Neurovascular rete Explorer 2.0: Un semplice strumento per esplorare e condividere un Database di Vasomotion Optogenetically-evocato nella corteccia di topo In Vivo
Summary
Un’interfaccia utente grafica per esplorare e condividere un database di risposte vascolari optogenetically-indotta in mouse corteccia somatosensory in vivo misurati da microscopia 2-fotone è presentata. Consente la navigazione dati, basati su criteri di selezione, in media, localizzazione delle misurazioni all’interno di un volume 3D del sistema vascolare e l’esportazione dei dati.
Abstract
L’importanza della condivisione dei dati sperimentali in neuroscienze cresce con la quantità e la complessità dei dati acquisiti e varie tecniche usate per ottenere ed elaborare questi dati. Tuttavia, la maggior parte dei dati sperimentali, soprattutto da studi individuali di dimensioni regolari laboratori mai raggiunge la più ampia comunità di ricerca. Un motore di interfaccia (GUI) di grafica utente chiamato Neurovascular rete Explorer 2.0 (NNE 2.0) è stato creato come strumento per semplice e low-cost sharing ed esplorazione di dati di imaging vascolari. NNE 2.0 interagisce con un database contenente optogenetically-evocato dilatazione/costrizione tempo-corsi di singole navi misurate in topi corteccia somatosensory in vivo mediante microscopia 2-fotone. NNE 2.0 consente la selezione e la visualizzazione del tempo-corsi basati su criteri diversi (soggetto, ordine di ramificazione, profondità corticale, diametro del vaso, albero arteriolare) così come semplice manipolazione matematica (ad es. una media, picco-normalizzazione) e esportazione dei dati. Supporta la visualizzazione della rete vascolare in 3D e consente una localizzazione delle misurazioni diametro singolo recipiente funzionale all’interno di alberi vascolare.
NNE 2.0, il codice sorgente e il database corrispondente sono liberamente scaricabili da UCSD Neurovascular Imaging laboratorio sito1. Il codice sorgente può essere utilizzato dagli utenti per esplorare il database associato o come un modello per declinati e condividere i propri risultati sperimentali forniti nel formato appropriato.
Introduction
Il cervello è considerato uno degli organi più intricati e il desiderio di districare la sua funzione complessa è instancabile. È in fase di studio a diverse scale da molecolare al livello comportamentale utilizzando un’ampia gamma di strumenti2,3,4,5,6,7,8 . La quantità di dati sperimentali non omogeneo cresce con una velocità senza precedenti. La consapevolezza della necessità di condivisione dei dati sperimentali, organizzazione e standardizzazione cresce con la quantità di dati acquisiti. È diventato evidente che neuroinformatica giocherà un ruolo fondamentale nell’integrazione di dati sperimentali attraverso scale in modelli di cervello funzione e disfunzione9,10.
A tal fine alcuni studi, soprattutto su larga scala, sono stati in grado di stanziare risorse per rendere i risultati disponibili via vasto database11,12,13,14,15. Tuttavia, una grande quantità di dati sperimentali da singoli studi e laboratori di dimensioni regolari ha raggiunto mai la più ampia comunità di ricerca. Questo è principalmente per due motivi: primo, dedicato più tempo è necessario per costruire un database e creare strumenti che consentano all’utente di interagire con il database; e la seconda, più denaro è necessario per supportare queste attività. Motivato da queste sfide, un motore di interfaccia (GUI) di grafica utente MATLAB basato chiamato il Neurovascular rete Explorer 2.0 (NNE 2.0)16 è stato sviluppato come uno strumento semplice e a basso costo per declinati, condivisione e l’esplorazione di dati di imaging vascolari. Questo manoscritto fornisce un manuale per il funzionamento di NNE 2.0 e il database associato dei dati sperimentali.
NNE 2.0 è già un motore software di seconda generazione. La prima generazione, denominata Neurovascular rete Explorer 1.0 (NNE 1.0)17 è stata costruita per interagire con un database di vasodilatazione sensoriale-evocato nella corteccia somatosensoriale primaria di ratto (SI) in vivo misurata da microscopia 2-fotone18. NNE 1.0, il suo codice sorgente, nonché il database associato è liberamente scaricabile come file compresso chiamato ‘NNE 1 Tian’ da UCSD Neurovascular Imaging laboratorio sito1. Ulteriori informazioni NNE 1.0 e il database associato possono essere trovati in17.
La seconda generazione, il 2.0 NNE, interagisce con un database di optogenetically-evocato dilatazione dei vasi singoli nei topi SI in vivo misurati da microscopia 2-fotone20. L’utente può navigare, selezionare e visualizzare i dati in base alle categorie di selezione come profondità corticale, ordine di ramificazione, diametro del vaso, soggetto animale o un particolare albero arteriolare. La GUI di ulteriormente esegue semplici operazioni matematiche quali media e picco-normalizzazione in categorie selezionate. NNE 2.0 consente di visualizzare e navigare tra le immagini di acquisizione 3D volumi del sistema vascolare come identificare la posizione della misurazione funzionale all’interno di alberi vascolare. Questa funzionalità può essere utilizzata per ricostruire morfologie vascolari in 3D e popolarli con le misure reali del singolo-vaso vaso-movimento. Queste ricostruzioni a sua volta possono essere incorporate in modelli computazionali del cervello funzione21,22. NNE 2.0, il codice sorgente e il database associato sono liberamente scaricabili come file compresso chiamato ‘NNE 2.0 HDbase v 1.0’ dal laboratorio di Imaging di UCSD Neurovascular sito1.
NNE 2.0 funziona con un database chiamato ‘vdb.mat’. Questo database è una matrice contenente i profili temporali (tempo-corsi) di singolo vaso diametro modifiche evocato da uno stimolo optogenetica e misurato alle posizioni differenti di alberi arteriolari. Ogni corso di tempo è stato calcolato utilizzando il software personalizzato. Calcola la variazione relativa di un diametro del vaso di espansione di un profilo di intensità di fluorescenza acquisito da scansione attraverso la nave. Il contrasto fluorescente è stato presentato da iniezione intravascolare di isotiocianato di fluorescina (FITC)-etichettato destrano. Per ulteriori informazioni circa le procedure di analisi e di dati, vedere20,23. Il database ha 305 tempo-corsi (cioè voci di database) in totale. Oltre alla variazione di diametro, ogni voce per il database tiene una serie di metadati aggiuntivi che (1) quantificare il corso di tempo (2) descrivere la nave misurata e (3) identificare la posizione di misurazione all’interno di un volume 3D del sistema vascolare corticale. I metadati includono il tempo di inizio, picco di ampiezza, tempo di ampiezza di picco, profondità corticale, ramificazione ordine, diametro del vaso al basale, percorso immagini originali di riferimento e gli stack di immagine 3D per ogni misura e basso ingrandimento mappe della superficie del cervello sistema vascolare. Vedere tutti i parametri nei metadati elencate e descritte in dettaglio in precedenza nella tabella 116.
NNE 2.0 interagisce con le immagini di riferimento che sono CHE X-Y esegue la scansione di un aereo di cui si è verificata la misura di diametro. Ogni voce del database ha una corrispondente immagine di riferimento con un nome di riferimento visualizzato nella GUI. Ogni voce del database ha anche un associato stack di immagini (3D stack) catturando un volume 3D dell’albero vascolare all’interno del quale si è verificato la misurazione. La GUI permette di scegliere una voce di database specifico e visualizzare l’immagine di riferimento corrispondente, così come lo stack di 3D. Guida anche l’utente per trovare l’immagine di riferimento corrispondente e frame nello stack di 3D (le stesse caratteristiche possono essere trovate in entrambe le immagini). Tutti stack e immagini di riferimento nella loro piena risoluzione (1024 pix pix x 1024) sono inclusi nelle cartelle hana_stk e hana_refs, rispettivamente. Mappe di basso ingrandimento del sistema vascolare del cervello sono inclusi nella cartella ‘maps’. Tutte le tre cartelle, come pure la matrice di database ‘vdb.mat’ sono scaricati nel file zippato ‘NNE 2.0 HDbase v 1.0’ dal laboratorio di Imaging di UCSD Neurovascular sito1 e salvato nella cartella principale di NNE 2.0 durante il processo di installazione.
La GUI è stata progettata come un insieme di quattro pannelli (1 pannello (pannello principale) – pannello 4) che si aprono in sequenza come l’utente Esplora il database e seleziona dati specifici in base alle categorie di selezione. Ogni pannello è diviso in due parti principali: (1) la colonna di destra fornisce la possibilità di interagire con il database selezionando i parametri e categorie delle informazioni importanti dati e display dai metadati; (2) la colonna di sinistra Visualizza i dati sotto forma di corsi di time (diametro cambia nel tempo) e grafici a dispersione. Ci sono quattro tipi di grafici a dispersione visualizzati da inizio di dilatazione (1) (2) tempo del cambiamento di diametro (3) massimo picco di dilatazione (ampiezza di picco) e diametro (4) della linea di base (diametro prima di stimolazione) in funzione della profondità corticale. L’utente ha la possibilità di visualizzare medio tempo-corsi e valori per i dati selezionati raggruppati da profondità corticale o ordine di ramificazione. Questo è quello di evidenziare la caratteristica del comportamento di gradienti di variazione di diametro con l’aumento di profondità e ramificazione ordine20. NNE 2.0 consente all’utente di esportare il sottoinsieme di dati nel formato di ‘. xls’, ‘CSV’ o ‘mat’ selezionati.
Protocol
Representative Results
Discussion
NNE 2.0 è stato scritto al fine di condividere i dati di imaging vascolari di una studio specifico20 ma con l’intento di sviluppare un semplice strumento per la condivisione e l’esplorazione dei dati del genere simile da altri utenti. I ricercatori interessati a ispezionare il database associato dei dati vascolari possono utilizzare la GUI per sfogliare i dati, selezionare sottoinsiemi di dati, li confronta con i propri risultati sperimentali o elaborarli ulteriormente utilizzando le proprie proc…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Noi riconosciamo con gratitudine il supporto dal NIH (NS057198, EB00790, MH111359 e S10RR029050) e il Ministero della pubblica istruzione, gioventù e dello sport della Repubblica Ceca (CEITEC 2020, LQ1601). KK è stato sostenuto da borse di studio post-dottorati dalla International Headache Society nel 2014 e la scientifica e tecnologica ricerca Consiglio della Turchia nel 2015. MT è stato sostenuto da postdoctoral fellowship dalla Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG TH 2031/1).
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