The OpenScope Databook: Reproducible System Neuroscience Notebooks to Facilitate Data Sharing and Collaborative Reuse with Open Science Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Reproducibility is a significant challenge in neuroscience, as analysis and visualization methods are often difficult to replicate due to a lack of accessible code, separation of code from published figures, or unavailability of code altogether. This issue may arise from the complex nature of neuroscience research, the use of diverse data formats and analysis techniques, and insufficient emphasis on open-source, collaborative practices. In addition, key neuroscience analyses are typically rewritten at the start of new scientific projects, slowing down the initiation of research efforts. Four key components are essential for reproducible analysis: accessible data, accessible computational resources, a reproducible environment, and usage documentation. The OpenScope Databook, provided by the Allen Institute’s OpenScope Project, offers a solution to these challenges by facilitating the analysis and visualization of brain data, primarily using NWB files and the DANDI archive. Hosted on Github, the entire publication – including code, data access, text, references, and revisions from reviewers and contributors – is readily available for collaboration and version control, promoting transparency and collective knowledge growth. The OpenScope Databook addresses these components by leveraging a combination of open-source Python libraries, such as DANDI, Binder, Jupyter Book, Google Colab, LaTeX references, Python scripts, Git versioning, and scientific revision through approved pull requests. The entire publication can be recreated by running the code locally, on distributed servers such as Binder, DandiHub, or Google Colab, or on any host running Jupyter notebooks. We cover several broadly used analyses across the community, providing a missing component for system neuroscience. Our key analyses are organized into chapters, including NWB basics such as downloading, streaming, and visualizing NWB files from data archives. We document essential analyses typically performed in all neuroscience laboratories, such as temporal alignment, alignment to sensory stimuli, and association with experimental metadata. We cover the two leading neuronal recording techniques: two-photon calcium imaging and electrophysiological recordings, and share example analyses of stimulus-averaged responses. Advanced first-order analyses include showing receptive fields, identifying optotagged units, current source density analysis, and cell matching across days. This resource is actively maintained on GitHub here https://github.com/AllenInstitute/openscope_databook, and deployed through GitHub Pages here https://alleninstitute.github.io/openscope_databook . The project can be updated by the community, providing a living document that will grow over time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».