Neuroscience

סייר נוירו-וסקולריים רשת 2.0: כלי פשוט לחקור ושיתוף מסד נתונים של עורר Optogenetically Vasomotion בקליפת העכבר In Vivo

Published: May 4, 2018 doi: 10.3791/57214

Hana Uhlirova^1,2, Peifang Tian^3,4, Kıvılcım Kılıç^3,5, Martin Thunemann¹, Vishnu B. Sridhar⁶, Radim Chmelik^2,7, Hauke Bartsch¹, Anders M. Dale^1,3, Anna Devor^1,3,8, Payam A. Saisan³

¹Department of Radiology, University of California, San Diego, ²Central European Institute of Technology, Brno University of Technology, ³Department of Neurosciences, University of California, San Diego, ⁴Department of Physics, John Carroll University, ⁵Department of Biomedical Engineering, Boston University, ⁶Bioengineering Undergraduate Program, University of California, San Diego, ⁷Institute of Physical Engineering, Faculty of Mechanical Engineering, Brno University of Technology, ⁸Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School

Summary

ממשק משתמש גרפי ושיתוף מסד נתונים של optogenetically-induced תגובות וסקולרית העכבר קליפה המגע ויוו נמדדת פוטון 2 מיקרוסקופיה של חקר מוצג. היא מאפשרת גלישה את הנתונים, בחירה המבוססת על קריטריונים, בממוצע, לוקליזציה של מדידות בתוך תלת-ממדי של להערכת וייצוא הנתונים.

Abstract

החשיבות של שיתוף המידע מהניסוי במדעי המוח גדל עם כמות ואת המורכבות של נתונים רכשה וטכניקות שונות נעשה שימוש כדי לקבל ולעבד את הנתונים האלה. עם זאת, הרוב המכריע של נתוני הניסוי, בעיקר ממחקרים בודדים של מעבדות בגודל רגיל לא להגיע היום את קהיליית המחקר רחב יותר. מנוע (GUI) של ממשק משתמש גרפי בשם נוירו-וסקולריים רשת Explorer 2.0 (צפון 2.0) נוצר ככלי ופשוט נמוכים של שיתוף ושל חקר נתונים הדמיה כלי הדם. צפון 2.0 אינטראקציה עם מסד נתונים המכיל עורר optogenetically התארכות/לתעוקה זמן-קורסים של כלי שיט פרטניים נמדדת עכברים קליפה המגע ויוו פוטון 2 מיקרוסקופ. צפון 2.0 מאפשר בחירה והצגה של הזמן-הקורסים על פי קריטריונים שונים (נושא, סדר מסעף, עומק קורטיקלית, קוטר הכלי, עץ arteriolar) כמו גם מניפולציה מתמטית פשוטה (למשל-חישוב ממוצע רגיל, שיא-נורמליזציה) ו ייצוא נתונים. היא תומכת ויזואליזציה של רשת כלי הדם ב- 3D ומאפשרת לוקליזציה של המדידות קוטר כלי פונקציונלי בודדים בתוך עצים כלי הדם.

צפון 2.0, קוד המקור שלו, מסד הנתונים המתאימים הם להורדה חופשית ממעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר¹. קוד המקור יכול להיות מנוצל על ידי המשתמשים כדי לחקור את מסד הנתונים המשויך או כתבנית עבור מסד נתונים ושיתוף משלהם תוצאות הניסוי סיפק את תבנית המתאימה.

Introduction

המוח נחשב לאחד האיברים הסבוך ביותר, והוא הרצון להתיר את תפקידה מורכב מאופיינת. זה הוא נחקר בקני מידה שונים ממולקולרית לשלב ההתנהגותי באמצעות לוח צבעים רחב של כלים²^,³^,⁴^,⁵^,⁶^,⁷^,⁸. כמות הנתונים ניסיוני אי-הומוגניות גדל במהירות חסרת תקדים. המודעות לצורך שיתוף נתונים ניסיוניים, ארגון ותקינה גדל עם כמות הנתונים שהושגו. זה הפך ברור כי neuroinformatics תשחק תפקיד קריטי שילוב נתונים ניסיוניים ברחבי הכף לתוך מודלים של המוח ותפקוד לקוי⁹^,¹⁰.

לשם כך מספר מחקרים, מחקרים ורחבה במיוחד, הצליחו לייעד משאבים כדי להפוך את התוצאות שלהם זמין באמצעות מאגרי מידע נרחב¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴^,¹⁵. עם זאת, כמות עצומה של נתונים ניסיוני מחקרים בודדים ומעבדות בגודל רגיל לא הגיעה קהילת המחקר רחב יותר. זה בעיקר בגלל שתי סיבות: ראשית, ייעודי יותר זמן נדרש כדי לבנות מסד נתונים וליצור כלי שיאפשר למשתמש אינטראקציה עם מסד הנתונים; ושנית, יותר כסף יש צורך לתמוך משימות אלה. מוטיבציה מאת באתגרים אלה, מנוע משתמש גרפי MATLAB מבוסס ממשק (GUI) שנקרא ה נוירו-וסקולריים רשת Explorer 2.0 (צפון 2.0)¹⁶ פותחה ככלי ופשוט בעלות נמוכה עבור מסד נתונים, שיתוף, חקר נתונים הדמיה כלי הדם. כתב יד זה מספק מדריך עבור הפעולה של צפון 2.0 מסד הנתונים המשויכת של נתוני הניסוי.

צפון 2.0 הוא כבר מנוע תוכנה של הדור השני. הדור הראשון, שנקרא נוירו-וסקולריים רשת Explorer 1.0 (צפון 1.0)¹⁷ נבנה כדי לקיים אינטראקציה עם נתונים על חושית עורר vasodilation בתוך קליפת המגע העיקרית עכברוש (SI) ויוו נמדד על ידי מיקרוסקופ פוטון 2¹⁸. צפון 1.0, קוד המקור שלה, כמו גם את מסד הנתונים המשויכים הם באופן חופשי להורדה כקובץ מכווצות בשם 'צפון 1 Tian' מעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר¹. ניתן למצוא מידע נוסף אודות צפון 1.0 ומסד הנתונים המשויך¹⁷.

הדור השני, 2.0 צפון, אינטראקציה עם מסד נתונים של optogenetically-עורר התרחבות של כלי שיט פרטניים בעכברים סי ויוו נמדד על ידי מיקרוסקופ פוטון 2²⁰. המשתמש יכול לעיין, לבחור והמחש נתונים בהתבסס על קטגוריות לבחירה כגון עומק קורטיקלית, סדר מסעף, קוטר הכלי, נושא בעלי חיים או עץ arteriolar מסוים. GUI נוסף מבצע פעולות מתמטיות פשוטות כגון בממוצע ושיא-נורמליזציה קטגוריות נבחרות. צפון 2.0 מאפשר להציג לדפדף בין תמונות לכידת תלת-ממד נפחי להערכת, כמו גם לזהות את המיקום של המדידה פונקציונלי בתוך העצים כלי הדם. תכונה זו יכולה לשמש לבנייה מחדש של כלי הדם מורפולוגיות תלת-ממד ומאכלס אותן ממש כלי יחיד vaso-motion מדידות. הבניות בתורו וניתן לשלבו מודלים של המוח פונקציה²¹^,²². צפון 2.0, קוד המקור שלו, מסד הנתונים המשויכים הם באופן חופשי להורדה כקובץ מכווצות בשם 'צפון 2.0 HDbase v 1.0' מעבדה הדמיה נוירו-וסקולריים UCSD באתר¹.

צפון 2.0 עובד עם מסד נתונים הנקרא 'vdb.mat'. מסד נתונים זה היא מטריצה המכיל פרופילים טמפורלית (זמן-קורסים) מהשינויים קוטר לספינה אחת עורר על ידי גירוי optogenetic ונמדד במקומות שונים של עצי arteriolar. כל הזמן-קורס היה לחשב באמצעות תוכנה מותאמת אישית בכתב. זה חישוב השינוי היחסי של קוטר הכלי מן הרחבה של פרופיל פלורסנט בעוצמה נרכשה על-ידי סריקה על פני הכלי. הניגוד פלורסנט הוצגה על ידי הזרקה קרישה תוך-כלית של fluorescein isothiocyanate (FITC)-שכותרתו לתוספי. לקבלת מידע נוסף אודות ההליכים נתונים וניתוח, נא עיין²⁰^,²³. מסד הנתונים יש זמן 305-קורסים (דהיינו ערכי מסד הנתונים) בסך הכל. בנוסף לשינוי קוטר, כל כניסה המטען מסד הנתונים מערך של מטא-נתונים נוספים אשר (1) לכמת את הזמן-הקורס (2) לתאר את כלי הקיבול נמדד, (3) לזהות את המיקום מדידה בתוך תלת-ממדי של להערכת קורטיקלית. המטה-נתונים כוללים בפעם התפרצות, משרעת השיא, משרעת השיא, עומק קורטיקלית, סדר מסעף, קוטר הכלי בסיסית, הנתיב המקורי הפניה תמונות, אוספי תמונות תלת-ממד עבור כל מפות מדידה והגדלה נמוכה משטח המוח להערכת. עיין כל הפרמטרים במטא מפורטות ומתוארות בפירוט בעבר טבלה 1¹⁶.

צפון 2.0 אינטראקציה עם תמונות התייחסות ש-X-Y סריקות של המטוס שבו אירעה המדידה קוטר. כל ערך מסד נתונים יש תמונת ייחוס המתאימים אחד עם שם הפניה מוצג ב- GUI. כל ערך מסד הנתונים כולל גם אוסף המשויך של תמונות (מחסנית 3D) לכידת תלת-ממדי של העץ כלי הדם בתוך אשר אירעה המדידה. GUI מאפשר לבחור ערך מסד נתונים מסוים ולהציג את תמונת ייחוס המתאימים, כמו גם את המחסנית תלת-ממד. זה גם מדריך למשתמש למצוא את תמונת ייחוס תואמות ומסגרת בערימה תלת-ממד (אותן תכונות ניתן למצוא גם תמונות). כל מחסנית, הפניה תמונות ברזולוציה מלאה שלהם (1024 pix x 1024 pix) נכללות תיקיות hana_stk, hana_refs, בהתאמה. מפות נמוך-הגדלה של המוח להערכת כלולים בתיקיה 'מפות'. כל שלוש תיקיות, כמו גם את מטריקס מסד הנתונים 'vdb.mat' הם שהורדת בקובץ מכווצות 'צפון 2.0 HDbase v 1.0 של' מן האתר UCSD נוירו-וסקולריים מעבדה הדמיה¹ ושמרת לתיקיית השורש של צפון 2.0 במהלך תהליך ההתקנה.

GUI תוכנן כערכה של ארבעה לוחות (לוח 1 (לוח ראשי) – לוח 4) אשר לפתוח באופן רציף כפי שהמשתמש בוחנת את מסד הנתונים ובוחר נתונים ספציפיים בהתבסס על קטגוריות לבחירה. כל לוח מחולק לשני חלקים עיקריים: (1) העמודה השמאלית מספק את האפשרות לקיים אינטראקציה עם מסד הנתונים על-ידי בחירה פרמטרים ו קטגוריות של מידע חשוב הנתונים ומציג המטה-נתונים; (2) בעמודה השמאלית מציגה את הנתונים בצורה של הזמן-קורסים (שינוי קוטר בזמן) וחלקות פיזור. ישנם ארבעה סוגים של החלקות פיזור הצגת תחילת התרחבות (1) (2) זמן של התרחבות שיא מאקסימאלי (3) שינוי (משרעת השיא), (4) בסיסית בקוטר (קוטר לפני גירוי) אלא על תפקוד של עומק קורטיקלית. למשתמש יש אפשרות להציג זמן ממוצע-קורסים וערכי עבור נתונים נבחרים מקובצים עומק בקליפת המוח או סדר מסעף. זה כדי להדגיש את התכונה של קוטר מעבר צבע-שינוי התנהגות עם הגדלת עומק, מסעף סדר²⁰. צפון 2.0 מאפשר למשתמש לייצא המשנה הנבחר של נתונים בתבנית של '. xls', 'ה-. csv' או '.mat'.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. התקנה של צפון 2.0

עבור אל אתר UCSD נוירו-וסקולריים מעבדה הדמיה¹ ולחץ השמאלי ב "צפון 2.0 HDbase v 1.0" להוריד את הקבצים תוכנית מכווצת אל המיקום הרצוי במחשב האישי שלך.
הערה: צפון 2.0 דורש מערכת הפעלה Windows של גרסאות 7-10, לפחות 2.8 ג'יגה-בתים של שטח פנוי כדי להוריד את הקובץ מכווצות, 6.9 ג'יגה-בתים to להתקין את התוכנית.
ביטול דחיסה 'NNE2_HDbase_v1.0.zip'.
הערה: התיקיה רוכסן מכנסיו NNE2 מכילה 10 קבצים: 'hana_refs.tar.gz', 'hana_stk.tar.gz', 'maps.tgz', 'MCRInstaller.exe', 'NNE2.exe', 'NNE2.zip', 'NNE2_README.txt', 'source.zip', 'users_guide.pdf', 'vdb.mat'.
התקן צפון 2.0 על ידי ביצוע ההוראות ב- 'NNE2_README.txt'.

2. הפעלת צפון 2.0

התחל צפ 2.0 עם 'NNE2.exe'.
לוח 1 (לוח ראשי): בחר קבוצת משנה של נתונים (איור 1). תמונות בעמודה השמאלית של הפאנל הראשי להציג גרפים של הזמן-קורסים ופרמטרים של כל ערכי 'vdb.mat' (איור 1).
1. בחר את הטווח עבור עומק קורטיקלית בעמודה השמאלית של החלונית. סוג בטווח של עומק בתבנית [d_דקות d_max], כאשר d_דקות . זה העומק המינימלי של ו- d_max הוא העומק המרבי.
  הערה: הנתונים נמדדה בעומק של 30-560 מיקרומטר.
2. בחר סדר מסעף בעמודה השמאלית של החלונית. שמאל לחץ על החץ ובחר באחת האפשרויות מתוך הרשימה (השטח | תא המטען צלילה | תחילה להזמין סניפים | גבוה יותר להזמין ענפים).
3. בחר את טווח קוטר הבסיס בעמודה השמאלית של החלונית. הקלד אותו בתבנית [דיה_min dia_{מקסימום}], שבו dia_דקות הוא הקוטר המינימלי והוא dia_{מקסימום} הקוטר המרבי.
4. לבחור נושאים (בעלי חיים לפי תאריך רכישה) בעמודה השמאלית של החלונית. לחץ על החץ ובחר מתוך האפשרויות הזמינות. לחלופין, לבחור נתונים מתוך כל הנושאים על-ידי לחיצה שמאלית כל במלבן כחול.
5. לחץ על SUBMIT כדי להציג ולחקור את הנתונים שנבחרו בחלונית ' 2.
לוח 2: לחקור את קבוצת המשנה הנבחר של נתונים, והמשיכו עוד נתונים עידון (איור 2).
1. בחר את הסוג עבור ממוצע של קבוצה של הנתונים על-ידי לחיצה שמאלית הלחצן המתאים בעמודה השמאלית למעלה. בחר: Avg מאת עומק בקליפת המוח או Avg בצו מסעף.
  הערה: הבחירה בפועל מסומן בירוק מתחת (איור 2).
2. בחר נתונים בהתבסס על הכלי מורפולוגיה או נושא. שמאל לחץ בחר כל הנתונים עבור העץ (arteriole צלילה אחת ואת סניפיה) או בחר את כל הנתונים עבור Subj (נושא בעלי החיים).
3. שמאל לחץ Submit להצגת הנתונים הנבחרים משמאל בגרפים של הזמן-קורסים בודדים (1) (2) קבוצה-בממוצע זמן-קורסים ומתכנן פיזור של (3) תחילת פעמים (4) זמן-כדי-פסגות (5) שיא amplitudes, קטרים בסיסית (6)
4. לחיצה שמאלית על עקבות בגרף של timecourses בודדים בעמודה השמאלית כדי לבחור זמן-קורס.
  הערה: המסלול-הזמן הנבחר מקבל מסומן על הגרף (מגנטה) וזמן תחילת שלה, הפעם אל שיא, מגיעות לשיא משרעת ו'בסיסית קוטר יסומן על ידי עיגולים אדומים בגרפים למטה. נקודות אדומות על פיזור החלקות הם ממוצע של ערכים.
5. הערה את מזהי של הנושא (נושא הזהות) ועץ (עץ ID) עבור הקורס הזמן שנבחרה בעמודה השמאלית בתחתית.
6. במידת הצורך, לשנות את הסוג של ממוצע של קבוצה על ידי לחיצה שמאלית הבחירה המתאימה בראש העמודה השמאלית ולאחר מכן על הלחצן Submit וחזור על שלבים של 2.3.4.
7. לחץ לחיצה ימנית בכל מקום 2 פאנל עם סמן צלב להציג ולחקור את כל העקבות של הנושא הנבחר (נושא ID) או עץ (עץ ID) בלוח 3.
לוח 3: לחקור את תת-הקבוצה האחרונה של נתונים ולייצא אותם (איור 3).
1. לבחור קורס זמן הגרף העליון של העמודה הימנית על-ידי לחיצה שמאלית על מעקב: הסימן שנבחר יסומן בגרף (מגנטה) ואת תיאורי פרמטרים של ערך מסד הנתונים יוצגו על גבי הגרף.
  הערה: הקורס-הזמן ממוצע מוצג בצבע שחור עבה (איור 3).
2. הערה בפעם התפרצות המתאימים, משרעת זמן אל שיא, מגיעות לשיא בסיסית בקוטר בגרפים למטה.
3. שמאל לחץ על לחצן ייצוא ערכה בעמודה השמאלית כדי להציל את עקבות המוצגים בגרף העליונה לתוך התיקיה שבו מופעל צפון 2.0 מ.
  הערה: פעולה זו שומרת את שלושת הקבצים: 'vdb_subset.xls', 'vdb_subset.csv', 'vdb_subset.mat' שמכיל וקטורים של שינוי קוטר ווקטורים זמן; 'vdb_subset.mat' מכיל גם פרמטרים תיאורי ומידע 'vdb.mat'.
4. לבדוק את כל הנתונים עבור 'נושא' במקום 'עץ' לסגור את החלונית 3 על-ידי הקשת [x], הפעלה מחדש צפון 2.0, לחזור על הבחירה של קטגוריות לוח 1 (צעדים 2.2.1-2.2.5) ובחר כל הנתונים עבור הנושא לוח 2 (שלב 2.3.2).
5. לחץ לחיצה ימנית בכל מקום בלוח 3 עם סמן צלב ללכת לוח 4 כדי לחקור את הפניה ותמונות בערימות תלת-ממד עבור כל העקבות בגרף העליונה של החלונית 3.
  הערה: לוח 4 יפתחו אם האפשרות כל הנתונים עבור 'עץ' נבחרה בחלונית ' 2. אם כל הנתונים עבור 'נושא' נבחרו במקום זה, המשתמש מתבקש לשנות את הבחירה שלו וביים בלוח 1.
לוח 4: להתאים את המידה פונקציונלי בתוך תמונת ייחוס ובתוך ערימת תמונה תלת-ממדית להערכת (איור 4).
1. בחר זמן-קורס על ידי לחיצה שמאלית על זה בגרף בראש העמודה השמאלית.
  הערה: הסימן שנבחר יסומן בגרף (מגנטה) ו שלה מידע תיאורי של מטה-נתונים יוצג על גבי.
2. לחקור את תמונת ייחוס המתאים אשר טעון באופן אוטומטי מהתיקיה 'hana_refs' בפינה הימנית התחתונה של העמודה הימנית.
3. לחקור את הערימה תמונה תלת-ממדית המתאימה שנטענו באופן אוטומטי מהתיקיה 'hana_stk' בפינה השמאלית התחתונה של העמודה הימנית. גלול מחסנית באמצעות החצים או המחוון שמתחת הדמות.
  הערה: כאשר התמונה מחסנית מגיע לרמה של התמונה התייחסות – כלומר רמת מדידה קוטר ('אינדקס המחסנית' = 'Ref'), התמונה מחסנית הוא מסומן ומצוינות כרמת מסגרת'.
4. לחץ על ייצוא ערכה בעמודה השמאלית כדי לייצא את הזמן-מסלול המסומן לתוך קובץ 'ref_stacks_trace.xls' אשר נשמר בתיקיה שבו מופעל צפון 2.0 מ.
  הערה: הקובץ מכיל הווקטור זמן, קוטר שינוי וקטור, נושא הזהות, ערך אינדקס, המיקום של תמונת ייחוס, המיקום של מחסנית 3D ואת מספר תמונות מחסנית עבור רמת מסגרת.
5. לסגור לוח 4 על ידי [x] כדי לעבור חזרה ללוח 1.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

צפון 2.0 ועמית מסד הנתונים לשרת עיון, להציג את הנתונים של מסד הנתונים, למיין את הנתונים בהתבסס על קריטריוני הבחירה, להוריד את הנתונים שנבחרו, למצוא את המידות כלי דם בתוך כלי הדם העץ המתאים.

לוח 1 כולל מבחר נתונים בהתבסס על קטגוריות: 'עומק בקליפת המוח', 'מ סדר', 'קוטר בסיסית', 'נושאים' – איור 1). הינכם מתבקשים לשים לב כי במחקר זה, ישנם אין ערכים עבור רבים משטח ('משטח') 'סדר מסעף' בחירת קטגוריה. אם אפשרות זו נבחרה, דו-שיח אזהרה 'לא נמצאו רשומות – חיפוש מגבילות מדי' מופיע ומציג בקשה למשתמש לבחור אפשרות אחרת. אותה אזהרה יופיע אם אין מדידות סיפוק הקריטריונים שנבחרו בלוח 1. במקרה זה המשתמש צריך לסגור לוח 1 על-ידי הקשה על [x], הפעל מחדש התוכנית.

קוטר שינוי כל הזמן-קורסים מלאים הקריטריונים שבחרת בלוח 1 ניתן להציג לוח 2 (איור 2). המשתמש יכול לחקור בודדים כל הזמן-קורסים, קורסים זמן ממוצע הקבוצה על ידי עומק בקליפת המוח או סדר מסעף את הערכים של 'בזמן תחילת', "משרעת שיא", 'זמן אל שיא', "בסיסית בקוטר" התווה פונקציות של עומק. המשתמש בוחר זמן-קורס אחד מתוך גרף זמן-קורסים בודדים, בוחנת את צורת העקומה, כמו גם מאפיינים מספריים המתאימים בפיזור החלקות.

כל הנתונים רכשה באותו עץ בעלי חיים או arteriolar ניתן לסייר בלוח 3 (איור 3). באותו אופן כמו לוח 2, המשתמש בוחר זמן-קורס אחד מתוך גרף זמן-קורסים בודדים, בוחנת את צורת העקומה, כמו גם מאפיינים מספריים המתאימים בפיזור החלקות. אם רצונך בכך, המשתמש יכול לייצא כל הנתונים בלוח 3 בפורמט של '. xls', 'csv' ו- '.mat'. קבצים אלה נוצרים או מוחלפים בכל פעם שפעולת 'ייצוא'. לפני החלפת הקבצים, דו-שיח אזהרה ' עומדים לדרוס vdb_subset.xls"צץ מהמשתמש לשנות תוצאות שיוצאה בעבר. המשתמש צריך לוודא שאף אחד הקבצים המיוצאים פתוחים במהלך פעולת 'ייצוא'. אם אחד הקבצים היא לפתוח, דו-שיח אזהרה ' שגיאה ייצוא קובץ Excel: ודא vdb_subset.xls אינה פתוחה ' יופיע. במקרה זה, המשתמש צריך לסגור את הקובץ המיוצא ולהפעיל מחדש צפון 2.0.

כל הנתונים רכשה בתוך עץ arteriolar בודד ניתן לסייר בהקשר של תלת-ממד להערכת לוח 4 (איור 4). בחירת זמן-קורס תציג באופן אוטומטי המשויכת הייחוס ואת הערימה תמונה תלת-ממדית אשר נטענו תיקיות 'hana_refs', 'hana_stk', בהתאמה. הספינה נמדד מודגשת בתמונת התייחסות שלה עם מלבן שקופה למחצה אדום באמצע התמונה. הנתיב סריקה שהוא מסומן קו אדום חוצה את כלי הקיבול נמדד. אם כלי נוסף נסרקים תוך מדידה אחת (הקו האדום חציית כלי מרובים – איור 4), המשתמש צריך לקחת בחשבון את סדר מסעף נמצאו ב- 'vdb.mat' או מוצגות GUI על גבי גרף זמן-קורסים ('ב' סדר') כדי להבין סריקה אשר שייך מדידה מסוים. מסעף סדר '0' תוויות גזעי צלילה, '1' תוויות סניפים מחובר ישירות גזעי צלילה, ' 2' תוויות סניפים מחובר ישירות 1^סנט סדר סניפים, וכו '. כדי לזהות את העץ המתאים arteriolar החל arteriole צלילה על פני השטח של המוח (לראות את התמונות בראש הערימה תלת-ממד), המשתמש לעיין מפת נמוך ההגדלה נשמר בתיקיה 'מפות'. מפה זו היא ייחודית לכל נושא בעלי חיים, ניתן לאתר באמצעות הפרמטר ID הנושא המתאים (למשל ' 022014.jpg'). מפה זו היא תמונה של החשיפה של כל המוח להערכת משטח. פילוחי צלילה רבים נמדד מסומנים בתווית את מזהי עץ ('עץ ' ID) (איור 5). המשתמש יכול לייצא שנבחרה זמן-קורס בודד יחד עם המידע אודות המתאימים להתייחסות, מחסנית 3D מיקום המדידה בתוך המחסנית לתוך 'ref_stacks_trace.xls'. באופן דומה, כמו 'ייצוא' לוח 3, 'ref_stacks_trace.xls' יש לסגור לפני הפעולה 'ייצוא' נלקח. אותו סוג של תיבות דו-שיח של אזהרות יופיעו לפני החלפת הקובץ המיוצא, או כאשר הקובץ פתוח במהלך פעולת 'ייצוא'. אנא שימו לב כי אם יש הפניה חסרה תמונה עבור הערך שנבחרו במסד הנתונים (ערכי 9 סה כ), אזהרה ' הפניה לא מצא תמונה: אינדקס = ' יוצגו במקום תמונת ייחוס לוח 4. ייצוא לא זמינה עבור ערכים אלה, המשתמש מתבקש לבחור קורס-זמן שונים. אם המשתמש בוחר ערך עבורו מחסנית 3D אינו קיים או מסגרת תמונה/מחסנית אין התייחסות נמצאה (הערכים 31 ו- 52, בהתאמה) הערה * התאמה מחסנית לא * יוצג על גבי תמונת ריק במקום התמונה מחסנית תלת-ממד בלוח 4.

איור 1: לוח 1 (לוח ראשי) משמש כדי לבחור קבוצת משנה של נתונים בהתבסס על קטגוריות לבחירה. כל הנתונים 'vdb.mat' מוצגים בתרשימים 6 בעמודה השמאלית. העמודה השמאלית מאפשר למשתמש לבחור קבוצת משנה של נתונים אלה על-ידי בחירה עומק קורטיקלית | מסעף סדר | קוטר הבסיס | נושאים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

איור 2: לוח 2 מאפשר בחינת המשנה הנבחר של נתונים וכוונון עוד יותר את הבחירה. בעמודה הימנית מציע לחשב ממוצע של הנתונים הנבחר בהתבסס על קטגוריות עומק או סדר מסעף (הבחירה בפועל מסומן בירוק). העמודה הימנית מציגה נתונים במילוי קריטריונים בבחירה לוח 1 ואת סוג הממוצע נבחר בעמודה השמאלית. המשתמש יכול לבחור זמן-קורס בהגרף השמאלי העליון (סמן צלב) אשר יוצא המסומן (מגנטה). התקופה המתאימה של התפרצות, שיא, משרעת השיא את הקוטר בסיסית הם בעיגול אדום, מזהי כניסה מוצגים בעמודה השמאלית בתחתית. נקודות אדומות עבה של פיזור החלקות לסמן את הערכים הממוצע עבור ערכת המשנה של נתונים בפועל. הבחירה של 'כל נתונים עבור עץ' לעומת 'כל הנתונים עבור Subj' משפיעה על הנתונים הלוחות הבאים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

איור 3: לוח 3 מאפשר חקר המשנה האחרונה של הנתונים, לייצא אותם. המשתמש יכול לבחור (לחצות הסמן) זמן-קורס הגרף בראש העמודה השמאלית. האיתור נבחר מקבל המסומן (מגנטה), המטא-נתונים ערך מוצג על גבי הגרף. במקביל תחילתה המתאימים, השיא, כמו גם משרעת השיא על הקוטר בסיסית מוצגים בגרפים למטה. הלחצן ' ייצוא ערכה ' העמודה השמאלית מאפשרת ייצוא כל הזמן-הקורסים מהגרף העליון. המסלול-הזמן הממוצע מותווים שחור עבה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

איור 4: לוח 4 מאפשר לוקליזציה המדידות קוטר בתוך תמונת ייחוס ובתוך בערימה תלת-ממד של להערכת. העלילה זמן-קורסים על העמודה הימנית היא זהה עם העלילה זמן-קורסים בלוח 3. המשתמש יכול לבחור זמן הפרט-קורסים מן הגרף העליון בעמודה השמאלית. תמונת ייחוס המתאים מוצג בתחתית יחד המידע מטה-נתונים: 'הפניה למעורר תמונה"(הפניה התמונה שם),"עומק"(קורטיקליים עומק המדידה), 'סולם' (הגודל של התמונה של מיקרון לפיקסל). הערימה 3D המתאים מוצג בתחתית עזב יחד עם המידע מטה-נתונים תיאוריים: 'אינדקס המחסנית' (התמונה בפועל מספר בערימה), 'דלתא' (המרחק האנכי מתוך התמונה העליונה), 'Ref' (תמונה מספר במחסנית התואם תמונת ייחוס לוכדת את מיקום המדידה) ' סולם ' (הגודל של התמונה של מיקרון לפיקסל). אנא שימו לב כי 'עומק' על גבי התמונה התייחסות נקלטה באופן ידני במהלך הניסוי והוא משוער. זה אינו תואם בדיוק את הערך של 'דלתא' של רמת מסגרת בתמונות מחסנית בשל העובדה כי השטח המוח מטים לגבי המטוס הדמיה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

איור 5: נמוך-הגדלה מפת להערכת משטח. התמונה לוכדת באזור המוח חשוף עם קיבול. הקטעים צלילה של עצי arteriolar נמדד מסומנים בתווית את מזהי עץ ('עץ ' ID). מפות אלה נשמרים בתיקיה 'מפות' בתיקיה שבו מופעל צפון 2.0 מ. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

צפון 2.0 נכתב על מנת לשתף את הנתונים דימות כלי הדם של מחקר מסוים²⁰ אבל עם כוונה לפתח כלי פשוט שיתוף של חקר נתונים מסוג דומה על ידי משתמשים אחרים. מהחוקרים המעוניינים בוחן את מסד הנתונים המשויכת של כלי הדם נתונים עשויים להשתמש GUI לגלוש הנתונים, בחר את קבוצות משנה של נתונים, להשוות אותם תוצאות ניסויית משלהם או לעבד אותם עוד יותר באמצעות הליכים חישובית משלהם. המשתמשים מכיר MATLAB יכולים לנצל ישירות במסד הנתונים 'vdb.mat' בעוד משתמשים העסקת סוג שונה של שפת התכנות באפשרותך לייצא את הנתונים באחד הפורמטים אלטרנטיבית ('. xls' או "ה-. csv").

חוקרים המעוניינים שיתוף נתונים ניסיוני משלהם באמצעות צפון 2.0 צריך מבנה התוצאות לתוך מטריצה באופן דומה כדי 'vdb.mat'. ערכי העיקרי על מסד נתונים זה אמור להיות זמן-קורסים מכל סוג שהוא בצורה של וקטורים ווקטורים הזמן המתאים. פרמטרים של מסד הנתונים לשינוי או להוסיף דרך מבנה מודולרי של GUI. כל התייחסות תמונות, אוספי תמונות, חשיפה המוח (אם ישים) צריך להיות שנאספו ומפות שהופקדו יחד עם מסד הנתונים ו GUI הפעלה באינטרנט (למשל דף אינטרנט מעבדה או מאגר ספקים חיצוניים).

חוקרים המעוניינים להשתמש את המדידות בכלי הדם יחד עם המורפולוגיה וסקולרית תלת-ממד בדגמי מחקרים של תפקוד המוח יכולים לחקור לראשונה נתונים באמצעות GUI. לאחר בחירת מערכת הרצוי של נתונים, הם יכולים להשתמש במידע המטה-נתונים לייצא ל- 'ref_stacks_trace.xls' יחד עם משתנים ב 'vdb.mat', תמונות בערימה תלת-ממד שנשמרו 'hana_stk', חשיפה המוח ממפה ב 'מפות' לשחזר המורפולוגיה כלי הדם ב- 3D .

השלב הקריטי ביותר של הפרוטוקול היא לייצא את הנתונים. לייצוא הנכונות של הנתונים שנבחרה (מתוך לוח 3 ו- 4) חשוב לסגור את כל הקבצים אשר לתוכו הנתונים לייצא כדי לפני הפעולה 'ייצוא' נלקח. רק אז הקבצים יוחלף כראוי עם הבחירה בפועל של נתונים. שינויים התוכנית או לפתרון בעיות צריך להתבצע בקוד המקור.

צפון 2.0 פותחה לחלוק פרופילים טמפורלית שחושב מתוך קו-סריקות אשר נרכשו על ידי מיקרוסקופ 2-פוטון. נתונים על ידי צפון 2.0 ולכן הם לא בעוצמה raw סריקות אבל מעדיף מראש מעובד זמן-קורסים של שינויים יחסית בקוטר. בדרך זו המשתמשים מסוגלים לעבד נתונים ניסיוני raw שלהם באמצעות הליכים סטנדרטיים ותוכנות משלהם ולהשתמש צפון 2.0 כתבנית כדי להציג ולשתף את התוצאות שלהם עם חוקרים אחרים. ניתן לשתף לא רק שינויים קוטר כלי הדם אבל בעיקרון כל אות תלויי-זמן שנמדד בשיטות מדידה שונות בדרך זו. אותות כאלה כוללים קרינה פלואורסצנטית של סידן²⁴, נתרן²⁵, מתח רגיש צבענים²⁶, מקודדים גנטית אינדיקטורים לקבלת מטבוליטים²⁷, לחץ חלקי של חמצן (pO₂)²⁸, חמצון הדם (מודגש ¹⁸, ספקטרלי הדמיה²⁹), זרימת הדם (חודרני הדמיה²⁹) או אלקטרופיזיולוגיה אותות³⁰. תנאי מוקדם לשימוש צפון 2.0 הוא מסד נתונים בתבנית של מטריצה ' * .mat '. זו יכולה להיות מושגת על-ידי עיבוד הנתונים ישירות ב- MATLAB או באמצעות כלים לבניית מטריקס תבניות אחרות (למשל 'xlsread(filename)' משמש כדי לקרוא excel גליונות כפולה לתוך תבניות '.mat'). השימוש של צפון 2.0 ללא MATLAB מוגבל כדי לחקור, הורדת עיבוד נוסף של נתונים ממסד הנתונים הנוכחי 'vdb.mat'.

צפון 2.0 יש פוטנציאל לסייע מתפשט נתוני הניסוי קהילת המחקר במדעי המוח רחב חקר, לעומת אחרים נתוני הניסוי מסוג דומה הקלה על הפיתוח של סטנדרטים עבור רכישת נתונים ועיבוד³¹. צפון 2.0 יכולים גם לעזור להפיץ את הנתונים מרחבי הקהילה neuroinformatics שבו ניתן להשתמש במודלים של אותות הדמיה לא פולשנית כגון דימות (fMRI)²¹תהודה מגנטית תפקודית. בעוד צפון 2.0 לא יכול להתחרות עם יותר מורכב במסדי נתונים⁵^,³²^,³³^,³⁴, it can לספק פלטפורמה חלקה ו מוכן לשימוש עבור מסד נתונים ושיתוף נתונים ניסיוני ללא צורך השקעות נרחבות נוספות.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

המחברים אין לחשוף.

Acknowledgments

אנו להכיר בהכרת תודה תמיכה NIH (NS057198, EB00790, MH111359 ו S10RR029050), משרד החינוך, נוער, ספורט של הרפובליקה הצ'כית (CEITEC 2020, LQ1601). KK נתמכה על ידי דוקטורנטים מן כאב ראש האגודה הבינלאומית בשנת 2014 ו מדעי טכנולוגי מחקר המועצה של טורקיה בשנת 2015. MT נתמכה על ידי מלגת פוסט-דוקטורט מטעם קרן מחקר גרמני (DFG TH 2031/1).