Cronux

Chronux es un paquete de software de código abierto desarrollado para la carga, visualización y análisis de diversos formatos y modalidades de datos de series temporales neurobiológicas . El uso de esta herramienta permite a los neurocientíficos realizar diversos análisis de datos electrofisiológicos multicanal, como LFP (potenciales de campo locales), EEG , MEG, tiempos de espigas neuronales y también de datos espaciotemporales, como datos de fMRI e imágenes ópticas dinámicas. El software consta de un conjunto de rutinas de MATLAB con interfaz a bibliotecas de C que se pueden utilizar para realizar las tareas que constituyen un estudio típico de datos neurobiológicos. Estas incluyen regresión y suavizado local , clasificación de espigas y análisis espectral , incluido el análisis espectral multitaper , un potente método no paramétrico para estimar el espectro de potencia. El paquete también incluye interfaces gráficas de usuario (GUI) para la visualización y el análisis de series temporales. Chronux tiene licencia GNU GPL v2 ^{[ 1 ]} (y MATLAB es propietario).

La versión más reciente de Chronux es la versión 2.12.

Entre 1996 y 2001, el Laboratorio de Biología Marina (MBL) de Woods Hole, Massachusetts , EE. UU., organizó un taller sobre el análisis de datos neuronales. Este taller evolucionó hasta convertirse en el curso especializado en neuroinformática , que se imparte en el MBL durante las dos últimas semanas de agosto de cada año. La popularidad de estas iniciativas pedagógicas y la necesidad de una mayor difusión de herramientas sofisticadas de análisis de series temporales en la comunidad neurocientífica impulsaron al Laboratorio Mitra del Laboratorio Cold Spring Harbor a iniciar un proyecto financiado por los NIH para desarrollar herramientas de software para el análisis de datos neuronales, en forma del paquete Chronux. Chronux es el resultado del trabajo de varias personas, entre las que destacan Hemant Bokil, Peter Andrews, Samar Mehta, Ken Harris, Catherine Loader, Partha Mitra, Hiren Maniar, Ravi Shukla, Ramesh Yadav, Hariharan Nalatore y Sumanjit Kaur. Murray Jarvis, Bijan Pesaran y S. Gopinath también realizaron importantes contribuciones. Chronux agradece las contribuciones de las personas interesadas.

Chronux se organiza en varias cajas de herramientas distintas. Estas incluyen la caja de herramientas de análisis espectral , la caja de herramientas de regresión local y verosimilitud , y la caja de herramientas de clasificación de picos. Además, el paquete Chronux incluye varias interfaces gráficas de usuario (GUI) específicas para cada dominio, y se prevé la incorporación de más. Gran parte de Chronux está escrito en MATLAB , aunque algunos cálculos intensivos se han programado en C con una interfaz MEX para MATLAB. Los métodos empleados son de última generación : por ejemplo, la caja de herramientas de análisis espectral implementa el método de estimación espectral multitaper , y la caja de herramientas de regresión local y verosimilitud (Locfit) implementa un conjunto de métodos altamente flexibles para ajustar funciones y distribuciones de probabilidad a los datos. Chronux proporciona estimaciones robustas de los intervalos de confianza de las cantidades calculadas. De este modo, el cálculo de un espectro puede complementarse con el cálculo de intervalos de confianza tanto asintóticos como basados ​​en jackknife , y lo mismo ocurre con la mayoría de las cantidades en la caja de herramientas de análisis espectral. De manera similar, la caja de herramientas de regresión local y verosimilitud es una interfaz MEX para el paquete Locfit, que proporciona un conjunto completo de herramientas para la prueba y validación de modelos.

• Partha Mitra y B. Pesaran, "Análisis de datos de imágenes cerebrales dinámicas". The Biophysical Journal, Volumen 76 (1999), 691–708, arxiv.org/abs/q-bio/0309028 .
• Partha Mitra y Hemant Bokil. Dinámica cerebral observada , Oxford University Press, EE. UU. (2007), Enlace que conecta el libro
• Donald B. Percival y Andrew T. Walden. Análisis espectral para aplicaciones físicas: técnicas multitaper y univariadas convencionales , Cambridge University Press, Reino Unido (2002).
• Peter Stoica y Randolph L. Moses. Introducción al análisis espectral , Prentice Hall, EE. UU. (1997).
• Richard Shiavi. Introducción al análisis estadístico aplicado de señales , Academic Press, (1999).

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