电生理特征提取库 (eFEL)

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  • 许可证: GNU Lesser General Public License v3 (LGPLv3) (LGPLv3)
  • 作者: BlueBrain项目，EPFL
  • 维护者: Werner Van Geit
  • 标签 feature, extraction, electrophysiology, BlueBrainProject
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简介

电生理特征提取库（eFEL）允许神经科学家自动从神经元（无论是在体外还是在线模拟）记录的时间序列数据中提取特征。例如，在细胞整体膜片钳实验中记录的电压轨迹中的动作电位宽度和幅度。库的用户提供一组轨迹并选择要计算的特征。然后库将提取所需特征并将值返回给用户。

库的核心是用C++编写的，并包含一个Python包装器。目前，我们提供了一种自动编译和安装库作为Python模块的方法。如何将eFEL编译为独立C++库的说明可以在这里找到。

引用方法

当您使用此eFEL软件进行您的科研工作时，我们要求您引用它（包括海报展示），请通过参考仓库页面顶部的“引用此仓库”按钮来获取各种引用格式，包括APA和BibTeX。

有关详细的引用信息，请参阅CITATION.cff文件。

要求

  • Python 3.9+
  • Pip（Python的新版本默认安装）
  • pip可用的C++编译器
  • Numpy（pip将自动安装）
  • 以下说明假设您有权访问Linux / UNIX / MacOSX / Cygwin的命令行

安装

安装eFEL最简单的方法是使用pip

pip install efel

如果您没有管理员权限，此命令可能会因权限错误而失败。在这种情况下，您可以在您的家目录中安装eFEL

pip install efel --user

或者，您可以使用python虚拟环境

virtualenv pythonenv
. ./pythonenv/bin/activate
# If you use csh or tcsh, you should use:
# source ./pythonenv/bin/activate.csh
pip install efel

如果您想直接从github仓库安装，可以使用

pip install git+git://github.com/BlueBrain/eFEL

快速入门

首先需要导入模块

import efel

获取所有可用特征名称的列表

efel.get_feature_names()

更改动作电位检测阈值设置（默认为-20 mV）

efel.set_setting('Threshold', -30)

有关所有可用设置的完整列表，请参阅设置类

提取特征的Python函数是get_feature_values(...)。以下是如何使用此函数的简短示例。代码和示例轨迹可在这里找到

"""Basic example 1 for eFEL"""

import efel
import numpy

def main():
    """Main"""

    # Use numpy to read the trace data from the txt file
    data = numpy.loadtxt('example_trace1.txt')

    # Time is the first column
    time = data[:, 0]
    # Voltage is the second column
    voltage = data[:, 1]

    # Now we will construct the datastructure that will be passed to eFEL

    # A 'trace' is a dictionary
    trace1 = {}

    # Set the 'T' (=time) key of the trace
    trace1['T'] = time

    # Set the 'V' (=voltage) key of the trace
    trace1['V'] = voltage

    # Set the 'stim_start' (time at which a stimulus starts, in ms)
    # key of the trace
    # Warning: this need to be a list (with one element)
    trace1['stim_start'] = [700]

    # Set the 'stim_end' (time at which a stimulus end) key of the trace
    # Warning: this need to be a list (with one element)
    trace1['stim_end'] = [2700]

    # Multiple traces can be passed to the eFEL at the same time, so the
    # argument should be a list
    traces = [trace1]

    # set the threshold for spike detection to -20 mV
    efel.set_setting('Threshold', -20)

    # Now we pass 'traces' to the efel and ask it to calculate the feature
    # values
    traces_results = efel.get_feature_values(traces,
                                           ['AP_amplitude', 'voltage_base'])

    # The return value is a list of trace_results, every trace_results
    # corresponds to one trace in the 'traces' list above (in same order)
    for trace_results in traces_results:
        # trace_result is a dictionary, with as keys the requested features
        for feature_name, feature_values in trace_results.items():
            print("Feature %s has the following values: %s" %
                (feature_name, ', '.join([str(x) for x in feature_values])))


if __name__ == '__main__':
    main()

此示例的输出是

Feature AP_amplitude has the following values: 72.5782441262, 46.3672552618, 41.1546679158, 39.7631750953, 36.1614653031, 37.8489295737
Feature voltage_base has the following values: -75.446665721

这意味着eFEL在电压轨迹中发现了5个动作电位。这些AP的幅度是'AP_amplitude'特征的结果。测量刺激开始前的电压为'voltage_base'。结果以mV为单位。

完整文档

完整文档可在这里找到

资助

本工作部分由欧洲第七框架计划（FP7/2007-2013）资助，项目编号为604102（HBP），欧洲联盟的“地平线2020”研究与创新框架计划，具体资助协议编号为720270，785907（人类脑计划SGA1/SGA2），并由EBRAINS研究基础设施资助，该基础设施从欧洲联盟的“地平线2020”研究与创新框架计划资助，具体资助协议编号为945539（人类脑计划SGA3）。此项目/研究得到了对洛桑联邦理工学院（EPFL）的Blue Brain项目的资助，该项目是瑞士联邦理工学院的一个研究中心，由瑞士政府ETH委员会资助。

版权（c）2009-2024 Blue Brain Project/EPFL

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