Name: מדריך חזותי כדי מיון הקלטות אלקטרו שימוש SpikeSorter (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 31 s
Description: למדו כיצד להשתמש בתוכנת SpikeSorter לסיווג ספייקים בהקלטות חוץ-תאיות מרקמת עצבית. השיטה מציעה ממשק ידידותי ואפשרויות עיבוד מקדים לניתוח התנהגויות עצביות.

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

אנו מודים לאנשים ולקבוצות שהשתמשו ב-SpikeSorter ושסיפקו בקשות לתמיכה בפורמט קובץ והצעות ומשוב כיצד לשפר אותו. אלה כוללים את יופינג שיאו, פליקס פונג, ארטאק חאצ'טריאן, אריק קובלר, קרטיס בייקר, אמול גראט ודונגשנג שיאו. אנו מודים לאדריאן פייראש על הנתונים החיוביים והשליליים השגויים שניתנו ב'תוצאות מייצגות'.

<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>

למחברים אין מה לחשוף.

פורמטים של קבצים נכון לעכשיו פורמטים של קבצים נתמכים כוללים Neuralynx (.ntt ו .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (xml + .dat), מערכות רב ערוציות (.mcd), בלאקרוק (.nev) ו Intan (.rhd). עבור פורמטים נתמכים, קיימות שתי אפשרויות. אחת היא לבקש תוספת של פורמט קובץ כדי שתשוחרר בקרוב (קישור דוא&quot;ל היזם מסופק &#39;עזרה - אודות&#39; הדו-שיח). השני הוא להמיר את הקובץ לתבנית נתמכת. אפשרות קלה ופשוטה היא לנצל את הזמן-ספייק הפו...

מי שמקליט אותות תאיים מהמוח בשיטות מתוחכמות יותר מאשר thresholding on-line פשוט חלונאית עומדת בפני המשימה של זיהוי והפרדת האותות מתא עצב שונה אותות מתח הרועשים שרשם האלקטרודה. משימה זו היא הידוע בכינויו מיון ספייק. הקושי של מיון ספייק הוא מורכב על ידי גורמים שונים. נוירונים יכול להיות קרוב מאוד זה לזה, כך האותות רשמו מהם באלקטרודה סמוך צפויים להיות דומה וקשה להבחין. האותות המיוצר על ידי תא עצב בודד עשויים להשתנות לאורך זמן, אולי בגלל תנועות של האלקטרודה, קינטיקה ערוץ נתרן משתנית בתקופות של קצב ירי גבוה, מעלות משתנות של הפעלת conductances המתח דנדריטים שקרובי האלקטרודה, או אולי כמו כתוצאה משינויים במצב המוח. בעיות אלה יכולים להיות מופחתות על ידי שימוש במערכי אלקטרודה רבה (MEAs) עם רבים צפופים (20 - 100 מיקרומטר) r<html> ecording ערוצים המאפשרים הגדרת מרחבית טובה יותר של אותות מנוירונים יחידים מאז הוא בדרך כלל פרושים על פני מספר ערוצים 1, 2. עם זאת, זה, בשילוב עם העובדה כי האותות מנוירונים להתפשט לאורך כל האורך של חפיפת אלקטרודה בחלל, תוצאות במרחב פוטנציאל מאוד גבוה ממדי שבתוכה אשכולות מתאימים נוירונים ייחודיים צריכות להיות מזוהות. בעיה זו הופכת סוררת מחשוב עבור יותר ממספר קטן של ערוצים האלקטרודה. נכון להיום, אין מוסכם בדרך כלל השיטה הטובה ביותר עבור מיון ספייק, אם כי פתרונות רבים הוצעו 3, 4, 5, 6, 7, 8 והקלטות מ MEAs הופכות נפוצות יותר ויותר 9,התחת = &quot;Xref&quot;&gt; 10. מכיוון מיון ספייק הוא לא מטרה בפני עוצמה, אבל הוא פשוט צעד מקדים הכרחי לפני ניתוח נתונים נוסף, יש צורך חבילת שמיש בקלות כי יקרא קבצי נתוני הקלטה גלם ולהמיר אותם רכבות ספייק מיון עם משתמשים קטנים כמו קלט, וכפי מהירה ומהימנה, ככל האפשר. מאמר זה מספק הדרכה לשימוש SpikeSorter - תוכנית שפותחה במטרה לספק את הצרכים הללו. התכנית מבוססת על אלגוריתמים המתואר מאמרים שפורסמו בעבר 11, 12, 13. המטרות בעיצוב התוכנית היו כי א) זה צריך להיות בעל ממשק ידידותי למשתמש הדורשים מעט או ללא ידע מוקדם בתכנות מחשב או של ספייק מיון מתודולוגיה; ב) כמה, אם בכלל, רכיבי תוכנה מיוחדים נוספים מעבר Windows או לינוקס סטנדרטי מערכות הפעלה יש צורך; ג </em&gt;) מגוון רחב של תבניות נתוני הקלטה עבור לייבא ולייצא נתונים צריך להיות נתמך; ד) את צורך קלט משתמש במהלך מיון צריך להיות ממוזער, ודואר) מיון פעמים צריכות סולם בצורה סבירה, באופן אידיאלי באופן ליניארי, עם משך ההקלטה ומספר הערוצים על האלקטרודה. האלגוריתמים מיושמים בתכנית כוללים) סט גמיש של אסטרטגיות איתור מראש עיבוד אירוע; ב) יוצרת קרע אוטומטי ואסטרטגית כיבוש של הפחתת ממד אשר אשכולות גל מתח מבוססים על המרכיבים העיקריים (PC) הפצות המתקבלות תת ערוצים שהוקצו אשכולות ספציפיים; ג) אשכולות אוטומטיים של הפצות PC עם הליך אשכולות מהיר המבוסס על אלגוריתם המשמרת הממוצעת 3, 14, ו- D) התמזגות pairwise אוטומטית חלקי ופיצול אשכולות כדי להבטיח שלכל הוא להבדיל ככל האפשר מכל האחרים. כדי תיהים, סט של נהלים נוסף המאפשר פיצול ידני או מיזוג של אשכולות מבוססים על בדיקה של הפצות PC ברגליים לרכב correlograms של רכבות ספייק ומגרשים משרעת-פעמיים של גל ספייק. הקלטות של tetrodes, מערכי tetrode, מערכי יוטה וכן MEAs יחיד ורב-שוק ניתן לקרוא מסודרות. המגבלה הנוכחית על מספר הערוצים היא 256 אבל זה יכול להיות מוגבר בעתיד. עוד יישום בפלטפורמות קוד פתוח, &quot;spyke&quot; (http://spyke.github.io), הוא גם זמין. נכתב על ידי אחד מאיתנו (MS) ב Python ו- Cython, spyke משתמשת באותה גישה הכוללת כפי SpikeSorter, עם כמה הבדלים: כדי לצמצם את דרישות הזיכרון, הנתונים הגולמיים טעון קוביות קטנות, ורק כשלא היתה ברירה; אשכולות מוצגים באופן בלעדי, מניפולציות, מסודרים ב -3 D; ורכיב קרן ניתוח מרכיבים עצמאי הוא משמשים שיטות הפחתת ממד משלימים. Spyke דורש יותר למשתמשteraction, אבל מסתמך במידה רבה על במקשי קיצור למקלדת ולעכבר ואת תור לבטל / לעשות שוב כדי לחקור את ההשפעות של גורמים שונים במהירות על האשכולות של כל תת-קבוצה של קוצים נתונים. גורמים אלה כוללים ערוץ ספייק ובחירת טווח הזמן, יישור ספייק, מידות אשכולות ורוחב הפס מרחבית (סיגמא) 11. להלן תיאור קצר של אלגוריתמים ואסטרטגיות המשמש למיון. עוד תיאורים שלמים ניתן למצוא בפרסומים קודמים 11, 12, 13 ו בהערות כי ניתן לגשת דרך כפתורי עזרה (מזוהים עם &quot;?&quot;) בתוך SpikeSorter. לאחר טעינת קובץ מתח תאי גלם וסינון את רכיבי תדר הנמוכים, שלב ראשוני של תוצאות זיהוי אירוע סדרה של אירועים, שכל אחד מהם מורכב תמונת מצב מתח קצרה לפני ואחרי זמן אירוע. אם הנבחראתרי רכבו מספיק הם צפופים (&lt;100 מיקרומטר), אותות יחידים אחת יופיעו בדרך כלל על כמה ערוצים שכנים. ערוץ מרכזי נבחר באופן אוטומטי עבור כל אירוע, התואם את האפיק שבו שיא-לשיא המתח של האירוע הוא גדול ביותר. אוטומטיות מיון מתחיל על ידי יצירת אשכול ראשוני יחיד עבור כל ערוץ אלקטרודה, מורכב כל האירועים היו נקודות על אותו הערוץ. יחידה ממוקמת באמצע הדרך בין הערוצים עשויה להצמיח קוצים כי הם נקודות (אולי באופן אקראי) לערוצים שונים: האשכולות מ אלו שתי קבוצות של קוצים יזוהו דומה והתמזגו בשלב מאוחר יותר. צורת הגל הממוצעת של אירועים בכל אשכול ראשוני לאחר מכן מחושב. זה המכונה תבנית האשכול. ערוצי הבת מוקצים כל אשכול מבוסס על אמפליטודות וסטיית התקן של גל תבנית על כל ערוץ. ערכי רכיב עיקריים אז מחושבים עבור כל אשכול מבוסס on את הגל על ​​הסט של ערוצי המוקצה. המשתמש יכול לבחור מספר הממדים מרכיבים עיקריים להשתמש: בדרך כלל 2 מספיקים. אשכול כל כך התפצל סט נוסף של אשכולות, וזה חוזר על עצמו עד שאף ניתן לפצל עוד יותר על ידי יצירת אשכולות אוטומטיים. בשלב זה, קבוצה ראשונית של נגיד, 64 אשכולות מ אלקטרודה 64 ערוצים, ניתן לפצל לשתיים או שלוש פעמים את המספר הזה, תלוי במספר היחידות נכחו בהקלטה. אבל בגלל המשימה משתנית של אירועים מיחידות יחידות לערוצים שונים, מספר אשכולות מצאו בשלב זה הוא קרוב לוודאי יותר גדול ממה שהוא צריך להיות. השלב הבא של מיון הוא לתקן את oversplitting ידי השוואת זוגות של אשכולות ומיזוג זוגות דומים או reassigning אירועים מאחד לשני. שלב המיון זה המכונה &#39;למזג ולפצל&#39;. איחוד ופיצול עבור N אשכולות, ישנם N * (N -1) / 2 זוגות ומכאן מספר הזוגות גדל ככל N 2, אשר אינו רצויה. עם זאת, ניתן לשלול זוגות רבים מן ההשוואה כי שני בני הזוג הם למרחק פיזי ביניהם. פעולה זו מפחיתה את התלות למשהו קשורה יותר באופן ליניארי את מספר הערוצים. למרות קיצור הדרך, את המיזוג ושלב פיצול עדיין יכולים להיות זמן רב למדי. זה עובד באופן הבא. כל זוג אשכול כי הוא להיות לעומת (אלה הנמצאים פיסיים קרובים זה לזה, כפי שניתן לראות ע&quot;י חפיפת ערכות הערוץ המוקצה לכל) הוא זמני ממוזג, אם כי שמירה על זהותם של ספייקים בשני אשכולות החבר הידועים. מרכיביה העיקריים של הזוג הממוזג מחושבים אז. מדד של החפיפה בין הנקודות בשני האשכולות מחושב על בסיס חלוקת שני המרכיבים העיקריים הראשונים. האופן שבו ov<html> מדד erlap מחושב מתואר בפירוט רב יותר במקום אחר 11. הערך שלה הוא אפס אם האשכולות אינם חופפים בכלל, כלומר השכן הקרוב ביותר של כל נקודה נמצא באותו האשכול. הערך שלה הוא קרוב ל -1 אם האשכולות חופפים לחלוטין, כלומר ההסתברות של השכן הקרוב ביותר להיות באותו האשכול היא זהה לזה חזוי מתוך ערבוב אחיד של נקודות. החלטות שונות עשויות אשר לוקחים את מדד החפיפה בחשבון. אם החפיפה עולה על ערך מסוים, ניתן התמזגו אשכולות. אם החפיפה היא קטנה מאוד, צמד האשכול עשוי להיות מוגדר באופן בולט נותר לבדו. ערכי ביניים, המציין פרדה החלקית של זוג האשכול, עשויים לאותת כי הזוג שיש למזג ולאחר מכן מחדש פיצול, את התוצאה הרצויה להיות בזוג צבירים עם חפיפה פחות. נהלים אלה מנוהלים ראשונים בשלב אוטומטי ולאחר מכן בשלב מודרך באופן ידני. אוהל &quot;&gt; בשלב האוטומטי, זוגות אשכול עם ערך חפיפה גבוה ימוזגו;. אז זוגות אשכול עם ביניים לערכי חפיפה נמוכים ימוזגו מחדש פיצול בשלב השני, מונחת המשתמש, המשתמש מוצג עם כל הנותר זוגות אשכול מעורפלים (שאוכלוסייתן מונה ערכי חפיפה במגוון ביניים מוגדר) ברצף מתבקש לבחור אם א) למזג את הזוג, ב) למזג resplit הצמד, ג) להכריז על הזוג להיות ברור (אשר יעקוף את המשמעות של מדד החפיפה), או ד) כדי להגדיר את היחס בין הזוג כמו &quot;מעורפל&quot; המציין את קוצי הזוג צפויים להיות מסודרים היטב. כלים שונים אשר נועדו לעזור עם ההחלטות האלה, כוללים אוטומטיים - ו צולב correlograms ומגרש סדרות עתיות של גובה ספייק וערכי PC. באופן אידיאלי, בסוף בשלבי המיזוג ופיצול, בכל אשכול צריך להיות נבדל מכל האחרים,משום שיש לו מעט, אם בכלל ערוצים במשותף עם אשכולות אחרים, או כי מדד החפיפה הוא פחות ערך מוגדר. ערך זה הוא לבחירה על-ידי המשתמש, אך הוא בדרך כלל 0.1. אשכולות (יחידות) כי לעבור את המבחן הזה מוגדרים &#39;יציב&#39;, ואלה שלא (בגלל החפיפה עם אחד או יותר אשכולות אחרים היא גבוהה מהסף) מוגדרים &#39;יציב&#39;. בפועל, הרוב הגדול של יחידות בסופו של דבר להיות מוגדר כ &#39;יציב&#39; בסיומן של מיון, ומקצה את היתרה או כדי להיות מושלך או כאל פוטנציאל רב יחיד. דרישות תוכנה SpikeSorter תואם 64 סיביות של Windows 7 ו- Windows 10, וכן הופעל בהצלחה תחת לינוקס באמצעות אמולטור יין. קבצי נתונים נטענים לחלוטין לזיכרון (עבור מהירות) ומכאן RAM זמין צריך בקנה מידה עם גודל של ההקלטה (לאפשר כ -2 GB עבור התוכנית עצמה). אלקטרוקבצי נתונים אל גדול מ -130 GB בגודל מוינו בהצלחה בשתי סביבות Windows ו- Linux. אפשרויות ניתן לגשת דרך תפריטים רגילים של Windows, סרגל כלים, ודיאלוגים. הפריסה של פריטים בתפריט תואם פחות או יותר את סדר הפעולות במיון, החל בתפריט &#39;קובץ&#39; מצד שמאל עבור קלט נתונים והתפריט &#39;ייצוא&#39; בצד ימין המאפשר לייצוא של נתונים ממוינת. לחצני סרגל כלים מספקים קיצורים דרך פריטי תפריט נפוץ. את קובץ הגדרות הערוץ תבניות נתוני הקלטה רבות אינן לאחסן במקומות ערוץ. עם זאת, לדעת אלה חיוניים מיון ספייק. ערוצים עלולים גם להיות ממוספרים בדרכים שונות על ידי רכישת תוכנה: SpikeSorter דורש שערוצים ממוספר ברצף, החל ערוץ 1. לפיכך, קובץ הגדרות אלקטרודה נלווה יש להיוצר שיכול למפות מחדש מספרי ערוצים ללכת עלפי כלל הרציף, וכדי ערוץ חנות locations. קובץ תצורת הערוץ הוא קובץ טקסט עם שורה אחת של טקסט עבור כל ערוץ. השורה הראשונה של הקובץ מאחסן שם טקסט, עד 16 תווים, המזהה את האלקטרודה. מספרי השורות הבאות יכולים להיות מופרדים על ידי כרטיסיות, פסיק אחד, או רווחים. ישנם ארבעה מספרים בכל שורה מתן (לפי הסדר): את מספר הערוץ בקובץ, את מספר הערוץ החל עליה להיות ממופה (כלומר מספר אשר ישמשו ידי SpikeSorter), ואת x ו- y של ערוץ, ב מיקרון. ה- x לתאם שבדרך כלל להתפרש בניצב לכיוון של החדרת אלקטרודה ו- y לתאם בהתאם יהיה עומק לתוך הרקמה. קובץ ההגדרות יש להציב באותה ספרייה שבה נמצא קובץ ההקלטה. יש גמישות מסוימת איך יכול להיות שם זה. התוכנית תחפש הראשון עבור קובץ בעל אותו שם כמו קובץ הנתונים הגולמיים אבל עם סיומת .cfg. אם כי אני קובץs לא נמצא, הוא יחפש את הקובץ &quot;electrode.cfg &#39;. אם הקובץ כי בתורו לא נמצא הודעת שגיאה מופקת כדי להעיד על חוסר מידע פריסת הערוץ.

<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>

מדריך חזותי כדי מיון הקלטות אלקטרו שימוש &#39;spikesorter&#39;

A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

מעט יישומי תוכנה עצמאיים זמינים למיון קוצים מהקלטות שנעשו עם מערכי אלקטרודות מרובות. באופן אידיאלי, אפליקציה צריכה להיות ידידותית למשתמש עם ממשק משתמש גרפי, מסוגלת לקרוא קבצי נתונים במגוון פורמטים, ולספק למשתמשים סט כלים גמיש המעניקים להם את היכולת לזהות ולמיין צורות גל מתח חוץ-תאיות מיחידות שונות עם מידה מסוימת של אמינות. שיטות מיון ספייק שפורסמו בעבר זמינות כעת בתוכנה, SpikeSorter, שנועדה לספק לאלקטרופיזיולוגים סט שלם של כלים למיון, החל מקובץ נתונים גולמי מוקלט וכלה בייצוא זמני ספייק ממוינים. הנהלים אוטומטיים ככל שהדבר אפשרי כרגע. המאמר מסביר וממחיש את השימוש בתוכנה. נפתח קובץ נתונים מייצג, עקבות חוץ-תאיות מסוננות, אירועים מזוהים ולאחר מכן מקובצים באשכולות. מומחשות מספר בעיות המתרחשות בדרך כלל במהלך המיון, כולל פיצול יתר מלאכותי של יחידות עקב הנטייה של יחידות מסוימות לירות דוקרנים בזוגות כאשר הספייק השני קטן משמעותית מהראשון, ופיצול יתר הנגרם על ידי שינויים איטיים בגובה הספייק לאורך זמן שנתקלים בו ביחידות מסוימות. הדיוק של הביצועים של SpikeSorter נבדק עם נתוני אמת קרקע חלופיים ונמצא דומה לזה של אלגוריתמים אחרים בפיתוח הנוכחי.

איור 7 מציג את התצוגה (מתקבלת על ידי לחיצה על &#39;צג - גל ממוין&#39;) לבצע הקלטת מיון טיפוסית. אפשרות תצוגת ברירת המחדל היא רק כדי להראות את הגל בערוץ המרכז עבור כל אשכול. חוויה נפוצה היא כי גל עבור זוג אשכול על אותו הערוץ נראה זהה, אבל כאשר &#39;השווה זוגות &quot;השיח משמש כדי לבחון בשני האשכולות יש אשכולות ברורים הקרנת PC, לרוב כתוצאה מהפרשי צורת גל על ​​ערוצים סמוכים . זה נכון, למשל, של גל בערוץ 62 באיור 7. </p...

המאמר מראה כיצד להשתמש בתוכנית SpikeSorter כדי לזהות ולמיין קוצים בהקלטות חוץ-תאיות שנעשו עם מערכי אלקטרודות מרובות.

מדריך חזותי כדי מיון הקלטות אלקטרו שימוש &#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 ...

המטרה הכללית של סרטון זה היא להראות לאלקטרופיזיולוגים כיצד להשתמש בתוכנה, SpikeSorter, כדי לזהות ולמיין פוטנציאלי פעולה (spikes) בהקלטות חוץ-תאיות מרקמה עצבית שבוצעו באמצעות מערכי מיקרו-אלקטרודות. מטרתנו הייתה לספק פתרון פשוט למשימה זו של מיון פוטנציאלי פעולה באמצעות תוכנה בעלת ממשק ידידותי למשתמש. SpikeSorter יכול לקרוא קבצים במגוון פורמטים ומציע מגוון אסטרטגיות של עיבוד מקדים וזיהוי אירועים, בנוסף לאפשרויות מיון וייצוא נתונים.ההשלכות של טכניקה זו חוללות לכיוון ניתוח התנהגויות עצביות, הנלמדות באמצעות הקלטות חוץ-תאיות עם מערכי רב-אלקטרודות. באופן כללי, אנשים שאינם מכירים את השיטה זו יתקלו בקשיים בשל מורכבות המשימה והמחסור במתודולוגיה סטנדרטית ובתיקוף אובייקטיבי. הרעיון לשיטה זו עלה אצלנו לראשונה כאשר התמודדנו עם הבעיה של מיון ההקלטות שלנו, שבוצעו עם מערכי רב-אלקטרודות בעלי 54 ערוצים, ולא מצאנו פתרון זמין.כדי להתחיל בנוהל זה, פתחו את התוכנה. עברו ל-"file" (קובץ) ואז ל-"open" (פתח), ולאחר מכן בחרו את פורמט קובץ ההקלטה מהרשימה הנפתחת, בפינה הימנית התחתונה של תיבת הדיאלוג לפתיחת קבצים שנפתחה. לאחר מכן, בחרו את הקובץ ולחצו על "open" (פתח).לחצו על OK עם סיום הקריאה. אותות ההקלטה מוצגים כעת בתצוגת גלי המתח. אם ההקלטה אינה מסוננת ומכילה את פוטנציאל השדה המקומי, הסירו אותו על ידי לחיצה על סמל המסנן בסרגל הכלים.בחרו מסנן Butterworth למעבר גבוה (high pass), תדר חיתוך מתאים ומספר קטבים, ולאחר מכן לחצו על Do It. לחצו על OK, לאחר מכן על done, ובדקו את גל התנודה המסונן בתצוגה. ניתן לבחון אותות מתח על ידי לחיצה ממושכת על לחצן העכבר השמאלי וגרירה. השתמשו בגלגלת הגלילה כדי להגדיל (zoom in) מאפיינים ספציפיים ולהקטין אותם בחזרה.העבירו את סמן העכבר מעל נקודות ספציפיות בצורת הגל כדי להציג את ערכי המתח התואמים בפינה השמאלית העליונה. לחיצה כפולה על החלון תפתח דיאלוג שניתן להשתמש בו גם כדי לבחון במהירות כל חלק מההקלטה וכדי לבחון אירועים ספציפיים בערוצים או באשכולות, לאחר השלמת זיהוי ומיון האירועים. לאחר מכן, בדקו אם ישנם ערוצים שעלולים להיות פגומים ודורשים מסכה.לחץ על סמל בדיקת הערוץ ובחן את הגרף. כדי להסוות ערוץ חריג, בחר את מספר הערוץ או בחר אותו מרשימת הבעיות. עם הסיום, סגור את תיבת הדו-שיח ולאחר מכן לחץ על "כן" בהודעה המופיעה, כדי לשמור את ערכי ההסוואה.ערוצים ממוסכים מופיעים באפור בתצוגת המתח. בהליך זה, עברו לגילוי אירועים בשלב קדם-העיבוד כדי להעלות את תיבת הדו-שיח של גילוי האירועים. השתמשו בסרגל הגרירה בצד ימין למעלה כדי לבחון את רמת הרעש בערוצים הספציפיים.בדיקה קפדנית של תצוגת המתח עשויה לחשוף גם ערוצים שקטים או רועשים באופן חריג, שדורשים מיסוך. בחרו בסף משתנה (variable thresholding) לזיהוי אירועים. טווח הספים המומלץ הוא פי 4.0 עד 6.0 מרמת הרעש.בחר ב-4.5. בחר את שיטת זיהוי המסננים הרב-פאזיים הדינמיים (dynamic multiphasic filter detection method) מהרשימה הנפתחת. הגדר את החלון כך שיהיה בערך מחצית מרוחב גל של ספייק (spike) טיפוסי, עם ערכים בטווח שבין 0.15 ל-0.5 milliseconds.לאחר מכן, בחרו את שיטת היישור על ידי בחירת האפשרות המזהה בצורה הטובה ביותר מאפיין בודד וממוקד בזמן של הפולסים (spikes) הממוינים. השאירו את שאר האפשרויות על ערכי ברירת המחדל שלהן ולחצו על Start. לחצו על Done כדי לצאת מהתיבה.חלון צורת הגל של המתח מציג את האירועים שזוהו בצבע אפור בערוץ המרכזי שהוקצה להם. ניתן להתאים את פרמטרי זיהוי האירועים בהתבסס על התוצאות הנראות בשלב זה. לדוגמה, ניתן להפעיל שוב את זיהוי האירועים עם סף זיהוי נמוך יותר, כדי לזהות אירועים רבים יותר.השלב הבא אינו מבוצע בדרך כלל לפני מיון שגרתי, אך הוא מועיל לביצוע בעת מיון ראשון, או כאשר נתקלים בנתונים לא מוכרים. עבורו ל-sort, בחר ב-convert channels to clusters, כדי ליצור אשכול בודד עבור כל ערוץ אלקטרודה שאינו מוסתר, בהנחה שלכל ערוץ משויכים אירועים כלשהם. בחן אשכולות אלה על ידי מעבר ל-review, בחירה ב-view, clean and split clusters כדי להעלות תיבת דיאלוג נוספת.השתמשו בבקר הסיבוב (spin control) כדי לבחור את הצביר שברצונכם לצפות בו. בחרו צביר בעל שני תתי-צבירים נפרדים או יותר, ולאחר מכן לחצו על כפתור היישור מחדש (realign) כדי לשנות את הזמן של כל אירוע, כך שיתאים טוב יותר לצורת התבנית. לאחר מכן, לחצו על Autosplit כדי לקבץ את האירועים על בסיס התפלגות הרכיבים הראשיים.לאחר מכן, לחצו על תיבות הסימון כדי לבחון את צורות הגל בתת-אשכולות. השתמשו בבקר ההחלקים (slider) כדי לבחון את צורות הגל המתאימות. כתרגיל, השתמשו באחד הכפתורים הקטנים המפוצלים כדי ליצור אשכול חדש ולבחון אותו.שימו לב כיצד אשכול הנקודות האדומות חושף כעת שני תת-אשכולות באופן ברור יותר, לאחר הפרדת האשכול הירוק. ניתן להמשיך את המיון באופן ידני בדרך זו, אך עדיף להשתמש בפרוצדור ה-Autosort המהיר יותר. לחצו על Done ועברו ל-Sort, Autosort.השאירו את אפשרות "דילוג על זיהוי אירועים" (skip event detection) מסומנת אם זיהוי האירועים כבר בוצע, כפי שמוצג כאן. אם היא אינה מסומנת, זיהוי האירועים יורץ באופן אוטומטי, תוך שימוש בערכי הפרמטרים ובבחירות שהועברו מדיאלוג זיהוי האירועים. בלוח ההצמדה (clustering) למטה, בחרו חלון זמן רחב מספיק כדי להכיל את כל גל הפולס (spike waveform), לפני ואחרי נקודת היישור.בשלב הבא, בחרו אפשרות יישור מחדש (realignment) שתיעשה בה במהלך ההקבצה ובחרו גודל מקבץ מינימלי. קבעו את מספר הממדים במרחב ה-PC שישמשו להקבצה והשאירו את שאר האפשרויות בהגדרות ברירת המחדל שלהן. לאחר מכן, לחצו על Start כדי להתחיל את תהליך ה-Autosort.לאחר השלמת ה-Autosort, לחץ על next כדי לעבור לשלב המיזוג והפיצול המודרך ידנית, ולאחר מכן לחץ על begin. בדיאלוג החדש, יוצגו ברצף זוגות אשכולות שאינם דומים או נבדלים זה מזה באופן ברור. עבור כל זוג המוצג, השתמש בכפתורים כדי לבחור האם למזג את הזוג, למזג ולפצל אותו מחדש, לסמן את הזוג כנבדל, או כמעומעם, אם לא ברור מהי ההחלטה הטובה ביותר.לחצו על תיבות הסימון כדי להציג גרף של גובה שיא הספייק (spike peak height) או של הרכיב הראשי הראשון או השני אל מול הזמן, או היסטוגרמות של אוטוקורלציה וקורלציה צולבת. אלו עשויים לסייע בקבלת החלטות. כאן אנו רואים דוגמה להחלטה על מיזוג.לאחר מכן, בצעו החלטת מיזוג ופיצול (merge and split). אם אפשרות המיזוג והפיצול אינה מצליחה למצוא אשכולות הניתנים להפרה ברורה, השתמשו בסרגל הגרירה בתיבת הדו-שיח המופיעה כדי לשנות ידנית פרמטר הצמדה ולמצוא פיצול שנראה מספק. אם לא ניתן להשיג זאת, השתמשו בכפתור הביטול (revert) כדי לחזור למצב המקורי של שני האשכולות.עם הסיום, לחצו על split כפי שמוצג. כעת עברו ל-review, post-processing. השתמשו בכפתור ה-alignment cleaning כדי להסיר מהאשכולות (clusters) אירועים שאינם תואמים כראוי לתבנית האשכול שלהם.לאחר מכן, השתמש בכפתור ה-recluster כדי לשייך מחדש אירועים שלא שויכו לאשכולות לתבניות ספציפיות על בסיס ערך ההתאמה. האירועים ששוחלפו מסומנים כתת-אשכול של כל אשכול הורה וניתן לבחון אותם באמצעות דיאלוג view, clean and split clusters. אירועים אלה יישארו באשכול ויסופקו ככאלה בייצוא, אלא אם כן הם יימחקו.שב כעת לתיבת הדו-שיח של עיבוד לאחר הבדיקה (post-processing). השתמש בכפתור המחיקה ובבקרת המספרים (spin control) שלידו, כדי למחוק את הצבירים עם יחס אות לרעש הנמוך מהסף שנבחר. לאחר מכן, השתמש בכפתור המיון כדי למספר מחדש את הצבירים על פי קריטריון נבחר.איור זה מציג את התצוגה, המתקבלת על ידי מעבר ל-view, sorted waveforms עבור ההקלטה שמוין acabado. לפי הניסיון המקובל, צורות גל עבור זוג אשכולות בערוץ זהה נראות זהות, אך עם זאת, תיבת הדיאלוג compare pairs מראה אשכולות נפרדים בהשלכה של PC. החלטות מיזוג בעקבות שלבי המיון הקודמים מוצעות לעיתים על ידי תרשימי זמן של אמפליטודה וקורלוגרמות צולבות.דוגמה זו ממחישה החלטה על מיזוג המבוססת על נוכחות של קורלציה צולבת (cross correlation) אסימטרית חזקה במרווחי זמן קצרים, יחד עם קשר ברור בין ערכי הרכיב הראשי הראשון של שתי היחידות, המוצגים כאן על הציר האנכי. איור זה מציג מקרה שבו חסרות ראיות דומות למיזוג. הקורלוגרם הצולב אינו אסימטרי באופן חזק והאוטוקורלוגרמים שונים.למרות שצורות גלי הצורה דומות, ניתן לטעון כי אין למזג את שתי היחידות, בשל ההבדל בהתפלגויות של הרכיבים הראשיים. איור זה מציג מקרה שבו צורות גלי הצורה דומות וערכי הרכיב הראשי הראשון של שתי יחידות מתמזגים כאשר אחת מהן מפסיקה לירות והשנייה מתחילה. במקרה זה, ההחלטה למזג נראית פשוטה.אנו מקווים שהקדמה קצרה זו ל-SpikeSorter הייתה מועילה. אנו מתכננים להמשיך לפתח את התוכנה ולהוסיף תכונות חדשות במקומות שבהם הן יוכלו לסייע. לצורך כך, נשמח לקבל דיווחים על באגים, משוב בונה והצעות לשיפור.

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

Research

JoVE Journal

Neuroscience

מדעי המוח

נושא מהותי להבנת המעגלים קליפת המוח היא כיצד רשתות בשכבות קורטיקליים שונים לקודד מידע חושי. כאן אנו מתארים טכניקות אלקטרו ניצול רב מגע אלקטרודות למינרית להקליט יחיד יחידות הפוטנציאלים בשדה המקומי ומנתח הנוכחי לזהות שכבות בקליפת המוח.

בחינת עיבוד הרשת המקומית באמצעות מגע Multi-אלקטרודה למינרית הקלטה

סרטון זה מדגים הקלטה של פעילות עצבית ספונטנית ותלויית גירוי מתרביות נוירון גנגליון ספירלי ראשוני (SGN) במערך מרובה אלקטרודות (MEA). זה כרוך בשטיפה והכנה של MEA, רישום פעילות עצבית ספונטנית, והפעלת גירויים חשמליים מבוקרים כדי לזהות פעילות עצבית תלוית גירוי.

ניתוח הפעילות העצבית בתאי עצב ראשוניים של גנגליון ספירלי מורין באמצעות מערכים מרובי אלקטרודות

סרטון זה מדגים את ההליך המפורט להכנת חולדה מורדמת להקלטות אלקטרופיזיולוגיות של פעילות מוחית מאתרים מרובים. הקרקפת מנותחת כדי לגשת לגולגולת, וחורים נקדחים במקומות מדויקים כדי להתקין ולאבטח אלקטרודות. אלקטרודות מיקרו-חוט טונגסטן מוכנסות לאחר מכן למיקום היעד כדי להקליט את הנתונים.

In Vivo רישומים אלקטרופיזיולוגיים של פעילויות מוחיות מאתרים מרובים בחולדות

השתלת מערכים מאורגנים של microwires לשימוש בקלטות אלקטרו יחידה אחת מציגה מספר האתגרים טכניים. שיטות לביצוע טכניקה זו ואת הציוד הדרוש מתוארות. כמו כן, השימוש מועיל של מערכי Microwire מאורגנים להקליט מאזורי משנה עצביים שונים עם סלקטיביות מרחבית גבוהה נדון.

הליך השתלת מערכים מאורגנים של Microwires להקלטות יחידה אחת בAwake, מתנהגת בעלי חיים

תאים עצביים עכבר מתורבת על מערכים אלקטרודה רב להציג עלייה בתגובה בעקבות גירוי חשמלי. פרוטוקול זה מדגים כיצד נוירונים תרבות, כיצד להקליט פעילות, וכיצד להקים פרוטוקול להכשיר את הרשתות להגיב על דפוסי גירוי.

זמן תלויי תגובת הרשת בתגובה לגירוי של תרבויות תאים עצביים על מערכי מיקרו-אלקטרודה

פרוטוקול זה מטרתו להדגים כיצד לשלב במבחנה microelectrode מערכים להתקנים microfluidic לימוד פוטנציאל הפעולה שידור בתרבויות עצביים. ניתוח נתונים, כלומר זיהוי ואפיון של הפצת פוטנציאל פעולה, הוא שבוצעו באמצעות חדש מתקדם, אך ידידותי למשתמש, זמינה בחופשיות, כלי חישובית.

התממשקות מיקרופלואידיקה עם מערכים Microelectrode ללמוד תקשורת עצביים והתפשטות אות עצב

הפרוטוקול הנוכחי מדגים שיטה פשוטה להתחקות אחר תחזיות גלוטמט אזור טגמנטלי גחוני (VTA) להיפוקמפוס. פוטוטימולציה של נוירונים גלוטמט VTA שולב עם הקלטת CA1 כדי להדגים כיצד מסופי גלוטמט VTA לווסת CA1 קצב ירי פירמידלי putative ב vivo.

מעקב אנטומי ותפקודי משולב של מסופי גלוטמט באזור הגונטם הגחמני בהיפוקמפוס

מתואר השימוש המשולב בטכנולוגיית מערך מיקרו-אלקטרודים ובגירוי כימי המושרה על-ידי 4-אמינו-פירידין לחקר פעילות נוציצפטיבית ברמת הרשת בקרן הגבית של חוט השדרה.

הקלטת פעילות רשת במעגלים נוסיקפטיים בעמוד השדרה באמצעות מערכי מיקרו-אלקטרוניקה

הפרוטוקול מתאר את המתודולוגיה של רישום חוץ-תאי בקליפת המוח המוטורית (MC) כדי לחשוף תכונות אלקטרופיזיולוגיות חוץ-תאיות בעכברים מודעים הנעים בחופשיות, כמו גם ניתוח נתונים של פוטנציאלי שדה מקומיים (LFPs) וקוצים, אשר שימושי להערכת הפעילות העצבית ברשת העומדת בבסיס התנהגויות מעניינות.

הקלטה חוץ-תאית רב-ערוצית בעכברים הנעים בחופשיות

מיקרו-כוננים מותאמים אישית מאפשרים מיקוד תת-מילימטרי של אתרי הקלטה בקליפת המוח באמצעות מערכי סיליקון ליניאריים.

אלקטרופיזיולוגיה של פעילות קליפת המוח הלמינרית במרמוסט המשותף

למדו כיצד להשתמש בתוכנת SpikeSorter לסיווג ספייקים בהקלטות חוץ-תאיות מרקמת עצבית. השיטה מציעה ממשק ידידותי ואפשרויות עיבוד מקדים לניתוח התנהגויות עצביות.

מדריך חזותי כדי מיון הקלטות אלקטרו שימוש 'SpikeSorter'

גלה סרטונים נוספים