WaveMAP for identifying putative cell types from in vivo electrophysiology.
WaveMAP for identifying putative cell types from in vivo electrophysiology.
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用于从体内电生理学中识别推定的细胞类型的WAVEMAP。
DOI：
10.1016/j.xpro.2023.102320
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发表时间：
2023-05-22
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chandrasekaran, Chandramouli
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lee, Kenji;Carr, Nicole;Perliss, Alec;Chandrasekaran, Chandramouli
动作电位尖峰宽度用于将细胞类型分类为兴奋性或抑制性;然而，这种方法掩盖了可用于识别更细粒度细胞类型的波形形状的其他差异。在这里，我们提出了一个协议，使用WaveMAP生成细致入微的平均波形簇更紧密地联系到底层细胞类型。我们描述了安装WaveMAP、预处理数据和将波形聚类为假定细胞类型的步骤。我们还详细介绍了功能差异和WaveMAP输出解释的聚类评价。有关本方案使用和执行的完整详细信息，请参见Lee等人。（2021年）。聚类平均细胞外波形以找到推定的细胞类型比较每种推定细胞类型的生理和功能特性使用可解释的机器学习来推断影响波形聚类的特征出版商说明：进行任何实验方案都需要遵守当地机构的实验室安全和伦理准则。动作电位尖峰宽度用于将细胞类型分类为兴奋性或抑制性;然而，这种方法掩盖了可用于识别更细粒度细胞类型的波形形状的其他差异。在这里，我们提出了一种使用WaveMAP生成与底层细胞类型更密切相关的细致入微的平均波形簇的协议。我们描述了安装WaveMAP、预处理数据和将波形聚类为假定细胞类型的步骤。我们还详细介绍了功能差异和WaveMAP输出解释的聚类评价。
Action potential spike widths are used to classify cell types as either excitatory or inhibitory; however, this approach obscures other differences in waveform shape useful for identifying more fine-grained cell types. Here, we present a protocol for using WaveMAP to generate nuanced average waveform clusters more closely linked to underlying cell types. We describe steps for installing WaveMAP, preprocessing data, and clustering waveform into putative cell types. We also detail cluster evaluation for functional differences and interpretation of WaveMAP output. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Lee et al. (2021). Cluster averaged extracellular waveforms to find putative cell types Compare each putative cell type’s physiological and functional properties Use interpretable machine learning to infer features influencing waveform clustering Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Action potential spike widths are used to classify cell types as either excitatory or inhibitory; however, this approach obscures other differences in waveform shape useful for identifying more fine-grained cell types. Here, we present a protocol for using WaveMAP to generate nuanced average waveform clusters more closely linked to underlying cell types. We describe steps for installing WaveMAP, preprocessing data, and clustering waveform into putative cell types. We also detail cluster evaluation for functional differences and interpretation of WaveMAP output.
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