Introduction
シンプルなオンラインのしきい値とウィンドウよりもより洗練された方法を用いて、脳から細胞外シグナルを記録する誰もが電極によって記録されたノイズを含む電圧信号とは異なるニューロンからの信号を識別し、分離のタスクに直面しています。この作業は、一般に、スパイクソーティングとして知られています。スパイクソーティングの難しさは、様々な要因によって配合されます。近くの電極によって、そこから記録された信号は、同様と区別するのは難しい可能性が高いように、ニューロンは、非常に接近することができます。単一ニューロンによって生成された信号は、高発火率の期間、電極に近い樹状突起における電圧コンダクタンスの活性化の様々な程度の間に、恐らくは電極の動きを、時間をかけて可変ナトリウムチャネル速度を変化させる、または可能性としてあり脳の状態の変化の結果。 R - (100μM20)、これらの問題は、多くの密接に離間してマルチ電極アレイ(MEAの)を使用することによって軽減することができます彼らは通常、複数のチャンネル1、2の上に広がっているため、単一ニューロンからの信号のより良い空間解像度を可能にするチャンネルをecording。しかし、神経細胞からの信号は、空間における電極の重なりの長さ全体に沿って広がっているという事実と組み合わされ、これは、固有のニューロンに対応するクラスタを特定する必要があるの中の潜在的に非常に高い次元の空間になります。この問題は、電極チャネルの数が少ない以上は計算困難となります。現在まで、概してが同意しない、上にされる最良の方法スパイクソーティングのために、多くの解決策は、MEAのより3、4、5、6、7、8及び記録が提案されてきたものの、9ますます一般的になりつつありますお尻= "外部参照"> 10。スパイクソーティングはそれ自体が目的ではなく、単にさらなるデータ分析の前に必要な準備段階であるため、生の記録データファイルを読み込んで、わずかのユーザにソートされたスパイク列に変換されます簡単に使用可能なパッケージが必要とされていますできるだけ迅速かつ確実に入力、及び、。
これらのニーズを満たすことを目的に開発したプログラム - 本稿ではSpikeSorterを使用するためのチュートリアルを提供します。プログラムは、以前に公開された論文11、12、13に記載されたアルゴリズムに基づいています。プログラムを設計する上での目標は、a)は 、それがコンピュータプログラミングのか、方法論をソートスパイクのほとんど、あるいは全く事前の知識を必要とするユーザーフレンドリーなインターフェイスを持つべきであるということでした。 b)は 、標準的なWindowsまたはLinuxオペレーティングシステムを超えていくつかまたは全く他の特殊なソフトウェアコンポーネントが必要とされるべきです。 C言語 d)の最小化されなければならないの並べ替え時にユーザー入力の必要性、およびe)ソート時間は、録画時間と電極上のチャネル数と、理想的には直線的、合理的な方法をでスケーリングする必要があります。プログラムに実装されたアルゴリズムは、前処理及びイベント検出戦略A)柔軟なセットを含みます。 b)は自動化された除算と主成分(PC)特定のクラスタに割り当てられたチャネルのサブセットから得られた分布に基づいて、電圧波形をクラスタリングする次元削減の戦略を征服。 c)のそれぞれは、すべての可能な限りお互いから区別されることを保証するために、平均シフトアルゴリズム3、14、およびd)部分的に自動化されたペアごとのマージおよびクラスタの分割に基づく高速クラスタリング手順でPC分布のクラスタリングを自動化。 THIへsの、一連の手順は、PC分布の検査、クロスとスパイク列とスパイク波形の時間振幅プロットの自動相関曲線に基づいて、クラスタの手動分割やマージを可能にする追加されました。 tetrodes、四極アレイ、ユタ州アレイならびに単一およびマルチシャンクのMEAからの記録は、読み、ソートすることができます。チャネル数の電流制限は256であるが、これは将来的に増加させることができます。
別のクロスプラットフォームのオープンソース実装、「spyke」(http://spyke.github.io)も利用可能です。 PythonとCythonで私たちの1(MS)によって書かれた、spykeはいくつかの違いで、SpikeSorterと同じ全体的なアプローチを採用しています:メモリの需要を減らすために、生データを小さなブロックにロードされ、どうしても必要なときだけさ。クラスタはもっぱら、表示、操作、および3Dにソートされています。主成分と独立成分分析は、両方の相補的な次元削減手法として用いられています。 Spykeはでより多くのユーザーが必要ですteractionが、急速にスパイクの任意の部分集合のクラスタリングの様々な要因の影響を調査するために、キーボードとマウスのショートカットやアンドゥ/リドゥキューに大きく依存しています。これらの要因は、スパイクチャンネルおよび時間範囲の選択、スパイクアライメント、クラスタリング寸法および空間帯域幅(シグマ)11を含みます。
以下は、ソートに使用されるアルゴリズムと戦略の簡単な説明です。より完全な説明は以前の出版物11、12、13、ヘルプボタンを介してアクセスすることができ、注釈内で見つけることができます(で識別'?')SpikeSorter内。生細胞外電圧ファイルをロードし、低周波成分を濾過した後、イベント時間の前と後の短時間の電圧のスナップショットから成り各々がイベントのセットのイベント検出結果の初期段階。選択した場合(<100μm)のサイトが十分に近接して配置されている乗って、単一ユニット信号は、一般的に、いくつかの隣接するチャネルに表示されます。中央チャネルは、自動的にイベントのピーク間電圧が最大となるのチャンネルに対応し、各イベントのために選択されます。自動化されたそのチャンネルにローカライズされたすべてのイベントからなる、各電極チャネルのための単一の最初のクラスタを形成することによって開始をソートします。チャンネル間の中間に位置する単位が異なるチャネルに(おそらくランダム)ローカライズされたスパイクを生じることがあります。スパイクのこれら2セットからのクラスタは、類似と識別され、後の段階でマージされます。各初期クラスタ内のイベントの平均波形が計算されます。これは、クラスタのテンプレートと呼びます。補助チャネルは、振幅と、各チャネル上のテンプレート波形の標準偏差に基づいて、各クラスタに割り当てられます。主成分の値は、各クラスタベースのOに対して計算されますn個のチャネルの割り当てられたセットで波形。ユーザーは、主成分の次元数は、使用することを選択することができます:通常2で十分です。各クラスタは、その後のクラスタの更なるセットに分割され、いずれも自動化されたクラスタリングによってさらに分割することはできませんまで、これが繰り返されます。
この時点で、64チャネル電極から64のクラスタ、たとえば最初のセットは、記録中に存在した単位の数に応じて、2〜3回にその数を分割することができます。しかしため、異なるチャネルへの単一の単位からのイベントの変数への代入のため、この段階で見つかったクラスタの数はほぼ確実にそれがあるべきよりも大きくなっています。ソートの次の段階は、クラスタのペアを比較し、類似のペアをマージするか、別の1からイベントを再割り当てすることによってoversplittingを補正することです。ソートのこの段階を「マージおよび分割」と呼ばれます。
マージおよび分割
Nクラスタの場合、N *(N-1)/ 2の対ひいては対の数は、望ましくないN 2、として成長があります。対の2つのメンバーが物理的に遠く離れているのでしかし、多くのペアが比較から除外することができます。これは、より直線的チャネルの数に関係している何かに依存を減らすことができます。このショートカットにもかかわらず、マージと分割ステージがまだかなり時間がかかることがあります。それは以下のように動作します。比較される各クラスタペア(それぞれに割り当てられたチャネルセットでの重複によって判断されるように、一緒に物理的に近いもの)が一時的に知られている2つのメンバ・クラスタでスパイクのアイデンティティを維持するものの、マージされます。マージされたペアの主要な構成要素が計算されます。二つのクラスタ内のポイント間の重複の測定値は、最初の2つの主成分の分布に基づいて計算されます。
道OV erlap測度は他の箇所11でより詳細に記載されて計算されます。各点の最も近い隣人が同じクラスタ内にある、すなわちクラスタは、まったく重ならない場合、その値はゼロです。その値は1に近いクラスタが完全に重なった場合、 すなわち、最も近い隣人が同じクラスタ内にある確率は点の均一な混合から予測と同じです。
様々な決定は、アカウントに重複措置をとる作られています。重複がある値よりも大きい場合には、クラスタが併合されてもよいです。重なりが非常に小さい場合には、クラスタ対が異なるように定義され、放置されてもよいです。クラスタペアの不完全な分離を示す中間値が、ペアは望ましい結果が少ない重なりを持つクラスタのペアであること、分割を再その後合併し、すべきであることを知らせることができます。これらの手順は、手動で導かれた段階で最初の自動化の段階で、次に実行されます。
10トン ">自動化された段階では、高い重複値を持つクラスタペアがマージされ、その後、低重複値への中間体と、クラスタペアがマージされ、分割を再された第2、ユーザーガイド付きの段階では、ユーザはすべてを提示されます。順序であいまいなクラスタペア( すなわち、定義された中間範囲内の重複値を持つもの)を残りし、a)から c)明確なことがペアを宣言し、b)のペアをマージしresplit、ペアをマージするかどうかを選択するように要求されている(これは)重複対策の重要性を上書きする、またはd)オートを含め、これらの意思決定を支援するためのペアのスパイクがうまくソートされそうにないことを示す「あいまい」。さまざまなツールが提供されているようなペアとの関係を定義します - 交差相関曲線およびスパイク高さとPC値の時系列プロットと。理想的には、合併及び分割の段階の終了時に、すべてのクラスタは、他のすべてと区別すべきですどちらかそれは他のクラスタと共通のいくつかまたは全くチャネルを有する、または重複インデックスが定義された値より小さいのでので。この値は、ユーザが選択可能であるが、典型的には0.1です。 (一つ以上の他のクラスタとの重なりが閾値よりも大きいため)、この試験に合格したクラスタ(ユニット)は「安定した」として定義され、そうでないものは、「不安定」と定義されます。実際には、単位の大部分が廃棄されるか、または潜在的にマルチユニットとして扱うことのいずれかに余りを残して、ソートの仕上がりで「安定」と定義されてしまいます。
ソフトウェア要件
SpikeSorterは、Windows 7およびWindows 10の64ビットバージョンとの互換性があり、また、ワインのエミュレータを使用して、Linuxの下で正常に実行されています。データファイルは、したがって使用可能なRAMが(プログラム自体は約2ギガバイトを可能にする)記録の大きさに比例する必要がある(スピードのため)、メモリに完全にロードされます。電気生理学的なサイズが130ギガバイトを超えるアル・データ・ファイルが正常にWindowsとLinuxの両方の環境でソートされています。オプションは、Windowsの標準メニュー、ツールバーやダイアログを介してアクセスされています。メニューの項目のレイアウトが大きく、データ入力およびソートされたデータのエクスポートを可能にし、右側の[エクスポート]メニュー用の左側の「ファイル」メニューから始めて、仕分けでの操作の順序と一致します。ツールバーのボタンは、一般的にメニュー項目を使用するためのショートカットを提供します。
チャネルの設定ファイル
多くの記録データフォーマットは、チャネルの位置を格納しないでください。しかし、これらを知ることスパイクソーティングのために不可欠です。チャネルはまた、収集ソフトウェアによって様々な方法で番号付けされることがあります。SpikeSorterは、シーケンシャルルールに従うようにチャンネル番号を再マッピングすることができ、その補助的な電極構成ファイルを作成する必要があり、したがって、チャネル1から始まる、チャンネルが順番に番号が付けられていることを必要とし、に店舗チャネルLOCations。チャネル構成ファイルには、各チャネルのテキストの単一の行のテキストファイルです。ファイルの最初の行は、電極を識別し、長い16文字まで、テキスト名を格納します。後続の行の数字は、タブ、単一のカンマ、またはスペースで区切ることができます。ファイル内のチャンネル番号、それがマッピングされる先のチャンネル番号(SpikeSorterによって使用される、すなわち番号)、およびのx、y座標:4(順番に)提供する各列の数字があります。チャネル、ミクロンインチX座標は、通常、電極の挿入方向に対して垂直とすることがあろうとyは 、組織内への深さになるに応じて調整します。設定ファイルは、記録ファイルと同じディレクトリに配置されなければなりません。それは名前を付けることができます方法に多少の柔軟性があります。プログラムは、最初の生データファイルとしてではなく、.cfg拡張子と同じ名前を持つファイルを検索します。そのファイル私の場合sが見つかりません、それはファイル 'electrode.cfg'を検索します。次に、そのファイルが見つからない場合、エラーメッセージは、チャネルレイアウト情報の欠如を示すために生成されます。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1.プログラムのセットアップ
- プログラムをダウンロードしhttp://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorterに移動します。任意のディレクトリに供給された実行可能ファイルをコピーします。付属のマニュアルを参照してください。
注:正式なインストールまたはコンパイルする必要はありません。 - ソートする任意のファイルを開く前に、記録の全期間を格納するための十分な空きRAMがあることを確認してください。マニュアルに記載されている、また、有効なチャネル構成ファイルを確認して、データファイルと同じディレクトリに存在しています。
- プログラムを起動し、「ファイル - 開く」に移動し、結果のファイルを開くダイアログの右下にあるドロップダウンリストからの記録ファイル形式を選択します。開きたいファイルを選択し、「開く」をクリックします。
- 読み取りが完了すると、電圧記録表示を検査。ダブルディスプレイをクリックして(またはに行く「表示 - 電圧録音 ')任意の額面を許可コントロールとダイアログを表示します記録波形のtが観察されます。
注:他のディスプレイウィンドウをダブルクリックすると、多くの場合、関連するダイアログが表示されます。 - ダイアログを終了した後、ディスプレイの左上隅にある特定の電圧値を表示するには、波形の上にマウスを置きます。ディスプレイのいずれかの部分にズームインするには、スクロールホイールを使用してください。ウィンドウの内容をドラッグし、マウスの左ボタンを押したままにします。
注:この表示は、しばしば、それらのクラスタの割り当ては、クラスタリングの後、色および/または数によって、新たに検出されたイベントの追加を反映するように、または示すように更新されます。 - (または、ツールバーのフィルタアイコンをクリックしてください) - 記録はフィルタリングされていないで、地域内の電場電位が含まれている場合は、「変換/フィルタプリプロセス」に行くことによって、それを削除します。 「ハイパスバタワースフィルタ」、その後、適切なカットオフ周波数と極の数を選択してEnterキーを押し「ドゥーイット!」。フィルタリングが完了すると、電圧の波の新たな波形を検査フォームウィンドウ。
注:フィルタはフーリエ領域で行われるが、非因果的であり、波形の位相歪みを導入しません。長時間録音の場合、フィルタリングは数分かかることがあります。 - 次に、障害があるとマスクする必要があるかもしれないチャンネルを確認してください。 ' - チャネルチェックプリプロセス」(またはチャネルチェックアイコンをクリック)し、表示されるグラフを調べに行きます。グラフは、それらの空間的分離5の関数としてのチャンネル対間の信号相関の変化を示します。この関係に違反するチャンネルが正常に機能していない可能性があります。そのような外れ値を表示するには、「単一チャネルネット偏差」をクリックします。
- いずれかの範囲外のチャンネルをマスクチャンネル番号を選択するか、または問題のリストから選択します。このダイアログを終了すると、マスク値を保存するために、プロンプトで「はい」をクリックします。
注:このファイルは、記録データファイルとして拡張子はMSKファイルと同じ名前になります。それはautomaticall読み込まれます同じデータファイルが開かれるたびに、Y。
- いずれかの範囲外のチャンネルをマスクチャンネル番号を選択するか、または問題のリストから選択します。このダイアログを終了すると、マスク値を保存するために、プロンプトで「はい」をクリックします。
2.イベント検出
- イベント検出ダイアログ( 図1)を起動するために- 」イベント検出プリプロセス」に移動します。 (これらは多くの場合、以前のテストで検出されますが)このダイアログでは、また、それらのノイズレベルに基づいて、マスキングチャンネルのオプションを提供しています。例えば、意図的に接地されたチャネルは、非常に低いノイズレベルを有していてもよいです。
- 特定のチャンネルのノイズレベルを検査するために右上にあるスライダを使用します。電圧表示を注意深く点検もマスクする必要がサイレントまたは非常にノイズの多いチャンネルを公開してもよいです。
- イベント検出のための閾値化方法を選択します。オプションの詳細については、グループボックスのヘルプボタンを使用します。 4.5Xの閾値と'変数'しきい値、 - 6Xノイズ7は 、推奨されます。ノイズレベルは番目のために計算される方法を選択するために左上にあるコントロールを使用します目的です。
- ドロップダウンリストからの検出方法を選択します。 「動的多相フィルタ」推奨される方法です。これは、時間窓を指定する必要があります。典型的なスパイクの約半分の幅であることがウィンドウを設定します。狭いスパイクへのバイアス検出意志非常に狭い値の影響は大きくないですが。範囲の値は0.15から0.5ミリ秒は12を推奨します。
注:表示される値は、サンプリング間隔(サンプリング周波数の逆数)の整数倍です。 - 整列方法を選択します。多くのスパイクは、複数の正のピークを持っている場合は最高のソートされているスパイクのシングル、一時的にローカライズされた機能を特定するオプションを選択して、 例えば 、「正のピークは、「お粗末な選択かもしれません。多くの記録のために、「負の谷」は最良の選択となります。その他のオプションは、通常は、デフォルト値のままにすることができます。押して「スタート」。
注:イベント検出よいTA記録の長さ及びチャネルの数に応じて数分、数秒からKE。 - ダイアログを終了するには、[完了]を押します。電圧波形ウィンドウで灰色で示されたイベントを、点検してください。イベントのように見える信号が検出されたことを確認してください。
- ない場合は、より低い検出閾値で再実行してイベント検出を検討してください。非常に低振幅スパイクソートするのが難しいかもしれないしかし、注意してくださいし、それらの多くは、大きな振幅スパイクのソートを妨げる可能性があること。また、明らかな重複や近くのスパイクを解決し、それに応じて時空ロックアウトウィンドウのパラメータを調整するために障害がないかをチェックします。
注:この段階でイベントが発生したチャンネル番号のそれらの時間によって識別されます。通常、これは、スパイクのピーク・ツー・ピーク振幅が最大となるのチャネルです。イベントは、最初にクラスタを解除されているので、それぞれがゼロのクラスタの割り当てを持っています。
- ない場合は、より低い検出閾値で再実行してイベント検出を検討してください。非常に低振幅スパイクソートするのが難しいかもしれないしかし、注意してくださいし、それらの多くは、大きな振幅スパイクのソートを妨げる可能性があること。また、明らかな重複や近くのスパイクを解決し、それに応じて時空ロックアウトウィンドウのパラメータを調整するために障害がないかをチェックします。
3.ソート
注:次のステップは、通常は、ルーチンのソート前に実行されていませんが、最初にソートする場合、または不慣れなデータに遭遇したとき、それを行うことは非常に便利です。- ' - クラスタにチャンネルを変換ソート」に移動します。これは、各チャネルがそれに割り当てられたいくつかのイベントを持っていると仮定し、各マスクされていない電極チャネルのための単一のクラスタを作成します。 ' - ビュークリーンとスプリットクラスタレビュー」に行くことによって、これらのクラスタを調べます。これは、別のダイアログ( 図2)を起動します。閲覧するクラスタを選択するために、スピンコントロール(左上)を使用します。
注:ソリッドブルー(シアン)ラインは、クラスタ内のすべての波形の平均値であり、以下では、クラスタ・テンプレートと呼ばれています。クラスタ内のイベントの主成分(PC)分布が下のウィンドウに表示されます。これらは、多くの場合、2つ以上のサブクラスタの存在を明らかにします。 - 各イベントの時刻を変更するには、「再編成」ボタンを押してください優れたテンプレートの形状に一致するように(表示中の波形の小さな横シフトをもたらす)、これを実行すると、多くの場合、サブクラスタをよりコンパクトにした別個になり、時には明らか番号( 図3)を低下させます。
- 2つ以上の異なるサブクラスタを押す「自動split 'を持つクラスタを選択します。サブクラスタは、PCのディスプレイで確認された場合、それらが着色されます。練習として、新しいクラスタを作成し、それを調べるために、小さな「スプリット」ボタンのいずれかを使用します。並べ替えを手動でこの方法を続けるのではなく、戻って、より高速な自動並べ替えの手順を使用することができます。
- 自動選別を開始する(またはツールバーの自動並べ替え]ボタンを押します) - 「自動並べ替え並べ替え」に移動します。表示されたダイアログは、図4に示されています。これは、さまざまなオプションを提示します。
- イベント検出が既に行われている場合にチェック 'イベントの検出をスキップ」オプションのままにしておきます。それがチェックされていない場合は、イベント検出が実行されますイベント検出ダイアログから継承されたパラメータ値と選択を使用して。イベント検出が既に行われているので、チェックし、そのオプションを残します。
- 以下の「クラスタリング」パネルでは、もはや前後の位置合わせ点以下が、スパイク波形の全体を含むのに十分な大きさの時間的ウィンドウを選択します。彼らはとの干渉(またはそれに少し貢献)ソートされるようであれば、 例えば長い変数afterpotentials、スパイク波形の領域を遮るために、このウィンドウを使用します。 0.5ミリ秒が適切である±通常の範囲の値。他の一時的なウィンドウと同様に、ウィンドウはサンプル点の整数であるため、表示される一時的な値は、サンプリング間隔の倍数です。
- 次に、クラスタリング時に使用される再調整オプションを選択します。これは、比較的ノイズの多い個々のに適用されるテンプレート波形を利用し、基準があり、イベント検出の最初の場合よりも確実に動作しますさんまの波形。推奨されるオプションは、「ピーク加重コグ」ですが、それはスパイク波形の一貫した特徴であるならば「負の谷」は良いかもしれません。
- 最小クラスタサイズを選択してください。スパイクの数よりも少ないとのクラスタは、並べ替えの際に、小さな、おそらくスプリアス、クラスタの大量の蓄積を防止する、削除されます。
- クラスタリングのために使用されるPC空間の次元数を決定します。二つは、一般的に十分であるが、わずかに良い結果が長いソート時間はあるものの、3を得ることができます。
- デフォルト設定では他のオプションのままにしておきます。様々なオプションのより詳細な説明を取得するには、ヘルプボタンを使用します。
- 自動並べ替えを開始するを押して「スタート」。ステップ3.1に示すように、チャネルベースのクラスターが最初に形成されています。これらは、現在、個々のサブクラスタを1つずつオフに分割して、新しいクラスタを形成し、順番に処理されます。新しいクラスタがSPであるたびにオフ点灯し、PCの値が再計算され、表示されます。何個々のクラスタをさらに分割することはできませんまで続きます。
- 親クラスタから分割されるサブクラスタが赤で示されているディスプレイ、プロンプトに従います。
注:時々、最終的なクラスタが別個のサブクラスタを形成しない無着色の外れ値と赤です。これらの外れ値は、通常は削除されます。このプロセス中にクラスタの数が徐々に増加します。それが完了すると、クラスタの重複インデックスは、すべての適格なクラスタペアについて計算されます。中間の重複値を(デフォルトの範囲は0.5から0.1である)を持つペアが、その後resplitを合併している間に大きなオーバーラップ値を持つペアが自動的にマージされます。中間値は、2つの別個のクラスターがあることが、いくつかのポイントがmisassignedされていることを示唆しています。この段階のクラスタの数は、典型的には減少し、安定したクラスタの数が増加します。
4.カスタマイズ
- (次のステップの間におそらくまたは)初めてのプログラムを使用している場合、ウィンドウのサイズと位置をカスタマイズします。 「ファイル・プリファレンス」に移動します。プルダウンリストからウィンドウタイプを選択し、画面に合わせてサイズを調整することにより、各種ウィンドウのためのサイズを選択してください。ダイアログを終了し、画面を最大限に活用するためにウィンドウを配置します。
- ダイアログから、最高の記録で、電極上のチャネルとスパイクのレイアウトと間隔を合わせてスケーリング値を選択します。そこ自動スケーリングオプションがあるが、これは常に最高値を選択しない場合があります。そうでない場合は、それをオフにしてください。
- スティッキパラメータのオプションをチェックします:オプションが選択されている場合、(イベント検出に使用されるなどのように)パラメータの値をソートの変更は、プログラムの次回起動時に保存され、継承されます。これは有用であるだけでなく、パラメータ値は、彼らが不用意に様々なオプションを模索しているとして、または結果として変更されていないことを保証するためにチェックされることを必要とすることができます異なるワークファイルを読み込みます。サブクラスタの色を変更するためのオプションも用意しています。
- プロセッサスレッドの数を変更するには注意してください。最適な数は、通常(仮想ではない)物理CPUコアの数より1少ないです。スレッドの数を増やすと、処理を高速化せず、過酷な減速をもたらすことができます。
5.マージおよび分割
- 自動並べ替えた後、手動で案内され、マージと分割ステージに行くために押して「次へ」を完了しました。表示されたダイアログに示すが、左下隅に、必要曖昧クラスタ対残りの数が安定したクラスタの数、ならびに検査されます。
- 押して、「開始します」。別のダイアログが検討されるべきペアの最初と一緒に表示されます。
- ペアをマージするかどうかを選択し、(低い重複値をもたらす)をresplit、「明確な」とペアにラベルを付け、重複インデックスの値が無視されることを意味し、ORは、それがスパイクは、同一または異なるユニットからのものであるかどうかは不明とみなされることを意味し、「あいまい」として対を標識します。
- スパイクパラメータ対時間(ピーク・ツー・ピーク(PP)高さ、または主成分の最初の(PC1)または第二(PC2))、および/または自動とクロスのグラフを表示するには、チェックボックスをクリックします相関ヒストグラム。
注:時間対 PPの高さの表示は、多くの場合、2つのクラスタをマージするかどうかを決定する際に非常に有用です。 1ユニット内のスパイクの高さは1単位が発射を停止し、他のは、それは彼らが同じユニットであり、併合されるべきであることをはるかに可能性がないよりも始まると同時に別のものへとスムーズにブレンドした場合。クロスコレログラム、2つのクラスタのスパイク時間の間の強い時間的関係を明らかにすることができます。クロスコレログラムが非常に短い時間間隔で強い、非対称のピークを持っている場合(5 例えば約- 10ミリ秒)と第二のスパイクはモミよりも小さい場合は特にtは、二つのユニットは、最も可能性の高い第二のためのNa +チャネル適応の最初よりも小さくなるでスパイク対焼成された単一のユニットです。 - マージする決定は容易ではない例では、「あいまい」としてペアにラベルを付け、その後の分析に応じてクラスタを扱います。
- スパイクパラメータ対時間(ピーク・ツー・ピーク(PP)高さ、または主成分の最初の(PC1)または第二(PC2))、および/または自動とクロスのグラフを表示するには、チェックボックスをクリックします相関ヒストグラム。
- マージとスプリットオプションが明確に分離可能なクラスタを見つけることができなかった場合、満足のいく見え分割を見つけるために、一緒にボタンをマージのセットで、クラスタリングパラメータ(空間帯域幅、シグマ)を手動で変化するように要求ダイアログでスライダを使用し。 2クラスタの元の状態に戻るには、「元に戻す」ボタンを使用してください。最後まで押して」示すようにスプリット」。二つ以上のクラスタがこの手順によって製造することができます。
- 検査するこれ以上のペアがあるまで、このプロセスを続行します。クラスターの大部分は現在、「安定した」として表示されます。
- いくつかのクラスタのペアは非常に持っている場合低重複インデックス、それらが導かれ、マージによって無視されるように(しかし、それらをマージするための証拠がまだあるが)、に行く」レビュー - クラスタペアの比較」メニューオプションを(または、ツールバーの対応するアイコンをクリックする)と開きダイアログは、 図5に示します。比較のために、クラスタの任意のペアを選択するには、ダイアログの上部にスピンコントロールを使用します。
注:ガイド付きマージとスプリットと同じように、ペアがソートされたリストに入れているが、この場合には、クラスタ重複インデックスに追加比較メトリックが使用可能です。- プルダウンリストから「正規化された内積」オプションを選択します。これは、テンプレートの値の間の相関を計算します。これは、乗法スケーリングの変化に鈍感であり、ピーク・ツー・ピークの高さの変動の人為的な結果であるクラスタのペアを拾い出しに適しています。
- 最も類似ペアを表示するには、ダイアログの真ん中に「最も類似」ボタンを押してください。 horizontaを使用してくださいリストを前後に移動するためのボタンの下リットルのスピンコントロール。ただ、ユーザーガイド付きのマージと分割用として、併合決定を行うために、相関表示と時間表示対 PPの高さを使用してください。リストには、各マージ操作後に再計算されることに注意してください。この比較ステージはオープンエンドであり、それはユーザー次第マージを支持する証拠を検索する方法を広範囲に決定することです。
6.レビュー - ポスト処理
- ' - 後処理レビュー」(または該当するツールバーアイコンをクリックしてください)今すぐに行きます。このダイアログ( 図6)は追加またはクラスタからのイベントだけでなく、しきい値を下回る信号対雑音比(SNR)を持つクラスタ全体を削除するオプションを削除するオプションを提供しています。重複イベント(クラスタ内で同時に発生するイベント)は、ソーティングの間の位置合わせ誤差によって作成することができます。長い道のりが元の場所から削除されたイベントは、sometimすることができますESが再配置されます。再配置が機能しないときにも除去することができます。
- テンプレートに悪い一致しているクラスタからイベントを削除するには、アライメントクリーニングボタンを使用します。 すなわち 、特定のテンプレートに良い試合しているクラスタ化されていないイベントを再割り当てする、逆を行うために「再クラスタ化」ボタンを使用してください。埋め立てのイベントは、各親クラスタのサブクラスタとしてマークされ、「表示、クリーンで分割クラスタのダイアログを使用して検査することができます。これらのイベントは、クラスタのままになります(そのようにエクスポートすること)、それらが削除されない限り、(1番目のサブクラスタのために小さな「削除」ボタンを使用します)。後処理ダイアログに戻り、選択された閾値未満のSNRでクラスタを削除するには、その横に「削除」ボタンとスピンコントロールを使用します。
- クラスタ番号は、1からNはクラスタの総数であるN、に連続的に行っているが、ソートの終了時にクラスタの実際のナンバリングは、3km以内にrbitrary。 、選択された基準に従って、 例えば垂直電極上の位置、またはチャンネル番号をクラスタの番号を変更するには、「並び替え」ボタンを使用してください。重複イベントの削除を除いて、他のものより優れているとして、このダイアログでは、特定の選択肢をサポートするための客観的な証拠が現在存在しない、ということに注意してください。
- ソートの手動手順の間の任意の段階で、現在のパラメータ値、並べ替えオプション、イベント時間、クラスタのプロパティとメッセージレコードを含むファイルを保存することが可能です。行くことによって、このファイルを作成して「ファイル - 作業ファイルを保存します」。ファイルを明確にデータファイルを押して「保存」のそれに関連した名前を付けます。 (最初に行われた場合)は、高域通過フィルタリングに続いて、最初のオリジナル記録ファイルを開くことにより、後で選別再開する。そして、保存された作業ファイルを開きます。その後、プログラムは、それが作業ファイルを保存したときにあったものと同じ状態になります。作業ファイルも再ですソートが行われていた方法のコード - 使用されるパラメータおよびソートの間に発行されたメッセージの。
- 最後に、クラスタ化されたイベントをエクスポートします。 ' - ソート済みスパイクファイルのエクスポート」(または該当するボタンをツールバーをクリックしてください)に移動します。ドロップダウンリストから「この.csvファイル '(カンマ区切り変数)を選択し、「名前を付けて保存」をクリックします。ソートされたユニットのエクスポートされたCSVデータを格納するファイルの名前を選択します。
注:このテキストファイルには含む各イベントのための単一の行(1上方から)、順番に、(最も近い10マイクロ秒まで秒)イベントの時間は、クラスタ番号と割り当てられたチャネルの番号を持つことになりますイベントに。イベントは1特定のチャネル上で一貫して大きくなかった場合は、割り当てられたチャネルは、クラスタ内のすべてのイベントのために同じではないかもしれないことに注意してください。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
典型的なソートされた記録のために- 図7は、( 'ソート波形ビュー」に行くことによって得られる)の表示を示しています。デフォルトのビューのオプションは、各クラスタのためのセンターチャンネルの波形を表示するだけです。一般的な経験は、同じチャネル上のクラスタペアの波形が同一に見えるが、「比較ペア」とダイアログが最も頻繁に隣接するチャネルでの波形の違いから生じる、PCの投影における明確なクラスターがある二つのクラスタを検査するために使用されていることです。これは、例えば、 図7のチャネル62上の波形の、真です。
上述したように、合併の決定は、振幅 - 時間プロット上で、クロスコレログラムに基づいている必要があり、クラスタのペアを見つけることは珍しいことではありません。 図8は、クロスコレに部分的に基づいてマージ決定の一例を示しています。非常に強い、asymmetriC短い時間間隔( 図8B)単位のピーク・ツー・ピークの高さの差を用いて結合され、同様の発火パターン( 図8E)で相互相関が強いスパイクが同じニューロン由来することを示唆しています。 図9は、マージのための証拠の同じ種類が欠けている場合を示しています。ここでは、クロスコレログラムは弱く、強く非対称ではありません。さらに、2つのクラスタのautocorrelogramsの形状が異なる( 図9A)です。間違いなく、2つのユニットがあるため、主成分( 図9C)の分布の追加明確な差をマージするべきではありません。 図10は、2つのユニットのPPの高さは、そのうちの一つは、他の履歴書を発射し、停止すると同時に、一緒にブレンドした場合を示しています。この場合、マージするという決定は1つがユニットがで彼らの発火パターンを調整する可能性を排除できないものの、正しいと思われます複雑な方法と高さの類似性は偶発的であること。
これらの例は、マージ意思決定を行う方法についての確固たる指針を提供することに難しさを示しています。これは、スパイクソーティングの全体的な品質とパラメータ変更の影響を評価するための客観的な措置の一般的な不足により配合されます。これは、スパイクソーティングのために、検出可能な細胞外シグナルを生じさせるために記録電極に十分近いところにあったすべてのニューロンからの細胞内記録(またはそれに相当)で構成されます、グランドトゥルース情報の欠如です。この制限にもかかわらず、そこにグランドトゥルースデータの代替物であり、サロゲートデータ上のパフォーマンスが向上した戦略を仕分けの変化は、実際のデータとのより良いパフォーマンスにつながると仮定するのは無理ではありません。サロゲートはrecordiに戻って追加された記録から取ら急上昇した実際のMEAの記録データを含んで彼らは元のスパイクと混同することができない場合には、異なるチャネル上の既知の回でngの。このようなテストは自由に動くラットの視床や海馬で行われた録音から生成された2013年サロゲートデータにJaneliaファームで開催されたG.BuzsákiとT.ハリス主催のスパイクソーティング競争の基礎を形成した(A. Peyrache、A. BerenyiとG.Buzsáki、未発表データ)。 「グランドトゥルース」があった対象のスパイク信号が1シャンクに記録ユニットからスパイクを取るため、背景活動と脳の状態とそのスパイク列の関係が維持されたことを確実に別のシャンク上の記録に追加することによって生成しました。記録が追加グランドトゥルーススパイク列に加えて、実際のスパイク活性を含有しました。対応する偽陰性率は2.1%と0.37パーセント(A. Peyrache、私信)であったSpikeSorterための偽陽性率は、二つの異なるテストセットのための0.26パーセントと0.01パーセントでした。これらの料金はトンの中にありました彼の競争の最高のが、より重要なことは、神経生理学的解析のほとんどのタイプのために低く、おそらく許容可能です。別のアプローチは、指定されたMEAのデザインからシミュレートされた細胞外記録を生成するために、神経細胞のネットワークの非常に詳細な大規模な生物物理学的なシミュレーションを使用することです。現在、MEAのソート方法に取り組んでいる研究者は、このような性質15の試験シミュレーションをソートするために招待されました。五つの異なるソートアルゴリズムを比較しました。ソートのパフォーマンスと対策は誰グループが明らかに他のよりも優れているしないで、使用されたに応じて変化異なるグループの性能を評価する様々な方法があります。 SpikeSorterの業績は、様々なグループによって得られた結果の範囲内でした。
図1. イベント検出ダイアログ。このプロそれらの適用の閾値値とメソッドを設定し、チャネルをマスクする、イベントの重複を回避するための方法を選択するために、雑音測定方法を選択するためvidesオプション。このおよび他のダイアログでは、選択についての情報は、疑問符( '?')によって識別ボタンによって提供されています。
図2. クリーンビュー、およびスプリットダイアログ。これは、1つまたは複数のサブクラスタにクラスタを分割するための、およびサブクラスタから新しいクラスタを削除または形成するために、範囲外の波形を特定し、削除、クラスタ波形を表示するためのオプションが用意されています。サブクラスタを示す色で識別されます。 (これらは、環境設定ダイアログで変更することができます。)
図3。 信頼性の低い機能へのイベントの整列の影響。図は、ピーク・ツー・ピーク波形電圧、特定のチャネル上で最大だったイベントのセットとして定義された単一チャネルベースのクラスタからのデータを示しています。 パネルAは、異なる電極チャネルで、overplotted、このクラスタから50イベント波形のサブセットを示しています。チャンネル番号は、波形の各セットの左上隅に示されています。チャンネル番号の横に黒のドットは、チャネルがその特定のクラスタに割り当てられていることを示しています。チャネルは、それらが電極の上に持っているのと同じ空間順に配置されています。横軸は時間、縦軸に電圧を示しています。縦軸の水平方向の位置は、その位置合わせ点を軸と一致するように、 すなわち、各イベントが配置され、位置合わせ点を示します。パネルAの左下のスケールバーは、0.5ミリ秒と100μVを示しています。 Aにおける青い線は、波形の各セット(テンプレート)の平均値を示しています。チャンネル24は、(グレー表示)マスクされています。イベント検出の直後に決定されるようなイベントは、波形(負の谷)のほとんどの負の極小値に整列されています。 パネルBは、クラスタ内のすべての波形から導出された第1の2の主要な成分の分布を示しています。三つのサブクラスタは、このディストリビューションに表示されます。 パネルCは、テンプレート波形にそれらを整列した後、イベントの同一のセットを示します。主成分の分布( パネルD)は、現在2つだけのサブクラスタ(赤で同定された1つ)を示しています。さらに検査はBにおけるスプリアスクラスタがある場合には最初の1よりも陰性であった第2の負トラフ(後の電位より遅い負)にイベントのサブセットの整合によって引き起こされたことを示しました。これらの不整列のイベントのいくつかは、その形状が残りと一致しない波形としてパネルAに表示されます。_blank ">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図4. 自動並べ替えダイアログ。これは、初期の自動化クラスタリング段以下のイベント検出オプション、クラスタリング・オプションと、クラスタペアの自動マージと分割するためのオプションを提供します。
図5. 比較クラスタペアダイアログ。これは、比較値によって順序対のリストを検索すると、クラスタペア、比較措置(マッチング方法)を選択するためのオプションを提供し、PPの高さ(またはPC1やPC2) 対時間、およびオプションへのプロットを、相関曲線を表示する表示するためのオプションペアをマージします。
>
図6. 後処理ダイアログ。これは、再配置および/または雑音比(SNR)が低い信号でクラスタを削除するために、クラスタ化されていないイベントを再クラスタ化するために、おそらくノイズの多いイベントを削除するため、重複したイベントを削除するための、さまざまな基準に従って(ソート)クラスタをリナンバリングするためのオプションを提供します。
ランダムに選ばれたの表示ソート単位の図7.ディスプレイ、Overplotted波形カラークラスタ番号によります。明確にするために、各クラスタの唯一のセンターチャンネルの波形が示されています。 (Mitelut&マーフィー、未発表)からのデータは、マウスの視覚野から64チャンネルの電極記録の下位14チャンネルを示しています。
広告/ 55217 / 55217fig8.jpg "/>
2つのクラスタをマージするかどうかを決定する上でクマにすることができる証拠の 図8 の例。 ( パネルA)を比較ダイアログクラスタ振幅(正規化ドット積マッチ法)を無視して、類似した波形形状のクラスタのペアを検索するために使用されました。 パネルBは、二つの異なるビン幅(0.2および2ミリ秒)で、autocorrelograms(AC)と2つのクラスタ用のクロスコレログラム(CC)を示しています。これらは、第2のクラスタ(ユニット53)の急増は、最初(ユニット28)でスパイクの前に4または8ミリ秒を発生するのに非常に強い傾向を持っていることを示しています。 パネルCは、2台のスパイク形状を示し、また、(緑で表示)は、第2は最初のものよりも小さいスパイクを持っていることを示しています。 パネルDは、二つのクラスターのPCの分布を示しています。 パネルE 2単位を2単位のグラフPC1(縦軸)(それぞれ赤と緑) 対</ em>の記録の全期間中の時間(分単位で示します)。さらなる説明のためのテキストを参照してください。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
マージのためにはるかに少ない証拠が存在するクラスタペアの 図9 の例。パネルAは、二つのクラスタのautocorrelograms(AC)およびクロス相関曲線(CC)が異なる形状を有することを示します。 パネルBは、より明確に波形形状の違いを示すために(シェーディングが1 SDユニットを示す)平均テンプレート波形と標準偏差を示しています。 パネルCは、二つのクラスターのPCの分布を示しています。 パネルDは、目の中に二つのユニット対時間のピーク・ツー・ピークの高さ(縦軸、μV)をグラフ化記録の全期間を電子。さらなる説明のためのテキストを参照してください。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
パターンと主成分バリエーションを発射に基づいてマージするための図10.証拠。 パネルAは、二つのクラスター(赤と緑)の波形を示します。 パネルBは、二つのクラスタのための時間(横軸)対PC1(縦軸)をプロットし、PC1の値が1単位は、他の開始を発射し、停止時に類似していると発火の補完的なパターンを示しています。これは、PCディストリビューション( パネルC)の明確なクラスターの存在にもかかわらず、マージする決定をサポートしています。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
ファイル形式
現在サポートされているファイル形式はNeuralynx(.nttと.ncs)、Plexon(.plx)、Neuroscope(.xmlの+の.dat)、マルチチャンネルシステム(の.mcd)、ブラックロック(.nev)とインタン(.rhd)が挙げられます。サポートされていないフォーマットの場合、2つのオプションがあります。一つは( ' - についてヘルプ」ダイアログで提供され、開発者への電子メールのリンク)次期リリースへのファイル形式の追加を要求することです。他には、サポートされている形式にファイルを変換することです。単純なオプションは、時間のスパイク・フォーマット「.tsf 'を使用することです。この骨子フォーマットは電圧レコードとチャネルの位置データと並べ替え、次のイベントとチャンネルとクラスタ割り当てのレコードが含まれています。これらのファイルを読むことは、多くの場合、他の形式よりも高速です。これは、その後の時間のかかるフィルの必要性を回避するので、独立して、サポートされていないフォーマットを扱うのは(この形式は、エクスポートのオプションの中に含まれている).tsfファイルでフィルタリングされたデータを保存するのに便利かもしれ結。 .tsf形式の詳細は、プログラムに付属の資料に含まれています。
補助ファイル
二つの補助的なファイルは、パラメータ、ss_prefs.savとss_parameters.savを格納するために使用されています。ファイル'ss_prefs.sav」は、ソートや変更の必要がない可能性が低い、 例えば 、ウィンドウサイズと位置、電圧およびその他のスケーリング値に直接影響を持っていないユーザーのみが選択した値を保存します。 ss_prefs.savが存在しない場合は、関連するダイアログで「適用」ボタンが押されたとき、それが作成され、またはプログラムが終了したとき。このファイル内の「スティッキーパラメータ 'オプションが設定されている場合は、個別のファイル' ss_parameters.sav 'はユーザが選択可能なパラメータ値や並べ替えだけでなく、多くの表示オプションの結果に影響を与えるオプションを格納するために使用されます。このファイルは保存され、または更新され、プログラムは通常の「ファイル-終了'を介して終了すると、ルート(ではないときに、プログラムが「閉じます」ボタン(右上))が使用されます。起動時にこのファイルが存在しない場合、デフォルト値が使用されています。
プログラムの制限
ソート可能な記録の長さに制限はコンピュータ上のRAMの量によって決定されます。メモリは他の目的のために使用されていない場合は16 GBのRAMを搭載したPCは、一般的に(2ギガバイトRAMの合計未満)のサイズで最大13 GB-14 GBのRAWファイルを扱うことができます。最大チャネル数、最大クラスタサイズなどに例えば他の限界は、プログラムのバージョンと将来のアップグレードと異なる場合があります。彼らは ' - についてヘルプ」に行くことによって表示することができます。
その他の機能
ビューは、清潔で分割クラスタのダイアログは、クラスタ境界を手動で定義するためのいくつかのオプションを提供しています。彼らは、時間表示対 PP振幅の矩形(またはPC1やPC2)を描画するために、PCのディスプレイウィンドウ内の楕円を描画するために、そしてdiscriminatを描画するために、マウスの使用を含みますメイン波形表示中のイオン窓。これらは、それぞれ、(既存subclusteringが上書きされる)サブクラスタを作成するために使用することができます。ダイアログには、これらのオブジェクトのいずれかが描画される前に終了する必要があります。ダイアログに関連するボタンを押すと( 'Windowsの'、 '楕円」または「長方形」)はサブクラスタを作成します。
戦略対話(ソート - ストラテジー)がソートに大きな影響を持つことができます変更する必要がある可能性が低いが、パラメータを並べ替えの様々な表示されます。これらは、例えば、クラスタへのチャネルの割当て及び任意のクラスタの主要な構成要素の計算に寄与する時点の選択を決定するパラメータを含みます。管理クラスタのダイアログが表示、清潔で分割クラスターダイアログによって、または後処理ダイアログによって提供されているよりも個々のクラスタに関する詳細な情報を提供しています。クラスタを削除するためのより多様なオプションもあります。
ontent ">チャンネルは、特定の垂直順に表示され、電圧表示窓に、「ソート順」と呼ば。理想的には、この順序はチャネルの物理的な近接性を反映しますが、これは実際のレイアウトが入っていることを考えると実現するのは難しいかもしれ2次元は。ソート順は、これは多くの場合、自動的に計算されます。-axis。ライン上のチャネル番号の順序は、ソート順序はあるyに与えられた角度とライン上にチャンネル位置の投影を計算することによって生成されます。番号順にチャンネルを表示するオプションも提供される - '取得のプロパティビュー」表示の順序が並べ替えには影響を与えませんが、に行くことによって別のものを生成することが可能です。他のアプローチ
スパイクソーティングを行うためのその他のソフトウェア・パッケージが存在します。これらはwelのようなオフラインソーター(http://www.plexon.com/products/offline-sorter)などの市販のプログラムを含み、、Klustakwik(KDハリス:https://sourceforge.net/projects/klustakwik/)、Wave_clus:そのようなMClust(http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html AD Redish)としてリットルなどのフリーソフト(RQキロガ:http://www2.le.ac.uk/departments/engineering/research/bioengineering/neuroengineering-lab/spike-sorting)とプログラムNeuroscopeとKlustersます(http:// neurosuite。)16。一般的に使用されているその多くは、これらの他のプログラムとの詳細な比較は、本稿の範囲を超えています。このような比較は、使いやすさ、信頼性、ファイルフォーマットのサポート、GUIの設計、文書化、自動化、ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントの依存性、処理速度、MEAの適性だけでなく、tetrodesの程度を含む関連のさまざまな基準を伴う、となります、範囲には、精度を仕分け、それを測定することができます。詳細な比較が存在しない場合には、我々はSpikeSorterはスパイクの並べ替えのためのオプションの組み合わせとサポートを提供することを信じています他の現在利用可能なスタンドアロンのスパイクソーティングパッケージで利用できない場合がありますING。
並べ替え品質
上述のように、1つの手順または選択は、他の大部分が欠けているよりも優れているかどうかを決定するために使用することができる客観的なアウトカム指標。パラメータおよび頻繁なユーザ入力の必要性への依存は、任意の特定の並べ替えは、これまで再生することができる、それはそうなります。彼らは存在していた場合、それ自体でこれは、アウトカム指標の使用を制限するであろう。さらに悪いことに、それは正確なスパイクソーティングがあっても原理的には可能であることを確実と言うには程遠いです。近くの単一細胞の細胞内記録と結合された細胞外記録は、ニューロンの近隣のペアから17、18が、細胞内記録は、隣接セルからの信号は常に区別することができることを証明するために必要とされる存在します。から細胞外の電圧信号を引き起こす可能性のある要因ソート複雑こと( 例えば、8と10を 図 )時間の期間にわたって変化するニューロン、短いだけでなく、長いを与え、また、十分に理解されておらず、実際にはかなりのばらつきを追加することができます。これらの変化が小さい、または位置の違いの結果として、細胞間で発生する可能性が最小の違いよりも、本質的に異なるように持って解ける問題であることをソートスパイクのため。クラスタの品質の数値尺度に依存することも問題となる可能性があります。例えば、細胞は、大きさが19、20のオーダーによって異なるレートで発射することができます。高発火率セルのうち、低い発火率セルからのほぼすべてのスパイクのを含めることは、低レート細胞のソーティング品質が悪いまたは非だろうという事実を隠し、任意のクラスタ品質尺度にほとんど影響を与える可能性があります存在しません。これらの課題を考えると、ソートの品質を評価するための方法は、クラスタのオーバーラップに基づいて8、21、またはパラメータ変動22の顔に安定性をソートすることは誤った安心感を与える可能性があります。その代わりに、我々は不完全な科学に基づいているスパイクソーティングを受け入れる必要があるかもしれないことを示唆しています。選別機は、不完全感を持って生きていかなければならない、時間データ解析のに対して、より生産的な形態ではなく、継続的にソートの質を改善しようと専念した方が良い可能性があることを学ぶことができます。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
spikesorter.exe | N/A | http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter |
References
- Buzsáki, G. Large-scale recording of neuronal ensembles. Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).
- Blanche, T. J., Spacek, M. A., Hetke, J. F., Swindale, N. V. Polytrodes: High Density Silicon Electrode Arrays for Large Scale Multiunit Recording. J. Neurophys. 93, 2987-3000 (2005).
- Lewicki, M. S. A review of methods for spike sorting: the detection and classification of neuronal action potentials. Network. 9, R53-R78 (1998).
- Letelier, J. C., Weber, P. P. Spike sorting based on discrete wavelet transform coefficients. J. Neurosci. Methods. 101, 93-106 (2000).
- Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering. Neural Computation. 16, 1661-1687 (2004).
- Franke, F., Natora, M., Boucsein, C., Munk, M., Obermayer, K. An online spike detection and spike classification algorithm capable of instantaneous resolution of overlapping spikes. J. Comput. Neurosci. 29, 127-148 (2010).
- Jäckel, D., Frey, U., Fiscella, M., Franke, F., Hierlemann, A. Applicability of independent component analysis on high-density microelectrode array recordings. J. Neurophysiol. 108, 334-348 (2012).
- Rossant, C., et al. Spike sorting for large, dense electrode arrays. Nature Neuroscience. 19, 634-641 (2016).
- Vandecasteele, M., et al. Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents. JoVE. (61), e3568 (2012).
- Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. JoVE. (56), e3282 (2011).
- Swindale, N. V., Spacek, M. A. Spike sorting for polytrodes: a divide and conquer approach. Frontiers in Systems Neuroscience. 8, 1-21 (2014).
- Swindale, N. V., Spacek, M. A. Spike detection methods for polytrodes and high density microelectrode arrays. J. Comput. Neurosci. 38, 249-261 (2015).
- Swindale, N. V., Spacek, M. A. Verification of multichannel electrode array integrity by use of cross-channel correlations. J. Neurosci. Meth. 263, 95-102 (2016).
- Fukunaga, K., Hostetler, L. D. The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Information Theory (IEEE). 21, 32-40 (1975).
- Mitelut, C., et al. Standardizing spike sorting: an in vitro, in silico and in vivo study to develop quantitative metrics for sorting extracellularly recorded spiking activity. Soc. Neurosci. Abstr. 598 (10), (2015).
- Hazan, L., Zugaro, M., Buzsáki, G. Klusters, NeuroScope, NDManager: A free software suite for neurophysiological data processing and visualization. J. Neurosci. Meth. 155, 207-216 (2006).
- Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., Buzsáki, G. Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements. J. Neurophysiol. 84, 401-414 (2000).
- Anastassiou, C. A., Perin, R., Buzsáki, G., Markram, H., Koch, C. Cell-type and activity dependent extracellular correlates of intracellular spiking. J. Neurophysiol. 114, 608-623 (2015).
- Wohrer, A., Humphries, M. D., Machens, C. K. Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making. Prog. Neurobiol. 103, 156-193 (2013).
- Mizuseki, K., Buzsáki, G. Preconfigured, skewed distribution of firing rates in the hippocampus and entorhinal cortex. Cell Reports. 4, 1010-1021 (2013).
- Schmitzer-Torbert, N., Jackson, J., Henze, D., Harris, K., Redish, A. D. Quantitative measures of cluster quality for use in extracellular recordings. Neuroscience. 131, 1-11 (2005).
- Barnett, A. H., Magland, J. F., Greengard, L. F. Validation of neural spike sorting algorithms without ground-truth information. J. Neurosci. Meth. 264, 65-77 (2016).