QSpike tools: a generic framework for parallel batch preprocessing of extracellular neuronal signals recorded by substrate microelectrode arrays

Micro-Electrode Arrays (MEAs) have emerged as a mature technique to investigate brain (dys)functions in vivo and in in vitro animal models. Often referred to as “smart” Petri dishes, MEAs have demonstrated a great potential particularly for medium-throughput studies in vitro, both in academic and pharmaceutical industrial contexts. Enabling rapid comparison of ionic/pharmacological/genetic manipulations with control conditions, MEAs are employed to screen compounds by monitoring non-invasively the spontaneous and evoked neuronal electrical activity in longitudinal studies, with relatively inexpensive equipment. However, in order to acquire sufficient statistical significance, recordings last up to tens of minutes and generate large amount of raw data (e.g., 60 channels/MEA, 16 bits A/D conversion, 20 kHz sampling rate: approximately 8 GB/MEA,h uncompressed). Thus, when the experimental conditions to be tested are numerous, the availability of fast, standardized, and automated signal preprocessing becomes pivotal for any subsequent analysis and data archiving. To this aim, we developed an in-house cloud-computing system, named QSpike Tools, where CPU-intensive operations, required for preprocessing of each recorded channel (e.g., filtering, multi-unit activity detection, spike-sorting, etc.), are decomposed and batch-queued to a multi-core architecture or to a computers cluster. With the commercial availability of new and inexpensive high-density MEAs, we believe that disseminating QSpike Tools might facilitate its wide adoption and customization, and inspire the creation of community-supported cloud-computing facilities for MEAs users

Analisi di algoritmi di fattorizzazione per l'estrazione di sinergie muscolari.

Durante l'esecuzione di un compito motorio complesso, quale camminare, correre, saltellare, o tirare un calcio ad un pallone, il sistema nervoso centrale utilizza una serie di strategie per semplificare la gestione dei numerosi attuatori coinvolti in ciascun compito motorio. Una di queste strategie consiste nel coordinare l'attività di tutti i muscoli coinvolti in ciascun movimento mediante un numero limitato di componenti, opportunamente combinate fra loro. Tali componenti sono definite dalla letteratura sinergie muscolari, cioè unità funzionali che sottendono al lavoro congiunto di tutti i muscoli. La ricerca di tali unità funzionali si basa sull’analisi delle caratteristiche comuni all'attività elettromiografica (EMG) relativa a tutti i muscoli coinvolti nell'esecuzione di un movimento e sono estratte mediante una serie di tecniche di fattorizzazione. Queste tecniche realizzano una decomposizione dei segnali EMG, evidenziando l'eventuale sincronia anche fra gruppi muscolari che apparentemente sembrano indipendenti. L’obiettivo di questa tesi consiste nell'investigare le prestazioni di vari algoritmi di fattorizzazione al variare delle caratteristiche del segnale d’ingresso ed, in particolare, del livello di rumore e della variabilità intrinseca del segnale EMG. Gli algoritmi di fattorizzazione presi in considerazione si distinguono in tempo invarianti e tempo varianti. I metodi di fattorizzazione tempo invarianti che sono stati investigati sono: l’analisi delle componenti principali (PCA), l’analisi fattoriale con rotazione varimax (FA), e la fattorizzazione matriciale non negativa (NNMF). Il metodo di fattorizzazione tempo variante adottato, invece, è stato implementato in accordo con i lavori di d’Avella e colleghi. Tale algoritmo procede in modo iterativo minimizzando l’errore tra il segnale muscolare d’ingresso e quello ricostruito mediante la combinazione di funzioni che possono essere spostate rispetto alla base temporale del movimento. Per analizzare le prestazioni di tutti i metodi di fattorizzazione sono stati utilizzati sia un set di dati EMG simulati che una serie di segnali acquisiti mediante elettromiografia di superficie