PyOKR: Optokinetik Refleks İzleme Yeteneğini Ölçmek İçin Yarı Otomatik Bir Yöntem

Özet

Burada, iki boyutlu görüntü hareketine verilen görsel tepkilerden kaynaklanan göz hareketlerini doğrudan ölçen yarı otomatik bir nicel analiz yöntemi olan PyOKR'yi açıklıyoruz. Python tabanlı bir kullanıcı arayüzü ve analiz algoritması, önceki yöntemlere göre daha yüksek verim ve göz izleme parametrelerinin daha doğru nicel ölçümlerine olanak tanır.

Özet

Görsel uyaranlara verilen davranışsal tepkilerin incelenmesi, görsel sistem işlevini anlamanın önemli bir bileşenidir. Dikkate değer bir yanıt, retinada görüntü stabilizasyonu için gerekli olan yüksek oranda korunmuş doğuştan gelen bir davranış olan optokinetik reflekstir (OKR). OKR, görüntü izleme yeteneğinin sağlam bir şekilde okunmasını sağlar ve farklı genetik geçmişlere sahip hayvanlarda görsel sistem devrelerini ve işlevini anlamak için kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. OKR iki aşamadan oluşur: göz, görsel düzlemin kenarına kadar bir uyaranı takip ederken yavaş bir izleme aşaması ve gözün yörüngedeki konumunu sıfırlayan telafi edici bir hızlı faz sakkad. Önceki izleme kazancı niceleme yöntemleri, güvenilir olmasına rağmen, emek yoğundur ve öznel veya keyfi olarak türetilebilir. Göz izleme yeteneğinin daha hızlı ve tekrarlanabilir bir şekilde ölçülmesini sağlamak için, her türlü video-okülografi ekipmanına uyarlanabilir olmanın yanı sıra, herhangi bir yönlü uyarana yanıt olarak iki boyutlu göz izleme hareketinin nicelleştirilmesine olanak tanıyan yeni bir yarı otomatik analiz programı olan PyOKR'yi geliştirdik. Bu yöntem, otomatik filtreleme, yavaş izleme aşamalarının seçimi, dikey ve yatay göz vektörlerinin modellenmesi, uyaran hızına göre göz hareketi kazanımlarının nicelleştirilmesi ve elde edilen verilerin istatistiksel ve grafiksel karşılaştırmalar için kullanılabilir bir elektronik tablo halinde düzenlenmesini sağlar. PyPI içe aktarma yoluyla kolayca erişilebilen bu nicel ve kolaylaştırılmış analiz hattı, OKR yanıtlarının hızlı ve doğrudan ölçümünü sağlayarak görsel davranışsal yanıtların incelenmesini kolaylaştırır.

Giriş

Görüntü sabitleme, kendi kendine hareket sırasında meydana gelen küresel optik akışı telafi etmek için hassas okülomotor tepkilere dayanır. Bu stabilizasyon esas olarak iki motor tepki tarafından yönlendirilir: optokinetik refleks (OKR) ve vestibülo-oküler refleks (VOR)^1,2,3. Retina boyunca yavaş küresel hareket^{, görüntüyü 1,2} stabilize etmek için karşılık gelen yönde refleksif göz dönüşünü ortaya çıkaran OKR'yi indükler. Yavaş faz olarak bilinen bu hareket, yeni bir yavaş faza izin vermek için gözün hızla ters yönde ....

Protokol

Johns Hopkins Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde (JHUSOM) gerçekleştirilen tüm hayvan deneyleri, JHUSOM'daki Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi (IACUC) tarafından onaylandı. Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco'da (UCSF) gerçekleştirilen tüm deneyler, UCSF Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Programı tarafından onaylanan protokollere uygun olarak gerçekleştirildi.

1. Davranışsal veri toplama

1. Dalga verileri (yani, küresel koordinatlarda gözün bakış açısının bir zaman serisi) oluşturmak için tercih edilen video-okülografi yöntemini kullanarak OKR göz hareketlerini kaydedin.
   NOT: JHUSOM'da toplanan temsil....

Tartışmalar

PyOKR, göz hareketlerine yansıyan görsel tepkileri incelemek için çeşitli avantajlar sağlar. Bunlar, parametrelendirme ve değişken uyaran hızlarını dahil etme yeteneğine ek olarak doğruluk, erişilebilirlik ve veri toplama seçeneklerini içerir.

Doğrudan göz izleme kazancı değerlendirmesi, hızlı fazlı sakkadların (ETM'ler) geleneksel manuel sayımından daha doğrudan bir nicel ölçüm olan göz hareketinin doğru bir karakterizasyonunu sağlar. Yararlı olmasına rağm.......

Malzemeler

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