Name: Wysokoprzepustowa analiza danych mapowania optycznego za pomocą ElectroMap (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-06-04T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 36 s
Description: Poznaj wysokoprzepustową analizę danych mapowania optycznego serca za pomocą ElectroMap. To oprogramowanie MATLAB umożliwia pomiar parametrów potencjału czynnościowego i przewodnictwa w różnych modelach eksperymentalnych.

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

Ta praca została sfinansowana przez stypendium EPSRC (Sci-Phy-4-Health Centre for Doctoral Training L016346) dla D.P., K.R. i L.F., Wellcome Trust Seed Award Grant (109604/Z/15/Z) dla D.P., British Heart Foundation Grants (PG/17/55/33087, RG/17/15/33106) dla D.P., Unia Europejska (umowa o grant nr 633196 [CATCH ME] dla P.K. i L.F.), British Heart Foundation (FS/13/43/30324 do P.K. i L.F.; PG/17/30/32961 do P.K. i A.H.) oraz Leducq Foundation do P.K. J.W. jest wspierany przez British Heart Foundation (FS/16/35/31952).

<ol><li>Efimov, I. R., Nikolski, V. P., Salama, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+Imaging+of+the+Heart%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Optical Imaging of the Heart.</a> Circulation Research. 94, 21-33 (2004).</li>
<li>Herron, T. J., Lee, P., Jalife, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+imaging+of+voltage+and+calcium+in+cardiac+cells+%26+tissues%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Optical imaging of voltage and calcium in cardiac cells & tissues.</a> Circulation Research. 110, 609-623 (2012).</li>
<li>Boukens, B. J., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+century+of+optocardiography%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Reviews+in+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">A century of optocardiography.</a> IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 7, 115-125 (2014).</li>
<li>Myles, R. C., Wang, L., Kang, C., Bers, D. M., Ripplinger, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Local+%CE%B2-adrenergic+stimulation+overcomes+source-sink+mismatch+to+generate+focal+arrhythmia%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Local β-adrenergic stimulation overcomes source-sink mismatch to generate focal arrhythmia.</a> Circulation Research. 110, 1454-1464 (2012).</li>
<li>Syeda, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PITX2+Modulates+Atrial+Membrane+Potential+and+the+Antiarrhythmic+Effects+of+Sodium-Channel+Blockers%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+College+of+Cardiology%22%5BJournal%5D)">PITX2 Modulates Atrial Membrane Potential and the Antiarrhythmic Effects of Sodium-Channel Blockers.</a> Journal of the American College of Cardiology. 68, 1881-1894 (2016).</li>
<li>Winter, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sympathetic+nervous+regulation+of+cardiac+alternans+in+the+intact+heart%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Physiology%22%5BJournal%5D)">Sympathetic nervous regulation of cardiac alternans in the intact heart.</a> Frontiers in Physiology. 9, 1-12 (2018).</li>
<li>Faggioni, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Suppression+of+spontaneous+ca+elevations+prevents+atrial+fibrillation+in+calsequestrin+2-null+hearts%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%3A+Arrhythmia+and+Electrophysiology%22%5BJournal%5D)">Suppression of spontaneous ca elevations prevents atrial fibrillation in calsequestrin 2-null hearts.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 7, 313-320 (2014).</li>
<li>Sato, P. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Loss+of+Plakophilin-2+Expression+Leads+to+Decreased+Sodium+Current+and+Slower+Conduction+Velocity+in+Cultured+Cardiac+Myocytes%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Loss of Plakophilin-2 Expression Leads to Decreased Sodium Current and Slower Conduction Velocity in Cultured Cardiac Myocytes.</a> Circulation Research. 105, 523-526 (2009).</li>
<li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+mapping+design+for+murine+atrial+electrophysiology%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+in+Biomechanics+and+Biomedical+Engineering%3A+Imaging+%26+Visualization%22%5BJournal%5D)">Optical mapping design for murine atrial electrophysiology.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 5, 368-378 (2017).</li>
<li>Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Processing+and+analysis+of+cardiac+optical+mapping+data+obtained+with+potentiometric+dyes%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology.+Heart+and+Circulatory+Physiology%22%5BJournal%5D)">Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).</li>
<li>Crocini, C., Ferrantini, C., Pavone, F. S., Sacconi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optogenetics+gets+to+the+heart%3A+A+guiding+light+beyond+defibrillation%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Biophysics+and+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Optogenetics gets to the heart: A guiding light beyond defibrillation.</a> Progress in Biophysics and Molecular Biology. 130, 132-139 (2017).</li>
<li>Entcheva, E., Bub, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((All-optical+control+of+cardiac+excitation%3A+Combined+high-resolution+optogenetic+actuation+and+optical+mapping%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Physiology%22%5BJournal%5D)">All-optical control of cardiac excitation: Combined high-resolution optogenetic actuation and optical mapping.</a> The Journal of Physiology. 9, 2503-2510 (2016).</li>
<li>O’Shea, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ElectroMap%3A+High-throughput+open-source+software+for+analysis+and+mapping+of+cardiac+electrophysiology%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">ElectroMap: High-throughput open-source software for analysis and mapping of cardiac electrophysiology.</a> Scientific Reports. 9, 1-13 (2019).</li>
<li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+system+using+spatial+oversampling+for+optical+mapping+in+murine+atria.+Development+and+validation+with+monophasic+and+transmembrane+action+potentials%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Biophysics+and+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">An automated system using spatial oversampling for optical mapping in murine atria. Development and validation with monophasic and transmembrane action potentials.</a> Progress in Biophysics and Molecular Biology. 115, 340-348 (2014).</li>
<li>Jaimes, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+response+of+the+isolated%2C+perfused+normoxic+heart+to+pyruvate+dehydrogenase+activation+by+dichloroacetate+and+pyruvate%5BTitle%5D)+AND+%22Pflugers+Archiv%22%5BJournal%5D)">Functional response of the isolated, perfused normoxic heart to pyruvate dehydrogenase activation by dichloroacetate and pyruvate.</a> Pflugers Archiv. 468, 131-142 (2016).</li>
<li>Wang, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cardiac+tissue+slices%3A+preparation%2C+handling%2C+and+successful+optical+mapping%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology.+Heart+and+Circulatory+Physiology%22%5BJournal%5D)">Cardiac tissue slices: preparation, handling, and successful optical mapping.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 308, H1112-H1125 (2015).</li>
<li>Parrish, D. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transient+denervation+of+viable+myocardium+after+myocardial+infarction+does+not+alter+arrhythmia+susceptibility%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology.+Heart+and+Circulatory%22%5BJournal%5D)">Transient denervation of viable myocardium after myocardial infarction does not alter arrhythmia susceptibility.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory. , (2017).</li>
<li>Ihara, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electrophysiological+Assessment+of+Murine+Atria+with+High-Resolution+Optical+Mapping%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Electrophysiological Assessment of Murine Atria with High-Resolution Optical Mapping.</a> Journal of Visualized Experiments. (132), e56478(2018).</li>
<li>Holmes, A. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Regional+Reduction+in+Ito+and+IKACh+in+the+Murine+Posterior+Left+Atrial+Myocardium+Is+Associated+with+Action+Potential+Prolongation+and+Increased+Ectopic+Activity%5BTitle%5D)+AND+%22Plos+One%22%5BJournal%5D)">A Regional Reduction in Ito and IKACh in the Murine Posterior Left Atrial Myocardium Is Associated with Action Potential Prolongation and Increased Ectopic Activity.</a> Plos One. 11, e0154077(2016).</li>
<li>Lang, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Arrhythmogenic+remodeling+of+%CE%B2%3Cinf%3E2%3C%2Finf%3E+versus+%CE%B2%3Cinf%3E1%3C%2Finf%3E+adrenergic+signaling+in+the+human+failing+heart%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%3A+Arrhythmia+and+Electrophysiology%22%5BJournal%5D)">Arrhythmogenic remodeling of β<inf>2</inf> versus β<inf>1</inf> adrenergic signaling in the human failing heart.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 8, 409-419 (2015).</li>
<li>Kang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Human+Organotypic+Cultured+Cardiac+Slices%3A+New+Platform+For+High+Throughput+Preclinical+Human+Trials%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Human Organotypic Cultured Cardiac Slices: New Platform For High Throughput Preclinical Human Trials.</a> Scientific Reports. 6, 1-13 (2016).</li>
<li>Wen, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transverse+cardiac+slicing+and+optical+imaging+for+analysis+of+transmural+gradients+in+membrane+potential+and+Ca2%2B+transients+in+murine+heart%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Physiology%22%5BJournal%5D)">Transverse cardiac slicing and optical imaging for analysis of transmural gradients in membrane potential and Ca2+ transients in murine heart.</a> The Journal of Physiology. 596, 3951-3965 (2018).</li>
<li>Houston, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterisation+of+re-entrant+circuit+%28or+rotational+activity%29+in+vitro+using+the+HL1-6+myocyte+cell+line%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Molecular+and+Cellular+Cardiology%22%5BJournal%5D)">Characterisation of re-entrant circuit (or rotational activity) in vitro using the HL1-6 myocyte cell line.</a> Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 119, 155-164 (2018).</li>
<li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+mapping+design+for+murine+atrial+electrophysiology%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+in+Biomechanics+and+Biomedical+Engineering%3A+Imaging+and+Visualization%22%5BJournal%5D)">Optical mapping design for murine atrial electrophysiology.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization. 5, 368-376 (2017).</li>
<li>Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Processing+and+analysis+of+cardiac+optical+mapping+data+obtained+with+potentiometric+dyes%5BTitle%5D)+AND+%22AJP%3A+Heart+and+Circulatory+Physiology%22%5BJournal%5D)">Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes.</a> AJP: Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).</li>
<li>Bayly, P. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimation+of+Conduction+Velocity+Vector+Fields+from+Epicardial+Mapping+Data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Bio-Medical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Estimation of Conduction Velocity Vector Fields from Epicardial Mapping Data.</a> IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering. 45, 563-571 (1998).</li>
<li>Jaimes, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+technical+review+of+optical+mapping+of+intracellular+calcium+within+myocardial+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology.+Heart+and+Circulatory+Physiology%22%5BJournal%5D)">A technical review of optical mapping of intracellular calcium within myocardial tissue.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 310, H1388-H1401 (2016).</li>
<li>Wang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+mapping+of+sarcoplasmic+reticulum+Ca2%2B+in+the+intact+heart%3A+Ryanodine+receptor+refractoriness+during+alternans+and+fibrillation%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Optical mapping of sarcoplasmic reticulum Ca2+ in the intact heart: Ryanodine receptor refractoriness during alternans and fibrillation.</a> Circulation Research. 114, 1410-1421 (2014).</li>
<li>Winter, J., Shattock, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Geometrical+considerations+in+cardiac+electrophysiology+and+arrhythmogenesis%5BTitle%5D)+AND+%22Europace%22%5BJournal%5D)">Geometrical considerations in cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis.</a> Europace. , (2016).</li>
<li>Mironov, S., Jalife, J., Tolkacheva, E. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Role+of+conduction+velocity+restitution+and+short-term+memory+in+the+development+of+action+potential+duration+alternans+in+isolated+rabbit+hearts%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Role of conduction velocity restitution and short-term memory in the development of action potential duration alternans in isolated rabbit hearts.</a> Circulation. 118, 17-25 (2008).</li>
<li>Khwaounjoo, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image-Based+Motion+Correction+for+Optical+Mapping+of+Cardiac+Electrical+Activity%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Image-Based Motion Correction for Optical Mapping of Cardiac Electrical Activity.</a> Annals of Biomedical Engineering. 43, 1235-1246 (2014).</li>
<li>Christoph, J., Luther, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marker-Free+Tracking+for+Motion+Artifact+Compensation+and+Deformation+Measurements+in+Optical+Mapping+Videos+of+Contracting+Hearts%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Physiology%22%5BJournal%5D)">Marker-Free Tracking for Motion Artifact Compensation and Deformation Measurements in Optical Mapping Videos of Contracting Hearts.</a> Frontiers in Physiology. 9, (2018).</li>
<li>Umapathy, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phase+Mapping+of+Cardiac+Fibrillation%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%3A+Arrhythmia+and+Electrophysiology%22%5BJournal%5D)">Phase Mapping of Cardiac Fibrillation.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 3, 105-114 (2010).</li>
<li>Tomii, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+Algorithm+of+Phase+Singularity+Using+Phase+Variance+Analysis+for+Epicardial+Optical+Mapping+Data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Detection Algorithm of Phase Singularity Using Phase Variance Analysis for Epicardial Optical Mapping Data.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63, 1795-1803 (2016).</li>
<li>Cantwell, C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Techniques+for+automated+local+activation+time+annotation+and+conduction+velocity+estimation+in+cardiac+mapping%5BTitle%5D)+AND+%22Computers+in+Biology+and+Medicine%22%5BJournal%5D)">Techniques for automated local activation time annotation and conduction velocity estimation in cardiac mapping.</a> Computers in Biology and Medicine. 65, (2015).</li>
</ol>

P.K. otrzymuje wsparcie badawcze od kilku firm farmaceutycznych i urządzeń zajmujących się migotaniem przedsionków i otrzymał honoraria od kilku takich firm. L.F. otrzymał instytucjonalne granty badawcze UE, BHF, MRC, DFG i Gilead. P.K. i L.F. są wymienieni jako wynalazcy na dwóch patentach posiadanych przez Uniwersytet w Birmingham (Terapia migotania przedsionków WO 2015140571, Markers for Atrial Fibrillation WO 2016012783).

Wszyscy pozostali autorzy deklarują brak potencjalnego konfliktu interesów.

W tym miejscu przedstawiamy przewodnik krok po kroku dotyczący wykorzystania oprogramowania typu open source ElectroMap do elastycznej i wielowymiarowej analizy zestawów danych mapowania optycznego serca. Aby korzystanie z aplikacji ElectroMap działało prawidłowo, dane obrazowania muszą być w formacie .tif lub . Formaty MAT. ElectroMap zawiera kilka modyfikowalnych ustawień użytkownika. Jak pokazano na rysunku 2A, jest to konieczne ze względu na dużą niejednorodność, jaka istnieje między modelami eksperymentalnymi a sprzętem do obrazowania. Oznacza to jednak, że domyślne ustawienia w oprogramowaniu nie zawsze będą optymalne, więc krytycznym krokiem w korzystaniu z oprogramowania jest dostrojenie ustawień przez użytkownika do konkretnej konfiguracji eksperymentalnej. Należą do nich ustawienia kamery i skale czasowe, jak pokazano na rysunku 2B. Po znalezieniu optymalnych ustawień można je zapisać i ponownie załadować w późniejszym czasie, wybierając opcję Plik konfiguracyjny.
Włączenie automatycznego pomiaru CL i segmentacji sygnału to kluczowe zalety oprogramowania. Cechy te pozwalają na analizę ostrych reakcji w nagraniach eksperymentalnych i poszerzają analizę z skupiania się na izolowanych pojedynczych uderzeniach. Po osiągnięciu pożądanej segmentacji, moduł Single File Analysis umożliwia automatyczną analizę każdego pojedynczego segmentu (w tym pojedynczych uderzeń), realizując wysokoprzepustową analizę wielu zmiennych w całym nagraniu wyprowadzonym w jednym pliku .csv. W związku z tym, grupowe uśrednianie zgrupowanych pików jest skuteczną metodą poprawy jakości sygnałów szumowych, która jest automatycznie wykonywana w ElectroMap. Jednak uśrednianie zespołów nie jest wszechobecne korzystne, na przykład w badaniach nad zmiennością między uderzeniami. W związku z tym ElectroMap integruje segmentację pojedynczych miar, aby uniknąć uśredniania zespołów, alternatywne opcje przetwarzania w celu poprawy SNR (filtrowanie przestrzenne i czasowe) oraz zawiera moduł analizy Alternans w celu dalszego badania i mapowania zmienności między uderzeniami.
Zestawy danych mapowania optycznego często zawierają artefakty, takie jak dryf linii bazowej i artefakty ruchu. Podobnie, generowane sygnały mogą być niskiej jakości ze względu na małe rozmiary pikseli, krótkie czasy naświetlania i niskie frakcyjne zmiany fluorescencji2. Czynniki te uniemożliwiają skuteczną i dokładną analizę leżącego u podstaw zachowania EP. Jak wspomniano, ElectroMap ma kilka strategii przetwarzania, aby przezwyciężyć te problemy. Jednak zastosowanie tych algorytmów do danych o zasadniczo niskiej jakości/zniekształconych danych nadal uniemożliwi skuteczną analizę. Stosunek sygnału do szumu (SNR) jest zatem jednym z parametrów, które są mierzone i wyświetlane w ElectroMap. Równocześnie, użytkownik może wybierać i porównywać sygnały z określonych regionów z próbki za pomocą modułów Pixel Info i Compare , co pozwala na identyfikację zjawisk takich jak artefakty ruchu pokazane na rysunku 5 i odpowiednie wykluczenie danych.
Obecnie ElectroMap nie obsługuje usuwania artefaktów ruchu z surowych danych w taki sam sposób, jak korekcja linii bazowej. W związku z tym, możliwym przyszłym rozwojem oprogramowania jest włączenie usuwania artefaktów ruchomych za pomocą metod obliczeniowych, jak donoszono31,32. Co więcej, ElectroMap jest obecnie ograniczony do badania jednego sygnału optycznego. Jednak w przypadku barwników ratiometrycznych i jednoczesnego stosowania barwników napięciowych i wapniowych27 wymagane jest jednoczesne przetwarzanie dwóch kanałów długości fali. Integracja podwójnej analizy sygnału jest zatem ważnym przyszłym dodatkiem do oprogramowania. Rozszerzenie możliwości analizy mających zastosowanie do zestawów danych arytmicznych, takich jak śledzenie osobliwości fazowej, w równym stopniu poszerzyłoby zakres oprogramowania33,34. Wreszcie, kilka z opisanych opcji analizy może być również przydatnych w analizie danych mapowania elektrod. Rzeczywiście, ElectroMap został wykorzystany do analizy danych mapowania elektrod pomimo kontrastującego przebiegu elektrogramu20,35, a dalsza optymalizacja rozszerzy jego zastosowanie dla tej modalności.

Mapowanie optyczne wykorzystuje fluorescencyjne reportery napięcia i/lub stężenia wapnia do badania elektrofizjologii serca (EP) i obchodzenia się z wapniem w preparatach wielokomórkowych, z większą rozdzielczością przestrzenną niż możliwe do osiągnięcia przy użyciu tradycyjnych technik1,2,3. W związku z tym mapowanie optyczne stało się ważną i coraz częściej wykorzystywaną techniką, dostarczającą kluczowych informacji na temat fizjologicznych i patofizjologicznych zachowań elektrycznych w sercu3,4,5,6,7,8. Efektywne przetwarzanie i analiza danych uzyskanych z eksperymentów mapowania optycznego jest skomplikowana przez kilka czynników. Wysoka rozdzielczość czasowo-przestrzenna zestawów danych mapowania optycznego powoduje, że surowe pliki wideo składają się z tysięcy klatek obrazu, z których każda składa się z kilku pojedynczych pikseli, co powoduje powstawanie dużych plików danych, które wymagają wysokiej przepustowości i automatycznego przetwarzania9. Małe rozmiary pikseli, słabe i nierównomierne ładowanie barwnika oraz małe ułamkowe zmiany fluorescencji powodują, że sygnały optyczne mają niski stosunek sygnału do szumu (SNR), wymagające wstępnego przetwarzania, zanim możliwa będzie skuteczna analiza10. Przetwarzanie i analiza mogą być dodatkowo skomplikowane przez zastosowanie optogenetycznych protokołów stymulacji, które wykorzystują światło do zainicjowania aktywacji, potencjalnie zniekształcając zarejestrowany sygnał z czujników fluorescencyjnych11,12. Ponadto, po przetworzeniu danych, kilka niespójnych technik i definicji może zostać zastosowanych do pomiaru parametrów będących przedmiotem zainteresowania, przy czym najbardziej odpowiednie techniki różnią się w zależności od konfiguracji eksperymentalnej, modelu i pytania2,10,13. Ograniczenia te uniemożliwiają dalsze wdrażanie technologii i utrudniają naprawdę obiektywną analizę.
Aby przezwyciężyć te ograniczenia, kilka grup badawczych zaprojektowało niestandardowe potoki przetwarzania dostosowane do ich eksperymentalnego modelu, pytania i sprzętu7,14,15,16. Inne wykorzystują komercyjne oprogramowanie własnościowe, w którym dostęp do podstawowych algorytmów może być utrudniony4,17. W związku z tym istnieje wyraźne zapotrzebowanie na ogólnodostępną platformę oprogramowania typu open source do przetwarzania i analizy danych mapowania optycznego. Ważne jest, aby oprogramowanie to było open-source, łatwe w użyciu, elastyczne w dostosowywaniu parametrów, miało zastosowanie do szeregu modeli eksperymentalnych o różnych właściwościach EP i co najważniejsze, umożliwiało prostą i dostrajalną kwantyfikację zakresu parametrów serca, które można badać za pomocą mapowania optycznego.
Niedawno opublikowaliśmy i wydaliśmy kompleksową platformę oprogramowania, ElectroMap, do zaawansowanego, półautomatycznego przetwarzania, analizy i mapowania zestawów danych do optycznego mapowania serca13. W tym miejscu przedstawiamy instrukcję wideo dotyczącą wykorzystania oprogramowania ElectroMap i pokazujemy, w jaki sposób można go wykorzystać do przetwarzania, analizowania i mapowania kilku zestawów danych mapowania optycznego. Koncentrujemy się na wykorzystaniu ElectroMap do ilościowego określania standardowych zmiennych EP i wapnia oraz demonstrujemy zastosowanie autonomicznych modułów prędkości przewodzenia, analizy pojedynczego pliku i alternanów.

<table><tbody><tr><td>Oprogramowanie MATLAB i Simulink R2018a</td><td>Mathworks, Inc, Natick, MA</td><td></td><td>MATLAB</td></tr></tbody></table>

wysokoprzepustowa analiza danych mapowania optycznego za pomocą electromap

High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap

Mapowanie optyczne jest uznaną techniką do badania elektrofizjologii serca w preparatach wielokomórkowych w wysokiej rozdzielczości czasowej. W tym miejscu przedstawiamy, w przewodniku krok po kroku, wykorzystanie ElectroMap do analizy, kwantyfikacji i mapowania zestawów danych o wysokiej rozdzielczości napięcia i wapnia uzyskanych za pomocą mapowania optycznego. Opcje analizy ElectroMap obejmują szeroki zakres kluczowych parametrów elektrofizjologicznych, a graficzny interfejs użytkownika umożliwia prostą modyfikację przetwarzania wstępnego i definicji parametrów, dzięki czemu ElectroMap można zastosować w szerokim zakresie modeli eksperymentalnych. Pokazujemy, w jaki sposób wbudowana detekcja częstotliwości stymulacji i segmentacja sygnału umożliwia analizę o wysokiej przepustowości całych nagrań eksperymentalnych, ostrych odpowiedzi i zmienności między uderzeniami. Ponadto ElectroMap zawiera automatyczne uśrednianie wielu uderzeń w celu poprawy jakości sygnału w hałaśliwych zestawach danych, a tutaj pokazujemy, w jaki sposób ta funkcja może pomóc w wyjaśnieniu zmian elektrofizjologicznych, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niewykryte podczas korzystania z analizy pojedynczego uderzenia. W oprogramowaniu znajdują się niestandardowe moduły do szczegółowego badania przewodzenia, analizy pojedynczego pliku i alternanów, jak pokazano tutaj. Ta platforma oprogramowania może być wykorzystana do umożliwienia i przyspieszenia przetwarzania, analizy i mapowania złożonej elektrofizjologii serca.

Wszystkie prace wykonane w ramach niniejszego badania zostały przeprowadzone zgodnie z wytycznymi etycznymi określonymi w brytyjskiej ustawie Animals (Scientific Procedures) Act 1986 oraz dyrektywie 2010/63/UE Parlamentu Europejskiego w sprawie ochrony zwierząt wykorzystywanych do celów naukowych. Eksperymenty zostały zatwierdzone przez Home Office (myszy: PPL 30/2967 i PFDAAF7F, świnki morskie: PPL PF75E5F7F) oraz przez instytucjonalne komisje etyczne na University of Birmingham (myszy) i King’s College London (świnki morskie). Szczegółowe metody gromadzenia surowych danych, które zostały tutaj przeanalizowane, znajdują się w naszych poprzednich publikacjach5,6,14,19.
Główny interfejs, za pomocą którego steruje się programem ElectroMap, przedstawiono na Rysunek 1AKluczowe kroki niezbędne do analizy zbioru danych są kontrolowane przede wszystkim przez Wczytaj obrazy, Przetwarzanie obrazów, i Tworzenie map przyciski, które są odpowiednio wyróżnione kolorami zielonym, niebieskim i czerwonym w Rysunek 1A. Rycina 1B-D przedstawia operacje, które są wykonywane po wybraniu każdego z tych przycisków. Wczytaj obrazy stosuje opcje progowania obrazu wybrane przez użytkownika (Rycina 1B), podczas gdy Przetwarzanie obrazów (Rysunek 1C) stosuje filtrowanie i korekcję linii bazowej. Na koniec, Tworzenie map najpierw uśrednią dane zgodnie z ustawieniami okna czasowego i segmentacji (chyba że wybrano segmentację pojedynczego cyklu serca), a następnie przeprowadzą opisane powyżej analizy.
Kluczowym aspektem programu ElectroMap jest jego elastyczność w odniesieniu do rodzaju kamery oraz modelu eksperymentalnego. Jest to niezwykle istotne dla użyteczności oprogramowania do mapowania optycznego ze względu na wyraźne różnice w elektrofizjologii serca oraz charakterystyce anatomicznej pomiędzy powszechnie stosowanymi modelami. Rysunek 2A przedstawia na przykład morfologię potencjału czynnościowego przedsionków myszy w porównaniu z komorą świnki morskiej, zarejestrowaną przy użyciu barwników czułych na napięcie, zgodnie z wcześniejszymi doniesieniami6,14. Pomimo odmiennego kształtu potencjału czynnościowego oraz zastosowania dwóch oddzielnych kamer do mapowania optycznego o różnych częstotliwościach klatek i rozmiarach pikseli, ElectroMap może być skutecznie wykorzystany do analizy obu zbiorów danych. Wymaga to jednak modyfikacji niektórych parametrów w interfejsie użytkownika (Rysunek 2B). Należy zwrócić uwagę, że wydłużony potencjał czynnościowy świnki morskiej wymaga zastosowania większego okna czasowego. Dodatkowo, aby zapobiec niefizjologicznej modyfikacji sygnałów rejestrowanych optycznie podczas korekcji linii bazowej metodą top-hat, jej długość czasowa musi zostać zwiększona tak, aby była większa niż czas trwania potencjału czynnościowego.
ElectroMap oferuje szereg opcji przetwarzania, które pomagają poprawić stosunek sygnału do szumu (SNR) optycznie rejestrowanych sygnałów, co może być niezbędne do efektywnego odzyskania parametrów potencjałów polowych (EP). Przykładem jest automatyczne uśrednianie zespołowe (ensemble averaging) pików po segmentacji danych. Rysunek 3A-C demonstruje, w jaki sposób zastosowanie uśredniania zespołowego, zamiast innych metod, może poprawić SNR w izolowanych lewych przedsionkach myszy (n = 13). Zmniejsza to heterogeniczność pomiarów oraz prawdopodobieństwo niepowodzenia analizy (Rysunek 3D). Na przykład zmiana częstotliwości stymulacji z 3 Hz na 10 Hz nie zmieniła APD50 w przypadku braku uśredniania zespołowego, natomiast oczekiwany29 spadek APD50 przy stymulacji 10 Hz został zaobserwowany podczas pomiaru z danych uśrednionych zespołowo (Rysunek 3E).
Rysunek 4 demonstruje skuteczność i użyteczność zautomatyzowanego wykrywania częstotliwości stymulacji oraz segmentacji oferowanej przez ElectroMap. W tym przypadku lewe przedsionki myszy (n = 5) były stymulowane z długością cyklu 120 ms, a następnie długość cyklu była stopniowo skracana o 10 ms, aż do osiągnięcia 50 ms. ElectroMap automatycznie zidentyfikował długość cyklu stymulacji i odpowiednio pogrupował uśrednione szczyty tkanek (Rysunek 4A). Osiągnięto to z wysoką dokładnością we wszystkich zestawach danych (Rysunek 4B). Zautomatyzowana segmentacja danych umożliwiła prostą i wysokoprzepustową analizę spowolnienia prędkości przewodzenia wraz ze wzrostem częstotliwości stymulacji/skróceniem długości cyklu (Rysunek 4C,D). Jednocześnie skróciły się APD50 (Rysunek 4E) oraz odstęp rozkurczowy (Rysunek 4F). Amplituda optycznie mierzonych szczytów zmalała, podczas gdy czas do osiągnięcia szczytu wzrósł (Rysunek 4G,H). Są to ponownie oczekiwane odpowiedzi restytucyjny w tkance serca29,30, zatem zastosowanie ElectroMap może pomóc w wyjaśnieniu zmian w odpowiedzi na częstotliwość stymulacji w obecności czynników farmakologicznych, modyfikacji genetycznych lub w stanach chorobowych.
Ważnym aspektem przy korzystaniu z oprogramowania takiego jak ElectroMap jest obecność artefaktów w danych źródłowych. Rycina 5 wykazuje na przykład, że artefakty ruchowe (zniekształcenie sygnału rejestrowanego optycznie spowodowane ruchem tkanki) mogą uniemożliwić dokładne pomiary aktywacji, a w szczególności repolaryzacji w programie ElectroMap. Dalsze rozważania znajdują się w sekcji Dyskusja.
<img alt="Schemat interfejsu ElectroMap z etapami progowania obrazu, przetwarzania sygnału i analizy mapy." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig1.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 1"> 
Rysunek 1: Główne etapy przetwarzania w programie ElectroMap. (A) Graficzny interfejs użytkownika programu ElectroMap, wraz z Wczytaj obrazy (zielony), Przetwarzanie obrazów (niebieski), i Tworzenie map podświetlone (czerwone) przyciski.B) Opcje progowania obrazu, które można zastosować po wybraniu Wczytywanie obrazów. (CDostępne dla użytkownika opcje przetwarzania sygnału obejmują filtrowanie przestrzenne i czasowe oraz korekcję linii bazowej; można je zastosować do stosu obrazów, naciskając Przetwarzanie obrazów. (DUśrednianie zespołowe i kwantyfikacja parametrów (pokazano pomiar APD), którą aktywuje się poprzez wybranie Tworzenie mapRycina opracowana na podstawie O’Shea i wsp., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig1large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.</a>
<img alt="Wykresy równowagi statycznej z porównaniem myszy i świnki morskiej; konfiguracja eksperymentu i parametry ustawień." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig2.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 2"> 
Rycina 2: Analiza danych z myszy i świnki morskiej przy użyciu programu ElectroMap. (A) Optycznie zarejestrowany potencjał czynnościowy z przedsionków myszy i komór świnki morskiej, wraz z pierwszą (df/dt) i drugą (d2f/dt2) pochodna tych sygnałów. Przedstawiono różne definicje czasów aktywacji i repolaryzacji, które można zastosować w programie ElectroMap. (BZrzuty ekranu ustawień przetwarzania obrazu i sygnału wykorzystanych w interfejsie ElectroMaps. Czerwone ramki zaznaczają ustawienia, które wymagały modyfikacji pomiędzy analizami danych myszy i świnki morskiej. Rycina zaadaptowana z O’Shea et al., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig2large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.</a>
<img alt="Wyniki obrazowania serca; analiza danych SNR oraz APD50; wykresy przedstawiające wpływ częstotliwości stymulacji." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig3.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rysunek 3"> 
Rycina 3: Uśrednianie zespołowe w celu rozdzielczości zmian APD. (A) APD50 mapa i przykład sygnału z jednego piksela pochodzącego z pojedynczych uderzeń optycznych potencjałów czynnościowych.B) APD50 mapa i przykładowy sygnał z jednego piksela dla potencjałów czynnościowych optycznych wygenerowanych poprzez uśrednianie zespołu 10 kolejnych uderzeń (metoda szczytowa). (C) Stosunek sygnału do szumu (SNR) dla pojedynczego uderzenia w porównaniu z sygnałami uśrednionymi z 10 uderzeń. (D) APD50 heterogeniczność (i) oraz liczba błędów pomiarowych (ii) w funkcji SNR dla pojedynczego uderzenia i średniej z 10 uderzeń APD50 mapy. (E) APD50 przy częstotliwości stymulacji 3 i 10 Hz, mierzonej na podstawie map pojedynczego uderzenia oraz 10 uderzeń. (Dane przedstawiono jako średnia ± błąd standardowy, n = 13 lewych przedsionków, ****p &lt; 0,01 według testu t studenta dla prób zależnych t-test). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig3large.jpg" target="_blank">Aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku, kliknij tutaj.</a>
<img alt="Analiza stymulacji ElectroMap; obejmuje mapy aktywacji, wykres długości cyklu oraz wykres prędkości przewodzenia." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig4.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 4"> 
Rysunek 4: Wykorzystanie ElectroMap do badania odpowiedzi na częstotliwość stymulacji w tkance serca. (A) Przykładowy zrzut ekranu z programu ElectroMap przedstawiający rozpoznawanie i segmentację częstotliwości stymulacji. (B) Porównanie znanych i zmierzonych za pomocą ElectroMap długości cykli stymulacji. (C) Mapy aktywacji przy długościach cyklu stymulacji 120 ms i 60 ms. (D-H) Pogrupowane dane dotyczące prędkości przewodzenia (D), APD50 (E), przedział rozkurczowy (F), amplituda (G), oraz czas do osiągnięcia szczytu (H) w funkcji długości cyklu stymulacji, zmniejszanej z 120 ms do 60 ms w odstępach 10 ms. (Dane przedstawiono jako średnia ± błąd standardowy, n = 5 lewych przedsionków) <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig4large.jpg" target="_blank">Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="APD50 i mapy aktywacji, schematy elektrofizjologii serca z grafami sygnałów czasowych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig5.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="Rycina 5"> 
Rysunek 5: Wpływ artefaktów ruchowych. (A) APD­50 mapa. (B) Mapa aktywacji. (C) Przykładowe sygnały z lokalizacji zaznaczonych (krzyżykami) na mapach APD i mapach aktywacji. W obszarze tkanki zaznaczonej czerwonym krzyżykiem skurcz nie został skutecznie odsprzężony, co zniekształciło mierzony sygnał optyczny. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig5large.jpg" target="_blank">Prosimy o kliknięcie tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>

Ten protokół opisuje konfigurację i korzystanie z ElectroMap, opartej na MATLAB platformy oprogramowania open source do analizy danych mapowania optycznego serca. ElectroMap zapewnia wszechstronne, wysokowydajne narzędzie do analizy zestawów danych dotyczących napięcia i wapnia w mapowaniu optycznym w szerokim zakresie eksperymentalnych modeli serca.

Wysokoprzepustowa analiza danych mapowania optycznego za pomocą ElectroMap

Optical mapping is an established technique for high spatio-temporal resolution study of cardiac electrophysiology in multi-cellular preparations. Here we ...

Wykorzystanie technologii mapowania wielomatrycowego i optycznego w badaniach kardiologicznych rozwija się. Jednak obecnie brakuje solidnego, wysokowydajnego oprogramowania opensource do analizy danych elektrofizjologicznych. Dlatego opracowaliśmy nowatorskie oprogramowanie o nazwie ElectroMap, aby pomóc naukowcom w ich analizie.ElectroMap zawiera nowe i sprawdzone metody analizy danych mapowania serca, które można uzyskać od dowolnego gatunku przy użyciu wielu różnych kamer, wielu różnych barwników fluorescencyjnych i różnych modalności akwizycji, w tym mapowania optycznego i systemów wieloelektrodowych. Oprócz pomiaru standardowych parametrów AP, takich jak czas trwania potencjału czynnościowego, test przewodzący i morfologia, ElectroMap umożliwia analizę i ilościowe określanie aktywności. Zacznij od pobrania wszystkich plików z najnowszej wersji kodu źródłowego ElectroMap z repozytorium GitHub.Rozpakuj pobraną zawartość w żądane miejsce. Otwórz program MATLAB i przejdź do lokalizacji folderu, w której znajduje się kod źródłowy ElectroMap. Następnie otwórz plik electromap.m i naciśnij uruchom w edytorze, aby uruchomić interfejs użytkownika ElectroMap. Następnie, aby załadować obraz, naciśnij wybierz folder i przejdź do lokalizacji pliku lub plików danych, które mają zostać przeanalizowane. Wybierz plik do załadowania z poziomu interfejsu i naciśnij załaduj obrazy.Po załadowaniu pojawi się pierwsza klatka, a czerwony kontur wskaże automatyczne progowanie obrazu. W razie potrzeby zmodyfikuj to na próg oparty na amplitudzie przebiegu czasu sygnału, zmieniając opcję w menu rozwijanym obrazu dla progu. Należy pamiętać, że po wybraniu progu jest on stosowany do całego stosu obrazów.W razie potrzeby zmień opcję progu na ręczny, co uaktywni suwak w celu ręcznego dostosowania progu obrazu. Ponadto wybierz niestandardowy obszar zainteresowania do analizy, zaznaczając odpowiednie pola wyboru poniżej opcji progowych. Należy pamiętać, że zaawansowane opcje wyboru obszaru zainteresowania, takie jak liczba obszarów, są dostępne w wyborze ROI z górnego menu.Po zastosowaniu odpowiedniego progu naciśnij przycisk Przetwarzaj obrazy, aby zastosować przetwarzanie. W tym momencie upewnij się, że wprowadzono prawidłowe ustawienia kamery dla liczby klatek na sekundę oraz kiloherców i rozmiaru pikseli w mikrometrach oraz opcji przetwarzania sygnału, takich jak ramy czasowe okna, filtrowanie przestrzenne i czasowe. Po przetworzeniu pliku sprawdź piki w sygnale średniej tkankowej oznaczone czerwonymi kółkami.Segmentacja sygnału na podstawie wykrytych szczytów. Naciśnij sygnał segmentu. W razie potrzeby zastosuj niestandardową segmentację sygnału, przybliżając interesujący Cię czas i wybierając sygnał segmentu.Po przetworzeniu obrazów przycisk tworzenia map stanie się aktywny. Naciśnij przycisk twórz mapy, aby zastosować czas trwania potencjału czynnościowego, czas aktywacji, prędkość przewodzenia i analizę stosunku sygnału do szumu. Wybierz żądane segmenty z listy, aby zastosować analizę do każdego z nich.Następnie wybierz opcję Pobierz informacje o pikselach, aby wyświetlić szczegółowe wyświetlanie sygnału z dowolnego piksela na obrazie i porównać piksele, aby jednocześnie wykreślić sygnały z maksymalnie sześciu lokalizacji. Aby uzyskać dostęp do bardziej szczegółowej analizy prędkości przewodzenia, naciśnij przewodzenie. Następnie naciśnij pojedynczy wektor, aby przeanalizować przewodzenie przy użyciu metody pojedynczego wektora, w której wektor gradientu jest obliczany na podstawie czasu inaktywacji opóźnienia między dwoma punktami.Na koniec naciśnij wektor lokalny, aby zastosować metodę wielowektorową z ustawieniami pasującymi do ustawień z głównego interfejsu. Naciśnij krzywą aktywacji, aby wykreślić procent tkanki aktywowanej w funkcji czasu. Aby określić ilościowo inne parametry za pomocą ElectroMap, wybierz jedną z pozostałych żądanych analiz z menu rozwijanego nad wyświetlaną mapą.Naciśnij przycisk analizy pojedynczego pliku, aby otworzyć dedykowany moduł do analizy czasu trwania i przewodzenia każdego zidentyfikowanego segmentu w pliku. Wykonaj analizę na całym obrazie lub na wybranych obszarach lub punktach szczególnych. Aby wyeksportować dane z ElectroMap, naciśnij przycisk Eksportuj wartości, aby zapisać wartości aktualnie wyświetlanej mapy w głównym interfejsie użytkownika.Następnie naciśnij przycisk eksportuj mapę, aby wyświetlić wyskakujące okienko zawierające aktualnie wyświetlaną mapę, którą można następnie zapisać w różnych formatach graficznych. W razie potrzeby dodaj pasek kolorów, wybierając ikonę paska kolorów. Ustaw skalę, wybierając opcję edytuj, a następnie mapę kolorów.Na koniec naciśnij wideo aktywacyjne, aby wyrenderować animację sekwencji aktywacji, którą można zapisać jako animowany plik GIF. Pokazuje to morfologię potencjału czynnościowego mysich przedsionków w porównaniu z komorą świnki morskiej zarejestrowaną przy użyciu barwników wrażliwych na napięcie, jak wcześniej informowano. Pomimo wyraźnego kształtu potencjału czynnościowego i zastosowania dwóch oddzielnych kamer do mapowania optycznego o różnej liczbie klatek na sekundę i rozmiarach pikseli, ElectroMap może być wykorzystany do skutecznej analizy obu zestawów danych poprzez dobór odpowiednich parametrów.Zastosowanie uśredniania zespołowego zamiast innych metod może poprawić SNR z izolowanych mysich lewych przedsionków. Zmiana częstotliwości stymulacji z trzech herców na 10 herców nie zmieniła APD, gdy nie przeprowadza się uśredniania zespołu, jednak zaobserwowano oczekiwany spadek APD przy tempie 10 Hz, gdy mierzono je na podstawie uśrednionych danych zespołu. Co więcej, lewe przedsionki myszy były poruszane w tempie 120 milisekund cyklu, a długość cyklu była stopniowo skracana o 10 milisekund, aż osiągnęła 50 milisekund.ElectroMap automatycznie identyfikuje długość cyklu stymulacji i odpowiednio grupuje średnie piki tkankowe. Skrócenie APD i odstępu rozkurczowego. Amplituda optycznie mierzonych pików zmniejszyła się, podczas gdy czas do szczytu wydłużył się.Protokół ten pokazuje, w jaki sposób można zainstalować i skonfigurować ustawienia w ElectroMap, aby szybko przeanalizować czas trwania potencjału czynnościowego, prędkość przewodzenia, zmienność między szczytami, a także jak można uśrednić grupowo w celu poprawy stosunku sygnału do szumu. Mamy nadzieję, że wydanie tego bezpłatnego oprogramowania pomoże naukowcom w zaspokojeniu ich potrzeb analitycznych i doprowadzi do kilku ważnych odkryć w badaniach kardiologicznych. Będziemy nadal rozwijać wszystkie opracowane przez nas algorytmy i zachęcamy innych do pomocy w dalszym rozszerzaniu możliwości ElectroMap.

high-throughput-analysis-of-optical-mapping-data-using-electromap

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Niniejszy eksperyment w formie wizualizacji jest przewodnikiem po wykorzystaniu fluorescencyjnego klonu molekularnego HIV do eksperymentów z obrazowaniem konfokalnym żywych komórek.

Wizualizacja transferu HIV między komórkami z wykorzystaniem fluorescencyjnych klonów HIV oraz konfokalnej mikroskopii żywych komórek

Niniejszy artykuł szczegółowo opisuje procedurę sekcji, konfigurację aparatury oraz warunki eksperymentalne podczas mapowania optycznego potencjału błonowego (Vm) i wewnątrzkomórkowych przejściowych zmian stężenia wapnia (CaT) w nienaruszonych, izolowanych sercach myszy perfundowanych metodą Langendorffa.

Mapowanie optyczne potencjałów czynnościowych i przejściowych zmian stężenia wapnia w sercu myszy

Ten artykuł opisuje szczegółowy protokół i sprzęt niezbędny do podwójnego optycznego mapowania potencjału transbłonowego (Vm) i wolnej retikulum wewnątrzsarkoplazmatycznego (SR) Ca2+ w sercu królika z perfundacją Langendorffa. Metoda ta pozwala na bezpośrednią obserwację i kwantyfikację dynamiki Vm i SR Ca2+ w nienaruszonym sercu.

Mapowanie optyczne retikulum wewnątrzsarkoplazmatycznego Ca2+ i potencjału transbłonowego w sercu królika perfundowanym metodą Langendorffa

Tutaj prezentujemy protokół optycznego mapowania aktywności elektrycznej z prawego przedsionka myszy, a zwłaszcza węzła zatokowo-przedsionkowego, w wysokiej rozdzielczości przestrzennej i czasowej.

Mapowanie optyczne węzła zatokowo-przedsionkowego myszy w wysokiej rozdzielczości

Biofilmy mikrobiologiczne tworzą złożone architektury na skrzyżowaniach i rozwijają się w wysoce zależne od skali wzorce przestrzenne. W tym miejscu przedstawiamy eksperymentalny system (sprzętowy i programowy) do automatycznego pozyskiwania zestawów danych optycznej tomografii koherentnej (OCT) 3D. Ten zestaw narzędzi pozwala na nieinwazyjną i wieloskalową charakterystykę morfogenezy biofilmu w przestrzeni i czasie.

Zautomatyzowana optyczna tomografia koherentna 3D w celu wyjaśnienia morfogenezy biofilmu w dużych skalach przestrzennych

Opisujemy przygotowanie wstęg odcinków szeregowych i ich zbieranie na dużym nośniku transferu do użycia jako próbki tomografii matrycowej, wraz z automatycznymi procedurami obrazowania w skaningowym mikroskopie elektronowym. Protokół umożliwia badania przesiewowe, wyszukiwanie i ukierunkowane obrazowanie miejscowych, rzadkich zdarzeń oraz pozyskiwanie dużych ilości danych.

Tomografia matrycowa do ukierunkowanego pozyskiwania informacji objętościowych za pomocą skaningowej mikroskopii elektronowej

Rosnące zapotrzebowanie na gromadzenie danych na dużą skalę w kriogenicznej tomografii elektronowej wymaga wysokoprzepustowych procedur akwizycji obrazów. Opisano tutaj protokół, który wdraża najnowsze osiągnięcia zaawansowanych strategii akwizycji mających na celu maksymalizację efektywności czasowej i przepustowości gromadzenia danych tomograficznych.

Strategie optymalizacji pozyskiwania danych z kriogenicznej tomografii elektronowej

Ten artykuł przedstawia metodę analizy czasoprzestrzennej mobilnych, jednocząsteczkowych sond opartych na transferze energii rezonansu Förstera (smFRET) przy użyciu szerokokątnej mikroskopii fluorescencyjnej. Nowo opracowany zestaw narzędzi programowych umożliwia wyznaczanie śladów czasowych smFRET poruszających się sond, w tym prawidłowej wydajności FRET i pozycji molekularnych, jako funkcji czasu.

Zautomatyzowana dwuwymiarowa analiza czasoprzestrzenna mobilnych jednocząsteczkowych sond FRET

Ten protokół wprowadza dwubarwne optyczne mapowanie serc myszy uzyskanych od zwierząt typu dzikiego i knock-in dotkniętych katacholaminergicznym polimorficznym częstoskurczem komorowym, w tym elektrofizjologiczne pomiary napięcia transbłonowego i wewnątrzkomórkowych stanów przejściowych Ca2+ o wysokiej rozdzielczości czasowej i przestrzennej.

Podwójnie barwnikowe mapowanie optyczne serc z myszy RyR2R2474S Knock-In z kataecholaminergicznym polimorficznym częstoskurczem komorowym

Przedstawiamy szczegółowy protokół dla korelacyjnej mikroskopii świetlnej i elektronowej Epon po osadzeniu przy użyciu białka fluorescencyjnego o nazwie mScarlet. Ta metoda może jednocześnie utrzymać fluorescencję i ultrastrukturę. Ta technika jest podatna na szeroką gamę zastosowań biologicznych.

Epon Post Osadzanie korelacyjnej mikroskopii świetlnej i elektronowej

Wprowadziliśmy nowatorską technikę obrazowania zwaną Optical Multilayer Interference Tomography (OMLIT), która umożliwia bezstronne obrazowanie wszystkich komórek w próbkach mózgu na mezoskali i może być płynnie zintegrowana z procesem obrazowania taśmowej szeregowej skaningowej mikroskopii elektronowej na tej samej próbce.

Metoda optycznego obrazowania zgodna z mikroskopią skaningową do mezoskopowego mapowania mózgu w całych komórkach

Poznaj wysokoprzepustową analizę danych mapowania optycznego serca za pomocą ElectroMap. To oprogramowanie MATLAB umożliwia pomiar parametrów potencjału czynnościowego i przewodnictwa w różnych modelach eksperymentalnych.

Wysokoprzepustowa analiza danych mapowania optycznego za pomocą ElectroMap

Przeglądaj więcej filmów