'SpikeSorter'를 사용하여 전기 생리 녹음을 정렬에 대한 비주얼 가이드

이 비디오의 전반적인 목표는 전기생리학자들에게 SpikeSorter 프로그램을 사용하여 미세 전극 어레이로 만든 신경 조직의 세포 외 기록에서 스파이크를 감지하고 분류하는 방법을 보여주는 것입니다. 우리의 목표는 사용자 친화적인 인터페이스를 가진 프로그램을 사용하여 스파이크 정렬 작업에 대한 간단한 솔루션을 제공하는 것이었습니다. SpikeSorter는 다양한 형식의 파일을 읽을 수 있으며 정렬 및 데이터 내보내기 옵션 외에도 다양한 사전 처리 및 이벤트 감지 전략을 제공합니다.

이 기술의 의미는 다전극 배열을 사용한 세포 외 기록에 의해 연구되는 신경 행동 분석으로 확장됩니다. 일반적으로 이 방법을 처음 접하는 개인은 작업의 복잡성과 표준 방법론 및 객관적인 검증의 부족으로 인해 어려움을 겪을 것입니다. 우리는 54 채널 다중 전극 어레이로 수행 된 자체 녹음을 정렬하는 문제에 직면했을 때 사용 가능한 솔루션을 찾지 못했을 때이 방법에 대한 아이디어를 처음 얻었습니다.

이 절차를 시작하려면 프로그램을 엽니다. 파일로 이동하여 연 다음 결과 열린 파일 대화 상자의 오른쪽 하단에 있는 드롭다운 목록에서 녹음 파일 형식을 선택합니다. 그런 다음 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.

읽기가 완료되면 확인을 클릭합니다. 이제 녹음 신호가 전압 파형 디스플레이에 표시됩니다. 녹음이 필터링되지 않고 로컬 필드 전위가 포함되어 있으면 도구 모음에서 필터 아이콘을 클릭하여 제거합니다.

고역 통과 버터워스 필터, 적절한 차단 주파수 및 극 수를 선택한 다음 Do It을 누르고 OK를 누른 다음 완료를 누른 다음 디스플레이에서 필터링된 파형을 검사합니다. 전압 신호는 마우스 왼쪽 버튼을 누른 상태에서 드래그하여 검사할 수 있습니다. 스크롤 휠을 사용하여 특정 기능을 확대하고 다시 축소합니다.

특정 파형 포인트 위로 마우스를 가져가면 해당 볼륨이 표시됩니다.tage 값은 왼쪽 상단 모서리에 있습니다. 창을 두 번 클릭하면 이벤트 감지 및 정렬이 완료되면 녹음의 모든 부분을 빠르게 검사하고 채널 또는 클러스터의 특정 이벤트를 검사하는 데 사용할 수 있는 대화 상자가 나타납니다. 다음으로, 결함이 있을 수 있고 마스킹해야 하는 채널을 확인합니다.

채널 확인 아이콘을 클릭하고 그래프를 검사합니다. 외부 채널을 마스킹하려면 채널 번호를 선택하거나 문제 목록에서 선택합니다. 완료되면 대화 상자를 닫은 다음 프롬프트에서 예를 클릭하여 마스크 값을 저장합니다.

마스킹된 채널은 전압 디스플레이에서 회색으로 표시됩니다. 이 절차에서는 Pre-process event detection(이벤트 감지 전)으로 이동하여 이벤트 감지 대화 상자를 표시합니다. 오른쪽 상단의 슬라이더를 사용하여 특정 채널의 노이즈 수준을 검사합니다.

전압 디스플레이를 주의 깊게 검사하면 마스킹해야 하는 조용하거나 비정상적으로 시끄러운 채널이 나타날 수도 있습니다. 이벤트 감지를 위한 변수 임계값을 선택합니다. 권장되는 임계값 범위는 노이즈의 4.0배에서 6.0배 사이입니다.

4.5를 선택합니다. 드롭다운 목록에서 동적 다상 필터 감지 방법을 선택합니다. 창을 일반적인 스파이크 파형 너비의 약 절반으로 설정하고 값은 0.15에서 0.5밀리초 사이입니다.

그런 다음 정렬되는 스파이크의 일시적으로 지역화된 단일 기능을 가장 잘 식별하는 옵션을 선택하여 정렬 방법을 선택합니다. 다른 옵션은 기본값으로 두고 Start를 누릅니다. Done을 눌러 대화 상자를 종료합니다.

전압 파형 창은 감지된 이벤트를 할당된 중앙 채널에서 회색으로 표시합니다. 이벤트 감지 매개변수는 이 시점에서 나타난 결과에 따라 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 더 많은 이벤트를 감지하기 위해 더 낮은 감지 임계값으로 이벤트 감지를 다시 실행할 수 있습니다.

다음 단계는 일반적으로 루틴 정렬 전에 수행되지 않지만 처음 정렬하거나 익숙하지 않은 데이터를 만날 때 수행하는 것이 유용합니다. 정렬로 이동하여 채널을 클러스터로 변환하여 각 채널에 몇 가지 이벤트가 할당되어 있다고 가정하고 마스킹되지 않은 각 전극 채널에 대해 단일 클러스터를 생성합니다. review, view, clean 및 split clusters로 이동하여 이러한 클러스터를 검사하여 다른 대화 상자를 표시합니다.

스핀 컨트롤을 사용하여 보려는 클러스터를 선택합니다. 두 개 이상의 고유한 하위 클러스터가 있는 클러스터를 선택한 다음 재정렬 버튼을 눌러 각 이벤트의 시간을 변경하여 템플릿의 모양에 더 잘 일치시킵니다. 다음으로, Autosplit을 눌러 주성분의 분포를 기반으로 이벤트를 클러스터링합니다.

그런 다음 확인란을 클릭하여 하위 클러스터의 파형을 검사합니다. 슬라이더 컨트롤을 사용하여 해당 파형을 검사합니다. 연습으로 작은 분할 단추 중 하나를 사용하여 새 클러스터를 만들고 검사합니다.

빨간색 클러스터는 이제 녹색 클러스터가 분할된 후 두 개의 하위 클러스터를 더 명확하게 표시하는 방법을 확인합니다. 이 방법으로 정렬을 수동으로 계속할 수 있지만 더 빠른 자동 정렬 절차를 사용하는 것이 좋습니다. 완료를 누르고 정렬, 자동 정렬로 이동합니다.

여기에서와 같이 이벤트 감지가 이미 수행된 경우 skip event detection(이벤트 감지 건너뛰기) 옵션을 선택된 상태로 둡니다. 이 확인란을 선택하지 않으면 이벤트 감지 대화 상자에서 상속된 매개 변수 값과 선택 항목을 사용하여 이벤트 감지가 자동으로 실행됩니다. 아래의 클러스터링 패널에서, 정렬 포인트의 앞과 뒤에 있는 스파이크 파형 전체를 포함할 수 있을 만큼 충분히 큰 시간 창을 선택합니다.

다음으로, 클러스터링 중에 사용할 재정렬 옵션을 선택하고 최소 클러스터 크기를 선택합니다. 클러스터링에 사용할 PC 공간의 차원 수를 결정하고 다른 옵션은 기본 설정으로 둡니다. 그런 다음 시작을 눌러 자동 정렬을 시작합니다.

자동 정렬이 완료되면 next를 눌러 수동 안내 병합 및 분할 단계로 이동한 다음 begin을 누릅니다. 새 대화 상자에서는 명확하게 유사하거나 구별되지 않는 클러스터 쌍이 순서대로 표시됩니다. 제시된 각 쌍에 대해 버튼을 사용하여 쌍을 병합할지, 병합 및 다시 분할할지 여부를 선택하고, 최선의 결정이 무엇인지 명확하지 않은 경우 쌍을 별개 또는 모호한 것으로 표시합니다.

확인란을 클릭하면 스파이크 피크 높이 또는 시간 또는 자동 및 교차 상관 히스토그램에 대한 첫 번째 또는 두 번째 주성분의 그래프가 표시됩니다. 이는 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다. 여기에서 병합 결정의 예를 볼 수 있습니다.

그 다음에는 병합 및 분할 결정이 이어집니다. 병합 및 분할 옵션을 사용하여 명확하게 분리할 수 있는 클러스터를 찾을 수 없는 경우 프롬프트된 대화 상자의 슬라이더를 사용하여 클러스터링 매개변수를 수동으로 변경하고 만족스러워 보이는 분할을 찾습니다. 이렇게 할 수 없는 경우 되돌리기 버튼을 사용하여 두 클러스터의 원래 상태로 돌아갑니다.

완료되면 그림과 같이 분할을 누릅니다. 이제 검토, 후 처리로 이동합니다. 정렬 정리 버튼을 사용하여 클러스터 템플릿과 일치하지 않는 클러스터를 제거합니다.

그런 다음 recluster 버튼을 사용하여 일치 값에 따라 클러스터링되지 않은 이벤트를 특정 템플릿에 재할당합니다. 회수된 이벤트는 각 상위 클러스터의 하위 클러스터로 표시되며 view, clean 및 split clusters 대화 상자를 사용하여 검사할 수 있습니다. 이러한 이벤트는 클러스터에 남아 있으며 삭제되지 않는 한 그대로 내보내집니다.

그런 다음 후처리 대화 상자로 돌아갑니다. 삭제 버튼과 그 옆에 있는 스핀 컨트롤을 사용하여 신호 대 잡음 비율이 선택한 임계값보다 작은 클러스터를 삭제합니다. 그런 다음 sort 버튼을 사용하여 선택한 기준에 따라 클러스터 번호를 다시 매깁니다.

이 그림은 방금 정렬된 녹음에 대해 정렬된 파형을 보면서 얻은 디스플레이를 보여줍니다. 일반적인 경험에 따르면 동일한 채널의 클러스터 쌍에 대한 파형은 동일하게 보이지만 그럼에도 불구하고 쌍 비교 대화 상자는 PC 프로젝션에서 별개의 클러스터를 표시합니다. 정렬의 이전 단계를 따르는 병합 결정은 때때로 진폭, 시간 플롯 및 교차 상관 문자에 의해 제안됩니다.

이는 짧은 시간 간격으로 강력한 비대칭, 교차 상관 관계의 존재와 여기 수직 축에 표시된 두 단위의 첫 번째 주성분 값 사이의 명확한 관계와 결합된 병합 결정을 보여줍니다. 이 그림은 병합에 대한 유사한 증거가 부족한 경우를 보여줍니다. 교차 correlogram은 강하게 비대칭이 아니며 autocorrelograms가 다릅니다.

파형 모양은 비슷하지만 주성분 분포의 차이 때문에 두 단위를 병합해서는 안 됩니다. 이 그림은 파형 모양이 유사하고 두 단위의 첫 번째 주성분 값이 그 중 하나가 발광을 중지하고 다른 하나가 시작될 때 혼합되는 경우를 보여줍니다. 이 경우 병합 결정은 간단해 보입니다.

SpikeSorter에 대한 간략한 소개가 도움이 되었기를 바랍니다. 우리는 프로그램을 계속 개발하고 유용할 수 있는 새로운 기능을 추가할 계획입니다. 이를 위해 버그 보고서, 건설적인 피드백 및 개선을 위한 제안을 환영합니다.