Çok Yönlü Ev Yapımı Video Kamera ve DeepLabCut kullanarak Operant Klima Odalarında Rats Izleme
Summary
Bu protokol, küçük ve çok yönlü bir video kameranın nasıl inşa edilebildiğini ve bir hayvanın operant klima odalarındaki konumunu izlemek için sinir ağı eğitmek için ondan elde edilen videoların nasıl kullanılacağını açıklar. Bu, operant koşullandırma testlerinden elde edilen veri günlüklerinin standart analizlerinin değerli bir tamamlayıcısıdır.
Abstract
Operant klima odaları nöroloji alanında davranışsal testler geniş bir yelpazede gerçekleştirmek için kullanılır. Kaydedilen veriler genellikle odacıkiçinde bulunan kolu ve burun dürtme sensörleri tetikleme dayanmaktadır. Bu, hayvanların belirli yanıtları ne zaman ve nasıl gerçekleştirdiğine dair ayrıntılı bir görünüm sağlarken, herhangi bir algılayıcıyı tetiklemeyen davranışları değerlendirmek için kullanılamaz. Bu nedenle, hayvanların kendilerini nasıl konumlandırıp odanın içinde hareket ettiğini değerlendirmek nadiren mümkündür. Bu bilgileri elde etmek için, araştırmacılar genellikle videoları kaydetmek ve analiz etmek zorunda. Operant klima odaları üreticileri genellikle yüksek kaliteli kamera kurulumları ile müşterilerine sağlayabilir. Ancak, bu çok pahalı olabilir ve mutlaka diğer üreticilerin veya diğer davranışsal test kurulumları odaları sığmaz. Mevcut protokol, hobi elektroniği bileşenlerini kullanarak ucuz ve çok yönlü bir video kamera nın nasıl inşa edilebildiğini açıklamaktadır. Ayrıca güçlü bir ışık sinyali durumunu izlemek için görüntü analizi yazılım paketi DeepLabCut nasıl kullanılacağını açıklar, yanı sıra bir sıçan konumunu, videoları bir operant klima odasından toplanan. Eski tüm test oturumları kapsayan videoları ilgi kısa segmentleri seçerken büyük bir yardımcı, ve ikinci operant odaları tarafından üretilen veri günlükleri elde edilemez parametrelerin analizini sağlar.
Introduction
Davranışsal nörobilim alanında, araştırmacılar genellikle kemirgenlerde farklı bilişsel ve psikiyatrik özellikleri geniş bir yelpazede değerlendirmek için operant klima odaları kullanın. Bu tür sistemlerin birkaç farklı üreticileri olsa da, genellikle belirli özellikleri paylaşmak ve neredeyse standart tasarım1var,2,3. Odaları genellikle kare veya dikdörtgen şeklinde, içine hayvanlar yerleştirmek için açılabilir bir duvar ile, ve bir veya iki kollar gibi bileşenleri içeren kalan duvarlar, burun-poke açıklıklar, ödül tepsileri, tepki tekerlekleri ve çeşitli ışıklar1,2,3. Odalarda bulunan ışıklar ve sensörler hem test protokolünü kontrol etmek hem de hayvanların davranışlarını izlemek için kullanılır1,2,3,4,5. Tipik operant klima sistemleri hayvanların farklı operanda ve odalarında mevcut açıklıklar ile etkileşim nasıl çok ayrıntılı bir analiz için izin verir. Genel olarak, sensörlertetiklenen herhangi bir durumda sistem tarafından kaydedilebilir ve bu verilerden kullanıcılar hayvan test4,5belirli adımlar sırasında ne yaptığını açıklayan ayrıntılı günlük dosyaları elde edebilirsiniz. Bu bir hayvanın performansının geniş bir temsilini sağlarken, yalnızca bir veya daha fazla sensörü doğrudan tetikleyen davranışları tanımlamak için kullanılabilir4,5. Bu nedenle, hayvan Pozisyonları kendini ve testin farklı aşamalarında oda içinde hareket nasıl ilgili yönleri iyi6,7,,8,9,10açıklanmaz . Bu talihsiz, bu tür bilgiler hayvanın davranışını tam olarak anlamak için değerli olabilir gibi. Örneğin, bazı hayvanların belirli bir,test6üzerinde neden kötü performans gösterdiğini açıklamak için kullanılabilir, hayvanların zor görevleri66,7,8,9,10işlemek için geliştirebilecekleri stratejileri açıklamak veya sözde basit davranışların gerçek karmaşıklığını takdir etmek için11,12. Bu tür ifade bilgi elde etmek için, araştırmacılar genellikle video,6,7,8,,9,10,11manuel analizi açın.
Operant klima odalarından video kaydederken, kamera seçimi çok önemlidir. Odaları genellikle izolasyon kabinleri bulunan, protokolleri sık sık hiçbir görünür ışık parlayan adımları kullanarak3,6,7,8,9. Bu nedenle, kızılötesi (IR) aydınlatmanın IR’ye duyarlı bir kamerayla birlikte kullanılması gereklidir, çünkü tam karanlıkta bile görünürlük sağlar. Ayrıca, izolasyon kabini içinde bir kamera yerleştirmek için kullanılabilir alan genellikle çok sınırlıdır, bu bir görüş geniş bir alana sahip lensler kullanan küçük kameralar sahip güçlü yararları anlamına gelir (örneğin, balık gözü lensler)9. Operant klima sistemleri üreticileri genellikle müşterilerine yüksek kaliteli kamera kurulumları sağlayabilir iken, bu sistemler pahalı olabilir ve mutlaka diğer üreticilerin veya diğer davranış testleri için kurulumları odaları sığmaz. Ancak, tek başına video kameralar kullanarak üzerinde önemli bir yararı bu kurulumları genellikle operant klima sistemleri13,14ile doğrudan arayüz olabilir. Bu nedenle, onlar büyük ölçüde aşağıdaki analizyardımcı olabilir tam test oturumları yerine sadece belirli olayları kaydetmek için ayarlanabilir.
Mevcut protokol, hobi elektroniği bileşenlerini kullanarak ucuz ve çok yönlü bir video kamera nın nasıl inşa edilebildiğini açıklamaktadır. Kamera bir balıkgözü lens kullanır, IR aydınlatma duyarlı dır ve IR ışık yayan diyotlar bir dizi vardır (IR LED’ler) bağlı. Ayrıca, düz ve ince bir profile sahip olmak için inşa edilmiştir. Birlikte, bu yönleriyle en ticari operant klima odaları yanı sıra diğer davranışsal test kurulumları videoları kayıt için idealdir. Protokol ayrıca kamera ile elde edilen videoları işlemek için nasıl ve nasıl yazılım paketi DeepLabCut15,,16 ilgi video dizileri ayıklama yanı sıra orada bir hayvanın hareketlerini izleme yardımcı olmak için nasıl kullanılacağını açıklar. Bu kısmen klima sistemleri operant üreticileri tarafından sağlanan entegre çözümler üzerinde tek başına bir kamera kullanarak çekme atlatmak ve davranışların manuel puanlama için bir tamamlayıcı sunuyor.
Genel sürecin farklı operant koşullandırma testlerinden videolara uyarlanabileceğini vurgulamak için protokolü genel bir biçimde yazmak için çaba gösterilmiştir. Bazı anahtar kavramları göstermek için, 5 seçenekli seri reaksiyon süresi testi (5CSRTT)17 yapan farelerin videoları örnek olarak kullanılır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu protokol, operant klima odalarından ve diğer davranışsal test kurulumlarından video kaydetmek için kullanılabilecek ucuz ve esnek bir video kameranın nasıl yapılacağını açıklar. Ayrıca bu videolar içinde güçlü bir ışık sinyali izlemek için DeepLabCut nasıl kullanılacağını gösterir, ve nasıl tam test oturumları kapsayan video dosyalarına ilgi kısa video segmentleri belirlenmesinde yardımcı olmak için kullanılabilir. Son olarak, operant klima testleri sırasında davranışların an…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma İsveç Beyin Vakfı, İsveç Parkinson Vakfı ve İsveç Klinik Araştırma Fonu (M.A.C.) ile Wenner-Gren vakıfları (M.A.C, E.K.H.C), Åhlén vakfı (M.A.C) ve Blanceflor Boncompagni Ludovisi, née Bildt (S.F) vakfı tarafından desteklendi.
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 |
Referenzen
- 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).
