单个神经元的发射就像试图辨别出谁在一个充满尖叫的球迷的足球场上说什么。直到最近,神经科学家不得不手工繁琐地每个神经元。

  “人们花费更多时间分析他们的数据来提取活动痕迹,而不是实际收集它们,”纽约Flatiron研究所计算生物学中心(CCB)神经科学小组负责人Dmitri Chklovskii说。

  一个名为CaImAn的突破性软件工具使用标准计算方法和机器学习技术的组合自动化这一艰巨的过程。在1月发表在eLife上的一篇论文中,该软件的创建者证明了CaImAn在基于钙成像数据检测活跃神经元的时实现了近乎人的准确性。

  CaImAn(钙成像分析的缩写)已经免费提供了几年,并且已经证明钙成像领域非常宝贵,有超过100个实验室使用该软件。CaImAn的最新版本可在标准笔记本电脑上运行并实时分析数据,这意味着科学家可以在进行实验时分析数据。“我的实验室很高兴能够使用这样的工具,”杜克大学神经科学家约翰皮尔森说,他没有参与软件的开发。

  该技术涉及向脑组织或培养皿中的神经元添加特殊染料。染料与负责激活神经元的钙离子结合。在紫外线下,染料亮起。荧光仅在染料与钙离子结合时发生,使研究人员可以直观地神经元的活动。

  分析通过钙成像收集的数据是一项重大挑战。这个过程产生了大量的数据 - 每小时高达1TB的闪烁电影 - 很快就会变得无法。“一位实验者可以在一天内填满最大的商用硬盘,”伦敦大学学院的神经科学家MichaelHäusser说道,他的团队测试了CaImAn。

  数据也很吵。就像混合声音一样,来自不同神经元的荧光信号经常重叠,使得难以挑选出单个神经元。此外,脑组织摇摆不定,增加了随着时间的推移追踪相同神经元的挑战。

  Pnevmatikakis现在是Flatiron研究所计算数学中心的研究科学家,他首先开始在哥伦比亚大学Liam Paninski实验室开发CaImAn作为博士后基础算法。

  “它在数学上很优雅并且做得不错,但我们意识到它并没有很好地推广到不同的数据集,”Pnevmatikakis说。“我们希望将其转变为社区可以使用的软件套件。”这也是他被Flatiron的神经科学小组所吸引的部分原因,Flatiron开发了用于分析大型数据集的新工具。

  Pnevmatikakis后来开始与普林斯顿大学的博士后Giovannucci合作,应用该算法小脑颗粒细胞的活动,这是一个密集的,快速射击的神经元组。“现有的分析工具不足以解开这些神经元群体的活动,并暗示他们都在做同样的事情,”Giovannucci说,他加入CCB神经科学小组三年,帮助开发更广泛使用的软件。“该算法减去背景声音并集中于少数几个,”出个别颗粒细胞确实具有不同的活动模式。

  Flatiron Institute的进一步工作磨练了CaImAn的能力,使研究人员更容易使用该软件进行各种实验而无需大量定制。

  研究人员最近通过将其结果与人类生成的数据集进行比较来测试CaImAn的准确性。比较证明,该软件在识别活跃神经元方面几乎与人类一样准确,但效率更高。它的快速性使研究人员能够即时调整他们的实验,改进特定神经元束如何促成不同行为的研究。人类数据集还了人与人之间的高度可变性,突出了使用标准化工具分析成像数据的好处。

  除了基准测试准确性之外,研究人员还使用人工注释结果作为训练数据集,开发基于机器学习的工具来增强CaImAn包。他们已经公开了这个数据集,因此社区可以使用它来进一步扩展CaImAn或创建新工具。

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2019年05月14日 发布人:和记娱乐 来源:h88平台官网

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