Summary

Automatiseret, Kvantitative Kognitiv / Behavioral Screening af mus: For Genetik, Farmakologi, Animal Cognition og Undergraduate Instruktion

Published: February 26, 2014
doi:

Summary

Fuldautomatisk system til måling af fysiologisk meningsfulde egenskaber af de mekanismer, der medierer rumlig lokalisering, tidsmæssig lokalisering, varighed, hastighed og sandsynlighed estimering, risikovurdering, impulsivitet og nøjagtighed og præcision af hukommelse, med henblik på at vurdere virkningerne af genetiske og farmakologiske manipulationer fundamentale mekanismer i kognition hos mus.

Abstract

Vi beskriver en high-throughput, høj volumen, fuldt automatiseret, live-i 24/7 adfærdsmæssige testsystem til vurdering af virkningerne af genetiske og farmakologiske manipulationer om grundlæggende mekanismer i kognition og læring i mus. En standard mus polypropylen boliger badekar er tilsluttet via et akryl rør til en standard kommercielle mus test kassen. Testen boks har 3 tragte, hvoraf 2 er forbundet til pelletering foderautomater. Alt er internt illuminable med en lysdiode og overvåges for hoved poster ved infrarød (IR) bjælker. Mus lever i miljøet, hvilket eliminerer håndtering under screening. De får deres mad i løbet af to eller flere daglige fodring perioder ved at udføre i operant (instrumental) og pavlovsk (klassisk) protokoller, som vi har skrevet protokol-control software og kvasi-real-time dataanalyse og graftegning software. Dataanalyse og graftegning rutiner er skrevet i et Matlab-baseret sprog skabt til at forenkle stærkt analyse af store tid-sstampes adfærdsmæssige og fysiologiske hændelsesdata og bevare en fuld data trail fra rå data gennem alle mellemliggende analyser til de offentliggjorte grafer og statistikker inden for en enkelt datastruktur. De data-analyse kode høster data flere gange om dagen og emner den til statistiske og grafiske analyser, der gemmes automatisk i "skyen", og på in-lab computere. Således er udviklingen af ​​individuelle mus visualiseret og kvantificeret dagligt. De data-analyse kode taler til protokollen-kontrol kode, som gør den automatiserede forhånd fra protokol til protokol enkelte fag. De adfærdsmæssige protokoller gennemførte matcher, autoshaping, timet tragt-switching, risikovurdering i tidsindstillet tragt-switching, impulsivitet måling, og døgnrytmen forventning af fødevarer tilgængelighed. Open source-protokol-kontrol og data-analyse kode gør tilføjelse af nye protokoller enkel. Otte testmiljøer passe i en 48 cm x 24 cm x 78 i fryser, to sådanne førerhusinets (16 miljøer) kan styres af en computer.

Introduction

For at bringe de kraftfulde teknikker til genetik, molekylær genetik, molekylærbiologi, og neurofarmakologi til at bære på at belyse de cellulære og molekylære mekanismer, der medierer grundlæggende mekanismer i kognition, vi har brug for høj-volumen, høj-through-put psykofysiske screeningsmetoder, der kvantificerer fysiologisk meningsfuld egenskaber af kognitive mekanismer. En psychophysically målbare, fysiologisk meningsfuld kvantitativ egenskab af en mekanisme, er en egenskab, der kan måles ved adfærdsmæssige midler og også ved elektrofysiologiske eller biokemiske midler. Eksempler er absorptionsspektret for rhodopsin, den fritløbende periode af døgnrytmen ur og refraktærperiode belønning axoner i den mediale forhjernebundt 1,2. Psykofysiske målinger, der kan sammenlignes med cellulære og molekylære målinger lægge et fundament til at forbinde cellulære og molekylære mekanismer til psykologiske mekanismer via kvantitativ korrespondance. For example, at den in situ absorptionsspektrum af rhodopsin i de ydre segmenter af stænger overlejrer på den menneskelige scotopic spektrale følsomhed funktion er stærke beviser for, at den foton-udløste isomerisering af rhodopsin er det første skridt i scotopic vision. De kvantitative aspekter af komplekse adfærdsmønstre er også central for brugen af QTL metoder i adfærdsmæssige genetik 3,4.

Udførelsen af ​​mus (og rotter) på veletablerede instrumentale og Pavlovs protokoller læring afhænger af hjernen mekanismer, der måler abstrakte mængder som tid, antal, varighed, hastighed, sandsynlighed, risiko og rumlig placering. For eksempel hastigheden af erhvervelse af Pavlovs betingede reaktioner afhænger af forholdet mellem den gennemsnitlige intervallet mellem de forstærkende hændelser (typisk, mad ud af huset), og den gennemsnitlige ventetid til armering efter opståen af signalet til forestående forstærkning 5-7. For en anden example, forholdet mellem den gennemsnitlige varighed af besøgene i to fodring tragte i en matchende protokol omtrent lig med forholdet mellem satserne for forstærkning på de to tragte 8-10.

De adfærdsmæssige metoder øjeblikket i bred anvendelse test hjerneforskere interesseret i de underliggende mekanismer er, for det meste, lav volumen, lav gennem-put, og arbejdskrævende 26. Desuden har de ikke måle mængder, der kan sammenlignes med mængder, målt ved elektrofysiologiske og biokemiske metoder, som for eksempel kan adfærdsmæssigt målte perioder og faser af døgnrytmen oscillatorer sammenlignes med elektrofysiologiske og biokemiske foranstaltninger af døgnrytmen periode og fase. Aktuelle adfærdsmæssige testmetoder fokuserer på kategorier af læring, såsom rumlig læring, tidsmæssig læring, eller frygt læring, snarere end på de underliggende mekanismer. Den udbredte vand labyrint test af rumlig indlæring 11-15 er et eksempel på disse shortcomings. Rumlig læring er en kategori. Læring i denne kategori afhænger af mange mekanismer, hvoraf den ene er den mekanisme af bestik 16,17. Bestiknavigation afhænger igen af kilometertæller, den mekanisme, der måler distance 18. Tilsvarende tidsmæssig læring er en kategori. En døgnrytmen ur er blandt de mekanismer, som læring i denne kategori afhænger, fordi en oscillator med en ca 24 timers periode er nødvendig for dyr til at lære det tidspunkt på dagen, hvor hændelser opstår 17,19. Uret, der giver mad forventning har endnu at blive opdaget 19.

Et ur er en tids-måling mekanisme. Endogene oscillatorer med en bred vifte af perioder tillader hjernen at lokalisere begivenheder i gang ved at optage faser af disse ure 16,17. Evnen til at optage placeringer i tid muliggør måling af varigheder, der er afstande mellem steder i tid. Associativ læring afhænger af than hjernens målinger af varigheder 5,6,20,21. Tællere er nummer-måling mekanismer. Nummer måling giver sandsynlighedsestimat, fordi en sandsynlighed er forholdet mellem den numerosity af en delmængde og numerosity af supersæt. Nummer måling og varighed måling muliggøre rate estimering, fordi en er antallet af hændelser divideret med varigheden af ​​det interval, over hvilket dette nummer blev målt. Målinger af varighed, antal, sats, og sandsynligheden muliggøre adfærdsmæssige tilpasninger til skiftende risici. 22,23 Vores metode fokuserer på at måle nøjagtighed og præcision af disse fundamentale mekanismer. Nøjagtighed er, i hvilket omfang hjernens foranstaltning svarer til et objektivt mål. Præcision er variationen eller usikkerhed i hjernens foranstaltning af en fast objektiv værdi, for eksempel, en fast varighed. Webers lov er den ældste og mest sikkert etablerede resultat i psykofysik. Det hævder, at præcisionen afhjernens foranstaltning af en mængde er en fast brøkdel af denne mængde. Weber Fraktion, som er statistiker variationskoefficient i en fordeling (σ / μ), måler præcision. Forholdet mellem den psykofysiske middelværdi (fx betyde bedømmes varighed) til målet middelværdi (betyde objektiv varighed) er udtryk for nøjagtighed.

Metoden præsenteres her maksimerer volumen (antal dyr, der screenet på et givet tidspunkt i en given mængde lab plads) og gennemløb (mængden af ​​oplysninger, divideret med den gennemsnitlige varighed af screeningen af ​​et enkelt dyr), mens minimere mængden af ​​menneskelige arbejdskraft kræves for at gøre målingerne og maksimere umiddelbarhed med hvilken resultaterne af screeningen blive kendt.

De data-analyse software-arkitektur præsenteres her sætter de rå data og alle de summariske resultater og statistikker, der stammer fra de data sammen i en enkelt d automatiskata struktur, med felt overskrifter, der gør forståelige det store hav af numre deri. Den analytiske software fungerer kun på data i denne struktur, og altid gemmer resultatet af dens aktiviteter på områder inden for denne samme struktur. Dette sikrer en intakt trail fra rå data til offentliggjorte oversigter og grafer.

Softwaren automatisk skriver ind i strukturen på eksperimentet-kontrol-programmer, der er omfattet fuldt automatiseret test, og det automatisk viser, hvilke rådata kom fra hvilket program. Således er det bevarer en upåklagelig data trail, med ingen tvivl om, hvilken eksperimentelle betingelser var gældende for hvert dyr på hvert punkt i afprøvningen, og ingen tvivl om, hvordan de summariske statistikker er afledt af de rå data. Denne metode til data bevaring i høj grad letter udviklingen af ​​standardiserede adfærdsmæssige screening databaser, der gør det muligt for andre laboratorier til at foretage yderligere analyser af disse rige datasæt.

<p class = "jove_content"> Denne metode minimerer risikoen for tab af støtte til firmware og software, som den afhænger af. Testapparatet er trivielt modificeret fra en veletableret kommerciel kilde. Programmeringssprog er den brugerdefinerede sprog leveret af hardwareproducenten for protokol kontrol, og for dataanalyse og graftegning, et specialbygget, kommerciel open source-værktøjskasse (TSsystem) skrevet i en meget bred opbakning kommerciel videnskabelig programmering, data analyse og graftegning sprog. Værktøjskassen indeholder højt niveau kommandoer til udvinding strukturel information og summariske statistiske fra langvarige tidsstemplede hændelsesdata. Protokollen-gennemførelse af programmerne og data-analysere programmer er open source og grundigt dokumenteret.

Screeningen system er skematiseret i figur 1.. Ti kabinetter, kan hver indeholder 8 testmiljøer sættes op i en 10 ft x 15 ft laboratorium rum, der muliggør 80 mus to køres på én gang. Kabler, der passerer gennem en port i en fest væg skal forbinde de miljøer til de elektroniske / elektriske interface-kort og pc'er i et andet rum. Pc'erne køre protokol-kontrolprogrammer. En computer er nødvendig for hver 2 kabinetter (16 test miljøer). Pc'erne skal tilsluttes via et lokalnetværk til en server, der kører data-analyse og graftegning software.

Protocol

De tre fuldautomatiske protokoller i TSsystem (matching, appetitive instrumental og klassisk condition) og skifte protokol er blevet godkendt af Animal Care og faciliteter Udvalg på Rutgers New Brunswick. 1.. Opsætning af fysiske system Opsætning af testmiljøer i kabinetterne (se figur 1). Installer eksperiment-control software, der leveres med testmiljøer på protokol-kontrol computere. Bemærk: Du må ikke bruge disse compu…

Representative Results

Systemet kan og bør bruges til at køre protokoller skræddersyet til målene for den enkelte investigator eller klasselærer. Imidlertid har vi udviklet en suite af 3 protokoller, der skulle vise sig nyttig i storstilet screening af genetisk manipulerede mus og storstilet farmakologiske afprøvning: matchende protokollen, 2-hopper autoshaping protokol, og skifte protokol. Den matchende protokol måler musens evne til at vurdere indkomster (foderpiller per tidsenhed) to forskellige steder, for at huske, hvilken placeri…

Discussion

Vores metode giver en lang række fysiologiske meningsfulde kvantitative resultater på driften af ​​flere forskellige ordninger for kognition, indlæring og hukommelse, for mange mus på én gang, i et minimum af tid, med et minimum af menneskelig arbejdskraft, og med ingen håndtering af de eksperimentelle fag i løbet af dage, uger eller måneder af test. Disse egenskaber passer det for genetiske og farmakologiske screeningsprogrammer. Det bruger minimalt modificeret off-the-shelf hardware (test kasser og reden b…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Oprettelsen af ​​dette system blev støttet af 5RO1MH77027.

Materials

>
SmartCtrl Connection Panel Med Associates SG-716B (115) control panel for inputs/outputs 8
SmartCtrl Interface Module Med Associates DIG-716B (114) smart card for each chamber 8
Universal Cable Med Associates SG-210CB (115) cable from smart card to control panel 1
Tabletop Interface Cabinet Med Associates SG-6080C (109) cabinet to hold smart cards 1
Rack Mount Power Supply Med Associates SG-500 (112) 28 volt power 1
Wide Mouse Test Chamber Med Associates ENV-307W (31) test chamber 8
Filler Panel Package Med Associates ENV-307W-FP (32) various-size panels for test chamber 8
Wide Mouse Modular Grid Floor Med Associates ENV-307W-GF (31) test chamber floor grid 8
Head Entry Detector Med Associates ENV-303HDW (62) head entry/pellet entry into hopper 40
Pellet Dispenser Med Associates ENV-203-20 (73) feeder 16
Pellet Receptacle Med Associates ENV-303W (61) hopper 24
Pellet Receptacle Light Med Associates ENV-303RL (62) hopper light 24
House Light Med Associates ENV-315W (43) house light 8
IR Controller Med Associates ENV-253B (77) entry detector for tube between nest and test 16
Fan Med Associates ENV-025F28 (42) exhaust fan for each chamber 8
Polypropylene Nest Tub nest box 8
Acrylic Connection Tube connection between nest and test areas 8
Steel Cabinet cabinet to hold test chambers (78"H, 48"W, 24"D) 1
Windows computer running MedPC experiment-control software 1
Server running Matlab, linked to exper-control computer by LAN 1
Software
MedPC software Med Associates proprietary process-control programming language 1
Matlab w Statistics Toolbox Matlab proprietary data analysis and graphing programing system 1
TSsystem in Supplementary Material w updates from senior author Open-source Matlab Toolbox 1
Note: This is the euipment needed for one cabinet, containing 8 test environments. Hardware must be replicated for each such cabinet. However one computer can control 2 cabinets (16 test environments)

Riferimenti

  1. Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. A portrait of the substrate for self-stimulation. Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).
  2. Takahashi, J. S. Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals. Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).
  3. Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. The genetics of quantitative traits: challenges and prospects. 10, 565-577 (2009).
  4. Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice. Nature. 493, 402-405 (2013).
  5. Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. Time and Associative Learning. Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).
  6. Gallistel, C. R., Gibbon, J. Psychol Rev. Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).
  7. Ward, R. D., et al. Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).
  8. Gallistel, C. R., et al. Is matching innate. J. Exp. Anal. Behav. 87, 161-199 (2007).
  9. Herrnstein, R. J. Derivatives of matching. Psychol. Rev. 86, 486-495 (1979).
  10. Mark, T. A., Gallistel, C. R. Kinetics of matching. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 20, 79-95 (1994).
  11. Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. The use of the Morris water maze in the study of memory and learning. Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).
  12. Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster. PLoS ONE. 5, (2010).
  13. Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task. Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).
  14. Upchurch, M., Wehner, J. M. Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance. Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).
  15. Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains. Hippocampus. 10, 213-225 (2000).
  16. Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O’Keefe, J. How vision and movement combine in the hippocampal place code. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).
  17. Gallistel, C. R. . The organization of learning. , (1990).
  18. Wittlinger, M., Wehner, R., Wolf, H. The desert ant odometer: a stride integrator that accounts for stride length and walking speed. J. Exp. Biol. 210, (2007).
  19. Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. Neurogenetics of food anticipation. Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).
  20. Arcediano, F., Miller, R. R. Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective. Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).
  21. Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).
  22. Balci, F., Freestone, D., Gallistel, C. R. Risk assessment in man and mouse. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 2459-2463 (2009).
  23. Kheifets, A., Gallistel, C. R. Mice take calculated risks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).
  24. Fetterman, J. G., Killeen, P. R. Categorical scaling of time: Implications for clock-counter models. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 21, 43-63 (1995).
  25. Luby, M., et al. Food anticipatory activity behavior of mice across a wide range of circadian and non-circadian intervals. PLoS One. 7, (2012).
  26. Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish. Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).
  27. Rodriguiz, R., Wetsel, W. C., Levin, E. D., Buccafusco, J. J. . Animal Models of Cognitive Impairment Ch. 12. , (2006).
  28. Gallistel, C. R., et al. Fully Automated Cognitive Assessment of Mice Strains Heterozygous for Cell–Adhesion Genes Reveals Strain–Specific Alterations in Timing Precision. Philosoph. Trans. Royal Soc. B. , (2013).

Play Video

Citazione di questo articolo
Gallistel, C. R., Balci, F., Freestone, D., Kheifets, A., King, A. Automated, Quantitative Cognitive/Behavioral Screening of Mice: For Genetics, Pharmacology, Animal Cognition and Undergraduate Instruction. J. Vis. Exp. (84), e51047, doi:10.3791/51047 (2014).

View Video