neuropixels-analysis
Analizar grabaciones neurales de Neuropixels
也可從以下取得: K-Dense-AI
El análisis de grabaciones de Neuropixels requiere experiencia con múltiples herramientas y pipelines complejos. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo completo desde datos brutos hasta unidades curadas con preprocesamiento, detección de picos, métricas de calidad y curaduría asistida por IA siguiendo las mejores prácticas de SpikeInterface, Allen Institute e IBL.
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「neuropixels-analysis」。 Analyze my Neuropixels recording at /data/experiment1/ using kilosort4 and export to Phy
預期結果:
- Recording: 384 channels, 1200.5s duration, 30000 Hz sampling rate
- Preprocessing: bandpass 300-6000 Hz, phase shift, 3 bad channels removed, CMR applied
- Motion: drift estimate 15.2 um, correction applied with nonrigid_accurate preset
- Kilosort4: found 142 units, 452380 total spikes
- Quality metrics: SNR median 8.2, ISI violations median 0.005, presence ratio median 0.94
- Allen curation: 67 good units, 48 MUA, 27 noise
- Exported to Phy: /output/phy_export/ ready for manual review
正在使用「neuropixels-analysis」。 Run preprocessing on my Open Ephys recording with motion correction
預期結果:
- Recording: 385 channels, 600.0s duration, 30000 Hz sampling rate
- Highpass filter: 400 Hz applied
- Bad channel detection: 2 noisy channels identified and removed
- Phase shift correction: not needed for Neuropixels 2.0
- Common median reference: global reference applied
- Motion estimation: 8.3 um drift detected, correction applied
- Saved preprocessed recording to: /output/preprocessed/
安全審計
低風險This is a legitimate scientific analysis toolkit for Neuropixels neural recordings. All 704 static findings are false positives: markdown backticks were misidentified as Ruby shell execution, neuroscience parameters like CAR (Common Average Reference) were misidentified as cryptographic algorithms, and scientific terms were flagged as C2 keywords. The code performs standard data processing on user-specified files with no exfiltration, credential theft, or persistence mechanisms.
風險因素
🌐 網路存取 (1)
品質評分
你能建構什麼
Procesar grabaciones experimentales
Analizar grabaciones de Neuropixels desde la detección de picos hasta unidades simples curadas con métricas listas para publicación.
Automatizar control de calidad
Aplicar criterios estandarizados del Allen Institute o IBL para clasificar unidades automáticamente como buenas, MUA o ruido.
Exportar para revisión en Phy
Generar salidas de análisis completas listas para curaduría manual en la GUI de Phy para revisión detallada.
試試這些提示
Analyze my Neuropixels recording at /path/to/data using the neuropixels-analysis skill. Load the data, preprocess it, run Kilosort4 spike sorting, compute quality metrics, and apply Allen curation criteria.
Process all recordings in /path/to/experiments/ using the neuropixels-analysis pipeline. Apply motion correction if needed, run spike sorting with kilosort4, and export quality metrics CSV files.
Review the spike sorting results in /path/to/sorting/ using the neuropixels-analysis skill. Compute all quality metrics, identify units with SNR between 3-8 that need review, and apply IBL curation criteria.
Run a custom Neuropixels analysis with: 300-6000 Hz bandpass, phase shift correction, motion estimation with nonrigid_accurate preset, kilosort4 with nblocks=5, and strict curation criteria (SNR > 5, isi_violations < 0.01).
最佳實務
- Siempre visualiza y estima la deriva antes de decidir sobre la corrección de movimiento
- Guarda las grabaciones preprocesadas para evitar recomputar durante la iteración
- Combina métricas automatizadas con análisis visual asistido por IA para unidades inciertas
- Usa GPU para Kilosort4 (10-50x más rápido que alternativas en CPU)
避免
- Ejecutar ordenación de picos sin primero verificar deriva o canales defectuosos
- Usar umbrales de curaduría por defecto sin revisar tus datos específicos
- Confiar ciegamente en la curaduría automatizada para experimentos críticos
- Saltarse el preprocesamiento al usar Kilosort4 en datos brutos de Neuropixels