Análise Semi-Automatizada de Amplitude de Pico e Latência para Formas de Onda de Resposta Auditiva de Tronco Encefálico Usando R
9 de dezembro de 2022
Este artigo descreve a mensuração semi-automatizada das amplitudes e latências dos cinco primeiros picos e vales na forma de onda de resposta auditiva do tronco encefálico. Uma rotina adicional compila e anota os dados em uma planilha para análise do experimentador. Essas rotinas de computador gratuitas são executadas usando o pacote estatístico de código aberto R.
As respostas auditivas do tronco encefálico são rotineiramente coletadas para determinar os limiares auditivos. A forma de onda ABR contém informações adicionais sobre a atividade do tronco cerebral, mas anteriormente, muitos pesquisadores tiveram que analisá-los manualmente. Os scripts R trabalham com o software R na estrutura RStudio para semi-automatizar a análise de formas de onda ABR.
Eles são gratuitos e fáceis de usar. Nossa esperança é que a análise rotineira da forma de onda do PEATE possibilite estudos posteriores para avaliar a relevância desse processamento auditivo pré-cognitivo no diagnóstico. Para começar, exporte a resposta auditiva do tronco encefálico ou a gravação ABR como um arquivo ASCII.
Para IHS, abra o programa de computador, carregue o arquivo de interesse e exiba as formas de onda desejadas em uma página. Na guia Dados, selecione Salvar página como ASCII para obter um arquivo txt. Depois de nomear o arquivo de dados apropriadamente com uma ID, registre a ID e as informações de assunto em um arquivo de metadados chamado info.
csv, garantindo não incluir nenhuma informação, como genótipo, sexo, idade ou tratamento no ID.Repita as etapas com todos os arquivos a serem analisados como arquivos de ID separados e obtenha os metadados. Baixe e instale os programas R e RStudio de seus respectivos sites. Em seguida, instale as bibliotecas necessárias, tidyverse, Shiny, Plotly e Zoo, com os comandos necessários na janela de comando do RStudio.
Em seguida, baixe os scripts findpeaks. r e see_trace_click. r do GitHub do White Lab, bem como a hora do arquivo associado.csv.
Crie uma nova pasta chamada Test Folder para colocar todos os arquivos ASCII, informações. csv, e tempo.csv. Dentro da pasta de teste, crie uma subpasta chamada pasta ASCII e coloque os arquivos ASCII.
Abra os findpeaks. r script no RStudio clicando com o botão direito do mouse na guia do script na barra de ferramentas para selecionar o diretório de trabalho definido e defini-lo como Pasta de teste. Na janela de script, clique em Origem no canto superior direito da barra de ferramentas para carregar o programa.
Em seguida, na janela de comando, use os comandos para analisar as formas de onda nos modos de processamento individual e em lote. Carregue os dados de forma de onda para o indivíduo específico usando o comando. Em seguida, na janela aberta do see_trace_click.
r script no RStudio, clique no botão Executar aplicativo no cabeçalho e aguarde que uma nova janela interativa apareça. Na caixa no canto superior esquerdo, insira o nível de som para a forma de onda que requer revisão e procure a forma de onda exibida na janela. Mova o cursor ao redor da forma de onda para revelar a latência e a amplitude em qualquer ponto.
Para registrar os dados de latência e amplitude, clique no pico correto e, em seguida, copie/cole os dados no arquivo csv. Repita o processo para registrar os dados para o cavado após um pico imediato e calcule a medição da amplitude subtraindo a amplitude do vale da amplitude do pico na célula da planilha. Transfira o verificado.
csv para uma nova subpasta chamada Peak Data na pasta Test para acrescentar os dados. Em seguida, combine os metadados executando o comando. Para realizar a análise estatística sobre os dados compilados, use um teste de normalidade, como o teste de Shapiro-Wilk, para avaliar a distribuição dos dados executando a função.
Se o teste de Shapiro-Wilk não for significativo, isso significa que o conjunto de dados tem uma distribuição normal. Assim, avalie os dados com um teste paramétrico, como a ANOVA, executando a função. Se o teste de Shapiro-Wilk for menor que P igual a 0,05, use o teste de soma de postos de Kruskal-Wallis ou outra medida não paramétrica apropriada.
Finalmente, exiba as formas de onda médias executando o comando. Na resposta da forma de onda de 75 decibéis de estímulo de clique para um rato F1 jovem, os picos e vales foram automaticamente identificados com findpeaks.r. As formas de onda entre 5 e 75 decibéis obtidas a partir dos picos e achados identificados manualmente.
r foram comparados. As médias são plotadas como linhas pesadas com a região sombreada representando um desvio padrão e os resultados obtidos pelos findpeaks. r correlaciona-se fortemente com os resultados manuais.
Ao tentar esse procedimento, lembre-se de definir o diretório de trabalho, pois é altamente crucial. O script R designa picos e vales com base nas janelas de latência para o ABR do mouse implementado com o tempo. csv.
Isso pode ser modificado pelos usuários para quantificar outras formas de onda de EEG.
Visão Geral
Este artigo descreve um método semi-automatizado para medir as amplitudes e latências dos cinco primeiros picos e vales na forma de onda da resposta auditiva do tronco encefálico (ABR). Utilizando o pacote estatístico de código aberto R, os pesquisadores podem analisar dados de ABR de maneira mais eficiente do que com métodos manuais, facilitando estudos adicionais sobre o processamento auditivo pré-cognitivo.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência auditiva
- Eletrfisiologia
- Análise de dados
Antecedentes
- As respostas auditivas do tronco encefálico são importantes para determinar os limiares auditivos.
- A forma de onda ABR contém informações valiosas sobre a atividade do tronco encefálico.
- Muitos pesquisadores anteriormente realizavam análise manual das formas de onda ABR.
- Este estudo tem como objetivo simplificar a análise utilizando scripts em R.
Objetivo do Estudo
- Automatizar a medição de amplitudes e latências nas formas de onda do PEA.
- Aprimorar a capacidade de avaliar o processamento auditivo em diagnósticos.
- Fornecer ferramentas de análise gratuitas e acessíveis para pesquisadores.
Métodos Utilizados
- A plataforma utilizada é o software R dentro do ambiente RStudio.
- O modelo biológico principal consiste em dados de resposta auditiva do tronco encefálico exportados a partir de software de gravação.
- Os pesquisadores criam uma Pasta de Teste para organização dos dados e executam scripts específicos em R para análise.
- Instruções detalhadas de linha de comando orientam os usuários na importação e análise dos dados de forma de onda.
- Métodos estatísticos como ANOVA e testes não paramétricos avaliam as distribuições dos dados.
Resultados Principais
- A análise automatizada apresenta forte correlação com os resultados manuais para as características da forma de onda ABR.
- Testes estatísticos validam a significância dos picos e vales identificados.
- O estudo destaca a confiabilidade do método automatizado na quantificação da atividade do tronco encefálico.
Conclusões
- Este estudo demonstra a eficácia de scripts R na automação da análise de formas de onda ABR.
- A análise rotineira permite uma melhor compreensão dos mecanismos de processamento auditivo.
- Os métodos fornecidos podem ser adaptados para diversas quantificações de formas de onda EEG conforme necessário.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A análise semi-automatizada de formas de onda da resposta auditiva do tronco encefálico (ABR) utilizando R permite uma avaliação quantitativa e escalável da função neural em modelos pré-clínicos. Esta abordagem reduz a carga de trabalho manual e aumenta a reprodutibilidade, apoiando uma validação robusta de alvos e a redução de riscos mecanicistas em fluxos de trabalho de audiologia e neurofarmacologia. A integração de análises padronizadas de formas de onda melhora a confiança preditiva em estágios iniciais de descoberta e em pontos de inflexão translacionais.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Permite a quantificação objetiva das amplitudes e latências das respostas neurais para validação funcional de alvos.
- Auxilia na redução de riscos mecanicistas ao fornecer leituras neurais quantitativas e reprodutíveis.
- Facilita a triagem de portfólios ao padronizar dados entre condições experimentais e coortes.
Triagem e Desenvolvimento de Ensaios
- Prepara ensaios eletrofisiológicos validados para fluxos de trabalho de triagem de compostos em etapas subsequentes.
- Aprimora a reprodutibilidade e padronização dos ensaios por meio da extração semi-automatizada de dados.
- Gera saídas quantitativas adequadas para estudos de alto rendimento ou comparativos.
- Permite avaliação confiável dos efeitos de compostos auditivos ou neuroativos.
Pesquisa Translacional e Pré-Clinica
- Alinha dados de resposta neural pré-clínicos com estratégias translacionais de biomarcadores quando relevante.
- Apóia a continuidade desde a descoberta inicial até a validação pré-clínica, permitindo análises consistentes de formas de onda.
- Fornece dados ajustados por risco para decisões de avanço em portfólios de pesquisa em neurofarmacologia e audição.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
Este método semi-automatizado de análise de PEA se adequa desde as fases iniciais de descoberta até a pesquisa pré-clínica, apoiando a identificação de compostos líderes e o desenvolvimento de biomarcadores translacionais quando os desfechos neurais são relevantes.
- Biologia de Descoberta: Permite testar hipóteses e esclarecer vias por meio de métricas quantitativas de resposta neural.
- Triagem: Fornece resultados reprodutíveis e prontos para ensaios, para avaliação de compostos e comparação entre diferentes condições.
- Análise: Oferece resultados estatísticos, incluindo testes de normalidade e comparações paramétricas/não paramétricas, para orientar a tomada de decisões.
- Pesquisa Translacional: Apoia o alinhamento e a continuidade de biomarcadores quando potenciais evocados auditivos (ABR) ou formas de onda semelhantes são usados como desfechos translacionais.
- Reutilização em Ambiente Corporativo: Oferece uma capacidade analítica reutilizável e de código aberto, adaptável a outros conjuntos de dados eletrofisiológicos.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva e reduz a ambiguidade mecanicista na validação de alvos neurais.
- Valor Operacional: Padroniza e simplifica a análise de formas de onda, melhorando a reprodutibilidade e a escalabilidade.
- Valor Estratégico: Permite decisões mais informadas de avançar/não avançar e um gerenciamento de portfólio com maior eficiência no uso do capital.
- Impacto no Portfólio: Apoia a priorização ajustada ao risco e o avanço de ativos em pesquisas de neurofarmacologia e audição.
Considerações sobre a Implementação
- Requer experiência em eletrofisiologia e análise de dados baseada em R.
- Necessita acesso ao R, RStudio e bibliotecas e scripts de código aberto relevantes.
- Exige padronização entre equipes nos formatos de dados e fluxos de trabalho de análise.
- Adaptável a outros modelos de EEG ou formas de onda neurais com modificação pelo usuário das janelas de latência.
- Depende da formatação correta dos dados e da adesão aos protocolos analíticos para resultados confiáveis.
Perguntas Frequentes sobre Biotecnologia Farmacêutica
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
