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. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+methods+for+spike+sorting:+the+detection+and+classi&#64257;cation+of+neuronal+action+potentials.">A review of methods for spike sorting: the detection and classi&#64257;cation of neuronal action potentials.</a> Network. 9, R53-R78 (1998).</li><li>Letelier, J. C., Weber, P. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+sorting+based+on+discrete+wavelet+transform+coefficients.">Spike sorting based on discrete wavelet transform coefficients.</a> J. Neurosci. Methods. 101, 93-106 (2000).</li><li>Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unsupervised+spike+detection+and+sorting+with+wavelets+and+superparamagnetic+clustering.">Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering.</a> Neural Computation. 16, 1661-1687 (2004).</li><li>Franke, F., Natora, M., Boucsein, C., Munk, M., Obermayer, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+online+spike+detection+and+spike+classi&#64257;cation+algorithm+capable+of+instantaneous+resolution+of+overlapping+spikes.">An online spike detection and spike classi&#64257;cation algorithm capable of instantaneous resolution of overlapping spikes.</a> J. Comput. Neurosci. 29, 127-148 (2010).</li><li>J&#228;ckel, D., Frey, U., Fiscella, M., Franke, F., Hierlemann, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Applicability+of+independent+component+analysis+on+high-density+microelectrode+array+recordings.">Applicability of independent component analysis on high-density microelectrode array recordings.</a> J. Neurophysiol. 108, 334-348 (2012).</li><li>Rossant, 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=Spike+sorting+for+large,+dense+electrode+arrays.">Spike sorting for large, dense electrode arrays.</a> Nature Neuroscience. 19, 634-641 (2016).</li><li>Vandecasteele, 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=Large-scale+recording+of+neurons+by+movable+silicon+probes+in+behaving+rodents.">Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents.</a> JoVE. (61), e3568 (2012).</li><li>Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recording+large-scale+neuronal+ensembles+with+silicon+probes+in+the+anesthetized+rat.">Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat.</a> JoVE. (56), e3282 (2011).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+sorting+for+polytrodes:+a+divide+and+conquer+approach.">Spike sorting for polytrodes: a divide and conquer approach.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 8, 1-21 (2014).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spike+detection+methods+for+polytrodes+and+high+density+microelectrode+arrays.">Spike detection methods for polytrodes and high density microelectrode arrays.</a> J. Comput. Neurosci. 38, 249-261 (2015).</li><li>Swindale, N. V., Spacek, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Veri&#64257;cation+of+multichannel+electrode+array+integrity+by+use+of+cross-channel+correlations.">Veri&#64257;cation of multichannel electrode array integrity by use of cross-channel correlations.</a> J. Neurosci. Meth. 263, 95-102 (2016).</li><li>Fukunaga, K., Hostetler, L. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+estimation+of+the+gradient+of+a+density+function,+with+applications+in+pattern+recognition.">The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition.</a> IEEE Transactions on Information Theory (IEEE). 21, 32-40 (1975).</li><li>Mitelut, 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=Standardizing+spike+sorting:+an+in+vitro,+in+silico+and+in+vivo+study+to+develop+quantitative+metrics+for+sorting+extracellularly+recorded+spiking+activity.">Standardizing spike sorting: an in vitro, in silico and in vivo study to develop quantitative metrics for sorting extracellularly recorded spiking activity.</a> Soc. Neurosci. Abstr. 598 (10), (2015).</li><li>Hazan, L., Zugaro, M., 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=Klusters,+NeuroScope,+NDManager:+A+free+software+suite+for+neurophysiological+data+processing+and+visualization.">Klusters, NeuroScope, NDManager: A free software suite for neurophysiological data processing and visualization.</a> J. Neurosci. Meth. 155, 207-216 (2006).</li><li>Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., 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=Accuracy+of+tetrode+spike+separation+as+determined+by+simultaneous+intracellular+and+extracellular+measurements.">Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements.</a> J. Neurophysiol. 84, 401-414 (2000).</li><li>Anastassiou, C. A., Perin, R., Buzs&#225;ki, G., Markram, H., Koch, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cell-type+and+activity+dependent+extracellular+correlates+of+intracellular+spiking.">Cell-type and activity dependent extracellular correlates of intracellular spiking.</a> J. Neurophysiol. 114, 608-623 (2015).</li><li>Wohrer, A., Humphries, M. D., Machens, C. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Population-wide+distributions+of+neural+activity+during+perceptual+decision-making.">Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making.</a> Prog. Neurobiol. 103, 156-193 (2013).</li><li>Mizuseki, K., 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=Preconfigured,+skewed+distribution+of+firing+rates+in+the+hippocampus+and+entorhinal+cortex.">Preconfigured, skewed distribution of firing rates in the hippocampus and entorhinal cortex.</a> Cell Reports. 4, 1010-1021 (2013).</li><li>Schmitzer-Torbert, N., Jackson, J., Henze, D., Harris, K., Redish, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+measures+of+cluster+quality+for+use+in+extracellular+recordings.">Quantitative measures of cluster quality for use in extracellular recordings.</a> Neuroscience. 131, 1-11 (2005).</li><li>Barnett, A. H., Magland, J. F., Greengard, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validation+of+neural+spike+sorting+algorithms+without+ground-truth+information.">Validation of neural spike sorting algorithms without ground-truth information.</a> J. Neurosci. Meth. 264, 65-77 (2016).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

파일 형식 현재 지원되는 파일 형식은 Neuralynx (.ntt 및 .ncs), Plexon (.plx), Neuroscope (.XML + .DAT) 멀티 채널 시스템 (.mcd), 검은 바위 (.nev) 및 Intan (.rhd)를 포함한다. 지원되지 않는 포맷의 경우, 두 가지 옵션이 있습니다. 하나는 ( &#39;- 정보 도움말&#39;대화창에서 제공되는 개발자에게 이메일 링크) 다음 버전에 파일 형식의 추가를 요청하는 것입니다. 다른 하나는 지원되는 포맷으로 파일을 변환한다. 간단한 옵션은 시간 스파이크 형식 &#39;않고 .tsf&#39;를 사용하는 것입니다. 이 맨손으로 뼈 형식은 정렬 다음 전압 기록 및 채널 위치 데이터 플러스 이벤트의 기록과 채널 및 클러스터 할당이 포함되어 있습니다. 이 파일을 읽기 다른 형식보다 종종 더 빠릅니다. 독립적으로 지원되지 않는 포맷을 다루는 후속 시간 소모적 FIL에 대한 필요성을 회피하기 때문에 (이 형식 내보내기 옵션 중 포함)을 않고 .tsf 파일 필터링 된 데이터를 저장하는 것이 편리 할 수있다에 들어가기. 않고 .tsf 형식의 세부 사항은 프로그램과 함께 제공되는 설명서에 포함되어 있습니다. 보조 파일 두 보조 파일 매개 변수, ss_prefs.sav 및 ss_parameters.sav를 저장하는 데 사용됩니다. 파일 &#39;ss_prefs.sav는&#39;정렬에 직접적인 영향을주지 않습니다 및 변경해야 할 가능성이 적은 경우에만 사용자가 선택한 값을 저장, 예를 들어, 창 크기 및 위치, 전압 및 기타 스케일링 값. ss_prefs.sav가 없으면 해당 대화의 &#39;적용&#39;버튼을 누를 때 생성되거나, 프로그램이 종료 될 때. 이 파일의 &#39;접착 파라미터&#39;옵션을 설정하면, 별도의 파일 &#39;ss_parameters.sav&#39;는 사용자 선택 파라미터 값과 정렬뿐만 아니라 많은 디스플레이 옵션의 결과에 영향을주는 옵션을 저장하는 데 사용된다. 이 파일은 저장 또는 업데이트하고, 프로그램이 정상 &#39;파일 - 종료&#39;를 통해 종료 될 때 경로 (하지만 때 프로그램이 &#39;닫기&#39;버튼 (오른쪽 상단))가 사용됩니다. 시작시이 파일이없는 경우, 기본값이 사용됩니다. 프로그램 제한 정렬 가능 기록 길이에 제한은 컴퓨터의 RAM의 양에 의해 결정된다. 메모리를 다른 목적으로 사용하지 않을 경우 16GB의 RAM을 가진 PC는 일반적으로 (2 GB 총 RAM 이하)의 크기가 최대 13 GB-14 GB의 원시 파일을 처리 할 수 ​​있습니다. 채널의 최대 개수, 최대 클러스터 크기 등의 다른 예에 제한 프로그램 버전 및 장래의 업그레이드에 따라 달라질 수있다. 그들은 &#39;- 정보 도움말&#39;로 이동하여 볼 수 있습니다. 추가 기능 보기는 깨끗하고 분할 클러스터 대화 상자가 클러스터 경계를 수동으로 정의에 대한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 그들은 시간 표시 대 상기 PP 진폭 사각형 (또는 PC1 또는 PC2)를 그릴, PC의 디스플레이 창에 타원을 그릴 및 discriminat을 그릴 마우스의 사용을 포함<html> 메인 파형 디스플레이에 이온 창. 이들은 각각 (기존 subclustering이 덮어 쓰기됩니다) 하위 클러스터를 만들 수 있습니다. 대화는 이러한 개체 중 하나가 그려되기 전에 종료해야합니다. 대화 상자에서 관련 버튼을 누르면 ( &#39;윈도우&#39;, &#39;타원&#39;또는 &#39;직사각형&#39;)이 서브 클러스터를 만듭니다. 전략 대화 (정렬 - 전략) 분류에 상당한 영향을 미칠 수 변경할 필요가 덜하지만 파라미터들을 분류하는 다양한 표시한다. 이들은, 예를 들어, 클러스터에 채널 할당 및 클러스터 주성분의 계산에 기여하는 시점의 선택을 결정하는 파라미터를 포함한다. 관리 클러스터 대화 상자가, 또는 후 처리 대화로 깨끗한보기, 분할 클러스터 대화 상자에서 제공하는 것보다 개별 클러스터에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 클러스터를 삭제하기위한보다 다양한 옵션이있다. &quot;ontent&gt; 채널 특정 수직 위해 표시는 전압 디스플레이 창에서 &#39;정렬 순서&quot;라고. 이상적으로는,이 순서는 채널의 물리적 근접도를 반영하지만 실제 레이아웃되어 소정 달성하기 어려울 수도 두 차원. 정렬 순서는이 많은 경우에 자동으로 계산된다.시킴으로써 행한다. 라인에 채널 번호의 순서는 정렬 순서이며, Y에 소정 각도로 라인 상에 상기 채널 위치의 투영을 계산함으로써 생성된다 . 그러나 &#39;뷰 - 취득 등록 정보&#39;로 이동하여 다른 하나를 생성 할 수있다. 번호순 채널을 표시하는 옵션도 제공된다 표시 순서 정렬에 영향을주지 않는다는 점에 유의한다. 다른 접근 방법 스파이크 정렬을 수행하기위한 다른 소프트웨어 패키지가 존재한다. 이러한 아 같은 오프라인 분류기 (http://www.plexon.com/products/offline-sorter)와 같은 상용 프로그램을 포함, Klustakwik (KD 해리스 : https://sourceforge.net/projects/klustakwik/), Wave_clus : 같은 MClust (http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html AD redish입니다)와 같은 리터 무료 소프트웨어 (RQ 퀴로 : http://www2.le.ac.uk/departments/engineering/research/bioengineering/neuroengineering-lab/spike-sorting) 및 프로그램 Neuroscope 및 Klusters (HTTP :. // neurosuite) 16. 일반적인 사용에 많은 것이이 다른 프로그램과 자세한 비교는 본 논문의 범위를 벗어납니다. 이러한 비교는, MEA의뿐만 아니라 tetrodes으로 사용의 용이성, 신뢰성, 파일 포맷 지원, GUI 디자인, 문서 자동화 과정, 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소에 의존하여, 처리 속도, 적응성 포함 관련된 다양한 기준을 포함하고 것 범위는 정확도 정렬을 측정하는 것이 가능하다. 자세한 비교의 부재에서는 SpikeSorter 스파이크 정렬을위한 옵션의 조합 지원을 제공 생각다른 현재 사용 가능한 독립 스파이크 정렬 패키지로 제공하지 않을 수 있습니다 보내고. 정렬 품질 전술 한 바와 같이, 사용할 수있는 대물 결과 측정 한 절차 또는 다른 선택보다 더 크게 부족 여부를 결정한다. 파라미터 빈번한 사용자 입력에 대한 요구에 대한 의존성은 특정 정렬 적 재생 될 수는 없을 수있다. 이들이 존재하는 경우, 이것은 그 자체가 결과 측정의 사용을 제한한다. 설상가상으로, 그것은 정확한 스파이크 정렬도 원칙적으로 가능하다는 것을 지금까지 어떤에서입니다. 근처의 단일 세포의 세포 내 녹음과 함께 세포 외 녹음 뉴런의 인접 쌍에서 17, 18 그러나 세포 내 녹음이 인접 셀로부터의 신호는 항상 구별 될 수 있음을 증명하는 데 필요한 존재한다. A로부터 세포 외 전압 신호를 일으킬 수있는 요인주어진 신경 세포는 짧은뿐만 아니라만큼, 또한 잘 정렬 복잡하게 그 (예 : 8, 10도) 이해하고 실질적인 변화를 추가 할 수 있습니다 연습하지 않는 시간의 기간에 걸쳐 다양합니다. 이러한 변화를 작게하거나, 위치 차이의 결과로서 셀 사이에서 발생할 수있는 가장 작은 차이보다 본질적으로 상이하게 가지고 풀수 문제 정렬 용 스파이크. 클러스터 품질의 수치 측정에 의존하는 것도 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 세포 크기 19, 20의 순서에 따라 다를 속도로 발사 할 수 있습니다. 높은 발사 속도 세포들 사이의 낮은 발사 속도 세포에서 거의 모든 스파이크의 포함은 낮은 속도 셀의 정렬 품질이 좋지 또는 비 것이라고 사실을 숨기고, 모든 클러스터 품질 측정에 거의 영향이있을 수 있습니다 존재. 이러한 문제점을 감안의 품질을 평가하기위한 방법은 클러스터의 오버랩에 기초하여 소팅8, 21 또는 매개 변수의 변화 (22)의 얼굴에 안정성을 분류하는 것은 보안의 잘못된 인식을 줄 수 있습니다. 대신, 우리는 불완전한 과학을 기반으로하는 스파이크 정렬을 받아 들일 필요가있을 수 있음을 시사한다. 종류로는 불완전의 감각과 함께 생활해야하고 시간 데이터 분석에 더 생산적인 형태가 아닌 지속적으로 정렬의 품질을 향상시키기 위해 노력을 투자하는 것이 좋을 수 있다는 것을 배울 수 있습니다.

단순 온라인 및 임계 윈도우보다 정교한 방법을 사용하여 뇌에서 세포 외 신호를 기록하는 사람이 식별하고 상기 전극에 의해 기록 노이즈 전압 신호에서 다른 뉴런으로부터의 신호를 분리하는 과제에 직면 해있다. 이 작업은 일반적으로 스파이크 정렬로 알려져있다. 스파이크 정렬의 어려움은 다양한 요인에 의해 악화된다. 근처의 전극에 의해 그들로부터 기록 된 신호가 유사한 구별하기 어려울 가능성이되도록 뉴런 서로 매우 근접 할 수있다. 하나의 뉴런에 의해 생성 된 신호는 아마도 같은 전극 부근이거나, 또는 수지상 높은 연소율 전압 컨덕턴스의 활성화 변수 도의 기간 탓 전극 가변 나트륨 채널 동역학의 움직임 때문에, 시간에 따라 변화 할 수있다 뇌 상태의 변화의 결과. (- 100 내지 20 ㎛) R 이러한 문제는 다수의 근접하게 이격되는 다중 전극 배열 (다자간)를 사용하여 완화 될 수있다<html> 그들은 일반적으로 여러 채널 1, 2에 분산되어 있기 때문에 하나의 신경 세포에서 신호를보다 효율적으로 공간 정의를 허용 채널을 ecording. 그러나,이 공간에 전극의 오버랩의 전체 길이를 따라 분산 뉴런으로부터의 신호 점과 함께, 클러스터 고유 뉴런에 대응하는 내 잠재적으로 매우 높은 차원 공간에서의 결과가 확인 될 필요가있다. 이 문제는 전극의 채널 수가 적은 이상 계산적으로 어려운된다. 현재까지, 더 일반적 합의 스파이크 정렬을위한 가장 좋은 방법은 많은 솔루션 7, 8 및 다자간로부터 녹음 9 점차 일반화되고 있으며, 6, 5, 4, 3이 제안되어 왔지만 없다엉덩이 = &quot;외부 참조&quot;&gt; 10. 스파이크 정렬 자체가 목적 없지만 단순히 상기 데이터 분석 전에 필요한 예비 단계이기 때문에, 원료 기록 데이터 파일을 판독하고 적은 사용자와 정렬 스파이크 열차로 변환 쉽게 이용 가능한 패키지에 대한 필요성이 존재 입력 및 신속하고 확실하게 가능한. 이러한 요구를 충족의 목적으로 개발 된 프로그램 -이 문서는 SpikeSorter의 사용에 대한 자습서를 제공합니다. 프로그램은 이전에 발행 된 논문 11, 12, 13에 기술 된 알고리즘에 기초한다. 프로그램 설계의 목표는)는 사용자 친화적 인 인터페이스는 거의 컴퓨터 프로그래밍이나 방법론을 정렬 스파이크의 사전 지식을 요구해야한다고했다; b)는 표준 Windows 또는 Linux 운영 체제를 넘어 거의 또는 다른 전문 소프트웨어 구성 요소가 필요합니다; 기음 </em&gt;) 데이터 가져 오기 및 내보내기에 대한 기록 데이터 형식의 넓은 범위를 지원한다; d) 상기 최소화되어야 정렬 동안 사용자 입력에 대한 요구, 및 e) 정렬 시간은 녹화 시간과 전극의 채널 수와, 이상적인 선형 적당한 방법에 확장한다. 프로그램에 구현 된 알고리즘은 사전 처리 및 이벤트 감지 전략)가요 세트를 포함한다; 나) 자동 분할 및 주요 구성 요소 (PC) 특정 클러스터에 할당 된 채널의 하위 집합에서 얻은 분포에 따라 전압 파형을 묶습니다 차원 감소의 정복 전략; 상기 평균 이동 알고리즘 3, 14, 및 D를 기반으로 빠른 클러스터링 절차) 부분적으로 자동화 된 페어 병합 및 클러스터의 분할과 PC의 분포 다) 자동 클러스터링은 각각 모두 다른 사람들로부터 가능한 한 별개인지 확인합니다. 티하려면들, 일련의 절차는 수동 분할 또는 PC 분포, 스파이크 기차와 스파이크 파형의 시간 진폭 플롯의 교차 및 자동 상관 도표의 검사에 기반 클러스터의 병합을 허용하는 추가되었습니다. tetrodes, 사극 배열, 유타 배열뿐 아니라 단일 및 멀티 생크 다자간 환경에서 녹음 읽고 정렬 할 수 있습니다. 채널의 수에 제한 전류 256하지만 이것은 앞으로 증가 될 수있다. 또 다른 크로스 플랫폼 오픈 소스 구현 &quot;spyke은&quot;(http://spyke.github.io)도 사용할 수 있습니다. 우리 중 하나 파이썬과 사이 썬에서 (MS)에 의해 작성된, spyke 약간의 차이, SpikeSorter와 같은 전체적인 접근 방식을 사용하여 메모리 요구 사항을 줄이기 위해 원시 데이터는 작은 블록에로드하고, 꼭 필요한 경우에만한다; 클러스터는 독점적으로 표시 조작 및 3D로 분류되어 있습니다; 주성분과 독립 성분 분석 모두 상보 치수 감소 방법으로서 사용된다. Spyke는 더 많은 사용자가 필요합니다teraction,하지만 빠르게 스파이크의 특정 부분 집합의 클러스터링에 다양한 요인의 영향을 탐구하는 키보드 및 마우스 바로 가기 및 실행 취소 / 다시 실행 큐에 크게 의존하고있다. 이러한 요소는 스파이크 채널 및 시간 범위 선택, 스파이크 정렬, 클러스터링 차원과 공간 대역폭 (시그마) (11)를 포함한다. 이하는 정렬을 위해 사용되는 알고리즘 및 전략에 대한 간단한 설명이다. 더 자세한 설명은 이전 간행물 11, 12, 13 및 도움말 버튼을 통해 액세스 할 수있는 주석에서 찾을 수 있습니다 (A 식별 &#39;?&#39;) SpikeSorter 내. 원시 세포 전압 파일을로드하고 전에 이벤트 시간 후 짧은 전압 샷으로 구성되어, 각각의 낮은 주파수 성분의 이벤트 세트에서 이벤트의 검출 결과의 초기 단계를 여과 후. 선택받은 경우타고 사이트는 충분히 밀접하게 (&lt;100 μm의)는, 하나의 단위 신호는 일반적으로 여러 인접 채널에 표시됩니다 이격되어있다. 중앙 채널은 자동으로 이벤트의 피크 - 투 - 피크 전압이 최대가되는 채널에 대응하는 각 이벤트에 대해 선택된다. 해당 채널 지역화 된 모든 이벤트로 구성된 각 전극 채널에 대한 하나의 초기 클러스터를 형성함으로써 시작될 정렬 자동화. 스파이크의 두 세트에서 클러스터가 유사한 것으로 식별 및 이후 단계에서 병합됩니다 : 채널 사이의 중간에 위치한 유닛은 서로 다른 채널에 (아마도 무작위로) 지역화 된 스파이크를 야기 할 수 있습니다. 각 초기 클러스터에있는 이벤트의 평균 파형은 다음을 산출한다. 이는 클러스터 템플릿이라한다. 종속 채널 진폭 및 각 채널의 템플릿 파형의 표준 편차에 기초하여 각각의 클러스터에 할당된다. 주성분 값은 각 클러스터 기반 O에 대해 계산되고N 채널의 할당 된 세트의 파형. 사용자는 주성분 차원 수를 사용하도록 선택할 수있다 일반적으로이 충분하다. 각 클러스터는 클러스터의 또 다른 세트로 분할되고, 아무도 자동 클러스터링함으로써 상기 분할 할 수없는 때까지 반복된다. 이때, 말의 초기 설정에서, 64 채널 전극 64 클러스터는 기록에 존재 단위의 수에 따라 두 개 또는 세 배에 해당 번호를 분할 할 수있다. 그러나 다르기 때문에 채널에 단일 유닛에서 이벤트의 가변 할당의이 단계에서 발견 된 클러스터의 개수는 거의 확실히이어야보다 크다. 정렬의 다음 단계는 클러스터의 쌍을 비교하고 유사한 쌍을 병합 또는 다른 하나의 이벤트를 재 할당하여 oversplitting를 해결하는 것입니다. 정렬이 단계는 &quot;병합 분할 &#39;이라한다. 병합 및 분할 N의 클러스터의 경우, N * (N-1) / 2 쌍 따라서 쌍의 수는 바람직하지 않다 N 2로 성장이있다. 한 쌍의 2 개의 부재가 물리적으로 멀리 떨어져 있기 때문에, 여러 쌍의 비교에서 배제 될 수있다. 이것은 더욱 선형 채널의 개수와 관련된 무언가에 대한 의존도를 감소시킨다. 이 바로 가기에도 불구하고, 병합 및 분할 단계는 여전히 매우 많은 시간이 소요 될 수 있습니다. 이는 다음과 같은 방식으로 작동한다. 각 클러스터 쌍 (각각에 할당 된 채널 세트에 중첩 판단 같이 가깝게 물리적으로 된 것)을 비교하는 것으로 알려진 두 부재 클러스터에서 스파이크의 아이덴티티를 유지하지만, 병합 일시적된다. 병합 된 쌍의 주요 구성 요소는 다음 계산됩니다. 두 클러스터의 점 사이의 오버랩의 측정은 처음 두 개의 주 성분들의 분포에 기초하여 계산된다. 끝까지 오븐<html> erlap 측정 값이 다른 11 자세히 설명되어 계산된다. 그 값은 클러스터 전혀 중첩하지 않는 경우, 각 점의 가장 가까운 이웃이 동일한 클러스터에있는, 즉 제로이다. 클러스터가 완전히 중첩 동일한 클러스터에있는 가장 가까운 이웃의 확률이 점의 균일 혼합으로부터 예측과 동일한 경우, 즉 그 값은 1에 가깝다. 다양한 의사 결정은 계정에 중복 측정을하는 만들어집니다. 중복이 특정 값보다 큰 경우, 클러스터가 병합 될 수있다. 중첩이 아주 적은 경우, 클러스터 쌍은 별개로 정의 방치 될 수있다. 클러스터 쌍의 완전 분리를 나타내는 중간 값은 한 쌍의 적은 겹침 한 쌍의 클러스터를 인 원하는 결과를 다시 분할 한 후 병합되어야한다는 것을 신호 할 수있다. 이러한 절차는 수동 유도 단계에서 최초의 자동화 된 단계에서 다음 실행됩니다. 자동화 된 단계에서 텐트 &quot;&gt; 높은 오버랩 값 클러스터 쌍은 병합된다. 다음 클러스터 쌍 중간 병합 다시 분할된다 낮은 중첩 값을 제 사용 유도 단계에서, 사용자가 제시되어있는 모든 (즉, 정의 된 중간 범위의 중복 값을 갖는 것) 순서와) 쌍을 병합할지 여부를 선택하도록 요청, b)의 병합과 쌍을 resplit 모호한 클러스터 쌍 나머지, C) (별개로 쌍을 선언 할 수있는 ) 중복 측정의 중요성을 무시합니다, 또는 d) 자동차를 포함하여 이러한 결정에 도움이 쌍의 스파이크가 잘 정렬 할 가능성이 있음을 나타내는 &#39;모호한&#39;. 다양한 도구가 제공되는으로 한 쌍의 관계를 정의하는 - 교차 상관 도표와 스파이크 높이와 PC 값의 시계열 그래프와. 이상적으로는, 병합 및 분할 단계의 끝에서, 각 클러스터는 다른 모든 별개이어야하나는 거의없는 다른 클러스터와 공통의 채널 또는 때문에 중첩 인덱스 정해진 값 미만이기 때문이다. 이 값은 사용자가 선택할 수 있지만 일반적으로 0.1이다. (하나 이상의 다른 클러스터와 중복이 한계 값을 초과하기 때문에)이 테스트를 통과 클러스터 (단위) &#39;안정적&#39;으로 정의하고, 그렇지 않은 &#39;가 불안정&#39;로 정의된다. 실제로, 단위의 대다수는 폐기 또는 잠재적으로 다중 단위로 처리 할 수 ​​중 하나에 나머지를 떠나, 정렬의 끝에서 &#39;안정적&#39;으로 정의되는 끝. 소프트웨어 요구 사항 SpikeSorter는 Windows 7 및 Windows 10의 64 비트 버전과 호환 가능하며, 또한 와인 에뮬레이터를 사용하여 리눅스에서 성공적으로 실행되었습니다. 데이터 파일이 때문에 사용 가능한 RAM이 기록의 크기로 확장 할 필요가있다 (속도) 메모리에 완전히로드 (프로그램 자체에 대한 약 2 GB의 수). 전기 생리크기 130 GB보다 큰 알 데이터 파일이 성공적으로 윈도우와 리눅스 환경 모두에 정렬되어있다. 옵션은 표준 Windows 메뉴, 도구 모음 및 대화 상자를 통해 액세스 할 수 있습니다. 메뉴에서 항목의 레이아웃은 데이터 입력 및 정렬 된 데이터의 수출을 허용 오른쪽에있는 &#39;내보내기&#39;메뉴의 왼쪽에있는 &#39;파일&#39;메뉴로 시작, 정렬에 작업의 대략 순서와 일치합니다. 도구 모음 버튼은 일반적으로 메뉴 항목을 사용하는 바로 가기를 제공합니다. 채널 구성 파일 많은 기록 데이터 형식은 채널 위치를 저장하지 않습니다. 그러나 이러한 아는 것은 스파이크 정렬을 위해 필수적이다. 채널은 또한 수집 소프트웨어에 의해 다양한 방식으로 넘버링 될 수 SpikeSorter은 보조 전극 구성 파일이 순차적 규칙을 따르는 채널 번호를 매핑 할 수 만들 수 있고, 따라서, 채널 1부터 시작하여 채널을 순차적으로 번호가 있어야하고, 행 점포 채널 LOC관리 포인트. 채널 구성 파일은 각 채널에 대한 텍스트의 단일 행 텍스트 파일이다. 파일의 첫 번째 줄은 전극을 식별, 길이 16 자까지의 텍스트 이름을 저장합니다. 후속 행의 번호는 탭, 하나의 쉼표 또는 공백으로 분리 할 수있다. (순서)을 제공하는 각 행에 4 개의 숫자가있다 : 채널 번호를 파일에서, 채널 번호가 (즉 SpikeSorter에서 사용될 수)이고, x 및 y 좌표를 매핑하도록되어있는 채널, 마이크론있다. x 좌표는 일반적으로 전극 삽입 방향에 대해 수직으로 취한 것이다 및 Y는 조직으로 깊이 것이다 따라서 좌표. 구성 파일은 녹음 파일과 같은 디렉토리에 위치해야합니다. 이 이름이 될 수있는 방법에 유연성이있다. 이 프로그램은 먼저 원시 데이터 파일로하지만 .CFG 확장자를 가진 같은 이름을 가진 파일을 검색합니다. 해당 파일 난 경우찾을 수없는 S, 그것은 파일 &#39;electrode.cfg&#39;를 검색합니다. 차례로이 파일이 발견되지 않는 경우 에러 메시지가 채널 레이아웃 정보의 부재를 나타내도록 생성된다.

<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.

일반적인 정렬 된 녹음 - 그림 7 ( &#39;정렬 파형보기&#39;로 이동하여 얻은) 디스플레이를 보여줍니다. 디폴트 뷰 옵션은 각 클러스터의 중심 채널의 파형을 보여 막이다. 일반적인 환경은 동일한 채널상의 클러스터 쌍의 파형이 동일 보이지만 &#39;비교 쌍&#39;때 대화 자주 인접 채널 파형의 차이에 기인 상기 PC 투영 별개 클러스터가 두 클러스터를 검사하는데 사용된다는 것이다 . 이 그림 7 채널 (62)의 파형, 예를 들어, 사실이다. 전술 한 바와 같이,이 결정은 병합 진폭 - 시간 그래프와 교차 상관 도표에 기초해야 클러스터 쌍을 찾는 것은 드문 일이 아니다. 도 8은 교차 correlogram에 부분적으로 기초하여 병합 결정의 예를 도시한다. 매우 강한, asymmetri짧은 시간 간격 단위 유사한 소성 패턴 (도 8E)의 피크 - 투 - 피크 높이의 차 결합 (도 8b)에서 C의 상호 상관 강하게 스파이크 동일한 뉴런에서 오는 것을 의미한다. 도 9는 병합 증거 동종이 부족한 경우이다. 여기서, 크로스 correlogram 강하게 비대칭 약하고 아니다. 또한, 두 클러스터의 autocorrelograms의 형상이 상이한 (도 9a)이다. 틀림없이, 두 개의 유닛으로 인해 주요 구성 요소 (그림 9C)의 분포에서 추가 분명한 차이 병합 할 수 없습니다. 도 10은 두 개의 유닛의 PP 높이가 그 중 하나가 점화 다른 이력서를 중지하는 동시에 함께 혼합 한 경우를 나타낸다. 이 경우, 병합 결정은 하나의 유닛이 자신의 소성 패턴을 조정할 수있는 가능성을 배제 할 수 있지만, 정확한 것복잡한 방법과 높이의 유사성은 우연이다. 이러한 예는 병합 결정을 만드는 방법에 대한 확고한 지침을 제공의 어려움을 설명한다. 이것은 스파이크 분류의 전체적인 품질 매개 변수 변경의 효과를 평가하기위한 목적 수단의 일반적인 결여로 배합된다. 이는 스파이크 정렬을 위해, 검출 가능한 세포 외 신호를 야기하는 기록 전극에 충분히 가까이 모든 신경 세포에서 세포 내 기록 (또는 그 등가)으로 구성 것이다 지표 사실 정보의 부족이다. 이러한 제한에도 불구하고,이 지상 진실 데이터를 대리하고는 대리 데이터에 대한 성능이 향상 전략을 정렬의 변화가 실제 데이터와 더 나은 성능으로 이어질 것이라고 생각하는 무리가 아닙니다. 대용은 recordi에 다시 추가 기록에서 수행되는 스파이크 실제 MEA 기록 데이터를 포함그들은 원래 스파이크와 혼동 할 수없는 다른 채널에 공지 된 시간에 ng를. 이러한 테스트를 자유롭게 이동 쥐의 시상 또는 해마에서 만든 녹음에서 생성 된 2013 년 대리 데이터 Janelia 농장에서 개최 G. Buzsáki과 T. 해리스에 의해 조직 된 스파이크 정렬 경쟁의 기초를 형성 (A. Peyrache, A. Berenyi 및 G. Buzsáki, 게시되지 않은 데이터). &#39;지표 사실&#39;거기있는 스파이크 신호는 하나의 생크에 기록 유닛으로부터 스파이크를 복용함으로써 배경 활성 및 뇌의 상태와 그 스파이크 열차의 관계가 보존되었다는 것을 보장하는 다른 섕크상의 기록에 추가하여 생성 하였다. 기록은 추가 접지 진실 스파이크 열차에 더하여 실제 급상승 활성을 함유 하였다. 해당 위음성 율이 2.1 %와 0.37 % (A. Peyrache, 개인 통신) 동안 SpikeSorter에 대한 허위 양성률은 0.26 %와 두 개의 서로 다른 테스트 세트는 0.01 %였다. 이 요금은 t 중이었다그는 경쟁의 최선을 다하지만 더 중요한 것은 그들은 저와 신경 생리 학적 분석의 대부분의 유형에 대한 아마 허용됩니다. 또 다른 방법은 특정 MEA 설계 시뮬레이션에서 세포 외 기록을 생성하는 신경 네트워크의 세부 대규모 생물 리 학적 시뮬레이션을 사용하는 것이다. 현재 MEA 정렬 방법에 노력 연구원이 자연 (15)의 테스트 시뮬레이션을 정렬 할 것을 요청 받았다. 다섯 가지 정렬 알고리즘을 비교 하였다. 어떤 하나의 그룹이 다른 것보다 분명히 더 되되지 함께 사용 된 정렬 성능과 측정 된 변화에 따라 여러 기의 성능을 평가하는 방법은 여러 가지가있다. SpikeSorter의 결과는 다양한 그룹에 의해 얻어진 결과의 범위로 떨어졌다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig1.jpg" /> 그림 1. 이벤트 감지 대화. 이 프로마스킹 채널의 노이즈 측정 방법을 선택 임계 값과이를 적용하는 방법을 설정하기위한 이벤트의 중복을 피하기위한 방법을 선택하는 옵션 vides. 이것과 다른 대화 상자에서 선택에 대한 정보는 물음표에 의해 확인 버튼 ( &#39;?&#39;)에 의해 제공된다. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig2.jpg" /> 그림 2. 깨끗한보기 및 분할 대화. 이것은 클러스터의 파형을보고 확인하고 하나 이상의 서브 클러스터에 클러스터를 분할하는, 외곽 파형 삭제 및 삭제 나 서브 클러스터로부터 새 클러스터를 형성하기위한 옵션을 제공한다. 하위 클러스터가 표시 색상으로 식별됩니다. (이 환경 설정 대화 상자에서 변경 될 수 있습니다.) <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig3.jpg" /> 그림 3. </strong&gt; 신뢰할 수없는 기능에 이벤트 정렬의 효과. 도면은 피크 대 피크 전압 파형 특정 채널에 최대였다 이벤트의 집합으로 정의 단일 채널 기반 클러스터의 데이터를 나타낸다. 패널 A는 다른 전극 채널에 overplotted이 클러스터, 50 이벤트 파형의 일부를 보여줍니다. 채널 번호는 파형의 각 세트의 왼쪽 상단에 표시됩니다. 채널 번호의 옆에 검은 점은 채널이 특정 클러스터에 할당 된 것을 나타낸다. 채널은 그들이 전극에있는 것과 같은 공간 순서로 배치됩니다. 가로 축은 시간과 수직 축 전압을 보여줍니다. 그 배치 지점 축과 일치하도록, 각 이벤트는 위치, 즉 세로축의 수평 위치는, 정렬 위치를 나타낸다. 패널 (A)의 왼쪽 하단에있는 scalebar 0.5 밀리 100 μV를 보여줍니다. A의 블루 라인은 파형의 각 세트 (템플릿)의 평균을 나타냅니다.<html> 채널 24 (회색) 마스크. 이벤트 검출 이후에 바로 결정되는 이벤트는 파형 (음 골)의 가장 부정적인 지역을 최소로 정렬됩니다. 패널 B는 클러스터의 모든 파형으로부터 유도 된 제 2 주 성분들의 분포를 나타낸다. 세 개의 하위 클러스터는이 메일에서 볼 수 있습니다. 패널 C는 템플릿 파형들을 정렬 한 후에 이벤트의 동일한 세트를 나타낸다. 주요 구성 요소 분포 (패널 D)는 이제 두 개의 하위 클러스터 (빨간색 확인 하나)를 보여줍니다. 또한, B 검사의 스퓨리어스 클러스터가 어떤 경우에는 첫 번째보다 더 음이었다 2 네거티브 트로프 (후 전위 느린 제외)에 이벤트의 서브셋의 배향에 의한 것으로 나타났다. 그 모양 나머지 부분과 일치하지 않습니다 파형 이러한 잘못 정렬 된 이벤트 중 일부는 패널 (A)에서 볼 수 있습니다.&quot;_blank&gt;이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig4.jpg" /> 그림 4. 자동 정렬 대화. 이것은 초기 자동 클러스터링 단계 다음 이벤트 감지 옵션, 클러스터링 옵션 및 자동 병합 및 클러스터 쌍 분할 옵션을 제공합니다. <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig5.jpg" /> 그림 5. 비교 클러스터 쌍 대화. 이 비교 값으로 정렬 쌍 목록을 통해 검색, 클러스터 쌍 비교 측정 (경기 방법)을 선택하기위한 옵션을 제공, PP 높이 (또는 PC1 또는 PC2) 대 시간 및 옵션의 플롯을, 상관 도표를 표시하는 표시 옵션 쌍을 병합합니다. &gt; <img alt="그림 6" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig6.jpg" /> 그림 6. 후 처리 대화. 이것은 색 및 / 또는 신호대 잡음비 (SNR)가 낮은 신호 클러스터를 삭제하는 클러스터형 이벤트 클러스터링하기 위해, 아마도 잡음 이벤트를 삭제하기위한 중복 이벤트를 삭제하기위한 다른 기준에 따라 (정렬) 클러스터 넘버링을위한 옵션을 제공한다. <img alt="그림 7" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig7.jpg" /> 그림은 정렬 된 단위 7. 표시는 무작위로 클러스터의 수에 따라 Overplotted 파형 컬러, 선정보기. 명확화를 위해, 각 클러스터의 중심 채널 파형이 도시되어있다. (Mitelut &amp; 머피, 미 출판)에서 데이터를 마우스 시각 피질에서 64 채널 전극 기록의 낮은 14 채널을 보여줍니다. 광고 / 55217 / 55217fig8.jpg &quot;/&gt; 그림 두 개의 클러스터를 병합 할 것인지 여부를 의사 결정에 부담 가져올 수 있습니다 증거 8. 예. 대화 비교 클러스터 (패널 A)는 진폭 (정규화 내적 일치 방법)을 무시하고, 유사한 파형 모양 클러스터 쌍을 검색하는 데 사용되었다. 패널 B는 두 개의 서로 다른 빈 폭 (0.2, 2 밀리 초)와 autocorrelograms (AC)와 두 개의 클러스터에 대한 교차 correlogram (CC)를 보여줍니다. 이 두 번째 클러스터 ((53))의 스파이크가 첫 번째 ((28))의 스파이크 전에 중 4 또는 8 밀리 발생하는 매우 강한 경향이 있음을 보여준다. 패널 C는 두 유닛의 스파이크 형상을 나타내고, 또한 (녹색에 도시 된) 두 번째는 제보다 작은 스파이크를 갖고 있음을 보여준다. 패널 D는 두 개의 클러스터의 PC 분포를 나타낸다. 패널 E 두 유닛의 두 단위의 그래프 PC1 (수직 축) (각각 빨간색과 녹색) 대 &lt;/ EM&gt; 기록의 전체 기간 동안의 시간 (분으로 표시). 추가 설명 텍스트를 참조하십시오. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig8large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 9" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig9.jpg" /> 그림 병합에 대해 훨씬 덜 증거가 클러스터 쌍의 9 예. 패널 A는 두 개의 클러스터에 대한 autocorrelograms (AC)과 교차 correlogram (CC)은 서로 다른 형상을 갖는 것을 보여준다. 패널 B는보다 명확 파형 형상의 차이를 보여주기 위해 평균 템플릿 파형 및 표준 편차 (SD 쉐이딩 1 유닛을 나타낸다)을 나타낸다. 패널 C는 두 개의 클러스터의 PC 분포를 나타낸다. 패널 D는 일 동안 두 단위 대 시간의 피크 - 투 - 피크 높이 (수직 축 μV)를 그래프기록의 전체 기간을 전자. 추가 설명 텍스트를 참조하십시오. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55217/55217fig9large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 10" src="/files/ftp_upload/55217/55217fig10.jpg" /> 패턴 및 주요 구성 요소 변화를 발사 바탕으로 병합 그림 10. 증거. 패널 A는 두 개의 클러스터 (빨강 및 녹색)의 파형을 보여줍니다. 패널 B는 두 개의 클러스터에 대한 시간 (가로축) 대 PC1 (종축)를 나타내는 하나의 유닛이 소성 다른 시작 정지 PC1 값시와 동일하게 소성 상보적인 패턴을 나타낸다. 이것은 PC 분포 (패널 C)에서 별개의 클러스터의 존재에도 불구하고 병합하는 결정을 지원한다.

Watch this Scientific Journal Video about A Visual Guide to Sorting Electrophysiological Recordings Using 'SpikeSorter' at JoVE.com

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.

&#39;SpikeSorter&#39;를 사용하여 전기 생리 녹음을 정렬에 대한 비주얼 가이드

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 조회수.  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.

비디오: 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.

Thinned - 해골 준비를 사용하여 마우스 시각 피질의 만성 이미징

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

연구

신경과학

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.

의 거대한 섬유 패스에서 Electrophysiological 레코딩 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.

마우스 망막에서 Transretinal 에르그 레코딩 :로드 및 원뿔 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 ...

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.

급성 Hippocampal 슬라이스에 Synaptically-evoked Astroglial와 Neuronal 응답의 듀얼 Electrophysiological 레코딩

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.

양서류 망막 슬라이스 준비 광수와 2 차 신경 세포에서 동시에 전체 세포 녹음

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.

왕새우의 Swimmeret 시스템 : 신경 코드 및 모터 패턴의 세포 외 녹음의 해부를위한 실무 가이드

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.

급성 뇌 조각에서 신경 세포의 미세 회로의 전기 생리 및 형태 학적 특성은 페어 패치 클램프 녹음을 사용하여

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.

Channelrhodopsins에서 이온 선택성의 전기 생리 학적 결정을위한 전체 셀 패치 - 클램프 기록

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.

Zebrafish의<em&gt; 시츄</em&gt; 척수 척추 감각과 운동 뉴런 전기 생리 녹음 준비

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.