Яке аз роҳҳои пурқувваттарини фаҳмидани фаъолияти электрикии нейронҳои ҷудогона дар мағз сабти потенсиалҳои амал бо электродҳое мебошад, ки берун аз ҳуҷайраҳо ҷойгир карда мешаванд. Ин сабтҳои экстраселлюлярӣ, имрӯз имкон медиҳанд, ки вақтҳои оташкунии садҳо ва ҳатто ҳазорҳо нейрон ҳамзамон пайгирӣ карда шаванд. Аммо гирифтани сабт танҳо оғози кор аст. Аз сигнали электрикии хом spike'ҳои боэътимод бояд ҷудо карда шаванд, нейронҳо аз ҳам фарқ карда шаванд, сифати сабт назорат карда шавад, графикҳои raster ва PSTH сохта шаванд, вақтҳои посух чен карда шаванд ва динамикаи муштараки шумораи зиёди нейронҳо таҳлил гардад.

MLIB, ки аз ҷониби Maik C. Stüttgen таҳия шудааст, як toolbox-и манбаи кушода мебошад, ки барои иҷрои қисми муҳими ин таҳлилҳо дар муҳити MATLAB бо ҳадди имкон остонаи пасти барномасозӣ тарҳрезӣ шудааст. Функсияҳо бевосита рӯи timestamp-ҳои spike дар шакли вектор ё матритса, вақтҳои рӯйдодҳои таҷрибавӣ, waveform-ҳо ё сигналҳои LFP кор мекунанд ва аксари таҳлилҳо бо як фармони MATLAB даъват шуда метавонанд.

MLIB аз назорати сифати натиҷаи spike sorting то raster plot ва peri-stimulus time histogram, аз ҳисобкунии spike-density function то кечикии посух, аз таҳлилҳои ROC ва mutual information то регрессияи чандгонаи бо вақт ҳалшуда, аз табдил додани популятсияҳои нейронӣ бо principal component analysis ба траекторияҳои камандоза — як ҷараёни васеи кориро пешниҳод мекунад. Дар toolbox ҳамчунин барои маълумоти local field potential функсияҳои evoked potential, таҳлили спектралӣ ва current-source density мавҷуданд.

Ҳадафи мақола нишон додани он нест, ки як алгоритми нави spike-sorting нисбат ба усулҳои дигар дақиқтар аст. MLIB худ амали spike sorting-ро иҷро намекунад. Ба ҷои ин, он барои баррасӣ, назорати сифат, визуализатсия ва интиқоли маълумоти waveform ва spike timestamp, ки аз нармафзорҳои мавҷудаи spike-sorting ба даст меоянд, ба таҳлилҳои нигаронидашуда ба саволҳои физиологӣ як қабати модулии MATLAB фароҳам меорад.

Сабти spike-и экстраселлюлярӣ чиро чен мекунад?

Вақте як нейрон потенсиали амал тавлид мекунад, ҷараёнҳои тези ионӣ дар пардаи ҳуҷайра майдони электрикии атрофро тағйир медиҳанд. Микроэлектроде, ки берун аз нейрон ҷойгир карда шудааст, метавонад ин тағйирро ҳамчун waveform-и кӯтоҳмуддати шиддат дарк кунад. Дар як сабт дар тӯли вақт ҳазорҳо чунин рӯйдод вуҷуд дошта метавонад.

Барои таҷрибагар маълумоти асосӣ одатан дар ду сатҳ пайдо мешавад:

• Намунаҳои waveform: Шакли шиддат нисбат ба вақт барои ҳар spike-и муайяншуда.
• Timestamp-ҳои spike: Нуқтаҳои вақте, ки spike рух медиҳад.

Вақте ба инҳо timestamp-ҳои ангезаҳо, ҳаракатҳо, мукофотҳо ё рӯйдодҳои рафторӣ дар таҷриба илова карда мешаванд, метавон баррасӣ кард, ки фаъолияти нейрон бо тағйирёбандаҳои таҷрибавӣ чӣ гуна робита дорад.

MLIB дар Таҳлили Нейрофизиология Кадом Масъаларо Ҳал Мекунад?

MLIB мақсад дорад зарурати он, ки ҳар лаборатория барои тавлиди таҳлилҳои стандартӣ аз маълумоти электрофизиологияи хом ё пешакӣ spike-sort шуда такроран коди махсуси MATLAB нависад, кам кунад ва махсусан ба муҳаққиқоне, ки таҷрибаи барномасозиашон маҳдуд аст, функсияҳои таҳлилии як-фармонӣ, модулии ҳуҷҷатшуда пешниҳод намояд.

Ба ҷои як барномаи азим, функсияҳои модулӣ

Мантиқи тарҳрезии MLIB ин аст, ки ба ҷои пинҳон кардани ҳама амалиётҳо дар интерфейси графикии корбар, ҳар таҳлил ҳамчун функсияи ҷудогона нигоҳ дошта шавад. Корбар метавонад функсияро аз MATLAB Command Window даъват кунад; бо аргументҳои ихтиёрӣ рафтори онро тағйир диҳад ва натиҷаҳоро ба script-ҳои бузургтари таҳлил интиқол диҳад.

Ҷараёни умумие, ки дар Шакл 1-и манбаъ пешниҳод шудааст, чунин пеш меравад:

1. Waveform detection ва unit extraction.
2. Spike sorting бо як усули беруна.
3. Баррасии сифати sorting бо `mcheck` ва `mcc`.
4. Визуализатсияи посухҳо ва characterization-и waveform бо `mpsth`, `msdf` ва `mwave`.
5. Чен кардани хусусиятҳои асосии оташкунӣ бо `mcvar` ва `mlat`.
6. Таҳлили хусусиятҳои кодгузорӣ бо функсияҳое чун `mmi`, `mroc`, `mnspx`, `mvecstrength`, `mmultregress`, `mtune`, `mwa` ва `mwa2`.
7. Таҳлили сатҳи популятсия барои зиёда аз як нейрон бо `mcluster` ва `mdimreduct`.

Функсияҳои MLIB ба кадом гурӯҳҳо ҷудо мешаванд?

Сифати Spike Sorting бо MLIB Чӣ Гуна Назорат Мешавад?

MLIB амали spike sorting-ро иҷро намекунад; ба ҷои ин, он кӯмак мекунад, ки кластерҳои waveform баъди sorting воқеан нейронҳои ягонаи ҷудо ва устуворро намояндагӣ мекунанд ё не, бо тақсимоти waveform, вайроншавиҳои refractory-period, устувории сабт, ҷудошавии principal-component ва меъёрҳои гуногуни cluster-quality баррасӣ карда шавад.

mcheck: назорати сифати як unit

Панелҳои Шакл 2A–I-и манбаъ намунаи баромадҳои `mcheck` ва `mwave`-ро бар асоси 853 waveform нишон медиҳанд, ки ба як нейрони камоташкунанда аз минтақаи nidopallium caudolaterale-и кабӯтар тааллуқ дорад.

Функсия танҳо ба шакли миёнаи spike нигоҳ намекунад. Он метавонад heat map-и вақт–шиддати ҳамон waveform-ҳо, тақсимоти амплитудаҳои қулла ва поя, гистограммаи inter-spike interval, шумораи spike дар тӯли сабт ва устувории amplitude-ро якҷоя баррасӣ кунад.

Дар unit-и намунавӣ таносуби spike-ҳое, ки ба сабаби остонаи ошкоркунӣ аз даст рафтаанд, тақрибан

\[ 2\% \]

ҳисоб шудааст.

Ҳамчунин refractory period-и физиологии потенсиали амал ба назар гирифта мешавад. Манбаъ таъкид мекунад, ки ISI-ҳои кӯтоҳтар аз тақрибан 3–4 ms метавонанд бо омадани пайдарпайи spike аз ҳамон нейрони ягонаи солим номувофиқ бошанд. Дар намунаи нишон додашуда таносуби spike-ҳое, ки ин меъёрро вайрон мекунанд, дар сатҳи

\[ <0.5\% \]

мебошад.

`mcheck` ҳамчунин нишондиҳандаҳои ададӣ, монанди SNR, variation coefficient-и суръати оташкунӣ ва amplitude variation coefficient-ро тавлид мекунад. Манбаъ инчунин нишон медиҳад, ки пешниҳодҳои сифати монанд ба чароғаки роҳ, ки фармоишӣ карда мешаванд, пешниҳод мегарданд.

mwave: чен кардани геометрияи spike

`mwave` аз waveform-и миёнаи spike хусусиятҳои гуногуни геометрӣ берун меорад. Ба онҳо инҳо дохил мешаванд:

• full width at half maximum,
• full width at half minimum,
• peak-to-trough duration,
• peak-to-trough amplitude,
• peak-to-trough ratio

.

Ин гуна ченакҳои waveform, вақте бо заминаи мувофиқи биологӣ ва таҷрибавӣ истифода мешаванд, метавонанд хусусиятҳои ёрирасон дар бораи навъҳои эҳтимолии ҳуҷайравии нейронҳои сабтшударо таъмин кунанд. Аммо шакли waveform набояд танҳо ба худ ҳамчун шахсияти қатъии навъи ҳуҷайра тафсир шавад.

mcc: оё ду cluster воқеан ҷудо мешаванд?

`mcc` арзёбӣ мекунад, ки чанд spike cluster аз ҳамдигар то чӣ андоза хуб ҷудо мешаванд. Дар намунаи Шакл 2J–M-и манбаъ ду гурӯҳи waveform ба principal component analysis дода шудаанд.

Се principal component-и аввал

\[ 44.8\% \]

аз variance-и waveform-ро шарҳ медиҳанд.

Функсия масофаи waveform-ҳоро то марказҳои cluster-и худ ва то маркази cluster-и дигар муқоиса мекунад. Ҳамчунин меъёри \(A'\)-и бар асоси ROC, J3, PseudoF, индекси навъи Davies–Bouldin, \(L_{\mathrm{ratio}}\) ва isolation distance барин метрикаҳои сифатро пешниҳод мекунад.

Дар манбаъ

\[ A'>0.98 \]

ҳамчун нишондиҳандаи ҷудошавии наздик ба сатҳи аъло арзёбӣ мешавад, дар ҳоле ки

\[ A'<0.8 \]

ба ҷудошавии бисёр заифи cluster ишора мекунад. Дар намунаи нишон додашуда \(A'=0.99\) аст.

PSTH, Raster Plot ва Spike-Density Function Якҷоя Чиро Нишон Медиҳанд?

Raster plot вақтҳои spike-ро дар ҳар такрори таҷриба як-як нигоҳ медорад, дар ҳоле ки PSTH онҳоро дар қуттиҳои вақт ҷамъ карда суръати миёнаи оташкуниро нишон медиҳад; spike-density function бошад PSTH-ро бо kernel-и интихобшуда ҳамвор карда, имкон медиҳад, ки профили вақтӣ ва latency-и посухи нейронӣ хонданбобтар тахмин карда шавад.

mpsth ва msdf

Дар Шакл 3A-и манбаъ фаъолияти як нейрон аз cortex-и шунавоии калламуш дар атрофи ангеза нишон дода шудааст. Қисми боло raster plot, қисми поён PSTH мебошад.

Функсияи `msdf` PSTH-ро бо як convolution kernel филтр карда spike-density function тавлид мекунад. Дар намунаи нишон додашуда exponentially modified Gaussian kernel истифода шудааст ва параметрҳо чунин дода шудаанд:

\[ SD=1\text{ ms},\qquad \tau=5\text{ ms} \]

.

Функсия ҳамчунин имконоти boxcar, Gaussian ва simple exponential kernel-ро низ пешниҳод мекунад.

Кечикии посух бо mlat

Ин ки нейрон пас аз оғоз шудани ангеза дар чанд вақт ба таври боэътимод посух медиҳад, махсусан дар нейрофизиологияи ҳиссӣ як ченаки муҳим аст. `mlat` барои ин мақсад панҷ ченаки гуногуни latency пешниҳод мекунад. Дар намунаи мақола се аз онҳо рӯи SDF ишора шудаанд.

Агар равзанаи вақт нодуруст интихоб шавад, маълумот гум шуда метавонад

`mwa` бо таҳлили sliding-window AUROC месанҷад, ки шумораҳои spike нисбат ба як фосилаи истинодии вақт то чӣ андоза тағйир меёбанд. Дар Шакл 3B дарозии равзанаи таҳлил байни 5–100 ms тағйир дода шуда, равзанаҳо бо қадамҳои 10 ms дар атрофи оғози ангеза лағжонда шудаанд.

Дар намуна қавитарин тағйири оташкунӣ тақрибан

\[ 20-30\text{ ms} \]

пас аз оғози ангеза пайдо мешавад.

Равзанае, ки AUROC-ро аз ҳама бештар мекунад, тақрибан 50 ms дарозӣ дорад ва дар атрофи +20 ms марказонида шудааст:

\[ AUROC=0.77. \]

Ин намуна як принсипи муҳими таҳлилро нишон медиҳад: spike-ро дар кадом равзанаи вақт мешуморем, метавонад мустақиман ба намоён будан ё набудани маълумоти нейронӣ таъсир расонад.

Алтернативаи mutual information

Дар баробари фарқпазирии бар асоси ROC, `mmi` метавонад барои ҳисоб кардани миқдори mutual information истифода шавад, ки шумораҳои spike дар ду шароит мебаранд.

MLIB инчунин бо функсияи ёрирасони `mmi_psych` ченакҳои муваффақияти рафторӣ, монанди hit rate ва false-alarm rate-ро ба воҳиди bit табдил дода, ба муқоисаи ченакҳои маълумоти нейронӣ ва рафторӣ кӯмак мекунад.

Регрессияи чандгонаи бо вақт ҳалшуда

Фаъолияти нейрон метавонад танҳо аз як тағйирёбандаи таҷриба таъсир нагирад. Ҳамон spike train метавонад ҳамзамон бо навъи ангеза, интихоби ҳайвон, мукофоти гирифташуда ва дигар тағйирёбандаҳои рафторӣ робита дошта бошад.

`mmultregress` мақсад дорад шумораҳои spike-ро дар равзанаҳои лағжанда дар тӯли вақт ба generalized linear model ворид карда, ин саҳмҳоро ҷудо кунад.

Дар мақола намунае аз сабти dorsomedial frontal cortex-и калламуш истифода мешавад. Ҳайвонҳо ду ангезаи гуногуни шунавоии 100-ms-ро фарқ карда, интихоби рост ё чап мекунанд ва тақрибан

\[ 80\% \]

иҷрои дуруст нишон медиҳанд.

Тағйирёбандаҳои регрессия:

• stimulus identity,
• choice response,
• reward

интихоб шудаанд.

Вақте равзанаҳои вақт бо паҳнои 25, 100 ва 250 ms муқоиса мешаванд, дида мешавад, ки нейрони намунавӣ махсусан бо посухи интихоби ҳайвон робита дорад ва ин робита тақрибан 250 ms пас аз оғози ангеза равшан мегардад.

Равзанаҳои дарозтари таҳлил коэффисиентҳои регрессияи камғавғотар ва баландтар тавлид мекунанд, вале арзиши он аз даст рафтани temporal resolution аст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Нармафзор чӣ гуна таҳия ва озмоиш шуд?

Функсияҳои MLIB дар давраи тақрибан даҳсола таҳия шудаанд. Дар мақола гуфта мешавад, ки нармафзор бо истифода аз MATLAB R2023b дар компютери стандартии desktop бо Windows 11 озмоиш шудааст.

Дар баробари насби асосии MATLAB баъзе функсияҳо Statistics and Machine Learning Toolbox талаб мекунанд. Барои `mtune` инчунин Curve Fitting Toolbox ва Signal Processing Toolbox лозиманд.

Барои насб мудири бастаи анъанавӣ ё installer лозим нест. Корбар функсияҳо ва файлҳои маълумоти намунавиро ба як ҷузвдон нусха мекунад ва ҷузвдонро ба MATLAB path илова менамояд.

Параметрҳои вурудии ҳар функсия дар documentation header-и худ шарҳ дода мешаванд. Илова бар ин, script-и намунавӣ бо номи `MLIB_Function_Reference.m` шаклҳои гуногуни истифодаи функсияҳоро нишон медиҳад. Муаллиф мегӯяд, ки фигураҳои натиҷа дар мақола бо истифода аз ин reference script бозтавлид шуда метавонанд.

Фаъолияти 300 Нейрон Чӣ Гуна ба Чанд Андоза Коҳиш Дода Мешавад?

`mdimreduct` суръатҳои оташкунии бо вақт тағйирёбандаи шумораи зиёди нейронҳоро, ки дар ҳамон шароит сабт шудаанд, бо истифода аз principal component analysis ба чанд андозаи муштарак коҳиш медиҳад; ҳамин тавр фаъолияти популятсияи садҳо нейрон метавонад ҳамчун траекторияи ду ё сеандоза визуализатсия шавад.

Аз 300 андоза ба чанд principal component

Дар намунае, ки дар мақола истифода шудааст, фаъолияти

\[ N=300 \]

нейрон аз минтақаи medial frontal cortex-и калламуш таҳлил шудааст.

Барои ҳар нейрон суръатҳои оташкунӣ дар равзанаҳои таҳлилии 100-ms ҳисоб шуда, ба z-score табдил дода ва нисбат ба оғози ангеза дар фосилаи

\[ -400\text{ ms}\rightarrow +400\text{ ms} \]

ҳамҷой карда шудаанд.

Вақте PCA ба матритсаи фаъолияти 300-андоза татбиқ шуд, гузориш шудааст, ки панҷ principal component-и аввал тақрибан

\[ 78\% \]

аз variance-и умумиро шарҳ медиҳанд.

Дар ин намуна қисми муҳими садҳо силсилаи вақти нейронии ҷудогона тавассути чанд меҳвари динамикии муштарак намояндагӣ шуда метавонад.

Траекторияи популятсия чӣ мегӯяд?

Бо истифода аз се principal component-и аввал пешравии вақт метавонад ҳамчун траектория дар фазои сеандоза кашида шавад.

Вақте ду ангезаи гуногуни шунавоӣ якҷоя таҳлил мешаванд, пеш аз оғози ангеза траекторияҳои популятсияи ду шароит қариб якхелаанд. Пас аз муддати кӯтоҳ аз оғози ангеза траекторияҳо аз ҳам ҷудо шудан мегиранд.

Манбаъ мегӯяд, ки ин ҷудошавӣ пеш аз ҳаракати ҳайвон ба порти интихоб ва ҳатто пеш аз анҷоми ангеза оғоз шудааст; бинобар ин ин намуна бо иштироки барвақти популятсияи dMFC дар раванди қарор ва/ё банақшагирии посух мувофиқ аст.

Ин натиҷа қонуни нави умумии нейрофизиология нест, ки MLIB кашф карда бошад. Мақола як маҷмӯаи маълумоти воқеиро, ки қаблан ба даст омадааст, барои нишон додани он истифода мекунад, ки функсияи `mdimreduct` чӣ кор карда метавонад.

Таҳлили LFP низ ба toolbox дохил аст

Гарчанде қисми зиёди MLIB ба таҳлили spike train бахшида шудааст, се функсия барои маълумоти local field potential тарҳрезӣ шудааст:

• `mcsd`: таҳлили current-source density,
• `mep`: evoked potential ва ченакҳои номуайянӣ,
• `mspectan`: таҳлили спектралии LFP.

Намунаи current-source density

Дар Шакл 5-и мақола сабтҳои қатори электродҳои хаттӣ истифода мешаванд, ки дар минтақаи barrel cortex-и як муши таҳти анестезия ҷойгир карда шудаанд.

Қатор аз

\[ 20 \]

контакти электрод иборат аст ва масофаи байни контактҳо

\[ 50\,\mu\mathrm{m} \]

нишон дода шудааст.

Дар матни асосӣ навишта шудааст, ки LFP-ҳо бар 20 trial миёна гирифта шудаанд, дар ҳоле ки шарҳи Шакл 5 10 stimulus repetition-ро зикр мекунад. Ба сабаби ин фарқ дар дохили манбаъ, шумораи дақиқи такрор дар ин ҷо ба як арзиш кам карда намешавад.

Баъд аз ангезиши whisker гуфта мешавад, ки қавитарин посухи LFP дар электроди панҷум аз боло дида шудааст. Ҳосилаи фазоии дуюми LFP ҳисоб шуда, raw current-source density ба даст оварда мешавад; сипас CSD аз 10 маротиба interpolation-и фазоӣ ва smoothing гузаронда мешавад.

Ҷойи current sink-и барвақттарин метавонад барои муайян кардани ҷойи тахминии cortical layer IV истифода шавад ва ҳамин тавр ба мутобиқ кардани электродҳои дигар дар probe-и хаттӣ бо қабатҳои кортикалӣ кӯмак кунад.

Ҷиҳатҳои қавии MLIB

• Барои таҳлили spike ҷараёни кории ҳамгиро аз оғоз то таҳлили популятсия пешниҳод мекунад.
• Функсияҳо бо вурудҳои одии векторӣ ва матритсавӣ даъват шуда метавонанд.
• Ҳадаф дорад бори барномасозии корбарони навро кам кунад.
• Бисёр функсияҳо ба таври ихтиёрӣ графикҳои омодаи форматшуда тавлид карда метавонанд.
• Бо маълумоти воқеии калламуш, муш ва кабӯтар мисолҳои фаровони истифода дода мешаванд.
• Гузариш аз назорати сифат ба усулҳои пешрафтатаре чун ROC, mutual information, GLM ва PCA дар ҳамон toolbox имконпазир аст.
• Бозтавлид шудани фигураҳои мақола бо reference script аз нигоҳи reproducibility хусусияти қавӣ мебошад.

Маҳдудиятҳои MLIB

• MATLAB нармафзори моликиятӣ аст ва литсензия талаб мекунад.
• Баъзе функсияҳои MLIB ба toolbox-ҳои пулакии MATLAB вобастаанд.
• MLIB spike sorting анҷом намедиҳад; барои sorting нармафзори ҷудогона лозим аст.
• Функсияҳое чун `mcheck` ва `mcc`, азбаски асосан ба баррасии якканала ё дастии unit тамаркуз мекунанд, дар маҷмӯаҳои маълумоти бисёр бузурги Neuropixels санҷиши як-яки ҳар unit метавонад меҳнатталаб бошад.
• Манбаъ MLIB-ро дар муқобили toolboxes-и алтернативӣ ба benchmark-и системавии суръат ё дақиқӣ нагузарондааст.
• Ифодаи истифодаи бе мушкил бо маълумот то 700 unit дар лаборатория набояд ҳамчун озмоиши системавии миқёспазирӣ арзёбӣ шавад.
• Toolbox иддао намекунад, ки ҳамаи таҳлилҳои муосири эҳтимолии популятсияро фаро мегирад; муаллиф барои таҳлилҳои бузургмиқёси тахассуситар ба абзорҳои иловагӣ роҳнамоӣ мекунад.

Фарқи он аз абзорҳои дигар чӣ гуна ҷойгир карда мешавад?

Муаллиф MLIB-ро ҳамчун як системаи ягонаи универсалӣ, ки ҷойи нармафзорҳои мавҷударо мегирад, пешниҳод намекунад. Дар манбаъ гуфта мешавад, ки SpikeInterface махсусан ба spike sorting, Chronux ба таҳлилҳои пешрафтаи spectral ва coherence, FieldTrip ба экосистемаи MEG/EEG/iEEG ва CellExplorer ба characterization-и нейрон тавассути интерфейси графикии корбар тамаркуз мекунад.

Фарқе, ки MLIB ҳадаф мегирад, ҷамъ овардани қисми муҳими таҳлилҳои нейрофизиологии пас аз spike-sorting зуд-зуд истифодашаванда дар шакли функсияҳои соддаи MATLAB дар як тартиби кории модулии ягона аст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• MLIB метавонад бисёр таҳлилҳои стандартии маълумоти spike ва LFP-и экстраселлюляриро дар дохили MATLAB иҷро кунад.
• Барои назорати сифати баъди spike sorting ченакҳои waveform, ISI, устуворӣ ва cluster-separation фароҳам меорад.
• Таҳлили Raster, PSTH, SDF ва latency тавлид мекунад.
• Таҳлилҳои кодгузорӣ, монанди ROC, mutual information ва регрессияи бо вақт ҳалшударо дастгирӣ мекунад.
• Дар маҷмӯаҳои маълумоти чанднейронӣ метавонад population trajectory-и бар асоси PCA созад.
• Барои LFP абзорҳои CSD, evoked potential ва spectral-analysis дорад.
• Барои он тарҳрезӣ шудааст, ки корбарони нави MATLAB таҳлилҳои асосиро бо камтар код навиштан иҷро карда тавонанд.
• Бо script-и намунавӣ ва маҷмӯаҳои маълумот бозтавлидшавии таҳлилҳои мақола дастгирӣ мешавад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот намекунад

• Нишон дода нашудааст, ки MLIB аз ҳамаи нармафзорҳои алтернативии нейрофизиология дақиқтар ё тезтар аст.
• MLIB системаи автоматии spike sorting нест.
• Хусусиятҳои waveform танҳо ба худ навъи биологии қатъии нейронро муайян намекунанд.
• Як маҷмӯаи маълумоти намунавӣ, ки бо PCA ба шумораи ками андозаҳо коҳиш ёфтааст, маънои онро надорад, ки ҳамаи популятсияҳои нейронӣ ҳамеша камандозаанд.
• Таҷрибаи истифода бо 700 unit performans-и кафолатшуда дар ҳамаи маҷмӯаҳои маълумоти миқёси Neuropixels нест.
• Натиҷаҳои мисолҳои калламуш, муш ва кабӯтар дар мақола набояд ҳамчун replication-ҳои нави биологии мустақил арзёбӣ шаванд; онҳо маҷмӯаҳои маълумоте мебошанд, ки пештар ба даст омада, барои нишон додани истифодаи toolbox истифода шудаанд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони пурраи аслӣ:MLIB: an easy-to-use Matlab toolbox for the analysis of extracellular spike data.

Муаллиф: Maik C. Stüttgen.

Муассиса: University Medical Center Mainz, Mainz, Germany.

Маҷалла:Peer Community Journal, Neuroscience.

Нашр: Volume 6 (2026), article e39.

Санаи нашр: 23 Апрел 2026.

DOI: 10.24072/pcjournal.713.

Баррасии ҳамтоён: Мақола аз баррасии ҳамтоён гузаштааст ва аз ҷониби PCI Neuroscience арзёбӣ ва тавсия шудааст. DOI-и тавсияи PCI 10.24072/pci.neuro.100467 мебошад.

Литсензия: Мақола таҳти литсензияи Creative Commons Attribution 4.0, яъне CC BY 4.0 нашр шудааст.

Навъи таҳқиқот: Мақолаи усул, истифода ва маълумоти намунавӣ барои toolbox-и манбаи кушодаи таҳлили нейрофизиологии MATLAB.

Муҳити озмоиш: MATLAB R2023b, компютери стандартии desktop бо Windows 11.

Маълумот: Мисолҳои истифода сабтҳои электрофизиологии калламуш, муш ва кабӯтар аз таҳқиқотҳои қаблӣ, инчунин маълумоти симулятсияшударо дар бар мегиранд.

Этикаи ҳайвонот: Манбаъ хабар медиҳад, ки таҷрибаҳои ҳайвонии истифодашуда мувофиқи қоидаҳои таҷрибаи ҳайвонии Олмон ва Directive 2010/63/EU-и Иттиҳоди Аврупо гузаронида шудаанд; амалҳо аз ҷониби North Rhine-Westphalia LANUV ва Rhineland-Palatinate LUA тасдиқ шудаанд. Дар манбаъ рақамҳои иҷозат Az. 8.87-50.10.37.09.277, G 19-1-094 ва G 19-1-085 дода шудаанд.

Доираи функсияҳо: Матни асосӣ аз 17 функсияи spike ва се функсияи LFP сухан мегӯяд. Ҷадвал 1 бар иловаи инҳо вуруди mmi_psych-ро низ рӯйхат мекунад, ки иҷрои рафториро ба воҳиди маълумот ҳисоб мекунад.

Вобастагиҳои иловагии MATLAB: Баъзе функсияҳо Statistics and Machine Learning Toolbox талаб мекунанд. mtune ҳамчунин Curve Fitting Toolbox ва Signal Processing Toolbox истифода мебарад.

Код, маълумот ва ҳуҷҷатгузорӣ: Коди манбаъ ва мисолҳо дар анбори maikstue/mlib-spike-data дар GitHub, дар MATLAB Central File Exchange ва дар Zenodo пешниҳод шудаанд. DOI-и Zenodo 10.5281/zenodo.19455823 мебошад.

Маблағгузорӣ: Toolbox ва омода кардани мақола бо грантҳои рақамҳои лоиҳавии 179167628, 197059818, 223368015, 280347763, 424828846 ва 543128862, ки аз ҷониби Deutsche Forschungsgemeinschaft дастгирӣ шудаанд, пуштибонӣ шудааст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллиф изҳор мекунад, ки ба қоидаи PCI дар бораи набудани бархӯрди манфиатҳои молиявии вобаста ба муҳтаво риоя кардааст ва бархӯрди манфиатҳои молиявӣ надорад.

Ёддошти мутобиқати манбаъ: Матни асосии намунаи Mouse barrel-cortex LFP/CSD мегӯяд, ки LFP-ҳо бар 20 trial миёна гирифта шудаанд, дар ҳоле ки шарҳи Шакл 5 истифодаи 10 stimulus repetition-ро нишон медиҳад. Бе маълумоти хом ё шарҳи муаллиф яке аз ин ду шумора дуруст қабул карда нашудааст.

Verianla Live: Таҳқиқот барои Live Figure ба дараҷаи баланд мувофиқ аст. Ҷараёни аз ҳама илмӣ аз назорати сифати як cluster-и spike waveform оғоз шуда, нишон додани refractory-period ва ҷудошавии cluster, баъдан табдили ҳамон spike train ба намуди raster/PSTH/SDF, ҳисоб кардани AUROC ё регрессия дар равзанаи лағжандаи вақт ва дар марҳилаи охир коҳиши фаъолияти чанднейронӣ ба траекторияи популятсионии PCA мебошад. Агар Live Figure-и миқдорӣ омода карда шавад, бояд маълумоти намунавӣ ва reference script, ки бо мақола дода шудаанд, истифода шаванд.