中文字幕在线天|亚洲一区二区三区手机版|少妇中文字幕乱码亚洲影视|最好看的久久综合伊人

      中國基因網(wǎng)您的位置:首頁 >行業(yè)資訊 >

      突破性的軟件工具實時跟蹤神經(jīng)元的活動

      這個名為CaImAn的工具取代了手動跟蹤神經(jīng)元位置和活動的過程

      突破性的軟件工具實時跟蹤神經(jīng)元的活動

      跟蹤單個神經(jīng)元的發(fā)射就像試圖辨別出誰在一個充滿尖叫的球迷的足球場上說什么。直到最近,神經(jīng)科學家不得不手工繁瑣地跟蹤每個神經(jīng)元。

      “人們花費更多時間分析他們的數(shù)據(jù)來提取活動痕跡,而不是實際收集它們,”紐約Flatiron研究所計算生物學中心(CCB)神經(jīng)科學小組負責人Dmitri Chklovskii說。

      一個名為CaImAn的突破性軟件工具使用標準計算方法和機器學習技術的組合自動化這一艱巨的過程。在1月發(fā)表在eLife雜志上的一篇論文中,該軟件的創(chuàng)建者證明了CaImAn在基于鈣成像數(shù)據(jù)檢測活躍神經(jīng)元的位置時實現(xiàn)了近乎人的準確性。

      CaImAn(鈣成像分析的縮寫)已經(jīng)免費提供了幾年,并且已經(jīng)證明鈣成像領域非常寶貴,有超過100個實驗室使用該軟件。CaImAn的最新版本可在標準筆記本電腦上運行并實時分析數(shù)據(jù),這意味著科學家可以在進行實驗時分析數(shù)據(jù)。“我的實驗室很高興能夠使用這樣的工具,”杜克大學神經(jīng)科學家約翰皮爾森說,他沒有參與軟件的開發(fā)。

      CaImAn是Chklovskii在他的CCB小組中發(fā)起的努力的產(chǎn)物。他帶來了Eftychios Pnevmatikakis和后來的Andrea Giovannucci帶領這個項目。他們的目的是幫助解決由鈣成像方法產(chǎn)生的巨大數(shù)據(jù)集。

      該技術涉及向腦組織或培養(yǎng)皿中的神經(jīng)元添加特殊染料。染料與負責激活神經(jīng)元的鈣離子結合。在紫外線下,染料亮起。熒光僅在染料與鈣離子結合時發(fā)生,使研究人員可以直觀地跟蹤神經(jīng)元的活動。

      分析通過鈣成像收集的數(shù)據(jù)是一項重大挑戰(zhàn)。這個過程產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù) - 每小時高達1TB的閃爍電影 - 很快就會變得無法抗拒。“一位實驗者可以在一天內(nèi)填滿最大的商用硬盤,”倫敦大學學院的神經(jīng)科學家MichaelHäusser說道,他的團隊測試了CaImAn。

      數(shù)據(jù)也很吵。就像混合聲音一樣,來自不同神經(jīng)元的熒光信號經(jīng)常重疊,使得難以挑選出單個神經(jīng)元。此外,腦組織搖擺不定,增加了隨著時間的推移追蹤相同神經(jīng)元的挑戰(zhàn)。

      Pnevmatikakis現(xiàn)在是Flatiron研究所計算數(shù)學中心的研究科學家,他首先開始在哥倫比亞大學Liam Paninski實驗室開發(fā)CaImAn作為博士后基礎算法。

      “它在數(shù)學上很優(yōu)雅并且做得不錯,但我們意識到它并沒有很好地推廣到不同的數(shù)據(jù)集,”Pnevmatikakis說。“我們希望將其轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐓^(qū)可以使用的軟件套件。” 這也是他被Flatiron的神經(jīng)科學小組所吸引的部分原因,F(xiàn)latiron開發(fā)了用于分析大型數(shù)據(jù)集的新工具。

      Pnevmatikakis后來開始與普林斯頓大學的博士后Giovannucci合作,應用該算法跟蹤小腦顆粒細胞的活動,這是一個密集的,快速射擊的神經(jīng)元組。“現(xiàn)有的分析工具不足以解開這些神經(jīng)元群體的活動,并暗示他們都在做同樣的事情,”Giovannucci說,他加入CCB神經(jīng)科學小組三年,幫助開發(fā)更廣泛使用的軟件。“該算法減去背景聲音并集中于少數(shù)幾個,”揭示出個別顆粒細胞確實具有不同的活動模式。

      Flatiron Institute的進一步工作磨練了CaImAn的能力,使研究人員更容易使用該軟件進行各種實驗而無需大量定制。

      研究人員最近通過將其結果與人類生成的數(shù)據(jù)集進行比較來測試CaImAn的準確性。比較證明,該軟件在識別活躍神經(jīng)元方面幾乎與人類一樣準確,但效率更高。它的快速性使研究人員能夠即時調(diào)整他們的實驗,改進特定神經(jīng)元束如何促成不同行為的研究。人類數(shù)據(jù)集還揭示了人與人之間的高度可變性,突出了使用標準化工具分析成像數(shù)據(jù)的好處。

      除了基準測試準確性之外,研究人員還使用人工注釋結果作為訓練數(shù)據(jù)集,開發(fā)基于機器學習的工具來增強CaImAn包。他們已經(jīng)公開了這個數(shù)據(jù)集,因此社區(qū)可以使用它來進一步擴展CaImAn或創(chuàng)建新工具。

      鄭重聲明:本文版權歸原作者所有,轉(zhuǎn)載文章僅為傳播更多信息之目的,如有侵權行為,請第一時間聯(lián)系我們修改或刪除,多謝。

      推薦內(nèi)容