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'.

<ol>
	<li>Buzs&#225;ki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-scale+recording+of+neuronal+ensembles.">Large-scale recording of neuronal ensembles.</a> Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).</li><li>Blanche, T. J., Spacek, M. A., Hetke, J. F., Swindale, N. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Polytrodes:+High+Density+Silicon+Electrode+Arrays+for+Large+Scale+Multiunit+Recording.">Polytrodes: High Density Silicon Electrode Arrays for Large Scale Multiunit Recording.</a> J. Neurophys. 93, 2987-3000 (2005).</li><li>Lewicki, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+methods+for+spike+sorting:+the+detection+and+classi&#64257;cation+of+neuronal+action+potentials.">A review of methods for spike sorting: the detection and classi&#64257;cation of neuronal action potentials.</a> Network. 9, R53-R78 (1998).</li><li>Letelier, J. C., Weber, P. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+sorting+based+on+discrete+wavelet+transform+coefficients.">Spike sorting based on discrete wavelet transform coefficients.</a> J. Neurosci. Methods. 101, 93-106 (2000).</li><li>Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unsupervised+spike+detection+and+sorting+with+wavelets+and+superparamagnetic+clustering.">Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering.</a> Neural Computation. 16, 1661-1687 (2004).</li><li>Franke, F., Natora, M., Boucsein, C., Munk, M., Obermayer, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+online+spike+detection+and+spike+classi&#64257;cation+algorithm+capable+of+instantaneous+resolution+of+overlapping+spikes.">An online spike detection and spike classi&#64257;cation algorithm capable of instantaneous resolution of overlapping spikes.</a> J. Comput. 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Neurophysiol. 108, 334-348 (2012).</li><li>Rossant, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+sorting+for+large,+dense+electrode+arrays.">Spike sorting for large, dense electrode arrays.</a> Nature Neuroscience. 19, 634-641 (2016).</li><li>Vandecasteele, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-scale+recording+of+neurons+by+movable+silicon+probes+in+behaving+rodents.">Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents.</a> JoVE. (61), e3568 (2012).</li><li>Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recording+large-scale+neuronal+ensembles+with+silicon+probes+in+the+anesthetized+rat.">Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat.</a> JoVE. (56), e3282 (2011).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+sorting+for+polytrodes:+a+divide+and+conquer+approach.">Spike sorting for polytrodes: a divide and conquer approach.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 8, 1-21 (2014).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+detection+methods+for+polytrodes+and+high+density+microelectrode+arrays.">Spike detection methods for polytrodes and high density microelectrode arrays.</a> J. Comput. Neurosci. 38, 249-261 (2015).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Veri&#64257;cation+of+multichannel+electrode+array+integrity+by+use+of+cross-channel+correlations.">Veri&#64257;cation of multichannel electrode array integrity by use of cross-channel correlations.</a> J. Neurosci. Meth. 263, 95-102 (2016).</li><li>Fukunaga, K., Hostetler, L. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+estimation+of+the+gradient+of+a+density+function,+with+applications+in+pattern+recognition.">The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition.</a> IEEE Transactions on Information Theory (IEEE). 21, 32-40 (1975).</li><li>Mitelut, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardizing+spike+sorting:+an+in+vitro,+in+silico+and+in+vivo+study+to+develop+quantitative+metrics+for+sorting+extracellularly+recorded+spiking+activity.">Standardizing spike sorting: an in vitro, in silico and in vivo study to develop quantitative metrics for sorting extracellularly recorded spiking activity.</a> Soc. Neurosci. Abstr. 598 (10), (2015).</li><li>Hazan, L., Zugaro, M., Buzs&#225;ki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Klusters,+NeuroScope,+NDManager:+A+free+software+suite+for+neurophysiological+data+processing+and+visualization.">Klusters, NeuroScope, NDManager: A free software suite for neurophysiological data processing and visualization.</a> J. Neurosci. Meth. 155, 207-216 (2006).</li><li>Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., Buzs&#225;ki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+of+tetrode+spike+separation+as+determined+by+simultaneous+intracellular+and+extracellular+measurements.">Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements.</a> J. Neurophysiol. 84, 401-414 (2000).</li><li>Anastassiou, C. A., Perin, R., Buzs&#225;ki, G., Markram, H., Koch, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cell-type+and+activity+dependent+extracellular+correlates+of+intracellular+spiking.">Cell-type and activity dependent extracellular correlates of intracellular spiking.</a> J. Neurophysiol. 114, 608-623 (2015).</li><li>Wohrer, A., Humphries, M. D., Machens, C. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Population-wide+distributions+of+neural+activity+during+perceptual+decision-making.">Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making.</a> Prog. Neurobiol. 103, 156-193 (2013).</li><li>Mizuseki, K., Buzs&#225;ki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Preconfigured,+skewed+distribution+of+firing+rates+in+the+hippocampus+and+entorhinal+cortex.">Preconfigured, skewed distribution of firing rates in the hippocampus and entorhinal cortex.</a> Cell Reports. 4, 1010-1021 (2013).</li><li>Schmitzer-Torbert, N., Jackson, J., Henze, D., Harris, K., Redish, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+measures+of+cluster+quality+for+use+in+extracellular+recordings.">Quantitative measures of cluster quality for use in extracellular recordings.</a> Neuroscience. 131, 1-11 (2005).</li><li>Barnett, A. H., Magland, J. F., Greengard, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validation+of+neural+spike+sorting+algorithms+without+ground-truth+information.">Validation of neural spike sorting algorithms without ground-truth information.</a> J. Neurosci. Meth. 264, 65-77 (2016).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

파일 형식 현재 지원되는 파일 형식은 Neuralynx (.ntt 및 .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (.XML + .DAT) 멀티 채널 시스템 (.mcd), 검은 바위 (.nev) 및 Intan (.rhd)를 포함한다. 지원되지 않는 포맷의 경우, 두 가지 옵션이 있습니다. 하나는 ( &#39;- 정보 도움말&#39;대화창에서 제공되는 개발자에게 이메일 링크) 다음 버전에 파일 형식의 추가를 요청하는 것입니다. 다른 하나는 지원되는 포맷으로 파?...

단순 온라인 및 임계 윈도우보다 정교한 방법을 사용하여 뇌에서 세포 외 신호를 기록하는 사람이 식별하고 상기 전극에 의해 기록 노이즈 전압 신호에서 다른 뉴런으로부터의 신호를 분리하는 과제에 직면 해있다. 이 작업은 일반적으로 스파이크 정렬로 알려져있다. 스파이크 정렬의 어려움은 다양한 요인에 의해 악화된다. 근처의 전극에 의해 그들로부터 기록 된 신호가 유사한 구별하기 어려울 가능성이되도록 뉴런 서로 매우 근접 할 수있다. 하나의 뉴런에 의해 생성 된 신호는 아마도 같은 전극 부근이거나, 또는 수지상 높은 연소율 전압 컨덕턴스의 활성화 변수 도의 기간 탓 전극 가변 나트륨 채널 동역학의 움직임 때문에, 시간에 따라 변화 할 수있다 뇌 상태의 변화의 결과. (- 100 내지 20 ㎛) R 이러한 문제는 다수의 근접하게 이격되는 다중 전극 배열 (다자간)를 사용하여 완화 될 수있다<html> 그들은 일반적으로 여러 채널 1, 2에 분산되어 있기 때문에 하나의 신경 세포에서 신호를보다 효율적으로 공간 정의를 허용 채널을 ecording. 그러나,이 공간에 전극의 오버랩의 전체 길이를 따라 분산 뉴런으로부터의 신호 점과 함께, 클러스터 고유 뉴런에 대응하는 내 잠재적으로 매우 높은 차원 공간에서의 결과가 확인 될 필요가있다. 이 문제는 전극의 채널 수가 적은 이상 계산적으로 어려운된다. 현재까지, 더 일반적 합의 스파이크 정렬을위한 가장 좋은 방법은 많은 솔루션 7, 8 및 다자간로부터 녹음 9 점차 일반화되고 있으며, 6, 5, 4, 3이 제안되어 왔지만 없다엉덩이 = &quot;외부 참조&quot;&gt; 10. 스파이크 정렬 자체가 목적 없지만 단순히 상기 데이터 분석 전에 필요한 예비 단계이기 때문에, 원료 기록 데이터 파일을 판독하고 적은 사용자와 정렬 스파이크 열차로 변환 쉽게 이용 가능한 패키지에 대한 필요성이 존재 입력 및 신속하고 확실하게 가능한. 이러한 요구를 충족의 목적으로 개발 된 프로그램 -이 문서는 SpikeSorter의 사용에 대한 자습서를 제공합니다. 프로그램은 이전에 발행 된 논문 11, 12, 13에 기술 된 알고리즘에 기초한다. 프로그램 설계의 목표는)는 사용자 친화적 인 인터페이스는 거의 컴퓨터 프로그래밍이나 방법론을 정렬 스파이크의 사전 지식을 요구해야한다고했다; b)는 표준 Windows 또는 Linux 운영 체제를 넘어 거의 또는 다른 전문 소프트웨어 구성 요소가 필요합니다; 기음 </em&gt;) 데이터 가져 오기 및 내보내기에 대한 기록 데이터 형식의 넓은 범위를 지원한다; d) 상기 최소화되어야 정렬 동안 사용자 입력에 대한 요구, 및 e) 정렬 시간은 녹화 시간과 전극의 채널 수와, 이상적인 선형 적당한 방법에 확장한다. 프로그램에 구현 된 알고리즘은 사전 처리 및 이벤트 감지 전략)가요 세트를 포함한다; 나) 자동 분할 및 주요 구성 요소 (PC) 특정 클러스터에 할당 된 채널의 하위 집합에서 얻은 분포에 따라 전압 파형을 묶습니다 차원 감소의 정복 전략; 상기 평균 이동 알고리즘 3, 14, 및 D를 기반으로 빠른 클러스터링 절차) 부분적으로 자동화 된 페어 병합 및 클러스터의 분할과 PC의 분포 다) 자동 클러스터링은 각각 모두 다른 사람들로부터 가능한 한 별개인지 확인합니다. 티하려면들, 일련의 절차는 수동 분할 또는 PC 분포, 스파이크 기차와 스파이크 파형의 시간 진폭 플롯의 교차 및 자동 상관 도표의 검사에 기반 클러스터의 병합을 허용하는 추가되었습니다. tetrodes, 사극 배열, 유타 배열뿐 아니라 단일 및 멀티 생크 다자간 환경에서 녹음 읽고 정렬 할 수 있습니다. 채널의 수에 제한 전류 256하지만 이것은 앞으로 증가 될 수있다. 또 다른 크로스 플랫폼 오픈 소스 구현 &quot;spyke은&quot;(http://spyke.github.io)도 사용할 수 있습니다. 우리 중 하나 파이썬과 사이 썬에서 (MS)에 의해 작성된, spyke 약간의 차이, SpikeSorter와 같은 전체적인 접근 방식을 사용하여 메모리 요구 사항을 줄이기 위해 원시 데이터는 작은 블록에로드하고, 꼭 필요한 경우에만한다; 클러스터는 독점적으로 표시 조작 및 3D로 분류되어 있습니다; 주성분과 독립 성분 분석 모두 상보 치수 감소 방법으로서 사용된다. Spyke는 더 많은 사용자가 필요합니다teraction,하지만 빠르게 스파이크의 특정 부분 집합의 클러스터링에 다양한 요인의 영향을 탐구하는 키보드 및 마우스 바로 가기 및 실행 취소 / 다시 실행 큐에 크게 의존하고있다. 이러한 요소는 스파이크 채널 및 시간 범위 선택, 스파이크 정렬, 클러스터링 차원과 공간 대역폭 (시그마) (11)를 포함한다. 이하는 정렬을 위해 사용되는 알고리즘 및 전략에 대한 간단한 설명이다. 더 자세한 설명은 이전 간행물 11, 12, 13 및 도움말 버튼을 통해 액세스 할 수있는 주석에서 찾을 수 있습니다 (A 식별 &#39;?&#39;) SpikeSorter 내. 원시 세포 전압 파일을로드하고 전에 이벤트 시간 후 짧은 전압 샷으로 구성되어, 각각의 낮은 주파수 성분의 이벤트 세트에서 이벤트의 검출 결과의 초기 단계를 여과 후. 선택받은 경우타고 사이트는 충분히 밀접하게 (&lt;100 μm의)는, 하나의 단위 신호는 일반적으로 여러 인접 채널에 표시됩니다 이격되어있다. 중앙 채널은 자동으로 이벤트의 피크 - 투 - 피크 전압이 최대가되는 채널에 대응하는 각 이벤트에 대해 선택된다. 해당 채널 지역화 된 모든 이벤트로 구성된 각 전극 채널에 대한 하나의 초기 클러스터를 형성함으로써 시작될 정렬 자동화. 스파이크의 두 세트에서 클러스터가 유사한 것으로 식별 및 이후 단계에서 병합됩니다 : 채널 사이의 중간에 위치한 유닛은 서로 다른 채널에 (아마도 무작위로) 지역화 된 스파이크를 야기 할 수 있습니다. 각 초기 클러스터에있는 이벤트의 평균 파형은 다음을 산출한다. 이는 클러스터 템플릿이라한다. 종속 채널 진폭 및 각 채널의 템플릿 파형의 표준 편차에 기초하여 각각의 클러스터에 할당된다. 주성분 값은 각 클러스터 기반 O에 대해 계산되고N 채널의 할당 된 세트의 파형. 사용자는 주성분 차원 수를 사용하도록 선택할 수있다 일반적으로이 충분하다. 각 클러스터는 클러스터의 또 다른 세트로 분할되고, 아무도 자동 클러스터링함으로써 상기 분할 할 수없는 때까지 반복된다. 이때, 말의 초기 설정에서, 64 채널 전극 64 클러스터는 기록에 존재 단위의 수에 따라 두 개 또는 세 배에 해당 번호를 분할 할 수있다. 그러나 다르기 때문에 채널에 단일 유닛에서 이벤트의 가변 할당의이 단계에서 발견 된 클러스터의 개수는 거의 확실히이어야보다 크다. 정렬의 다음 단계는 클러스터의 쌍을 비교하고 유사한 쌍을 병합 또는 다른 하나의 이벤트를 재 할당하여 oversplitting를 해결하는 것입니다. 정렬이 단계는 &quot;병합 분할 &#39;이라한다. 병합 및 분할 N의 클러스터의 경우, N * (N-1) / 2 쌍 따라서 쌍의 수는 바람직하지 않다 N 2로 성장이있다. 한 쌍의 2 개의 부재가 물리적으로 멀리 떨어져 있기 때문에, 여러 쌍의 비교에서 배제 될 수있다. 이것은 더욱 선형 채널의 개수와 관련된 무언가에 대한 의존도를 감소시킨다. 이 바로 가기에도 불구하고, 병합 및 분할 단계는 여전히 매우 많은 시간이 소요 될 수 있습니다. 이는 다음과 같은 방식으로 작동한다. 각 클러스터 쌍 (각각에 할당 된 채널 세트에 중첩 판단 같이 가깝게 물리적으로 된 것)을 비교하는 것으로 알려진 두 부재 클러스터에서 스파이크의 아이덴티티를 유지하지만, 병합 일시적된다. 병합 된 쌍의 주요 구성 요소는 다음 계산됩니다. 두 클러스터의 점 사이의 오버랩의 측정은 처음 두 개의 주 성분들의 분포에 기초하여 계산된다. 끝까지 오븐<html> erlap 측정 값이 다른 11 자세히 설명되어 계산된다. 그 값은 클러스터 전혀 중첩하지 않는 경우, 각 점의 가장 가까운 이웃이 동일한 클러스터에있는, 즉 제로이다. 클러스터가 완전히 중첩 동일한 클러스터에있는 가장 가까운 이웃의 확률이 점의 균일 혼합으로부터 예측과 동일한 경우, 즉 그 값은 1에 가깝다. 다양한 의사 결정은 계정에 중복 측정을하는 만들어집니다. 중복이 특정 값보다 큰 경우, 클러스터가 병합 될 수있다. 중첩이 아주 적은 경우, 클러스터 쌍은 별개로 정의 방치 될 수있다. 클러스터 쌍의 완전 분리를 나타내는 중간 값은 한 쌍의 적은 겹침 한 쌍의 클러스터를 인 원하는 결과를 다시 분할 한 후 병합되어야한다는 것을 신호 할 수있다. 이러한 절차는 수동 유도 단계에서 최초의 자동화 된 단계에서 다음 실행됩니다. 자동화 된 단계에서 텐트 &quot;&gt; 높은 오버랩 값 클러스터 쌍은 병합된다. 다음 클러스터 쌍 중간 병합 다시 분할된다 낮은 중첩 값을 제 사용 유도 단계에서, 사용자가 제시되어있는 모든 (즉, 정의 된 중간 범위의 중복 값을 갖는 것) 순서와) 쌍을 병합할지 여부를 선택하도록 요청, b)의 병합과 쌍을 resplit 모호한 클러스터 쌍 나머지, C) (별개로 쌍을 선언 할 수있는 ) 중복 측정의 중요성을 무시합니다, 또는 d) 자동차를 포함하여 이러한 결정에 도움이 쌍의 스파이크가 잘 정렬 할 가능성이 있음을 나타내는 &#39;모호한&#39;. 다양한 도구가 제공되는으로 한 쌍의 관계를 정의하는 - 교차 상관 도표와 스파이크 높이와 PC 값의 시계열 그래프와. 이상적으로는, 병합 및 분할 단계의 끝에서, 각 클러스터는 다른 모든 별개이어야하나는 거의없는 다른 클러스터와 공통의 채널 또는 때문에 중첩 인덱스 정해진 값 미만이기 때문이다. 이 값은 사용자가 선택할 수 있지만 일반적으로 0.1이다. (하나 이상의 다른 클러스터와 중복이 한계 값을 초과하기 때문에)이 테스트를 통과 클러스터 (단위) &#39;안정적&#39;으로 정의하고, 그렇지 않은 &#39;가 불안정&#39;로 정의된다. 실제로, 단위의 대다수는 폐기 또는 잠재적으로 다중 단위로 처리 할 수 ​​중 하나에 나머지를 떠나, 정렬의 끝에서 &#39;안정적&#39;으로 정의되는 끝. 소프트웨어 요구 사항 SpikeSorter는 Windows 7 및 Windows 10의 64 비트 버전과 호환 가능하며, 또한 와인 에뮬레이터를 사용하여 리눅스에서 성공적으로 실행되었습니다. 데이터 파일이 때문에 사용 가능한 RAM이 기록의 크기로 확장 할 필요가있다 (속도) 메모리에 완전히로드 (프로그램 자체에 대한 약 2 GB의 수). 전기 생리크기 130 GB보다 큰 알 데이터 파일이 성공적으로 윈도우와 리눅스 환경 모두에 정렬되어있다. 옵션은 표준 Windows 메뉴, 도구 모음 및 대화 상자를 통해 액세스 할 수 있습니다. 메뉴에서 항목의 레이아웃은 데이터 입력 및 정렬 된 데이터의 수출을 허용 오른쪽에있는 &#39;내보내기&#39;메뉴의 왼쪽에있는 &#39;파일&#39;메뉴로 시작, 정렬에 작업의 대략 순서와 일치합니다. 도구 모음 버튼은 일반적으로 메뉴 항목을 사용하는 바로 가기를 제공합니다. 채널 구성 파일 많은 기록 데이터 형식은 채널 위치를 저장하지 않습니다. 그러나 이러한 아는 것은 스파이크 정렬을 위해 필수적이다. 채널은 또한 수집 소프트웨어에 의해 다양한 방식으로 넘버링 될 수 SpikeSorter은 보조 전극 구성 파일이 순차적 규칙을 따르는 채널 번호를 매핑 할 수 만들 수 있고, 따라서, 채널 1부터 시작하여 채널을 순차적으로 번호가 있어야하고, 행 점포 채널 LOC관리 포인트. 채널 구성 파일은 각 채널에 대한 텍스트의 단일 행 텍스트 파일이다. 파일의 첫 번째 줄은 전극을 식별, 길이 16 자까지의 텍스트 이름을 저장합니다. 후속 행의 번호는 탭, 하나의 쉼표 또는 공백으로 분리 할 수있다. (순서)을 제공하는 각 행에 4 개의 숫자가있다 : 채널 번호를 파일에서, 채널 번호가 (즉 SpikeSorter에서 사용될 수)이고, x 및 y 좌표를 매핑하도록되어있는 채널, 마이크론있다. x 좌표는 일반적으로 전극 삽입 방향에 대해 수직으로 취한 것이다 및 Y는 조직으로 깊이 것이다 따라서 좌표. 구성 파일은 녹음 파일과 같은 디렉토리에 위치해야합니다. 이 이름이 될 수있는 방법에 유연성이있다. 이 프로그램은 먼저 원시 데이터 파일로하지만 .CFG 확장자를 가진 같은 이름을 가진 파일을 검색합니다. 해당 파일 난 경우찾을 수없는 S, 그것은 파일 &#39;electrode.cfg&#39;를 검색합니다. 차례로이 파일이 발견되지 않는 경우 에러 메시지가 채널 레이아웃 정보의 부재를 나타내도록 생성된다.

<table><tbody><tr><td>spikesorter.exe</td><td>N/A</td><td></td><td>&lt;a href=&quot;http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter&quot;&gt;http://www.swindale.ecc.ubc.ca/SpikeSorter&lt;/a&gt;</td></tr></tbody></table>

a visual guide to sorting electrophysiological recordings using 'spikesorter'

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.

일반적인 정렬 된 녹음 - 그림 7 ( &#39;정렬 파형보기&#39;로 이동하여 얻은) 디스플레이를 보여줍니다. 디폴트 뷰 옵션은 각 클러스터의 중심 채널의 파형을 보여 막이다. 일반적인 환경은 동일한 채널상의 클러스터 쌍의 파형이 동일 보이지만 &#39;비교 쌍&#39;때 대화 자주 인접 채널 파형의 차이에 기인 상기 PC 투영 별개 클러스터가 두 클러스터를 검사하는데 ?...

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A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

The article shows how to use the program SpikeSorter to detect and sort spikes in extracellular recordings made with multi-electrode arrays.

&#39;SpikeSorter&#39;를 사용하여 전기 생리 녹음을 정렬에 대한 비주얼 가이드

Few stand-alone software applications are available for sorting spikes from recordings made with multi-electrode arrays. Ideally, an application should be ...

a-visual-guide-to-sorting-electrophysiological-recordings-using

Research

JoVE Journal

Neuroscience

11.0K 조회수.  University of British Columbia. The article shows how to use the program SpikeSorter to detect and sort spikes in extracellular recordings made with multi-electrode arrays.

비디오: A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

A Simple Stimulatory Device for Evoking Point-like Tactile Stimuli: A Searchlight for LFP to Spike Transitions

Current neurophysiological research has the aim to develop methodologies to investigate the signal route from neuron to neuron, namely in the transitions from spikes to Local Field Potentials (LFPs) and from LFPs to spikes.
LFPs have a complex dependence on spike activity and their relation is still poorly understood1. The elucidation of these signal relations would be helpful both for clinical diagnostics (e.g. stimulation paradigms for Deep Brain Stimulation) and for a deeper comprehension of neural coding strategies in normal and pathological conditions (e.g. epilepsy, Parkinson disease, chronic pain). To this aim, one has to solve technical issues related to stimulation devices, stimulation paradigms and computational analyses. Therefore, a custom-made stimulation device was developed in order to deliver stimuli well regulated in space and time that does not incur in mechanical resonance. Subsequently, as an exemplification, a set of reliable LFP-spike relationships was extracted.
The performance of the device was investigated by extracellular recordings, jointly spikes and LFP responses to the applied stimuli, from the rat Primary Somatosensory cortex. Then, by means of a multi-objective optimization strategy, a predictive model for spike occurrence based on LFPs was estimated.
The application of this paradigm shows that the device is adequately suited to deliver high frequency tactile stimulation, outperforming common piezoelectric actuators. As a proof of the efficacy of the device, the following results were presented: 1) the timing and reliability of LFP responses well match the spike responses, 2) LFPs are sensitive to the stimulation history and capture not only the average response but also the trial-to-trial fluctuations in the spike activity and, finally, 3) by using the LFP signal it is possible to estimate a range of predictive models that capture different aspects of the spike activity.

To elucidate the complex transition from Local Field Potentials (LFPs) to spikes a suitable stimulator for light mechanical peripheral stimuli was built. As an application, the spiking activities recorded from somatosensory cortex were analyzed by a multi-objective optimization strategy. The results demonstrated that the proposed stimulator was able to deliver tactile stimuli with millisecond and millimeter precisions.

Current neurophysiological research has the aim to develop methodologies to investigate the signal route from neuron to neuron, namely in the transitions ...

연구

신경과학

A Procedure for Implanting Organized Arrays of Microwires for Single-unit Recordings in Awake, Behaving Animals

In vivo electrophysiological recordings in the awake, behaving animal provide a powerful method for understanding neural signaling at the single-cell level. The technique allows experimenters to examine temporally and regionally specific firing patterns in order to correlate recorded action potentials with ongoing behavior. Moreover, single-unit recordings can be combined with a plethora of other techniques in order to produce comprehensive explanations of neural function. In this article, we describe the anesthesia and preparation for microwire implantation. Subsequently, we enumerate the necessary equipment and surgical steps to accurately insert a microwire array into a target structure. Lastly, we briefly describe the equipment used to record from each individual electrode in the array. The fixed microwire arrays described are well-suited for chronic implantation and allow for longitudinal recordings of neural data in almost any behavioral preparation. We discuss tracing electrode tracks to triangulate microwire positions as well as ways to combine microwire implantation with immunohistochemical techniques in order to increase the anatomical specificity of recorded results.

Implanting organized arrays of microwires for use in single-unit electrophysiological recordings presents a number of technical challenges.&#160;Methods for performing this technique and the equipment necessary are described.&#160;Also, the beneficial use of organized microwire arrays to record from distinct neural subregions with high spatial selectivity is discussed.

동물 행동하자, 깨어있는 단일 단위 레코딩을위한 Microwires의 조직 된 배열을 주입하기위한 절차

In vivo electrophysiological recordings in the awake, behaving animal provide a powerful method for understanding neural signaling at the single-cell ...

Acute In Vivo Electrophysiological Recordings of Local Field Potentials and Multi-unit Activity from the Hyperdirect Pathway in Anesthetized Rats

Converging evidence shows that many neuropsychiatric diseases should be understood as disorders of large-scale neuronal networks. To better understand the pathophysiological basis of these diseases, it is necessary to precisely characterize in which way the processing of information is disturbed between the different neuronal parts of the circuit. Using extracellular in vivo electrophysiological recordings, it is possible to accurately delineate neuronal activity within a neuronal network. The application of this method has several advantages over alternative techniques, e.g., functional magnetic resonance imaging and calcium imaging, as it allows a unique temporal and spatial resolution and does not rely on genetically engineered organisms. However, the use of extracellular in vivo recordings is limited since it is an invasive technique that cannot be universally applied. In this article, a simple and easy to use method is presented with which it is possible to simultaneously record extracellular potentials such as local field potentials and multiunit activity at multiple sites of a network. It is detailed how a precise targeting of subcortical nuclei can be achieved using a combination of stereotactic surgery and online analysis of multi-unit recordings. Thus, it is demonstrated, how a complete network such as the hyperdirect cortico-basal ganglia loop can be studied in anesthetized animals in vivo.

Acute In Vivo Electrophysiological Recordings of Local Field Potentials and Multi-unit Activity from the Hyperdirect Pathway in Anesthetized Rats

In this study, the methodology is presented on how to perform multi-site in vivo electrophysiological recordings from the hyperdirect pathway under urethane anesthesia.

심각한<em&gt; In Vivo</em&gt; 마취 된 래트에서의 Hyperdirect 경로로부터의 국소 장 전위 및 다중 단위 활성의 전기 생리 학적 기록

Converging evidence shows that many neuropsychiatric diseases should be understood as disorders of large-scale neuronal networks. To better understand the ...

Combined In Vivo Anatomical and Functional Tracing of Ventral Tegmental Area Glutamate Terminals in the Hippocampus

Optogenetic modulation of neuron sub-populations in the brain has allowed researchers to dissect neural circuits in vivo and ex vivo. This provides a premise for determining the role of neuron types within a neural circuit, and their significance in information encoding relative to learning. Likewise, the method can be used to test the physiological significance of two or more connected brain regions in awake and anesthetized animals. The current study demonstrates how VTA glutamate neurons modulate the firing rate of putative pyramidal neurons in the CA1 (hippocampus) of anesthetized mice. This protocol employs adeno-associated virus (AAV)-dependent labeling of VTA glutamate neurons for the tracing of VTA presynaptic glutamate terminals in the layers of the hippocampus. Expression of light-controlled opsin (channelrhodopsin; hChR2) and fluorescence protein (eYFP) harbored by the AAV vector permitted anterograde tracing of VTA glutamate terminals, and photostimulation of VTA glutamate neuron cell bodies (in the VTA). High-impedance acute silicon electrodes were positioned in the CA1 to detect multi-unit and single-unit responses to VTA photostimulation in vivo. The results of this study demonstrate the&#160;layer-dependent distribution of presynaptic VTA glutamate terminals in the hippocampus (CA1, CA3, and DG). Also, the photostimulation of VTA glutamate neurons increased the firing and burst rate of putative CA1 pyramidal units in vivo.

The current protocol demonstrates a simple method for tracing of ventral tegmental area (VTA) glutamate projections to the hippocampus. Photostimulation of VTA glutamate neurons was combined with CA1 recording to demonstrate how VTA glutamate terminals modulate CA1 putative pyramidal firing rate in vivo.

해마의 생체 내 해부학 및 기능적 추적

Optogenetic modulation of neuron sub-populations in the brain has allowed researchers to dissect neural circuits in vivo and ex vivo. This provides a ...

Recording Network Activity in Spinal Nociceptive Circuits Using Microelectrode Arrays

The roles and connectivity of specific types of neurons within the spinal cord dorsal horn (DH) are being delineated at a rapid rate to provide an increasingly detailed view of the circuits underpinning spinal pain processing. However, the effects of these connections for broader network activity in the DH remain less well understood because most studies focus on the activity of single neurons and small microcircuits. Alternatively, the use of microelectrode arrays (MEAs), which can monitor electrical activity across many cells, provides high spatial and temporal resolution of neural activity. Here, the use of MEAs with mouse spinal cord slices to study DH activity induced by chemically stimulating DH circuits with 4-aminopyridine (4-AP) is described. The resulting rhythmic activity is restricted to the superficial DH, stable over time, blocked by tetrodotoxin, and can be investigated in different slice orientations. Together, this preparation provides a platform to investigate DH circuit activity in tissue from na&#239;ve animals, animal models of chronic pain, and mice with genetically altered nociceptive function. Furthermore, MEA recordings in 4-AP-stimulated spinal cord slices can be used as a rapid screening tool to assess the capacity of novel antinociceptive compounds to disrupt activity in the spinal cord DH.

The combined use of microelectrode array technology and 4-aminopyridine-induced chemical stimulation for investigating network-level nociceptive activity in the spinal cord dorsal horn is outlined.

마이크로전극 어레이를 이용한 척추 노셉티브 회로에서의 네트워크 활동 기록

The roles and connectivity of specific types of neurons within the spinal cord dorsal horn (DH) are being delineated at a rapid rate to provide an ...

생쥐의 운동 피질에서 세포외 전기생리학적 기록

Multichannel Extracellular Recording in Freely Moving Mice

The protocol aims to uncover the properties of neuronal firing and network local field potentials (LFPs) in behaving mice carrying out specific tasks by correlating the electrophysiological signals with spontaneous and/or specific behavior. This technique represents a valuable tool in studying the neuronal network activity underlying these behaviors. The article provides a detailed and complete procedure for electrode implantation and consequent extracellular recording in free-moving conscious mice. The study includes a detailed method for implanting the microelectrode arrays, capturing the LFP and neuronal spiking signals in the motor cortex (MC) using a multichannel system, and the subsequent offline data analysis. The advantage of multichannel recording in conscious animals is that a greater number of spiking neurons and neuronal subtypes can be obtained and compared, which allows the evaluation of the relationship between a specific behavior and the associated electrophysiological signals. Notably, the multichannel extracellular recording technique and the data analysis procedure described in the present study can be applied to other brain areas when conducting experiments in behaving mice.

저자 스포트라이트: 자유롭게 움직이는 마우스의 신경 활동을 연구하기 위한 다중 채널 세포외 기록의 발전 

The protocol describes the methodology of extracellular recording in the motor cortex (MC) to reveal extracellular electrophysiological properties in freely moving conscious mice, as well as the data analysis of local field potentials (LFPs) and spikes, which is useful for evaluating the network neural activity underlying behaviors of interest.

자유롭게 움직이는 마우스의 다채널 세포외 기록

The protocol aims to uncover the properties of neuronal firing and network local field potentials (LFPs) in behaving mice carrying out specific tasks by ...

마모셋의 정밀한 신경 기록을 위한 X-Y 전극 스테이지 개발

Electrophysiology of Laminar Cortical Activity in the Common Marmoset

The marmoset monkey provides an ideal model for examining laminar cortical circuits due to its smooth cortical surface, which facilitates recordings with linear arrays. The marmoset has recently grown in popularity due to its similar neural functional organization to other primates and its technical advantages for recording and imaging. However, neurophysiology in this model poses some unique challenges due to the small size and lack of gyri as anatomical landmarks. Using custom-built micro-drives, researchers can manipulate linear array placement to sub-millimeter precision and reliably record at the same retinotopically targeted location across recording days. This protocol describes the step-by-step construction of the micro-drive positioning system and the neurophysiological recording technique with silicon linear electrode arrays. With precise control of electrode placement across recording sessions, researchers can easily traverse the cortex to identify areas of interest based on their retinotopic organization and the tuning properties of the recorded neurons. Further, using this laminar array electrode system, it is possible to apply a current source density analysis (CSD) to determine the recording depth of individual neurons. This protocol also demonstrates examples of laminar recordings, including spike waveforms isolated in Kilosort, which span multiple channels on the arrays.

저자 스포트라이트: 마모셋의 정확한 전극 위치 지정을 위한 마이크로 드라이브 시스템 최적화

Custom-built micro-drives enable the sub-millimeter targeting of cortical recording sites with linear silicon arrays.

The marmoset monkey provides an ideal model for examining laminar cortical circuits due to its smooth cortical surface, which facilitates recordings with ...

'SpikeSorter'를 사용하여 전기 생리 녹음을 정렬에 대한 비주얼 가이드

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A Simple Stimulatory Device for Evoking Point-like Tactile Stimuli: A Searchlight for LFP to Spike Transitions

동물 행동하자, 깨어있는 단일 단위 레코딩을위한 Microwires의 조직 된 배열을 주입하기위한 절차

심각한

해마의 생체 내 해부학 및 기능적 추적

마이크로전극 어레이를 이용한 척추 노셉티브 회로에서의 네트워크 활동 기록

자유롭게 움직이는 마우스의 다채널 세포외 기록

자유롭게 움직이는 마우스의 다채널 세포외 기록

자유롭게 움직이는 마우스의 다채널 세포외 기록

Electrophysiology of Laminar Cortical Activity in the Common Marmoset

Electrophysiology of Laminar Cortical Activity in the Common Marmoset