Die Faserphotometrie ist eine hochmoderne Technik, die die Gehirnaktivität von Labortieren in vivo in Echtzeit erfasst. Häufig in Verbindung mit Verhaltensdaten, die per Video aufgezeichnet werden, ermöglicht die Faserphotometrie Wissenschaftlern, beobachtetes Verhalten und Gehirnsignale direkt miteinander zu verknüpfen. Obwohl die Faserphotometrie für neuartige Verhaltensexperimente nützlich ist, birgt jeder Versuchsschritt (Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse) die Möglichkeit von Fehlern. Daher ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Forschung reproduzierbar ist. Die Größe der Datensätze (bis zu 0,25 Gigabyte) macht die Qualitätskontrolle jedoch zu einer mühsamen Aufgabe.
JMP Graph Builder bietet eine hervorragende Schnittstelle zur dynamischen und effizienten Identifizierung von Qualitätskontrollproblemen. In einem Projekt, bei dem mithilfe der Faserphotometrie untersucht wurde, wie die Norepinephrin-Signalisierung mit Angstverhalten bei Nagetieren einhergeht, haben wir JMP verwendet, um eine Fehlausrichtung zwischen den von Ethovision XT verfolgten Verhaltensdaten und den Faserphotometriedaten zu erkennen, um Störungen bei der Verhaltensverfolgung einfach identifizieren und sicherstellen zu können, dass erwartete Muster vorhanden waren. Diese Qualitätskontrollprüfungen ermöglichten ein zeitnahes Verständnis des Datensatzes, ein Eingreifen und eine Korrektur und förderten so die Integrität der Forschung. Darüber hinaus boten die Qualitätskontrolldiagramme den Wissenschaftlern eine neuartige und aufschlussreiche Möglichkeit, ihre Experimente zu verstehen.
Graph Builder ermöglichte Datenqualitätsprüfungen für eine fundierte Analyse über die Modellierungsplattform von JMP. Die Wissenschaftler konnten auch JMP-Skripte verwenden und wurden durch diesen Prozess motiviert, den Umgang mit JMP selbst zu erlernen. In diesem Vortrag zeigen wir das Problem der Qualitätskontrolle für große, komplizierte Datensätze am Beispiel der Faserphotometrie und wie wir mithilfe der Grafikfunktionen von JMP qualitativ hochwertige Daten und reproduzierbare Forschung sicherstellen konnten.
