PyOKR: полуавтоматический метод количественной оценки способности отслеживания оптокинетических рефлексов

Summary

Здесь мы опишем PyOKR, полуавтоматический метод количественного анализа, который напрямую измеряет движения глаз в результате зрительных реакций на движение двумерного изображения. Пользовательский интерфейс и алгоритм анализа на основе Python обеспечивают более высокую пропускную способность и более точные количественные измерения параметров отслеживания движения глаз по сравнению с предыдущими методами.

Abstract

Изучение поведенческих реакций на визуальные стимулы является ключевым компонентом понимания функции зрительной системы. Одной из заметных реакций является оптокинетический рефлекс (OKR), высококонсервативное врожденное поведение, необходимое для стабилизации изображения на сетчатке. OKR обеспечивает надежное считывание возможностей отслеживания изображений и был тщательно изучен для понимания схем и функций зрительных систем у животных с различным генетическим происхождением. OKR состоит из двух фаз: медленной фазы слежения, когда глаз следует за стимулом к краю зрительной плоскости, и компенсаторной быстрой фазовой саккады, которая сбрасывает положение глаза на орбите. Предыдущие методы количественной оценки коэффициента усиления, хотя и надежны, трудоемки и могут быть субъективными или произвольными. Чтобы получить более быструю и воспроизводимую количественную оценку способности отслеживания движения глаз, мы разработали новую полуавтоматическую программу анализа PyOKR, которая позволяет количественно оценивать двумерное движение по отслеживанию движения глаз в ответ на любой направленный стимул, в дополнение к возможности адаптации к любому типу видеоокулграфического оборудования. Этот метод обеспечивает автоматическую фильтрацию, выбор медленных фаз отслеживания, моделирование вертикальных и горизонтальных векторов глаза, количественную оценку прироста движения глаз относительно скорости стимула и организацию полученных данных в удобную электронную таблицу для статистических и графических сравнений. Этот конвейер количественного и оптимизированного анализа, легко доступный через импорт PyPI, обеспечивает быстрое и прямое измерение реакций OKR, тем самым облегчая изучение визуальных поведенческих реакций.

Introduction

Стабилизация изображения основана на точных глазодвигательных реакциях для компенсации глобального оптического потока, возникающего во время самостоятельного движения. Эта стабилизация обусловлена в первую очередь двумя двигательными реакциями: оптокинетическим рефлексом (OKR) и вестибуло-окулярным рефлексом (VOR)^1,2,3. Медленное глобальное движение по сетчатке индуцирует OKR, который вызывает рефлекторное вращение глаза в соответствующем направлении для стабилизации изображения ^1,2. Это движение, известное как медлен....

Protocol

Все эксперименты на животных, проведенные в Медицинской школе Университета Джона Хопкинса (JHUSOM), были одобрены Институциональным комитетом по уходу за животными и их использованию (IACUC) при JHUSOM. Все эксперименты, проведенные в Калифорнийском университете в Сан-Франциско (UCSF), были прове?.......

Discussion

PyOKR дает несколько преимуществ для изучения зрительных реакций, отраженных в движениях глаз. К ним относятся точность, доступность и опции сбора данных, а также возможность включения параметризации и переменной скорости стимула.

Оценка усиления прямого отслеживания взг.......

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