Describimos aquí PyOKR, un método de análisis cuantitativo semiautomatizado que mide directamente los movimientos oculares resultantes de las respuestas visuales al movimiento bidimensional de la imagen. Una interfaz de usuario y un algoritmo de análisis basados en Python permiten un mayor rendimiento y mediciones cuantitativas más precisas de los parámetros de seguimiento ocular que los métodos anteriores.
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Artículo de método
PyOKR: Un método semiautomatizado para cuantificar la capacidad de seguimiento de los reflejos optocinéticos
En este artículo
Resumen
Resumen
El estudio de las respuestas conductuales a los estímulos visuales es un componente clave para comprender la función del sistema visual. Una respuesta notable es el reflejo optocinético (OKR), un comportamiento innato altamente conservado necesario para la estabilización de la imagen en la retina. El OKR proporciona una lectura robusta de la capacidad de seguimiento de imágenes y ha sido ampliamente estudiado para comprender los circuitos y la función del sistema visual en animales de diferentes orígenes genéticos. El OKR consta de dos fases: una fase de seguimiento lento en la que el ojo sigue un estímulo hasta el borde del plano visual y una fase rápida compensatoria que restablece la posición del ojo en la órbita. Los métodos anteriores de seguimiento de la cuantificación de la ganancia, aunque fiables, requieren mucha mano de obra y pueden ser subjetivos o derivados arbitrariamente. Para obtener una cuantificación más rápida y reproducible de la capacidad de seguimiento ocular, hemos desarrollado un novedoso programa de análisis semiautomatizado, PyOKR, que permite cuantificar el movimiento bidimensional de seguimiento ocular en respuesta a cualquier estímulo direccional, además de ser adaptable a cualquier tipo de equipo de video-oculografía. Este método proporciona filtrado automatizado, selección de fases de seguimiento lentas, modelado de vectores oculares verticales y horizontales, cuantificación de las ganancias de movimiento ocular en relación con la velocidad del estímulo y organización de los datos resultantes en una hoja de cálculo utilizable para comparaciones estadísticas y gráficas. Este canal de análisis cuantitativo y optimizado, fácilmente accesible a través de la importación de PyPI, proporciona una medición rápida y directa de las respuestas de OKR, lo que facilita el estudio de las respuestas visuales del comportamiento.
Introducción
La estabilización de imagen se basa en respuestas oculomotoras precisas para compensar el flujo óptico global que se produce durante el movimiento propio. Esta estabilización es impulsada principalmente por dos respuestas motoras: el reflejo optocinético (OKR) y el reflejo vestíbulo-ocular (VOR)1,2,3. El movimiento global lento a través de la retina induce el OKR, que provoca una rotación ocular reflexiva en la dirección correspondiente para estabilizar la imagen 1,2. Este movimiento, conocido como fase lenta, es inte....
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Protocolo
Todos los experimentos con animales realizados en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins (JHUSOM) fueron aprobados por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC) de la JHUSOM. Todos los experimentos realizados en la Universidad de California, San Francisco (UCSF) se realizaron de acuerdo con los protocolos aprobados por el Programa Institucional de Cuidado y Uso de Animales de la UCSF.
1. Recopilación de datos de comportamiento
- Registre los movimientos oculares OKR utilizando el método de video-oculografía de elección para generar datos de onda (es decir, una serie temporal del á....
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Resultados
Para validar el método de análisis descrito anteriormente, cuantificamos la ganancia de seguimiento de OKR en trazas de onda recolectadas de ratones de tipo salvaje y un mutante knockout condicional con un déficit de seguimiento conocido. Además, para probar la aplicabilidad más amplia de nuestro método de análisis, analizamos trazas derivadas de una cohorte separada de ratones de tipo salvaje adquiridos utilizando un método de recolección de video-oculografía diferente. El filtrado automático de los movimientos sacádico.......
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Discusión
PyOKR proporciona varias ventajas para estudiar las respuestas visuales reflejadas en los movimientos oculares. Estos incluyen opciones de precisión, accesibilidad y recopilación de datos, además de la capacidad de incorporar parametrización y velocidades de estímulo variables.
La evaluación de la ganancia de seguimiento ocular directo proporciona una caracterización precisa del movimiento ocular que es una métrica cuantitativa más directa que el recuento manual tradicional de sacadas de fase .......
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Divulgaciones
Los autores no tienen conflictos de intereses.
Agradecimientos
Este trabajo ha contado con el apoyo de R01 EY032095 (ALK), VSTP predoctoral fellowship 5T32 EY7143-27 (JK), F31 EY-033225 (SCH), R01 EY035028 (FAD y ALK) y R01 EY-029772 (FAD).
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Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| ratones C57BL/6J | Jackson Labs | 664 | |
| Igor Pro | WaveMetrics | RRID: SCR_000325 | |
| MATLAB | MathWorks | RRID: SCR_001622 | |
| Cámara de registro de reflejos optocinéticos - JHUSOM | Custom-built | N/A | se describe en Al-Khindi et al.(2022)9 y Kodama et al. (2016)13 |
| Cámara de registro de reflejos optocinéticos - UCSF | Custom N | /A | se describe en Harris y Dunn, 201510 |
| Python | Python Software Foundation | RRID: SCR_008394 | |
| Tbx5 flox/+ mice | Regalo de B. Bruneau | N/A | Como se describe en Al-Khindi et al.(2022)9 |
| Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd | MMRRC | MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD |
Referencias
- Stahl, J. S. Using eye movements to assess brain function in mice. Vision Res. 44 (28), 3401-3410 (2004).
- Kretschmer, F., Tariq, M., Chatila, W., Wu, B., Badea, T. C. Comparison of optomotor and optokinetic reflexes in mice. J Neurophysiol. 118, 300-316 (2017).
- Bronstei....
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Reimpresiones y permisos
