כדי להתחיל, הפעילו את MATLAB והפעילו את ארגז הכלים של EZcalcium כדי לגשת לממשק המשתמש הגרפי הראשוני. בתוך ממשק המשתמש הגרפי הראשוני, בחר תיקון תנועה כדי לפתוח את ממשק המשתמש הגרפי לתיקון תנועה. השתמש באפשרות Add Files כדי להעלות קובץ TIF המכיל את נתוני ההדמיה.
לאחר מכן, הגדר את תיקון התנועה הלא קשיח לריק, מקדם הגדלת הדגימה ל- 50, הזזה מקסימלית ל- 15, גודל אצווה ראשוני ורוחב סל ל- 200. לחץ על הפעל תיקון תנועה כדי להתחיל את התיקון. בתוך ממשק המשתמש הגרפי הראשוני, הפעל זיהוי ROI אוטומטי כדי לגשת לממשק המשתמש הגרפי לזיהוי ROI.
השתמש בתכונה Add Files כדי לייבא את נתוני ההדמיה המתוקנים לפי תנועה. הגדר אתחול לחמדן, שיטת חיפוש לאליפסה, דה-קונבולוציה ל- FOOPSI-SPGL1 מוגבל ואוטו-רגרסיה לדעיכה. לאחר מכן הגדר את המספר המשוער של החזר השקעה על 60.
הקצה את רוחב החזר ההשקעה המשוער ל- 17, סף מיזוג ל- 0.95, מקדם פאדג' ל- 0.95, דגימת הפחתה מרחבית וזמנית לאחד, ואיטרציות זמניות לחמש. לאחר מכן לחץ על הפעל זיהוי ROI כדי להתחיל בתהליך הזיהוי. בממשק המשתמש הגרפי הראשוני, בחר ROI Refinement כדי להפעיל את ממשק המשתמש הגרפי למיקוד החזר השקעה.
השתמש בלחצן נתונים נמוכים כדי לייבא נתוני החזר השקעה. בחר את החזר ההשקעה עם תדירות פעילות נמוכה הממוקם מתחת לגולגולת או אלה החופפים לנוירונים/נוירונים אחרים. לחץ על אל תכלול החזר השקעה כדי לא לכלול את החזר ההשקעה בניתוח הבא.
חשב את ערכי הדלתא F לפי F באמצעות משוואה זו. בחר XLSX כתבנית ייצוא הנתונים והפעל ייצוא נתונים כדי ליצור קובץ Excel המאוכלס בערכי הדלתא הגולמיים F עד F. מחשבים את מקדם המתאם של פירסון עבור הדלתא F על ידי ערכי F בין ה- ROI ובנו מטריצה של מקדמי המתאם.
השתמש בתוכנת פיג'י כדי לשרטט את גבולות החבית מתמונת TCA-RFP. לאחר מכן הקצה את החזר ההשקעה לחביות או לספטה המתאימות להם. השווה את מקדמי המתאם הזוגיים בתוך חביות זהות וחביות נפרדות.
צור 1, 000 עד 10, 000 ערכות נתונים חלופיות על ידי שינוי אקראי של הקשר בין מיקומי ROI ועקבות יוני סידן. בכל מערך נתונים חלופי, יש לחשב את מקדם המתאם הממוצע בתוך חביות בנפרד ולקבוע את המובהקות הסטטיסטית של המתאם. מקדמי מתאם זוגיים גבוהים יותר נצפו בתוך אותן יחידות עיבוד חושי מאשר ביחידות שונות.
פעילויות הדגימו סנכרון חזק יותר בתוך אותן יחידות למרות מרחקים ארוכים יותר, ועלו על המתאם עם נוירונים קרובים יותר פיזית מיחידות שונות. ממוצע מקדמי המתאם בתוך אותן חביות היה גבוה משמעותית מזה שחושב מ -10, 000 קבוצות של נתונים חלופיים. המתאם בתוך אותן חביות היה חזק משמעותית בין שלושה חלונות זמן שונים.
