Un sistema para el seguimiento de la dinámica del comportamiento de las preferencias sociales en pequeños roedores
Summary
Aquí se describe un novedoso sistema experimental automatizado que ofrece una alternativa a la prueba de tres cámaras y también resuelve varias advertencias. Este sistema proporciona múltiples parámetros de comportamiento que permiten un análisis riguroso de la dinámica conductual de pequeños roedores durante las pruebas de preferencia social y preferencia de novedad social.
Abstract
Explorar los mecanismos neurobiológicos del comportamiento social requiere pruebas de comportamiento que se pueden aplicar a los modelos animales de una manera imparcial e independiente del observador. Desde principios del milenio, la prueba de tres cámaras ha sido ampliamente utilizada como paradigma estándar para evaluar la sociabilidad (preferencia social) y la preferencia de novedad social en pequeños roedores. Sin embargo, esta prueba sufre de múltiples limitaciones, incluyendo su dependencia de la navegación espacial y la negligencia de la dinámica conductual. Presentado y validado aquí es un novedoso sistema experimental que ofrece una alternativa a la prueba de tres cámaras, mientras que también resuelve algunas de sus advertencias. El sistema requiere un aparato experimental simple y asequible y un sistema de análisis de código abierto disponible públicamente, que mide y analiza automáticamente múltiples parámetros de comportamiento a nivel individual y de población. Permite un análisis detallado de la dinámica conductual de los pequeños roedores durante cualquier prueba de discriminación social. Demostramos la eficiencia del sistema en el análisis de la dinámica del comportamiento social durante las pruebas de preferencia social y novedad social realizadas por ratones machoadultos adultos y ratas. Además, validamos la capacidad del sistema para revelar la dinámica modificada del comportamiento social en roedores después de manipulaciones como el recorte de bigotes. Por lo tanto, el sistema permite una investigación rigurosa del comportamiento social y la dinámica en pequeños modelos de roedores y apoya comparaciones más precisas entre cepas, condiciones y tratamientos.
Introduction
Revelar los mecanismos biológicos subyacentes a los trastornos del neurodesarrollo (NDD) es uno de los principales desafíos en el campo de la neurociencia1. Abordar este desafío requiere paradigmas de comportamiento y sistemas experimentales que tipifiquen el comportamiento de los roedores de una manera estándar e imparcial. Un influyente estudio publicado hace más de una década por Moy y sus colegas2 presentó la prueba de tres cámaras. Desde entonces, esta prueba se ha utilizado ampliamente para investigar el comportamiento social en modelos de roedores de NDDs. Esta prueba evalúa dos tendencias innatas de los roedores: 1) permanecer en la proximidad de un estímulo social sobre un objeto (sociabilidad, también denominada preferencia social [SP]), y 2) para preferir la proximidad de un nuevo estímulo social a uno familiar (preferencia de novedad social [SNP])3,4. Varios estudios posteriores sugirieron métodos de análisis automatizado de la prueba de tres cámaras utilizando métodos computarizados5,6.
Esta prueba todavía sufre de varias advertencias. En primer lugar, examina principalmente la preferencia por el lugar social en lugar de la motivación del sujeto para interactuar directamente con un estímulo social, aunque algunos grupos también miden el tiempo de investigación olfativa (olfatear), ya sea manualmente7 o utilizando sistemas computarizados comerciales8,9,10. En segundo lugar, la prueba de tres cámaras se utiliza principalmente para medir el tiempo total empleado por el sujeto en cada cámara, y descuida la dinámica conductual. Por último, se basa en un solo aspecto del comportamiento social, que es el tiempo que pasa el sujeto en cada cámara (o el tiempo de olfateo, si se mide).
Aquí presentamos un sistema experimental novedoso y asequible que es una alternativa al aparato de tres cámaras. También permite la realización de las mismas pruebas de comportamiento mientras se resuelven las advertencias antes mencionadas. El sistema conductual presentado mide de forma automática y directa el comportamiento de investigación de un roedor hacia dos estímulos. Además, analiza la dinámica de comportamiento de una manera independiente del observador. Además, este sistema mide múltiples parámetros de comportamiento y los analiza tanto a nivel individual como poblacional; por lo tanto, apoya un análisis riguroso del comportamiento social y su dinámica durante cada prueba. Además, el reposicionamiento aleatorio de las cámaras en esquinas opuestas de la arena durante las diversas etapas de prueba neutraliza cualquier efecto de la memoria espacial o preferencia. Este sistema también se puede utilizar para otras pruebas de discriminación, como la discriminación sexual. El aparato personalizado es fácil de producir, y el sistema de análisis es accesible públicamente como un código de código abierto, lo que permite su uso en cualquier laboratorio. Demostramos la capacidad de este sistema para medir múltiples parámetros de comportamiento social en cepas de roedores con colores de piel distintos durante las pruebas de preferencia social y preferencia de novedad social. También validamos la capacidad del sistema para revelar la dinámica modificada del comportamiento social en roedores después de manipulaciones, como el recorte de bigotes.
Software TrackRodent: tres algoritmos fueron escritos en MATLAB (2014a-2019a) para rastrear el sujeto experimental y sus interacciones con los estímulos. Todos los algoritmos se depositaron en GitHub, que se encuentran en . El objetivo principal de los cuatro algoritmos es rastrear los contornos del cuerpo del sujeto para detectar cualquier contacto directo con las áreas de estímulos.
Algoritmo basado en cuerpo: este algoritmo tiene tres versiones que rastrean los contornos de un ratón oscuro sin cable sobre un fondo blanco (BlackMouseBodyBased), un ratón blanco sobre un fondo oscuro (WhiteMouseBodyBased) o una rata blanca sobre un fondo oscuro (WhiteRatBodyBased ). La interfaz gráfica de usuario (GUI) del software requiere que el experimentador elija un experimento utilizando ratones o ratas y, a continuación, seleccione el código correcto. Para cada versión del algoritmo, hay dos códigos opcionales: uno que presenta el proceso de seguimiento en la pantalla mientras realiza el análisis, y otro que no (por lo tanto, se ejecuta más rápido y se denomina “rápido”). Por ejemplo, los nombres de los códigos relevantes para el algoritmo BlackMouseBodyBased son: “BlackMouseBodyBased23_7_14” y “BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast”. Todos los algoritmos que terminan con “rápido” no muestran el seguimiento en línea, y los usuarios deben guardar directamente los datos en el archivo de resultados (archivo .mat). Todos los algoritmos basados en el cuerpo requieren establecer un único umbral (“umbral bajo” en la GUI del software) para detectar el cuerpo del sujeto.
Algoritmo basado en la direccionalidad de la cabeza: el segundo algoritmo, que está disponible sólo para ratones negros, se basa en el algoritmo basado en el cuerpo, además de determinar la direccionalidad de la cabeza. Este algoritmo detecta las interacciones de la cabeza del sujeto con las áreas de “estímulos”, evitando así falsos positivos que pueden surgir de contactos aleatorios del sujeto’ con estas áreas. Para este algoritmo, se definen dos umbrales de detección de contornos corporales del ratón: umbral alto, que incluye la cola más brillante de ratones negros, y umbral bajo, que incluye el cuerpo sin cola. A partir de entonces, el algoritmo ajusta un elipsoide a los límites detectados utilizando el umbral inferior y define la ubicación de la cabeza y la cola del ratón (sin distinción entre los dos). La discriminación final entre la cola y la cabeza se basa en los límites definidos por el umbral superior.
Algoritmo animal cableado: el tercer algoritmo tiene como objetivo minimizar los artefactos resultantes de cables (es decir, alambre eléctrico o fibra óptica) conectados al animal, permitiendo el análisis del comportamiento del animal mientras está conectado a un cable. Este algoritmo tiene códigos sólo para ratones negros y ratas blancas. El código para ratas requiere que el experimentador defina umbrales bajos y altos, mientras que el código del mouse solo requiere un umbral bajo.
Protocol
Representative Results
Discussion
El sistema experimental descrito aquí, que fue diseñado como una alternativa al aparato de tres cámaras2,5, permite la realización de las mismas pruebas mientras se resuelven algunas de sus limitaciones. El uso de cámaras triangulares, que se encuentran en dos esquinas opuestas de la arena rectangular, limita el área de interacción sujeto-estímulo a un plano bien definido, lo que permite un análisis automatizado preciso del comportamiento de la investiga…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabajo fue apoyado por el Programa de Ciencias de la Frontera Humana (subvención HFSP RGP0019/2015), la Fundación de Ciencia de Israel (subvenciones ISF #1350/12, 1361/17), por la Fundación Milgrom y por el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Espacio de Israel (Subvención #3-12068).
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
- Insel, T. R. The challenge of translation in social neuroscience: a review of oxytocin, vasopressin, and affiliative behavior. Neuron. 65 (6), 768-779 (2010).
- Moy, S. S., et al. Sociability and preference for social novelty in five inbred strains: an approach to assess autistic-like behavior in mice. Genes, Brain and Behavior. 3 (5), 287-302 (2004).
- Carr, W. J., Yee, L., Gable, D., Marasco, E. Olfactory recognition of conspecifics by domestic Norway rats. Journal of Comparative and Physiological Psychoogyl. 90 (9), 821-828 (1976).
- Ferguson, J. N., Aldag, J. M., Insel, T. R., Young, L. J. Oxytocin in the medial amygdala is essential for social recognition in the mouse. Journal of Neuroscience. 21 (20), 8278-8285 (2001).
- Nadler, J. J., et al. Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes, Brain and Behavior. 3 (5), 303-314 (2004).
- Page, D. T., Kuti, O. J., Sur, M. Computerized assessment of social approach behavior in mouse. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 3, 48 (2009).
- Sankoorikal, G. M., Kaercher, K. A., Boon, C. J., Lee, J. K., Brodkin, E. S. A mouse model system for genetic analysis of sociability: C57BL/6J versus BALB/cJ inbred mouse strains. Biological Psychiatry. 59 (5), 415-423 (2006).
- Martin, L., Sample, H., Gregg, M., Wood, C. Validation of operant social motivation paradigms using BTBR T+tf/J and C57BL/6J inbred mouse strains. Brain and Behavior. 4 (5), 754-764 (2014).
- Noldus, L. P. J. J., Spink, A. J., Tegelenbosch, R. A. J. EthoVision: A versatile video tracking system for automation of behavioral experiments. Behavior Research Methods Instruments & Computers. 33 (3), 398-414 (2001).
- Sams-Dodd, F. Automation of the social interaction test by a video-tracking system: behavioural effects of repeated phencyclidine treatment. Journal of Neuroscience Methods. 59 (2), 157-167 (1995).
- Netser, S., Haskal, S., Magalnik, H., Wagner, S. A novel system for tracking social preference dynamics in mice reveals sex- and strain-specific characteristics. Molecular Autism. 8, 53 (2017).
