Automating Event-detection of Brain Neuron Synaptic Activity and Action Potential Firing in vivo using a Random-access Multiphoton Laser Scanning Microscope for Real-time Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Determining how a neuron computes requires an understanding of the complex spatiotemporal relationship between its input (e.g. synaptic input as a result of external stimuli) and action potential output. Recent advances in in vivo, laser-scanning multiphoton technology, known as random-access microscopy (RAM), can capture this relationship by imaging fluorescent light, emitted from calcium-sensitive biosensors responding to synaptic and action potential firing in a neuron's full dendritic arbor and cell body. Ideally, a continuous output of fluorescent intensities from the neuron would be converted to a binary output (`event', 'or no-event'). These binary events can be used to correlate temporal and spatial associations between the input and output. However, neurons contain hundreds-to-thousands of synapses on the dendritic arbors generating an enormous quantity of data composed of physiological signals, which vary greatly in shape and size. Thus, automating data-processing tasks is essential to support high-throughput analysis for real-time/post-processing operations and to improve operators' comprehension of the data used to decipher neuron computations. Here, we describe an automated software algorithm to detect brain neuron events in real-time using an acousto-optic, multiphoton, laser scanning RAM developed in our laboratory. The fluorescent light intensities, from a genetically encoded, calcium biosensor (GCAMP 6m), are measured by our RAM system and are input to our 'event-detector', which converts them to a binary output meant for real-time applications. We evaluate three algorithms for this purpose: exponentially weighted moving average, cumulative sum, and template matching; present each algorithm's performance; and discuss user-feasibility of each. We validated our system in vivo, using the visual circuit of the Xenopus laevis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».