Для начала скачайте и установите необходимое программное обеспечение для анализа оптокинетического рефлекса на основе Python или PyOKR. На компьютере с Windows запустите OKR_win импорта PyOKR как o, а затем o.run. После открытия пользовательского интерфейса нажмите «Файл», а затем откройте, чтобы открыть браузер для выбора нужного файла волны.
Чтобы выбрать папку вывода, нажмите на папку экспорта. Под выходным файлом введите имя файла окончательного анализа. Выберите тему в разделе Файл, чтобы задать программу для отдельного животного.
Чтобы задать параметры стимула, перейдите к выбору направления стимула и определите направленность среди четырех сторон света. В разделе Выберите тип стимула выберите однонаправленный, осцилляторный или косой. Затем, используя функции «голова» и «хвост», установите продолжительность времени без стимула в начале и в конце.
Задайте продолжительность эпохи, продолжительность постстимула и количество эпох. Для однонаправленных и косых стимулов задайте скорость по горизонтали и скорость по вертикали в градусах в секунду и укажите частоту кадров захвата. Для синусоидальных раздражителей отрегулируйте частоту и амплитуду.
Используя команду Generate Stimulus Vector из параметров, создайте соответствующую модель из входной информации о стимуле и нажмите на Select Epoch для сканирования до общего файла волны. Щелкните «Неотфильтрованные данные» или «Отфильтровать данные» для предварительной настройки, чтобы автоматически выбирать быстрофазные саккады на основе максимальных изменений скорости. В разделе «Неотфильтрованные данные» убедитесь, что саккады выбраны точно с помощью синей точки.
Сохраните точки средней кнопкой мыши и закройте график. Если требуется автоматическая фильтрация, установите пороговое значение Z-оценки фильтра и нажмите кнопку фильтрации данных, чтобы автоматически отфильтровать саккады. После правильного выбора саккады нажмите кнопку регулировки точки, чтобы выбрать область для удаления.
Измените верхнюю и нижнюю точки и сохраните с помощью кнопок мыши. Используя установленный порядок полиномов, определите модель полинома, которая подходит для отдельных медленных фаз. Выберите окончательный анализ для создания моделей медленной фазы и расчета расстояний, скоростей и коэффициентов отслеживания, усредненных по эпохе.
Выберите «Просмотреть 2D-график» или «Просмотреть 3D-график», чтобы просмотреть двумерный или трехмерный график выбранных областей. Выберите Добавить эпоху для сохранения, чтобы создать общие значения, и выберите Просмотреть текущий набор данных, чтобы просмотреть все добавленные значения и средние значения для данного животного. После повторения всего процесса для всех файлов для данного животного сгенерируйте окончательный набор данных, содержащий все волновые данные.
Наконец, экспортируйте набор данных с помощью экспорта данных и перейдите к следующим данным о животных. Анализ PyOKR у мышей с условным нокаутом Tbx5 показал, что эти животные сохраняют нормальный прирост горизонтального слежения по сравнению с мышами дикого типа. Тем не менее, эти мыши показали значительную потерю вертикального слежения, с почти нулевым приростом в ответ как на восходящие, так и на нисходящие стимулы.
Кроме того, анализ синусоидальных ответов подтвердил, что мыши с условным нокаутом Tbx5 продемонстрировали больший прирост горизонтального слежения, в то время как вертикальное отслеживание значительно уменьшилось.
