このプロトコルでは、心臓光学マッピングデータを分析するためのMATLABベースのオープンソースソフトウェアプラットフォームであるElectroMapのセットアップと使用について説明します。ElectroMapは、心臓実験モデルの広い範囲にわたって光学マッピング電圧とカルシウムデータセットの分析のための汎用性の高いスループットツールを提供します。
光学マッピングは、多細胞製剤における心臓電気生理学の高い時時間分解能研究のための確立された技術である。ここでは、光学マッピングによって取得された高解像度電圧およびカルシウムデータセットの解析、定量化、マッピングのためのElectroMapの使用をステップバイステップガイドで紹介します。ElectroMap解析オプションは、主要な電気生理学的パラメータの多種多様をカバーし、グラフィカルユーザーインターフェイスは、前処理とパラメータ定義の簡単な変更を可能にし、ElectroMapを幅広い範囲に適用可能にします。実験モデル。組み込みのペーシング周波数検出と信号セグメンテーションにより、実験記録全体のハイスループット解析、急性応答、単一ビート対ビート変動性を示します。さらに、ElectroMap には、ノイズの多いデータセットの信号品質を向上させるために自動マルチビート平均化が組み込まれ、この機能が単一のデータセットを使用する際に検出されない可能性のある電気生理学的変化を解明する方法を示します。ビート分析。カスタムモジュールは、ここで示すように、伝導、単一ファイル分析、および代替の詳細な調査のためにソフトウェア内に含まれています。このソフトウェアプラットフォームは、複雑な心臓電気生理学の処理、解析、マッピングを可能にし、加速するために使用することができます。
光学マッピングは、電圧および/またはカルシウム濃度の蛍光レポーターを利用して、従来のものよりも大きな空間分解能で心臓電気生理学(EP)およびカルシウム処理を多細胞製剤で調製します。テクニック1,2,3.したがって、光学マッピングは、心臓3、4、5における生理的および病因的電気的挙動に関する重要な洞察を提供する、重要かつますます利用される技術として出現した。,6,7,8.光学マッピング実験から得られたデータの効果的な処理と分析は、いくつかの要因によって複雑です。光マッピングデータセットの高い時空間分解能の性質は、数千の画像フレームで構成される生のビデオファイルで、それぞれが多数の個々のピクセルで構成され、高スループットと自動化を必要とする大きなデータファイルを生み出します。処理9.画素サイズが小さく、色素の負荷が悪く、蛍光の小さな小さな変化が、信号対雑音比(SNR)の低い光信号をもたらし、効果的な解析が達成可能である前処理を必要とする10。処理および分析は、光を利用して活性化を開始する光遺伝学的ペーシングプロトコルを使用することによってさらに複雑になり、蛍光センサ11、12からの記録された信号を歪める可能性がある。さらに、データが処理されると、いくつかの一貫性のない技術と定義を適用して目的のパラメータを測定することができ、最も適用可能な技術は実験のセットアップ、モデルおよび質問2によって異なる。 10、13.これらの制限は、技術のさらなる取り込みを妨げ、真に客観的な分析を妨げます。
これらの制限を克服するために、いくつかの研究グループは、実験モデル、質問、ハードウェア7、14、15、16に合わせたカスタム処理パイプラインを設計しました。その他は、基礎となるアルゴリズムが4、17にアクセスするのが難しいかもしれない商用プロプライエタリなソフトウェアを使用しています。その結果、光マッピングデータの処理と分析のために、自由に利用可能なオープンソースソフトウェアプラットフォームが明らかに必要です。このソフトウェアは、オープンソース、使いやすく、柔軟なパラメータ調整、明確なEP特性を持つ実験モデルの範囲に適用可能であり、心臓の範囲の簡単で調整可能な定量化を可能にすることが重要です。光学マッピングを使用して研究できるパラメータ。
我々は最近、心臓光学マッピングデータセット13の高い、半自動化された処理、分析およびマッピングのための包括的なソフトウェアプラットフォームElectroMapを公開し、リリースしました。ここでは、ElectroMap の利用に関するビデオ マニュアルを紹介し、複数の光マッピング データセットの処理、解析、およびマッピングに使用する方法を示します。私たちは、標準的なEPおよびカルシウム処理変数を定量化し、スタンドアロンの伝導速度、単一ファイル解析およびオルタナナンモジュールの使用を実証するためにElectroMapの使用に焦点を当てています。
ここでは、心臓光学マッピングデータセットの柔軟かつ多可変数解析のためのオープンソースソフトウェアElectroMapの利用に関するステップバイステップガイドを紹介します。エレクトロマップを正常に使用するには、イメージングデータが .tif または .MAT 形式。ElectroMap には、いくつかの変更可能なユーザー設定が組み込まれています。図2Aで示すように、これは実験モデルとイメージングハードウェアの間に存在する広い不均一性のために必要である。ただし、ソフトウェア内の既定の設定が常に最適であるとは限らないため、ソフトウェアを使用する上で重要な手順は、ユーザーが特定の実験的なセットアップの設定を調整することです。これには、図 2Bに示すように、カメラの設定とタイムスケールが含まれます。最適な設定が見つかったら、[構成ファイル]を選択して後で保存して再読み込みできます。
自動化されたCL測定および信号セグメンテーションの組み込みは、ソフトウェアの主な利点です。これらの特徴は実験記録の急性応答の分析を可能にし、単一拍動に焦点を合わせから分析を広げる。必要なセグメンテーションが達成されると、シングルファイル分析モジュールは、個々のセグメント(単一ビートを含む)の自動分析を可能にし、記録全体の複数の変数のハイスループット分析を実現し、単一の .csv ファイル。組み合わせて、グループ化されたピークのアンサンブル平均化は、ElectroMap で自動的に実行されるノイズノイズ信号の品質を向上させる効果的な方法です。しかし、アンサンブル平均は、例えばビート対ビート変動の研究において、普遍的に有益ではありません。したがって、ElectroMapは、アンサンブル平均化を避けるために単一のビートセグメンテーションを統合し、SNR(空間および時間フィルタリング)を改善するための代替処理オプションを含み、さらに調査し、マップするためのAlternans解析モジュールが含まれていますビート対ビートの変動。
オプティカル マッピング データセットは、多くの場合、ベースライン ドリフトやモーション アーティファクトなどのアーティファクトを示します。同様に、生成される信号は、小さなピクセルサイズ、短い露光時間および低分画蛍光変化2のために低品質であることができます。これらの要因は、基になる EP 動作の効果的かつ正確な分析を妨げる。前述のとおり、ElectroMap には、これらの問題を克服するためのいくつかの処理戦略があります。しかし、これらのアルゴリズムを根本的に低品質/歪んだデータに適用することは、効果的な分析を妨げるでしょう。したがって、SNR は ElectroMap で測定および表示されるパラメータの 1 つです。同様に、ユーザーは、ピクセル情報と比較モジュールを使用してサンプルからの特定の領域からの信号を選択して比較することができ、図5に示すモーションアーティファクトなどの現象を識別することができ、適切なデータの除外。
現時点では、ElectroMap はベースライン補正と同じ方法で生データからモーション アーティファクトを除去することはできません。したがって、ソフトウェアの将来の開発の可能性は、報告されているように計算方法によるモーションアーティファクト除去を含有する31,32である。さらに、エレクトロマップは現在、1つの光信号の研究に限定されている。しかしながら、レシオメトリック染料と電圧及びカルシウム染料27の同時使用には、2つの波長チャネルの同時処理が必要である。したがって、デュアル信号解析の統合は、ソフトウェアに対する重要な将来の追加です。位相特異点追跡などの不整脈データセットに適用可能な分析オプションの拡張は、ソフトウェア33,34の範囲を均等に広げるだろう。最後に、記載されたいくつかの解析オプションは、電極マッピングデータの分析にも有用である。実際、ElectroMapは対照的な電グラム波形20、35にもかかわらず電極マッピングデータを分析するために使用されており、さらなる最適化は、このモダリティの使用を拡大します。
The authors have nothing to disclose.
この研究は、EPSRC学生シップ(博士課程研修L016346のためのSci-Phy-4-ヘルスセンター)からD.P.に資金提供されました。 K.R.とL.F.、ウェルカムトラストシード賞助成金(109604/Z/15/Z)、英国心臓財団助成金(PG/17/55/33087、RG/17/15/33106)をD.P.、欧州連合(交付協定No 633196 [CATCH ME])、英国心臓財団(FS/13/43/30324からP.K.およびL.F.;PG/17/30/32961からP.K.、A.H.へ)、およびレダック財団をP.K.にJ.W.は英国心臓財団(FS/16/35/31952)の支援を受けています。
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