Автоматизированное, долгосрочное поведенческое Assay для когнитивных функций в нескольких моделей Генетические болезни Альцгеймера, используя IntelliCage
Summary
Этот документ описывает протокол для когнитивной оценки для генетических моделей с помощью системы IntelliCage, которая является высокая производительность автоматизированных поведенческие системы мониторинга с оперантного кондиционирования болезни Альцгеймера.
Abstract
Многочисленные факторы — такие, как старение и гены — часто связаны с когнитивными. Генетически модифицированные мыши модели когнитивными, таких как болезнь Альцгеймера (AD), стали перспективным инструментом для выяснения основных механизмов и содействия терапевтических достижений. Важным шагом является проверка и характеристика ожидаемых поведенческих отклонений в моделях, в случае объявлений, когнитивными. Долгосрочный поведенческие исследования лабораторных животных для изучения эффекта старения спроса значительные усилия от исследователей. Система IntelliCage является высокой пропускной способностью и экономически тест батареи для мышей, что исключает необходимость обработки ежедневных человека. Здесь мы описываем, как система используется в долгосрочной фенотипирование модель Генетические болезни Альцгеймера, специально посвященных когнитивных функций. Эксперимента работает повторных батарея тестов и оценки пространственного обучения и исполнительных функций. Это экономически зависящих от возраста фенотипирование позволяет нам определить временные или постоянные эффекты генов на различных когнитивные аспекты.
Introduction
Развитие животных моделей для нейронов болезнь в течение последнего десятилетия предоставила механистического понимания их основания и для того, чтобы содействовать терапевтических достижений1,2,3. Применение высок объём поведенческих тест батареи в генетических животных моделях является инструментом эвристического исследования для изучения основных механизмов болезней человека и определение лекарственной терапии. Исследовательский тест батареи приспособлены для долгосрочного наблюдения старения и/или слабоумия модели традиционно заставили лаборатории потреблять большое количество специализированных людских ресурсов и времени. Система мониторинга дома Кейдж бы экономически эффективной стратегией, как это снизит стоимость поведенческие наблюдения людьми. Некоторые исследовательские группы разработали автоматизированных инструментов, на основе видения, которые помогают поведенческих фенотипирование одного человека в небольшой домашней Кейдж4,5,6. Однако такие методы ограничения социального взаимодействия, размер сред тестирования и различных поведенческих мер, которые включают когнитивных функций. IntelliCage является второго поколения системы мониторинга дома Кейдж, предназначенный для выполнения различных когнитивных задач в клетке социального дома. Важно отметить, что этот метод может устранить ежедневно обработки, позволяет нам осуществлять долгосрочный мониторинг поведенческие оценки когнитивных функций, и это может устранить требования к специализированных практических обработки и дать высокую воспроизводимость приобретение данных7. Здесь мы описываем долгосрочной фенотипа и проверки в генетических мыши модели болезни Альцгеймера (AD) который был недавно создан8,9,10 , используя автоматизированный мониторинг дома Кейдж системы. Тест батареи, которая включала оценки пространственного обучения и исполнительных функций, был неоднократно выступал в нескольких точках возраста (9 – 12 и 14 – 17 месяцев). Этот возраст зависимых фенотип позволил нам определить временные или постоянные эффекты генов на различных когнитивные аспекты. Мы обнаружили, что некоторые объявления модели показали как временных, так и постоянных фенотипов несколько когнитивные аспекты, протестированы в долгосрочный анализ с использованием автоматизированных дома Кейдж мониторинга системы10. Таким образом автоматизированная исследования с использованием системы мониторинга дома Кейдж выгодные и экономически эффективным для долгосрочного поведенческих фенотипа и проверки в различных моделях когнитивной дисфункции.
Protocol
Representative Results
Discussion
Этот документ описывает метод с помощью автоматизированной системы мониторинга дома клетка для долгосрочных когнитивных и поведенческих анализов в генетически модифицированных моделей AD. Наиболее важным этапом является имплантация транспондер в соответствующем положении. Перед вы…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Мы благодарим Рейко Андо за ее помощь в фотографирование материалов. Это исследование было поддержано субсидий для поисковых исследований (номер гранта KAKENHI JSP-страницы 16K 15196).
Materials
| IntelliCage | TSE Systems | – | Parchased in 2011 or later |
| PC | Dell | Inspiron 580s | – |
| Display | Dell | SI75T-WL | – |
| ALPHA-dri | Shepherd Specialty Papers | – | Standard bedding |
| Aron Alpha (Krasy Glue) 2g | Toagosei (Krasy Glue) | #04612 | Cyanoacrylates for gluing magnet and blak arm |
| Handheld Transponder Reader | BTS-ID | R-560 | Transponder reader, which reads both Trovan and DataMars |
| Transponder | DataMars | T-VA, T-VAS, or another series | Basic package of transponders and implanters |
| Diamond Grip Plus | Ansel Microflex | DGP-INT-M | Experimental glove |
| Isoflurane | Pfizer | 1119701G1092 | – |
| Vaporizer for small animals | DS Pharma Biomedical | SF-B01 | Facemask included |
| Neo-Medrol | Pfizer | 006472-001 | Eye ointment |
| Ethanol (70%) | – | – | – |
| Excel | Microsoft | 00202-51382-15524-AA928 | For data analysis |
Referências
- Bryan, K. J., Lee, H., Perry, G., Smith, M. A., Casadesus, G. . Transgenic Mouse Models of Alzheimer’s Disease: Behavioral Testing and Considerations. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. , (2009).
- Nestler, E. J., Hyman, S. E. Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience. 13 (10), 1161-1169 (2010).
- Crawley, J. N. Behavioral Phenotyping Strategies for Mutant Mice. Neuron. 57 (6), 809-818 (2008).
- Zarringhalam, K., Ka, M., et al. An open system for automatic home-cage behavioral analysis and its application to male and female mouse models of Huntington’s disease. Behavioural Brain Research. 229 (1), 216-225 (2012).
- Prusiner, S. B., Jackson, W. S., King, O. D., Lindquist, S. The power of automated high-resolution behavior analysis revealed by its application to mouse models of Huntington’s and prion diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95 (23), 13363-13383 (1998).
- Jhuang, H., Garrote, E., et al. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications. 1 (6), 1-9 (2010).
- Krackow, S., Vannoni, E., et al. Consistent behavioral phenotype differences between inbred mouse strains in the IntelliCage. Genes, brain, and behavior. 9 (7), 722-731 (2010).
- Nilsson, P., Saito, T., Saido, T. C. New mouse model of Alzheimer’s. ACS chemical. 5 (7), 499-502 (2014).
- Saito, T., Matsuba, Y., et al. Single App knock-in mouse models of Alzheimer’s disease. Nat Neurosci. 17 (5), 661-663 (2014).
- Masuda, A., Kobayashi, Y., Kogo, N., Saito, T., Saido, T. C., Itohara, S. Cognitive deficits in single App knock-in mouse models. Neurobiology of Learning and Memory. , (2016).
- Chan, R. C. K., Shum, D., Toulopoulou, T., Chen, E. Y. H. Assessment of executive functions: Review of instruments and identification of critical issues. Archives of Clinical Neuropsychology. 23 (2), 201-216 (2008).
- Jurado, M. B., Rosselli, M. The Elusive Nature of Executive Functions: A Review of our Current Understanding. Neuropsychology Review. 17 (3), 213-233 (2007).
- Diamond, A. Executive Functions. Annual Review of Psychology. 64 (1), 135-168 (2013).
- Kobayashi, Y., Sano, Y., et al. Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice. Frontiers in behavioral neuroscience. 7, 17 (2013).
- Robinson, O. J., Vytal, K., Cornwell, B. R., Grillon, C. The impact of anxiety upon cognition: perspectives from human threat of shock studies. Frontiers in human neuroscience. 7, 203 (2013).
- Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. (3-4), 362-380 (2002).
- Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
- Codita, A., Gumucio, A., et al. Impaired behavior of female tg-ArcSwe APP mice in the IntelliCage: A longitudinal study. Behavioural brain research. 215 (1), 83-94 (2010).
- Blumstein, D. T. Habituation and sensitization: new thoughts about old ideas. Animal Behaviour. 120, 255-262 (2016).
- Endo, T., Maekawa, F., et al. Automated test of behavioral flexibility in mice using a behavioral sequencing task in IntelliCage. Behavioural brain research. 221 (1), 172-181 (2011).
- Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
- Puścian, A., Łęski, S., Górkiewicz, T., Meyza, K., Lipp, H. -. P., Knapska, E. A novel automated behavioral test battery assessing cognitive rigidity in two genetic mouse models of autism. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8, 140 (2014).
- Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
- Harda, Z., Dzik, J. M., et al. Autophosphorylation of αCaMKII affects social interactions in mice. Genes, Brain and Behavior. , e12457 (2018).
- Aarts, E., Maroteaux, G., et al. The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated home-cage environment. Behavioural Brain Research. 294, 123-130 (2015).
- Safi, K., Neuhäusser-Wespy, F., et al. Mouse anxiety models and an example of an experimental setup using unconditioned avoidance in an automated system -IntelliCage. Cognition Brain & Behavior. 10 (4), 475-488 (2006).
- Dzik, J. M., Puścian, A., Mijakowska, Z., Radwanska, K., Łęski, S. PyMICE: APython library for analysis of IntelliCage data. Behavior Research Methods. 50 (2), 804-815 (2018).
