시작하려면 Python 기반 광학 반사 반사 또는 PyOKR 분석에 필요한 소프트웨어를 다운로드하여 설치합니다. Windows 컴퓨터에서 PyOKR import OKR_win를 o로 실행한 다음 o.run을 실행합니다. 사용자 인터페이스를 연 후 파일을 클릭한 다음 열어 원하는 웨이브 파일을 선택할 수 있는 브라우저를 엽니다.
출력 폴더를 선택하려면 폴더 내보내기를 클릭하십시오. 출력 파일 아래에 최종 해석 파일 이름을 입력합니다. 파일에서 주제 설정을 선택하여 개별 동물에 대한 프로그램을 설정합니다.
자극 매개변수를 설정하려면 Select Stimulus direction(자극 방향 선택)으로 이동하여 4개의 기본 방향 중에서 방향성을 정의합니다. select stimulus type(자극 유형 선택)에서 unidirectional(단방향), oscillatory(진동) 또는 oblique(경사)를 선택합니다. 그런 다음 헤드와 테일 함수를 사용하여 시작과 끝에서 자극이 없는 시간을 설정합니다.
Epoch의 길이, Post Stimulus의 길이, Epoch 수를 설정합니다. 단방향 및 경사 자극의 경우 수평 속도와 수직 속도를 초당 각도로 설정하고 캡처 프레임 속도를 지정합니다. 정현파 자극의 경우 주파수와 진폭을 조정합니다.
매개변수에서 자극 벡터 생성을 사용하여 입력 자극 정보에서 적절한 모델을 만들고 총 파동 파일로 스캔할 epoch 선택을 클릭합니다. 필터링되지 않은 데이터 또는 예비 조정을 위한 필터 데이터를 클릭하여 최대 속도 변화에 따라 고속 위상 saccades를 자동으로 선택합니다. 필터링되지 않은 데이터에서 saccades가 파란색 점으로 정확하게 선택되었는지 확인합니다.
마우스 가운데 버튼으로 점을 저장하고 그래프를 닫습니다. 자동 필터링이 필요한 경우 필터 Z-점수 임계값을 설정하고 데이터 필터링을 클릭하여 saccades를 자동으로 필터링합니다. 적절한 saccade 선택 후 포인트 조정 제거할 영역을 선택합니다.
위쪽과 아래쪽 점을 변경하고 마우스 버튼을 사용하여 저장합니다. 다항식 순서를 설정하여 각각의 느린 위상에 맞는 다항식 모델을 정의합니다. 최종 해석을 선택하여 저속 위상 모델을 생성하고 Epoch 전반에 걸쳐 평균화된 거리, 속도 및 추적 이득을 계산합니다.
2D 그래프 보기 또는 3D 그래프 보기를 선택하여 선택한 영역의 2차원 또는 3차원 그래프를 봅니다. 저장할 epoch 추가를 선택하여 집합적 값을 생성하고, 현재 데이터 세트 보기를 선택하여 지정된 동물에 대한 모든 추가 값과 평균을 확인합니다. 지정된 동물의 모든 파일에 대해 전체 과정을 반복한 후 모든 파동 데이터를 포함하는 최종 데이터 세트를 생성합니다.
마지막으로 데이터 내보내기를 통해 데이터 세트를 내보내고 다음 동물 데이터로 진행합니다. Tbx5 조건부 녹아웃 마우스에 대한 PyOKR 분석은 이러한 동물이 야생형 마우스에 비해 정상적인 수평 추적 이득을 유지한다는 것을 나타냈습니다. 그러나 이 마우스는 상향 및 하향 자극 모두에 대한 반응으로 거의 0에 가까운 이득과 함께 수직 추적의 상당한 손실을 보여주었습니다.
또한, 정현파 반응을 분석한 결과, Tbx5 조건부 녹아웃 마우스는 수평 추적 이득이 더 큰 반면 수직 추적은 현저히 감소한 것으로 확인되었습니다.
