsf”。这种基础格式包含电压记录和通道位置信息，以及排序后的事件记录、通道和聚类分配信息。读取这些文件通常比其他格式更快。无论是否涉及不支持的格式，将滤波后的数据保存为 .tsf 文件可能都很方便（该格式包含在导出选项中），因为这可以避免后续耗时的滤波过程。.tsf 格式的详细信息包含在程序附带的文档中。
附属文件
两个辅助文件用于存储参数，即 ss_prefs.sav 和 ss_parameters.s.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
感谢所有使用过 SpikeSorter 的个人和团队，以及为文件格式支持提出需求、并就如何改进本软件提供意见和反馈的各位。其中包括 Youping Xiao、Felix Fung、Artak Khachatryan、Eric Kuebler、Curtis Baker、Amol Gharat 和 Dongsheng Xiao。我们感谢 Adrien Peyrache 提供“代表性结果”部分中的假阳性与假阴性图示。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| spikesorter.exe | 不适用 | http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter |
参考文献
- Buzsáki, G. Large-scale recording of neuronal ensembles. Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).
- Blanche, T. J., Spacek, M. A., Hetke, J. F., Swindale, N. V. Polytrodes: High Density Silicon Electrode Arrays for Large Scale Multiunit Recording. J. Neurophys. 93, 2987-3000 (2005).
- Lewicki, M. S.
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重印与许可
