心臓研究におけるマルチアレイおよび光マッピング技術の利用が拡大しています。しかし、現在欠けているのは、電気生理学データを分析するための堅牢で高スループットのオープンソースソフトウェアです。研究者の分析を支援する新しいソフトウェア「エレクトロマップ」を開発したのはこの理由です。
エレクトロマップは、複数の異なるカメラ、複数の異なる蛍光色素、および光学マッピングと多電極アレイシステムを含む異なる取得モダリティーを使用して、任意の種から取得することができる心臓マッピングデータを分析するための新しく確立された方法を組み込んでいます。アクション電位持続時間、導電アッセイ、形態などの標準APパラメータの測定に加えて、エレクトロマップは解析と定量活性を可能にします。まず、GitHub リポジトリから、エレクトロマップの最新のソース コード リリースからすべてのファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたコンテンツを目的の場所に解凍します。MATLAB を開き、エレクトロマップのソース コードをホストするフォルダーの場所に移動します。次に、ファイルのエレクトロマップを開きます。
m を押し、エディタで実行を押してエレクトロマップのユーザーインターフェイスを起動します。次に、画像をロードするには、[フォルダを選択]を押して、分析するデータ ファイルの場所に移動します。インターフェイス内からロードするファイルを選択し、Load イメージを押します。
ロードされると、最初のフレームが表示され、赤い輪郭が画像の自動しきい値を示します。必要に応じて、しきい値ドロップダウンメニューのイメージのオプションを変更して、信号時間のコースの振幅に基づいてしきい値に変更します。しきい値を選択すると、イメージ スタック全体に適用されることに注意してください。
必要に応じて、手動で画像のしきい値を調整するスライダーをアクティブにする手動にしきい値オプションを変更します。さらに、しきい値オプションの下にある適切なチェックボックスを選択して、分析対象のカスタム領域を選択します。領域の数など、対象地域の選択の詳細オプションは、上部メニューから ROI の選択から利用できることに注意してください。
適切なしきい値を適用したら、プロセスイメージを押して処理を適用します。この時点で、フレームレートとキロヘルツとピクセルサイズ(マイクロメートル)と信号処理オプション(ウィンドウタイムフレーム、空間、時間フィルタリングなど)に正しいカメラ設定が入力されていることを確認してください。ファイルが処理された後、赤い円で標識された組織平均信号のピークを調べます。
検出されたピークに基づいて信号をセグメント化します。セグメント信号を押します。必要に応じて、対象時間を拡大してセグメント信号を選択することで、信号のカスタムセグメンテーションを適用します。
画像が処理されると、[マップの作成] ボタンがアクティブになります。アクションの潜在的な持続時間、活性化時間、伝導速度、および信号対雑音比分析を適用するために、マップを生成します。リスト ボックスから目的のセグメントを選択して、それぞれに解析を適用します。
次に、[ピクセル情報を取得] を選択して、画像内の任意のピクセルからの信号の詳細な表示を表示し、ピクセルを比較して最大 6 つの位置からの信号を同時にプロットします。伝導速度のより詳細な分析にアクセスするには、プレス伝導。次に、単一ベクトルを押して、2点間の遅延不活性化時間から勾配ベクトルを計算する単一ベクトル法を用いて伝導を分析する。
最後に、ローカルベクトルを押して、メインインタフェースの設定と一致する設定でマルチベクトルメソッドを適用します。活性化曲線を押して、時間の関数として活性化された組織の割合をプロットします。エレクトロマップを使用して他のパラメータを定量化するには、表示マップの上にあるドロップダウンメニューから、他の目的の解析のいずれかを選択します。
単一ファイル分析を押すと、ファイル内の特定された各セグメントの高スループット継続時間と伝導分析用の専用モジュールが開きます。画像全体、または選択した領域または対象点に対して解析を実行します。エレクトロマップからデータをエクスポートするには、エクスポート値を押して、現在表示されているマップの値をメインユーザーインタフェースに保存します。
次にエクスポート マップを押して、現在表示されているマップを含むポップアップを表示し、さまざまな画像形式で保存できます。必要に応じて、カラーバーアイコンを選択してカラーバーを追加します。[編集]、[カラー マップ] の順に選択して、縮尺を設定します。
最後に、アクティブ化ビデオを押して、アニメーションGIFファイルとして保存できるアクティベーションシーケンスのアニメーションをレンダリングします。これは、前述のように、感応性染料を使用して記録されたモルモット心室と比較した場合のマウス心房の作用電位形態を示す。アクションポテンシャルの形状が明確で、フレームレートとピクセルサイズが異なる2つの別々の光学マッピングカメラを使用しているにもかかわらず、適切なパラメータを選択することで、両方のデータセットを正常に分析することができます。
他の方法の代わりにアンサンブル平均を適用すると、離れたアトリアからSNRを改善することができます。3ヘルツから10ヘルツへのペーシング周波数の変化は、アンサンブル平均化が行われない場合にAPDを変更しなかったが、アンサンブル平均データから測定すると、10ヘルツペーシングでAPDの予想される減少が観察された。さらに、マウス左アトリアは120ミリ秒のサイクル長さでペースを上げ、サイクル長は50ミリ秒に達するまで10ミリ秒ずつ徐々に短縮された。
エレクトロマップは、それに応じてペーシングサイクル長さとグループ組織の平均ピークを自動的に識別します。APDおよび拡張期間隔が短くなる。光学的に測定されたピークの振幅は、ピークまでの時間が増加する間に減少した。
このプロトコルは、アクションの潜在的な持続時間、伝導速度、ピークからピークまでの変動性を迅速に分析するために、エレクトロマップの設定をインストールして設定する方法と、信号対雑音比を改善するために平均をアンサンブルする方法を示しています。私たちは、この自由に入手可能なソフトウェアのリリースは、研究者が分析ニーズを持ち、心臓研究のいくつかの主要な発見につながることを願っています。私たちは、開発したアルゴリズムを構築し続け、エレクトロマップ機能をさらに拡大するために他の人を奨励します。
