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
  • תוצאות
  • 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

מי שמקליט אותות תאיים מהמוח בשיטות מתוחכמות יותר מאשר thresholding on-line פשוט חלונאית עומדת בפני המשימה של זיהוי והפרדת האותות מתא עצב שונה אותות מתח הרועשים שרשם האלקטרודה. משימה זו היא הידוע בכינויו מיון ספייק. הקושי של מיון ספייק הוא מורכב על ידי גורמים שונים. נוירונים יכול להיות קרוב מאוד זה לזה, כך האותות רשמו מהם באלקטרודה סמוך צפויים להיות דומה וקשה להבחין. האותות המיוצר על ידי תא עצב בודד עשויים להשתנות לאורך זמן, אולי בגלל תנועות של האלקטרודה, קינטיקה ערוץ נתרן משתנית בתקופות של קצב ירי גבוה, מעלות משתנות של הפעלת conductances המתח דנדריטים שקרובי האלקטרודה, או אולי כמו כתוצאה משינויים במצב המוח. בעיות אלה יכולים להיות מופחתות על ידי שימוש במערכי אלקטרודה רבה (MEAs) עם רבים צפופים (20 - 100 מיקרומטר) r ecording ערוצים המאפשרים הגדרת מרחבית טובה יותר של אותות מנוירונים יחידים מאז הוא בדרך כלל פרושים על פני מספר ערוצים 1, 2. עם זאת, זה, בשילוב עם העובדה כי האותות מנוירונים להתפשט לאורך כל האורך של חפיפת אלקטרודה בחלל, תוצאות במרחב פוטנציאל מאוד גבוה ממדי שבתוכה אשכולות מתאימים נוירונים ייחודיים צריכות להיות מזוהות. בעיה זו הופכת סוררת מחשוב עבור יותר ממספר קטן של ערוצים האלקטרודה. נכון להיום, אין מוסכם בדרך כלל השיטה הטובה ביותר עבור מיון ספייק, אם כי פתרונות רבים הוצעו 3, 4, 5, 6, 7, 8 והקלטות מ MEAs הופכות נפוצות יותר ויותר 9,התחת = "Xref"> 10. מכיוון מיון ספייק הוא לא מטרה בפני עוצמה, אבל הוא פשוט צעד מקדים הכרחי לפני ניתוח נתונים נוסף, יש צורך חבילת שמיש בקלות כי יקרא קבצי נתוני הקלטה גלם ולהמיר אותם רכבות ספייק מיון עם משתמשים קטנים כמו קלט, וכפי מהירה ומהימנה, ככל האפשר.

מאמר זה מספק הדרכה לשימוש SpikeSorter - תוכנית שפותחה במטרה לספק את הצרכים הללו. התכנית מבוססת על אלגוריתמים המתואר מאמרים שפורסמו בעבר 11, 12, 13. המטרות בעיצוב התוכנית היו כי א) זה צריך להיות בעל ממשק ידידותי למשתמש הדורשים מעט או ללא ידע מוקדם בתכנות מחשב או של ספייק מיון מתודולוגיה; ב) כמה, אם בכלל, רכיבי תוכנה מיוחדים נוספים מעבר Windows או לינוקס סטנדרטי מערכות הפעלה יש צורך; ג ) מגוון רחב של תבניות נתוני הקלטה עבור לייבא ולייצא נתונים צריך להיות נתמך; ד) את צורך קלט משתמש במהלך מיון צריך להיות ממוזער, ודואר) מיון פעמים צריכות סולם בצורה סבירה, באופן אידיאלי באופן ליניארי, עם משך ההקלטה ומספר הערוצים על האלקטרודה. האלגוריתמים מיושמים בתכנית כוללים) סט גמיש של אסטרטגיות איתור מראש עיבוד אירוע; ב) יוצרת קרע אוטומטי ואסטרטגית כיבוש של הפחתת ממד אשר אשכולות גל מתח מבוססים על המרכיבים העיקריים (PC) הפצות המתקבלות תת ערוצים שהוקצו אשכולות ספציפיים; ג) אשכולות אוטומטיים של הפצות PC עם הליך אשכולות מהיר המבוסס על אלגוריתם המשמרת הממוצעת 3, 14, ו- D) התמזגות pairwise אוטומטית חלקי ופיצול אשכולות כדי להבטיח שלכל הוא להבדיל ככל האפשר מכל האחרים. כדי תיהים, סט של נהלים נוסף המאפשר פיצול ידני או מיזוג של אשכולות מבוססים על בדיקה של הפצות PC ברגליים לרכב correlograms של רכבות ספייק ומגרשים משרעת-פעמיים של גל ספייק. הקלטות של tetrodes, מערכי tetrode, מערכי יוטה וכן MEAs יחיד ורב-שוק ניתן לקרוא מסודרות. המגבלה הנוכחית על מספר הערוצים היא 256 אבל זה יכול להיות מוגבר בעתיד.

עוד יישום בפלטפורמות קוד פתוח, "spyke" (http://spyke.github.io), הוא גם זמין. נכתב על ידי אחד מאיתנו (MS) ב Python ו- Cython, spyke משתמשת באותה גישה הכוללת כפי SpikeSorter, עם כמה הבדלים: כדי לצמצם את דרישות הזיכרון, הנתונים הגולמיים טעון קוביות קטנות, ורק כשלא היתה ברירה; אשכולות מוצגים באופן בלעדי, מניפולציות, מסודרים ב -3 D; ורכיב קרן ניתוח מרכיבים עצמאי הוא משמשים שיטות הפחתת ממד משלימים. Spyke דורש יותר למשתמשteraction, אבל מסתמך במידה רבה על במקשי קיצור למקלדת ולעכבר ואת תור לבטל / לעשות שוב כדי לחקור את ההשפעות של גורמים שונים במהירות על האשכולות של כל תת-קבוצה של קוצים נתונים. גורמים אלה כוללים ערוץ ספייק ובחירת טווח הזמן, יישור ספייק, מידות אשכולות ורוחב הפס מרחבית (סיגמא) 11.

להלן תיאור קצר של אלגוריתמים ואסטרטגיות המשמש למיון. עוד תיאורים שלמים ניתן למצוא בפרסומים קודמים 11, 12, 13 ו בהערות כי ניתן לגשת דרך כפתורי עזרה (מזוהים עם "?") בתוך SpikeSorter. לאחר טעינת קובץ מתח תאי גלם וסינון את רכיבי תדר הנמוכים, שלב ראשוני של תוצאות זיהוי אירוע סדרה של אירועים, שכל אחד מהם מורכב תמונת מצב מתח קצרה לפני ואחרי זמן אירוע. אם הנבחראתרי רכבו מספיק הם צפופים (<100 מיקרומטר), אותות יחידים אחת יופיעו בדרך כלל על כמה ערוצים שכנים. ערוץ מרכזי נבחר באופן אוטומטי עבור כל אירוע, התואם את האפיק שבו שיא-לשיא המתח של האירוע הוא גדול ביותר. אוטומטיות מיון מתחיל על ידי יצירת אשכול ראשוני יחיד עבור כל ערוץ אלקטרודה, מורכב כל האירועים היו נקודות על אותו הערוץ. יחידה ממוקמת באמצע הדרך בין הערוצים עשויה להצמיח קוצים כי הם נקודות (אולי באופן אקראי) לערוצים שונים: האשכולות מ אלו שתי קבוצות של קוצים יזוהו דומה והתמזגו בשלב מאוחר יותר. צורת הגל הממוצעת של אירועים בכל אשכול ראשוני לאחר מכן מחושב. זה המכונה תבנית האשכול. ערוצי הבת מוקצים כל אשכול מבוסס על אמפליטודות וסטיית התקן של גל תבנית על כל ערוץ. ערכי רכיב עיקריים אז מחושבים עבור כל אשכול מבוסס on את הגל על ​​הסט של ערוצי המוקצה. המשתמש יכול לבחור מספר הממדים מרכיבים עיקריים להשתמש: בדרך כלל 2 מספיקים. אשכול כל כך התפצל סט נוסף של אשכולות, וזה חוזר על עצמו עד שאף ניתן לפצל עוד יותר על ידי יצירת אשכולות אוטומטיים.

בשלב זה, קבוצה ראשונית של נגיד, 64 אשכולות מ אלקטרודה 64 ערוצים, ניתן לפצל לשתיים או שלוש פעמים את המספר הזה, תלוי במספר היחידות נכחו בהקלטה. אבל בגלל המשימה משתנית של אירועים מיחידות יחידות לערוצים שונים, מספר אשכולות מצאו בשלב זה הוא קרוב לוודאי יותר גדול ממה שהוא צריך להיות. השלב הבא של מיון הוא לתקן את oversplitting ידי השוואת זוגות של אשכולות ומיזוג זוגות דומים או reassigning אירועים מאחד לשני. שלב המיון זה המכונה 'למזג ולפצל'.

איחוד ופיצול

עבור N אשכולות, ישנם N * (N -1) / 2 זוגות ומכאן מספר הזוגות גדל ככל N 2, אשר אינו רצויה. עם זאת, ניתן לשלול זוגות רבים מן ההשוואה כי שני בני הזוג הם למרחק פיזי ביניהם. פעולה זו מפחיתה את התלות למשהו קשורה יותר באופן ליניארי את מספר הערוצים. למרות קיצור הדרך, את המיזוג ושלב פיצול עדיין יכולים להיות זמן רב למדי. זה עובד באופן הבא. כל זוג אשכול כי הוא להיות לעומת (אלה הנמצאים פיסיים קרובים זה לזה, כפי שניתן לראות ע"י חפיפת ערכות הערוץ המוקצה לכל) הוא זמני ממוזג, אם כי שמירה על זהותם של ספייקים בשני אשכולות החבר הידועים. מרכיביה העיקריים של הזוג הממוזג מחושבים אז. מדד של החפיפה בין הנקודות בשני האשכולות מחושב על בסיס חלוקת שני המרכיבים העיקריים הראשונים.

האופן שבו ov מדד erlap מחושב מתואר בפירוט רב יותר במקום אחר 11. הערך שלה הוא אפס אם האשכולות אינם חופפים בכלל, כלומר השכן הקרוב ביותר של כל נקודה נמצא באותו האשכול. הערך שלה הוא קרוב ל -1 אם האשכולות חופפים לחלוטין, כלומר ההסתברות של השכן הקרוב ביותר להיות באותו האשכול היא זהה לזה חזוי מתוך ערבוב אחיד של נקודות.

החלטות שונות עשויות אשר לוקחים את מדד החפיפה בחשבון. אם החפיפה עולה על ערך מסוים, ניתן התמזגו אשכולות. אם החפיפה היא קטנה מאוד, צמד האשכול עשוי להיות מוגדר באופן בולט נותר לבדו. ערכי ביניים, המציין פרדה החלקית של זוג האשכול, עשויים לאותת כי הזוג שיש למזג ולאחר מכן מחדש פיצול, את התוצאה הרצויה להיות בזוג צבירים עם חפיפה פחות. נהלים אלה מנוהלים ראשונים בשלב אוטומטי ולאחר מכן בשלב מודרך באופן ידני.

אוהל "> בשלב האוטומטי, זוגות אשכול עם ערך חפיפה גבוה ימוזגו;. אז זוגות אשכול עם ביניים לערכי חפיפה נמוכים ימוזגו מחדש פיצול בשלב השני, מונחת המשתמש, המשתמש מוצג עם כל הנותר זוגות אשכול מעורפלים (שאוכלוסייתן מונה ערכי חפיפה במגוון ביניים מוגדר) ברצף מתבקש לבחור אם א) למזג את הזוג, ב) למזג resplit הצמד, ג) להכריז על הזוג להיות ברור (אשר יעקוף את המשמעות של מדד החפיפה), או ד) כדי להגדיר את היחס בין הזוג כמו "מעורפל" המציין את קוצי הזוג צפויים להיות מסודרים היטב. כלים שונים אשר נועדו לעזור עם ההחלטות האלה, כוללים אוטומטיים - ו צולב correlograms ומגרש סדרות עתיות של גובה ספייק וערכי PC.

באופן אידיאלי, בסוף בשלבי המיזוג ופיצול, בכל אשכול צריך להיות נבדל מכל האחרים,משום שיש לו מעט, אם בכלל ערוצים במשותף עם אשכולות אחרים, או כי מדד החפיפה הוא פחות ערך מוגדר. ערך זה הוא לבחירה על-ידי המשתמש, אך הוא בדרך כלל 0.1. אשכולות (יחידות) כי לעבור את המבחן הזה מוגדרים 'יציב', ואלה שלא (בגלל החפיפה עם אחד או יותר אשכולות אחרים היא גבוהה מהסף) מוגדרים 'יציב'. בפועל, הרוב הגדול של יחידות בסופו של דבר להיות מוגדר כ 'יציב' בסיומן של מיון, ומקצה את היתרה או כדי להיות מושלך או כאל פוטנציאל רב יחיד.

דרישות תוכנה

SpikeSorter תואם 64 סיביות של Windows 7 ו- Windows 10, וכן הופעל בהצלחה תחת לינוקס באמצעות אמולטור יין. קבצי נתונים נטענים לחלוטין לזיכרון (עבור מהירות) ומכאן RAM זמין צריך בקנה מידה עם גודל של ההקלטה (לאפשר כ -2 GB עבור התוכנית עצמה). אלקטרוקבצי נתונים אל גדול מ -130 GB בגודל מוינו בהצלחה בשתי סביבות Windows ו- Linux. אפשרויות ניתן לגשת דרך תפריטים רגילים של Windows, סרגל כלים, ודיאלוגים. הפריסה של פריטים בתפריט תואם פחות או יותר את סדר הפעולות במיון, החל בתפריט 'קובץ' מצד שמאל עבור קלט נתונים והתפריט 'ייצוא' בצד ימין המאפשר לייצוא של נתונים ממוינת. לחצני סרגל כלים מספקים קיצורים דרך פריטי תפריט נפוץ.

את קובץ הגדרות הערוץ

תבניות נתוני הקלטה רבות אינן לאחסן במקומות ערוץ. עם זאת, לדעת אלה חיוניים מיון ספייק. ערוצים עלולים גם להיות ממוספרים בדרכים שונות על ידי רכישת תוכנה: SpikeSorter דורש שערוצים ממוספר ברצף, החל ערוץ 1. לפיכך, קובץ הגדרות אלקטרודה נלווה יש להיוצר שיכול למפות מחדש מספרי ערוצים ללכת עלפי כלל הרציף, וכדי ערוץ חנות locations. קובץ תצורת הערוץ הוא קובץ טקסט עם שורה אחת של טקסט עבור כל ערוץ. השורה הראשונה של הקובץ מאחסן שם טקסט, עד 16 תווים, המזהה את האלקטרודה. מספרי השורות הבאות יכולים להיות מופרדים על ידי כרטיסיות, פסיק אחד, או רווחים. ישנם ארבעה מספרים בכל שורה מתן (לפי הסדר): את מספר הערוץ בקובץ, את מספר הערוץ החל עליה להיות ממופה (כלומר מספר אשר ישמשו ידי SpikeSorter), ואת x ו- y של ערוץ, ב מיקרון. ה- x לתאם שבדרך כלל להתפרש בניצב לכיוון של החדרת אלקטרודה ו- y לתאם בהתאם יהיה עומק לתוך הרקמה. קובץ ההגדרות יש להציב באותה ספרייה שבה נמצא קובץ ההקלטה. יש גמישות מסוימת איך יכול להיות שם זה. התוכנית תחפש הראשון עבור קובץ בעל אותו שם כמו קובץ הנתונים הגולמיים אבל עם סיומת .cfg. אם כי אני קובץs לא נמצא, הוא יחפש את הקובץ "electrode.cfg '. אם הקובץ כי בתורו לא נמצא הודעת שגיאה מופקת כדי להעיד על חוסר מידע פריסת הערוץ.

Protocol

תוכנית ההתקנה 1.

  1. עבור אל http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter כדי להוריד את התוכנית. העתק את קובץ ההפעלה שסופק לספרייה על פי בחירתך. קרא את התיעוד המצורף.
    הערה: לא נדרשה התקנה או אוסף רשמי.
  2. לפני פתיחת כל קובץ להיות מסודר, להבטיח כי יש זיכרון RAM פנוי מספיק כדי להכיל את כל תקופת ההקלטה. כמו כן יש לוודא קובץ תצורה ערוץ תקף, כמתואר בתיעוד, שוהה באותה ספריה כמו קובץ הנתונים.
  3. הפעל את התכנית, ואז ללכת "קובץ - פתח 'ובחר בפורמט קובץ הקלטה מהרשימה הנפתחת בפינה הימנית התחתונה של תיבת הדו-שיח הקובץ הפתוח שהתקבלה. בחר את הקובץ להיפתח, ולאחר מכן לחץ על 'פתח'.
  4. לאחר הקריאה הושלמה, לבדוק את תצוגת הקלטת מתח. לחץ לחיצה כפולה על התצוגה (או ללכת 'צג - מתח שיא') כדי להעלות את הדו-שיח עם פקדים המאפשרים לכל נקובt של צורת גל ההקלטה להיות נצפה.
    הערה: לחיצה כפולה על חלונות ראווה אחרים לעתים קרובות להעלות דיאלוגים כלולים.
  5. לאחר השיח הוא יצא, העבר את העכבר מעל הגל להצגת ערכי מתח מסוימים בפינה השמאלית העליונה של התצוגה. השתמש בגלגל הגלילה כדי להתמקד על כל חלק של התצוגה. החזק את לחצן העכבר השמאלי כדי לגרור את תוכן החלון.
    הערה: תצוגה זה מתעדכנת באופן שוטף כדי לשקף את התוספת של אירועים חדשים שנתגלו, או כדי לציין, באמצעות צבעים ו / או מספרים, מטלות האשכול שלהם לאחר אשכולות.
  6. אם ההקלטה אינה מסוננת ומכילה פוטנציאל השדה המקומי, להסיר אותו על ידי לחיצה על '-תהליך קדם - מרה / מסנן' (או לחץ על הסמל המסנן בסרגל הכלים). בחירת '-גבוה לעבור סינון Butterworth', אז תדר חתוכים מתאים ואת מספר הקטבים, ולאחר מכן ללחוץ על "עשה זאת!". לאחר סינון נגמר, לבדוק את צורת הגל החדש של גל מתחחלון טופס.
    הערה: הסינון נעשה בתחום הפורה, היא-סיבתי עישון, ואינה להציג בשלב עיוות של צורות הגל. עבור הקלטה ארוכה, סינון עשוי להימשך מספר דקות.
  7. לאחר מכן, בדוק עבור ערוצים שעשויות להיות לקויים צריך להיות רעולות פנים. עבור אל 'בתהליך קדם - ערוץ לבדוק' (או לחץ על סמל המחאה ערוץ) ואחר כך בוחן את הגרף שמופיע. הגרף מראה את שינוי מתאם אות בין זוגות ערוץ כפונקציה של ההפרדה המרחבית שלהם 5. ערוצי מפרות היחס הזה לא יכולים להיות מתפקדים כראוי. כדי לראות כל חריגים כאלה, לחץ על 'סטיות נטו ערוץ אחד ".
    1. כדי להסוות ערוץ פריפריה גם לבחור את מספר הערוץ, או לבחור אותו מרשימת הבעיה. כאשר דו-שיח זו היא יצאה, לחץ על 'כן' הבשורה כדי לשמור את ערכי המסכה.
      הערה: קובץ זה יהיה אותו שם כמו קובץ נתוני ההקלטה אבל עם הסיומת .msk. זה יהיה לקרוא automatically בכל פעם את אותו קובץ הנתונים נפתח.

2. איתור אירוע

  1. עבור אל 'טרום התהליך - איתור אירוע' כדי להעלות את הדו-שיח זיהוי האירוע (איור 1). דו-שיח זו מציע גם את האפשרות של ערוצי מיסוך מבוססים על רמות הרעש שלהם (אם כי אלה לעתים קרובות יזוהו על ידי הבדיקות הקודמות). לדוגמא, ערוץ אשר קורקע בכוונה עשוי להיות רמת רעש נמוכה מאוד.
  2. השתמש במחוון בפינה הימנית העליונה כדי לבדוק את רמת הרעש על ערוצים בפרט. בדיקה מדוקדקת של תצוגת המתח עשויה גם לחשוף ערוצי שקט או רועשים מהרגיל שצריך להיות רעולים פנים.
  3. בחר שיטת thresholding לגילוי האירוע. השתמש בלחצן העזרה בתיבת הקבוצה לקבלת מידע נוסף על האפשרויות. 'משתנה' thresholding, עם סף של 4.5x - 6X רעש 7, מומלץ. השתמש בפקדים שבפינה הימנית העליונה כדי לבחור איך את רמת הרעש מחושב עבור ההוא מטרה.
  4. בחר את שיטת הזיהוי מהרשימה הנפתחת. 'מסנן multiphasic דינמי' הוא השיטה המומלצת. זה דורש מפרט של חלון זמני. הגדר את החלון כדי להיות בערך חצי רוחב של ספייק טיפוסי. מאוד ערכים צרים יהיו זיהוי הטית קוצים צרים למרות ההשפעה אינה גדולה. ערכים בטווח 0.15 - 0.5 ms מומלצים 12.
    הערה: הערכים המוצגים הם בכפולות שלמות של מרווח הדגימה (גומלין של תדר הדגימה).
  5. בחר את שיטת יישור. בחר את האפשרות המתאימה ביותר מזהה תכונה אחת, מקומי זמני של הקוצים כי הם מסודרים, למשל, 'שיא חיובי "עשוי להיות בחירה גרועה אם יש קוצים רבים יותר מאחד שיא חיובי. עבור הקלטות רבות, "שוקת שלילית 'תהיה הבחירה הטובה ביותר. אפשרויות אחרות בדרך כלל ניתן להשאיר את ערכי ברירת המחדל שלהם. לחץ התחל'.
    הערה: אירוע בזיהוי עשוי ת"אke מכמה שניות עד מספר דקות, בהתאם לאורך של ההקלטה ומספר הערוצים.
  6. לחצו על 'סיום' כדי לצאת בתיבת הדו-שיח. בדוק את האירועים, מוצג באפור, בחלון צורת הגל של מתח. בדוק אותות שנראים כמו אירועים זוהו.
    1. אם לא, כדאי לשקול זיהוי אירוע ריצה-מחדש עם סף זיהוי נמוך. היזהר עם זאת, קוצים משרעת נמוכים מאוד עלולים להיות קשים כדי למיין וכי מספר גדול מהם עשוי לעכב מיון של קוצים משרעת גדולים יותר. כמו כן לבדוק כפילויות ברורות או כישלון לפתור קוצים סמוכים ולהתאים את פרמטרי חלון השבתה במרחב ובזמן בהתאם.
      הערה: בשלב זה אירועים מזוהים על ידי תקופתם של התרחשות ומספר ערוץ. בדרך כלל זה הוא האפיק שבו שיא-לשיא המשרעת של ספייק הוא גדול ביותר. האירועים הם unclustered בתחילה, כך שלכל אחת יש משימה מקבצת של אפס.

מיון 3.

הערה: השלב הבא לא מבוצע בדרך כלל לפני מיון שיגרתי, אבל זה מאוד שימושי כדי לעשות זאת בעת מיון בפעם הראשונה, או כאשר נתקלים נתונים לא מוכרים.

  1. עבור אל 'מיין - המרת ערוצים לאשכול'. זה יוצר אשכול יחיד עבור כל ערוץ אלקטרודה ללא מסיכה, בהנחה שכל ערוץ יש כמה אירועים שהוטלו עליו. בדוק אשכולות אלה על ידי לחיצה על 'סקירה - צפה נקי ואשכולות פיצול'. זה מעלה את הדו-שיח אחר (איור 2). השתמש בשלט הספין (צד ימין למעלה) כדי לבחור את האשכול לראות.
    הערה: הקו הכחול (ציאן) הטוב הוא ממוצע של כל הגל באשכול והוא המכונה תבנית האשכול בדברים שלהלן. מרכיביה העיקריים (PC) חלוקת האירועים באשכול מוצגת בחלון להלן. אלה לעתים קרובות יהיה לגלות את נוכחותם של שניים או יותר subclusters.
  2. לחץ על הכפתור "ליישר מחדש 'כדי לשנות את השעה של כל אירוע(וכתוצאה מכך משמרות צידה קטנות של הצורות גל בתצוגה) כדי טוב יותר להתאים אותו בצורת התבנית, עושה את זה לעתים קרובות גורם subclusters יותר קומפקטי ברור, ולפעמים מפחית את מספר הניכר (איור 3).
  3. בחר בתצורת אשכול בעל שניים או יותר subclusters ולחץ ברורים 'Autosplit'. אם subclusters מזוהה בתצוגת PC, הם יהיו צבעוניים. כתרגיל, השתמש באחד מלחצני "לפצל" הקטן כדי ליצור אשכול חדש ולבחון אותה. מיון יכול להמשיך בדרך זו באופן ידני, אך במקום לחזור ולהשתמש הליך המיון האוטומטי מהר.
  4. עבור אל 'מיין - מיון אוטומטי' (או לחץ על לחצן מיון אוטומטי בסרגל הכלים) כדי להתחיל מיון אוטומטי. תיבת הדו-שיח וכתוצאה מכך מוצג באיור 4. הוא מציג מגוון רחב של אפשרויות.
    1. השאירו את האפשרות "לדלג אירוע זיהוי 'בדק אם זיהוי האירוע כבר נעשה. אם היא אינה מסומנת, זיהוי האירוע ינוהלבאמצעות ערכים ובחירות פרמטר בירושה הדו-שיח זיהוי האירוע. מאז גילוי אירוע כבר נעשה, תשאיר את זה מסומן.
    2. בחלונית 'האשכולות' להלן, לבחור חלון זמני מספיק גדול כדי להכיל את מכלול צורת גל ספייק לפני ואחרי נקודת היישור, אבל לא יותר. השתמש בחלון זה כדי לחסום אזורים של צורת גל ספייק, afterpotentials משתנית ארוכה למשל, אם נראה שהם מפריעים (או תורמים מעט) מיון. בדרך כלל ערכים בטווח ± 0.5 ms מתאימים. כמו חלון זמני אחר, החלון הוא מספר שלם של נקודות דגימה, כך הערכים הזמניים שמופיעים הם בכפולות של מרווח הדגימה.
    3. לאחר מכן, בחר באפשרות התכנסות לשמש במהלך אשכולות. זה יעשה שימוש של צורת גל התבנית ועובד יותר וחסון יותר מאשר במקרה הראשוני של זיהוי אירוע שבו הקריטריון צריך להיות מיושם על פרט רועש יחסיתגל כידון. האפשרות המומלצת היא 'משוקלל שיא בורג' אבל 'שוקת שלילית' יכול להיות טוב יותר אם כי היא תכונה עקבית של הגל ספייק.
    4. בחר גודל אשכול מינימום. אשכולות עם פחות מזה מספר הקוצים יימחקו, מניעת ההצטברות של מספר רב של קטנים, ואולי מזויפים, אשכולות במהלך מיון.
    5. החלט על מספר הממדים בחלל PC אשר ישמשו עבור אשכולות. השני הוא נאות בדרך כלל, אבל מעט תוצאות טובות יותר ניתן לקבל עם 3, אם כי עם זמן מיון ארוך יותר.
    6. השאר את האפשרויות האחרות דרך הגדרות ברירת המחדל שלהם. השתמש בלחצני העזרה כדי לקבל הסברים מפורטים יותר של האפשרויות השונות.
  5. "התחל" לחץ כדי להתחיל את המיון האוטומטי. אשכולות ערוץ מבוסס נוצרות הראשון כפי שמודגם שלב 3.1. אלה הם עכשיו מעובד בתורו, ויצרו אשכולות חדשים על ידי פיצול מחוץ אשכולות משנה בודדים, אחד בכל פעם. בכל פעם מקבץ חדש הוא spהסתלק פתאום ערכי PC מחושבים מחדש ומוצגים. זה נמשך עד אין אשכול פרט יכול להיות מפוצל נוסף.
  6. פעל בהתאם להנחיות בתצוגה, שבו subcluster כי יפוצל מאשכול ההורה מוצג באדום.
    הערה: לפעמים באשכול הסופי הוא אדום עם חריגים צבועים כי לא יוצרים subcluster ברור. חריגים אלה בדרך כלל יימחקו. במהלך תהליך זה מספר האשכולות עולה בהדרגה. כשזה נגמר, מדדי חפיפת אשכול מחושבים עבור כל זוג אשכול זכאי. זוגות שיש להם ערכי חפיפה גדולים ימוזגו באופן אוטומטי, תוך זוגות שיש ערכי חפיפת ביניים (טווח ברירת המחדל הוא 0.1 כדי 0.5) ימוזגו ואז resplit. ערכי ביניים עולים כי ישנם שני אשכולות נפרדים אך כי נקודות מסוימות misassigned. במהלך שלב זה מספר האשכולות בדרך כלל יורד ומספר האשכולות היציבים מגדיל.

התאמה אישית 4.

  1. אם אתה משתמש בתוכנית בפעם הראשונה (או אולי במהלך לשלב הבא), אישית בגדלים חלון ועמדות. עבור אל 'קובץ-העדפות'. בחר בגדלים של החלונות השונים על ידי בחירת סוג החלון מהרשימה הנפתחת והתאמת הגודל כדי להתאים את המסך. צא השיח ולמקם את החלונות כדי לעשות שימוש טוב של המסך.
  2. בתיבת הדו-השיח, בחרו ערכים דרוגים בצורה הטובה ביותר להתאים את הפריסה ואת המרווח של הערוצים על האלקטרודה ואת הקוצים בהקלטה. קיימת אפשרות autoscaling אבל זה לא יכול תמיד לבחור את הערכים הטובים ביותר. לכבות אותו אם זה לא.
  3. סמן את אפשרות הפרמטרים הנעוצים: אם האפשרות מסומנת, שינויי מיון ערכי פרמטרים (למשל כפי שמוצג ב זיהוי אירוע) יישמרו וירשו בפעם הבאה התכנית מתחילה. זה יכול להיות שימושי, אבל גם דורש כי ערכי פרמטרים להיבדק כדי לוודא שלא שונו ברישול כאפשרויות שונות נחקרות או כתוצאהלקרוא קבצי עבודה שונים. אפשרויות לשינוי צבעי אשכול תת זמינות גם.
  4. נקוט משנה זהירה שינוי מספר האשכולות מעבדים. המספר האופטימלי הוא בדרך כלל 1 פחות מהמספר פיזי ליבות CPU (לא וירטואליות). הגדלת מספר הנושאים לא יכולה להאיץ את עיבוד ואפילו יכול לגרום להאטה חמורה.

5. מיזוג פיצול

  1. לאחר המיון האוטומטי הושלם, לחץ על 'הבא' כדי לעבור את המיזוג ושלב פיצול המודרכים באופן ידני. התכניות הדו-שיח שתופיע, בפינה השמאלית התחתונה, מספר הנותרים זוגות אשכול משמעי כי יש לבחון, כמו גם את מספר אשכולות יציבה.
  2. לחץ על 'התחל'. הדו-שיח נוסף יופיע יחד עם הראשון של הזוגות להיבדק.
  3. בחר אם למזג את הזוג, resplit זה (וכתוצאה מכך ערך חפיפה נמוך), לתייג את הזוג כמו 'ברור', כלומר בערך מדד החפיפה יתעלם, or לתייג את הזוג כמו "מעורפל", כלומר זה נחשב בטוח אם הקוצים הם מיחידות הזהות או שונות.
    1. לחץ על תיבות הסימון כדי להציג גרף של פרמטרים ספייק (שיא-לשיא (PP) גובה, או (PC1 הראשון) או השני (PC2) של המרכיבים העיקריים) לעומת הזמן, ו / או אוטומטי צולבות היסטוגרמות קורלציה.
      הערה: התצוגה של גובה PP לעומת הזמן היא לעתים קרובות מאוד שימושית החלטה אם למזג שני אשכולות. אם לגבהים של הקוצים ביחידה אחת להתמזג בצורה חלקה לתוך אלה של אחר באותו הזמן כי יחידה אחת מפסיקה ירי ואיפה מתחיל השני זה הרבה יותר סביר מאשר לא כי הם באותה יחידה וצריך ימוזגו. חוצת correlograms עשויה לחשוף את יחסי זמן חזקים בין הזמנים ספייק בשני אשכולות. אם צולבות correlogram יש שיא חזק, אסימטרי במרווח זמן קצר מאוד (למשל בסביבות 5 - 10 מילישניות) ובמיוחד אם ספייק השני הוא קטן יותר מאשר עצי האשוחt, שתי היחידות הן ככל הנראה יחידה אחת אשר מורה זוגות ספייק שבו השני הוא קטן יותר מאשר הראשון בגלל הסתגלות ערוץ Na +.
    2. במקרים בם ההחלטה למזג לא קלה, לתייג את הזוג כמו "מעורפל" ולטפל אשכול בהתאם בניתוחים שלאחר מכן.
  4. אם מיזוג אפשרות פיצול הוא לא מצליח למצוא אשכולות להפרדה ברורה, השתמש במחוון בתיבת הדו-שיח המתבקש ידני להשתנות פרמטר אשכולות (רוחב פס מרחבית, סיגמא), יחד עם הקבוצה של כפתורים המתמזגים, למצוא פיצול שנראה משביע רצון . השתמש בלחצן 'בטל' 'לחזור למצב המקורי של שני אשכולות. "פיצול כמוצג 'לחץ לסיים. הערה יותר משני אשכולות יכולים להיות מיוצרים על ידי הליך זה.
  5. המשך בתהליך זה עד אין יותר זוגות לבדוק. הרוב הגדול של אשכול אמור להופיע כמו "יציב".
  6. אם כמה זוגות אשכול יש מאודמדדי חפיפה נמוכים, כך שהם מתעלמים ידי המיזוג המודרך (אבל עדיין יש ראיות אחוי אותם), עבור אל 'הסקירה - השוואת אשכול זוגות "אפשרות בתפריט (או לחצו על הסמל המקושר בסרגל הכלים) ולפתוח את הדו-שיח שמוצג באיור 5. השתמש בפקדים ספין בראש בתיבת הדו-שיח כדי לבחור כל זוג אשכולות להשוואה.
    הערה: כמו עם המיזוג המודרך המפוצל, זוגות מוכנס רשימה ממוינת, אבל במקרה הזה ערכי השוואה נוספים למדד אשכול החפיפה זמינים.
    1. בחר באפשרות 'נקודת המוצר מנורמל' מרשימת הנפתח. זו מחשבת את המתאם בין ערכי התבנית. זה לא רגיש לשינויים דרוגים הכפלי הוא גם מתאים בוחר זוגות אשכול כי הם תוצאת artefactual של השתנות גובה שיא-לשיא.
    2. לחץ על הכפתור "רוב הדומה" באמצע בתיבת הדו-השיח כדי להציג את הזוג הדומה ביותר. השתמש horizontaשליטת l ספין תחת לחצן ללכת קדימה או אחורה דרך הרשימה. השתמש בצג קורלציה וגובה PP לעומת תצוגת הזמן לקבל החלטות מתמזגות, שבדיוק כמו במיזוג מודרך למשתמש ולפצל. שימו לב כי הרשימה מחושבת מחדש לאחר כל פעולה מתמזגת. שלב השוואה זה פתוח הסתיים, וזה תלוי למשתמש להחליט כיצד בהרחבה לחפש עדויות לטובת מיזוגים.

סקירה 6. - לאחר עיבוד

  1. עכשיו לכו ל "סקירה - לאחר עיבוד" (או לחץ על סמל סרגל הכלים המתאימים). דו-שיח זו (איור 6) מציע אפשרויות כדי להוסיף או להסיר אירועי מאשכולות, כמו גם את האפשרות של מחיקת אשכולות כולו עם יחס אות לרעש (SNRs) כי תרד מתחת לסף. אירועים כפולים (אירועים המתרחשים בעת ובעונה אחת באשכול) ניתן ליצור על ידי שגיאות יישור במהלך המיון. אירועים אשר דרך ארוכה הוסר מהמיקום המקורי שלהם יכול sometimes שיועתק; הם יכולים גם להיות מוסר כאשר רילוקיישן לא עובד.
  2. השתמש בלחצן ניקוי היישור להסיר אירועי מאשכולות שמתאימים רע לתבנית. השתמש בלחצן 'Recluster' לעשות את ההפך, כלומר כדי להקצות מחדש אירועים unclustered כי הן התאמה טובה לתבנית מסוימת. האירועים קולחים מסומנים בתור subcluster של כל אשכול הורה יכול להיבדק באמצעות תיבת הדו-שיח 'תצוגה נקי אשכולות פיצול'. אירועים אלה יישארו באשכול (ו להיות מיוצא ככזה) אלא אם הם נמחקים (להשתמש בלחצן 'למחוק' קטן עבור subcluster הראשון). חוזר אל-השיח שלאחר העיבוד, להשתמש בלחצן 'למחוק' ואת שליטת הספין ולידו למחוק אשכולות עם SNR פחות מהסף שנבחר.
  3. למרות המספרים אשכול ללכת ברציפות מ -1 עד N, כאשר N הוא המספר הכולל של אשכולות, המספור בפועל של אשכולות בסוף המיון הוא קרובrbitrary. השתמש בלחצן 'מיין' למספר מחדש את האשכולות על פי קריטריון שנבחר, למשל במצב אנכי על האלקטרודה, או מספר ערוץ. שים לב, למעט את המחיקה של אירועים כפולים, אין ראייה אובייקטיבית כעת לתמוך בחירות בפרט בדו-שיח זה כמו להיות טוב יותר מאחרים.
  4. בכל שלב במהלך התהליכים הידניים מן הסוג אפשר לשמור קובץ המכיל ערכי פרמטר נוכחיים, אפשרויות מיון, פעמי אירוע, תכונות אשכול ואת שיא ההודעה. צור את הקובץ על ידי לחיצה על 'קובץ - שמור קובץ העבודה'. תן לקובץ שם כי ברור שהיא קשורה לזה של קובץ הנתונים ו 'Save' בעיתונות. קורות חיים מיון במועד מאוחר יותר על ידי פתיחת קובץ ההקלטה המקורי הראשון, ואחריו סינון גבוהה לעבור (אם נעשה בתחילה). לאחר מכן, פתח את קובץ העבודה נשמר. התכנית לאחר מכן להיות במצב זהה לזו שהייתה כשהקובץ העבודה ניצל. קובץ העבודה הוא גם מחדשכבל של איך את המיון נעשה - הפרמטרים המשמשים ושל הודעות שהונפקו במהלך המיון.
  5. לבסוף, יצא את האירועים המקובצים. עבור אל 'יצוא - קבצים ספייק ממוינת' (או לחץ על הכפתור הדרוש הכלים). בחירה '.csv' (מופרדים בפסיקים משתנה) מהרשימה הנפתחת ולאחר מכן לחץ על 'שמירה בשם'. בחר שם עבור הקובץ שיכיל את נתוני ה- CSV מיוצאים היחידות הממוינות.
    הערה: קובץ טקסט זה יש שורה אחת עבור כל אירוע המכיל, לפי הסדר, את הזמן של האירוע (בשניות אל 10 מיקרו-שניות הקרוב), מספר אשכול (מ -1 מעלה) ואת מספר הערוץ שהוקצה לאירוע. ראוי לציין, כי הערוץ שהוקצה לא יכול להיות זהה עבור כל האירועים באשכול אם האירועים לא היו גדול יותר באופן עקבי על ערוץ אחד מסוים.

תוצאות

איור 7 מציג את התצוגה (מתקבלת על ידי לחיצה על 'צג - גל ממוין') לבצע הקלטת מיון טיפוסית. אפשרות תצוגת ברירת המחדל היא רק כדי להראות את הגל בערוץ המרכז עבור כל אשכול. חוויה נפוצה היא כי גל עבור זוג אשכול על אותו הערוץ נראה זהה, אבל כאשר 'השוו?...

Discussion

פורמטים של קבצים

נכון לעכשיו פורמטים של קבצים נתמכים כוללים Neuralynx (.ntt ו .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (xml + .dat), מערכות רב ערוציות (.mcd), בלאקרוק (.nev) ו Intan (.rhd). עבור פורמטים נתמכים, קיימות שתי אפשרויות. אחת היא לבקש תוספת של פורמט קובץ כדי שתשוחרר בקר...

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

Neuroscience120polytrodes

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