OSERR: an open-source standalone electrophysiology recording system for rodents
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral assessment of rodents is critical for investigation of brain function in health and disease. In vivo neurophysiological recordings are powerful tools to mechanistically dissect neural pathways that underlie behavioral changes, and serve as markers for dynamics, efficacy and safety of potential therapeutic approaches. However, most in vivo recording systems require tethers or telemetry receivers, limiting their compatibility with some behavioral tests. Here, we developed an open-source standalone electrophysiology recording system for rodents (OSERR). It is a tether-free, standalone recording device with two channels, a reference and a ground, that acquires, amplifies, filters and stores data all in itself. Thus, it does not require any cable or receiver. It is also compact and light-weight, and compatible with juvenile mice, as well as multiple recording modalities and standard electrode implantation methods. In addition, we provide the complete design of hardware, and software for operation. As an example, we demonstrated that this standalone system, when configured with a bandwidth of 1-120 Hz and gain of 1000, successfully collected EEG signals during induced seizure, extended recording, anesthesia, and social interactions in mice. The design of this system is practical, economical, and freely available. Thus, this system could enable recording of brain activity during diverse behavioral assays in a variety of arenas and settings, and allow simultaneous recordings from multiple subjects to examine social behaviors. Importantly, with the open-source documentation, researchers could customize the design of the system to their specific needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».