Para começar, baixe e instale o software necessário para reflexo optocinético baseado em Python ou análise PyOKR. Em um computador Windows, execute a partir do OKR_win de importação do PyOKR como o, seguido por o.run. Depois de abrir a interface do usuário, clique em arquivo e abra para abrir um navegador para selecionar o arquivo de onda desejado.
Para escolher uma pasta de saída, clique em exportar pasta. No arquivo de saída, insira o nome do arquivo de análise final. Selecione definir assunto em file para definir o programa para um animal individual.
Para definir os parâmetros do estímulo, vá para selecionar a direção do estímulo e defina uma direcionalidade entre as quatro direções cardeais. Em selecionar tipo de estímulo, escolha unidirecional, oscilatório ou oblíquo. Em seguida, usando as funções de cabeça e cauda, defina o período de tempo sem estímulo no início e no final.
Defina a duração da época, a duração do pós-estímulo e o número de épocas. Para estímulos unidirecionais e oblíquos, defina a velocidade horizontal e a velocidade vertical em graus por segundo e especifique a taxa de quadros de captura. Para estímulos senoidais, ajuste a frequência e a amplitude.
Usando gerar vetor de estímulo a partir de parâmetros, faça o modelo apropriado a partir das informações de estímulo de entrada e clique em selecionar época para digitalizar o arquivo de onda total. Clique em dados não filtrados ou filtre dados para ajuste preliminar para selecionar automaticamente sacadas de fase rápida com base nas mudanças de velocidade máxima. Em dados não filtrados, confirme se as sacadas são selecionadas com precisão com um ponto azul.
Salve os pontos com o botão do meio do mouse e feche o gráfico. Se a filtragem automática for desejada, defina o limite de pontuação Z do filtro e clique em filtrar dados para filtrar sacadas automaticamente. Após a seleção adequada da sacada, pressione ajuste do ponto Para selecionar a região a ser removida.
Altere os pontos superior e inferior e salve usando os botões do mouse. Usando a ordem polinomial definida, defina o modelo polinomial que se ajusta às fases lentas individuais. Selecione a análise final para gerar os modelos de fase lenta e calcular as distâncias, velocidades e ganhos de rastreamento médios ao longo da época.
Selecione exibir gráfico 2D ou exibir gráfico 3D para exibir o gráfico bidimensional ou tridimensional das regiões selecionadas. Selecione adicionar época para salvar para gerar valores coletivos e selecione exibir conjunto de dados atual para exibir todos os valores e médias adicionados para um determinado animal. Depois de repetir todo o processo para todos os arquivos de um determinado animal, gere um conjunto de dados final contendo todos os dados da onda.
Por fim, exporte o conjunto de dados por meio de dados de exportação e prossiga para os próximos dados do animal. A análise PyOKR em camundongos knockout condicional Tbx5 indicou que esses animais mantêm ganhos normais de rastreamento horizontal em comparação com camundongos do tipo selvagem. No entanto, esses camundongos mostraram perda significativa de rastreamento vertical, com ganhos quase zero em resposta a estímulos para cima e para baixo.
Além disso, a análise das respostas senoidais confirmou que os camundongos knockout condicional Tbx5 exibiram maiores ganhos de rastreamento horizontal, enquanto mostravam rastreamento vertical significativamente diminuído.
