작은 설치류에서 사회적 선호 행동의 역학을 추적하기위한 시스템
Summary
여기에 설명된 새로운 자동화 된 실험 시스템은 3 챔버 테스트에 대한 대안을 제공하고 또한 몇 가지 주의 사항을 해결합니다. 이 시스템은 사회적 선호도 및 사회적 신규성 선호도 테스트 중에 작은 설치류 행동 역학을 엄격하게 분석할 수 있는 여러 행동 매개 변수를 제공합니다.
Abstract
사회적 행동의 신경 생물학적 메커니즘을 탐구하는 것은 편견과 관찰자 독립적 인 방식으로 동물 모델에 적용 할 수있는 행동 테스트가 필요합니다. 천년의 시작부터, 3 챔버 테스트는 널리 작은 설치류의 사교성 (사회적 선호) 및 사회적 참신 선호도를 평가하는 표준 패러다임으로 사용되어왔다. 그러나 이 테스트는 공간 탐색에 대한 의존성 및 행동 역학의 과실을 포함하여 여러 가지 제한을 겪습니다. 여기에 제시되고 검증된 것은 3챔버 테스트에 대한 대안을 제공하는 새로운 실험 시스템으로, 또한 주의사항 중 일부를 해결합니다. 이 시스템은 개인 및 인구 수준에서 여러 행동 매개 변수를 자동으로 측정하고 분석하는 간단하고 저렴한 실험 장치와 공개적으로 이용 가능한 오픈 소스 분석 시스템이 필요합니다. 그것은 어떤 사회적인 차별 시험 도중 작은 설치류의 행동 역학의 상세한 분석을 허용합니다. 우리는 성인 남성 마우스와 쥐에 의해 수행된 사회적 선호도 및 사회적 신규성 선호도 시험 동안 사회 행동의 역학을 분석하는 시스템의 효율성을 입증합니다. 또한, 우리는 수염 트리밍과 같은 조작에 따라 설치류에서 사회 행동의 수정 된 역학을 공개하는 시스템의 능력을 검증합니다. 따라서, 시스템은 작은 설치류 모델에서 사회적 행동과 역학의 엄격한 조사를 허용하고 균주, 조건 및 치료 사이의 보다 정확한 비교를 지원합니다.
Introduction
신경 발달 장애 (NDDs)의 근본적인 생물학 기계장치를 드러내는 것은신경과학1의 필드에 있는 주요 도전의 한개입니다. 이 문제를 해결하려면 설치류의 행동을 표준적이고 편견없는 방식으로 대표하는 행동 패러다임과 실험 시스템이 필요합니다. Moy와 동료2에 의해 10 년 이상 전에 간행된 영향력 있는 연구 결과는 3 개의 챔버 시험을 제출했습니다. 그 이후로, 이 시험은 NDDs의 설치류 모형에 있는 사회적인 행동을 조사하기 위하여 널리 이용되었습니다. 이 시험은 설치류의 두 가지 타고난 경향을 평가한다: 1) 객체에 대한 사회적 자극의 근접에 머무르기(사교성, 또한 사회적 선호 [SP]라고도 함), 2) 친숙한 것보다 새로운 사회적 자극의 근접성을 선호하는 (사회적 참신선호도 [SNP])3,4. 몇 가지 후속 연구는 전산화 된 방법을 사용하여 3 챔버 테스트의 자동화 된 분석 방법을 제안5,6.
이 테스트는 여전히 몇 가지 주의 사항으로 고통받고 있습니다. 첫째, 일부 그룹은 후각 조사(스니핑) 시간을 측정하기도 하지만, 일부 그룹은 수동적으로또는 상업용 전산 시스템을 사용하는 경우8,9,10을사용하여 사회적 자극과 직접 상호 작용하는 대상체의 동기보다는 사회적 장소 선호도를 주로 조사한다. 둘째, 3 챔버 시험은 주로 각 챔버에서 피사체가 소비한 총 시간을 측정하는 데 사용되며, 행동 역학을 무시한다. 마지막으로, 그것은 사회적 행동의 한 측면에 의존, 이는 각 챔버에서 피사체에 의해 소요 되는 시간 (또는 스니핑 시간, 측정 하는 경우).
여기에서 우리는 3 챔버 장치에 대한 대안인 새로운 저렴한 실험 시스템을 제시합니다. 또한 위에서 언급 한 주의 사항을 해결하는 동안 동일한 행동 테스트의 성능을 허용합니다. 제시된 행동 시스템은 설치류의 조사 행동을 두 자극으로 자동및 직접 측정한다. 또한 관찰자 독립적인 방식으로 행동 역학을 분석합니다. 또한 이 시스템은 여러 행동 매개 변수를 측정하고 개인 및 모집단 수준에서 이를 분석합니다. 따라서, 그것은 각 테스트 동안 사회적 행동과 역학의 엄격한 분석을 지원합니다. 또한, 다양한 테스트 단계 동안 경기장의 반대쪽 모서리에 챔버의 임의의 재배치는 공간 메모리 또는 환경 설정의 효과를 중화. 이 시스템은 성차별과 같은 다른 차별 테스트에도 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 장치는 생산하기 쉽고 분석 시스템은 오픈 소스 코드로 공개적으로 액세스 할 수 있으므로 모든 실험실에서 사용할 수 있습니다. 우리는 사회적 선호와 사회적 참신 선호도 테스트 동안 뚜렷한 모피 색상을 가진 설치류 균주에서 사회적 행동의 여러 매개 변수를 측정하는이 시스템의 능력을 보여줍니다. 우리는 또한 수염 트리밍과 같은 조작에 따라 설치류에서 사회 행동의 수정 된 역학을 공개하는 시스템의 능력을 검증합니다.
TrackRodent 소프트웨어: 실험 주제와 자극과의 상호 작용을 추적하기 위해 MATLAB(2014-2019a)에 세 가지 알고리즘이 작성되었습니다. 모든 알고리즘은 GitHub에 기탁되었으며,에서 찾을 수 있습니다 .;https://github.com/shainetser/TrackRodent>. 네 가지 알고리즘의 주요 목표는 자극 영역과의 직접적인 접촉을 감지하기 위해 피사체의 신체 윤곽을 추적하는 것입니다.
바디 기반 알고리즘: 이 알고리즘에는 흰색 배경(BlackMouseBodyBased), 어두운 배경에 있는 흰색 마우스(WhiteMouseBodyBased) 또는 어두운 배경의 흰색 쥐(WhiteRatBodyBased)에서 유선되지 않은 어두운 마우스의 윤곽을 추적하는 세 가지 버전이 있습니다. ). 소프트웨어의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 실험자가 마우스 또는 쥐를 사용하여 실험을 선택한 다음 올바른 코드를 선택하도록 요구합니다. 알고리즘의 각 버전에 대해 두 가지 선택적 코드가 있습니다: 분석을 수행하는 동안 화면에 추적 프로세스를 제공하는 코드와 그렇지 않은 코드(따라서 더 빠르게 실행되고 “빠름”이라고 불릴 수 있음)가 있습니다. 예를 들어 BlackMouseBodyBased 알고리즘의 관련 코드 이름은 “BlackMouseBodyBased23_7_14” 및 “BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast”입니다. “빠빠움”으로 끝나는 모든 알고리즘은 온라인에 추적을 표시하지 않으며 사용자는 데이터를 결과 파일(.mat file)에 직접 저장해야 합니다. 모든 바디 기반 알고리즘은 피사체의 본문을 감지하기 위해 단일 임계값(소프트웨어GUI의 “낮은 임계값”)을 설정해야 합니다.
헤드 지향성 기반 알고리즘: 검은 마우스에서만 사용할 수 있는 두 번째 알고리즘은 머리 방향성을 결정하는 것 외에도 바디 기반 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 “자극”영역과 피사체의 머리의 상호 작용을 감지, 따라서 이러한 영역과 피사체의 임의의 접촉에서 발생할 수있는 거짓 긍정을 피. 이 알고리즘의 경우 마우스 본문 윤곽선의 두 가지 감지 임계값이 정의됩니다: 검은 마우스의 밝은 꼬리를 포함하는 높은 임계값과 꼬리가 없는 바디를 포함하는 낮은 임계값. 그 후, 알고리즘은 낮은 임계값을 사용하여 검출된 경계에 타원체를 맞춥니다 및 마우스 헤드와 테일의 위치를 정의합니다(둘 사이에 구별 없음). 꼬리와 머리 사이의 최종 판별은 더 높은 임계값에 의해 정의된 경계를 기반으로 합니다.
유선 동물 알고리즘: 세 번째 알고리즘은 동물에 연결된 케이블(예: 전선 또는 광섬유)으로 인한 아티팩트를 최소화하여 케이블에 연결된 상태에서 동물의 행동을 분석할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 알고리즘에는 검은 쥐와 흰 쥐에 대한 코드만 있습니다. 쥐에 대한 코드는 실험자가 낮은 임계값과 높은 임계값을 모두 정의해야 하는 반면 마우스 코드는 낮은 임계값만 있으면 됩니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
여기에 설명된 실험 시스템은 3챔버 장치2,5에대한 대안으로 설계되었으며, 그 한계중 일부를 해결하면서 동일한 시험의 성능을 허용한다. 직사각형 경기장의 두 개의 반대쪽 모서리에 위치한 삼각형 챔버를 사용하면 피사체-자극 상호 작용 영역이 잘 정의된 평면으로 제한되므로 조사 동작을 정밀하게 자동화할 수 있습니다. 한 가지 장점은 분석 소프?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 작품은 인간 국경 과학 프로그램 (HFSP 교부금 RGP0019/2015), 이스라엘 과학 재단 (ISF 보조금 #1350/12, 1361/17), 밀그롬 재단과 이스라엘과학기술우주부(그랜트 #3-12068)에 의해 지원되었습니다.
Materials
| Flea3 1.3 MP Mono USB3 Vision | FLIR (formerly PointGrey) | FL3-U3-13Y3M-C | Monochromatic Camera |
| FlyCap 2.0 | FLIR (formerly PointGrey) | FlyCapture 2.13.3.61X64 | Video recording software |
| Home 5 minute Epoxy glue | Devocon | 20845 | For gluing the metal mesh to the Plexiglas stimuli chambers |
| Matlab 2014-2019 | MathWorks | R2014a – R2019a | Programming environment |
| Plexiglas boards (6 mm thickBlack or white) | Melina (1990) LTD, Israel | NaN | For arena and stimuli chambers construction |
| Red led strips (60 leds per meter) connected to a 12V power supply | 2012topdeal eBay supplier | NaN | For illumination of the acoustic chamber |
Riferimenti
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