JoVE Logo

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

The article shows how to use the program SpikeSorter to detect and sort spikes in extracellular recordings made with multi-electrode arrays.

Abstract

Few stand-alone software applications are available for sorting spikes from recordings made with multi-electrode arrays. Ideally, an application should be user friendly with a graphical user interface, able to read data files in a variety of formats, and provide users with a flexible set of tools giving them the ability to detect and sort extracellular voltage waveforms from different units with some degree of reliability. Previously published spike sorting methods are now available in a software program, SpikeSorter, intended to provide electrophysiologists with a complete set of tools for sorting, starting from raw recorded data file and ending with the export of sorted spikes times. Procedures are automated to the extent this is currently possible. The article explains and illustrates the use of the program. A representative data file is opened, extracellular traces are filtered, events are detected and then clustered. A number of problems that commonly occur during sorting are illustrated, including the artefactual over-splitting of units due to the tendency of some units to fire spikes in pairs where the second spike is significantly smaller than the first, and over-splitting caused by slow variation in spike height over time encountered in some units. The accuracy of SpikeSorter's performance has been tested with surrogate ground truth data and found to be comparable to that of other algorithms in current development.

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 8 و التسجيلات من الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف أصبحت شائعة بشكل متزايد 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 ) وينبغي أن تدعم مجموعة واسعة من صيغ بيانات لتسجيل بيانات الاستيراد والتصدير؛ 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 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 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.

Protocol

إعداد 1. برنامج

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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'.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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 ".
    1. 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.

2. كشف الحدث

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 ويوصى. استخدام عناصر التحكم في أعلى اليسار إلى اختيار كيف يتم حساب مستوى الضوضاء لعشرغير الغرض.
  4. 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).
  5. 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.
  6. 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.
    1. 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.

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.

  1. 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.
  2. 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).
  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.
  4. 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.
    1. 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.
    2. 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.
    3. 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.
    4. 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.
    5. 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.
    6. ترك الخيارات الأخرى في الإعدادات الافتراضية. استخدام أزرار مساعدة للحصول على تفسيرات أكثر تفصيلا من الخيارات المختلفة.
  5. 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.
  6. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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

  1. 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.
  2. اضغط على "ابدأ". يظهر مربع حوار آخر مع أول أزواج لفحصها.
  3. 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.
    1. 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.
    2. في الحالات التي يكون فيها قرار الاندماج ليست سهلة، تسمية الزوج بأنها "غامضة" ومعالجة مجموعات وفقا لذلك في التحليلات اللاحقة.
  4. 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.
  5. تواصل مع هذه العملية حتى لا يوجد المزيد من أزواج للتفتيش. الآن يجب أن يتم سرد الغالبية العظمى من مجموعات ك "مستقرة".
  6. 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.
    1. 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.
    2. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. على الرغم من أن الأرقام العنقودية تذهب باستمرار من 1 إلى 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.
  4. 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.
  5. 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.

النتائج

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 ?...

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 القاد?...

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We thank those individuals and groups who have used SpikeSorter and who have provided requests for file format support and suggestions and feedback on how to improve it. These include Youping Xiao, Felix Fung, Artak Khachatryan, Eric Kuebler, Curtis Baker, Amol Gharat and Dongsheng Xiao. We thank Adrien Peyrache for the false positive and negative figures given in 'Representative Results'.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
spikesorter.exeN/Ahttp://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter

References

  1. Buzsáki, G. Large-scale recording of neuronal ensembles. Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).
  2. 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).
  3. Lewicki, M. S. A review of methods for spike sorting: the detection and classification of neuronal action potentials. Network. 9, R53-R78 (1998).
  4. Letelier, J. C., Weber, P. P. Spike sorting based on discrete wavelet transform coefficients. J. Neurosci. Methods. 101, 93-106 (2000).
  5. Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering. Neural Computation. 16, 1661-1687 (2004).
  6. 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).
  7. 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).
  8. Rossant, C., et al. Spike sorting for large, dense electrode arrays. Nature Neuroscience. 19, 634-641 (2016).
  9. Vandecasteele, M., et al. Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents. JoVE. (61), e3568 (2012).
  10. Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. JoVE. (56), e3282 (2011).
  11. Swindale, N. V., Spacek, M. A. Spike sorting for polytrodes: a divide and conquer approach. Frontiers in Systems Neuroscience. 8, 1-21 (2014).
  12. Swindale, N. V., Spacek, M. A. Spike detection methods for polytrodes and high density microelectrode arrays. J. Comput. Neurosci. 38, 249-261 (2015).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. Wohrer, A., Humphries, M. D., Machens, C. K. Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making. Prog. Neurobiol. 103, 156-193 (2013).
  20. Mizuseki, K., Buzsáki, G. Preconfigured, skewed distribution of firing rates in the hippocampus and entorhinal cortex. Cell Reports. 4, 1010-1021 (2013).
  21. 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).
  22. 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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

120 polytrodes

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved