Анализ пачек активности
Анализ характеристик активности включает в себя детектирование и статистическую обработку характеристик пачек активности. Функция анализа характеристик пачек выполняется с помощью кнопки "Find burst" в главном окне программы. Анализируемый файл растра активности должен иметь расширение ".txt".
Функция анализа пачек вычисляет и строит распределения следующих характеристик пачечной активности в сети:
1. Межпачечный интервал (мс) - временные промежутки между пачками (Рис. 4.4 А)
2. Длительность пачек (с) (Рис. 4.4 Б)
3. Число импульсов в секунду внутри пачек (Рис. 4.4 В)
4. Паттерн активации - среднее время возникновения первых импульсов после начала пачки на каждом электроде. Цветом обозначено время возникновения импульса (Рис. 4.4 Г)
5. Частотно-временной профиль пачки - среднее число импульсов на каждом электроде за каждые 10 мс после начала пачки (Рис. 4.4 Д). Усреднение производится по всем пачкам
6. Частота импульсов в секунду для каждого электрода (Рис. 4.4 Е). Цветом обозначено значение частоты импульсов
7. Частота импульсов в секунду внутри пачек для каждого электрода (Рис. 4.4 Ж)
А Б
В Г
Д
Е Ж
Рисунок 4.4. Характеристики пачек. А - Распределение межпачечных интервалов (мс). Б - Распределение длительностей пачек (с). В - Распределение числа импульсов в секунду внутри пачек. Г - Паттерн активации (среднее время возникновения первых импульсов после начала пачки на каждом электроде). Координаты каждой квадратной области соответствуют положению электрода на мультиэлектродной матрице. Цветом обозначено время возникновения импульса. Д - Частотно-временной профиль пачки активности культуры клеток. По оси абсцисс - время после начала пачки, по оси ординат - номер электрода. Цветом обозначено среднее число импульсов на определённом электроде за каждый 50-и миллисекундный промежуток времени по всем пачкам.
Также программа в рабочем окне Matlab выводит статистически проанализированные характеристик пачек. Так как распределения анализируемых величин чаще имеют не нормальную форму, рассчитываются медианы и медианные квадратичные ошибки характеристик. Список вычисляемых характеристик следующий:
Bursts_number - общее число найденных пачек.
Mean_Burst_Duration - средняя длительность пачек.
STD_Burst_Duration - средняя квадратичная ошибка длительности пачек.
Mean_InterBurstInterval - среднее значение межпачечного интервала.
STD_InterBurstInterval - средняя квадратичная ошибка межпачечного интервала.
Median_InterBurstInterval - медиана межпачечного интервала.
MAD_InterBurstInterval - медианная квадратичная ошибка межпачечного интервала.
Median_Burst_Duration - медиана длительности пачек.
MAD_Burst_Duration - медианная квадратичная ошибка длительности пачек.
Median_Burst_FiringRate - медиана числа импульсов в секунду внутри пачек.
MAD_Burst_FiringRate - медианная квадратичная ошибка числа импульсов в секунду внутри пачек.
Spikes_per_sec - среднее число импульсов в секунду.
Контрольные вопросы
1. Что такое растр активности и как он строится?
2. Что такое частотно-временная зависимость и как она строится?
3. Какой диапазон значений временного интервала при построении частотно-временной диаграммы приемлем для отображения пачек активности, длительностью 0.1 и 1 секунда.
Литература
1. le Feber J, Stegenga J, Rutten WLC. The Effect of Slow Electrical Stimuli to Achieve Learning in Cultured Networks of Rat Cortical Neurons // PLoS ONE. 2010. 5(1): e8871. doi:10.1371/journal.pone.0008871.
2. Hulata E., Baruchi I., Segev R., Shapira Y., Ben-Jacob E. (2004). Self-Regulated Complexity in Cultured Neuronal Networks. Phys. Rev. Lett. 92, 198105
3. Maccione A., Gandolfo M., Massobrio P., Novellino A., Martinoia S. & Chiappalone M. A novel algorithm for precise identification of spikes in extracellularly recorded neuronal signals // Journal of Neuroscience Methods. 2009. Vol. 177, no. 1. P. 241–249.
4. Marom S., Shahaf G. Development, learning and memory in large random networks of cortical neurons: lessons beyond anatomy // Q. Rev. Biophys. 2002. V. 35. P. 63-87.
5. Potter S., DeMarse T. (2001). A new approach to neural cell culture for long-term studies. J. Neuroscience Methods (110) 17-24.
6. Quiroga R., Nadasdy Q., Ben-Shaul, Y. (2004). Unsupervised Spike Detection and Sorting with Wavelets and Superparamagnetic Clustering. Neural Computation (16) 1661-1688.
7. Segev R., Benveniste M., Hulata E., Cohen N. (2002) Long term behavior of lithographically prepared in vitro neuronal networks. Physical review letters , 88 (11) 118102.
8. Shahaf G., Eytan D., Gal A., Kermany E., Lyakhov V., et al. Order-Based Representation in Random Networks of Cortical Neurons // PLoS Comput Biol. 2008. 4(11): e1000228. doi:10.1371/journal.pcbi.1000228.
9. Shahaf G. and Marom S. Learning in networks of cortical neurons // J. Neurosci. 2001. V. 21. P. 8782–8788.
10. Vajda I., J. van Pelt, Wolters J., Chiappalone M., Martinoia S., E. van Someren, A. van Ooyen (2008). Low-Frequency Stimulation Induces Stable Transitions in Stereotypical Activity in Cortical Networks. Biophysical Journal, Vol. 94 (12), pp. 5028-5039.
11. Wagenaar D.A., Madhavan R., Pine J., Potter S.M. Controlling bursting in cortical cultures with closed-loop multi-electrode stimulation. J. Neurosci. 2005; 25: 680-688.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.......................................................................................................................3
Глава 1. Проведение экспериментов по обучению клеток культуры гиппокампа
1.1 Описание эксперимента ...................................................................................6
1.2 Описание системы регистрации и стимуляции сигналов с использованием мультиэлектродной матрицы...................................................................................6
1.3 Электрическая стимуляция культуры нейронов...............................................8
1.4 Протокол эксперимента...................................................................................9
Контрольные вопросы...............................................................................................10
Глава 2. Эксперимент по обучению клеток культуры гиппокампа
2.1 Компоненты экспериментальной установки....................................................11
2.2 Подготовка экспериментальной установки....................................................11
2.3 Методика регистрации сигналов с использованием мультиэлектродной матрицы................................................................................................................11
2.4 Стимуляция культуры нейронов.....................................................................12
Глава 3. Исследование спонтанной активности культуры клеток гиппокампа.................................................................................................................15
3.1 Детектирование импульсов сигнале...............................................................15
3.2 Детектирование спонтанных пачек.................................................................15
Контрольные вопросы..........................................................................................17
Глава 4 Обработка экспериментальных данных.................................................18
4.1 Детектирование импульсов активности.........................................................18
4.2 Анализ растра активности...............................................................................19
4.3 Анализ пачек активности................................................................................19
Контрольные вопросы............................................................................................22
Литература ................................................................................................................23
Оглавление............................................................................................................24
ИССЛЕДОВАНИЕ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В КУЛЬТУРАХ ГИППОКАМПА: СТИМУЛЯЦИЯ, РЕГИСТРАЦИЯ И АНАЛИЗ
Авторы: Пимашкин А.С., Гладков А.А. Симонов А.Ю., и др.
Дата добавления: 2014-12-22; просмотров: 1175;