Name: high-throughput analysis of optical mapping data using electromap
Uploaded: 2019-06-04T15:00:00
Duration: 7 min 36 s
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Ce travail a été financé par l'EPSRC studentship (Sci-Phy-4-Health Centre for Doctoral Training L016346) à D.P., K.R. et L.F., Wellcome Trust Seed Award Grant (109604/Z/15/Z) à D.P., British Heart Foundation Grants (PG/17/55/33087, RG/17/15/33106) à D.P. , Union européenne (accord de subvention no 633196 [CATCH ME] à P.K. et L.F.), British Heart Foundation (FS/13/43/30324 à P.K. et L.F.; PG/17/30/32961 à P.K. et A.H.), et Fondation Leducq à P.K. J.W. est soutenu par la British Heart Foundation (FS/16/35/31952).

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	<li>Efimov, I. R., Nikolski, V. P., Salama, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+Imaging+of+the+Heart.">Optical Imaging of the Heart.</a> Circulation Research. 94, 21-33 (2004).</li><li>Herron, T. J., Lee, P., Jalife, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+imaging+of+voltage+and+calcium+in+cardiac+cells+&amp;+tissues.">Optical imaging of voltage and calcium in cardiac cells &amp; tissues.</a> Circulation Research. 110, 609-623 (2012).</li><li>Boukens, B. J., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+century+of+optocardiography.">A century of optocardiography.</a> IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 7, 115-125 (2014).</li><li>Myles, R. C., Wang, L., Kang, C., Bers, D. M., Ripplinger, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Local+&#946;-adrenergic+stimulation+overcomes+source-sink+mismatch+to+generate+focal+arrhythmia.">Local &#946;-adrenergic stimulation overcomes source-sink mismatch to generate focal arrhythmia.</a> Circulation Research. 110, 1454-1464 (2012).</li><li>Syeda, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PITX2+Modulates+Atrial+Membrane+Potential+and+the+Antiarrhythmic+Effects+of+Sodium-Channel+Blockers.">PITX2 Modulates Atrial Membrane Potential and the Antiarrhythmic Effects of Sodium-Channel Blockers.</a> Journal of the American College of Cardiology. 68, 1881-1894 (2016).</li><li>Winter, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sympathetic+nervous+regulation+of+cardiac+alternans+in+the+intact+heart.">Sympathetic nervous regulation of cardiac alternans in the intact heart.</a> Frontiers in Physiology. 9, 1-12 (2018).</li><li>Faggioni, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Suppression+of+spontaneous+ca+elevations+prevents+atrial+fibrillation+in+calsequestrin+2-null+hearts.">Suppression of spontaneous ca elevations prevents atrial fibrillation in calsequestrin 2-null hearts.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 7, 313-320 (2014).</li><li>Sato, P. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loss+of+Plakophilin-2+Expression+Leads+to+Decreased+Sodium+Current+and+Slower+Conduction+Velocity+in+Cultured+Cardiac+Myocytes.">Loss of Plakophilin-2 Expression Leads to Decreased Sodium Current and Slower Conduction Velocity in Cultured Cardiac Myocytes.</a> Circulation Research. 105, 523-526 (2009).</li><li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+mapping+design+for+murine+atrial+electrophysiology.">Optical mapping design for murine atrial electrophysiology.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging &amp; Visualization. 5, 368-378 (2017).</li><li>Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Processing+and+analysis+of+cardiac+optical+mapping+data+obtained+with+potentiometric+dyes.">Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).</li><li>Crocini, C., Ferrantini, C., Pavone, F. S., Sacconi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optogenetics+gets+to+the+heart:+A+guiding+light+beyond+defibrillation.">Optogenetics gets to the heart: A guiding light beyond defibrillation.</a> Progress in Biophysics and Molecular Biology. 130, 132-139 (2017).</li><li>Entcheva, E., Bub, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=All-optical+control+of+cardiac+excitation:+Combined+high-resolution+optogenetic+actuation+and+optical+mapping.">All-optical control of cardiac excitation: Combined high-resolution optogenetic actuation and optical mapping.</a> The Journal of Physiology. 9, 2503-2510 (2016).</li><li>O&#8217;Shea, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ElectroMap:+High-throughput+open-source+software+for+analysis+and+mapping+of+cardiac+electrophysiology.">ElectroMap: High-throughput open-source software for analysis and mapping of cardiac electrophysiology.</a> Scientific Reports. 9, 1-13 (2019).</li><li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+system+using+spatial+oversampling+for+optical+mapping+in+murine+atria.+Development+and+validation+with+monophasic+and+transmembrane+action+potentials.">An automated system using spatial oversampling for optical mapping in murine atria. Development and validation with monophasic and transmembrane action potentials.</a> Progress in Biophysics and Molecular Biology. 115, 340-348 (2014).</li><li>Jaimes, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+response+of+the+isolated,+perfused+normoxic+heart+to+pyruvate+dehydrogenase+activation+by+dichloroacetate+and+pyruvate.">Functional response of the isolated, perfused normoxic heart to pyruvate dehydrogenase activation by dichloroacetate and pyruvate.</a> Pflugers Archiv. 468, 131-142 (2016).</li><li>Wang, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cardiac+tissue+slices:+preparation,+handling,+and+successful+optical+mapping.">Cardiac tissue slices: preparation, handling, and successful optical mapping.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 308, H1112-H1125 (2015).</li><li>Parrish, D. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transient+denervation+of+viable+myocardium+after+myocardial+infarction+does+not+alter+arrhythmia+susceptibility.">Transient denervation of viable myocardium after myocardial infarction does not alter arrhythmia susceptibility.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory. , (2017).</li><li>Ihara, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrophysiological+Assessment+of+Murine+Atria+with+High-Resolution+Optical+Mapping.">Electrophysiological Assessment of Murine Atria with High-Resolution Optical Mapping.</a> Journal of Visualized Experiments. (132), e56478 (2018).</li><li>Holmes, A. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Regional+Reduction+in+Ito+and+IKACh+in+the+Murine+Posterior+Left+Atrial+Myocardium+Is+Associated+with+Action+Potential+Prolongation+and+Increased+Ectopic+Activity.">A Regional Reduction in Ito and IKACh in the Murine Posterior Left Atrial Myocardium Is Associated with Action Potential Prolongation and Increased Ectopic Activity.</a> Plos One. 11, e0154077 (2016).</li><li>Lang, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Arrhythmogenic+remodeling+of+&#946;&lt;inf&gt;2&lt;/inf&gt;+versus+&#946;&lt;inf&gt;1&lt;/inf&gt;+adrenergic+signaling+in+the+human+failing+heart.">Arrhythmogenic remodeling of &#946;&lt;inf&gt;2&lt;/inf&gt; versus &#946;&lt;inf&gt;1&lt;/inf&gt; adrenergic signaling in the human failing heart.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 8, 409-419 (2015).</li><li>Kang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+Organotypic+Cultured+Cardiac+Slices:+New+Platform+For+High+Throughput+Preclinical+Human+Trials.">Human Organotypic Cultured Cardiac Slices: New Platform For High Throughput Preclinical Human Trials.</a> Scientific Reports. 6, 1-13 (2016).</li><li>Wen, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transverse+cardiac+slicing+and+optical+imaging+for+analysis+of+transmural+gradients+in+membrane+potential+and+Ca2++transients+in+murine+heart.">Transverse cardiac slicing and optical imaging for analysis of transmural gradients in membrane potential and Ca2+ transients in murine heart.</a> The Journal of Physiology. 596, 3951-3965 (2018).</li><li>Houston, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterisation+of+re-entrant+circuit+(or+rotational+activity)+in+vitro+using+the+HL1-6+myocyte+cell+line.">Characterisation of re-entrant circuit (or rotational activity) in vitro using the HL1-6 myocyte cell line.</a> Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 119, 155-164 (2018).</li><li>Yu, T. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+mapping+design+for+murine+atrial+electrophysiology.">Optical mapping design for murine atrial electrophysiology.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization. 5, 368-376 (2017).</li><li>Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Processing+and+analysis+of+cardiac+optical+mapping+data+obtained+with+potentiometric+dyes.">Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes.</a> AJP: Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).</li><li>Bayly, P. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+Conduction+Velocity+Vector+Fields+from+Epicardial+Mapping+Data.">Estimation of Conduction Velocity Vector Fields from Epicardial Mapping Data.</a> IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering. 45, 563-571 (1998).</li><li>Jaimes, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+technical+review+of+optical+mapping+of+intracellular+calcium+within+myocardial+tissue.">A technical review of optical mapping of intracellular calcium within myocardial tissue.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 310, H1388-H1401 (2016).</li><li>Wang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+mapping+of+sarcoplasmic+reticulum+Ca2++in+the+intact+heart:+Ryanodine+receptor+refractoriness+during+alternans+and+fibrillation.">Optical mapping of sarcoplasmic reticulum Ca2+ in the intact heart: Ryanodine receptor refractoriness during alternans and fibrillation.</a> Circulation Research. 114, 1410-1421 (2014).</li><li>Winter, J., Shattock, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Geometrical+considerations+in+cardiac+electrophysiology+and+arrhythmogenesis.">Geometrical considerations in cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis.</a> Europace. , (2016).</li><li>Mironov, S., Jalife, J., Tolkacheva, E. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+of+conduction+velocity+restitution+and+short-term+memory+in+the+development+of+action+potential+duration+alternans+in+isolated+rabbit+hearts.">Role of conduction velocity restitution and short-term memory in the development of action potential duration alternans in isolated rabbit hearts.</a> Circulation. 118, 17-25 (2008).</li><li>Khwaounjoo, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image-Based+Motion+Correction+for+Optical+Mapping+of+Cardiac+Electrical+Activity.">Image-Based Motion Correction for Optical Mapping of Cardiac Electrical Activity.</a> Annals of Biomedical Engineering. 43, 1235-1246 (2014).</li><li>Christoph, J., Luther, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Marker-Free+Tracking+for+Motion+Artifact+Compensation+and+Deformation+Measurements+in+Optical+Mapping+Videos+of+Contracting+Hearts.">Marker-Free Tracking for Motion Artifact Compensation and Deformation Measurements in Optical Mapping Videos of Contracting Hearts.</a> Frontiers in Physiology. 9, (2018).</li><li>Umapathy, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phase+Mapping+of+Cardiac+Fibrillation.">Phase Mapping of Cardiac Fibrillation.</a> Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 3, 105-114 (2010).</li><li>Tomii, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detection+Algorithm+of+Phase+Singularity+Using+Phase+Variance+Analysis+for+Epicardial+Optical+Mapping+Data.">Detection Algorithm of Phase Singularity Using Phase Variance Analysis for Epicardial Optical Mapping Data.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63, 1795-1803 (2016).</li><li>Cantwell, C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Techniques+for+automated+local+activation+time+annotation+and+conduction+velocity+estimation+in+cardiac+mapping.">Techniques for automated local activation time annotation and conduction velocity estimation in cardiac mapping.</a> Computers in Biology and Medicine. 65, (2015).</li></ol>

P.K. reçoit le soutien de recherche de plusieurs compagnies de drogue et d'appareils actifs dans la fibrillation auriculaire et a reçu des honoraires de plusieurs de ces entreprises. L.F. a reçu des subventions de recherche institutionnelles EU, BHF, MRC, DFG et Gilead. P.K. et L.F. sont répertoriés comme inventeurs sur deux brevets détenus par l'Université de Birmingham (Atrial Fibrillation Therapy WO 2015140571, Markers for Atrial Fibrillation WO 2016012783).

Tous les autres auteurs ne déclarent aucun conflit d'intérêts potentiel.

Ici, nous présentons un guide étape par étape pour l'utilisation du logiciel open-source ElectroMap pour l'analyse flexible et multi variable des ensembles de données de cartographie optique cardiaque. Pour une utilisation réussie d'ElectroMap, les données d'imagerie doivent être en .tif ou . Formats MAT. ElectroMap intègre plusieurs paramètres utilisateur modifiables. Comme le démontre la figure 2A, cela est nécessaire en raison de la grande hétérogénéité qui existe entre les modèles expérimentaux et le matériel d'imagerie. Cela signifie cependant que les paramètres par défaut dans le logiciel ne sera pas toujours optimale, donc une étape critique dans l'utilisation du logiciel est pour l'utilisateur de régler les paramètres pour leur configuration expérimentale particulière. Il s'agit notamment des paramètres de la caméra et des échelles de temps, comme le montre la figure 2B. Une fois que les paramètres optimaux ont été trouvés, ceux-ci peuvent être enregistrés et rechargés à des moments ultérieurs en sélectionnant le fichierde configuration .
L'incorporation de la mesure CL automatisée et la segmentation des signaux sont des avantages clés du logiciel. Ces caractéristiques permettent d'analyser les réponses aigues dans les enregistrements expérimentaux et d'élargir l'analyse de se concentrer sur les battements isolés simples. Une fois la segmentation souhaitée atteinte, le module d'analyse de fichiers uniques permet l'analyse automatisée de chaque segment individuel (y compris les battements uniques), réalisant l'analyse à haut débit de plusieurs variables à travers l'enregistrement produit dans un fichier unique .csv. En conjonction, la moyenne d'ensemble des pics groupés est une méthode efficace pour améliorer la qualité des signaux bruyants qui est automatiquement effectuée dans ElectroMap. Cependant, la moyenne d'ensemble n'est pas omniprésente bénéfique, par exemple dans les études de la variabilité beat-to-beat. Par conséquent, ElectroMap intègre la segmentation à battement unique pour éviter la moyenne d'ensemble, les options de traitement alternatives pour améliorer le SNR (filtrage spatial et temporel) et inclut le module d'analyse Des Alternans pour étudier et cartographier variabilité beat-to-beat.
Les jeux de données de cartographie optique présentent souvent des artefacts tels que des artefacts de dérive de base et de mouvement. De même, les signaux générés peuvent être de faible qualité en raison de petites tailles de pixels, de temps d'exposition courts et de faibles changements fluorescents fractionnaires2. Ces facteurs empêchent l'analyse efficace et précise du comportement sous-jacent d'EP. Comme indiqué, ElectroMap a plusieurs stratégies de traitement pour surmonter ces problèmes. Cependant, l'application de ces algorithmes à des données fondamentalement de mauvaise qualité/déformées empêchera toujours l'analyse efficace. SNR est donc l'un des paramètres mesurés et affichés dans ElectroMap. De même, l'utilisateur peut sélectionner et comparer les signaux provenant de régions spécifiques de l'échantillon à l'aide des modules Pixel Info et Compare, permettant d'identifier des phénomènes tels que les artefacts de mouvement présentés à la figure 5, et appropriés l'exclusion des données.
À l'heure actuelle, ElectroMap ne prend pas en charge le retrait des artefacts de mouvement des données brutes de la même manière que la correction de base. Par conséquent, un développement futur possible du logiciel est l'inclusion de la suppression d'artefact de mouvement par des méthodes de calcul comme cela a été rapporté31,32. En outre, ElectroMap est actuellement limité à l'étude d'un signal optique. Cependant, pour les colorants ratiométriques et l'utilisation simultanée de la tension et des colorants de calcium27, le traitement simultané de deux canaux de longueur d'onde est nécessaire. L'intégration de l'analyse du double signal est donc un ajout futur important au logiciel. L'extension des options d'analyse applicables aux jeux de données arythmiques, telles que le suivi de la singularité de phase, élargirait également la portée du logiciel33,34. Enfin, plusieurs des options d'analyse décrites peuvent également être utiles dans l'analyse des données de cartographie des électrodes. En effet, ElectroMap a été utilisé pour analyser les données de cartographie des électrodes malgré la forme d'onde électrogramme contrastante20,35, et une optimisation supplémentaire permettra d'étendre son utilisation pour cette modalité.

La cartographie optique utilise des reporters fluorescents de tension et/ou de concentration de calcium pour interroger l'électrophysiologie cardiaque (EP) et la manipulation du calcium dans les préparations multicellulaires, avec une plus grande résolution spatiale que ce qui est réalisable avec les techniques1,2,3. Par conséquent, la cartographie optique a émergé comme une technique importante et de plus en plus utilisé, fournissant des informations clés sur le comportement électrique physiologique et pathophysiologique dans le cœur3,4,5 ,6,7,8. Le traitement et l'analyse efficaces des données obtenues à partir d'expériences de cartographie optique sont compliqués par plusieurs facteurs. La nature de résolution spatiotemporelle élevée des jeux de données de cartographie optique se traduit par des fichiers vidéo bruts composés de milliers d'images, chacune composée d'un certain nombre de pixels individuels, donnant lieu à de fichiers de données volumineux qui nécessitent un débit élevé et automatisés traitement9. Les petites tailles de pixels, la charge de colorant pauvre et inégale et les petits changements fractionnels de fluorescence entraînent des signaux optiques avec un faible rapport signal/bruit (SNR), nécessitant un prétraitement avant qu'une analyse efficace ne soit réalisable10. Le traitement et l'analyse peuvent être encore compliqués par l'utilisation de protocoles de stimulation optogénétique qui utilisent la lumière pour initier l'activation, ce qui peut fausser le signal enregistré des capteurs fluorescents11,12. En outre, une fois les données traitées, plusieurs techniques et définitions non cohérentes peuvent être appliquées pour mesurer les paramètres d'intérêt, les techniques les plus applicables variant en fonction de la configuration expérimentale, du modèle et de la question2, 10,13. Ces limitations empêchent l'apaisement de la technologie et entravent une analyse véritablement objective.
Pour surmonter ces limites, plusieurs groupes de recherche ont conçu des pipelines de traitement personnalisés adaptés à leur modèle expérimental, question et matériel7,14,15,16. D'autres utilisent des logiciels propriétaires commerciaux où les algorithmes sous-jacents peuvent être difficiles d'accès4,17. Par conséquent, il est clairement nécessaire d'avoir une plate-forme logicielle open source disponible gratuitement pour le traitement et l'analyse des données de cartographie optique. Il est important que ce logiciel soit open-source, facile à utiliser, flexible à l'ajustement des paramètres, applicable à une gamme de modèles expérimentaux avec des propriétés EP distinctes et permet de façon cruciale quantification directe et réglable de la gamme de cardiaques paramètres qui peuvent être étudiés à l'aide de la cartographie optique.
Nous avons récemment publié et publié une plate-forme logicielle complète, ElectroMap, pour le traitement, l'analyse semi-automatisée et de haut niveau, l'analyse et la cartographie des ensembles de données de cartographie optique cardiaque13. Ici, nous présentons un manuel vidéo pour l'utilisation d'ElectroMap et démontrons comment il peut être utilisé pour traiter, analyser et cartographier plusieurs ensembles de données de cartographie optique. Nous nous concentrons sur l'utilisation d'ElectroMap pour quantifier les variables standard de traitement de l'EP et du calcium et démontrer l'utilisation de la vitesse de conduction autonome, de l'analyse de fichiers uniques et des modules d'alternans.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>MATLAB and Simulink R2018a</td>
			<td>Mathworks, Inc, Natick, MA</td>
			<td></td>
			<td>MATLAB software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-throughput analysis of optical mapping data using electromap

La cartographie optique est une technique établie pour l'étude de résolution spatio-temporelle élevée de l'électrophysiologie cardiaque dans les préparations multicellulaires. Nous présentons ici, dans un guide étape par étape, l'utilisation d'ElectroMap pour l'analyse, la quantification et la cartographie des ensembles de données de tension et de calcium à haute résolution acquis par la cartographie optique. Les options d'analyse ElectroMap couvrent une grande variété de paramètres électrophysiologiques clés, et l'interface utilisateur graphique permet une modification simple des définitions de prétraitement et de paramètres, rendant ElectroMap applicable à un large éventail de modèles expérimentaux. Nous montrons comment la détection de fréquences et la segmentation des signaux intégrées permettent une analyse à haut débit d'enregistrements expérimentaux entiers, des réponses aigues et une variabilité unique de battement à battement. En outre, ElectroMap intègre la moyenne multi-battement automatisée pour améliorer la qualité du signal des jeux de données bruyants, et ici nous démontrons comment cette fonctionnalité peut aider à élucider les changements électrophysiologiques qui pourraient autrement passer inaperçus lors de l'utilisation unique l'analyse de battement. Des modules personnalisés sont inclus dans le logiciel pour une enquête détaillée sur la conduction, l'analyse de fichiers uniques et les alternans, comme il est démontré ici. Cette plate-forme logicielle peut être utilisée pour permettre et accélérer le traitement, l'analyse et la cartographie de l'électrophysiologie cardiaque complexe.

Tous les travaux réalisés dans le cadre de cette étude ont été entrepris conformément aux directives éthiques énoncées par la loi britannique sur les animaux (procédures scientifiques) de 1986 et la directive 2010/63/UE du Parlement européen sur la protection des animaux utilisés à des fins scientifiques. Les expériences ont été approuvées par le siège social (souris : PPL 30/2967 et PFDAAF77F, cobaye : PPL PF75E5F7F) et les commissions d'examen institutionnelles de l'Université de Birmingham (souris) et du King's College de Londres (cochon de Guinée). Des méthodes détaillées pour la collecte des données brutes qui ont été analysées ici peuvent être trouvées dans nos publications précédentes5,6,14,19.
L'interface principale à partir de laquelle ElectroMap est contrôlé est montrée dans la figure 1A. Les étapes nécessaires à l'analyse d'un jeu de données sont contrôlées principalement par les imagesde charge , Images de processus, et produire des cartes boutons, et sont affichés mis en évidence en vert, bleu et rouge, respectivement dans la figure 1A. La figure 1B-D montre les opérations qui se produisent lors de la sélection de chacun de ces boutons. Load Images applique les options de seuil d'image choisies par l'utilisateur (Figure 1B), tandis que Process Images (Figure 1C) applique le filtrage et la correction de base. Enfin, Produce Maps effectuera d'abord la moyenne des données en fonction de la fenêtre temporelle et des paramètres de segmentation (à moins que la segmentation d'un seul battement ne soit choisie) et effectuera ensuite des analyses décrites ci-dessus.
Un aspect clé de ElectroMap est sa flexibilité en ce qui concerne le type de caméra et le modèle expérimental. Ceci est crucial pour l'utilité d'un logiciel de cartographie optique en raison de l'EP cardiaque distinct et les caractéristiques anatomiques qui existent entre les modèles largement utilisés. La figure 2A montre par exemple la morphologie potentielle de l'oreillema murine par rapport au ventricule de cobaye, enregistré à l'aide de colorants sensibles à la tension comme indiqué précédemment6,14. Malgré la forme distincte du potentiel d'action, et l'utilisation de deux caméras de cartographie optique séparées avec des framerates différents et des tailles de pixels, ElectroMap peut être utilisé pour analyser avec succès les deux jeux de données. Toutefois, cela nécessite la modification de certains paramètres dans l'interface utilisateur (Figure 2B). Notez que le potentiel prolongé d'action de cobaye nécessite une plus grande fenêtre de temps. En outre, pour empêcher la correction de base de haut-chapeau modifiant sans physiologiquement les signaux optiquement enregistrés, sa longueur de temps doit être augmentée de sorte qu'elle soit plus grande que le cours de temps du potentiel d'action.
ElectroMap offre une multitude d'options de traitement pour aider à améliorer le SNR des signaux enregistrés optiquement qui peuvent être nécessaires pour récupérer efficacement les paramètres EP. Un exemple est la moyenne automatisée d'ensemble des pics suivant la segmentation des données. La figure 3A-C montre comment l'application de la moyenne d'ensemble, au lieu d'autres méthodes, peut améliorer Le SNR à partir d'atria gauche surine sinainisolés(n - 13). Cela réduit l'hétérogénéité de la mesure et la probabilité d'échec de l'analyse (Figure 3D). Par exemple, un changement de fréquence de rythme de 3 Hz à 10 Hz n'a pas modifié APD50, quand aucune moyenne d'ensemble n'est entreprise, pourtant une diminution prévuede 29 APD50 à 10 Hz rythme a été observée une fois mesurée à partir des données moyennes d'ensemble ( Figure 3E).
La figure 4 démontre l'efficacité et l'utilité de la détection et de la segmentation automatisées des fréquences de stimulation offertes par ElectroMap. Ici, les atrias gauches de souris (n - 5) ont été rythmés à une longueur de cycle de 120 ms et la longueur du cycle a été raccourcie progressivement de 10 ms jusqu'à ce qu'elle atteigne 50 ms. ElectroMap a automatiquement identifié la longueur du cycle de rythme et les tissus groupés ont fait la moyenne des pics en conséquence (figure4A ). Ceci a été réalisé avec une grande précision dans tous les jeux de données (Figure 4B). La segmentation automatisée des données a permis une analyse directe et élevée du débit du ralentissement de la vitesse de conduction avec une fréquence de rythme accrue/longueur raccourcie du cycle (Figure 4C,D). Parallèlement, APD50 (Figure 4E) et intervalle diastolique (figure 4F) raccourci. L'amplitude des pics mesurés optiquement a diminué, tandis que le temps de pointe a augmenté (figure 4G,H). Ce sont encore les réponses de restitution attendues dans le tissu cardiaque29,30 et l'utilisation d'ElectroMap peut aider donc à élucider les changements en réponse à la fréquence de stimulation en présence d'agents pharmacologiques, modification génétique, ou les états de la maladie.
Une considération importante dans l'utilisation d'un logiciel tel qu'ElectroMap est la présence d'artefacts dans les données sous-jacentes. Figure 5, par exemple, démontre que les artefacts de mouvement (la distorsion du signal enregistré optiquement par le mouvement des tissus) peuvent empêcher des mesures précises de l'activation et surtout de la repolarisation au sein d'ElectroMap. Voir Discussion pour d'autres considérations.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig1.jpg"> Figure 1 : Étapes principales de traitement ElectroMap. (A) Interface utilisateur graphique d'ElectroMap, avec les images de charge (vert), Images de processus (bleu) et Les boutons Produce Maps (rouge) mis en évidence. (B) Options de seuil d'image qui peuvent être appliquées sur la sélection des images de charge. (C) Les options de traitement des signaux disponibles pour l'utilisateur comprennent le filtrage spatial et temporel et la correction de base et peuvent être appliquées à la pile d'images en appuyant sur Process Images. (D) Moyenne de l'ensemble et quantification des paramètres (mesure APD illustrée) qui est activée en sélectionnant Produce Maps. Figure adaptée de O'Shea et coll., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig1large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig2.jpg"> Figure 2 : Analyse des données sur les souris et les cobayes à l'aide d'ElectroMap. (A) Potentiel d'action enregistré optiquement à partir d'oreillettes de souris et de ventricules de cobaye, ainsi que le premier (df/dt) et le second (d2f/dt2) dérivant de ces signaux. Les différentes définitions des temps d'activation et de repolarisation employables dans ElectroMap sont mises en évidence. (B) Captures d'écran des paramètres de traitement d'images et de signaux utilisés dans l'interface ElectroMaps. Les boîtes rouges mettent en évidence les paramètres qui nécessitaient une modification entre les analyses des données sur les souris et les cobayes. Figure adaptée de O'Shea et coll., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig2large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig3.jpg"> Figure 3 : Ensemble en moyenne pour résoudreles modifications de la DPA . (A) CARTE APD50 et exemple de signal de pixel unique à partir de potentiels d'action optique à battement unique. (B) APD50 carte et exemple de signal de pixel unique à partir de potentiels d'action optique générés par la moyenne d'ensemble de 10 battements successifs (méthode de pointe). (C) SNR de battement simple comparé à 10 signaux de moyenne de battement. (D) APD50 hétérogénéité (i) et le nombre de défaillances de mesure (ii) en fonction de SNR pour un seul battement et 10 battements en moyenne APD50 cartes. (E) APD50 à 3 et 10 Hz fréquence de rythme, tel que mesuré à partir de battement unique et 10 cartes de battement. (Données présentées comme moyenne - erreur standard, n 13 atria gauche, p 'lt; 0,001 par l'étudiant apparié t-test). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig3large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig4.jpg"> Figure 4 : Utilisation d'ElectroMap pour étudier les réponses de fréquence de stimulation dans le tissu cardiaque. (A) Exemple ElectroMap capture d'écran de la reconnaissance de fréquence de rythme et la segmentation. (B) Comparaison des longueurs de cycle de rythme de stimulation connues et ElectroMap mesurées. (C) Cartes d'activation à 120 ms et 60 ms longueurs de cycle de rythme. (D-H) Données groupées de la vitesse de conduction (D), APD50 (E), intervalle diastolique (F), amplitude (G), et le temps de pointe (H) en fonction de la longueur du cycle de rythme diminuant de 120 ms à 60 ms par incréments de 10 ms. (Données affichées comme moyenne d'erreur standard, n 5 atria gauche) <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig4large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig5.jpg"> Figure 5 : Effet des artefacts de mouvement. (A) Carte APD50. (B) Carte d'activation. (C) Exemple de signaux provenant d'emplacements marqués (croix) sur les cartes APD et d'activation. Dans la zone du tissu marquée de la croix rouge, la contraction n'a pas été découplée avec succès, déformant le signal optique mesuré. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig5large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>

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High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap

Ce protocole décrit la configuration et l'utilisation d'ElectroMap, une plate-forme logicielle open source basée sur MATLAB pour l'analyse des données de cartographie optique cardiaque. ElectroMap fournit un outil polyvalent à haut débit pour l'analyse de la tension de cartographie optique et des ensembles de données de calcium à travers un large éventail de modèles expérimentaux cardiaques.

Analyse à haut débit des données de cartographie optique à l'aide d'ElectroMap

Optical mapping is an established technique for high spatio-temporal resolution study of cardiac electrophysiology in multi-cellular preparations. Here we ...

L’utilisation de technologies de cartographie multi-réseaux et optiques dans la recherche cardiaque est en pleine expansion. Toutefois, ce qui manque actuellement, c’est un logiciel opensource robuste et à haut débit pour l’analyse des données d’électrophysiologie. C’est pourquoi nous avons développé un nouveau logiciel appelé ElectroMap pour aider les chercheurs dans leur analyse.ElectroMap intègre des méthodes nouvelles et établies pour analyser les données de cartographie cardiaque qui peuvent être acquises auprès de n’importe quelle espèce à l’aide de plusieurs caméras différentes, de multiples colorants fluorescents différents et de différentes modalités d’acquisition, y compris la cartographie optique et les systèmes de réseau multi-électrodes. En plus de mesurer les paramètres AP standard tels que la durée potentielle d’action, l’analyse conductrice et la morphologie, ElectroMap permet d’analyser et de quantifier l’activité. Commencez par télécharger tous les fichiers à partir de la dernière version de code source d’ElectroMap à partir du référentiel GitHub.Dézipez le contenu téléchargé à un endroit désiré. Ouvrez MATLAB et naviguez vers l’emplacement du dossier hébergeant le code source ElectroMap. Ensuite, ouvrez l’électrocarte de fichier.m et appuyez sur exécuter dans l’éditeur pour démarrer l’interface utilisateur ElectroMap. Ensuite, pour charger l’image, appuyez sur sélectionnez dossier et naviguer à l’emplacement du fichier de données ou des fichiers à analyser. Sélectionnez le fichier à charger à partir de l’interface et appuyez sur les images de charge.Une fois chargé, le premier cadre apparaîtra et un contour rouge indiquera le seuil automatique de l’image. Si vous le souhaitez, modifiez-le en un seuil basé sur l’amplitude du cours du temps de signal en changeant l’option dans l’image pour le menu de dropdown de seuil. Notez qu’une fois que le seuil est sélectionné, il est ensuite appliqué pour l’ensemble de la pile d’images.Si vous le souhaitez, modifiez l’option seuil en manuel qui activera le curseur pour ajuster manuellement le seuil d’image. En outre, sélectionnez la région personnalisée d’intérêt pour analyse en sélectionnant les cases à cocher appropriées en dessous des options de seuil. Notez que des options avancées pour la sélection de la région d’intérêt telles que le nombre de zones sont disponibles à partir de la sélection roi à partir du menu supérieur.Une fois qu’un seuil approprié a été appliqué, pressez les images de processus pour appliquer le traitement. À ce stade, assurez-vous que les paramètres corrects de la caméra ont été entrés pour la vitesse de l’image et la taille kilohertz et pixel dans les micromètres et les options de traitement du signal telles que la période de fenêtre, spatial, et le filtrage temporel. Une fois le dossier traité, inspectez les pics du signal moyen des tissus étiquetés par les cercles rouges.Segmenter le signal en fonction des pics détectés. Signal du segment de presse. Si vous le souhaitez, appliquez la segmentation personnalisée du signal en zoomant sur l’heure d’intérêt et en sélectionnant le signal du segment.Une fois les images traitées, le bouton produire des cartes deviendra actif. Appuyez sur produire des cartes pour appliquer la durée potentielle d’action, le temps d’activation, la vitesse de conduction et l’analyse du rapport signal/bruit. Sélectionnez les segments désirés dans la boîte de liste pour appliquer l’analyse à chacun.Ensuite, sélectionnez obtenir des informations pixel pour voir un affichage détaillé du signal à partir de n’importe quel pixel dans l’image et comparer les pixels à tracer simultanément des signaux à partir de jusqu’à six emplacements. Pour accéder à une analyse plus détaillée de la vitesse de conduction, la conduction de la presse. Appuyez ensuite sur un seul vecteur pour analyser la conduction à l’aide de la méthode vectorielle unique où le vecteur de gradient est calculé à partir du temps d’inactivation de retard entre deux points.Enfin, appuyez sur vecteur local pour appliquer la méthode multi-vecteur avec les paramètres correspondant à ceux de l’interface principale. Courbe d’activation de la presse pour tracer le pourcentage de tissu activé en fonction du temps. Pour quantifier d’autres paramètres à l’aide d’ElectroMap, sélectionnez l’une des autres analyses souhaitées dans le menu dropdown au-dessus de la carte d’affichage.Appuyez sur l’analyse d’un seul fichier pour ouvrir un module dédié pour la durée de débit élevé et l’analyse de conduction de chaque segment identifié dans un fichier. Effectuez l’analyse sur l’ensemble de l’image ou sur certaines régions ou points d’intérêt. Pour exporter des données d’ElectroMap, appuyez sur les valeurs d’exportation pour sauvegarder les valeurs de la carte actuellement affichée dans l’interface utilisateur principale.Appuyez ensuite sur la carte d’exportation pour faire apparaître un popup contenant la carte actuellement affichée qui peut ensuite être enregistrée dans une variété de formats d’image. Si vous le souhaitez, ajoutez une barre de couleur en sélectionnant l’icône de la barre de couleur. Définissez l’échelle en sélectionnant modifier puis colorier la carte.Enfin, appuyez sur la vidéo d’activation pour rendre une animation de la séquence d’activation qui peut être enregistrée sous forme de fichier GIF animé. Ceci montre la morphologie potentielle d’action des oreillettes murines par rapport au ventricule de cobaye enregistré utilisant des dyes sensibles de tension comme précédemment rapporté. Malgré la forme distincte du potentiel d’action et l’utilisation de deux caméras de cartographie optique distinctes avec des taux d’images et des tailles de pixels différents, ElectroMap peut être utilisé pour analyser avec succès les deux ensembles de données en sélectionnant les paramètres appropriés.L’application de la moyenne d’ensemble au lieu d’autres méthodes peut améliorer SNR des atria gauches murines isolées. Un changement de fréquence de stimulation de trois hertz à 10 hertz n’a pas changé APD quand aucune moyenne d’ensemble n’est entreprise, pourtant une diminution prévue de l’APD à 10 rythme hertz a été observée une fois mesurée à partir des données moyennes de l’ensemble. De plus, les atrias gauches de souris ont été rythmées à une longueur de cycle de 120 millisecondes et la longueur du cycle a été progressivement raccourcie de 10 millisecondes jusqu’à ce qu’elle atteigne 50 millisecondes.ElectroMap identifie automatiquement la longueur du cycle de stimulation et les pics moyens des tissus de groupe en conséquence. APD et intervalle diastolique raccourci. L’amplitude des pics mesurés optiquement a diminué tandis que le temps de pointe a augmenté.Ce protocole montre comment vous pouvez installer et configurer les paramètres d’ElectroMap afin d’analyser rapidement la durée potentielle d’action, la vitesse de conduction, la variabilité de pointe à crête, et aussi comment vous pouvez ensemble moyenne afin d’améliorer le rapport signal/bruit. Nous espérons que la sortie de ce logiciel librement disponible aidera les chercheurs à répondre à leurs besoins d’analyse et mènera à quelques découvertes majeures dans la recherche cardiaque. Nous continuerons à construire tous les algorithmes que nous avons développés et nous encourageons les autres à nous aider à étendre davantage les capacités ElectroMap.

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