Abstract

本サンプルデータでは、レバーを適応的に変化する範囲内へと保持することで報酬が得られる運動課題を遂行しているマウスの背側大脳皮質の広域1光子カルシウムイメージング、および前肢関連背側運動領域(以下単純にM1)の第2/3層(L2/3)および第5層(L5)の2光子カルシウムイメージングのデータを各1セッションずつ公開している。

Sample Dataset

📦 Raw Data

Two-Photon Imaging (2p) Raw Data
2p Image Data 30Hz, .oir format

Olympus製顕微鏡による第2/3層および第5層の脳活動データ。512x512ピクセル。

Folder Access
Face Camera Movie 70Hz, .mp4

マウスの右側面顔の動画データ。咀嚼や瞬きなどの行動を記録。

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Body Camera Movie 70Hz, .mp4

マウスの腹側の動画データ。レバー操作や手足の動きを記録。

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Behavior Data 5kHz, .lvm

レバー軌道、タスク状態、同期信号を含むアナログ記録データ。

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Wide-Field Imaging (1p) Raw Data
Wide Field 1p Image Data 30Hz, .sifx format

Andor製カメラによる皮質全体の広域イメージング。背側全体をカバー。

Folder Access
Face Camera Data 70Hz

1pイメージングと同期した顔動画データ。顔面細部の動きを記録。

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Body Camera Data 5kHz Synchronized

1pイメージングと同期した腹側動画データ。四肢の運動を記録。

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Behavior Data 5kHz, .lvm

1pセッションの行動軌道とトリガー信号を記録したLVMファイル。

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⚙️ Processed Data

Two-Photon (2p) Processed
Motion Corrected Data NoRMCorre applied

剛体・非剛体補正済みの画像。4次元行列(X, Y, Z, T)としてMATLAB形式で提供。

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CNMF Result ROI Segmentation

CNMFを用いて抽出された神経活動。F_dff, F_dcvなどの信号を含む。

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Task Data LVM to .mat

行動データのMATLAB形式変換済みファイル。Fs, lever軌道などを構造化。

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DLC Tracking (Face) DeepLabCut Result

顔動画から鼻、口元、舌などの特徴点をトラッキングしたデータ。

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DLC Tracking (Body) DeepLabCut Result

腹側動画から手指、レバー先端などの動きを抽出したデータ。

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Wide-Field (1p) Processed
Resized Image 128x128 Pixel

128x128にリサイズ済みの皮質画像データ。解析パッケージ入力用に最適化。

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ΔF/F Image Data Baseline corrected

全ピクセルに対してΔF/F計算を適用した時系列画像データ。

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Task Data Structured mat

1pイメージングのフレームに同期させた行動事象の構造体ファイル。

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DLC Tracking (Both) DeepLabCut

1p用セッションの動画解析結果。各特徴点の座標データ。

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Technical Specifications

📊 Behavior Data Channels (.lvm)

行動データのチャンネル構成(5000Hzサンプリング):

Ch. Signal Name Description
ch.1 Lever Trajectory レバーの変位(mm)
ch.3 Imaging Sync 2p: ↑Edge / 1p: ↓Edge で記録開始
ch.4 Video Sync カメラ(70Hz)との同期トリガー信号
ch.5 Lever State 1: Base, 2: Outside, 3: Target Zone
ch.6 Task State ITI / Ready / Go / Success / Failure
ch.7/8 Target Limits Target zoneの上限・下限の電圧記録

🎯 DeepLabCut Tracking Points

動画から自動抽出された14個の特徴点:

Body Camera (8 points)
spout lever_tip armrest thumb index middle ring pinky
Face Camera (6 points)
spout_side nose_tip philtrum lower_lip jaw tongue

Task Paradigm

本課題は、自発的なレバー引き動作をターゲットゾーン(Target zone)内に一定時間(T_target = 200ms)保持することをマウスに学習させます。

🎮 Task States

  • ITI トライアル間の休止期間(Inter-Trial Interval)
  • Ready レバーを基底閾値(0.5mm)以下で1秒以上保持すると遷移
  • Go レバーが基底閾値を越えるとトライアル開始。1000msの制限時間
  • Success ✓ 制限時間内に保持条件を満たすと達成。水報酬が与えられる
  • Failure ✗ 制限時間内に達成できなかった場合

Target zoneは中心を4mmとし、マウスの習熟度(成功数)に応じて±2.5mmから適応的に狭まっていきます。感覚フィードバックとして、レバーがTarget zone内に入っている間は10kHzの純音が提示されます。

Methodology

1

Imaging Setup

トランスジェニックマウス(Thy1-jRGECO1a)を用い、1光子では広域マクロ顕微鏡、2光子では高感度多焦点顕微鏡による計測を実施しました。

2

Image Processing

MATLAB上でNoRMCorreによる動き補正、およびCNMF(2光子)によるROI抽出を行いました。輝度変化(ΔF/F)の算出には、局所的なバックグラウンド減算とパーセンタイルベースのF₀推定を適用しています。