PyOKR：一种量化光动反射追踪能力的半自动方法

Summary

我们在这里描述 PyOKR，这是一种半自动定量分析方法，可直接测量对二维图像运动的视觉反应产生的眼球运动。与以前的方法相比，基于 Python 的用户界面和分析算法可实现更高的吞吐量和更准确的眼动追踪参数定量测量。

Abstract

对视觉刺激的行为反应的研究是理解视觉系统功能的关键组成部分。一个值得注意的反应是视动反射 （OKR），这是一种高度保守的先天行为，是视网膜图像稳定所必需的。OKR 提供了强大的图像跟踪读出能力，并已被广泛研究以了解来自不同遗传背景的动物的视觉系统电路和功能。OKR 包括两个阶段：当眼睛跟随刺激到达视觉平面边缘时的慢速跟踪阶段和重置眼睛在眼眶中位置的补偿性快速阶段扫视。以前的跟踪增益量化方法虽然可靠，但需要耗费大量人力，并且可能是主观的或任意推导的。为了获得更快速和可重复的眼动追踪能力量化，我们开发了一种新颖的半自动分析程序 PyOKR，除了适用于任何类型的视频眼动设备外，还可以量化响应任何方向刺激的二维眼动追踪运动。该方法提供自动过滤、慢速跟踪阶段的选择、垂直和水平眼矢量的建模、相对于刺激速度的眼球运动增益的量化，以及将结果数据组织到可用的电子表格中，用于统计和图形比较。这种定量和简化的分析管道可通过 PyPI 导入轻松访问，提供对 OKR 响应的快速直接测量，从而促进视觉行为响应的研究。

Introduction

图像稳定功能依赖于精确的动眼神经反应来补偿自我运动过程中发生的整体光流。这种稳定主要由两种运动反应驱动：视动反射 （OKR） 和前庭眼反射 （VOR）^1,2,3。穿过视网膜的缓慢整体运动会引起 OKR，从而引起相应方向的反射性眼睛旋转以稳定图像 ^1,2。这种运动称为慢期，被代偿性扫视打断，称为快期，其中眼睛向相反方向快速重置，以允许新的慢期。在这里，我们将这些快速阶段扫视定义为眼动追踪运动 （ETM）。VOR 依靠前庭系统引发眼球运动以补偿头部运动³，而 OKR 是通过 ON 的触发和随后向中脑中的辅助视系统 （AOS） 发出信号而在视网膜中启动^{的 4,5}。由于直接依赖视网膜回路，OKR 在研究和临床环境中经常用于确定视觉跟踪能力 ^6,7。

OKR 已作为评估基本视觉能力

Protocol

在约翰霍普金斯大学医学院 （JHUSOM） 进行的所有动物实验均已获得 JHUSOM 机构动物护理和使用委员会 （IACUC） 的批准。在加州大学旧金山分校 （UCSF） 进行的所有实验均按照 UCSF 机构动物护理和使用计划批准的方案进行。

1. 行为数据收集

1. 使用所选的视频眼球摄影方法记录 OKR 眼球运动，以生成波形数据（即球面坐标中眼睛注视角度的时间序列）。
   注?.......

Discussion

PyOKR 为研究眼球运动中反映的视觉反应提供了几个优势。这些功能包括准确性、可访问性和数据收集选项，以及整合参数化和可变刺激速度的能力。

直接眼动追踪增益评估提供了准确的眼动特征，与传统的快速相位眼跳 （ETM） 手动计数相比，这是一个更直接的定量指标。尽管扫视计数很有用，但它提供了对实际跟踪运动的间接评估。PyOKR 软件平台提供跟踪速度的直接量化，.......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
C57BL/6J  mice	Jackson Labs	664
Igor Pro	WaveMetrics	RRID: SCR_000325
MATLAB	MathWorks	RRID: SCR_001622
Optokinetic reflex recording chamber - JHUSOM	Custom-built	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9 and Kodama et al. (2016)13
Optokinetic reflex recording chamber - UCSF	Custom-built	N/A	As described in Harris and Dunn, 201510
Python	Python Software Foundation	RRID: SCR_008394
Tbx5 flox/+ mice	Gift from B. Bruneau	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9
Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd	MMRRC	MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD