まず、Pythonベースのオプトキネティック反射、またはPyOKR解析に必要なソフトウェアをダウンロードしてインストールします。Windows コンピューターでは、PyOKR インポート OKR_win から o として実行し、その後に o.run を実行します。ユーザーインターフェイスを開いた後、[ファイル]をクリックしてから開き、目的のwaveファイルを選択するためのブラウザを開きます。
出力フォルダを選択するには、エクスポートフォルダをクリックします。出力ファイルの下に、最終的な解析ファイル名を入力します。ファイルの下の「件名の設定」を選択して、個々の動物のプログラムを設定します。
刺激パラメータを設定するには、刺激方向の選択に移動し、4つの基本方向間の方向性を定義します。「刺激タイプの選択」で、「単指向性」、「振動性」、または「斜め」のいずれかを選択します。次に、ヘッドとテールの機能を使用して、最初と最後に刺激を与えない時間の長さを設定します。
エポックの長さ、ポストスティミュラスの長さ、エポック数を設定します。単方向および斜めの刺激の場合は、水平速度と垂直速度を度/秒で設定し、キャプチャフレームレートを指定します。正弦波刺激の場合は、周波数と振幅を調整します。
generate stimulus vector from parametersを使用して、入力された刺激情報から適切なモデルを作成し、select epochをクリックして全波ファイルにスキャンします。フィルタリングされていないデータまたは事前調整用のフィルターデータをクリックすると、最大速度の変化に基づいて高速位相のサッカードが自動的に選択されます。フィルタリングされていないデータの下で、サッケードが青い点で正確に選択されていることを確認します。
マウスの中ボタンでポイントを保存し、グラフを閉じます。自動フィルタリングが必要な場合は、フィルター Z スコアのしきい値を設定し、[データのフィルター] をクリックしてサッケードを自動的にフィルタリングします。適切なサッカード選択後、ポイント調整を押して、削除する領域を選択します。
上部と下部のポイントを変更し、マウスボタンを使用して保存します。多項式次数の設定を使用して、個々の低速フェーズに適合する多項式モデルを定義します。最終解析を選択して低速位相モデルを生成し、エポック全体で平均化された距離、速度、およびトラッキング ゲインを計算します。
[2D グラフの表示] または [3D グラフの表示] を選択して、選択した領域の 2 次元または 3 次元グラフを表示します。[保存するエポックを追加] を選択して集合値を生成し、[現在のデータセットを表示] を選択して特定の動物に追加されたすべての値と平均を表示します。特定の動物のすべてのファイルに対してプロセス全体を繰り返した後、すべてのウェーブデータを含む最終データセットを生成します。
最後に、エクスポートデータを介してデータセットをエクスポートし、次の動物データに進みます。Tbx5コンディショナルノックアウトマウスでのPyOKR解析では、これらの動物は野生型マウスと比較して正常な水平トラッキングゲインを保持していることが示されました。しかし、これらのマウスは、垂直方向の追跡の有意な損失を示し、上向きと下向きの両方の刺激に応答して増加はほぼゼロでした。
さらに、正弦波応答の解析により、Tbx5条件付きノックアウトマウスは、垂直方向のトラッキングが有意に減少する一方で、より大きな水平方向のトラッキングゲインを示すことが確認されました。
