Путеводитель по Сортировка Электрофизиологические записи Использование 'SpikeSorter'

Общая цель этого видео — показать электрофизиологам, как использовать программу SpikeSorter для обнаружения и сортировки спайков во внеклеточных записях из нервной ткани, сделанных с помощью микроэлектродных матриц. Нашей целью было предоставить простое решение этой задачи сортировки шипов с помощью программы с удобным интерфейсом. SpikeSorter может считывать файлы в различных форматах и предлагает различные стратегии предварительной обработки и обнаружения событий, в дополнение к вариантам сортировки и экспорта данных.

Применение этого метода распространяется на анализ нейронного поведения, изучаемого с помощью внеклеточных записей с помощью многоэлектродных матриц. Как правило, люди, плохо знакомые с этим методом, испытывают трудности из-за сложности задачи и отсутствия стандартной методологии и объективной валидации. Впервые идея этого метода возникла у нас, когда мы столкнулись с проблемой сортировки наших собственных записей, сделанных с помощью 54-канальных многоэлектродных матриц, и не нашли доступного решения.

Чтобы начать эту процедуру, откройте программу. Перейдите в раздел «Файл» и «Откройте», а затем выберите формат файла записи из выпадающего списка в правом нижнем углу открывшегося диалогового окна «Файл». Далее выберите файл и нажмите «Открыть».

Нажмите OK после завершения чтения. Сигналы записи теперь отображаются на дисплее осциллограммы напряжения. Если запись не отфильтрована и содержит потенциал локального поля, удалите его, нажав на значок фильтра на панели инструментов.

Выберите высокочастотный фильтр Баттерворта, подходящую частоту среза и количество полюсов, затем нажмите Do It.Нажмите OK, затем готово, затем проверьте отфильтрованную форму сигнала на дисплее. Сигналы напряжения можно проверить, удерживая левую кнопку мыши, а затем перетаскивая. Используйте колесо прокрутки для увеличения и уменьшения масштаба определенных функций.

Наведите указатель мыши на определенные точки сигнала, чтобы отобразить соответствующие значения напряжения в верхнем левом углу. Двойной щелчок по окну вызывает диалоговое окно, которое также можно использовать для быстрого изучения любой части записи и для изучения конкретных событий в каналах или кластерах после завершения обнаружения и сортировки событий. Затем проверьте, нет ли каналов, которые могут быть неисправны и должны быть замаскированы.

Нажмите на иконку проверки канала и изучите график. Чтобы замаскировать внешний канал, выберите номер канала или выберите его из списка проблем. Когда закончите, закройте диалоговое окно, затем нажмите «Да» в командной строке, чтобы сохранить значения маски.

Замаскированные каналы на дисплее напряжения выделены серым цветом. В этой процедуре перейдите к обнаружению событий перед обработкой, чтобы открыть диалоговое окно обнаружения событий. Используйте ползунок в правом верхнем углу, чтобы проверить уровень шума на отдельных каналах.

Тщательный осмотр дисплея напряжения также может выявить бесшумные или необычно зашумленные каналы, которые необходимо замаскировать. Выберите переменный порог для обнаружения событий. Рекомендуемый диапазон пороговых значений составляет от 4,0 до 6,0 раз шума.

Выберите пункт 4.5. Выберите метод обнаружения динамического многофазного фильтра из выпадающего списка. Установите окно примерно в половину ширины типичной формы волны спайка, со значениями в диапазоне от 0,15 до 0,5 миллисекунды.

После этого выберите метод выравнивания, выбрав параметр, который лучше всего идентифицирует один, локализованный во времени признак сортируемых шипов. Оставьте другие параметры на значениях по умолчанию и нажмите Start. Нажмите кнопку Готово, чтобы выйти из диалогового окна.

В окне осциллограммы напряжения обнаруженные события отображаются серым цветом на назначенном им центральном канале. Параметры обнаружения событий могут быть скорректированы в зависимости от результатов, полученных на этом этапе. Например, обнаружение событий может быть повторно запущено с более низким порогом обнаружения, чтобы обнаружить больше событий.

Следующий шаг обычно не выполняется перед рутинной сортировкой, но его полезно делать при первой сортировке или при столкновении с незнакомыми данными. Перейдите к сортировке, преобразуйте каналы в кластеры, чтобы создать один кластер для каждого незамаскированного электродного канала, предполагая, что каждому каналу назначены некоторые события. Изучите эти кластеры, перейдя к просмотру, просмотру, очистке и разделению кластеров, чтобы открыть еще одно диалоговое окно.

Используйте элемент управления вращением, чтобы выбрать кластер для просмотра. Выберите кластер, который имеет два или более отдельных подкластера, затем нажмите кнопку «Выровнять», чтобы изменить время каждого события, чтобы оно лучше соответствовало форме шаблона. Затем нажмите кнопку Авторазделение, чтобы кластеризовать события на основе распределения основных компонентов.

Затем нажмите на флажки, чтобы изучить формы волн в субкластерах. Используйте ползунок для изучения соответствующих осциллограмм. В качестве упражнения используйте одну из маленьких кнопок разделения, чтобы создать новый кластер и изучить его.

Обратите внимание, что красный кластер теперь более четко показывает два подкластера после того, как зеленый кластер отделяется. Сортировка может продолжаться вручную таким образом, но предпочтительнее использовать более быструю процедуру автосортировки. Нажмите «Готово» и перейдите в раздел «Сортировка», «Автосортировка».

Оставьте опцию обнаружения пропуска событий включенной, если обнаружение событий уже было выполнено, как здесь. Если флажок не установлен, обнаружение событий будет запускаться автоматически с использованием значений параметров и вариантов, унаследованных от диалогового окна обнаружения событий. На приведенной ниже панели кластеризации выберите временное окно, достаточно большое, чтобы вместить всю форму волны спайка, предшествующую и следующую за точкой выравнивания.

Затем выберите опцию перевыравнивания, которая будет использоваться во время кластеризации, и выберите минимальный размер кластера. Определите количество измерений в пространстве ПК, которые будут использоваться для кластеризации, и оставьте настройки по умолчанию для других параметров. После этого нажмите «Старт», чтобы начать автосортировку.

После завершения автосортировки нажмите кнопку «Далее», чтобы перейти к этапу слияния и разделения, управляемому вручную, затем нажмите «Начать». В новом диалоговом окне пары кластеров, которые не являются явно похожими или различными, будут представлены последовательно. Для каждой представленной пары с помощью кнопок можно выбрать, следует ли объединять пару, объединять и повторно разделять ее, отмечать пару как отдельную или как неоднозначную, если неясно, какое решение является лучшим.

Нажмите на флажки, чтобы отобразить график высоты пика пика пика пика или первой или второй главной составляющей в зависимости от времени или гистограммы автокорреляции и взаимной корреляции. Это может помочь в принятии решений. Здесь мы видим пример решения о слиянии.

Далее следует слияние и раздельное решение. Если опция слияния и разделения не может найти четко разделяемые кластеры, используйте ползунок в диалоговом окне, чтобы вручную изменить параметр кластеризации и найти разделение, которое выглядит удовлетворительно. Если это не может быть достигнуто, используйте кнопку возврата, чтобы вернуться к исходному состоянию двух кластеров.

Когда закончите, нажмите разделить, как показано на рисунке. Теперь переходим к рецензированию, постобработке. Используйте кнопку очистки выравнивания, чтобы удалить события из кластеров, которые плохо соответствуют шаблону кластера.

Затем используйте кнопку повторной кластеризации, чтобы переназначить некластеризованные события определенным шаблонам на основе значения соответствия. Возвращенные события помечаются как подкластеры каждого родительского кластера и могут быть проверены с помощью диалогового окна просмотра, очистки и разделения кластеров. Эти события останутся в кластере и будут экспортированы как таковые, если они не будут удалены.

Затем вернитесь в диалоговое окно постобработки. Используйте кнопку удаления и регулятор спина рядом с ней, чтобы удалить кластеры с отношением сигнал/шум меньше выбранного порога. Затем с помощью кнопки сортировки перенумеруйте кластеры в соответствии с выбранным критерием.

На этом рисунке показан дисплей, полученный при переходе к просмотру, отсортированные осциллограммы для только что отсортированной записи. Общий опыт показывает, что формы сигналов для пары кластеров на одном и том же канале выглядят идентично, но диалоговое окно сравнения пар, тем не менее, показывает разные кластеры в проекции ПК. Решения о слиянии, следующие за предыдущими этапами сортировки, иногда подсказываются с помощью амплитудных временных графиков и перекрестных коррелограмм.

Это иллюстрирует решение о слиянии, основанное на наличии сильной асимметричной взаимной корреляции на коротких временных интервалах в сочетании с четкой связью между значениями первых главных компонент двух единиц, показанными здесь на вертикальной оси. На этом рисунке показан случай, когда аналогичные доказательства для слияния отсутствуют. Поперечная коррелограмма не сильно ассиметрична, а автокоррелограммы различны.

Несмотря на то, что формы волн схожи, эти две единицы, возможно, не следует объединять из-за разницы в распределениях основных компонентов. На этом рисунке показан случай, когда формы сигнала похожи и значения первых главных компонент двух единиц смешиваются, когда одна из них прекращает срабатывание, а другая запускается. В этом случае решение о слиянии кажется простым.

Мы надеемся, что это краткое введение в SpikeSorter было полезным. Мы планируем продолжать развивать программу и добавлять новые функции там, где они могут быть полезны. В связи с этим мы приветствуем сообщения об ошибках, конструктивные отзывы и предложения по улучшению.