密度可視化パイプライン。セルラーおよびネットワーク密度の可視化と解析のためのツール

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Front Comput Neurosci.2020;14:42. doi: 10.3389/fncom.2020.00042.Epub 2020-06-26.

密度可視化パイプライン。セルラーおよびネットワーク密度の可視化と解析のためのツール

Density Visualization Pipeline: A Tool for Cellular and Network Density Visualization and Analysis.

Stephan Grein
Guanxiao Qi
Gillian Queisser

PMID: 32676020 PMCID: PMC7333680. DOI: 10.3389/fncom.2020.00042.

抄録

ニューロンの分類は、ネットワーク構造を分析し、ニューロンのトポロジーが信号処理に与える影響を定量化する上で重要な要素です。現在の定量化と分類のアプローチは、低次元空間へのモーフォロジー投影に依存しています。この論文では、3D可視化・定量化ツールを紹介します。密度可視化パイプライン(Density Visualization Pipeline: DVP)は、密度分布、すなわちニューロンの「質量」を計算し、可視化し、定量化する。GABA作動性介在ニューロンの特徴付けと分類にDVPを使用しています。GABA作動性介在ニューロンの分類は、その様々な機能や大脳皮質でのユビキタスな姿を理解する上で非常に重要である。3D密度マップの可視化と1次元のx,y,z部分空間への投影は、これらの指標に基づいて研究された細胞間の明確な区別を示しています。DVPは、ニューロンやネットワークの挙動の計算科学的研究と組み合わせることができ、ネットワークのトポロジー情報はDVP情報から得られます。DVPは、Neurolucida XMLファイル、SWCファイル、プレーンASCIIファイルなど、一般的な神経形態学的ファイル形式を読み込みます。DVPでは、完全な3D可視化と1Dおよび2Dマニホールドへの密度の投影がサポートされています。すべてのルーチンは、ビジュアルプログラミングIDE VRL-Studio for Javaに組み込まれており、解析ワークフローの定義と迅速な変更が可能です。

Neuron classification is an important component in analyzing network structure and quantifying the effect of neuron topology on signal processing. Current quantification and classification approaches rely on morphology projection onto lower-dimensional spaces. In this paper a 3D visualization and quantification tool is presented. The Density Visualization Pipeline (DVP) computes, visualizes and quantifies the density distribution, i.e., the "mass" of interneurons. We use the DVP to characterize and classify a set of GABAergic interneurons. Classification of GABAergic interneurons is of crucial importance to understand on the one hand their various functions and on the other hand their ubiquitous appearance in the neocortex. 3D density map visualization and projection to the one-dimensional x, y, z subspaces show a clear distinction between the studied cells, based on these metrics. The DVP can be coupled to computational studies of the behavior of neurons and networks, in which network topology information is derived from DVP information. The DVP reads common neuromorphological file formats, e.g., Neurolucida XML files, SWC files and plain ASCII files. Full 3D visualization and projections of the density to 1D and 2D manifolds are supported by the DVP. All routines are embedded within the visual programming IDE VRL-Studio for Java which allows the definition and rapid modification of analysis workflows.