מעקב אחר חולדות בתאי מיזוג אופרנט באמצעות מצלמת וידאו רב-תכליתי ביתית ו-DeepLabCut
Summary
פרוטוקול זה מתאר כיצד לבנות מצלמת וידאו קטנה ומגוונת, וכיצד להשתמש בסרטוני וידאו שהושגו ממנו כדי להכשיר רשת עצבית כדי לעקוב אחר מיקומו של בעל חיים בתוך תאי מיזוג אופרנט. זהו ערך המשלים לניתוחים סטנדרטיים של יומני נתונים שהתקבלו מבדיקות אופרנט מיזוג.
Abstract
תאי מיזוג אופרנט משמשים לביצוע מגוון רחב של בדיקות התנהגותיות בתחום מדעי המוח. הנתונים המוקלט מבוססים בדרך כלל על הפעלה של מנוף וחיישנים האף הנמצאים בתוך התאים. בעוד זה מספק תצוגה מפורטת של מתי ואיך בעלי חיים לבצע תגובות מסוימות, אין אפשרות להשתמש בו כדי להעריך התנהגויות שאינן מפעיל חיישנים. כך, להעריך כיצד בעלי חיים למקם את עצמם ולנוע בתוך החדר הוא לעתים רחוקות אפשרי. כדי להשיג מידע זה, החוקרים בדרך כלל צריכים להקליט ולנתח קטעי וידאו. יצרני תאי מיזוג אופרנט יכולים בדרך כלל לספק ללקוחותיה הגדרות מצלמה באיכות גבוהה. עם זאת, אלה יכולים להיות יקרים מאוד לא בהכרח להתאים לתאים מיצרנים אחרים או אחרים הגדרות בדיקה התנהגותית. הפרוטוקול הנוכחי מתאר כיצד לבנות מצלמת וידאו זולה ורב-תכליתית באמצעות רכיבים אלקטרוניים תחביב. זה עוד מתאר כיצד להשתמש בניתוח תמונה חבילת תוכנה deeplabcut כדי לעקוב אחר הסטטוס של אות אור חזק, כמו גם את המיקום של עכברוש, בקטעי וידאו שנאספו מחדר התניה תניה אופרנטית. הראשון הוא עזר רב בעת בחירת קטעים קצרים של עניין בקטעי וידאו המכסה את כל הבדיקות הבדיקה, והאחרון מאפשר ניתוח של פרמטרים שאין אפשרות לקבל מיומני הנתונים המיוצרים על ידי האופרנט תאי.
Introduction
בתחום של מדעי ההתנהגות, החוקרים בדרך כלל להשתמש בתאי התניה תניה אופרנטית כדי להעריך מגוון רחב של תכונות קוגניטיביות ופסיכיאטריות שונות במכרסמים. בעוד יש כמה יצרנים שונים של מערכות כאלה, הם בדרך כלל חולקים תכונות מסוימות יש עיצוב כמעט סטנדרטית1,2,3. התאים בדרך כלל מרובעים או בצורת מלבן, עם קיר אחד שניתן לפתוח להצבת בעלי חיים בפנים, ואחד או שניים מהקירות הנותרים המכילים רכיבים כגון ידיות, פתחים מהאף, מגשי תגמול, גלגלי תגובה ואורות מסוגים שונים1,2,3. האורות והחיישנים המצויים בתאי משמשים לשליטה בפרוטוקול הבדיקה ולמעקב אחר התנהגויות בעלי החיים1,2,3,4,5. מערכות המיזוג הטיפוסיות מאפשרות ניתוח מפורט מאוד של האופן שבו בעלי החיים מתקשרים עם האופרנדה והפתחים השונים המצויים בחדרי המגורים. באופן כללי, בכל המקרים שבהם חיישנים מופעלים ניתן להקליט על-ידי המערכת, וממשתמשים נתונים אלה יכולים לקבל קבצי יומן רישום מפורטים המתארים את מה שבעל החיים עשה במהלך צעדים ספציפיים של המבחן4,5. בעוד הדבר מספק ייצוג נרחב של ביצועי בעל חיים, ניתן להשתמש בו רק כדי לתאר התנהגויות שמפעילות ישירות חיישן אחד או יותר4,5. ככאלה, היבטים הקשורים לאופן שבו החיה משתנה ונעה בתוך החדר בשלבים שונים של המבדק לא מתוארים היטב6,7,8,9,10. זה מצער, כאשר מידע כזה יכול להיות בעל ערך להבנה מלאה של התנהגותו של בעל החיים. לדוגמה, ניתן להשתמש בו כדי להבהיר מדוע בעלי חיים מסוימים מבצעים גרוע על מבחן מסוים6, כדי לתאר את האסטרטגיות כי בעלי חיים עשויים להתפתח כדי להתמודד עם משימות קשות6,7,8,9,10, או להעריך את המורכבות האמיתית של התנהגויות פשוטות כביכול11,12. כדי לקבל מידע כזה ברור, החוקרים בדרך כלל לפנות ניתוח ידני של קטעי וידאו6,7,8,9,10,11.
כאשר הקלטת קטעי וידאו מתאי מיזוג אופרנט, בחירת המצלמה היא קריטית. הלשכה ממוקמים בדרך כלל בתאי בידוד, עם פרוטוקולים לעתים קרובות נעשה שימוש בשלבים שבהם אין אור גלוי זורחת3,6,7,8,9. לכן, השימוש בתאורה אינפרא אדומה (IR) בשילוב עם מצלמה בעלת רגישות לאינפרא-אדום הוא הכרחי, שכן הוא מאפשר ניראות גם בחשיכה מוחלטת. יתר על כן, השטח הזמין עבור הצבת מצלמה בתוך תא הבידוד הוא לעתים קרובות מאוד מוגבל, כלומר אחד הטבות בחוזקה מפני שיש מצלמות קטנות המשתמשות עדשות עם שדה רחב של נוף (למשל, עדשות העין דגים)9. בעוד יצרנים של מערכות מיזוג תניה אופרנטית יכול לעתים קרובות לספק הגדרות מצלמה באיכות גבוהה ללקוחות שלהם, מערכות אלה יכול להיות יקר לא בהכרח להתאים לתאים מיצרנים אחרים או הגדרות עבור בדיקות התנהגותיות אחרות. עם זאת, יתרון בולט על באמצעות מצלמות וידאו עצמאי היא כי כיוונונים אלה יכולים לעתים קרובות ממשק ישירות עם מערכות מיזוג תניה אופרנטית13,14. באמצעות זה, הם יכולים להיות מוגדרים רק להקליט אירועים ספציפיים ולא הפעלות בדיקה מלאה, אשר יכול לסייע מאוד בניתוח שלהלן.
הפרוטוקול הנוכחי מתאר כיצד לבנות מצלמת וידאו זולה ורב-תכליתית באמצעות רכיבים אלקטרוניים תחביב. המצלמה משתמשת עדשה פישאי, הוא רגיש התאורה ir ויש לו סט של דיודות פולטות אור ir (ir נוריות) מצורף אליו. כמו-כן, היא בנויה על פרופיל שטוח ודק. יחד, היבטים אלה להפוך אותו אידיאלי עבור קלטות וידאו מתוך חדרי המיזוג הזמינים מסחרית ביותר, כמו גם הגדרות אחרות בדיקות התנהגותיות. הפרוטוקול מתאר כיצד לעבד סרטי וידאו שהתקבלו עם המצלמה וכיצד להשתמש חבילת תוכנה deeplabcut15,16 כדי לסייע בחילוץ רצפי וידאו של עניין, כמו גם מעקב אחר תנועות של בעל חיים בו. פעולה זו משלבת חלקית את החלק האחורי של שימוש במצלמה עצמאית על הפתרונות המשולבים שסופקו על-ידי יצרני מערכות המיזוג, ומציעה משלים לניקוד ידני של התנהגויות.
המאמצים נעשו כדי לכתוב את הפרוטוקול בפורמט כללי כדי להדגיש כי התהליך הכולל ניתן להתאים קטעי וידאו מבדיקות שונות מיזוג. כדי להמחיש מושגים מרכזיים מסוימים, קטעי וידאו של חולדות ביצוע התגובה הטורית 5 בחירה במבחן הזמן (5CSRTT)17 משמשים כדוגמאות.
Protocol
Representative Results
Discussion
פרוטוקול זה מתאר כיצד לבנות מצלמת וידאו זולה וגמישה שניתן להשתמש בה כדי להקליט קטעי וידאו מתאי מיזוג אופרנט והגדרות אחרות של בדיקות התנהגותיות. זה עוד מדגים כיצד להשתמש DeepLabCut כדי לעקוב אחר אות אור חזק בתוך קטעי וידאו אלה, ואיך זה יכול לשמש כדי לסייע בזיהוי קטעי וידאו קצרים של עניין קבצי וי?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו נתמכת על ידי מענקים מקרן המוח השבדי, קרן פרקינסון השוודית, וקרנות הממשלה השבדית למחקר קליני (מאק), כמו גם היסודות של ווננר-גרן (M. A. C, E. K. H. C), הקרן של ווירן (M. A. C) והקרן לבילופלור בונקומפס, בילדט (ש. פ).
Materials
| 32 Gb micro SD card with New Our Of Box Software (NOOBS) preinstalled | The Pi hut (https://thpihut.com) | 32GB | |
| 330-Ohm resistor | The Pi hut (https://thpihut.com) | 100287 | This article is for a package with mixed resistors, where 330-ohm resistors are included. |
| Camera module (Raspberry Pi NoIR camera v.2) | The Pi hut (https://thpihut.com) | 100004 | |
| Camera ribbon cable (Raspberry Pi Zero camera cable stub) | The Pi hut (https://thpihut.com) | MMP-1294 | This is only needed if a Raspberry Pi zero is used. If another Raspberry Pi board is used, a suitable camera ribbon cable accompanies the camera component |
| Colored LEDs | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA4203 | This article is for a package with mixed colors of LEDs. Any color can be used. |
| Female-Female jumper cables | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA266 | |
| IR LED module (Bright Pi) | Pi Supply (https://uk.pi-supply.com) | PIS-0027 | |
| microcomputer motherboard (Raspberry Pi Zero board with presoldered headers) | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102373 | Other Raspberry Pi boards can also be used, although the method for automatically starting the Python script only works with Raspberry Pi zero. If using other models, the python script needs to be started manually. |
| Push button switch | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA367 | |
| Raspberry Pi power supply cable | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102032 | |
| Raspberry Pi Zero case | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102118 | |
| Raspberry Pi, Mod my pi, camera stand with magnetic fish eye lens and magnetic metal ring attachment | The Pi hut (https://thpihut.com) | MMP-0310-KIT |
References
- Pritchett, K., Mulder, G. B. Operant conditioning. Contemporary Topics in Laboratory Animal Science. 43 (4), (2004).
- Clemensson, E. K. H., Novati, A., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntington disease shows slowed learning in a Go/No-Go-like test of visual discrimination. Behavioural Brain Research. 359, 116-126 (2019).
- Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-choice serial reaction time task: a task of attention and impulse control for rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
- Coulbourn instruments. Graphic State: Graphic State 4 user’s manual. Coulbourn instruments. , 12-17 (2013).
- Med Associates Inc. Med-PC IV: Med-PC IV programmer’s manual. Med Associates Inc. , 21-44 (2006).
- Clemensson, E. K. H., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntingon disease shows signs of fronto-striatal dysfunction in two operant conditioning tests of short-term memory. PloS One. 12 (1), (2017).
- Herremans, A. H. J., Hijzen, T. H., Welborn, P. F. E., Olivier, B., Slangen, J. L. Effect of infusion of cholinergic drugs into the prefrontal cortex area on delayed matching to position performance in the rat. Brain Research. 711 (1-2), 102-111 (1996).
- Chudasama, Y., Muir, J. L. A behavioral analysis of the delayed non-matching to position task: the effects of scopolamine, lesions of the fornix and of the prelimbic region on mediating behaviours by rats. Psychopharmacology. 134 (1), 73-82 (1997).
- Talpos, J. C., McTighe, S. M., Dias, R., Saksida, L. M., Bussey, T. J. Trial-unique, delayed nonmatching-to-location (TUNL): A novel, highly hippocampus-dependent automated touchscreen test of location memory and pattern separation. Neurobiology of Learning and Memory. 94 (3), 341 (2010).
- Rayburn-Reeves, R. M., Moore, M. K., Smith, T. E., Crafton, D. A., Marden, K. L. Spatial midsession reversal learning in rats: Effects of egocentric cue use and memory. Behavioural Processes. 152, 10-17 (2018).
- Gallo, A., Duchatelle, E., Elkhessaimi, A., Le Pape, G., Desportes, J. Topographic analysis of the rat’s behavior in the Skinner box. Behavioural Processes. 33 (3), 318-328 (1995).
- Iversen, I. H. Response-initiated imaging of operant behavior using a digital camera. Journal of the Experimental Analysis of Behavior. 77 (3), 283-300 (2002).
- Med Associates Inc. Video monitor: Video monitor SOF-842 user’s manual. Med Associates Inc. , 26-30 (2004).
- . Coulbourn Instruments Available from: https://www.coulbourn.com/product_p/h39-16.htm (2020)
- Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neuroscience. 21 (9), 1281-1289 (2018).
- Nath, T., Mathis, A., Chen, A. C., Patel, A., Bethge, M., Mathis, M. W. Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors. Nature Protocols. 14 (7), 2152-2176 (2019).
- Bari, A., Dalley, J. W., Robbins, T. W. The application of the 5-chopice serial reaction time task for the assessment of visual attentional processes and impulse control in rats. Nature Protocols. 3 (5), 759-767 (2008).
- . Raspberry Pi foundation Available from: https://thepi.io/how-to-install-raspbian-on-the-raspberry-pi/ (2020)
- . Pi-supply Available from: https://learn.pi-supply.com/make/bright-pi-quickstart-faq/ (2018)
- . Python Available from: https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers (2020)
- . MathWorks Available from: https://mathworks.com/academia/highschool/ (2020)
- . Cran.R-Project.org Available from: https://cran.r-project.org/manuals.html (2020)
- Liu, Y., Tian, C., Huang, Y. . Critical assessment of correction methods for fisheye lens distortion. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. , (2016).
- Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nature Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
- Graving, J. M., et al. DeepPoseKit, a software toolkit for fast and robust animal pose estimation using deep learning. Elife. 8 (47994), (2019).
- Geuther, B. Q., et al. Robust mouse tracking in complex environments using neural networks. Communications Biology. 2 (124), (2019).
