研究目的
开发并评估一种基于高密度多电极阵列记录的脉冲列距离、无需参数的视网膜神经节细胞自动分类方法。
研究成果
基于脉冲序列距离的方法无需参数调整即可有效分类视网膜神经节细胞，对噪声具有鲁棒性，并能识别主要细胞类型。然而，不同视网膜间的变异性限制了数据汇总，该方法最适合在适当刺激条件下进行单视网膜分析。
研究不足
该方法可能不适用于具有选择性连续变化的细胞类型，例如听觉系统中的细胞。由于不同样本间的变异性，跨视网膜汇总数据具有挑战性。该方案依赖于同质化刺激，在缺乏额外数据的情况下可能无法捕捉所有形态学或遗传差异。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用非参数脉冲列距离度量（ISI和SPIKE距离）对视网膜神经节细胞反应进行层次聚类。通过线性-非线性-泊松模型生成合成脉冲列以验证方法有效性。实验数据使用高密度多电极阵列从小鼠视网膜采集。
2：样本选择与数据来源：
使用六只C57bl/6小鼠视网膜的记录数据，经质量控制后单位计数范围为575至1,849个。合成数据包含八种细胞类型并引入变异以模拟生物变异性与噪声。
3：实验设备与材料清单：
配备BioChips 4096S+的BioCam4096平台（3Brain GmbH）、中性密度滤光片、光刺激器，以及PYSPIKE、Scipy和HS2等用于脉冲分类与分析的软件工具。
4：实验流程与操作步骤：
通过MEA系统记录视网膜对光刺激（如全野闪光、啁啾序列）的反应，进行脉冲检测与分类，随后计算距离矩阵并实施层次聚类。合成数据采用相同流程生成与分析。
5：数据分析方法：
使用调整兰德指数、互信息、Fowlkes-Mallows分数和完整性分数等指标评估聚类质量。采用PCA、t-SNE等统计方法进行可视化与比较。
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获取完整内容-
BioCam4096
4096S+
3Brain GmbH
High-density multi-electrode array platform for recording neural activity from retinal ganglion cells.
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PYSPIKE
0.5.3
Open source
Python library for computing spike train distances (ISI and SPIKE measures).
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Scipy
1.0.1
Open source
Python library used for hierarchical clustering with Ward's linkage algorithm.
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HS2
Open source
Software for spike detection and sorting in multi-electrode array recordings.
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BrainWave
3Brain
Software for data acquisition and filtering in multi-electrode array recordings.
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