We thank those individuals and groups who have used SpikeSorter and who have provided requests for file format support and suggestions and feedback on how to improve it. These include Youping Xiao, Felix Fung, Artak Khachatryan, Eric Kuebler, Curtis Baker, Amol Gharat and Dongsheng Xiao. We thank Adrien Peyrache for the false positive and negative figures given in 'Representative Results'.

<ol>
	<li>Buzs&#225;ki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-scale+recording+of+neuronal+ensembles.">Large-scale recording of neuronal ensembles.</a> Nat. Neurosci. 7, 446-451 (2004).</li><li>Blanche, T. J., Spacek, M. A., Hetke, J. F., Swindale, N. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Polytrodes:+High+Density+Silicon+Electrode+Arrays+for+Large+Scale+Multiunit+Recording.">Polytrodes: High Density Silicon Electrode Arrays for Large Scale Multiunit Recording.</a> J. Neurophys. 93, 2987-3000 (2005).</li><li>Lewicki, M. 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The authors have nothing to disclose.

Dateiformate Derzeit unterstützte Dateiformate sind Neuralynx (.ntt und .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (.xml + .dat), Mehrkanal- Anlagen (.mcd), Blackrock (.nev) und Intan (.rhd). Für nicht unterstützte Formate, gibt es zwei Möglichkeiten. Eine davon ist der Zugabe des Dateiformats auf eine bevorstehende Freilassung zu fordern (E-Mail-Link an den Entwickler wird in der mitgelieferten &quot;Hilfe - Über&quot; Dialog). Die andere ist die Datei in ein unterstütztes Format zu konvertieren. Eine einfache Möglichkeit ist es, die Zeit-Spike-Format &#39;.tsf&#39; zu verwenden. Diese nackten Knochen-Format enthält die Spannungsaufzeichnung und des Kanals Standortdaten sowie die Aufzeichnung von Ereignissen und den Kanal und die Cluster-Zuweisungen nach dem Sortieren. Das Lesen dieser Dateien ist oft schneller als für andere Formate. Unabhängig von mit nicht unterstützten Formaten tun kann es zweckmäßig sein gefilterten Daten in einer .tsf Datei zu speichern (dieses Format unter den Exportoptionen enthalten ist), da dies die Notwendigkeit für eine spätere zeitraubend fil vermeidentrier. Einzelheiten des .tsf Format sind in der Dokumentation enthalten, die mit dem Programm geliefert werden. Zusatzdateien Zwei Hilfsdateien werden verwendet, um Parameter zu speichern, ss_prefs.sav und ss_parameters.sav. Die Datei &#39;ss_prefs.sav&#39; speichert nur vom Benutzer gewählten Werte , die keine direkte Auswirkung auf das Sortieren und sind weniger wahrscheinlich zu ändern zu müssen, wie zB Fenstergrößen und Positionen, Spannung und andere Skalierungswerte. Wenn ss_prefs.sav nicht vorhanden ist, wird es erstellt, wenn die &quot;Übernehmen&quot; Button im entsprechenden Dialog gedrückt wird, oder wenn das Programm beendet wird. Wenn Sie die Option &quot;sticky Parameter &#39;in dieser Datei gesetzt ist, wird eine separate Datei&#39; ss_parameters.sav &#39;verwendet vom Benutzer wählbare Parameterwerte und Optionen zu speichern, die das Ergebnis der Sortierung sowie viele Anzeigeoptionen beeinflussen. Diese Datei wird gespeichert oder aktualisiert werden , wenn das Programm über die normale &quot;Datei - Beenden &#39;verlassen Route (aber nicht , wenn das Programm auf &quot; Schließen &quot;Taste (oben rechts) verwendet wird). In Ermangelung dieser Datei beim Start, werden Standardwerte verwendet. Programm Limits Die Grenze für die Länge der Aufnahme, die sortiert werden können, wird durch die Menge an RAM auf dem Computer bestimmt. Ein PC mit 16 GB RAM kann in der Regel Raw-Dateien von bis zu 13 GB-14 GB groß (2 GB weniger als die gesamte RAM) verarbeiten, wenn der Speicher nicht in Verwendung für andere Zwecke ist. Andere Grenzen, zB auf die maximale Anzahl von Kanälen, bis Clustergrößen usw. können mit Programmversion und zukünftige Upgrades variieren. Sie können, indem Sie auf &quot;Hilfe - Über &#39;betrachtet werden. Zusatzfunktionen Die Aussicht, sauber und Split-Cluster-Dialog bietet verschiedene Optionen für die manuelle Definition von Clustergrenzen. Dazu gehören die Verwendung der Maus eine Ellipse in der PC - Anzeigefenster zu zeichnen Sie ein Rechteck in der PP - Amplitude (oder PC1 oder PC2) vs. Zeitanzeige zu zeichnen, und discriminat zu ziehen<html> Ionen-Fenster in der Hauptwellenformanzeige. Diese können jeweils verwendet werden, um Subclustern erstellen (alle vorhandenen subclustering überschrieben). Der Dialog muss beendet werden, bevor eine dieser Objekte gezogen werden können. Durch Drücken der zugehörigen Taste auf dem Dialog ( &quot;Windows&quot;, &quot;Ellipse&quot; oder &quot;Rechteck &#39;) schafft die Subclusters. Eine Strategie-Dialog (Sort - Strategie) zeigt eine Vielzahl Parameter der Sortierung, die weniger wahrscheinlich sind, müssen geändert werden, aber die einen wesentlichen Einfluss auf die Sortierung haben kann. Diese umfassen beispielsweise Parameter, die die Zuordnung von Kanälen zu Clustern und die Auswahl der Zeitpunkte bestimmen, die für die Berechnung der Hauptkomponenten für jeden Cluster beitragen. Das Verwalten von Cluster-Dialog bietet detailliertere Informationen zu den einzelnen Clustern als durch die Ansicht zur Verfügung gestellt, sauber und Split-Cluster-Dialog oder durch die Post-Verarbeitungsdialog. Es gibt auch noch vielfältigere Möglichkeiten für Cluster zu löschen. ontent &quot;&gt; Kanäle in einer bestimmten vertikalen Reihenfolge angezeigt werden, bezeichnet die&quot; Sortierreihenfolge &quot;, in dem Spannungsanzeigefenster. Im Idealfall wird reflektieren diese, um die physische Nähe der Kanäle, aber diese Fest angegebenen Werte zu erreichen sein kann, dass die tatsächliche Layout ist in zwei Dimensionen. die Sortierreihenfolge wird durch die Berechnung der Projektion der Kanalpositionen auf einer Linie mit einem bestimmten Winkel in Bezug auf die y - Achse. die Reihenfolge der Kanalnummern auf der Linie ist die Sortierreihenfolge erzeugt. Diese in vielen Fällen automatisch berechnet aber es ist möglich, eine andere, indem sie auf &quot;Ansicht - Erwerb Eigenschaften &#39;zu erzeugen.. die Option Kanäle in numerischer Reihenfolge angezeigt wird ebenfalls bereitgestellt Beachten sie, dass die Reihenfolge der Anzeige hat keine Auswirkung auf das Sortieren. Andere Ansätze Andere Software-Pakete zu tun Spike Sortier existieren. Dazu gehören kommerzielle Programme wie Offline-Sorter (http://www.plexon.com/products/offline-sorter), als well als freie Software wie MClust (AD Redish: http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html), Klustakwik (KD Harris: https://sourceforge.net/projects/klustakwik/), Wave_clus (RQ Quiroga: http://www2.le.ac.uk/departments/engineering/research/bioengineering/neuroengineering-lab/spike-sorting) und die Programme Neuroscope und Klusters (http:. // neurosuite) 16. Ein detaillierter Vergleich mit diesen anderen Programmen, von denen viele im allgemeinen Gebrauch sind, sprengt den Rahmen des vorliegenden Papiers. Ein solcher Vergleich würde eine Vielzahl von verwandten Kriterien wie Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit, Unterstützung von Dateiformaten, GUI-Design, Dokumentation, Automatisierungsgrad, die Abhängigkeit von Hard- und Softwarekomponenten, die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Anpassungsfähigkeit an MEAs sowie Tetroden beinhalten, und, in dem Ausmaß, dass es möglich ist, sie zu messen, die Genauigkeit zu sortieren. In Ermangelung einer detaillierten Vergleich, glauben wir, dass SpikeSorter eine Kombination von Optionen und die Unterstützung für Spike Art bieteting, die in jedem anderen derzeit verfügbaren Standalone-Spike Sortier Paket nicht zur Verfügung stehen. Sortierqualität Wie oben erwähnt, objektive Ergebnisse Maßnahmen, die verwendet werden können, um zu entscheiden, ob eine Prozedur oder Wahl besser als der andere ist weitgehend fehlen. Die Abhängigkeit von Parametern und der Notwendigkeit für häufige Benutzereingabe macht es auch unwahrscheinlich, dass eine bestimmte Art immer reproduziert werden kann. Das ist an sich würde die Verwendung der Ergebnisse Maßnahmen zu begrenzen, wenn sie existierten. Erschwerend kommt hinzu, ist es keineswegs sicher, dass genaue Spitze Sortierung möglich ist, auch im Prinzip. Die extrazelluläre Aufnahmen in Verbindung mit intrazellulären Aufnahmen benachbarter Einzelzellen existieren 17, 18 , aber die intrazelluläre Aufnahmen von benachbarten Paaren von Neuronen nötig sind , um zu beweisen , dass Signale von benachbarten Zellen können immer unterschieden werden. Die Faktoren, die extrazelluläre Spannungssignale von einem verursachen könnengegeben Neuron über Zeiträume, kurze als auch lange zu variieren, sind auch nicht gut verstanden und in der Praxis erhebliche Variabilität hinzufügen (zB 8 und 10) , die das Sortieren verkompliziert. Spike Sortier ein lösbares Problem werden diese Änderungen müssen kleiner sein, oder verschiedene in der Natur, als die kleinsten Unterschiede, die zwischen den Zellen als Ergebnis der Positionsdifferenzen auftreten können. Unter Berufung auf Maßzahlen der Cluster-Qualität kann auch problematisch sein. Zum Beispiel können Zellen bei Raten ausgelöst, die um Größenordnungen 19 unterscheiden, 20. Die Einbeziehung von fast allen der Spitzen von einer geringen Feuerrate Zelle unter denen von einer hohen Rate Zellenbrand haben könnte nur geringe Auswirkungen auf jeder Cluster-Qualitätsmaß, versteckt die Tatsache, dass die Sortierqualität der niedrigen Rate Zelle schlecht sein würde oder nicht existent. In Anbetracht dieser Herausforderungen, Methoden zur Beurteilung der Qualität der Sortierung auf Basis von Cluster-Überlappung8, 21 oder angesichts der Parametervariation Stabilität Sortierung 22 kann ein falsches Gefühl der Sicherheit geben. Stattdessen schlagen wir vor, dass es notwendig sein kann, dass die Spitze Sortierung zu akzeptieren, auf der Grundlage unvollständiger Wissenschaft. Die Sortierer müssen mit einem Gefühl der Unvollkommenheit leben und lernen, dass es besser sein kann, um die Zeit zu produktiveren Formen der Datenanalyse zu widmen, anstatt ständig versuchen, die Qualität einer Art zu verbessern.

Jeder, der extrazelluläre Signale aus dem Gehirn zeichnet unter Verwendung von Methoden raffinierter als einfache Online-Thresholding und Windowing steht vor der Aufgabe zu identifizieren und die Trennung der Signale von verschiedenen Neuronen von den lauten Spannungssignale von der Elektrode erfasst. Diese Aufgabe wird als Spike Sortier allgemein bekannt. Die Schwierigkeit der Spitze Sortierung wird durch verschiedene Faktoren zusammengesetzt. Neurone können sehr nahe beieinander sein, so dass die Signale von ihnen von einer nahegelegenen Elektrode aufgezeichnet sind wahrscheinlich zu unterscheiden ähnlich und schwer zu sein. Die Signale von einem einzelnen Neuron erzeugt wird, kann über die Zeit variieren, vielleicht wegen der Bewegung der Elektrode, variable Natriumkanal Kinetik während Perioden hoher Feuerungsrate, variable Grad der Aktivierung der Spannungs Leitfähigkeiten in Dendriten, die an die Elektrode nahe sind oder möglicherweise als ein Ergebnis von Veränderungen des Gehirnzustands. (- 100 &amp; mgr; m 20) r Diese Probleme können durch Verwendung von Multi-Elektroden-Anordnungen (MEAs) mit vielen eng beabstandeten gemildert werden<html> ufnehmen Kanäle , die , da sie typischerweise 1 über mehrere Kanäle verteilt 2 bessere räumliche Definition der Signale von einzelnen Neuronen ermöglicht. Allerdings ist dies mit der Tatsache kombiniert, die sich entlang der gesamten Länge der Elektrode Überlappung von Neuronen Signale im Raum ausbreiten, führt zu einem potentiell sehr hochdimensionalen Raum, in dem Cluster zu einzigartigen Neuronen entsprechenden müssen identifiziert werden. Dieses Problem wird für mehr als eine kleine Anzahl von Elektrodenkanäle rechnerisch unlösbar. Bis heute gibt es keine allgemein vereinbarte beste Methode für die Spike - Sortierung, obwohl viele Lösungen 3 vorgeschlagen worden, 4, 5, 6, 7, 8 und Aufnahmen von MEAs werden immer häufiger 9,ass = &quot;xref&quot;&gt; 10. Da Spike Sortierung nicht Selbstzweck ist, sondern ist einfach ein notwendiger erster Schritt, bevor eine weitere Datenanalyse, gibt es einen Bedarf für eine einfach zu handhabende Paket, das in rohen Aufzeichnen von Daten-Dateien lesen und wandeln sie in sortierten Spitze Züge mit so wenig Benutzer Eingabe und so schnell und zuverlässig wie möglich. Dieses Dokument enthält eine Anleitung für die Verwendung von SpikeSorter - ein Programm entwickelt, mit dem Ziel, diese Anforderungen zu erfüllen. Das Programm beruht auf Algorithmen in früher veröffentlichten Artikeln beschrieben 11, 12, 13. Die Ziele in das Programm der Gestaltung waren , dass a) es sich um eine benutzerfreundliche Schnittstelle erfordert keine oder nur geringe Vorkenntnisse in der Computer - Programmierung oder von Spike Sortiermethode haben sollte; b) keine oder nur wenige andere spezialisierte Software - Komponenten über Standard - Windows oder Linux - Betriebssystemen sollten erforderlich sein; c </em&gt;) Sollte eine breite Palette von Formaten Aufzeichnen von Daten für den Datenimport und Export unterstützt werden; d) die Notwendigkeit für eine Benutzereingabe während des Sortierens sollte minimiert werden, und e) das Sortieren mal eine vernünftige Weise maßstäblich in sollten im Idealfall linear, mit Aufzeichnungsdauer und der Anzahl der Kanäle auf der Elektrode. Die Algorithmen im Programm implementiert sind a) eine flexible Reihe von Pre-Processing und Ereigniserkennung Strategien; b) eine automatisierte Teile und Herrsche - Strategie der Dimensionsreduktion , die Spannungsverläufe Clustern auf der Basis der Hauptkomponenten (PC) Verteilungen von Teilmengen von Kanälen erhalten bestimmten Clustern zugeordnet; c) automatischen Bündelung von PC - Verteilungen mit einem schnellen Gruppierungsvorgang auf der Grundlage der mittleren Verschiebungsalgorithmus 3, 14, und d) teilweise automatisierten paarweise Zusammenführen und Aufteilen von Clustern , um sicherzustellen , dass jeder ist so deutlich wie möglich von allen anderen. THIs, wurde eine Reihe von Verfahren hinzugefügt, die manuelle Spaltung oder Verschmelzung von Clustern für die Überprüfung von PC-Distributionen, Kreuz- und Auto Korrelogramme von Spike-Züge und Zeit-Amplituden-Plots von Spike-Wellenformen auf Basis ermöglichen. Aufnahmen von Tetroden, tetrode Arrays, Utah-Arrays sowie Ein- und Mehr Schaft MEAs können gelesen und sortiert werden. Die Stromgrenze auf die Anzahl der Kanäle 256 ist, aber dies kann in der Zukunft erhöht werden. Eine andere plattformübergreifende Open-Source-Implementierung &quot;spyke&quot; (http://spyke.github.io), ist ebenfalls verfügbar. Geschrieben von einem von uns (MS) in Python und Cython, spyke die gleiche Gesamtansatz wie SpikeSorter verwendet, mit einigen Unterschieden: Speicherbedarf zu reduzieren, wird Rohdaten in kleinen Blöcken geladen, und nur, wenn es unbedingt notwendig ist; Cluster werden ausschließlich angezeigt, manipuliert und in 3D sortiert; und Hauptkomponente und unabhängige Komponentenanalyse werden sowohl als ergänzende Dimension Reduktionsverfahren. Spyke erfordert mehr Benutzer inInteraktion, sondern stützt sich stark auf Tastatur- und Mausbefehle und eine Undo / Redo-Warteschlange, um schnell die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Häufung von einem bestimmten Untergruppe von Spikes erkunden. Zu diesen Faktoren gehören Spike - Kanal und Zeitbereich Auswahl, Spike Ausrichtung, Clustering Dimensionen und räumliche Bandbreite (Sigma) 11. Es folgt eine kurze Beschreibung der Algorithmen und Strategien für das Sortieren verwendet. Ausführlichere Beschreibungen können in früheren Veröffentlichungen 11, 12, 13 und in Anmerkungen zu finden , die über die Hilfe - Tasten zugegriffen werden kann (identifiziert mit einem &#39;?&#39;) Innerhalb SpikeSorter. Nach einer rohen extrazelluläre Spannung Datei zu laden und die niedrigeren Frequenzkomponenten herausgefiltert werden, die eine Anfangsstufe der Ereigniserkennung führt zu einer Reihe von Ereignissen, von denen jede aus einem kurzen Spannungs Snapshot besteht vor und nach der Veranstaltung Zeit. Wenn die Auserwähltenritten Seiten sind ausreichend eng beieinander liegenden (&lt;100 &amp; mgr; m), Einzeleinheit Signale werden in der Regel auf mehreren benachbarten Kanälen auftreten. Ein zentraler Kanal wird für jedes Ereignis automatisch gewählt wird, entsprechend dem Kanal, auf dem die Spitze-zu-Spitze-Spannung des Ereignisses am größten ist. Automatisierte Sortierung beginnt mit einem ersten Cluster für jede Elektrode Kanal bildet, die aus allen Ereignissen, die zu diesem Kanal lokalisiert wurden. Eine Einheit, auf halbem Weg zwischen den Kanälen angeordnet ist, kann Anlass zu geben, die Spitzen lokalisiert sind (vielleicht zufällig) auf verschiedene Kanäle: die Cluster aus diesen beiden Gruppen von Spitzen wird als ähnlich identifiziert werden und zu einem späteren Zeitpunkt zusammengeführt. Die durchschnittliche Wellenform der Ereignisse in jedem ersten Cluster wird dann berechnet. Dies wird bezeichnet als die Cluster-Vorlage. Nebenkanäle sind jedem Cluster zugeordnet, basierend auf den Amplituden und der Standardabweichung der Schablonenwellenformen für jeden Kanal. Hauptkomponentenwerte werden dann für jeden Cluster basierend o berechnetn die Wellenformen auf dem zugewiesenen Satz von Kanälen. Der Benutzer kann die Anzahl der Hauptkomponentenabmessungen wählen zu verwenden: in der Regel 2 ausreichend ist. Jeder Cluster aufgeteilt wird dann in einen weiteren Satz von Clustern, und dies wird wiederholt, bis keine weitere Spaltung durch automatisierte Clustering sein kann. An diesem Punkt wird ein Anfangssatz von beispielsweise 64 Cluster von einem 64-Kanal-Elektrode, kann diese Zahl in zwei oder drei Mal geteilt werden, abhängig von der Anzahl der Einheiten, die in der Aufnahme war. Aber wegen der variable Zuordnung von Ereignissen von einzelnen Einheiten, die verschiedenen Kanäle ist die Anzahl der Cluster in diesem Stadium gefunden fast sicher größer ist als sie sein sollte. Die nächste Stufe der Sortierung ist die oversplitting durch Vergleichen Paare von Clustern und Zusammenführen ähnliche Paare oder Neuzuweisen Ereignisse von einem zum anderen zu korrigieren. Diese Phase der Sortierung wird als &quot;zusammenführen und teilen&quot; bezeichnet. Verbinden und Teilen Für N Cluster gibt es N * (N - 1) / 2 Paare und damit die Anzahl der Paare wächst als N 2, was unerwünscht ist. viele Paare können jedoch aus dem Vergleich ausgeschlossen werden, da die zwei Elemente des Paares sind weit voneinander körperlich. Dies reduziert die Abhängigkeit zu etwas, das linear mit der Anzahl der Kanäle in Beziehung steht. Trotz dieser Verknüpfung kann der Merge und Split-Phase noch recht zeitaufwendig sein. Es arbeitet in der folgenden Weise. Jedes Clusterpaar ist, das verglichen werden (jene, die physisch nahe beieinander sind, wie die Überlappung in den Kanalsätze zugewiesen jeweils beurteilt) vorübergehend zusammengefügt, wenn die Identität der Spitzen zu halten in den beiden Mitglieds Cluster bekannt. Die Hauptkomponenten des fusionierten Paar werden dann berechnet. Ein Maß für die Überlappung zwischen den Punkten in den beiden Clustern wird berechnet auf der Verteilung der ersten beiden Hauptkomponenten. Die Art und Weise der ov<html> ERLAP Maß berechnet wird detaillierter an anderer Stelle beschrieben 11. Sein Wert ist Null , wenn die Cluster nicht überlappen, dh der nächste Nachbar von jedem Punkt im gleichen Cluster ist. Sein Wert nahe 1 , wenn die Cluster vollständig überlappen, also die Wahrscheinlichkeit , dass der nächste Nachbar in demselben Cluster ist die gleiche wie die von einer gleichförmigen Vermischung von Punkten vorhergesagt wird. Verschiedene Entscheidungen getroffen werden, die die Überlappung Maßnahme berücksichtigen. Wenn die Überlappung größer ist als ein bestimmter Wert ist, kann Clustern zusammengefasst werden. Wenn die Überlappung sehr klein ist, kann der Clusterpaar als verschieden definiert und in Ruhe gelassen. Zwischenwerte, unvollständige Trennung des Clusterpaar anzeigt, kann das Signal, dass das Paar zusammengeführt werden sollte, und dann erneut geteilt, das gewünschte Ergebnis ein Paar von Cluster mit weniger Überlappung ist. Diese Verfahren werden zunächst in einem automatisierten Stufe und anschließend in einer handgeführten Stufe auszuführen. Zelt &quot;&gt; Bei der automatisierten Bühne, Cluster-Paare mit einem hohen Überschneidungswert zusammengeführt werden;. dann mit mittleren bis niedrigen Überschneidungswerten Cluster-Paare werden verschmolzen und neu, der im zweiten, benutzergeführte Stufe wird der Benutzer präsentiert mit allen Rest mehrdeutig Cluster Paare (also solche mit Überschneidungswerte in einem definierten Zwischenbereich) in Folge und wird gebeten, zu entscheiden , ob a) das Paar zu fusionieren, b) fusionieren und c) resplit das Paar, das Paar zu sein , verschieden zu erklären (die die Bedeutung der Überlappung Maßnahme) oder d) anzeigt , wird außer Kraft gesetzt , die die Beziehung zwischen dem Paar als &quot;mehrdeutig&quot; zu definieren , dass die Spitzen des Paares unwahrscheinlich sind gut sortiert werden. Verschiedene Werkzeuge zur Verfügung gestellt werden mit diesen Entscheidungen zu helfen, einschließlich auto - und Quer Korrelogramme und Zeitreihen Plots von Spike Höhe und PC-Werte. Im Idealfall sollte jeder Cluster eindeutig sein, am Ende der Verschmelzung und Spaltung Stufen, von allen anderen,entweder weil sie keine oder nur wenige Kanäle gemeinsam mit anderen Clustern, oder weil der Überlappungsindex kleiner als ein festgelegter Wert ist. Dieser Wert ist vom Benutzer wählbar, beträgt jedoch typischerweise 0,1. Cluster (Einheiten), die diesen Test bestehen, werden definiert als &quot;stabil&quot;, die dies nicht tun (weil die Überlappung mit einem oder mehreren anderen Clustern größer ist als der Grenzwert) werden als &quot;instabil&quot; definiert. In der Praxis am Ende die große Mehrheit der Einheiten nach oben wird definiert als &quot;stabil&quot; im Ziel zu sortieren, um den Rest zu verlassen, um entweder verworfen oder als potentiell Multi-Unit behandelt werden. Software Anforderungen SpikeSorter ist kompatibel mit 64-Bit-Versionen von Windows 7 und Windows 10, und wurde auch erfolgreich unter Linux mit dem Wine-Emulator ausgeführt wurde. Datendateien werden vollständig in den Speicher geladen (für Geschwindigkeit) und somit den verfügbaren RAM benötigt mit der Größe der Aufzeichnung zu skalieren (erlauben Sie ca. 2 GB für das Programm selbst). Elektrophysiologischeal-Dateien größer als 130 GB Größe wurden in Windows- und Linux-Umgebungen erfolgreich sortiert. Die Optionen werden durch Standard-Windows-Menüs, einer Symbolleiste und Dialoge abgerufen. Die Anordnung der Elemente auf dem Menü entspricht in etwa die Reihenfolge der Operationen in Sortierung, mit dem Menü &quot;Datei&quot; für die Dateneingabe auf der linken Seite beginnen, und das Menü &quot;Exportieren&quot; auf der rechten Seite so dass für den Export von sortierten Daten. Toolbar-Schaltflächen bieten Verknüpfungen zu Menüpunkten verwendet. Der Kanalkonfigurationsdatei Viele Aufzeichnungsdatenformaten speichern keine Programmplätze. Allerdings ist diese zu wissen, für Spike-Sortierung von wesentlicher Bedeutung. Kanäle können auch auf verschiedene Arten von Erfassungssoftware zu nummerieren: SpikeSorter erfordert, dass die Kanäle in der Reihenfolge nummeriert sind, mit Kanal beginnen 1. Somit wird eine Hilfselektrodenkonfigurationsdatei erstellt werden muss, die Kanalnummern neu zuordnen können die sequentielle Regel zu folgen, und zu Shop Kanal loctionen. Die Kanalkonfigurationsdatei ist eine Textdatei mit einer einzigen Textzeile für jeden Kanal. Die erste Zeile der Datei speichert einen Textnamen, bis zu 16 Zeichen lang sein, dass die Elektrode identifiziert. Die Zahlen in den nachfolgenden Zeilen können durch Tabs, ein Komma oder Leerzeichen getrennt werden. Es gibt vier Zahlen in jeder Reihe Providing (in Reihenfolge): die Kanalnummer in der Datei, die Kanalnummer , auf die sie abgebildet werden soll (dh die Anzahl, die von SpikeSorter verwendet wird), und die x- und y - Koordinaten des Kanal, in Mikron. Die x - Koordinate normalerweise senkrecht zur Richtung der Elektrodeneinführungs genommen werden , und die y entsprechend Tiefe in das Gewebe wäre koordinieren. Die Konfigurationsdatei muss im selben Verzeichnis wie die Aufnahme-Datei abgelegt werden. Es besteht eine gewisse Flexibilität in wie kann es genannt werden. Das Programm wird zunächst nach einer Datei zu suchen, die den gleichen Namen wie die Rohdatendatei hat aber mit einer CFG-Erweiterung. Wenn die Datei is nicht gefunden, wird es für die Datei &#39;electrode.cfg&#39; suchen. Wenn diese Datei wiederum nicht gefunden wird eine Fehlermeldung einen Mangel an Kanallayoutinformationen, um anzuzeigen, erzeugt.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td class="xl63" height="21" style="height:15.75pt;width:162pt" width="216">spikesorter.exe</td>
			<td class="xl63" style="width:53pt" width="71">N/A</td>
			<td class="xl63" style="width:89pt" width="119"></td>
			<td class="xl64" style="width:125pt" width="167">program file currently available through invited dropbox link</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a visual guide to sorting electrophysiological recordings using 'spikesorter'

Few stand-alone software applications are available for sorting spikes from recordings made with multi-electrode arrays. Ideally, an application should be user friendly with a graphical user interface, able to read data files in a variety of formats, and provide users with a flexible set of tools giving them the ability to detect and sort extracellular voltage waveforms from different units with some degree of reliability. Previously published spike sorting methods are now available in a software program, SpikeSorter, intended to provide electrophysiologists with a complete set of tools for sorting, starting from raw recorded data file and ending with the export of sorted spikes times. Procedures are automated to the extent this is currently possible. The article explains and illustrates the use of the program. A representative data file is opened, extracellular traces are filtered, events are detected and then clustered. A number of problems that commonly occur during sorting are illustrated, including the artefactual over-splitting of units due to the tendency of some units to fire spikes in pairs where the second spike is significantly smaller than the first, and over-splitting caused by slow variation in spike height over time encountered in some units. The accuracy of SpikeSorter's performance has been tested with surrogate ground truth data and found to be comparable to that of other algorithms in current development.

Abbildung 7 zeigt die Anzeige (erhalten , indem Sie auf &quot;Ansicht - Sortiert Wellenformen &#39;) für eine typische sortierte Aufnahme. Die Standardansicht Option ist nur die Wellenformen für jeden Cluster auf den Center-Kanal zu zeigen. Eine allgemeine Erfahrung ist, dass Wellenformen für eine Clusterpaar auf dem gleichen Kanal identisch aussehen, aber wenn die &quot;Paare Vergleichen &#39;Dialog verwendet, um die zwei Cluster gibt es unterschiedliche Cluster in dem PC Projektions zu untersuchen, meist von Wellenformdifferenzen auf benachbarten Kanälen . Dies gilt zum Beispiel der Wellenformen auf Kanal 62 in 7. Wie oben erwähnt, ist es nicht ungewöhnlich, Cluster-Paare zu finden, wo verschmelzenden Entscheidungen müssen auf Amplituden-Zeit-Diagramme und auf Quer Korrelogramme basieren. Abbildung 8 zeigt ein Beispiel für eine Verschmelzung Entscheidung basiert teilweise auf der Quer Korrelogramm. Eine sehr starke, asymmetric Kreuzkorrelation in kurzen Zeitabständen (8B) in Verbindung mit einem Unterschied in der peak-to-Peak - Höhe der Einheiten und ähnlichen Feuermuster (8E) legt nahe, dass die Stacheln von der gleichen Neurons kommen. Figur 9 zeigt einen Fall , wo die gleiche Art von Beweisen für Verschmelzen fehlt. Hierbei ist die Quer Korrelogramm ist schwach und nicht stark asymmetrisch. Darüber hinaus sind die Formen der autocorrelograms der beiden Cluster unterschiedlich (9A). Argumentieren, die beiden Einheiten sollten nicht in den Verteilungen der Hauptkomponenten (Abbildung 9C) wegen der zusätzlichen klaren Unterschied verschmolzen werden. Figur 10 zeigt einen Fall , wo die PP Höhen von zwei Einheiten gleichzeitig mischen zusammen , dass eine von ihnen hält Abfeuern und die anderen fortgesetzt. In diesem Fall verschmelzen die Entscheidung scheint korrekt, wenn man die Möglichkeit nicht ausschließen, dass Einheiten ihre Feuerungsmuster Koordinatenkomplexe Weise und dass die Ähnlichkeit in Höhen zufällig ist. Diese Beispiele verdeutlichen die Schwierigkeiten im Angebot fest Anleitung, wie verschmelzenden Entscheidungen zu treffen. Dies wird durch den allgemeinen Mangel an objektiven Maßnahmen verstärkt für die Gesamtqualität der Spitze Sortierung Bewertung und die Auswirkungen von Parameteränderungen. Dies ist wegen der fehlenden Grundwahrheits Informationen, die zum Dorn Sortierung von intrazellulärem Aufnahmen (oder deren Äquivalent) von jedem Neuron, das nahe genug an einer Aufzeichnungselektrode war zu verursachen nachweisbare extrazelluläre Signale bestehen würde. Trotz dieser Einschränkung gibt es Surrogate für die Grundwahrheitsdaten und es ist nicht unvernünftig anzunehmen, dass eine Änderung Strategie bei der Sortierung, die auf Ersatzdaten zu einer besseren Leistung führt wird mit realen Daten zu einer besseren Leistung führen. Die Surrogate sind echte MEA Aufzeichnen von Daten, in denen Spitzen, von der Aufnahme genommen, werden zurück in die recordi hinzugefügtng zu bekannten Zeiten auf verschiedenen Kanälen, in denen sie nicht mit den ursprünglichen spikes verwechselt werden kann. Ein solcher Test die Grundlage eines Spike Sortier Wettbewerb organisiert von G. Buzsáki und T. Harris bei Janelia Farm gebildet 2013 Surrogate Daten gehalten von Aufnahmen im Thalamus oder Hippocampus von sich frei bewegenden Ratten (A. Peyrache gemacht erzeugt wurden, A. Berenyi und G. Buzsáki, nicht veröffentlichte Daten). Spike Signale, für die &quot;Ground Truth&quot; war erzeugt wurden durch Spikes aus einer Einheit aufgezeichnet auf einem Schaft zu nehmen und sie in die Aufnahme auf einem anderen Schaft so Zugabe sichergestellt wird, dass die Beziehung dieser Spitze Zug mit Hintergrundaktivität und Gehirnzustände erhalten blieb. Aufzeichnungen enthalten tatsächliche Spicken Aktivität zusätzlich zu den Grundwahrheits spike trains hinzugefügt. Die falschen positiven Raten für SpikeSorter waren 0,26% und 0,01% für zwei verschiedene Testsätze, während die entsprechenden falsch negativen Ergebnisse waren 2,1% und 0,37% (A. Peyrache, persönliche Mitteilung). Diese Preise waren unter ter am besten von der Konkurrenz aber noch wichtiger ist sie niedrig sind und wahrscheinlich akzeptabel für die meisten Arten von neurophysiologischen Analyse. Ein weiterer Ansatz ist sehr detailliert in großem Maßstab biophysikalischen Simulationen von Netzwerken von Neuronen zu verwenden, um simulierte extrazelluläre Aufnahmen von bestimmten MEA-Designs generieren. Die Forscher arbeiten derzeit an MEA Sortierverfahren wurden aufgefordert, Test - Simulationen dieser Art 15 zu sortieren. Fünf verschiedene Sortieralgorithmen wurden verglichen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten der Sortierung Bewertung der Leistung und die Leistung der verschiedenen Gruppen variiert nach welchen Maßnahmen verwendet wurden, mit keiner Gruppe als jede andere offensichtlich besser zu sein. SpikeSorter Die Ergebnisse fielen in den Bereich der Ergebnisse von den verschiedenen Gruppen erhalten. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig1.jpg" /> Abbildung 1. Die Ereigniserkennung Dialog. Diese proliefert Optionen für die Methode der Rauschmessung Auswahl zum Maskieren Kanäle Schwellwertbildung Werte und Methoden Einstellen ihrer Anwendung und für Methoden zur Vermeidung Ereignis Duplizierung wählen. In diesem und in anderen Dialogen, Informationen über die Entscheidungen, durch Tasten identifiziert durch Fragezeichen versehen ( &#39;?&#39;). <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig2.jpg" /> Abbildung 2. Die Ansicht, Reinigen und Split Dialog. Dies bietet Möglichkeiten für die Cluster-Wellenformen anzeigen, identifizieren und Randwellenformen zu löschen, für Cluster in ein oder mehrere Untercluster aufgeteilt, und zum Löschen oder neue Cluster aus den Untercluster zu bilden. Subclustern werden durch die Farben dargestellt identifiziert. (Diese können in den Einstellungen geändert werden.) <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig3.jpg" /> Abbildung 3. </strong&gt; Wirkung von Events zu einer unzuverlässigen Funktion ausrichten. Die Abbildung zeigt Daten aus einem einzelnen Kanal-Cluster, als die Menge der Ereignisse, deren Spitze-Spitze-Spannungen waren Wellenform definiert größte auf einem bestimmten Kanal. Feld A zeigt eine Untergruppe von 50 Ereignis Wellenformen aus diesem Cluster, overplotted, auf unterschiedlichen Elektrodenkanäle. Die Kanalnummern werden in der linken oberen Ecke jeder Satz von Wellenformen gezeigt. Schwarze Punkte neben einer Kanalnummer anzuzeigen, dass der Kanal zu diesem bestimmten Cluster zugeordnet ist. Kanäle werden in der gleichen räumlichen Ordnung ausgelegt, dass sie an der Elektrode aufweisen. Horizontale Achsen zeigen Zeit und die vertikale Achse die Spannung. Die horizontale Position der vertikalen Achse den Ausrichtungspunkt, dh jedes Ereignis positioniert ist , so dass ihre Ausrichtungspunkt mit der Achse zusammenfällt. Die scalebar an der Unterseite der Platte A nach links zeigt 0,5 ms und 100 &amp; mgr; V. Blaue Linien in A zeigen den Durchschnitt jedes Satzes von Wellenformen (die Vorlage).<html> Kanal 24 (grau dargestellt) maskiert. Die Ereignisse werden auf dem negativsten lokalen Minimum der Wellenform (negative Trog) ausgerichtet ist, wie unmittelbar nach der Ereigniserkennung bestimmt. Panel B zeigt die Verteilung der ersten zwei Hauptkomponenten von allen Wellenformen in dem Cluster abgeleitet. Drei Subclustern sind sichtbar in dieser Verteilung. Tafel C zeigt den gleichen Satz von Ereignissen nach ihnen auf die Vorlage Wellenform auszurichten. Die Hauptkomponenten Verteilung (Panel D) zeigt jetzt nur noch zwei Subclustern (eine in rot gekennzeichnet). Eine weitere Untersuchung zeigte, dass eine unechte cluster in B durch die Ausrichtung einer Teilmenge von Ereignissen zu einer zweiten negativen Mulde (die langsamere negativ nach Potential) verursacht wurde, die in einigen Fällen negativer als die erste war. Einige dieser Fehlstellungen Ereignisse sind in Feld A sichtbar als Wellenformen, deren Form nicht den Rest entsprechen._blank &quot;&gt; Bitte hier klicken, um eine größere Version dieser Figur zu sehen. <img alt="Abbildung 4" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig4.jpg" /> Abbildung 4. Der Autosort Dialog. Dies stellt Ereigniserkennung Optionen, Clustering-Optionen und Optionen für die automatische Zusammenführung und die Aufteilung von Cluster-Paare nach der ersten automatisierten Bündelungsstufe. <img alt="Abbildung 5" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig5.jpg" /> Abbildung 5. Der Vergleichs Cluster - Paare Dialog. Dies bietet Möglichkeiten für Paare Cluster Auswahl, Vergleich Maßnahmen (Match - Methode), durch Listen von Paaren , die durch den Vergleichswert bestellt Suchen, Optionen für Korrelogramme Anzeigen, Anzeigen Plots von PP Höhe (oder PC1 oder PC2) gegen die Zeit, und eine Option auf verschmelze Paare. &gt; <img alt="Figur 6" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig6.jpg" /> Abbildung 6. Die Nachbearbeitung Dialog. Dies bietet Optionen für die Verlagerung und / oder doppelte Ereignisse zu löschen, für die möglicherweise laute Ereignisse zu löschen, für Reclustering unclustered Ereignisse, für Cluster mit einem niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) und für die Umnummerierung (Sortierung) Cluster nach verschiedenen Kriterien zu löschen. <img alt="7" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig7.jpg" /> Abbildung 7. Anzeige Sortiert Einheiten zeigt zufällig ausgewählt, Overplotted Kurven farbig nach Cluster - Nummer. Zur Klarheit ist nur der Mittelkanalwellenform jedes Clusters angezeigt. Die Daten (von Mitelut &amp; Murphy, nicht veröffentlicht) zeigen die unteren 14 Kanäle eines 64-Kanal-Elektroden Aufnahme von Maus visuellen Kortex. ad / 55217 / 55217fig8.jpg &quot;/&gt; Abbildung 8. Beispiel Hinweise darauf , dass Brachte Can Be auf eine Entscheidung zu tragen , ob zwei Clustern zu vereinen. Die Vergleichs Cluster - Dialog (Teil A) wurde verwendet , um Cluster - Paare mit ähnlichen Wellenformen zu suchen, zu ignorieren Amplitude (normalisierte Skalarprodukt-Match - Methode). Panel B zeigt autocorrelograms (AC) und den Quer Korrelogramm (CC) für die beiden Cluster mit zwei verschiedenen Behälterbreiten (0,2 und 2 ms). Diese zeigen, dass Spitzen in dem zweiten Cluster (Einheit 53) haben eine sehr starke Tendenz zu treten entweder 4 oder 8 ms vor Spikes in der ersten (Einheit 28). Tafel C zeigt die Spitze Formen der beiden Einheiten und zeigt auch , dass die zweite (in grün dargestellt) eine kleinere Spitze als die erste hat. Panel D zeigt die PC Verteilung der beiden Clustern. Panel E Graphen PC1 (vertikale Achse) der beiden Einheiten der beiden Einheiten (rot und grün jeweils) vs. &lt;/ Em&gt; Zeit, während der gesamten Dauer der Aufnahme (in Minuten gezeigt). Siehe Text für weitere Beschreibung. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig8large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig8large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="9" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig9.jpg" /> Abbildung 9. Beispiel einer Cluster - Pair Wo es ist viel weniger Beweise für das Zusammenführen. Panel A zeigt , dass die autocorrelograms (AC) und der Quer Korrelogramm (CC) für die beiden Cluster unterschiedliche Formen aufweisen. Tafel B zeigt die gemittelte Musterwellenform und Standardabweichungen (Schattierung zeigt 1 SD - Einheit) , um deutlicher die Unterschiede in der Wellenform zu zeigen. Panel C zeigt die PC Verteilung der beiden Clustern. Panel D ein Diagramm der Spitze-zu-Peak - Höhe (vertikale Achse, &amp; mgr ; V) der beiden Einheiten gegenüber der Zeit während thE gesamten Dauer der Aufzeichnung. Siehe Text für weitere Beschreibung. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig9large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig9large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="10" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig10.jpg" /> Abbildung 10. Der Nachweis für die Zusammenführung Basierend auf Firing Muster und Hauptkomponenten Variation. Panel A zeigt die Wellenformen der beiden Cluster (rot und grün). Panel B plottet PC1 (vertikale Achse) gegen die Zeit (horizontale Achse) für die beiden Cluster und zeigt ein komplementäres Muster des Brennens mit PC1 Werte ähnlich zu sein zu der Zeit einer Einheit stoppt Brennens und der andere beginnt. Dies unterstützt eine Entscheidung trotz des Vorhandenseins von unterschiedlichen Clustern in die PC - Verteilungen (Tafel C) zu verschmelzen.

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A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

The article shows how to use the program SpikeSorter to detect and sort spikes in extracellular recordings made with multi-electrode arrays.

Ein Visual Guide to Sortierung elektrophysiologischen Ableitungen Mit &#39;SpikeSorter&#39;

Few stand-alone software applications are available for sorting spikes from recordings made with multi-electrode arrays. Ideally, an application should be ...

a-visual-guide-to-sorting-electrophysiological-recordings-using

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

11.0K Aufrufe.  University of British Columbia. The article shows how to use the program SpikeSorter to detect and sort spikes in extracellular recordings made with multi-electrode arrays.

Serie: A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter'

Chronic Imaging of Mouse Visual Cortex Using a Thinned-skull Preparation

In vivo imaging using two-photon laser scanning microscopy (2PLSM) allows the study of living cells and neuronal processes in the intact brain. The technique presented here allows the imaging of the same area of the brain at several time points (chronic imaging) with microscopic resolution allowing the tracking of dendritic spines which are the small structures that represent the majority of postsynaptic excitatory sites in the CNS. The ability to clearly resolve fine cortical structures over several time points has many advantages, specifically in the study of brain plasticity in which morphological changes at synapses and circuit remodeling may help explain underlying mechanisms. In this video and supplementary material, we show a protocol for chronic in vivo imaging of the intact brain using a thinned-skull preparation. The thinned-skull preparation is a minimally invasive approach, which avoids potential damage to the dura and/or cortex, thus reducing the onset of an inflammatory response. When this protocol is performed correctly, it is possible to clearly monitor changes in dendritic spine characteristics in the intact brain over a prolonged period of time.

In this video and supplemental material, we show a protocol for chronic in vivo imaging of the intact brain using a thinned-skull preparation.

Chronische Imaging of Mouse Visual Cortex Mit einem ausgedünnten Schädel Vorbereitung

In vivo imaging using two-photon laser scanning microscopy (2PLSM) allows the study of living cells and neuronal processes in the intact brain. The ...

Forschung

Neurowissenschaften

Electrophysiological Recordings from the Giant Fiber Pathway of D. melanogaster

When startled adult D. melanogaster react by jumping into the air and flying away. In many invertebrate species, including D. melanogaster, the "escape" (or "startle") response during the adult stage is mediated by the multi-component neuronal circuit called the Giant Fiber System (GFS). The comparative large size of the neurons, their distinctive morphology and simple connectivity make the GFS an attractive model system for studying neuronal circuitry. The GFS pathway is composed of two bilaterally symmetrical Giant Fiber (GF) interneurons whose axons descend from the brain along the midline into the thoracic ganglion via the cervical connective. In the mesothoracic neuromere (T2) of the ventral ganglia the GFs form electro-chemical synapses with 1) the large medial dendrite of the ipsilateral motorneuron (TTMn) which drives the tergotrochanteral muscle (TTM), the main extensor for the mesothoracic femur/leg, and 2) the contralateral peripherally synapsing interneuron (PSI) which in turn forms chemical (cholinergic) synapses with the motorneurons (DLMns) of the dorsal longitudinal muscles (DLMs), the wing depressors. The neuronal pathway(s) to the dorsovental muscles (DVMs), the wing elevators, has not yet been worked out (the DLMs and DVMs are known jointly as indirect flight muscles - they are not attached directly to the wings, but rather move the wings indirectly by distorting the nearby thoracic cuticle) (King and Wyman, 1980; Allen et al., 2006). The di-synaptic activation of the DLMs (via PSI) causes a small but important delay in the timing of the contraction of these muscles relative to the monosynaptic activation of TTM (~0.5 ms) allowing the TTMs to first extend the femur and propel the fly off the ground. The TTMs simultaneously stretch-activate the DLMs which in turn mutually stretch-activate the DVMs for the duration of the flight. The GF pathway can be activated either indirectly by applying a sensory (e.g."air-puff" or "lights-off") stimulus, or directly by a supra-threshold electrical stimulus to the brain (described here). In both cases, an action potential reaches the TTMs and DLMs solely via the GFs, PSIs, and TTM/DLM motoneurons, although the TTMns and DLMns do have other, as yet unidentified, sensory inputs. Measuring "latency response" (the time between the stimulation and muscle depolarization) and the "following to high frequency stimulation" (the number of successful responses to a certain number of high frequency stimuli) provides a way to reproducibly and quantitatively assess the functional status of the GFS components, including both central synapses (GF-TTMn, GF-PSI, PSI-DLMn) and the chemical (glutamatergic) neuromuscular junctions (TTMn-TTM and DLMn-DLM). It has been used to identify genes involved in central synapse formation and to assess CNS function.

Electrophysiological Recordings from the Giant Fiber Pathway of D. melanogaster

The Giant Fiber System is a simple neuronal circuit of adult Drosophila melanogaster containing the largest neurons in the fly. We describe the protocol for monitoring synaptic transmission through this pathway by recording post synaptic potentials in dorsal longitudinal (DLM) and tergotrochanteral (TTM) muscles following direct stimulation of the Giant Fiber interneurons.

Elektrophysiologischen Ableitungen aus dem Riesen-Fiber Pathway der D. melanogaster</em

When startled adult D. melanogaster react by jumping into the air and flying away. In many invertebrate species, including D. melanogaster, the "escape" ...

Transretinal ERG Recordings from Mouse Retina: Rod and Cone Photoresponses

There are two distinct classes of image-forming photoreceptors in the vertebrate retina: rods and cones. Rods are able to detect single photons of light whereas cones operate continuously under rapidly changing bright light conditions. Absorption of light by rod- and cone-specific visual pigments in the outer segments of photoreceptors triggers a phototransduction cascade that eventually leads to closure of cyclic nucleotide-gated channels on the plasma membrane and cell hyperpolarization. This light-induced change in membrane current and potential can be registered as a photoresponse, by either classical suction electrode recording technique1,2 or by transretinal electroretinogram recordings (ERG) from isolated retinas with pharmacologically blocked postsynaptic response components3-5. The latter method allows drug-accessible long-lasting recordings from mouse photoreceptors and is particularly useful for obtaining stable photoresponses from the scarce and fragile mouse cones. In the case of cones, such experiments can be performed both in dark-adapted conditions and following intense illumination that bleaches essentially all visual pigment, to monitor the process of cone photosensitivity recovery during dark adaptation6,7. In this video, we will show how to perform rod- and M/L-cone-driven transretinal recordings from dark-adapted mouse retina. Rod recordings will be carried out using retina of wild type (C57Bl/6) mice. For simplicity, cone recordings will be obtained from genetically modified rod transducin &alpha;-subunit knockout (T&alpha;-/-) mice which lack rod signaling8.

We describe a relatively simple method of transretinal electroretinogram (ERG) recordings for obtaining rod and cone photoresponses from intact mouse retina. This approach takes advantage of the block of synaptic transmission from photoreceptors to isolate their light responses and record them using field electrodes placed across the isolated flat-mounted retina.

Transretinal ERG Recordings aus Maus-Retina: Stäbchen und Zapfen Photomorphosen

There are two distinct classes of image-forming photoreceptors in the vertebrate retina: rods and cones. Rods are able to detect single photons of light ...

Dual Electrophysiological Recordings of Synaptically-evoked Astroglial and Neuronal Responses in Acute Hippocampal Slices

Astrocytes form together with neurons tripartite synapses, where they integrate and modulate neuronal activity. Indeed, astrocytes sense neuronal inputs through activation of their ion channels and neurotransmitter receptors, and process information in part through activity-dependent release of gliotransmitters. Furthermore, astrocytes constitute the main uptake system for glutamate, contribute to potassium spatial buffering, as well as to GABA clearance. These cells therefore constantly monitor synaptic activity, and are thereby sensitive indicators for alterations in synaptically-released glutamate, GABA and extracellular potassium levels. Additionally, alterations in astroglial uptake activity or buffering capacity can have severe effects on neuronal functions, and might be overlooked when characterizing physiopathological situations or knockout mice. Dual recording of neuronal and astroglial activities is therefore an important method to study alterations in synaptic strength associated to concomitant changes in astroglial uptake and buffering capacities. Here we describe how to prepare hippocampal slices, how to identify stratum radiatum astrocytes, and how to record simultaneously neuronal and astroglial electrophysiological responses. Furthermore, we describe how to isolate pharmacologically the synaptically-evoked astroglial currents.

The preparation of acute brain slices from isolated hippocampi, as well as the simultaneous electrophysiological recordings of astrocytes and neurons in stratum radiatum during stimulation of schaffer collaterals is described. The pharmacological isolation of astroglial potassium and glutamate transporter currents is demonstrated.

Dual-Elektrophysiologische Recordings synaptisch-evozierte astrogliale und neuronale Antworten in Acute Hippocampusschnitte

Astrocytes form together with neurons tripartite synapses, where they integrate and modulate neuronal activity. Indeed, astrocytes sense neuronal inputs ...

Simultaneous Whole-cell Recordings from Photoreceptors and Second-order Neurons in an Amphibian Retinal Slice Preparation

One of the central tasks in retinal neuroscience is to understand the circuitry of retinal neurons and how those connections are responsible for shaping the signals transmitted to the brain. Photons are detected in the retina by rod and cone photoreceptors, which convert that energy into an electrical signal, transmitting it to other retinal neurons, where it is processed and communicated to central targets in the brain via the optic nerve. Important early insights into retinal circuitry and visual processing came from the histological studies of Cajal1,2 and, later, from electrophysiological recordings of the spiking activity of retinal ganglion cells - the output cells of the retina3,4.
A detailed understanding of visual processing in the retina requires an understanding of the signaling at each step in the pathway from photoreceptor to retinal ganglion cell. However, many retinal cell types are buried deep in the tissue and therefore relatively inaccessible for electrophysiological recording. This limitation can be overcome by working with vertical slices, in which cells residing within each of the retinal layers are clearly visible and accessible for electrophysiological recording.
Here, we describe a method for making vertical sections of retinas from larval tiger salamanders (Ambystoma tigrinum). While this preparation was originally developed for recordings with sharp microelectrodes5,6, we describe a method for dual whole-cell voltage clamp recordings from photoreceptors and second-order horizontal and bipolar cells in which we manipulate the photoreceptor's membrane potential while simultaneously recording post-synaptic responses in horizontal or bipolar cells. The photoreceptors of the tiger salamander are considerably larger than those of mammalian species, making this an ideal preparation in which to undertake this technically challenging experimental approach. These experiments are described with an eye toward probing the signaling properties of the synaptic ribbon - a specialized synaptic structure found in a only a handful of neurons, including rod and cone photoreceptors, that is well suited for maintaining a high rate of tonic neurotransmitter release7,8 - and how it contributes to the unique signaling properties of this first retinal synapse.

We describe the preparation of thin retinal slices from aquatic tiger salamanders (Ambystoma tigrinum) and explain how we use these slices to study synaptic processing in the retina by obtaining dual whole-cell voltage clamp recordings from photoreceptors and second-order horizontal and bipolar cells.

Gleichzeitige Ganzzellableitungen von Photorezeptoren und Neuronen zweiter Ordnung in eine Amphibie Retinal Scheibe Vorbereitung

One of the central tasks in retinal neuroscience  is to understand the circuitry of retinal neurons and how those connections are  responsible for shaping ...

The Swimmeret System of Crayfish: A Practical Guide for the Dissection of the Nerve Cord and Extracellular Recordings of the Motor Pattern

Here we demonstrate the dissection of the crayfish abdominal nerve cord. The preparation comprises the last two thoracic ganglia (T4, T5) and the chain of abdominal ganglia (A1 to A6). This chain of ganglia includes the part of the central nervous system (CNS) that drives coordinated locomotion of the pleopods (swimmerets): the swimmeret system. It is known for over five decades that in crayfish each swimmeret is driven by its own independent pattern generating kernel that generates rhythmic alternating activity 1-3. The motor neurons innervating the musculature of each swimmeret comprise two anatomically and functionally distinct populations 4. One is responsible for the retraction (power stroke, PS) of the swimmeret. The other drives the protraction (return stroke, RS) of the swimmeret. Motor neurons of the swimmeret system are able to produce spontaneously a fictive motor pattern, which is identical to the pattern recorded in vivo 1.
The aim of this report is to introduce an interesting and convenient model system for studying rhythm generating networks and coordination of independent microcircuits for students&#8217; practical laboratory courses. The protocol provided includes step-by-step instructions for the dissection of the crayfish&#8217;s abdominal nerve cord, pinning of the isolated chain of ganglia, desheathing the ganglia and recording the swimmerets fictive motor pattern extracellularly from the isolated nervous system.
Additionally, we can monitor the activity of swimmeret neurons recorded intracellularly from dendrites. Here we also describe briefly these techniques and provide some examples. Furthermore, the morphology of swimmeret neurons can be assessed using various staining techniques. Here we provide examples of intracellular (by iontophoresis) dye filled neurons and backfills of pools of swimmeret motor neurons. In our lab we use this preparation to study basic functions of fictive locomotion, the effect of sensory feedback on the activity of the CNS, and coordination between microcircuits on a cellular level.

Here we describe the dissection of the crayfish abdominal nerve cord. We also demonstrate an electrophysiological technique to record fictive locomotion from swimmeret motor neurons.

Die swimmeret System der Crayfish: Ein praktischer Leitfaden für die Dissektion der Nervenstrang und extrazellulären Recordings der Motor Pattern

Here we demonstrate the dissection of the crayfish abdominal nerve cord. The preparation comprises the last two thoracic ganglia (T4, T5) and the chain of ...

Electrophysiological and Morphological Characterization of Neuronal Microcircuits in Acute Brain Slices Using Paired Patch-Clamp Recordings

The combination of patch clamp recordings from two (or more) synaptically coupled neurons (paired recordings) in acute brain slice preparations with simultaneous intracellular biocytin filling allows a correlated analysis of their structural and functional properties. With this method it is possible to identify and characterize both pre- and postsynaptic neurons by their morphology and electrophysiological response pattern. Paired recordings allow studying the connectivity patterns between these neurons as well as the properties of both chemical and electrical synaptic transmission. Here, we give a step-by-step description of the procedures required to obtain reliable paired recordings together with an optimal recovery of the neuron morphology. We will describe how pairs of neurons connected via chemical synapses or gap junctions are identified in brain slice preparations. We will outline how neurons are reconstructed to obtain their 3D morphology of the dendritic and axonal domain and how synaptic contacts are identified and localized. We will also discuss the caveats and limitations of the paired recording technique, in particular those associated with dendritic and axonal truncations during the preparation of brain slices because these strongly affect connectivity estimates. However, because of the versatility of the paired recording approach it will remain a valuable tool in characterizing different aspects of synaptic transmission at identified neuronal microcircuits in the brain.

Patch-clamp recordings and simultaneous intracellular biocytin filling of synaptically coupled neurons in acute brain slices allow a correlated analysis of their structural and functional properties. The aim of this protocol is to describe the essential technical steps of electrophysiological recording from neuronal microcircuits and their subsequent morphological analysis.

Elektrophysiologische und morphologische Charakterisierung neuronaler Schaltkreise in akuten Hirnschnitten Mit Paired-Patch-Clamp-Aufnahmen

The combination of patch clamp recordings from two (or more) synaptically coupled neurons (paired recordings) in acute brain slice preparations with ...

Whole-cell Patch-clamp Recordings for Electrophysiological Determination of Ion Selectivity in Channelrhodopsins

Over the past decade, channelrhodopsins became indispensable in neuroscientific research where they are used as tools to non-invasively manipulate electrical processes in target cells. In this context, ion selectivity of a channelrhodopsin is of particular importance. This article describes the investigation of chloride selectivity for a recently identified anion-conducting channelrhodopsin of Proteomonas sulcata via electrophysiological patch-clamp recordings on HEK293 cells. The experimental procedure for measuring light-gated photocurrents demands a fast switchable &#8211; ideally monochromatic &#8211; light source coupled into the microscope of an otherwise conventional patch-clamp setup. Preparative procedures prior to the experiment are outlined involving preparation of buffered solutions, considerations on liquid junction potentials, seeding and transfection of cells, and pulling of patch pipettes. The actual recording of current-voltage relations to determine the reversal potentials for different chloride concentrations takes place 24 h to 48 h after transfection. Finally, electrophysiological data are analyzed with respect to theoretical considerations of chloride conduction.

This article describes how the ion selectivity of channelrhodopsin is determined with electrophysiological whole-cell patch-clamp recordings using HEK293 cells. Here, the experimental procedure for investigating chloride selectivity of an anion-selective channelrhodopsin is demonstrated. However, the procedure is transferable to other channelrhodopsins of distinct selectivity.

Ganzzellige Patch-Clamp-Aufnahmen zur elektrophysiologischen Bestimmung der Ionenselektivität in Channelrhodopsinen

Over the past decade, channelrhodopsins became indispensable in neuroscientific research where they are used as tools to non-invasively manipulate ...

Zebrafish In Situ Spinal Cord Preparation for Electrophysiological Recordings from Spinal Sensory and Motor Neurons

Zebrafish, first introduced as a developmental model, have gained popularity in many other fields. The ease of rearing large numbers of rapidly developing organisms, combined with the embryonic optical clarity, served as initial compelling attributes of this model. Over the past two decades, the success of this model has been further propelled by its amenability to large-scale mutagenesis screens and by the ease of transgenesis. More recently, gene-editing approaches have extended the power of the model.
For neurodevelopmental studies, the zebrafish embryo and larva provide a model to which multiple methods can be applied. Here, we focus on methods that allow the study of an essential property of neurons, electrical excitability. Our preparation for the electrophysiological study of zebrafish spinal neurons involves the use of veterinarian suture glue to secure the preparation to a recording chamber. Alternative methods for recording from zebrafish embryos and larvae involve the attachment of the preparation to the chamber using a fine tungsten pin1,2,3,4,5. A tungsten pin is most often used to mount the preparation in a lateral orientation, although it has been used to mount larvae dorsal-side up4. The suture glue has been used to mount embryos and larvae in both orientations. Using the glue, a minimal dissection can be performed, allowing access to spinal neurons without the use of an enzymatic treatment, thereby avoiding any resultant damage. However, for larvae, it is necessary to apply a brief enzyme treatment to remove the muscle tissue surrounding the spinal cord. The methods described here have been used to study the intrinsic electrical properties of motor neurons, interneurons, and sensory neurons at several developmental stages6,7,8,9.

Zebrafish In Situ Spinal Cord Preparation for Electrophysiological Recordings from Spinal Sensory and Motor Neurons

This manuscript describes methods for electrophysiological recordings from spinal neurons of zebrafish embryos and larvae. The preparation maintains neurons in situ and often involves minimum dissection. These methods allow for the electrophysiological study of a variety of spinal neurons, from the initial electrical excitability acquisition through the early larval stages.

Zebrafisch<em&gt; In Situ</em&gt; Spinal Cord Vorbereitung für elektrophysiologische Aufzeichnungen von Spinal Sensory and Motor Neurons

Zebrafish, first introduced as a developmental model, have gained popularity in many other fields. The ease of rearing large numbers of rapidly developing ...

Electrophysiological Method for Whole-cell Voltage Clamp Recordings from Drosophila Photoreceptors

Whole-cell voltage clamp recordings from Drosophila melanogaster photoreceptors have revolutionized the field of invertebrate visual transduction, enabling the use of D. melanogaster molecular genetics to study inositol-lipid signaling and Transient Receptor Potential (TRP) channels at the single-molecule level. A handful of labs have mastered this powerful technique, which enables the analysis of the physiological responses to light under highly controlled conditions. This technique allows control over the intracellular and extracellular media; the membrane voltage; and the fast application of pharmacological compounds, such as a variety of ionic or pH indicators, to the intra- and extracellular media. With an exceptionally high signal-to-noise ratio, this method enables the measurement of dark spontaneous and light-induced unitary currents (i.e.&#160;spontaneous and quantum bumps) and macroscopic Light-induced Currents (LIC) from single D. melanogaster photoreceptors. This protocol outlines, in great detail, all the key steps necessary to perform this technique, which includes both electrophysiological and optical recordings. The fly retina dissection procedure for the attainment of intact and viable ex vivo isolated ommatidia in the bath chamber is described. The equipment needed to perform whole-cell and fluorescence imaging measurements are also detailed. Finally, the pitfalls in using this delicate preparation during extended experiments are explained.

Electrophysiological Method for Whole-cell Voltage Clamp Recordings from Drosophila Photoreceptors

Whole-cell recordings from Drosophila melanogaster photoreceptors enable the measurement of spontaneous dark bumps, quantum bumps, macroscopic responses to light, and current-voltage relationships under various conditions. In combination with D. melanogaster genetic manipulation tools, this method enables the study of the ubiquitous inositol-lipid signaling pathway and its target, the TRP channel.