Metod för att bedöma effekten av utbildning på motoriska färdigheter är ett användbart verktyg. Tyvärr kan de flesta beteendemässiga bedömningar vara arbetsintensiva och/eller dyra. Vi beskriver här en robotliknande metod för att bedöma hos (Reach-to-fattningsförmåga) skicklighet i möss.
Vi beskriver en metod för att introducera naiva möss till en ny hos (Reach-to-GRASP) uppgift. Möss är inhysta ensamma i burar med en frontal springan som tillåter musen för att nå ut ur sin bur och hämta mat pellets. Minimal livsmedels begränsning används för att uppmuntra möss att utföra mat hämtning från facket. När mössen börjar associera kommer till facket för mat, pellets dras manuellt bort för att stimulera förlängning och pronation av deras tass att greppa och hämta pelleten genom frontala facket. När mössen börjar nå för pellets när de anländer till facket, beteendemässiga analysen kan utföras genom att mäta den hastighet som de framgångsrikt förstå och hämta den önskade pelleten. De introduceras sedan till en auto-Trainer som automatiserar både processen för att ge mat pellets för musen att greppa, och inspelningen av framgångsrika och misslyckats att nå och gripa försök. Detta möjliggör insamling av nå data för flera möss med minimal ansträngning, som ska användas i experimentell analys vid behov.
Metoder för att experimentellt testa en motorisk skicklighet pre-och post-neurologiska skador samt modulera timing, mängd, och typ av motorisk utbildning är viktiga för translationell forskning. Under det senaste decenniet, möss, på grund av åtföljande enkel genetisk manipulation, har blivit ett populärt modellsystem för att belysa mekanismerna för motoriska lärande före och efter skada. Beteendeanalyser hos möss har dock inte optimerats på samma sätt som sådana analyser har varit för andra däggdjur (särskilt råttor). Vidare finns det viktiga skillnader mellan beteendet hos en mus och en råtta som starkt tyder på att utbilda de två arterna på olika sätt1,2.
Skickliga gripsvans rörelser använda en hand/Paw att placera mat i munnen, att manipulera ett objekt, eller att använda ett verktyg. Faktum är att nå att förstå olika objekt i det dagliga livet är en grundläggande funktion av övre extremiteterna och Reach-To-Eat lagen är en form av hos som många däggdjur använder. Många av de genetiska, fysiologiska och anatomiska förändringarna som underbygger gripsvans Skill Acquisition har definierats väl i fält3. Vid omräkning av prekliniska fynd till kliniska resultat behöver man ett relevant test som är effektivt och reproducerbart. Studier av gnagare och mänsklig nå visar att hos beteende är liknande hos människor och djur4. Därför antyder dessa likheter att hos testning kan fungera som en translationell modell för att undersöka Motorisk inlärning samt nedskrivningar och behandlingar av mänskliga sjukdomar. Därför, utvärdera hos hos möss kan erbjuda ett kraftfullt verktyg i translationell forskning studerar både hälsa och sjukdomstillstånd4.
Tyvärr, den hos uppgift i möss, även för en liten skala laboratoriemiljö, kan vara mödosam och tidskrävande. För att lindra detta problem beskriver vi här en automatiserad version av hos-uppgiften. Den beskrivna uppgiften kräver möss för att förlänga en enda tass genom musens hem bur frontal springan, pronerar den utökade Paw, greppa mat pellets belöning, och dra pelleten tillbaka till buren interiör för konsumtion. Resulterande data presenteras antingen som en hos framgång eller misslyckande. Den här automatiseringen registrerar data och minskar belastningen och tiden med vilken forskare måste engagera uppgiften.
Vår Auto-tränare utvärderar forelimb Reach-to-GRASP (Prehension) på ett automatiserat sätt. För att uppnå denna endpoint, många av de parametrar som utformats för musen hos uppgift, inklusive pellets placering, pellets storlek, och utbildningskriterier, har itererat under flera år och anpassas från tidigare protokoll2,5 ,6. Avancemang här är automatisering av uppgiften med hjälp av en robot som tillåter hem-bur b…
The authors have nothing to disclose.
Den Auto-utbildningsenhet konstruerades av Jason Dunthorn, URI tasch, och Dan tasch at Step analys, LLC, med design input stöd och instruktioner från Robert Hubbard, Richard o ‘ Brien, och Steven Zeiler.
Teresa Duarte av Champalimaud Centre för det okända gav värdefulla insikter och idéer om att beskriva och kategorisera mus nå åtgärder.
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 |