Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task.
Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task.
复制标题
DOI：
10.1038/sdata.2018.55
复制
发表时间：
2018-04-10
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Riehle A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brochier T;Zehl L;Hao Y;Duret M;Sprenger J;Denker M;Grün S;Riehle A
我们发表了两个电生理数据集记录在运动皮层的两只猕猴在一个指示延迟达到把握任务，使用长期植入10 × 10犹他州电极阵列。我们提供a）原始神经信号（以30 kHz采样），B）离线分类的单个和多个单元的时间戳和尖峰波形（两只猴子分别为93/49和156/19 SUA/MUA），c）试验事件和猴子的行为，以及d）通过odML元数据框架分层结构化的广泛元数据（包括质量评估后处理步骤，如试验拒绝）。一只猴子的数据集包含同时保存的以1 kHz采样的局部场电位（LFP）记录。为了在Python中加载数据集，我们提供了基于Neo数据框架的代码，该框架生成了一个用相关元数据注释的数据结构。我们用一个示例代码来补充这个加载例程，该代码演示了如何访问数据对象（例如，原始信号）包含在这种结构中。对于Matlab用户，我们将带注释的数据结构作为mat文件提供。
We publish two electrophysiological datasets recorded in motor cortex of two macaque monkeys during an instructed delayed reach-to-grasp task, using chronically implanted 10-by-10 Utah electrode arrays. We provide a) raw neural signals (sampled at 30 kHz), b) time stamps and spike waveforms of offline sorted single and multi units (93/49 and 156/19 SUA/MUA for the two monkeys, respectively), c) trial events and the monkey’s behavior, and d) extensive metadata hierarchically structured via the odML metadata framework (including quality assessment post-processing steps, such as trial rejections). The dataset of one monkey contains a simultaneously saved record of the local field potential (LFP) sampled at 1 kHz. To load the datasets in Python, we provide code based on the Neo data framework that produces a data structure which is annotated with relevant metadata. We complement this loading routine with an example code demonstrating how to access the data objects (e.g., raw signals) contained in such structures. For Matlab users, we provide the annotated data structures as mat files.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.5
作者：
Zehl L;Jaillet F;Stoewer A;Grewe J;Sobolev A;Wachtler T;Brochier TG;Riehle A;Denker M;Grün S
通讯作者：
Grün S
影响因子：
4
作者：
Cowley BR;Kaufman MT;Butler ZS;Churchland MM;Ryu SI;Shenoy KV;Yu BM
通讯作者：
Yu BM
影响因子：
3.5
作者：
Riehle A;Wirtssohn S;Grün S;Brochier T
通讯作者：
Brochier T
影响因子：
3.5
作者：
Grewe J;Wachtler T;Benda J
通讯作者：
Benda J
影响因子：
3.2
作者：
Louis, Sebastien;Gerstein, George L.;Diesmann, Markus
通讯作者：
Diesmann, Markus