tank-lab-to-nwb

NWB转换脚本和教程。与Tank实验室合作，由Simons基金会资助。

安装

$ pip install tank-lab-to-nwb

用法

转换Neuropixel和Virmen行为数据有两种方法。

(1) 主处理流程通过TTL脉冲同步任务数据与电生理数据，并将动作电位输出写入相同的NWB文件。

相关函数的使用所需的参数在转换脚本相应部分的注释中注明。这包括要转换为NWB格式的数据文件或文件夹位置，以及一些可选字段，如受试者信息（物种/年龄/体重）。

在终端中编辑转换脚本convert_towers.py，并使用Neuropixel和行为数据的正确路径后，可以在终端中执行转换

$ cd tank-lab-to-nwb
$ python tank_lab_to_nwb/convert_towers_task/convert_towers.py

或者，可以使用定制的jupyter笔记本spikeinterface_pipeline.ipynb执行转换，该笔记本可以从终端启动

$ jupyter notebook notebooks/spikeinterface_pipeline.ipynb 

(2) 可以通过Python脚本读取NWBFile进行审查

from pynwb import NWBHDF5IO

file_path = 'TowersTask_stub.nwb'
io = NWBHDF5IO(file_path, 'r')
nwb = io.read()
print(nwb)

或者，在jupyter笔记本中使用nwb-jupyter-widgets可视化NWB数据

$ jupyter notebook notebooks/towers_task_custom_widget.ipynb

from pynwb import NWBHDF5IO
from nwbwidgets import nwb2widget
from tank_lab_to_nwb.nwbwidgets import custom_timeseries_widget_for_behavior
from nwbwidgets.view import default_neurodata_vis_spec
import pynwb


file_path = 'TowersTask_stub.nwb'
io = NWBHDF5IO(file_path, 'r')
nwb = io.read()

default_neurodata_vis_spec[pynwb.TimeSeries] = custom_timeseries_widget_for_behavior
nwb2widget(nwb)

背景

行为数据映射

行为数据包含在类似以下的.mat文件中： PoissonBlocksReboot4_cohort4_Bezos3_E65_T_20180202.mat 这个Matlab文件包含一个struct（log），其中包含与转换相关的多个字段。可以从下面的列表中找到从该struct中提取的字段列表。

NWBFile

受试者

LabMetaData

在 tank_lab_to_nwb/convert_towers_task/virmenbehaviordatainterface.py 中填充特定于实验室的元数据，使用用于扩展 NWB LabMetaData 架构的必要字段的自定义扩展 ndx-tank-metadata

• 可以从 virmenbehaviordatainterface.py 编辑 session_performance。

机器

将 log.version.rig 结构对象转换为字典，如下例所示

{'rig': 'NPX',
 'simulationMode': 1,
 'hasDAQ': 1,
 'hasSyncComm': 0,
 'minIterationDT': 0.01,
 'arduinoPort': 'COM18',
 'sensorDotsPerRev': array([2469.2, 2469.2, 2469.2, 2469.2]),
 'ballCircumference': 63.8,
 'toroidXFormP1': 0.3879,
 'toroidXFormP2': 0.392,
 'colorAdjustment': array([0. , 0.4, 0.5]),
 'soundAdjustment': 0.2,
 'nidaqDevice': 1,
 'nidaqPort': 1,
 'nidaqLines': array([ 0, 11], dtype=int32),
 'syncClockChannel': 5,
 'syncDataChannel': 6,
 'rewardChannel': 0,
 'rewardSize': 0.004,
 'rewardDuration': 0.05,
 'laserChannel': 1,
 'rightPuffChannel': 2,
 'leftPuffChannel': 3}

迷宫

迷宫信息转换为 DynamicTable 对象，可以通过调用 .to_dataframe() 转换为 pandas 数据框，如下例所示

Epochs

Trials

行为

位置，视场角，速度，碰撞