Detecting neural assemblies in calcium imaging data.
Detecting neural assemblies in calcium imaging data.
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DOI：
10.1186/s12915-018-0606-4
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发表时间：
2018-11-28
期刊：
影响因子：
5.4
通讯作者：
Goodhill GJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mölter J;Avitan L;Goodhill GJ
神经元群体中的活动通常采取集合的形式，其中特定的神经元群体倾向于同时激活。然而，在钙成像数据中，可靠地识别这些组件是一个具有挑战性的问题，并且不同组件检测算法的相对性能是未知的。为了测试最近提出的几种组装检测算法的性能，我们首先生成了具有预定义组装结构的钙成像数据的大型替代数据集，并表征了算法恢复已知组装的能力。我们测试的算法是基于独立成分分析（伊卡），主成分分析（Promax），相似性分析（CORE），奇异值分解（SVD），图论（SGC），和频繁项集挖掘（FIM-X）。当应用于模拟数据并针对诸如阵列大小、组件数量、组件大小和重叠以及信号强度等参数进行测试时，SGC和伊卡算法以及Promax算法的修改形式表现良好，而PCA-Promax和FIM-X表现不佳，例如，显示出对神经阵列大小的强烈依赖。值得注意的是，我们确定了可以提高其重要性的其他分析。接下来，我们将相同的算法应用于由简单视觉刺激引起的斑马鱼视顶盖活动的数据集，并发现SGC算法恢复了最接近平均响应的组件。我们的研究结果表明，从钙成像数据中恢复的神经组件可以随着算法的选择而变化很大，但是某些算法可靠地比其他算法执行得更好。这表明，以前使用这些算法的结果可能需要重新评估。本文的在线版本（10.1186/s12915-018-0606-4）包含补充材料，可供授权用户使用。
Activity in populations of neurons often takes the form of assemblies, where specific groups of neurons tend to activate at the same time. However, in calcium imaging data, reliably identifying these assemblies is a challenging problem, and the relative performance of different assembly-detection algorithms is unknown. To test the performance of several recently proposed assembly-detection algorithms, we first generated large surrogate datasets of calcium imaging data with predefined assembly structures and characterised the ability of the algorithms to recover known assemblies. The algorithms we tested are based on independent component analysis (ICA), principal component analysis (Promax), similarity analysis (CORE), singular value decomposition (SVD), graph theory (SGC), and frequent item set mining (FIM-X). When applied to the simulated data and tested against parameters such as array size, number of assemblies, assembly size and overlap, and signal strength, the SGC and ICA algorithms and a modified form of the Promax algorithm performed well, while PCA-Promax and FIM-X did less well, for instance, showing a strong dependence on the size of the neural array. Notably, we identified additional analyses that can improve their importance. Next, we applied the same algorithms to a dataset of activity in the zebrafish optic tectum evoked by simple visual stimuli, and found that the SGC algorithm recovered assemblies closest to the averaged responses. Our findings suggest that the neural assemblies recovered from calcium imaging data can vary considerably with the choice of algorithm, but that some algorithms reliably perform better than others. This suggests that previous results using these algorithms may need to be reevaluated in this light. The online version of this article (10.1186/s12915-018-0606-4) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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作者：
Harris, KD;Csicsvari, J;Buzsáki, G
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10.1126/science.1195870
发表时间：
2011-01-07
期刊：
Science (New York, N.Y.)
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--
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