一个图形用户界面, 用于探索和共享一个 optogenetically 诱导的血管反应的数据库在小鼠体感皮层体内测量2光子显微镜。它允许浏览数据、基于标准的选择、平均、在3D 量的血管内测量和输出数据的本地化。
在神经科学中共享实验数据的重要性随着所获得数据的数量和复杂性以及用于获取和处理这些数据的各种技术而增加。然而, 大多数实验数据, 特别是从个别研究的普通实验室, 从来没有达到更广泛的研究社区。一个图形用户界面 (GUI) 引擎称为神经血管网络资源管理器 2.0 (北东 2.0) 已创建为一个工具, 简单和低成本的共享和探索血管成像数据。北东2.0 与一个包含 optogenetically 诱发扩张/收缩时间的数据库交互, 通过2光子显微术在小鼠体感皮层体内测量单个血管的过程。北东2.0 启用基于不同标准 (主题、分支顺序、皮质深度、容器直径、动脉树) 的时间课程的选择和显示, 以及简单的数学操作 (e. g. 平均, 峰值正常化) 和数据导出。它支持3D 的血管网络的可视化, 并能够在血管树内定位单个功能血管直径的测量。
东北 2.0, 其源代码, 和相应的数据库可自由下载从 UCSD 神经血管成像实验室网站1。用户可以利用源代码来探索关联的数据库或作为 databasing 的模板, 并共享自己的实验结果, 提供适当的格式。
大脑被认为是最复杂的器官之一, 解开其复杂功能的愿望是坚持不懈的。它正在以不同的尺度从分子到行为层面, 使用宽的工具调色板2,3,4,5,6,7,8.非均质实验数据的数量以前所未有的速度增长。对实验数据共享、组织和标准化需求的认识随着获取数据量的增加而增大。很明显, 神经信息学将在将实验数据跨尺度集成到大脑功能和功能障碍的模型中发挥关键作用 9, 10.
为此, 一些研究, 特别是更大规模的研究, 能够指定资源, 使其结果可通过广泛的数据库11,12,13,14,15。然而, 来自个别研究和普通实验室的大量实验数据从未触及到更广泛的研究社区。这主要有两个原因: 首先, 需要更多的专用时间来构建数据库并创建工具, 使用户能够与数据库进行交互;第二, 支持这些任务需要更多的资金。在这些挑战的驱使下, 基于 MATLAB 的图形用户界面 (GUI) 引擎称为神经血管网络资源管理器 2.0 (北东 2.0)16被开发成一种简单、低成本的工具, 用于 databasing、共享和探索血管成像数据。这份手稿提供了一个操作手册为北东2.0 和相关的实验数据数据库。
东北2.0 已经是第二代软件引擎。第一代, 称为神经血管网络资源管理器 1.0 (北东 1.0)17是建立与一个数据库的感官诱发舒张作用的大鼠原发性体感皮层 (SI)在体内测量2光子显微镜18。东北 1.0, 其源代码以及相关的数据库是免费下载的压缩文件称为 ‘ 北东1天 ‘ 从 UCSD 神经血管成像实验室网站1。有关北东1.0 和相关数据库的详细信息, 可在17中找到。
第二代, 北东 2.0, 与一个数据库的 optogenetically 诱发扩张的单个血管在小鼠 SI体内测量2光子显微镜20。用户可以根据选择类别 (如皮质深度、分支顺序、容器直径、动物主题或特定的动脉树) 来浏览、选择和可视化数据。GUI 进一步执行简单的数学运算, 如在选定类别中的平均和峰值正常化。东北2.0 允许查看和浏览捕获3D 卷血管的图像, 并确定在血管树内功能测量的位置。该功能可用于重建3D 的血管形态, 并将其填充为真正的单血管血管运动测量。这些重建可以反过来被纳入脑功能的计算模型21,22。东北 2.0, 其源代码和相关的数据库是免费下载的压缩文件称为 ‘ 北东 2.0 HDbase v1.0 ‘ 从 UCSD 神经血管成像实验室网站1。
东北2.0 工作与一个数据库称为 ‘ vdb。该数据库是一个矩阵, 包含时间剖面 (时程) 的单一船只直径变化诱发的 optogenetic 刺激和测量在不同地点的动脉树。每次课程都是使用自定义编写的软件计算的。它计算了一个容器直径的相对变化, 从膨胀的荧光强度剖面获得的扫描通过船只。荧光造影通过血管内注射荧光素异硫氰酸酯 (FITC) 标记葡聚糖。有关数据和分析过程的详细信息, 请参阅20、23。该数据库总共有305个时间课程 (即数据库条目)。除了直径的变化, 数据库中的每个条目都包含一组附加元数据, (1) 量化时间-路线 (2) 描述测量的血管, (3) 确定3D 体积的皮质血管内的测量位置。元数据包括起始时间、峰值振幅、峰值时间、皮层深度、分支顺序、基线上的血管直径、原始参考图像的路径和脑表面的低放大图的3D 图像栈血管。请查看列出的元数据中的所有参数, 并在前面的表 116中详细描述。
北东2.0 与作为直径测量发生的平面的 X Y 扫描的参考图像进行交互。每个数据库条目都有一个对应的引用图像, 其中的引用名称显示在 GUI 中。每个数据库条目还有一个关联的图像堆栈 (3D 堆栈), 它捕获了测量发生的维度树的3D 卷。GUI 允许选择特定的数据库条目, 并显示相应的参考图像以及3D 堆栈。它还引导用户在3D 堆栈中查找匹配的引用图像和帧 (在两个图像中都可以找到相同的功能)。全部分辨率 (1024 像素 x 1024 像素) 中的所有堆栈和参考图像分别包含在文件夹 hana_stk 和 hana_refs 中。脑血管的低放大图包括在文件夹 ‘ 地图 ‘ 中。所有三个文件夹以及数据库矩阵 “vdb” 都从 UCSD 神经血管成像实验室网站1下载到 zip 文件 “北东 2.0 HDbase v1.0”, 并保存在安装过程中的东北东2.0 根文件夹中。
GUI 设计为一组四面板 (面板 1 (主面板)-面板 4), 当用户探索数据库并根据选择类别选择特定数据时, 它会依次打开。每个面板分为两个主要部分: (1) 右列提供与数据库交互的可能性, 办法是选择数据的参数和类别, 并显示元数据中的重要信息;(2) 左栏以时间-路线 (时间的变化) 和散布地块的形式显示数据。有四种类型的散点图显示 (1) 膨胀开始时间 (2) 时间的膨胀峰 (3) 最大直径变化 (峰值) 和 (4) 基线直径 (在刺激之前的直径) 作为皮质深度的功能。用户可以显示按皮质深度或分支顺序分组的选定数据的平均时间路线和值。这是通过增加深度和分支顺序20来突出显示渐变直径变化行为的特征。北东2.0 允许用户以 “. xls”、”. csv” 或 “. 垫” 的格式导出所选数据子集。
东北2.0 是为了分享一个特定研究的血管成像数据20 , 但意图开发一个简单的工具, 以分享和探索类似类型的数据, 由其他用户。对相关的血管数据数据库有兴趣的研究人员可以使用 GUI 浏览数据, 选择数据子集, 比较它们自己的实验结果, 或者使用自己的计算程序进一步处理它们。熟悉 MATLAB 的用户可以直接利用数据库 “vdb”, 而使用不同类型编程语言的用户则可以使用另一种格式 (“. x…
The authors have nothing to disclose.
我们感激地感谢 NIH (NS057198、EB00790、MH111359 和 S10RR029050) 和捷克共和国教育、青年和体育部 (CEITEC 2020、LQ1601) 提供的支助。KK 于2014年由国际头痛协会的博士后研究金和土耳其科技研究委员会于2015年获得了支持。MT 获得德国研究基金会 (DFG 2031/1) 博士后奖学金的支持。