Introduction
أي شخص يسجل إشارات الخلية من الدماغ باستخدام أساليب أكثر تطورا من بسيطة العتبة على الانترنت والنوافذ يواجه مهمة تحديد وفصل الإشارات من الخلايا العصبية المختلفة من إشارات الجهد صاخبة التي سجلتها القطب. هذه المهمة كما هو معلوم الفرز ارتفاع. ومما يزيد من صعوبة الفرز ارتفاع بسبب عوامل مختلفة. يمكن أن الخلايا العصبية تكون قريبة جدا من بعضها بحيث تسجل الإشارات منها من قبل القطب قريب من المحتمل أن تكون متشابهة ويصعب تمييز. قد تختلف الإشارات التي تنتجها الخلايا العصبية واحدة مع مرور الوقت، ربما بسبب تحركات القطب، متغير حركية قناة الصوديوم أثناء فترات معدل إطلاق النار عالية، ودرجات متفاوتة من تفعيل المواصلة الجهد في التشعبات التي هي قريبة من القطب، أو ربما كما نتيجة للتغيرات في ولاية الدماغ. ويمكن التخفيف من هذه المشاكل باستخدام صفائف متعدد القطب (الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف) مع العديد من المتقاربة (20-100 ميكرون) ص تسجيل مفيدة من القنوات التي تسمح تعريف المكاني أفضل من الإشارات من الخلايا العصبية واحدة لأنها عادة ما تكون موزعة على عدة قنوات 1 و 2. ومع ذلك، هذا، جنبا إلى جنب مع حقيقة أن الإشارات الصادرة من الخلايا العصبية تنتشر على طول التداخل الكهربائي في الفضاء، لا بد من تحديد النتائج في الفضاء الأبعاد يحتمل أن تكون عالية جدا في المجموعات التي المقابلة للخلايا العصبية فريدة من نوعها. تصبح هذه المشكلة المستعصية حسابيا لأكثر من عدد قليل من القنوات الكهربائي. حتى الآن، لا يوجد المتفق عليها عموما أفضل طريقة للفرز السنبلة، على الرغم من العديد من الحلول وقد اقترحت 3، 4، 5، 6، 7، 8 و التسجيلات من الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف أصبحت شائعة بشكل متزايد 9،الحمار = "XREF"> 10. بسبب ارتفاع الفرز ليس غاية في حد ذاته، ولكن هو مجرد خطوة تمهيدية ضرورية قبل مزيد من تحليل البيانات، وهناك حاجة لحزمة قابلة للاستخدام سهلة من شأنها أن قراءة في ملفات تسجيل البيانات الخام وتحويلها لقطارات ارتفاع فرزها مع المستخدم والقليل المدخلات، وبسرعة وبشكل موثوق، وقت ممكن.
وتقدم هذه الورقة تعليمي لاستخدام SpikeSorter - برنامج وضع بهدف تلبية هذه الاحتياجات. ويستند البرنامج على الخوارزميات وصفها في ورقة نشرت سابقا 11 و 12 و 13. وكانت أهداف في تصميم البرنامج الذي أ) ينبغي أن يكون واجهة سهلة الاستخدام التي تتطلب القليل أو أي معرفة مسبقة من برمجة الكمبيوتر أو من ارتفاع فرز منهجية. ب) يجب أن تكون هناك حاجة إلى المكونات المتخصصة الأخرى قليلة أو عدم وجود برامج وراء أنظمة التشغيل ويندوز او لينكس القياسية. ج د) ضرورة إدخال المستخدم أثناء يجب أن يكون الحد الأدنى الفرز، والبريد) وحدة الفرز الأوقات يجب تحجيم بطريقة معقولة، من الناحية المثالية خطيا، مع مدة التسجيل وعدد من القنوات على القطب. وتشمل الخوارزميات تنفيذها في البرنامج أ) مجموعة مرنة من استراتيجيات ما قبل المعالجة وكشف الحدث. ب) الفجوة الآلي واستراتيجية تسد الحد من البعد الذي مجموعات الطول الموجي الجهد على أساس المكونات الرئيسية (PC) التوزيعات التي تم الحصول عليها من مجموعات فرعية من القنوات المخصصة لمجموعات محددة؛ ج) التجميع الآلي للتوزيعات الكمبيوتر مع إجراء سريع التجميع على أساس خوارزمية يعني التحول 3، 14، و د) دمج البشرى الآلي جزئيا وتقسيم مجموعات لضمان أن كل غير واضح قدر الإمكان من جميع الآخرين. لثيتم إضافة الصورة مجموعة من الإجراءات التي تسمح للتقسيم اليدوي أو دمج مجموعات على أساس تفتيش التوزيعات الكمبيوتر، العابرة والسيارات correlograms القطارات ارتفاع والمؤامرات لمرة والسعة من الطول الموجي ارتفاع. تسجيلات من tetrodes، صفائف صمام رباعي، صفائف يوتا وكذلك الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف واحد ومتعدد عرقوب يمكن قراءة وفرزها. الحد الحالي على عدد من القنوات هو 256 ولكن يمكن زيادة هذه النسبة في المستقبل.
آخر عبر منصة تنفيذ مفتوحة المصدر، "spyke" (http://spyke.github.io)، متاح أيضا. كتبه واحد منا (MS) في بيثون وCython، يستخدم spyke نفس النهج العام كما SpikeSorter، مع بعض الاختلافات: للحد من مطالب الذاكرة، ويتم تحميل البيانات الخام في كتل صغيرة، وإلا عند الضرورة القصوى. يتم عرض مجموعات حصرا، التلاعب، وفرزها في 3D. والمكون الرئيسي وتحليل عنصر مستقل وكلاهما يستخدم أساليب متكاملة للحد من البعد. Spyke يتطلب المزيد من المستخدمين فيteraction، ولكن يعتمد بشكل كبير على لوحة المفاتيح والفأرة اختصارات وقائمة انتظار التراجع / إعادة لاستكشاف بسرعة آثار العوامل المختلفة على تجميع أي مجموعة فرعية معينة من المسامير. وتشمل هذه العوامل قناة الارتفاع والوقت اختيار النطاق، والمحاذاة السنبلة، أبعاد تجميع وعرض النطاق الترددي المكاني (سيغما) 11.
وفيما يلي وصفا موجزا للخوارزميات والاستراتيجيات المستخدمة لفرز. ويمكن الاطلاع على المزيد من أوصاف كاملة في المنشورات السابقة 11 و 12 و 13 و في الشروح التي يمكن الوصول إليها عن طريق أزرار المساعدة (التي تم تحديدها مع '؟') داخل SpikeSorter. بعد تحميل ملف الجهد خارج الخلية الخام وتصفية المكونات أدنى تردد، مرحلة أولية لنتائج الكشف عن الحدث في مجموعة من الأحداث، كل منها يتكون من الجهد لقطة وجيزة قبل وبعد وقت الحدث. إذا كان المنتخبوبما فيه الكفاية متباعدة المواقع ركب كثب (<100 ميكرون)، وسوف تظهر إشارات وحدة وحيدة عموما على العديد من القنوات المجاورة. يتم اختيار القناة المركزية آليا لكل حدث، الموافق القناة على الجهد الذي الذروة إلى الذروة من هذا الحدث هو أكبر. الفرز الآلي يبدأ من خلال تشكيل مجموعة أولية واحدة لكل قناة القطب، وتتألف من جميع الاحداث التي تم المترجمة إلى تلك القناة. وحدة تقع في منتصف الطريق بين القنوات قد تؤدي إلى طفرات أن تكون مترجمة (ربما بشكل عشوائي) لقنوات مختلفة: سيتم تحديد مجموعات من هذه مجموعتين من المسامير على أنها مماثلة واندمجت في مرحلة لاحقة. ثم يتم حساب متوسط الموجي للأحداث في كل مجموعة الأولي. هذا ويشار إلى كقالب العنقودية. يتم تعيين القنوات الفرعية لكل مجموعة على أساس سعة والانحراف المعياري للالطول الموجي النموذج على كل قناة. ثم يتم حساب القيم المكون الرئيسي لكل س مجموعة يستندن الطول الموجي على مجموعة تعيينه من القنوات. يمكن للمستخدم اختيار عدد من أبعاد المكون الرئيسي لاستخدام: عادة 2 غير كافية. ثم يتم تقسيم كل مجموعة إلى مجموعة أخرى من الكتل، وهذا يتكرر حتى لا يمكن أن يكون مزيدا من الانقسام التي تجمع الآلي.
في هذه المرحلة، مجموعة أولية من القول، 64 مجموعات من القطب 64 قناة، ويمكن تقسيمها إلى اثنين أو ثلاثة أضعاف هذا العدد، وهذا يتوقف على عدد الوحدات التي كانت موجودة في التسجيل. ولكن بسبب تعيين متغير من الأحداث من وحدة واحدة لقنوات مختلفة، وعدد من الكتل وجدت في هذه المرحلة هو تقريبا بالتأكيد أكبر مما ينبغي. المرحلة التالية من الفرز هي لتصحيح oversplitting بمقارنة أزواج من الكتل ودمج أزواج متماثلة أو إعادة توزيع الأحداث من واحد إلى آخر. ويشار إلى هذه المرحلة من الفرز باسم "دمج والانقسام".
دمج وتقسيم
لN مجموعات، هناك N * (N -1) / 2 أزواج، وبالتالي عدد أزواج ينمو كما N 2، وهو غير مرغوب فيه. ومع ذلك، فإن العديد من الأزواج يمكن استبعاد من المقارنة لأن اثنين من الزوج الأعضاء هم جسديا متباعدة. وهذا يقلل من الاعتماد على شيء ما يمت أكثر خطيا لعدد من القنوات. وعلى الرغم من هذا الاختصار، ودمج وتقسيم مرحلة يمكن أن يكون لا يزال الوقت طويلا جدا. وهو يعمل بالطريقة التالية. كل زوج الكتلة التي هو أن تقارن (تلك التي هي جسديا قريبة من بعضها البعض، وكما يحكم به التداخل في مجموعات القناة المخصصة لكل) يتم دمج مؤقتا، على الرغم من الحفاظ على هوية المسامير في المجموعات عضوين المعروفة. ثم تحسب المكونات الرئيسية للزوج المدمجة. يتم احتساب مقياس التداخل بين النقاط في كلتا المجموعتين على أساس توزيع اثنين من المكونات الرئيسية الأولى.
طريقة اوف ويحسب مقياس erlap الموضح في المزيد من التفاصيل في مكان آخر (11). قيمته صفرا إذا كانت مجموعات لا تتداخل في كل شيء، أي أقرب الجيران من كل نقطة في نفس المجموعة. قيمتها قريبة إلى 1 إذا الكتل تتداخل تماما، أي احتمال لأقرب جار يجري في نفس المجموعة هو نفسه الذي تنبأ من خلط موحد من النقاط.
يتم اتخاذ القرارات المختلفة التي تأخذ قياس التداخل بعين الاعتبار. إذا كان التداخل أكبر من قيمة معينة، يمكن دمج المجموعات. إذا كان التداخل هو صغير جدا، ويمكن تعريف الزوج العنقودية تمييزا وتترك وحدها. القيم المتوسطة، مشيرا إلى فصل غير مكتمل من الزوج العنقودية، قد يشير إلى أن الزوج ينبغي دمج ثم إعادة تقسيم، والنتيجة المرجوة كونه زوج من الكتل مع أقل تداخل. يتم تشغيل هذه الإجراءات أولا في مرحلة الآلي وثم في مرحلة الموجهة يدويا.
خيمة "> في المرحلة الآلي، ويتم دمج أزواج مجموعة مع قيمة التداخل عالية؛ ثم أزواج عنقودية مع وسيطة ليتم دمج وإعادة تقسيم القيم تداخل منخفضة في الثانية، مرحلة الموجهة المستخدم، يتم تقديم المستخدم مع جميع تبقى أزواج مجموعة غامضة (أي تلك التي القيم التداخل في المدى المتوسط محددة) في تسلسل وطلب منهم أن يختاروا ما إذا كان) لدمج الزوج، ب) دمج وresplit الزوج، ج) أن يعلن الزوج أن تكون متميزة (التي ستتجاوز أهمية قياس التداخل)، أو د) لتحديد العلاقة بين الزوج كما. وتقدم "غامضة" مشيرا إلى أن ارتفاع هذا الزوج من غير المرجح أن يتم فرزها جيدا أدوات مختلفة للمساعدة في هذه القرارات، بما في ذلك السيارات - وعبر correlograms والسلاسل الزمنية قطع ذروة ارتفاع والقيم الكمبيوتر.من الناحية المثالية، في نهاية مراحل دمج وتقسيم، ويجب أن تكون كل مجموعة متميزة من جميع الآخرين،إما لأنه لديه عدد قليل أو أي قنوات مشتركة مع مجموعات أخرى، أو لأن مؤشر تداخل أقل من قيمة محددة. هذه القيمة هي المستخدم اختيار ولكن عادة 0.1. يتم تعريف مجموعات (وحدات) أن اجتياز هذا الاختبار باسم 'مستقر'، تلك التي لا (لأن التداخل مع واحد أو أكثر من المجموعات الأخرى أكبر من عتبة) بأنها "غير مستقرة". في الواقع، فإن الغالبية العظمى من الوحدات في نهاية المطاف التي تعرف بأنها "مستقرة" في النهاية الفرز، وترك الباقي إما أن يتم تجاهل أو التعامل معها على أنها يحتمل أن تكون وحدة متعددة.
متطلبات البرنامج
SpikeSorter متوافق مع الإصدارات 64 بت من ويندوز 7 و ويندوز 10، وكما تم بنجاح تشغيل لينكس باستخدام المحاكي النبيذ. يتم تحميل ملفات البيانات تماما في الذاكرة (للسرعة) من ذاكرة الوصول العشوائي وبالتالي متاح يحتاج إلى توسيع نطاق مع حجم التسجيل (السماح لحوالي 2 غيغابايت للبرنامج نفسه). الكهربيةتم فرز ملفات البيانات آل أكبر من 130 غيغابايت في الحجم بنجاح في كل من ويندوز ولينكس البيئات. يتم الوصول إلى الخيارات من خلال القوائم ويندوز القياسية، شريط أدوات والحوارات. تخطيط العناصر في القائمة مطابقة تقريبا لترتيب العمليات في الفرز، بدءا من القائمة 'ملف' على اليسار لإدخال البيانات والقائمة "تصدير" على حق السماح لتصدير البيانات التي تم فرزها. توفر أزرار شريط الأدوات اختصارات ليشيع استخدامها عناصر القائمة.
ملف تكوين القناة
العديد من الصيغ تسجيل البيانات لا تخزن المواقع القناة. ومع ذلك، مع العلم هذه ضرورية للفرز ارتفاع. ويمكن أيضا أن مرقمة قنوات بطرق مختلفة من قبل برنامج الحصول على: يتطلب SpikeSorter أن قنوات مرقمة بالتسلسل، بدءا قناة 1. وهكذا، ملف تكوين القطب التبعية لابد من خلق التي يمكن إعادة رسم خريطة أرقام القنوات لمتابعة حكم متعاقبة، وإلى قناة مخزن الموضعبالجمع. ملف التكوين قناة هو ملف نصي مع صف واحد من النص لكل قناة. السطر الأول من الملف يخزن اسم النص، تصل إلى 16 حرفا، أن يحدد القطب. الأرقام في خطوط لاحقة يمكن أن تكون مفصولة علامات التبويب، فاصلة واحدة، أو مسافات. هناك أربعة أرقام في كل صف توفير (بالترتيب): رقم القناة في الملف رقم القناة التي هي ليتم تعيينها (أي الرقم الذي سيتم استخدامه بواسطة SpikeSorter)، وإحداثيات س وص من قناة، في ميكرون. س تنسيق عادة يمكن اعتباره عمودي على اتجاه الإدراج القطب وذ التنسيق وفقا لذلك سيكون من عمق في الأنسجة. ملف التكوين لابد من وضعها في نفس الدليل كملف تسجيل. هناك بعض المرونة في الكيفية التي يمكن الكشف عن اسمه. وسيقوم البرنامج أولا بالبحث عن ملف له نفس اسم ملف البيانات الخام ولكن مع ملحق .cfg. إذا كان هذا ط ملفق لم يتم العثور على أنه سيتم البحث عن ملف "electrode.cfg". إذا لم يتم العثور على هذا الملف في المقابل يتم إنشاء رسالة خطأ تشير إلى عدم وجود معلومات تخطيط القناة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
إعداد 1. برنامج
- الذهاب إلى http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter لتحميل البرنامج. نسخ الملف القابل للتنفيذ الموردة إلى دليل من اختيارك. قراءة الوثائق المرفقة.
ملاحظة: لا يلزم تركيب رسمي أو تجميع. - قبل فتح أي ملف ليتم فرزها، تأكد من أن هناك ما يكفي من ذاكرة الوصول العشوائي الحرة لاحتواء كامل مدة التسجيل. أيضا التأكد من ملف تكوين قناة صحيح، كما هو موضح في وثائق، هي موجودة في نفس الدليل كملف البيانات.
- بدء تشغيل البرنامج، ثم انتقل إلى "ملف - فتح" وحدد تنسيق ملف التسجيل من القائمة المنسدلة في أسفل اليمين من فتح ملف الحوار الناتجة عن ذلك. حدد الملف المراد فتحه، ثم انقر على 'فتح'.
- مرة واحدة قراءة كاملة، تفقد عرض تسجيل الجهد. انقر مرتين على الشاشة (أو الذهاب إلى "عرض - الجهد سجل ') لإحضار الحوار مع الضوابط التي تسمح لأي قدم المساواةطن من الموجي تسجيل ليتم عرضه.
ملاحظة: النقر المزدوج على نوافذ العرض الأخرى غالبا ما طرح الحوارات المرتبطة بها. - بعد خرجت من الحوار، تحوم الماوس فوق الطول الموجي لعرض قيم الجهد خاصة في أعلى الزاوية اليسرى من الشاشة. استخدام عجلة التمرير لتكبير أي جزء من الشاشة. ابق ضاغطا على زر الماوس الأيسر لسحب محتويات النافذة.
ملاحظة: في كثير من الأحيان يتم تحديث هذا العرض لتعكس إضافة أحداث الكشف حديثا، أو للإشارة، من خلال الألوان و / أو أرقام، وتحديد المهام العنقودية على بعد التجميع. - إذا كان التسجيل هو فلتر ويحتوي على إمكانات الميدانية المحلية، إزالته عن طريق الذهاب إلى "ما قبل عملية - تحويل / فلتر" (أو انقر على أيقونة تصفية في شريط الأدوات). اختر 'تمريرة عالية بتروورث تصفية "، ثم مناسبة قطع التردد وعدد من أقطاب، ثم اضغط على" افعلها! ". وبمجرد الانتهاء من الترشيح، وتفقد الموجي جديد في موجة الجهدنافذة النموذج.
ملاحظة: يتم الترشيح في المجال فورييه، هي غير سببية، ولا إدخال مرحلة تشويه الطول الموجي. لتسجيل طويل، قد يستغرق تصفية عدة دقائق. - بعد ذلك، تحقق من القنوات التي قد يكون هناك خلل وتحتاج إلى أن ملثمين. انتقل إلى 'العملية قبل - التحقق من قناة' (أو انقر على أيقونة الاختيار قناة) ثم تفقد الرسم البياني الذي يظهر. ويظهر الرسم البياني التغيير في العلاقة بين أزواج إشارة قناة بوصفها وظيفة من الفصل المكاني 5. قنوات التي تنتهك هذه العلاقة قد لا يعمل بشكل صحيح. لمعرفة أي من هذه القيم المتطرفة، انقر على 'الانحرافات قناة شبكة واحدة ".
- لإخفاء قناة النائية إما اختيار رقم القناة، أو تحديده من القائمة المشكلة. عندما خرجت هذا الحوار، انقر على "نعم" في موجه لحفظ القيم قناع.
ملاحظة: هذا الملف لها نفس الاسم مثل ملف تسجيل البيانات ولكن مع .msk التمديد. سيتم قراءتها تلقائيا.ذ كلما فتح ملف البيانات نفسها.
- لإخفاء قناة النائية إما اختيار رقم القناة، أو تحديده من القائمة المشكلة. عندما خرجت هذا الحوار، انقر على "نعم" في موجه لحفظ القيم قناع.
2. كشف الحدث
- انتقل إلى 'العملية قبل - كشف الحدث "لطرح الحوار كشف الحدث (الشكل 1). كما يقدم هذا الحوار خيار قنوات اخفاء بناء على مستويات الضوضاء الخاصة بهم (على الرغم من هذه غالبا ما يتم الكشف عن التجارب السابقة). على سبيل المثال، قد يكون القناة التي تم الارض عمدا مستوى ضوضاء منخفضة جدا.
- استخدم شريط التمرير في أعلى يمين لتفقد مستوى الضوضاء على قنوات معينة. تفتيش دقيق من الجهد العرض قد تكشف أيضا عن قنوات صامتة أو صاخبة على غير العادة التي تحتاج إلى أن ملثمين.
- اختيار طريقة العتبة للكشف عن الحدث. استخدم زر المساعدة في مربع المجموعة لمزيد من المعلومات حول خيارات. العتبة "متغير"، مع عتبة 4.5X - 6X الضجيج 7، ويوصى. استخدام عناصر التحكم في أعلى اليسار إلى اختيار كيف يتم حساب مستوى الضوضاء لعشرغير الغرض.
- اختيار طريقة الكشف من القائمة المنسدلة. "فلتر متعدد الأطوار الحيوي" هو الأسلوب الموصى بها. وهذا يتطلب تحديد إطار زمني. تعيين نافذة ليكون ما يقرب من نصف عرض من ارتفاع نموذجي. سوف القيم ضيقة جدا الكشف عن التحيز إلى ارتفاع أضيق على الرغم من أن التأثير ليس كبيرا. ينصح 0.5 مللي 12 - القيم في نطاق 0.15.
ملاحظة: القيم المعروضة في مضاعفات صحيحة الفاصل الزمني أخذ العينات (المتبادل للتردد أخذ العينات). - حدد طريقة المحاذاة. اختيار الخيار الذي يحدد أفضل لذلك، ميزة واحدة محلية مؤقتا من المسامير التي يتم فرزها، على سبيل المثال، وهو 'ذروة إيجابية "قد يكون سوء اختيار إذا كانت العديد من المسامير ذروة إيجابية أكثر من واحد. بالنسبة للعديد من التسجيلات، فإن "الحوض السلبي" يكون أفضل خيار. يمكن عادة الخيارات الأخرى أن تترك في قيمها الافتراضية. اضغط على زر البداية'.
ملاحظة: قد كشف الحدث تاكه من عدة ثوان إلى عدة دقائق، اعتمادا على طول التسجيل وعدد من القنوات. - اضغط على "تم" للخروج من الحوار. تفقد الأحداث، كما هو موضح باللون الرمادي، في إطار الجهد الموجي. تأكد من أن الإشارات التي تبدو وكأنها أحداث تم الكشف.
- إن لم يكن، والنظر في اعادة اكتشاف الحدث مع بداية اكتشاف أقل. حذار إلا أن ارتفاع السعة منخفضة جدا قد يكون من الصعب فرز وأن أعدادا كبيرة منهم قد تعوق فرز ارتفاع السعة الكبيرة. تحقق أيضا عن التكرارات واضحة أو الفشل في حل المسامير القريبة وضبط معايير نافذة تأمين المكانية والزمانية وفقا لذلك.
ملاحظة: في هذه المرحلة يتم تحديد الأحداث من قبل مرات حدوثها ورقم القناة. عادة هذه هي القناة التي السعة الذروة إلى الذروة من ارتفاع هو أكبر. وunclustered الأحداث في البداية، لذلك كل لديه تكليف مجموعة من الصفر.
- إن لم يكن، والنظر في اعادة اكتشاف الحدث مع بداية اكتشاف أقل. حذار إلا أن ارتفاع السعة منخفضة جدا قد يكون من الصعب فرز وأن أعدادا كبيرة منهم قد تعوق فرز ارتفاع السعة الكبيرة. تحقق أيضا عن التكرارات واضحة أو الفشل في حل المسامير القريبة وضبط معايير نافذة تأمين المكانية والزمانية وفقا لذلك.
3. الفرز ملاحظة: لم يتم تنفيذ الخطوة التالية عادة قبل الفرز الروتيني، ولكن من المفيد جدا للقيام بذلك عندما يكون الترتيب للمرة الأولى، أو عند مواجهة البيانات غير مألوفة.
- انتقل إلى 'ترتيب - تحويل القنوات لمجموعات ". وهذا يخلق مجموعة واحدة لكل قناة القطب غير المقنعة، على افتراض أن كل قناة لديها بعض الأحداث المسندة إليها. دراسة هذه المجموعات عن طريق الذهاب إلى "مراجعة - مشاهدة النظيفة ومجموعات تقسيم". ويثير هذا الحوار آخر (الشكل 2). استخدام جهاز التحكم تدور (أعلى اليسار) لتحديد الكتلة ليتم عرضه.
ملاحظة: الأزرق الصلبة (السماوي) الخط هو متوسط جميع الطول الموجي في الكتلة ويشار إلى كقالب العنقودية في ما يلي. وترد توزيع المكونات الرئيسية (PC) للأحداث في الكتلة في الإطار أدناه. وهذه غالبا ما تكشف عن وجود اثنين أو أكثر من المجموعات الفرعية. - اضغط على زر "إعادة ترتيب" لتغيير الوقت من كل حدث(مما أدى إلى تحولات جانبية صغيرة من الطول الموجي في العرض) وذلك لمطابقة أفضل لشكل القالب، القيام بذلك في كثير من الأحيان يجعل المجموعات الفرعية أكثر إحكاما ومتميزة، وأحيانا يقلل من عدد واضح (الشكل 3).
- تحديد كتلة تحتوي على اثنين أو أكثر من المجموعات الفرعية متميزة واضغط على "Autosplit". إذا تم تحديد المجموعات الفرعية في شاشة الكمبيوتر، وسوف تكون ملونة. باعتبارها ممارسة، استخدم أحد الأزرار الصغيرة "تقسيم" لإنشاء كتلة جديدة والنظر فيه. الفرز يمكن أن يستمر يدويا بهذه الطريقة، ولكن بدلا من العودة واستخدام الإجراء أسرع الفرز التلقائي.
- انتقل إلى 'ترتيب - الفرز التلقائي "(أو اضغط على زر الفرز التلقائي على شريط الأدوات) لبدء الفرز الآلي. يظهر الحوار الناتج في الشكل (4). وهو يقدم مجموعة متنوعة من الخيارات.
- ترك الخيار 'تخطي كشف الحدث' فحص إذا كان قد تم بالفعل كشف الحدث. إذا لم يتم التحقق من ذلك، سيتم تشغيل كشف الحدثباستخدام قيم المعلمات والخيارات الموروثة من الحوار الكشف عن الحدث. منذ قد تم بالفعل كشف الحدث، ترك هذا الخيار محددا.
- في لوحة "التكتل" أدناه، حدد نافذة زمنية كبيرة بما يكفي لاحتواء مجمل الموجي ارتفاع السابقة والتالية نقطة المحاذاة، ولكن ليس أكثر. استخدم هذه النافذة لحجب مناطق الموجي السنبلة، على سبيل المثال afterpotentials متغير فترة طويلة، إذا يبدو أنها تتداخل مع (أو المساهمة قليلا ل) وحدة الفرز. تقدر عادة في حدود ± 0.5 مللي مناسبة. مثل ويندوز الزمنية الأخرى، نافذة هو عدد لا يتجزأ من نقاط العينة، وبالتالي فإن القيم الزمنية التي تظهر هي مضاعفات الفاصل الزمني أخذ العينات.
- بعد ذلك، حدد خيار إعادة تنظيمها لاستخدامها خلال المجموعات. وهذا سيجعل استخدام الموجي قالب ويعمل على نحو أقوى مما كانت عليه في حالة أولية من كشف الحدث حيث لديه معيار ليتم تطبيقها على الصورة الفردية صاخبة نسبياالطول الموجي بايك. الخيار الموصى به هو "مرجح الذروة ترس 'ولكن' الحوض سلبي" قد يكون أفضل إذا كان هذا هو سمة ثابتة من الطول الموجي ارتفاع.
- اختيار الحد الأدنى لحجم الكتلة. سيتم حذف مجموعات مع أقل من هذا العدد من المسامير، ومنع تراكم أعداد كبيرة من الصغيرة، وربما زائفة، مجموعات أثناء الفرز.
- البت في عدد من الأبعاد في الفضاء الكمبيوتر التي سيتم استخدامها لتجميع. الثاني هو كاف عموما ولكن يمكن الحصول على نتائج أفضل قليلا مع 3، وإن كان ذلك مع وقتا أطول الفرز.
- ترك الخيارات الأخرى في الإعدادات الافتراضية. استخدام أزرار مساعدة للحصول على تفسيرات أكثر تفصيلا من الخيارات المختلفة.
- اضغط على "ابدأ" لبدء الفرز التلقائي. تتشكل مجموعات استنادا قناة الأولى كما هو موضح في الخطوة 3.1. تتم معالجة هذه الآن بدورها، وتشكيل مجموعات جديدة من خلال تقسيم قبالة الفردية مجموعات فرعية، واحدة في وقت واحد. في كل مرة كتلة جديدة هي ليرة سوريةمضاءة قبالة، يتم إعادة حساب القيم الكمبيوتر وعرضها. استمر هذا الوضع حتى لا عنقودية يمكن أن يكون مزيد من الانقسام.
- اتبع التعليمات على الشاشة، حيث يظهر subcluster التي سيتم انشقت عن الكتلة الأم باللون الأحمر.
ملاحظة: أحيانا الكتلة النهائية حمراء مع القيم المتطرفة بغير لون التي لا تشكل subcluster متميزة. وعادة ما يتم حذف هذه القيم المتطرفة. وخلال هذه العملية عدد الكتل يزيد تدريجيا. عندما يتم الانتهاء من ذلك، يتم احتساب مؤشرات تداخل العنقودية لكل زوج مجموعة مؤهلة. واندمجت أزواج التي تحتوي على قيم التداخل كبيرة تلقائيا، بينما يتم دمج أزواج التي تحتوي على قيم التداخل المتوسطة (النطاق الافتراضي هو 0،1-0،5) ثم resplit. وتشير القيم المتوسطة أن هناك مجموعتين متميزتين ولكن هذا بعض النقاط وmisassigned. خلال هذه المرحلة عدد من المجموعات عادة ما ينخفض وعدد من مجموعات مستقرة يزيد.
4. التخصيص
- في حالة استخدام البرنامج للمرة الأولى (أو ربما أثناء الخطوة التالية)، وتخصيص أحجام النوافذ والمواقف. إذهب إلى 'ملف-التفضيلات ". اختيار الأحجام لمختلف النوافذ عن طريق تحديد نوع النافذة من القائمة المنسدلة وضبط حجم لتناسب الشاشة. الخروج من الحوار ووضع النوافذ لتحقيق أفضل استفادة ممكنة من الشاشة.
- من مربع الحوار، اختر القيم التحجيم التي تتناسب بشكل افضل تخطيط والمباعدة بين القنوات على القطب والمسامير في التسجيل. هناك خيار autoscaling ولكن هذا قد لا يختار دائما أفضل القيم. إيقاف تشغيله إذا لم يحدث ذلك.
- التحقق من الخيار معلمات مثبت: إذا تم تحديد هذا الخيار، سيتم حفظ التغييرات في فرز القيم المعلمة (على سبيل المثال كما تستخدم في الكشف عن الحدث) ورثت المرة القادمة يبدأ البرنامج. هذا يمكن أن يكون مفيدا ولكن يتطلب أيضا أن يتم فحص القيم المعلمة للتأكد من أنهم لم تتغير بلا مبالاة كما يتم استكشاف الخيارات المختلفة أو نتيجة لقراءة في ملفات العمل المختلفة. خيارات لتغيير الألوان مجموعة فرعية وتتوفر أيضا.
- كن حذرا تغيير عدد من المواضيع المعالج. العدد الأمثل هو عادة 1 أقل من عدد المادية (وليس الظاهرية) النوى وحدة المعالجة المركزية. زيادة عدد المواضيع قد لا تسريع تجهيز وحتى يمكن أن يؤدي إلى تباطؤ شديد.
5. دمج وسبليت
- بعد الفرز التلقائي كاملة، اضغط على "التالي" للذهاب إلى دمج الموجهة يدويا ومرحلة الانقسام. يظهر الحوار الناتج، في الزاوية اليسرى السفلى، وعدد ما تبقى من أزواج الكتلة الغامضة التي تحتاج إلى فحص فضلا عن عدد من مجموعات مستقرة.
- اضغط على "ابدأ". يظهر مربع حوار آخر مع أول أزواج لفحصها.
- اختيار ما إذا كنت تريد دمج الزوج، resplit عليه (مما أدى إلى قيمة التداخل أقل)، لتسمية الزوج بأنها "متميزة"، وهذا يعني أنه سيتم تجاهل قيمة المؤشر التداخل، سr لتسمية الزوج بأنها "غامضة"، وهذا يعني أن ذلك يعتبر غير مؤكد ما إذا كانت المسامير هي من الوحدات المتشابهة أو المختلفة.
- انقر على خانات الاختيار لعرض الرسم البياني من المعلمات ارتفاع (الذروة إلى الذروة (PP) ارتفاع، أو أول (PC1) أو الثاني (PC2) من المكونات الرئيسية) مقابل الوقت، و / أو السيارات والعابرة لل بيانية علاقة.
ملاحظة: عرض ارتفاع PP مقابل الوقت غالبا ما تكون مفيدة جدا في تحديد ما إذا كان لدمج مجموعتين. إذا مرتفعات المسامير في وحدة واحدة تمتزج بسلاسة في تلك آخر في الوقت نفسه إلى أن وحدة واحدة توقف اطلاق النار ويبدأ الآخر هو أكثر عرضة من لا يعني أنها هي وحدة واحدة ويجب دمجها. قد تكشف عبر correlograms علاقة الزمنية قوية بين أوقات ارتفاع في مجموعتين. إذا كان عبر correlogram لديه، ذروة غير المتماثلة قوية في فترة زمنية قصيرة جدا (على سبيل المثال حوالي 5-10 مللي ثانية) وخاصة إذا كان ارتفاع الثاني هو أصغر من التنوبر، هي على الأرجح الوحدتين وحدة واحدة وهي اطلاق أزواج ارتفاع فيها والثاني هو أصغر من الأولى بسبب نا + قناة التكيف. - في الحالات التي يكون فيها قرار الاندماج ليست سهلة، تسمية الزوج بأنها "غامضة" ومعالجة مجموعات وفقا لذلك في التحليلات اللاحقة.
- انقر على خانات الاختيار لعرض الرسم البياني من المعلمات ارتفاع (الذروة إلى الذروة (PP) ارتفاع، أو أول (PC1) أو الثاني (PC2) من المكونات الرئيسية) مقابل الوقت، و / أو السيارات والعابرة لل بيانية علاقة.
- إذا الدمج وخيار تقسيم غير قادر على العثور مجموعات للانفصال واضح، استخدم شريط التمرير في الحوار مطالبتك تختلف يدويا معلمة تجمع (عرض النطاق الترددي المكاني، سيغما)، جنبا إلى جنب مع مجموعة من أزرار دمج، للعثور على الانقسام التي تبدو مرضية . استخدام زر "الرجوع" للعودة إلى الحالة الأصلية من مجموعتي. اضغط على "تقسيم كما هو مبين" لإنهاء. ملاحظة أكثر من مجموعتين يمكن أن تنتج من هذا الإجراء.
- تواصل مع هذه العملية حتى لا يوجد المزيد من أزواج للتفتيش. الآن يجب أن يتم سرد الغالبية العظمى من مجموعات ك "مستقرة".
- وإذا كان بعض أزواج العنقودية جدامؤشرات تداخل منخفضة، بحيث يتم تجاهلها من قبل دمج الموجهة (ولكن لا يزال هناك أدلة على دمجها)، انتقل إلى "مراجعة - أزواج مجموعة قارن" خيار القائمة (أو انقر على أيقونة المرتبطة في شريط الأدوات) وفتح الحوار هو موضح في الشكل (5). استخدم عناصر التحكم تدور في الجزء العلوي من مربع الحوار لتحديد أي زوج من الكتل للمقارنة.
ملاحظة: كما هو الحال مع الدمج الموجهة والانقسام، يتم وضع أزواج في قائمة فرزها، ولكن في هذه الحالة هم مقاييس المقارنة إضافية للمؤشر كتلة تداخل المتاحة.- حدد الخيار "تطبيع دوت المنتج" من القائمة المنسدلة. هذا يحسب العلاقة بين القيم القالب. فمن غير حساس للتغيرات التوسع المضاعف ومناسب تماما لاختيار من أزواج الكتلة التي تشكل مصطنع نتيجة لارتفاع تقلب من الذروة إلى الذروة.
- اضغط على "معظم مماثل" زر في منتصف الحوار لعرضه الزوج الأكثر مماثلة. استخدام افقيال سيطرة تدور تحت زر للذهاب إلى الأمام أو الخلف من خلال القائمة. استخدام شاشة عرض ارتباط وارتفاع PP مقابل عرض الوقت لاتخاذ قرارات دمج، تماما كما لدمج المستخدم الموجهة والانقسام. لاحظ أن القائمة يتم إعادة حساب بعد كل عملية دمج. هذه المرحلة مقارنة مفتوحة العضوية، والأمر متروك للمستخدم لاتخاذ قرار بشأن كيفية نطاق واسع للبحث عن أدلة لصالح الدمج.
6. مراجعة - في مرحلة ما بعد المعالجة
- الآن انتقل إلى "مراجعة - بعد معالجة" (أو انقر فوق رمز شريط الأدوات المناسب). هذا الحوار (الشكل 6) يوفر خيارات لإضافة أو إزالة الأحداث من المجموعات، فضلا عن خيار حذف مجموعات كاملة مع نسب الإشارة إلى الضوضاء (SNRs) التي تقل عن الحد الأدنى. أحداث مكررة (أحداث وقعت في نفس الوقت في كتلة) يمكن أن تنشأ عن أخطاء محاذاة أثناء الفرز. الأحداث التي يتم شوطا طويلا إزالتها من موقعها الأصلي يمكن بعض الاحيانوفاق يكون نقل. يمكن أيضا أن تكون إزالة عندما لا يعمل النقل.
- استخدم زر تنظيف محاذاة لإزالة الأحداث من الكتل التي هي مباراة سيئة إلى القالب. استخدام زر 'Recluster "لتفعل عكس ذلك، أي إلى إعادة تعيين الأحداث unclustered التي هي مباراة جيدة لقالب معين. يتم وضع علامة على الأحداث المستصلحة كما subcluster من كل مجموعة الأم، ويمكن تفتيشها باستخدام الحوار 'مشاهدة ونظيفة ومجموعات الانقسام ". ستبقى هذه الأحداث في الكتلة (ويتم تصديرها على هذا النحو) ما لم يتم حذفها (استخدام زر صغير 'حذف' لsubcluster الأولى). وبالعودة إلى الحوار مرحلة ما بعد المعالجة، استخدم زر 'حذف' وتدور السيطرة بجانبه لحذف مجموعات مع SNR أقل من عتبة المحدد.
- على الرغم من أن الأرقام العنقودية تذهب باستمرار من 1 إلى N، حيث N هو العدد الإجمالي للمجموعات، ترقيم الفعلي للمجموعات في نهاية الفرز قريب لrbitrary. استخدم زر 'ترتيب' إعادة ترقيم مجموعات وفقا لمعيار اختيار، على سبيل المثال وضع عمودي على القطب، أو رقم القناة. لاحظ أنه، باستثناء حذف أحداث مكررة، لا يوجد حاليا أي دليل موضوعي لدعم الخيارات خاصة في هذا الحوار بأنها أفضل من غيرها.
- في أي مرحلة من مراحل الإجراءات اليدوية من هذا النوع من الممكن حفظ الملف الذي يحتوي على القيم الحالية المعلمة، وخيارات الفرز، ومرة حدث، خصائص العنقودية وسجل الرسالة. إنشاء هذا الملف من خلال الذهاب الى 'ملف - حفظ ملف العمل ". قم بتسمية الملف الاسم الذي يرتبط بشكل واضح إلى أن ملف البيانات ثم اضغط على "حفظ". استئناف الفرز في وقت لاحق عن طريق فتح ملف التسجيل الأصلي، تليها تصفية تمريرة عالية (في حال القيام به في البداية) أولا. ثم افتح ملف عمل المحفوظة. سيقوم البرنامج ثم يكون في حالة مماثلة لتلك التي كان عليها عندما تم حفظ ملف العمل. ملف العمل هو أيضا إعادةالحبل كيف تم الفرز - المعلمات المستخدمة والرسائل الصادرة خلال الفرز.
- وأخيرا، تصدير الأحداث متفاوت المسافات. انتقل إلى 'تصدير - الترتيب ملفات ارتفاع "(أو انقر على زر ذات الصلة شريط الأدوات). اختر 'ملف csv "(مفصولة بفواصل متغير) من القائمة المنسدلة ثم اضغط على" حفظ باسم ". اختيار اسم للملف الذي سوف تحتوي على البيانات CSV المصدرة للوحدات التي تم فرزها.
ملاحظة: هذا ملف نصي لديهم خط واحد لكل حدث يتضمن، في النظام، ووقت وقوع الحدث (في ثوان إلى أقرب 10 ميكرو ثانية)، وعدد الكتلة (من 1 صعودا) وعدد من القنوات التي تم تعيينها لهذا الحدث. لاحظ أن القناة المخصصة قد لا تكون هي نفسها لجميع الأحداث التي وقعت في كتلة إذا كانت الأحداث ليس أكبر باستمرار على قناة واحدة بعينها.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
ويبين الشكل (7) وعرض (تم الحصول عليها عن طريق الذهاب إلى "عرض - الطول الموجي الترتيب ') لتسجيل فرزها نموذجي. خيار العرض الافتراضي هو فقط لإظهار الطول الموجي على قناة مركز لكل مجموعة. تجربة مشتركة هي أن الطول الموجي للزوج العنقودية على نفس القناة تبدو متطابقة، ولكن عندما "مقارنة أزواج" يستخدم الحوار لدراسة مجموعتي هناك مجموعات متميزة في إسقاط الكمبيوتر، وغالبا ما ينتج عن الاختلافات الموجي على القنوات المجاورة . وهذا صحيح، على سبيل المثال، من الطول الموجي على قناة 62 في الشكل 7.
كما ذكر أعلاه، فإنه ليس من غير المألوف أن تجد زوجا الكتلة حيث يجب أن تستند القرارات دمج على قطع الوقت السعة وعلى عبر correlograms. ويبين الشكل 8 مثالا على قرار دمج تستند في جزء منها على الصليب-correlogram. قوية جدا، asymmetriج عبر الارتباط على فترات زمنية قصيرة (الشكل 8B) إلى جانب وجود اختلاف في ارتفاع الذروة إلى الذروة من الوحدات وأنماط اطلاق مماثلة (الشكل 8E) تشير بقوة إلى أن طفرات تأتي من نفس الخلايا العصبية. ويبين الشكل 9 حالة حيث تفتقر إلى نفس النوع من الأدلة على الدمج. هنا، وعبر correlogram ضعيفة وليس غير المتماثلة بقوة. وبالإضافة إلى ذلك، فإن الأشكال من autocorrelograms من مجموعتي هي مختلفة (الشكل 9A). يمكن القول، لا ينبغي أن يتم دمج الوحدتين بسبب اختلاف واضح إضافي في توزيع مكونات رئيسية (الشكل 9C). ويبين الشكل 10 الحالة التي يكون فيها مرتفعات PP من وحدتين تمتزج معا في نفس الوقت أن واحدا منهم توقف إطلاق النار والسير الذاتية الأخرى. في هذه الحالة يبدو أن قرار دمج الصحيح، على الرغم من أنه لا يمكن استبعاد احتمال أن وحدات تنسيق أنماط نيرانهم فيالطرق المعقدة والتي تشابه في المرتفعات هو عرضي.
هذه الأمثلة توضح صعوبة في تقديم التوجيه الحازم على كيفية اتخاذ القرارات الدامجة. ويضاف إلى ذلك النقص العام في معايير موضوعية لتقييم الجودة الشاملة من الفرز السنبلة وآثار التغيرات المعلمة. هذا هو بسبب عدم وجود معلومات على أرض الواقع، والتي سوف تتكون لفرز ارتفاع التسجيلات داخل الخلايا (أو ما يعادلها) من كل الخلايا العصبية التي كانت قريبة بما فيه الكفاية إلى القطب تسجيل تثير إشارات الخلية اكتشافها. وعلى الرغم من هذا القيد، هناك بدائل للبيانات أرضية، وليس من المعقول أن نفترض أن أي تغيير في الترتيب الاستراتيجية التي تؤدي إلى أداء أفضل على البيانات البديلة سوف يؤدي إلى أداء أفضل مع بيانات حقيقية. وتشمل الامهات البديلات البيانات MEA الحقيقي تسجيل فيه كعب، مأخوذة من التسجيل، تضاف مرة أخرى في recordiنانوغرام في أوقات معروفة على قنوات مختلفة، حيث لا يمكن الخلط بينه وبين المسامير الأصلية. مثل هذا الاختبار شكلت أساس المنافسة فرز ارتفاع كتبها G. Buzsáki وT. هاريس المنظمة الذي عقد في Janelia مزرعة في عام 2013. البيانات البديلة تم إنشاؤها من التسجيلات المحرز في المهاد أو قرن آمون من الفئران تتحرك بحرية (A. Peyrache، A. Berenyi وG. Buzsáki، بيانات غير منشورة). تم إنشاء إشارات سبايك التي كانت هناك حقائق ميدانية "من خلال اتخاذ المسامير من وحدة مسجلة على ساق واحدة وإضافتها إلى التسجيل على ساق آخر وبالتالي ضمان أن علاقة ذلك القطار ارتفاع مع النشاط الخلفية والدول الدماغ والحفاظ عليها. التسجيلات الواردة النشاط ارتفاعه الفعلي بالإضافة إلى القطارات الحقيقة ارتفاع الأرض المضافة. وكانت معدلات إيجابية كاذبة لSpikeSorter 0.26٪ و 0.01٪ للمجموعتين اختبار مختلفة في حين كانت معدلات سلبية كاذبة المقابلة 2.1٪ و 0.37٪ (A. Peyrache، اتصال شخصي). وكانت هذه المعدلات بين رانه أفضل من المنافسة ولكن الأهم من ذلك أنها منخفضة، وربما مقبولا بالنسبة لمعظم أنواع التحليل العصبي. وثمة نهج آخر هو استخدام المحاكاة مفصلة للغاية على نطاق واسع الفيزيائية الحيوية شبكات الخلايا العصبية لتوليد التسجيلات خارج الخلية محاكاة من تصاميم الشرق الأوسط وأفريقيا المحدد. ودعي الباحثين تعمل حاليا على طرق فرز الشرق الأوسط وأفريقيا لفرز محاكاة اختبار من هذا النوع 15. وتمت مقارنة خمس خوارزميات الفرز المختلفة. هناك طرق مختلفة لتقييم فرز الأداء وأداء مجموعات مختلفة تختلف باختلاف التدابير التي تم استخدامها، مع عدم وجود مجموعة واحدة كونها أفضل من الواضح من أي شيء آخر. وتراجعت نتائج SpikeSorter داخل مجموعة من النتائج التي تم الحصول عليها من قبل مختلف الفئات.
الشكل 1. كشف الحوار حدث. هذا المواليةخيارات فيديس لاختيار طريقة قياس الضوضاء، لقنوات اخفاء، وتحديد قيم العتبة وطرق تطبيقها، واختيار طرق لتجنب الازدواجية الحدث. في هذه الحوارات وغيرها، يتم توفير المعلومات حول الخيارات بواسطة أزرار التي حددها علامات استفهام (؟).
الشكل 2. عرض، نظيفة والحوار سبليت. وهذا يوفر خيارات لعرض الطول الموجي العنقودية، وتحديد وحذف الطول الموجي النائية، لتقسيم مجموعات في واحدة أو أكثر من المجموعات الفرعية، وحذف أو تشكيل مجموعات جديدة من المجموعات الفرعية. يتم تحديد المجموعات الفرعية التي تظهر الألوان. (وهذه يمكن أن تتغير في الحوار تفضيلات).
الشكل (3). تأثير محاذاة الأحداث إلى ميزة غير موثوق بها. يوضح الشكل بيانات من مجموعة القائم على قناة واحدة، الذي يعرف بأنه مجموعة من الأحداث التي كانت أكبر على قناة معينة الفولتية الموجي الذروة إلى الذروة. لوحة ويظهر مجموعة فرعية من 50 الطول الموجي الحدث من هذه المجموعة، overplotted، على قنوات القطب مختلفة. وتظهر أرقام القنوات في الزاوية اليسرى العليا من كل مجموعة من الطول الموجي. النقط السوداء بجانب رقم القناة تشير إلى أن تم تعيين القناة إلى أن مجموعة معينة. وضعت قنوات في نفس الترتيب المكاني الذي لديهم على القطب. تظهر المحاور الأفقية الوقت والمحاور العمودية، والجهد. الوضع الأفقي من المحور الرأسي يشير إلى نقطة المحاذاة، أي يتم وضع كل حدث حتى تتزامن نقطة المحاذاة مع المحور. وscalebar في الجزء السفلي الأيسر من لوحة ويظهر 0.5 مللي و 100 μV. الخطوط الزرقاء في وتشير إلى متوسط كل مجموعة من الطول الموجي (القالب). ملثمين قناة 24 (الرمادي الخروج). يتم محاذاة الأحداث إلى الحد الأدنى المحلية الأكثر سلبية من الموجي (حوض السلبي) على النحو الذي تحدده مباشرة بعد الكشف عن الحدث. يظهر اللوحة ب توزيع المكونات الرئيسية الأولى 2 المستمدة من كل الطول الموجي في الكتلة. ثلاثة المجموعات الفرعية واضحة في هذا التوزيع. لوحة C يظهر نفس مجموعة من الأحداث بعد مواءمتها لالموجي القالب. توزيع مكونات الرئيسي (لوحة D) يظهر الآن سوى اثنين من المجموعات الفرعية (واحد تم تحديدها باللون الأحمر). أظهر مزيد من الفحص أن مجموعة زائفة في B سببه محاذاة فرعية من الأحداث إلى الحضيض السلبي الثاني (أبطأ سلبية بعد المحتملة) التي كانت في بعض الحالات أكثر سلبية من الأولى. بعض من هذه الأحداث المنحرفة تكون مرئية في لوحة وفي شكل موجات التي لا تتناسب مع بقية الشكل. _blank "> اضغط هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.
الرقم 4. الحوار الفرز التلقائي. وهذا يوفر خيارات الحدث الكشف وخيارات التجميع وخيارات الدمج الآلي وتقسيم أزواج العنقودية بعد مرحلة التجميع الآلي الأولية.
الشكل 5. قارن أزواج العنقودية الحوار. وهذا يوفر خيارات لاختيار أزواج العنقودية، تدابير المقارنة (طريقة مباراة)، والبحث من خلال القوائم زوج مرتب من قيمة المقارنة، خيارات لعرض correlograms، وعرض قطع من ارتفاع PP (أو PC1 أو PC2) مقابل الوقت، وخيار ل دمج أزواج.
> 
الرقم 6. الحوار معالجة ما بعد. وهذا يوفر خيارات لإعادة توطين و / أو حذف أحداث مكررة، لحذف أحداث ربما صاخبة، لترتيب بنود الأحداث unclustered، لحذف مجموعات مع إشارة إلى انخفاض نسبة الضوضاء (SNR) وإعادة ترقيم (فرز) مجموعات وفقا لمعايير مختلفة.
الرقم 7. عرض من وحدات فرز عرض الصور تم اختيارهم عشوائيا، Overplotted الطول الموجي الملونة وفقا لعدد العنقودية. من أجل الوضوح، ويظهر فقط الموجي قناة مركز كل مجموعة. البيانات (من Mitelut وميرفي، غير منشورة) تظهر انخفاض 14 قناة لتسجيل الكهربائي 64 قناة من الماوس القشرة البصرية.
إعلان / 55217 / 55217fig8.jpg "/>
الرقم 8. مثال من الأدلة التي يمكن التي مورست على القرار أم لا لدمج مجموعتين. مجموعات قارن الحوار (لوحة أ) كان يستخدم للبحث عن أزواج كتلة مع الأشكال الموجي مماثلة، وتجاهل السعة (تطبيع دوت المنتج طريقة مباراة). يظهر اللوحة ب autocorrelograms (AC) و-correlogram الصليب (CC) لكلتا المجموعتين، مع اثنين من الاعراض بن مختلفة (0.2 و 2 مللي ثانية). هذه تظهر أن طفرات في المجموعة الثانية (وحدة 53) لديهم ميل قوي جدا ان يحدث إما 4 أو 8 مللي ثانية قبل المسامير في أول (الوحدة 28). لوحة C يظهر الأشكال ارتفاع الوحدتين وأيضا يدل على أن الثانية (كما هو موضح باللون الأخضر) لديها ارتفاع أصغر من الأولى. يظهر لوحة D توزيع أجهزة الكمبيوتر من مجموعتي. لوحة E PC1 الرسوم البيانية (المحور الرأسي) من وحدتي وحدتي (الأحمر والأخضر على التوالي) مقابل </ م> الوقت (كما هو موضح في دقيقة) خلال كامل فترة التسجيل. انظر النص لمزيد من الوصف. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الرقم 9. مثال لزوج العنقودية أين وهناك أدلة أقل بكثير للدمج. لوحة ويظهر أن autocorrelograms (AC) وعبر correlogram (CC) لمجموعتي لها أشكال مختلفة. يظهر اللوحة ب الموجي قالب المتوسط والانحرافات المعيارية (التظليل يشير 1 وحدة SD) من أجل إظهار الاختلافات في الشكل الموجي أكثر وضوحا. يظهر لوحة C توزيع أجهزة الكمبيوتر من مجموعتي. لوحة D الرسوم البيانية ذروة الذروة إلى الذروة (المحور الرأسي، μV) من الوحدتين مقابل الوقت خلال عشرالبريد كامل فترة التسجيل. انظر النص لمزيد من الوصف. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الرقم 10. والدليل على دمج استنادا إلى إطلاق نمط ومكونات الرئيسية الاختلاف. لوحة ويظهر الطول الموجي من مجموعتي (الأحمر والأخضر). لوحة ب المؤامرات PC1 (المحور العمودي) مقابل الوقت (المحور الأفقي) للمجموعات اثنين ويظهر نمط مكمل لاطلاق النار مع القيم PC1 يجري متشابهة في الوقت توقف وحدة واحدة اطلاق النار وبدء أخرى. وهذا يدعم قرار دمج الرغم من وجود مجموعات متميزة في توزيعات الكمبيوتر (لوحة C).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
تنسيقات الملفات
وتشمل تنسيقات الملفات المعتمدة حاليا Neuralynx (.ntt و.ncs)، Plexon (.plx)، Neuroscope (. XML + دات)، ونظم قنوات متعددة (.mcd)، بلاك روك (.nev) وIntan (.rhd). لتنسيقات غير معتمد، هناك نوعان من الخيارات. واحد هو أن يطلب إضافة تنسيق الملف الإصدار القادم (وصلة البريد الإلكتروني للمطور يتم توفيرها في "مساعدة - حول" الحوار). والآخر هو لتحويل الملف إلى تنسيق معتمد. وثمة خيار بسيط هو استخدام الوقت سلب شكل ".tsf". يحتوي هذا شكل العظام العارية سجل الجهد وقناة بيانات الموقع بالإضافة إلى سجل الأحداث وقناة والواجبات المجموعة التالية الفرز. قراءة هذه الملفات غالبا ما يكون أسرع من لصيغ أخرى. وبصرف النظر عن التعامل مع الأشكال غير معتمدة قد تكون مريحة لحفظ البيانات التي تمت تصفيتها في ملف .tsf (يتم تضمين هذا الشكل من بين خيارات التصدير) لأن هذا سوف تجنب الحاجة إلى سن الفيل تستغرق وقتا طويلا لاحقاtering. وترد تفاصيل عن شكل .tsf في الوثائق التي تأتي مع البرنامج.
ملفات التبعية
وتستخدم اثنين من الملفات الإضافية لتخزين المعلمات، ss_prefs.sav وss_parameters.sav. و"ss_prefs.sav" ملف يحفظ قيم اختيار المستخدم الوحيدة التي ليس لها أي تأثير مباشر على الفرز وهم أقل عرضة للحاجة المتغيرة، على سبيل المثال أحجام الإطارات والمواقف، والجهد والقيم التحجيم أخرى. إذا ss_prefs.sav غير موجود، يتم إنشاؤه عند الضغط على الزر "تطبيق" في الحوار ذات الصلة، أو عند الخروج من البرنامج. إذا تم تعيين الخيار 'المعلمات لزجة في هذا الملف، يتم استخدام ملف منفصل "ss_parameters.sav" لتخزين قيم المعلمات للمستخدم اختيار والخيارات التي تؤثر على نتائج الفرز وكذلك عرض العديد من الخيارات. يتم حفظ هذا الملف، أو تحديثها، عند الخروج من البرنامج عبر طبيعية »ملف - خروج" طريق (ولكن ليس عندما يكون برنامج 'إغلاق'يستخدم زر (أعلى اليمين)). في حالة عدم وجود هذا الملف عند بدء التشغيل، يتم استخدام القيم الافتراضية.
حدود البرنامج
يتم تحديد الحد الأقصى لطول التسجيل التي يمكن تصنيفها حسب حجم ذاكرة الوصول العشوائي على جهاز الكمبيوتر. جهاز كمبيوتر مع 16 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي يمكن التعامل معها عموما الملفات الخام تصل إلى 13 GB-14 جيجابايت في حجم (2 غيغابايت أقل من مجموع RAM) إذا الذاكرة عدم استخدامها لأغراض أخرى. قد تختلف الحدود الأخرى، على سبيل المثال على أكبر عدد ممكن من القنوات، وأحجام الكتلة القصوى، وما إلى ذلك مع إصدار برنامج والترقيات المستقبلية. أنها يمكن أن ينظر إليها من خلال الذهاب الى "مساعدة - معلومات عن '.
ميزات إضافية
عرض، الحوار مجموعات نظيفة والانقسام يوفر خيارات عديدة لتعريف اليدوي للحدود العنقودية. وهي تشمل استخدام الماوس لرسم القطع الناقص في إطار شاشة الكمبيوتر، لرسم مستطيل في السعة PP (أو PC1 أو PC2) مقابل عرض الوقت، ورسم discriminat نوافذ أيون في عرض الموجي الرئيسي. ويمكن استخدام هذه كل لإنشاء المجموعات الفرعية (سيتم الكتابة فوق أي subclustering القائمة). يحتاج الحوار إلى أن خرجت قبل أي من هذه الكائنات التي يمكن استخلاصها. الضغط على زر ذات الصلة على الحوار ( 'ويندوز'، 'البيضوي "أو" مستطيل ") يخلق subcluster.
والحوار استراتيجية (ترتيب - الاستراتيجية) يعرض مجموعة متنوعة من فرز المعلمات التي هي أقل عرضة للحاجة إلى تغيير ولكن الذي يمكن أن يكون لها تأثير كبير على الفرز. وهي تشمل، على سبيل المثال، المعلمات التي تحدد مهمة من القنوات لمجموعات واختيار النقاط الزمنية التي تساهم في حساب المكونات الرئيسية لأي كتلة. يقدم الحوار إدارة مجموعات معلومات أكثر تفصيلا حول مجموعات فردية من يتم توفيرها من قبل عرض، نظيفة والحوار مجموعات الانقسام، أو عن طريق الحوار لمعالجة الموضوع. هناك أيضا خيارات أكثر تنوعا لحذف مجموعات.
ontent "> يتم عرض القنوات في ترتيب الرأسي معين، يسمى" ترتيب "، في إطار الجهد العرض من الناحية المثالية هذا النظام سيعكس القرب المادي من القنوات ولكن هذا قد يكون من الصعب تحقيقه بالنظر إلى أن التخطيط الفعلي هو في بعدين. يتم إنشاء ترتيب عن طريق حساب إسقاط مواقف القناة على خط بزاوية معينة بالنسبة لذ -axis. تسلسل أرقام القنوات على الخط هو ترتيب. وتحسب هذه تلقائيا في كثير من الحالات ولكن من الممكن لتوليد واحدة مختلفة عن طريق الذهاب إلى "عرض - خصائص اكتساب". يتم توفير الخيار لعرض القنوات في الترتيب العددي أيضا ملاحظة أن ترتيب عرض له أي تأثير على الترتيب.مقاربات أخرى
حزم البرامج الأخرى للقيام ارتفاع الفرز موجودة. وتشمل هذه البرامج التجارية مثل متصل فارز (http://www.plexon.com/products/offline-sorter)، وأهلا وسهلال البرمجيات الحرة مثل MClust (AD ريديش: http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html)، Klustakwik (دينار هاريس: https://sourceforge.net/projects/klustakwik/)، Wave_clus (RQ كيروغا: http://www2.le.ac.uk/departments/engineering/research/bioengineering/neuroengineering-lab/spike-sorting) وبرامج Neuroscope وKlusters (HTTP: // neurosuite) 16. مقارنة مفصلة مع هذه البرامج الأخرى، وكثير منها في الاستعمال الشائع، هو خارج نطاق هذه الورقة. ومثل هذه المقارنة تنطوي على مجموعة متنوعة من المعايير ذات الصلة بما في ذلك سهولة الاستخدام والموثوقية، ملف تنسيق الدعم، تصميم واجهة المستخدم الرسومية، والوثائق، ودرجة التشغيل الآلي، والاعتماد على مكونات الأجهزة والبرمجيات، وسرعة المعالجة، القدرة على التكيف مع الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف وكذلك tetrodes، و، لدرجة أنه من الممكن لقياس ذلك، والفرز دقة. في حالة عدم وجود مقارنة مفصلة، ونحن نعتقد أن SpikeSorter يقدم مجموعة من الخيارات وتقديم الدعم لنوع ارتفاعجي التي قد لا تكون متاحة في أي المتوفرة حاليا حزمة فرز ارتفاع مستقل أخرى.
فرز الجودة
وكما ذكر أعلاه، مقاييس النتائج الموضوعية التي يمكن استخدامها ليقرر ما إذا كان إجراء واحد أو الخيار أفضل من الآخر تفتقر إلى حد كبير. الاعتماد على المعلمات والحاجة إلى إدخال المستخدم بشكل متكرر أيضا يجعل من غير المرجح أن أي نوع معين يمكن أبدا أن تتكرر. وهذا من شأنه في حد ذاته تحد من استخدام مقاييس النتائج، إذا وجدت. مما زاد الطين بلة، هو ليس من المؤكد أن دقة ارتفاع الفرز هو ممكن حتى من حيث المبدأ. وتوجد تسجيلات خارج الخلية إلى جانب تسجيلات داخل الخلايا من الخلايا وحيدة القريبة هناك حاجة إلى 17 و 18 ولكن الخلايا التسجيلات من أزواج المجاورة للخلايا العصبية لإثبات أن الإشارات من الخلايا المجاورة يمكن دائما أن تميز. العوامل التي يمكن أن تسبب إشارات الجهد خارج الخلية منالخلايا العصبية نظرا تختلف باختلاف الفترات الزمنية، قصيرة، وكذلك لفترة طويلة، وأيضا ليست مفهومة جيدا وعمليا يمكن أن تضيف تقلبات كبيرة (مثل أرقام 8 و 10) الذي يعقد الفرز. لسلب فرز وجود مشكلة قابلة للحل هذه التغييرات يجب أن تكون أصغر حجما، أو مختلفة في طبيعتها، من أصغر الخلافات التي يمكن أن تحدث بين الخلايا نتيجة الاختلافات الموضعية. الاعتماد على تدابير العددية للجودة تكتل قد يكون مشكلة أيضا. على سبيل المثال، يمكن للخلايا النار على المعدلات التي تختلف من حيث الحجم 19 و 20. إدراج كلها تقريبا من المسامير من انخفاض معدل خلية اطلاق النار بين تلك الخلية ارتفاع معدل اطلاق النار قد يكون له تأثير يذكر على أي مقياس جودة العنقودية، يخفي حقيقة أن نوعية فرز الخلية انخفاض معدل سوف تكون فقيرة أو غير موجود. ونظرا لهذه التحديات، وأساليب لتقييم جودة الفرز على أساس تداخل مجموعة8، 21 أو فرز الاستقرار في مواجهة تغير المعلمة 22 قد تعطي إحساسا زائفا بالأمان. بدلا من ذلك، نقترح أنه قد يكون من الضروري ان تقبل الفرز ارتفاع يقوم على العلم غير مكتملة. قد يكون فارزات للعيش مع شعور النقص وتعلم أنه قد يكون من الأفضل أن تكريس الوقت لأشكال أكثر إنتاجية من تحليل البيانات بدلا من محاولة مستمرة لتحسين نوعية نوعا.
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).
