Журнал эволюционной биохимии и физиологии, 2020, T. 56, № 7, стр. 584-585

РАЗРАБОТКА ПЛАГИНА ДЛЯ ВЫСОКОУРОВНЕВОГО АНАЛИЗА НЕЙРОННОЙ АКТИВНОСТИ, ЗАРЕГИСТРИРОВАННОЙ ВО ВРЕМЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МИНИСКОПА

А. И. Ерофеев 1*, Е. И. Герасимов 1, С. А. Пушкарева 1, Д. С. Баринов 2, М. В. Болсуновская 2, Ян Сянью 3, Ян Хаою 3, Чжоу Чэнбинь 3, О. Л. Власова 1, Ли Уейдонг 3, И. Б. Безпрозванный 12

1 Лаборатория молекулярной нейродегенерации Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
Санкт-Петербург, Россия

2 Лаборатория “Промышленные системы потоковой обработки данных” Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
Санкт-Петербург, Россия

3 Отделение физиологии юго-западного медицинского центра Техасского университета
Даллас, США

4 Основная лаборатория генетики развития и психоневрологических расстройств, Шанхайский университет Цзяо Тонг
Шанхай, Китай

* E-mail: alexandr.erofeew@gmail.com

Полный текст (PDF)

Миниатюрный флуоресцентный микроскоп является перспективным средством визуализации активности нейронов. Использование минископа позволяет получать изображения ранее недоступных популяций нейронов в глубине мозга свободно движущихся животных. Тем не менее, обработка первичных данных, полученных с помощью минископа, имеет ряд трудностей: экстракция нейронной активности и ее последующий анализ, в том числе высокоуровневый.

В связи с тем, что в открытых источниках не удалось найти инструмента, позволяющего провести высокоуровневый анализ нейронной активности, было предложено разработать собственный программный инструмент, сочетающий в себе возможности по первичной обработке видеозаписи, процедуру регистрации нейронов для нескольких экспериментов, а также высокоуровневый анализ изменений в нейрональной активности от эксперимента к эксперименту.

На данный момент разработан прототип плагина в среде MATLAB (Math Works), позволяющий импортировать данные обработки видеопоследовательности одного эксперимента, проводить корреляционный анализ и представлять результат в графическом виде (рис. 1). Данный плагин планируется доработать до конечного программного продукта. Впоследствии с его помощью исследователи смогу получать новые сведения о нейронной активности в целом, а также о взаимодействии нейронов между собой.

Финансирование работы: Субсидия на реализацию проектов Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого в рамках Программы повышения конкурентоспособности ведущих российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров (проект 5-100-2020), РНФ 19-15-00184.

Рис. 1.

Графический интерфейс прототипа плагина: слева – активность нейронов для выбранного кадра единичной видеопоследовательности, справа – тепловая карта корреляции активности нейронов, внизу слева – инструмент выбора диапазона кадров и инструмент выбора кадра в видеозаписи, внизу справа – выбор индекса конкретного нейрона.

Дополнительные материалы отсутствуют.