R을 이용한 청각 뇌간 반응 파형에 대한 피크 진폭 및 대기 시간의 반자동 분석
2022년 12월 9일
이 기사에서는 청각 뇌간 응답 파형의 처음 5개 피크와 트로프의 진폭과 대기 시간에 대한 반자동 측정에 대해 설명합니다. 추가 루틴은 실험자 분석을 위해 데이터를 컴파일하고 스프레드시트에 주석을 추가합니다. 이러한 무료 컴퓨터 루틴은 오픈 소스 통계 패키지 R을 사용하여 실행됩니다.
청각 뇌간 반응은 청력 역치를 결정하기 위해 일상적으로 수집됩니다. ABR 파형에는 뇌간 활동에 대한 추가 정보가 포함되어 있지만 이전에는 많은 연구자가이를 수동으로 분석해야했습니다. R 스크립트는 RStudio 프레임워크의 R 소프트웨어와 함께 작동하여 ABR 파형 분석을 반자동화합니다.
무료이며 사용하기 쉽습니다. 우리의 희망은 ABR 파형의 일상적인 분석을 통해 이후 연구에서 진단에서 이러한 사전 인지 청각 처리의 관련성을 평가할 수 있기를 바랍니다. 시작하려면 청각 뇌간 반응 또는 ABR 기록을 ASCII 파일로 내보냅니다.
IHS의 경우 컴퓨터 프로그램을 열고 관심 있는 파일을 로드한 다음 원하는 파형을 한 페이지에 표시합니다. 데이터 탭에서 페이지를 ASCII로 저장을 선택하여 txt 파일을 가져옵니다. ID를 사용하여 데이터 파일의 이름을 적절하게 지정한 후 info라는 메타데이터 파일에 ID 및 주체 정보를 기록합니다.
csv, 유전자형, 성별, 연령 또는 치료와 같은 정보가 ID에 포함되지 않도록 합니다.분석할 모든 파일에 대해 별도의 ID 파일로 단계를 반복하고 메타데이터를 얻습니다. 다운로드 및 각각의 웹 사이트에서 R 및 RStudio 프로그램을 설치합니다. 그런 다음 RStudio의 명령 창에 필요한 명령을 사용하여 필요한 라이브러리, tidyverse, Shiny, Plotly 및 Zoo를 설치합니다.
다음으로 스크립트를 다운로드하십시오 findpeaks. R 및 see_trace_click. 화이트 랩 GitHub의 r 및 관련 파일 시간 .csv.
테스트 폴더라는 새 폴더를 만들어 모든 ASCII 파일, 정보를 배치합니다. CSV 및 시간 .csv. 테스트 폴더 내에 ASCII 폴더라는 하위 폴더를 만들고 ASCII 파일을 배치합니다.
핀드피크를 엽니다. r 스크립트 도구 모음에서 스크립트 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 작업 디렉터리 설정을 선택하고 테스트 폴더로 설정합니다. 스크립트 창에서 도구 모음의 오른쪽 위에 있는 소스를 클릭하여 프로그램을 로드합니다.
그런 다음 명령 창에서 명령을 사용하여 개별 및 배치 처리 모드에서 파형을 분석합니다. 명령을 사용하여 특정 개인에 대한 파형 데이터를 로드합니다. 다음으로 열린 see_trace_click 창에서.
RStudio에서 r 스크립트를 선택하고 헤더에서 앱 실행 단추를 클릭하고 새 대화형 창이 나타날 때까지 기다립니다. 왼쪽 상단의 상자에 수정이 필요한 파형의 사운드 레벨을 입력하고 창에 표시된 파형을 찾습니다. 파형 주위로 커서를 이동하여 언제든지 지연 시간과 진폭을 표시합니다.
대기 시간 및 진폭 데이터를 기록하려면 올바른 피크를 클릭한 다음 데이터를 csv 파일에 복사/붙여넣기합니다. 이 과정을 반복하여 즉각적인 피크 다음의 트로프에 대한 데이터를 기록하고 스프레드시트 셀의 피크 진폭에서 트로프 진폭을 빼서 진폭 측정값을 계산합니다. 확인 된 것을 전송하십시오.
csv 파일을 테스트 폴더의 피크 데이터라는 새 하위 폴더에 추가하여 데이터를 추가합니다. 그런 다음 명령을 실행하여 메타데이터를 결합합니다. 컴파일된 데이터에 대한 통계 분석을 수행하려면 함수를 실행하여 데이터의 분포를 평가하는 Shapiro-Wilk 검정과 같은 정규성 검정을 사용하십시오.
Shapiro-Wilk 검정이 유의하지 않으면 데이터 집합의 정규 분포를 의미합니다. 따라서 함수를 실행하여 ANOVA와 같은 파라메트릭 테스트로 데이터를 평가합니다. Shapiro-Wilk 검정이 P보다 작으면 0.05보다 작으면 Kruskal-Wallis 순위합 검정 또는 다른 적절한 비모수 측도를 사용하십시오.
마지막으로 명령을 실행하여 평균 파형을 표시합니다. 어린 F1 마우스에 대한 75데시벨 클릭 자극의 파형 응답에서 피크와 트로프는 findpeaks.r로 자동으로 식별되었습니다. 5에서 75 데시벨 사이의 파형은 수동으로 식별 된 피크와 파인드 피크에서 얻은 것입니다.
r을 비교하였다. 평균은 음영 처리된 영역이 하나의 표준 편차를 나타내고 findpeaks로 얻은 결과를 나타내는 굵은 선으로 표시됩니다. r은 수동 결과와 밀접한 관련이 있습니다.
이 절차를 시도할 때는 작업 디렉터리가 매우 중요하므로 설정해야 합니다. R 스크립트는 시간과 함께 구현된 마우스 ABR의 대기 시간 창에 따라 피크와 최저점을 지정합니다. csv 파일로 내보낼 수 있습니다.
이것은 다른 EEG 파형을 정량화하기 위해 사용자에 의해 수정 될 수 있습니다.
개요
본 논문은 청성 뇌간 반응(ABR) 파형에서 처음 다섯 개의 정점(peak)과 저점(trough)의 진폭 및 잠복기를 측정하는 반자동화 방법을 설명합니다. 오픈 소스 통계 패키지인 R을 사용하여 연구자는 수동 방식보다 더 효율적으로 ABR 데이터를 분석할 수 있으며, 이를 통해 인지 전 청각 처리 과정에 대한 추가 연구를 용이하게 할 수 있습니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 청각 신경과학
- 전기생리학
- 데이터 분석
배경
- 청성 뇌간 반응은 청력 역치를 결정하는 데 중요합니다.
- ABR 파형은 뇌간 활동에 관한 귀중한 정보를 포함하고 있습니다.
- 이전에는 많은 연구자가 ABR 파형을 수동으로 분석했습니다.
- 본 연구는 R 스크립트를 사용하여 분석 과정을 단순화하는 것을 목표로 합니다.
연구 목적
- ABR 파형의 진폭과 잠복기 측정을 자동화하기 위함입니다.
- 진단 시 청각 처리 능력을 평가하는 역량을 강화하기 위함입니다.
- 연구자들에게 무료로 이용 가능한 분석 도구를 제공하기 위함입니다.
사용된 방법
- 사용된 플랫폼은 RStudio 프레임워크 내의 R 소프트웨어입니다.
- 주요 생물학적 모델은 기록 소프트웨어에서 내보낸 청성 뇌간 반응 데이터로 구성됩니다.
- 연구자는 데이터 정리를 위해 테스트 폴더를 생성하고 분석을 위해 특정 R 스크립트를 실행합니다.
- 상세한 명령줄 지침을 통해 사용자가 파형 데이터를 로드하고 분석하는 과정을 안내합니다.
- ANOVA 및 비모수 검사와 같은 통계적 방법을 통해 데이터 분포를 평가합니다.
주요 결과
- 자동 분석은 ABR 파형 특성에 대해 수동 결과와 강한 상관관계를 보입니다.
- 통계적 검증을 통해 식별된 피크(peak)와 트로프(trough)의 유의성을 확인하였습니다.
- 본 연구는 뇌줄기 활동 정량화에 있어 자동화된 방법의 신뢰성을 강조합니다.
결론
- 본 연구는 ABR 파형 분석을 자동화하는 데 있어 R 스크립트의 효능을 입증합니다.
- 이러한 정형 분석을 통해 청각 처리 기전을 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.
- 제공된 방법은 필요에 따라 다양한 EEG 파형 정량화에 맞게 조정하여 적용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
산업 현장 관련성
R을 이용한 청성뇌간반응(ABR) 파형의 반자동 분석은 전임상 모델에서 신경 기능의 확장 가능하고 정량적인 평가를 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 수동 작업 부하를 줄이고 재현성을 높여, 청각 및 신경약리학 파이프라인에서 강력한 타겟 검증과 메커니즘적 리스크 감소를 지원합니다. 표준화된 파형 분석을 통합함으로써 초기 발견 및 중개 연구의 변곡점에서 예측 신뢰도를 향상시킬 수 있습니다.
바이오 제약 R&D에서의 전략적 응용
초기 발견 및 표적 검증
- 기능적 타겟 검증을 위해 신경 반응 진폭 및 잠복기의 객관적인 정량화를 가능하게 합니다.
- 재현 가능하고 정량적인 신경 판독값을 제공함으로써 기전적 리스크 감소를 지원합니다.
- 실험 조건 및 코호트 간의 데이터를 표준화하여 포트폴리오 우선순위 결정을 용이하게 합니다.
스크리닝 및 어세이 개발
- 후속 화합물 스크리닝 워크플로우를 위한 검증된 전기생리학적 분석법을 준비합니다.
- 반자동 데이터 추출을 통해 분석의 재현성과 표준화를 개선합니다.
- 고처리량 또는 비교 연구에 적합한 정량적 출력물을 생성합니다.
- 청각 또는 신경 활성 화합물 효과에 대한 신뢰성 있는 평가를 가능하게 합니다.
중개 및 전임상 연구
- 관련이 있는 경우, 전임상 신경 반응 데이터를 중개 바이오마커 전략과 연계합니다.
- 일관된 파형 분석을 가능하게 하여 초기 발견 단계부터 전임상 검증까지의 연속성을 지원합니다.
- 신경약리학 및 청각 연구 포트폴리오의 진전 결정을 위한 위험 조정 데이터를 제공합니다.
파이프라인 및 워크플로우 통합
이 반자동 ABR 분석 방법은 초기 발견 단계부터 전임상 연구까지 적합하며, 신경 말단점이 관련될 때 리드 화합물 식별 및 중개 바이오마커 개발을 지원합니다.
- 발견 생물학: 정량적 신경 반응 지표를 통해 가설 검증 및 경로 규명을 가능하게 합니다.
- 스크리닝: 화합물 평가 및 조건 간 비교를 위해 재현 가능하고 분석 가능한 결과물을 제공합니다.
- 분석: 의사 결정을 돕기 위해 정규성 검정 및 모수적/비모수적 비교를 포함한 통계적 결과물을 제공합니다.
- 중개 연구: ABR 또는 유사한 파형이 중개 엔드포인트로 사용될 때 바이오마커의 정렬 및 연속성을 지원합니다.
- 기업적 재사용: 다른 전기생리학적 데이터셋에 적용 가능한 재사용 가능 오픈 소스 분석 기능을 제공합니다.
운영 및 기업 영향
- 과학적 가치: 신경 표적 검증에서 예측 신뢰도를 높이고 기전적 모호성을 줄입니다.
- 운영적 가치: 파형 분석을 표준화하고 간소화하여 재현성과 확장성을 개선합니다.
- 전략적 가치: 더 정보에 기반한 go/no-go 결정과 자본 효율적인 포트폴리오 관리를 가능하게 합니다.
- 포트폴리오 영향: 신경약리학 및 청각 연구 자산의 위험 조정 우선순위 설정 및 진전을 지원합니다.
구현 시 고려 사항
- 전기생리학 및 R 기반 데이터 분석에 대한 전문 지식이 필요합니다.
- R, RStudio 및 관련 오픈 소스 라이브러리와 스크립트에 대한 접근 권한이 필요합니다.
- 데이터 형식 및 분석 워크플로우의 팀 간 표준화가 요구됩니다.
- 사용자가 레이턴시 윈도우(latency windows)를 수정함으로써 다른 EEG 또는 신경 파형 모델에도 적용 가능합니다.
- 신뢰할 수 있는 결과 도출을 위해 정확한 데이터 형식 지정과 분석 프로토콜 준수가 필수적입니다.
바이오제약 FAQ
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
