PyOKR: Optokinetic Reflex Tracking Ability를 정량화하기 위한 반자동 방법
Summary
여기에서는 2차원 이미지 움직임에 대한 시각적 반응으로 인한 안구 움직임을 직접 측정하는 반자동 정량 분석 방법인 PyOKR에 대해 설명합니다. Python 기반 사용자 인터페이스 및 분석 알고리즘을 사용하면 이전 방법보다 더 높은 처리량과 더 정확한 정량 측정이 가능합니다.
Abstract
시각적 자극에 대한 행동 반응에 대한 연구는 시각 시스템 기능을 이해하는 데 중요한 구성 요소입니다. 한 가지 주목할 만한 반응은 망막의 이미지 안정화에 필요한 고도로 보존된 타고난 행동인 광동태 반사(OKR)입니다. OKR은 이미지 추적 능력에 대한 강력한 판독 기능을 제공하며 다양한 유전적 배경을 가진 동물의 시각 시스템 회로 및 기능을 이해하기 위해 광범위하게 연구되었습니다. OKR은 눈이 시각 평면의 가장자리로 자극을 따라가는 느린 추적 단계와 안와에서 눈의 위치를 재설정하는 보상적 빠른 위상 saccade의 두 단계로 구성됩니다. 이전의 게인 정량화 추적 방법은 신뢰할 수 있지만 노동 집약적이며 주관적이거나 임의로 파생될 수 있습니다. 시선 추적 능력의 보다 빠르고 재현 가능한 정량화를 얻기 위해 우리는 모든 유형의 비디오 안구 촬영 장비에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 모든 방향 자극에 대한 반응으로 2차원 시선 추적 동작을 정량화할 수 있는 새로운 반자동 분석 프로그램인 PyOKR을 개발했습니다. 이 방법은 자동 필터링, 느린 추적 단계 선택, 수직 및 수평 눈 벡터의 모델링, 자극 속도에 상대적인 안구 움직임 이득의 정량화, 결과 데이터를 통계 및 그래픽 비교를 위해 사용 가능한 스프레드시트로 구성합니다. PyPI 가져오기를 통해 쉽게 액세스할 수 있는 이 정량적이고 간소화된 분석 파이프라인은 OKR 응답을 빠르고 직접 측정하여 시각적 행동 응답에 대한 연구를 용이하게 합니다.
Introduction
이미지 안정화는 자기 동작 중에 발생하는 전체 광학 흐름을 보상하기 위해 정확한 안구 운동 반응에 의존합니다. 이 안정화는 주로 두 가지 운동 반응, 즉 광동태 반사(OKR)와 전정-안구 반사(VOR)1,2,3에 의해 주도됩니다. 망막을 가로지르는 느린 글로벌 모션은 OKR을 유도하여 해당 방향으로 반사적인 눈 회전을 유도하여 이미지를 안정화합니다 1,2. 느린 단계(slow phase)로 알려진 이 움직임은 빠른 단계(fast phase)로 알려진 보상 사케이드(compensatory saccades)에 의해 중단되며, 이 단계에서 눈은 반대 방향으로 빠르게 재설정되어 새로운 느린 단계를 허용합니다. 여기서는 이러한 빠른 단계의 saccades를 ETM(시선 추적 움직임)으로 정의합니다. VOR은 머리의 움직임3을 보상하기 위해 안구의 움직임을 유도하기 위해 전정계에 의존하는 반면, OKR은 ON의 발화와 중뇌의 AOS(Accessory Optic System)에 대한 후속 신호에 의해 망막에서 시작된다(4,5). OKR은 망막 회로에 직접적으로 의존하기 때문에 연구 및 임상 환경 모두에서 시각적 추적 능력을 결정하는 데 자주 사용되어 왔습니다 6,7.
OKR은 기초시각 능력2,6,8, DSGC 발달 9,10,11,12, 안구 운동 반응13 및 유전적 배경 간의 생리적 차이7를 평가하기 위한 도구로 광범위하게 연구되어 왔다. OKR은 움직이는 자극(14)이 제시된 머리가 고정된 동물에서 평가된다. 눈 운동 반응은 일반적으로 다양한 비디오 도구를 사용하여 캡처되며, 시선 추적 동작은 수평 및 수직 방향9에서 OKR 파형으로 캡처됩니다. 추적 능력을 정량화하기 위해 두 가지 주요 메트릭, 즉 추적 게인(자극의 속도에 대한 눈의 속도)과 ETM 주파수(주어진 시간 프레임 동안 빠른 위상 saccades의 수)가 설명되었습니다. 이득 계산은 추적 능력을 추정하기 위해 눈의 각속도를 직접 측정하는 데 역사적으로 사용되었습니다. 그러나 이러한 계산은 노동 집약적이며 비디오 안구 촬영 수집 방법 및 후속 정량화를 기반으로 임의로 파생될 수 있습니다. 보다 신속한 OKR 평가를 위해 ETM 빈도 계수가 추적 시력을 측정하는 대체 방법으로 사용되었다7. 이는 추적 능력에 대한 상당히 정확한 추정치를 제공하지만, 이 방법은 간접 메트릭에 의존하여 느린 위상 응답을 정량화하고 많은 편향을 도입합니다. 여기에는 saccade determination의 관찰자 편향, 설정된 epoch 전반에 걸쳐 시간적으로 일관된 saccadic 응답에 대한 의존, 느린 위상 응답의 규모를 평가할 수 없는 무능력이 포함됩니다.
현재 OKR 평가 접근 방식으로 이러한 문제를 해결하고 OKR 매개변수의 높은 처리량의 심층 정량화를 가능하게 하기 위해 OKR 파형을 정량화하는 새로운 분석 방법을 개발했습니다. 우리의 접근 방식은 “PyOKR”이라는 액세스 가능한 Python 기반 소프트웨어 플랫폼을 사용합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 OKR 느린 위상 응답의 모델링 및 정량화를 더 깊이 있고 더 많은 매개변수화로 연구할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 무수한 시각적 자극에 대한 반응에 대한 접근 가능하고 재현 가능한 정량적 평가와 수평 및 수직 움직임에 대한 2차원 시각적 추적을 제공합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
PyOKR은 눈의 움직임에 반영된 시각적 반응을 연구하는 데 몇 가지 이점을 제공합니다. 여기에는 정확성, 접근성 및 데이터 수집 옵션뿐만 아니라 매개변수화 및 다양한 자극 속도를 통합할 수 있는 기능이 포함됩니다.
직접 시선 추적 게인 평가는 ETM(Fast Phase Saccades)의 기존 수동 계산보다 더 직접적인 정량 메트릭인 안구 움직임의 정확한 특성화를 제공합니다. saccade counting은 ?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 R01 EY032095(ALK), VSTP pre-doctoral fellowship 5T32 EY7143-27(JK), F31 EY-033225(SCH), R01 EY035028(FAD 및 ALK) 및 R01 EY-029772(FAD)의 지원을 받았습니다.
Materials
| C57BL/6J mice | Jackson Labs | 664 | |
| Igor Pro | WaveMetrics | RRID: SCR_000325 | |
| MATLAB | MathWorks | RRID: SCR_001622 | |
| Optokinetic reflex recording chamber – JHUSOM | Custom-built | N/A | As described in Al-Khindi et al.(2022)9 and Kodama et al. (2016)13 |
| Optokinetic reflex recording chamber – UCSF | Custom-built | N/A | As described in Harris and Dunn, 201510 |
| Python | Python Software Foundation | RRID: SCR_008394 | |
| Tbx5 flox/+ mice | Gift from B. Bruneau | N/A | As described in Al-Khindi et al.(2022)9 |
| Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd | MMRRC | MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD |
Riferimenti
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