Name: Una Guía Visual de Ordenación de Registros electrofisiológicos El uso de SpikeSorter (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 31 s
Description: Aprende a usar SpikeSorter para detectar y clasificar picos en registros electrofisiológicos extracelulares de tejido neural. Este software facilita el análisis de comportamientos neuronales con una interfaz accesible.

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Agradecemos a aquellas personas y grupos que han utilizado SpikeSorter y que han proporcionado solicitudes de soporte para el formato de archivo y sugerencias y comentarios sobre cómo mejorarlo. Entre ellos se encuentran Youping Xiao, Felix Fung, Artak Khachatryan, Eric Kuebler, Curtis Baker, Amol Gharat y Dongsheng Xiao. Agradecemos a Adrien Peyrache por las cifras falsas positivas y negativas proporcionadas en 'Resultados representativos'.

<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>

Los autores no tienen nada que revelar.

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Cualquier persona que graba señales extracelulares del cerebro usando métodos más sofisticados que un simple umbral de ventanas y en línea se enfrenta a la tarea de identificar y separar las señales de diferentes neuronas a partir de las señales de tensión ruidosos registrados por el electrodo. Esta tarea se conoce comúnmente como la clasificación pico. La dificultad de clasificación pico se complica por varios factores. Las neuronas pueden ser muy próximos entre sí de manera que las señales registradas de ellos por un electrodo cercano es probable que sean similares y difíciles de distinguir. Las señales producidas por una sola neurona puede variar con el tiempo, tal vez debido a los movimientos del electrodo, la cinética de los canales de sodio variable durante los periodos de alta velocidad de disparo, grados variables de activación de las conductancias de tensión en las dendritas que se acercan del electrodo, o posiblemente como resultado de los cambios en el estado de cerebro. Estos problemas pueden ser mitigados mediante el uso de múltiples arrays de electrodos (MEA) con muchos poco espaciados - r (20 100 micras)<html> rabación canales que permite una mejor definición espacial de las señales de las neuronas individuales ya que normalmente se extienden por varios canales 1, 2. Sin embargo, esto, combinado con el hecho de que las señales de las neuronas se extienden a lo largo de toda la longitud de la superposición de electrodo en el espacio, resulta en una potencialmente muy alta espacio tridimensional en el que los clústeres que corresponde a las neuronas únicas necesita ser identificado. Este problema se hace computacionalmente intratable durante más de un pequeño número de canales de electrodos. Hasta la fecha, no existe un acuerdo general-upon mejor método para la clasificación de pico, aunque muchas soluciones se han propuesto 3, 4, 5, 6, 7, 8 y grabaciones de los AAM se están convirtiendo cada vez más común 9,culo = &quot;xref&quot;&gt; 10. Debido a la clasificación pico no es un fin en sí mismo, sino que es simplemente un paso previo necesario antes de un nuevo análisis de datos, existe una necesidad de un paquete de fácil utilización que leerá en los archivos de datos de registro bruto y convertirlos en espiga trenes ordenados con un mínimo de usuario de entrada, y como forma rápida y fiable, como sea posible. Este documento proporciona un tutorial para el uso de SpikeSorter - un programa desarrollado con el objetivo de satisfacer esas necesidades. El programa se basa en algoritmos descritos en los documentos publicados previamente 11, 12, 13. Los objetivos en el diseño del programa fueron que a) debe tener una interfaz fácil de usar que requiere poco o ningún conocimiento previo de programación informática o de pico de clasificación metodología; b) deben ser necesarios pocos o ningún otros componentes de software especializado más allá de los sistemas operativos estándar de Windows o Linux; do </em&gt;) Una amplia gama de formatos de grabación de datos para la importación y exportación de datos debe ser apoyada; d) la necesidad de que la entrada del usuario durante la clasificación debe reducirse al mínimo, y e) clasificar los tiempos deben escalar de una manera razonable, a ser posible de forma lineal, con la duración de la grabación y el número de canales en el electrodo. Los algoritmos implementados en el programa incluyen: a) un conjunto flexible de estrategias de pre-procesamiento y detección de eventos; b) una división automatizada y estrategia de conquista de reducción de la dimensión que agrupa las formas de onda de voltaje en base a los componentes principales (PC) de distribución obtenidos a partir de subconjuntos de canales asignados a grupos específicos; c) automatizado agrupación de distribuciones de PC con un procedimiento rápido agrupamiento basado en el algoritmo de media de desplazamiento de 3, 14, y d) fusión de pares parcialmente automatizado y la división de los grupos para asegurarse de que cada uno es tan claro como sea posible de todos los demás. para This, un conjunto de procedimientos se ha agregado que permiten la división manual o fusión de clusters basados ​​en la inspección de las distribuciones de PC, cruzada y auto-correlograms de espiga trenes y parcelas en tiempo de amplitud de formas de onda de pico. Las grabaciones de tetrodos, matrices, arrays tetrodo Utah, así como los AMA unifamiliares y multifamiliares de espiga pueden ser leídos y ordenadas. El límite de corriente en el número de canales es 256 pero esto puede aumentar en el futuro. Otra aplicación de código abierto multiplataforma, &quot;spyke&quot; (http://spyke.github.io), también está disponible. Escrito por uno de nosotros (MS) en Python y Cython, spyke utiliza el mismo enfoque general como SpikeSorter, con algunas diferencias: para reducir la demanda de memoria, los datos en bruto se carga en pequeños bloques, y sólo cuando sea absolutamente necesario; grupos se muestran en exclusiva, manipulados, y se clasifican en 3D; y de componentes principales y análisis de componentes independientes son utilizados como métodos de reducción de dimensiones complementarias. Spyke requiere más usuario eninteracción, sino que se basa en gran medida en el teclado y el ratón atajos y una cola de deshacer / rehacer para explorar rápidamente los efectos de diversos factores en la agrupación de cualquier subconjunto dado de espigas. Estos factores incluyen el canal de espiga y la selección del rango de tiempo, la alineación pico, las dimensiones de agrupamiento y ancho de banda espacial (Sigma) 11. La siguiente es una breve descripción de los algoritmos y estrategias utilizadas para la clasificación. Más descripciones completas se pueden encontrar en las publicaciones anteriores 11, 12, 13 y en las anotaciones que se puede acceder a través de los botones de ayuda (identificados con un &#39;?&#39;) Dentro de SpikeSorter. Después de cargar un archivo de voltaje extracelular prima y el filtrado de los componentes de baja frecuencia, una etapa inicial de los resultados de detección de eventos en un conjunto de eventos, cada uno de los cuales consta de un breve panorama de tensión antes y después de la hora del evento. Si los elegidosmontó sitios están suficientemente espaciadas estrechamente (&lt;100 micras), las señales de una sola unidad aparecerá generalmente en varios canales vecinos. Un canal central se elige de forma automática para cada evento, correspondiente al canal en el que el voltaje de pico a pico del evento es más grande. Automatizados de clasificación se inicia mediante la formación de un solo grupo inicial para cada canal del electrodo, que consiste en todos los eventos que fueron localizados a ese canal. Una unidad situada a medio camino entre canales puede dar lugar a picos que se localizan (quizás al azar) a diferentes canales: los racimos de estos dos conjuntos de picos se identificaron como similar y se fusionaron en una etapa posterior. A continuación se calcula la forma de onda promedio de los eventos en cada grupo inicial. Esto se conoce como la plantilla clúster. canales auxiliares son asignados a cada grupo en función de las amplitudes y desviación estándar de las formas de onda de la plantilla en cada canal. valores de los componentes principales A continuación se calculan para cada clúster basado en On las formas de onda en el conjunto de canales asignado. El usuario puede elegir el número de las principales dimensiones de los componentes de empleo: por lo general 2 es suficiente. Cada grupo se divide entonces en una nueva serie de grupos, y esto se repite hasta que ninguno puede ser aún más dividida por la agrupación automatizada. En este punto, un conjunto inicial de, digamos, 64 racimos de un electrodo de 64 canales, se pueden dividir en dos o tres veces ese número, dependiendo del número de unidades que estaban presentes en la grabación. Pero debido a la asignación de variables de los acontecimientos de las unidades individuales a diferentes canales, el número de grupos que se encuentra en esta etapa es casi con toda seguridad más grande de lo que debería ser. La siguiente etapa de clasificación es para corregir el oversplitting mediante la comparación de pares de racimos y la fusión de pares similares o reasignación de eventos de uno a otro. Esta etapa de clasificación se denomina &quot;unir y separar &#39;. La fusión y división Para n grupos, hay N * (N-1) / 2 pares y por lo tanto el número de pares crece como N 2, que es indeseable. Sin embargo, muchas parejas pueden ser excluidos de la comparación debido a que los dos miembros de la pareja están físicamente separados. Esto reduce la dependencia a algo que está más linealmente relacionada con el número de canales. A pesar de este acceso directo, la fusión y la etapa de división todavía puede ser bastante tiempo. Funciona de la siguiente manera. Cada par de clúster que se va a comparar (los que están físicamente próximos entre sí, como se juzga por la superposición de los conjuntos de canales asignados a cada uno) temporalmente se fusiona, a pesar de mantener las identidades de los picos en los dos grupos de miembros conocidos. Los principales componentes del par resultante de la fusión se calculan entonces. Una medida de la superposición entre los puntos en los dos grupos se calcula basándose en la distribución de los dos primeros componentes principales. La forma en que el ov<html> medida ERLAP se calcula se describe con más detalle en otra parte 11. Su valor es cero si los clústeres no se superponen en absoluto, es decir, el vecino más próximo de cada punto está en el mismo grupo. Su valor es de cerca de 1 si los grupos se superponen completamente, es decir, la probabilidad de que el vecino más cercano está en el mismo grupo es el mismo que el predicho a partir de una mezcla uniforme de puntos. Varios se toman las decisiones que adoptan la medida de solapamiento en cuenta. Si el solapamiento es mayor que un cierto valor, los grupos se pueden combinar. Si el solapamiento es muy pequeño, el par de clúster puede ser definida como distinta y dejó solo. Los valores intermedios, lo que indica una separación incompleta de la pareja de clúster, puede ser señal de que la pareja debe fundirse y volver a dividir, el resultado deseado ser un par de racimos con menos solapamiento. Estos procedimientos se ejecutan primero en una etapa automatizada y luego en una etapa de guiado manualmente. tienda &quot;&gt; En la etapa automatizado, pares de racimo con un alto valor de solapamiento se fusionan;. luego pares de racimo con el intermedio a valores bajos de solapamiento se fusionan y re-split En la segunda etapa, guiada por el usuario, el usuario se presenta con toda la restante pares de racimo ambiguos (es decir, aquellos con valores de solapamiento en un rango intermedio definido) en secuencia y se le pide que elija si a) para fusionar el par, b) se funden y resplit el par, c) declarar el par a ser distinto (que anulará la importancia de la medida de solapamiento), o d) para definir la relación entre la pareja como &quot;ambigua&quot; que indica que los picos en el par es poco probable que estar bien ordenados. se proporcionan varias herramientas para ayudar con estas decisiones, incluyendo auto - y transversales correlograms y diagramas de series de tiempo de la altura de pico y los valores de PC. Lo ideal sería que, al final de las etapas de la fusión y división, cada grupo debe ser distinto de todos los demás,ya sea porque tiene pocos o ningún canales en común con otros grupos, o porque el índice de superposición es menor que un valor definido. Este valor es seleccionable por el usuario, pero es típicamente 0,1. Clusters (unidades) que pasan esta prueba se definen como &quot;estable&quot;, los que no (porque la superposición con uno o más de otros grupos es mayor que el umbral) se definen como &quot;inestable&quot;. En la práctica, la gran mayoría de las unidades terminan siendo definido como &quot;estable&quot; en el acabado de la clasificación, dejando el resto para cualquiera ser descartado o tratado como potencialmente multi-unidad. Requisitos de Software SpikeSorter es compatible con versiones de 64 bits de Windows 7 y Windows 10, y también se ha ejecutado con éxito bajo Linux usando el emulador de vino. Los archivos de datos se cargan por completo en la memoria (para velocidad), por lo tanto necesita RAM disponible a escala con el tamaño de la grabación (permitir que alrededor de 2 GB para el programa en sí). electrofisiológicoAL archivos de datos de más de 130 GB de tamaño han sido ordenados con éxito tanto en entornos Windows y Linux. Las opciones se accede a través de los menús estándar de Windows, una barra de herramientas y cuadros de diálogo. La disposición de los elementos en el menú coincide más o menos el orden de las operaciones de clasificación, comenzando con el menú &quot;Archivo&quot; de la izquierda para la entrada de datos y el menú &quot;Exportar&quot; a la derecha que permite la exportación de datos ordenados. botones de la barra proporcionan accesos directos a los usados ​​comúnmente elementos de menú. El archivo de configuración de canales Muchos formatos de grabación de datos no almacenan ubicaciones de canal. Sin embargo, a sabiendas de éstos es esencial para la clasificación pico. Los canales también pueden ser numerados de diversas maneras por software de adquisición: SpikeSorter requiere que los canales se numeran en secuencia, comenzando con el canal 1. Por lo tanto, un archivo de configuración de electrodo auxiliar tiene que ser creado que se puede volver a asignar los números de canal para seguir la regla secuencial, y para loc canal de tiendasciones. El archivo de configuración de canal es un archivo de texto con una sola fila de texto para cada canal. La primera línea del archivo almacena un nombre de texto de hasta 16 caracteres de longitud, que identifica el electrodo. Los números en las líneas subsiguientes pueden ser separados por pestañas, una coma o espacios. Hay cuatro números en cada fila proporcionar (en orden): el número de canal en el archivo, el número de canal a la que ha de ser asignada (es decir, el número que se utilizará por SpikeSorter), y las coordenadas X e Y de la canal, en micras. La coordenada x normalmente se toma como perpendicular a la dirección de inserción del electrodo y la coordenada y en consecuencia sería profundidad en el tejido. El archivo de configuración tiene que ser colocado en el mismo directorio que el archivo de grabación. Hay una cierta flexibilidad en la forma en que puede ser nombrado. El programa buscará primero un archivo que tiene el mismo nombre que el archivo de datos en bruto, pero con una extensión .cfg. Si ese archivo is no se encuentra, se buscará el &#39;electrode.cfg&#39; archivo. Si no se encuentra el archivo que a su vez se genera un mensaje de error para indicar una falta de información sobre la disposición de canales.

<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>

una guía visual de ordenación de registros electrofisiológicos el uso de &#39;spikesorter&#39;

A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

Pocas aplicaciones de software independientes están disponibles para clasificar los picos de las grabaciones realizadas con matrices de electrodos múltiples. Idealmente, una aplicación debe ser fácil de usar con una interfaz gráfica de usuario, capaz de leer archivos de datos en una variedad de formatos y proporcionar a los usuarios un conjunto flexible de herramientas que les brinden la capacidad de detectar y clasificar formas de onda de voltaje extracelular de diferentes unidades con cierto grado de confiabilidad. Los métodos de clasificación de picos publicados anteriormente están ahora disponibles en un programa de software, SpikeSorter, destinado a proporcionar a los electrofisiólogos un conjunto completo de herramientas para la clasificación, comenzando a partir de un archivo de datos sin procesar registrado y terminando con la exportación de los tiempos de picos clasificados. Los procedimientos se automatizan en la medida en que esto es posible actualmente. El artículo explica e ilustra el uso del programa. Se abre un archivo de datos representativo, se filtran las trazas extracelulares, se detectan los eventos y luego se agrupan. Se ilustran una serie de problemas que ocurren comúnmente durante la clasificación, incluyendo la sobredivisión artefactual de las unidades debido a la tendencia de algunas unidades a disparar picos en pares donde el segundo pico es significativamente más pequeño que el primero, y la sobredivisión causada por la variación lenta en la altura de la punta a lo largo del tiempo que se encuentra en algunas unidades. La precisión del rendimiento de SpikeSorter se ha probado con datos reales sustitutos del terreno y se ha encontrado que es comparable a la de otros algoritmos en desarrollo actual.

La Figura 7 muestra la pantalla (obtenido por ir a &quot;Ver - Ordenado formas de onda &#39;) para una grabación típica ordenada. La opción de vista por defecto es sólo para mostrar las formas de onda en el canal central para cada grupo. Una experiencia común es que las formas de onda para un par de clúster en el mismo canal parecen idénticos, pero cuando el &#39;Comparación de pares&#39; de diálogo se utiliza para examinar los dos grupos hay distintas agrupaciones en la...

El artículo muestra cómo utilizar el programa SpikeSorter para detectar y clasificar picos en grabaciones extracelulares realizadas con matrices de electrodos múltiples.

Una Guía Visual de Ordenación de Registros electrofisiológicos El uso de &#39;SpikeSorter&#39;

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

El objetivo general de este video es mostrar a los electrofisiólogos cómo utilizar el programa SpikeSorter para detectar y clasificar picos en grabaciones extracelulares de tejido neuronal realizadas con matrices de microelectrodos. Nuestro objetivo fue ofrecer una solución sencilla para esta tarea de clasificación de picos, utilizando un programa con una interfaz fácil de usar. SpikeSorter puede leer archivos en una variedad de formatos y ofrece diversas estrategias de preprocesamiento y detección de eventos, además de opciones de clasificación y exportación de datos.Las implicaciones de esta técnica se extienden hacia el análisis de comportamientos neuronales, estudiados mediante grabaciones extracelulares con matrices de electrodos múltiples. Por lo general, las personas nuevas en este método tendrán dificultades debido a la complejidad de la tarea y a la falta de una metodología estándar y validación objetiva. Tuvimos por primera vez la idea de este método cuando nos enfrentamos al problema de clasificar nuestras propias grabaciones, realizadas con matrices de electrodos múltiples de 54 canales, y no encontramos ninguna solución disponible.Para comenzar este procedimiento, abra el programa. Vaya a archivo y abra, luego seleccione el formato de archivo de grabación en la lista desplegable, en la parte inferior derecha del cuadro de diálogo resultante. A continuación, seleccione el archivo y haga clic en abrir.Haga clic en Aceptar cuando finalice la lectura. Las señales registradas ahora se muestran en la visualización de la forma de onda de voltaje. Si el registro no está filtrado y contiene el potencial de campo local, elimínelo haciendo clic en el icono de filtro en la barra de herramientas.Seleccione el filtro pasaaltos de Butterworth, una frecuencia de corte adecuada y el número de polos, luego presione Hacerlo. Presione Aceptar, luego finalizado, y después examine la forma de onda filtrada en la pantalla. Las señales de voltaje se pueden inspeccionar manteniendo presionado el botón izquierdo del ratón y arrastrando. Utilice la rueda de desplazamiento para acercar y alejar características específicas.Coloque el cursor del mouse sobre puntos específicos de la forma de onda para mostrar los valores de voltaje correspondientes en la esquina superior izquierda. Al hacer doble clic en la ventana, aparece un cuadro de diálogo que también puede utilizarse para examinar rápidamente cualquier parte de la grabación y para analizar eventos específicos en canales o agrupaciones, una vez que se haya completado la detección y clasificación de eventos. A continuación, verifique si hay canales que puedan estar defectuosos y que necesiten ser enmascarados.Haga clic en el icono de verificación del canal e inspeccione el gráfico. Para enmascarar un canal atípico, seleccione el número de canal o elíjalo desde la lista de problemas. Cuando termine, cierre el cuadro de diálogo y luego haga clic en sí en el mensaje para guardar los valores del enmascaramiento.Los canales enmascarados aparecen atenuados en gris en la visualización de voltaje. En este procedimiento, vaya a preprocesar la detección de eventos para abrir el cuadro de diálogo de detección de eventos. Utilice el control deslizante en la parte superior derecha para inspeccionar el nivel de ruido en los canales específicos.La inspección cuidadosa de la pantalla de voltaje también puede revelar canales silenciosos o inusualmente ruidosos que deben enmascararse. Seleccione umbralización variable para la detección de eventos. El rango recomendado de umbrales es de 4,0 a 6,0 veces el ruido.Seleccione 4.5. Elija el método de detección de filtro multiphasico dinámico de la lista desplegable. Ajuste la ventana para que sea aproximadamente la mitad del ancho de una forma de onda de pico típica, con valores en el rango de 0.15 a 0.5 milisegundos.A continuación, seleccione el método de alineación eligiendo la opción que mejor identifique una característica única y localizada temporalmente de los picos que se están clasificando. Deje las demás opciones en sus valores predeterminados y presione Iniciar. Presione Listo para salir del cuadro de diálogo.La ventana de forma de onda de voltaje muestra los eventos detectados en gris sobre su canal central asignado. Los parámetros de detección de eventos pueden ajustarse según los resultados observados en este punto. Por ejemplo, puede volver a ejecutarse la detección de eventos con un umbral de detección más bajo, con el fin de detectar más eventos.El siguiente paso normalmente no se realiza antes de un ordenamiento rutinario, pero es útil hacerlo la primera vez que se realiza un ordenamiento o cuando se trabaja con datos desconocidos. Vaya a ordenar, convierta los canales en grupos, para crear un único grupo para cada canal del electrodo sin máscara, suponiendo que cada canal tiene algunos eventos asignados. Examine estos grupos yendo a revisar, ver, limpiar y dividir grupos para abrir otro cuadro de diálogo.Utilice el control de giro para seleccionar el clúster que se desea visualizar. Seleccione un clúster que tenga dos o más subclústeres distintos, luego presione el botón de realineación para cambiar el tiempo de cada evento, de modo que coincida mejor con la forma de la plantilla. A continuación, presione Autosplit para agrupar los eventos según la distribución de los componentes principales.Posteriormente, haga clic en las casillas de verificación para examinar las formas de onda en los subgrupos. Utilice el control deslizante para examinar las formas de onda correspondientes. Como ejercicio, utilice uno de los pequeños botones divididos para crear un nuevo grupo y examinarlo.Observe cómo el grupo rojo ahora revela dos subgrupos con mayor claridad, después de que el verde se separa. La clasificación podría continuar manualmente de esta manera, pero es preferible utilizar el procedimiento Autosort más rápido. Presione Listo y vaya a Clasificar, Autosort.Deje la opción de detección de eventos omitidos marcada si ya se ha realizado la detección de eventos, como en este caso. Si no está marcada, la detección de eventos se ejecutará automáticamente, utilizando valores de parámetros y opciones heredados del cuadro de diálogo de detección de eventos. En el panel de agrupamiento a continuación, seleccione una ventana temporal lo suficientemente grande como para contener completamente la forma de onda del potencial de acción, antes y después del punto de alineación.A continuación, seleccione una opción de realineación que se utilizará durante el agrupamiento y elija un tamaño mínimo de grupo. Decida el número de dimensiones en el espacio de componentes principales que se utilizarán para el agrupamiento y deje las demás opciones en sus valores predeterminados. Después, presione Iniciar para comenzar el ordenamiento automático.Una vez finalizado el Autosort, presione siguiente para ir a la etapa de combinación y división guiada manualmente, luego presione comenzar. En el nuevo cuadro de diálogo, se presentarán en secuencia pares de agrupamientos que no sean claramente similares ni distintos. Para cada par presentado, utilice los botones para elegir si combinar el par, combinarlo y volver a dividirlo, marcar el par como distinto o como ambiguo, si no está claro cuál es la mejor decisión.Haga clic en las casillas para mostrar un gráfico ya sea de la altura máxima del pico de actividad eléctrica, del primer o segundo componente principal en función del tiempo, o de histogramas de autocorrelación y correlación cruzada. Estos gráficos pueden ayudar en las decisiones. Aquí, vemos un ejemplo de una decisión de combinación.Seguido de una decisión de combinar y dividir. Si la opción de combinar y dividir no puede encontrar grupos claramente separables, utilice el control deslizante en el cuadro de diálogo emergente para variar manualmente un parámetro de agrupamiento y encontrar una división que parezca satisfactoria. Si esto no se puede lograr, utilice el botón de revertir para regresar al estado original de los dos grupos.Una vez finalizado, presione dividir como se muestra. Ahora vaya a revisión, postprocesamiento. Utilice el botón de limpieza de alineación para eliminar eventos de los grupos que sean coincidencias deficientes con la plantilla del grupo.Luego, utilice el botón de reclustering para reasignar los eventos no agrupados a plantillas particulares según el valor de coincidencia. Los eventos recuperados se marcan como un subgrupo de cada grupo principal y pueden inspeccionarse mediante el cuadro de diálogo para ver, limpiar y separar grupos. Estos eventos permanecerán en el grupo y se exportarán como tales, a menos que sean eliminados.A continuación, regrese al cuadro de diálogo de posprocesamiento. Utilice el botón de eliminar y el control giratorio junto a él para eliminar los grupos con una relación señal-ruido inferior al umbral seleccionado. Posteriormente, utilice el botón de ordenar para renumerar los grupos según un criterio elegido.Esta figura muestra la visualización obtenida al ir a la vista, con formas de onda ordenadas para la grabación que acaba de ser clasificada. La experiencia común es que las formas de onda de un par de clústeres en el mismo canal parezcan idénticas, pero el cuadro de diálogo de comparación de pares muestra, sin embargo, clústeres distintos en la proyección de componentes principales (PC). Las decisiones de combinación posteriores a las etapas previas de clasificación a veces se sugieren mediante gráficos de amplitud frente al tiempo y correlogramas cruzados.Esto ilustra una decisión de combinación basada en la presencia de una fuerte correlación cruzada asimétrica a intervalos de tiempo cortos, junto con una relación clara entre los valores del primer componente principal de las dos unidades, mostrados aquí en el eje vertical. Esta figura muestra un caso en el que falta evidencia similar para la combinación. El correlograma cruzado no es fuertemente asimétrico y los autocorrelogramas son diferentes.Aunque las formas de onda son similares, posiblemente no debería fusionarse estas dos unidades debido a la diferencia en las distribuciones de los componentes principales. Esta figura muestra un caso en el que las formas de onda son similares y los valores del primer componente principal de dos unidades se mezclan cuando una de ellas deja de disparar y la otra comienza. En este caso, la decisión de fusionar parece clara.Esperamos que esta breve introducción a SpikeSorter haya sido útil. Tenemos previsto seguir desarrollando el programa y añadiendo nuevas funciones cuando puedan ser útiles. Con este fin, agradecemos los informes de errores, comentarios constructivos y sugerencias de mejora.

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