Analisi semi-automatica dell'ampiezza e della latenza di picco per le forme d'onda di risposta uditiva del tronco encefalico utilizzando R
9 dicembre 2022
Questo articolo descrive la misurazione semi-automatica delle ampiezze e delle latenze dei primi cinque picchi e depressioni nella forma d'onda della risposta uditiva del tronco cerebrale. Una routine aggiuntiva compila e annota i dati in un foglio di calcolo per l'analisi dello sperimentatore. Queste routine informatiche gratuite vengono eseguite utilizzando il pacchetto statistico open source R.
Le risposte uditive del tronco encefalico vengono regolarmente raccolte per determinare le soglie uditive. La forma d'onda ABR contiene ulteriori informazioni sull'attività del tronco cerebrale, ma in precedenza molti ricercatori hanno dovuto analizzarle manualmente. Gli script R funzionano con il software R nel framework RStudio per semi-automatizzare l'analisi delle forme d'onda ABR.
Sono gratuiti e facili da usare. La nostra speranza è che l'analisi di routine della forma d'onda ABR consentirà studi successivi per valutare la rilevanza di questa elaborazione uditiva pre-cognitiva nella diagnosi. Per iniziare, esportare la risposta uditiva del tronco cerebrale o la registrazione ABR come file ASCII.
Per IHS, aprire il programma per computer, caricare il file di interesse e visualizzare le forme d'onda desiderate su una pagina. Nella scheda dati, selezionare Salva pagina come ASCII per ottenere un file txt. Dopo aver nominato il file di dati in modo appropriato con un ID, registrare l'ID e le informazioni sull'oggetto in un file di metadati denominato info.
csv, assicurandosi di non includere alcuna informazione come il genotipo, il sesso, l'età o il trattamento nell'ID.Ripetere i passaggi con tutti i file da analizzare come file ID separati e ottenere i metadati. Scarica e installa i programmi R e RStudio dai rispettivi siti web. Quindi installa le librerie richieste, tidyverse, Shiny, Plotly e Zoo, con i comandi richiesti nella finestra di comando di RStudio.
Quindi, scarica gli script findpeaks. r e see_trace_click. r dal GitHub White Lab, nonché l'ora del file associato.csv.
Creare una nuova cartella denominata Cartella di prova per inserire tutti i file ASCII, informazioni. CSV e tempo.csv. All'interno della cartella di test, creare una sottocartella denominata Cartella ASCII e inserire i file ASCII.
Apri il findpeaks. r in RStudio facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla scheda dello script nella barra degli strumenti per selezionare la directory di lavoro impostata e impostarla su Cartella di prova. Nella finestra dello script, fare clic su Sorgente nella parte superiore destra della barra degli strumenti per caricare il programma.
Quindi, nella finestra di comando, utilizzare i comandi per analizzare le forme d'onda in modalità di elaborazione singola e batch. Caricare i dati della forma d'onda per l'individuo specifico utilizzando il comando. Successivamente, nella finestra aperta di see_trace_click.
r in RStudio, fai clic sul pulsante Esegui app nell'intestazione e attendi che appaia una nuova finestra interattiva. Nella casella in alto a sinistra, inserisci il livello sonoro per la forma d'onda che richiede la revisione e cerca la forma d'onda visualizzata nella finestra. Sposta il cursore attorno alla forma d'onda per rivelare la latenza e l'ampiezza in qualsiasi punto.
Per registrare i dati di latenza e ampiezza, fare clic sul picco corretto e quindi copiare / incollare i dati nel file csv. Ripetere il processo per registrare i dati per la depressione successiva a un picco immediato e calcolare la misurazione dell'ampiezza sottraendo l'ampiezza del minimo dall'ampiezza del picco nella cella del foglio di calcolo. Trasferisci il verificato.
CSV in una nuova sottocartella denominata Peak Data nella cartella Test per aggiungere i dati. Quindi, combinare i metadati eseguendo il comando. Per eseguire analisi statistiche sui dati compilati, utilizzare un test di normalità come il test di Shapiro-Wilk per valutare la distribuzione dei dati eseguendo la funzione.
Se il test di Shapiro-Wilk non è significativo, significa che il set di dati ha una distribuzione normale. Quindi, valutare i dati con un test parametrico come ANOVA eseguendo la funzione. Se il test di Shapiro-Wilk è minore di P uguale a 0,05, utilizzare il test della somma dei ranghi di Kruskal-Wallis o un'altra misura non parametrica appropriata.
Infine, visualizzare le forme d'onda medie eseguendo il comando. Nella risposta della forma d'onda di 75 decibel di stimolo clic per un giovane topo F1, i picchi e le depressioni sono stati automaticamente identificati con findpeaks.r. Le forme d'onda tra 5 e 75 decibel ottenute dai picchi identificati manualmente e findpeaks.
r sono stati confrontati. Le medie sono tracciate come linee pesanti con la regione ombreggiata che rappresenta una deviazione standard e i risultati ottenuti da findpeaks. r è fortemente correlato con i risultati manuali.
Quando si tenta questa procedura, ricordarsi di impostare la directory di lavoro in quanto è estremamente cruciale. Lo script R designa picchi e depressioni in base alle finestre di latenza per l'ABR del mouse implementate con il tempo. CSV.
Questo può essere modificato dagli utenti per quantificare altre forme d'onda EEG.
Panoramica
Questo articolo descrive un metodo semi-automatico per misurare le ampiezze e le latenze dei primi cinque picchi e minimi nell'onda del potenziale uditivo del tronco encefalico (ABR). Utilizzando il pacchetto statistico open source R, i ricercatori possono analizzare i dati ABR in modo più efficiente rispetto ai metodi manuali, facilitando ulteriori studi sui processi uditivi pre-cognitivi.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Neuroscienze uditive
- Elettrofisiologia
- Analisi dei dati
Sfondo
- Le risposte uditive del tronco encefalico sono importanti per determinare le soglie uditive.
- La forma d'onda ABR contiene informazioni preziose sull'attività del tronco encefalico.
- Molti ricercatori in passato hanno eseguito un'analisi manuale delle forme d'onda ABR.
- Questo studio ha lo scopo di semplificare l'analisi mediante l'uso di script in R.
Scopo dello studio
- Automatizzare la misurazione delle ampiezze e delle latenze nelle forme d'onda ABR.
- Potenziare la capacità di valutare l'elaborazione uditiva in ambito diagnostico.
- Fornire strumenti di analisi gratuiti e accessibili ai ricercatori.
Metodi Utilizzati
- La piattaforma utilizzata è il software R all'interno del framework RStudio.
- Il modello biologico principale consiste in dati di risposta uditiva del tronco encefalico esportati da un software di registrazione.
- I ricercatori creano una cartella di prova per l'organizzazione dei dati ed eseguono specifici script R per l'analisi.
- Istruzioni dettagliate da riga di comando guidano l'utente nel caricamento e nell'analisi dei dati delle forme d'onda.
- Metodi statistici come l'ANOVA e test non parametrici valutano le distribuzioni dei dati.
Risultati principali
- L'analisi automatizzata mostra una forte correlazione con i risultati manuali per le caratteristiche delle onde ABR.
- I test statistici confermano la significatività dei picchi e dei minimi identificati.
- Lo studio evidenzia l'affidabilità del metodo automatico nella quantificazione dell'attività del tronco encefalico.
Conclusioni
- Questo studio dimostra l'efficacia degli script R nell'automatizzare l'analisi delle forme d'onda ABR.
- L'analisi routinaria consente una migliore comprensione dei meccanismi di elaborazione uditiva.
- I metodi forniti possono essere adattati per varie quantificazioni delle forme d'onda EEG secondo necessità.
Domande frequenti
Rilevanza Industriale Direttiva
L'analisi semi-automatica delle forme d'onda della risposta uditiva del tronco encefalico (ABR) mediante R consente una valutazione quantitativa e scalabile della funzione neuronale in modelli preclinici. Questo approccio riduce il carico di lavoro manuale e aumenta la riproducibilità, sostenendo una valida conferma degli obiettivi e una riduzione dei rischi meccanicistici nei percorsi di ricerca in campo uditivo e neurofarmacologico. L'integrazione di analisi standardizzate delle forme d'onda migliora l'affidabilità predittiva nei primi stadi della scoperta e nei punti critici della traduzione clinica.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione del Target
- Consente una quantificazione oggettiva delle ampiezze e delle latenze delle risposte neurali per la validazione funzionale di bersagli.
- Permette la riduzione del rischio meccanicistico fornendo letture neurali quantitative e riproducibili.
- Facilita il triage del portafoglio standardizzando i dati attraverso diverse condizioni sperimentali e coorti.
Sviluppo di screening e saggi
- Prepara saggi elettrofisiologici validati per flussi di lavoro di screening di composti successivi.
- Migliora la riproducibilità e la standardizzazione dei saggi attraverso l'estrazione semi-automatica dei dati.
- Genera output quantitativi adatti a studi ad alto rendimento o comparativi.
- Consente una valutazione affidabile degli effetti di composti udittivi o neuroattivi.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Allinea i dati preclinici delle risposte neurali alle strategie traslazionali dei biomarcatori quando pertinente.
- Supporta la continuità dalla fase iniziale di scoperta fino alla validazione preclinica, consentendo analisi di forme d'onda coerenti.
- Fornisce dati aggiustati per il rischio per le decisioni di avanzamento nei portafogli di ricerca in neurofarmacologia e nell'udito.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
Questo metodo di analisi semi-automatico del potenziale uditivo del tronco encefalico è adatto dalla fase iniziale della scoperta fino alla ricerca preclinica, supportando l'identificazione di composti promettenti e lo sviluppo di biomarcatori traslazionali quando gli endpoint neurali sono rilevanti.
- Biologia della scoperta: Consente la verifica delle ipotesi e la chiarificazione dei percorsi mediante metriche quantitative delle risposte neurali.
- Screening: Fornisce output riproducibili e pronti per saggi, utili per la valutazione dei composti e il confronto tra diverse condizioni.
- Analisi: Fornisce output statistici, inclusi test di normalità e confronti parametrici/non parametrici, per supportare il processo decisionale.
- Ricerca traslazionale: Favorisce l'allineamento dei biomarcatori e la continuità quando i potenziali evocati uditivi (ABR) o forme d'onda simili vengono utilizzati come endpoint traslazionali.
- Riutilizzo aziendale: Offre una capacità analitica riutilizzabile e open source, adattabile ad altri dataset elettrofisiologici.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Aumenta la fiducia predittiva e riduce l'ambiguità meccanicistica nella validazione dei bersagli neurali.
- Valore operativo: Standardizza e semplifica l'analisi delle forme d'onda, migliorando la riproducibilità e la scalabilità.
- Valore strategico: Permette decisioni più informate di tipo go/no-go e una gestione del portafoglio più efficiente in termini di capitale.
- Impatto sul portafoglio: Supporta la priorizzazione e la promozione di asset nella ricerca neurofarmacologica e sull'udito, adeguata al rischio.
Considerazioni sull'implementazione
- Richiede competenze nell'ambito dell'elettrofisiologia e dell'analisi dei dati basata su R.
- Necessita dell'accesso a R, RStudio e alle pertinenti librerie e script open source.
- Richiede una standardizzazione condivisa tra i gruppi di lavoro per i formati dei dati e i flussi di analisi.
- Adattabile ad altri modelli di EEG o forme d'onda neurali con la modifica da parte dell'utente delle finestre di latenza.
- Dipendente da una corretta formattazione dei dati e dal rispetto dei protocolli analitici per ottenere risultati affidabili.
Domande frequenti sulla biofarmaceutica
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:50
Preparing the Auditory Brainstem Response (ABR) Data for Analysis
1:39
Installing the Required Packages and Loading the Data
2:26
Obtaining the Preliminary Analysis with FindPeaks.R
2:58
Verifying the Preliminary Analysis
3:53
Compiling and Visualizing the Dataset
4:51
Results: Analysis of Auditory Brainstem Response (ABR) Data by Manual and FindPeaks.R
5:25
Conclusion
