オートトレーナーを用いてマウスの熟練した予感を評価する
Summary
トレーニングが運動能力に与える影響を評価する方法は有用なツールです。残念ながら、ほとんどの行動評価は労働集約的で高価な場合があります。ここでは、マウスの先入観(リーチツー把握)スキルを評価するロボット的な方法について述べる。
Abstract
我々は、ナイーブマウスを新しい予感(到達到達)タスクに導入する方法について説明する。マウスは、マウスがケージから手を伸ばし、食物ペレットを取り出すことを可能にする正面スロットを持つケージに単独で収容されています。最小限の食物制限は、マウスがスロットから食物検索を行うことを奨励するために採用されています。マウスが食べ物のスロットに来て関連付け始めると、ペレットは手動で引き離され、足の伸びと発散を刺激し、前部スロットを通してペレットを把握し、取り出します。マウスがスロットに到着するとペレットに到達し始めると、目的のペレットを正常に把握して取り出す速度を測定することによって行動アッセイを行うことができます。その後、マウスが把握するための食品ペレットを提供するプロセスと、成功した試行と到達と把握の試行の記録の両方を自動化するオートトレーナーに導入されます。これにより、最小限の労力で複数のマウスの到達データを収集し、必要に応じて実験分析に使用することができます。
Introduction
運動能力の前・後の損傷を実験的にテストする方法と、運動トレーニングのタイミング、量、タイプを調節する方法は、翻訳研究にとって重要です。過去10年間にわたり、マウスは、遺伝子操作の付随的な容易さのために、運動学習の前および後の傷害のメカニズムを解明する人気のモデルシステムとなっている。しかし、マウスの行動アッセイは、他の哺乳動物(特にラット)のアッセイと同じ方法で最適化されていません。また、マウスとラットの挙動には、異なる方法で2種の訓練を強く示唆する重要な違いがある1,2.
熟練した先入観的な動きは、手/足を使用して食べ物を口に入れたり、物体を操作したり、道具を使ったりします。確かに、日常生活の中で様々な物体をつかむことは上肢の基本的な機能であり、食べ手の多い行為は、多くの哺乳類が使用する予感の一形態です。遺伝的、生理学的、および解剖学的変化の多くは、先入観的スキル獲得を支えており、フィールド3で十分に定義されている。前臨床所見を臨床結果に翻訳する場合、効率的で再現性のある関連する検査が必要です。げっ歯類とヒトの到達に関する研究は、妊娠行動がヒトと動物で類似していることを示している4.したがって、これらの類似点は、先入観検査が、ヒト疾患の障害および治療と同様に運動学習を調査するための翻訳モデルとして役立つことを示唆している。したがって、マウスの妊娠を評価することは、健康と疾患状態の両方を研究する翻訳研究の強力なツールを提供することができます4.
残念ながら、マウスの予感タスクは、小規模な実験室の設定であっても、手間と時間がかかる可能性があります。この問題を軽減するために、ここでは、先入観タスクの自動化されたバージョンについて説明します。説明されたタスクでは、マウスのホームケージ前部スロットを通して片足を伸ばし、延長された足を陽化し、食物ペレットの報酬をつかみ、ペレットをケージ内部に引き戻して消費する必要があります。結果のデータは、成功または失敗の前駆として表示されます。この自動化はデータを正常に記録し、研究者がタスクに従事する必要がある負担と時間を削減します。
Protocol
Representative Results
Discussion
当社のオートトレーナーは、前肢のリーチツー把握(プリエンション)を自動化された方法で評価します。このエンドポイントを達成するために、ペレットの配置、ペレットサイズ、トレーニング基準など、マウスの先入観タスク用に設計されたパラメータの多くは、数年にわたって繰り返され、以前のプロトコル2、5から適応されています。、6<…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
自動トレーニングデバイスは、ステップ分析LLCのジェイソン・ダンソーン、ウリ・タッシュ、ダン・タッシュによって構築され、設計入力サポートとロバート・ハバード、リチャード・オブライエン、スティーブン・ツァイラーによって提供されました。
シャンパリモー・センター・フォー・アン・アン・アン・アン・アン・アン・アンサーのテレサ・ドゥアルテは、マウスの到達アクションを記述し、分類することに関する貴重な洞察とアイデアを提供しました。
Materials
| ABS Filament | Custom 3D Printed | N/A | utilized for pellet holder, frame, arm and funnel |
| ABS Sheet | McMaster-Carr | 8586K581 | 3/8" thickness; used for platform compononents, positioning stand guides and base |
| Adruino Mini | Adruino | A000087 | nano version also compatiable as well as other similar microcontrollers |
| Bench-Top Adjustable-Height Positioning Stand | McMaster-Carr | 9967T43 | 35 lbs. load capacity |
| Clear Acrylic Round Tube | McMaster-Carr | 8532K14 | ID 3/8" |
| Low-Carbon Steel Wire | McMaster-Carr | 8855K14 | 0.148" diameter |
| Pellet Dispenser | Lafayette Instrument: Neuroscience | 80209-45 | with 45 mg interchangeable pellet size wheel and optional stand |
| Photointerrupter Breakout Board | SparkFun | BOB-09322 ROHS | designed for Sharp GP1A57HRJ00F |
| Reflective Object Sensor | Fairchild Semiconductor | QRD1113 | phototransistor output |
| Servo Motor | SparkFun | S8213 | generic metal gear (micro size) |
| Transmissive Photointerrupter | Sharp | GP1A57HRJ00F | gap: 10 mm, slit: 1.8 mm |
References
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