neuropixels-analysis

此技能為神經科學家與研究人員提供了一套處理高密度細胞外電生理數據的全面工具組。它支持 Neuropixels 1.0 和 2.0 探針記錄的端到端分析，集成了 SpikeInterface、艾倫研究所 (Allen Institute) 標準以及國際腦實驗室 (IBL) 協議等行業標準庫，以確保實驗結果的可重複性與質量。

本工具專為進行大規模神經記錄實驗且需要將原始數據轉化為可發表單元 (curated units) 的實驗室所設計。它能處理複雜的預處理任務，如相位漂移校正 (phase shift correction)、壞通道檢測與共模參考消除，並隨後使用 Kilosort4、SpykingCircus2 或 Mountainsort5 等高效算法自動執行 Spike Sorting。

主要功能與能力包括：

• 無縫接入 SpikeGLX (.ap.bin, .meta)、Open Ephys (.continuous) 及 NWB 格式數據。
• 專為電生理學設計的先進運動與漂移估計及校正工具。
• 集成自動化 Spike Sorting 流程，支持多進程處理與 GPU 加速。
• 全面的單元質量指標計算，包括信噪比 (SNR)、ISI 違規率及存在比率 (presence ratio) 分析。
• AI 輔助的篩選工作流，允許用戶利用 LLM 檢查波形與相關圖可視化結果，進行專家級的分類判斷。
• 靈活的導出選項，支持導出至 Phy 進行手動審查，或導出至 NWB 標準進行長期存檔。

使用說明與建議：

• 請務必在進行 Spike Sorting 之前先執行運動估計，以確保數據穩定性並提高分類準確度。
• 本技能支持交互式視覺檢查；當在 Claude Code 等環境中運行時，用戶可直接要求 AI 分析波形與相關圖。
• 對於大型數據集，請利用提供的 job_kwargs 配置來優化並行處理與數據分塊，防止內存溢出。
• 使用 Allen/IBL 預設進行標準化、保守的篩選，可有效減少單元分類中的偽陽性。
• 系統會生成 HTML 報告與摘要日誌，為分析過程中執行的所有預處理與篩選步驟提供透明的審計追蹤。