Neo: um modelo de objeto para manuseio de dados de eletrofisiologia em múltiplos formatos

Neurocientistas usam muitas ferramentas de software diferentes para adquirir, analisar e visualizar sinais eletrofisiológicos. No entanto, modelos de dados e formatos de arquivo incompatíveis dificultam a troca de dados entre essas ferramentas. Isso reduz a produtividade científica, torna métodos de análise potencialmente úteis inacessíveis e impede a colaboração entre laboratórios. Uma representação comum dos dados centrais melhoraria a interoperabilidade e facilitaria o compartilhamento de dados. Para esse fim, propomos aqui um modelo de objeto independente de linguagem, chamado "Neo", adequado para representar dados adquiridos a partir de gravações eletroencefalográficas, intracelulares ou extracelulares, ou gerados a partir de simulações. Como uma instância concreta desse modelo de objeto, desenvolvemos uma implementação de código aberto na linguagem de programação Python. Além de representar dados de eletrofisiologia na memória para fins de análise e visualização, a implementação em Python fornece um conjunto de módulos de entrada/saída (IO) para leitura/escrita dos dados de/para uma variedade de formatos de arquivo comumente utilizados. O suporte está incluído para formatos produzidos pela maioria dos principais fabricantes de equipamentos de gravação de eletrofisiologia e também para formatos mais genéricos, como MATLAB. A representação de dados e a análise de dados são conceitualmente separadas: é mais fácil escrever código de análise robusto se ele estiver focado na análise e depender de um pacote subjacente para lidar com a representação de dados. Por essa razão, e também para ser o mais leve possível, o modelo de objeto Neo e o pacote Python associado são deliberadamente limitados à representação de dados, sem funções para análise ou visualização de dados. Software para análise e visualização de dados de neurofisiologia desenvolvido sobre o Neo automaticamente ganha os benefícios da interoperabilidade, compartilhamento de dados mais fácil e conversão automática de formatos; já existe um ecossistema em expansão de tais ferramentas. Intendemos que o Neo se torne a base padrão para ferramentas Python em neurofisiologia.