基于云的多层次管道用于神经电生理学分析和可视化
Jinghui Geng1,2, Kateryna Voitiuk1,3,2, David F Parks3,2
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of California Santa Cruz, Santa Cruz, CA 95064, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|November 28, 2024
概括
我们开发了一个基于云的管道来分析来自高密度微电极阵列 (HD-MEAs) 的电生理学记录. 这种开源工具简化了神经数据分析,并增强了对大脑器官和片中的神经活动的理解.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算生物学 计算生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 电生理学提供高分辨率,实时的神经活动测量.
- 从高密度微电极阵列 (HD-MEAs) 分析大型数据集,会带来存储和计算方面的挑战.
- 当前分析通常需要多个软件工具,增加复杂性和依赖性.
研究的目的:
- 开发一个开源的,基于云的管道来存储,分析和可视化HD-MEAs的电生理学数据.
- 解决神经数据分析中数据大小,复杂性和软件依赖性的挑战.
- 简化和促进对神经元活动的理解.
主要方法:
- 开发了一个依赖性无关的,基于云的管道,利用云存储,计算和物联网消息协议.
- 容器化服务和算法用于可扩展和灵活的管道组件.
- 应用管道来分析皮质器官和ex vivo大脑切片的记录.
主要成果:
- 该管道成功地存储,分析和可视化来自不同神经文化的电生理学数据.
- 证明了对HD-MEA记录数据分析工作流程的简化.
- 促进了对复杂的神经元活动模式的更容易理解.
结论:
- 开发的开源云管道有效地管理和分析大规模的电生理学数据.
- 这种方法减少了神经科学研究中的计算和软件相关障碍.
- 该管道增强了在复杂的生物模型中研究神经动态的能力,例如有机体和大脑切片.
