Pour commencer, téléchargez et installez le logiciel requis pour l’analyse du réflexe optocinétique basé sur Python, ou PyOKR. Sur un ordinateur Windows, exécutez à partir de PyOKR import OKR_win comme o, suivi de o.run. Après avoir ouvert l’interface utilisateur, cliquez sur fichier, puis sur ouvrir pour ouvrir un navigateur permettant de sélectionner le fichier wave souhaité.
Pour choisir un dossier de sortie, cliquez sur dossier d’exportation. Sous le fichier de sortie, entrez le nom du fichier d’analyse final. Sélectionnez Définir le sujet sous le fichier pour définir le programme pour un animal individuel.
Pour définir les paramètres de stimulus, allez dans sélectionner la direction du stimulus et définissez une directionnalité entre les quatre directions cardinales. Sous Sélectionner le type de stimulus, choisissez unidirectionnel, oscillatoire ou oblique. Ensuite, à l’aide des fonctions tête et queue, réglez la durée sans stimulus au début et à la fin.
Définissez la durée de l’époque, la durée du post-stimulus et le nombre d’époques. Pour les stimuli unidirectionnels et obliques, réglez la vitesse horizontale et la vitesse verticale en degrés par seconde et spécifiez la fréquence d’images de capture. Pour les stimuli sinusoïdaux, ajustez la fréquence et l’amplitude.
À l’aide de générer un vecteur de stimulus à partir des paramètres, créez le modèle approprié à partir des informations de stimulus d’entrée et cliquez sur sélectionner l’époque pour parcourir le fichier d’onde totale. Cliquez sur les données non filtrées ou sur les données de filtrage pour un ajustement préliminaire afin de sélectionner automatiquement les saccades de phase rapide en fonction des changements de vitesse maximaux. Sous Données non filtrées, vérifiez que les saccades sont correctement sélectionnées à l’aide d’un point bleu.
Enregistrez les points avec le bouton central de la souris et fermez le graphique. Si vous souhaitez un filtrage automatique, définissez le seuil de score Z du filtre et cliquez sur les données de filtre pour filtrer automatiquement les saccades. Après avoir correctement sélectionné la saccade, appuyez sur le point de réglage pour sélectionner la région à supprimer.
Modifiez les points supérieur et inférieur et enregistrez à l’aide des boutons de la souris. À l’aide de l’ordre polynomial défini, définissez le modèle polynomial qui s’adapte aux phases lentes individuelles. Sélectionnez l’analyse finale pour générer les modèles de phase lente et calculer les distances, les vitesses et les gains de suivi moyennés sur l’époque.
Sélectionnez Afficher le graphique 2D ou Afficher le graphique 3D pour afficher le graphique bidimensionnel ou tridimensionnel des régions sélectionnées. Sélectionnez Ajouter une époque à enregistrer pour générer des valeurs collectives et sélectionnez Afficher l’ensemble de données actuel pour afficher toutes les valeurs ajoutées et les moyennes pour un animal donné. Après avoir répété l’ensemble du processus pour tous les fichiers d’un animal donné, générez un ensemble de données final contenant toutes les données des vagues.
Enfin, exportez l’ensemble de données via les données d’exportation et passez aux données animales suivantes. L’analyse PyOKR chez des souris knock-out conditionnelles Tbx5 a indiqué que ces animaux conservent des gains de suivi horizontal normaux par rapport aux souris de type sauvage. Cependant, ces souris ont montré une perte significative de suivi vertical, avec des gains proches de zéro en réponse aux stimuli ascendants et descendants.
De plus, l’analyse des réponses sinusoïdales a confirmé que les souris knock-out conditionnelles Tbx5 présentaient des gains de suivi horizontal plus importants tout en montrant un suivi vertical significativement diminué.
