Et open-source virtuelt virkelighetssystem for måling av romlig læring i hodebeherskede mus
Summary
Her presenterer vi et forenklet maskinvare- og programvareoppsett med åpen kildekode for å undersøke romlig læring med mus ved hjelp av virtuell virkelighet (VR). Dette systemet viser et virtuelt lineært spor til en hodebehersket mus som kjører på et hjul ved å bruke et nettverk av mikrokontrollere og en enkeltkortsdatamaskin som kjører en brukervennlig grafisk Python-programvarepakke.
Abstract
Hodebeherskede atferdseksperimenter hos mus tillater nevrologer å observere nevral kretsaktivitet med høyoppløselige elektrofysiologiske og optiske bildebehandlingsverktøy samtidig som de leverer presise sensoriske stimuli til et oppførende dyr. Nylig har menneskelige og gnagerstudier ved hjelp av virtuelle virkelighetsmiljøer (VR) vist at VR er et viktig verktøy for å avdekke de nevrale mekanismene som ligger til grunn for romlig læring i hippocampus og cortex, på grunn av den ekstremt presise kontrollen over parametere som romlige og kontekstuelle tegn. Sette opp virtuelle miljøer for gnagere romlig atferd kan imidlertid være kostbart og krever en omfattende bakgrunn i engineering og dataprogrammering. Her presenterer vi et enkelt, men kraftig system basert på billig, modulær maskinvare og programvare med åpen kildekode som gjør det mulig for forskere å studere romlig læring i hodebeherskede mus ved hjelp av et VR-miljø. Dette systemet bruker koblede mikrokontrollere for å måle bevegelse og levere atferdsstimuli mens hodebeherskede mus kjører på et hjul i samspill med et virtuelt lineært spormiljø gjengitt av en grafisk programvarepakke som kjører på en enkeltkortsdatamaskin. Vektleggingen av distribuert prosessering gjør det mulig for forskere å designe fleksible, modulære systemer for å fremkalle og måle komplekse romlige atferd hos mus for å bestemme sammenhengen mellom nevral kretsaktivitet og romlig læring i pattedyrhjernen.
Introduction
Romlig navigasjon er en etologisk viktig oppførsel der dyr koder funksjonene til nye steder i et kognitivt kart, som brukes til å finne områder med mulig belønning og unngå områder med potensiell fare. Uløselig knyttet til minne deler de kognitive prosessene som ligger til grunn for romlig navigasjon et nevralt substrat i hippocampus1 og cortex, hvor nevrale kretser i disse områdene integrerer innkommende informasjon og danner kognitive kart over miljøer og hendelser for senere tilbakekalling2. Mens oppdagelsen av stedceller i hippocampus3,4 og gitterceller i entorhinal cortex5 har kastet lys over hvordan det kognitive kartet i hippocampus dannes, gjenstår mange spørsmål om hvordan spesifikke nevrale subtyper, mikrokretser og individuelle underregioner av hippocampus (dentate gyrus og cornu ammonis-områdene, CA3-1) samhandler og deltar i romlig minnedannelse og tilbakekalling.
In vivo to-foton avbildning har vært et nyttig verktøy for å avdekke cellulær og populasjonsdynamikk i sensorisk nevrofysiologi 6,7; Den typiske nødvendigheten av hodestøtte begrenser imidlertid nytten av denne metoden for å undersøke pattedyrs romlige oppførsel. Fremkomsten av virtuell virkelighet (VR)8 har adressert denne mangelen ved å presentere oppslukende og realistiske visuospatiale miljøer mens hodebeherskede mus løper på en ball eller tredemølle for å studere romlig og kontekstuell koding i hippocampus 8,9,10 og cortex 11. Videre har bruken av VR-miljøer med oppførende mus gjort det mulig for nevrovitenskapsforskere å dissekere komponentene i romlig oppførsel ved nøyaktig å kontrollere elementene i VR-miljøet12 (f.eks. Visuell flyt, kontekstuell modulasjon) på måter som ikke er mulig i virkelige eksperimenter med romlig læring, for eksempel Morris-vannlabyrinten, Barnes-labyrinten eller hullbrettoppgaver.
Visuelle VR-miljøer gjengis vanligvis på den grafiske prosesseringsenheten (GPU) på en datamaskin, som håndterer belastningen ved rask databehandling av tusenvis av polygoner som er nødvendige for å modellere et bevegelig 3D-miljø på en skjerm i sanntid. De store behandlingskravene krever vanligvis bruk av en separat PC med en GPU som gjengir det visuelle miljøet til en skjerm, flere skjermer13 eller en projektor14 når bevegelsen registreres fra en tredemølle, hjul eller skumkule under dyret. Det resulterende apparatet for å kontrollere, gjengi og projisere VR-miljøet er derfor relativt dyrt, klumpete og tungvint. Videre har mange slike miljøer i litteraturen blitt implementert ved hjelp av proprietær programvare som både er kostbar og bare kan kjøres på en dedikert PC.
Av disse grunnene har vi designet et VR-system med åpen kildekode for å studere romlig læringsatferd hos hodebeherskede mus ved hjelp av en Raspberry Pi-enkeltkortsdatamaskin. Denne Linux-datamaskinen er både liten og billig, men inneholder en GPU-chip for 3D-gjengivelse, noe som gjør det mulig å integrere VR-miljøer med skjermen eller atferdsapparatet i varierte individuelle oppsett. Videre har vi utviklet en grafisk programvarepakke skrevet i Python, “HallPassVR”, som bruker single-board datamaskinen til å gjengi et enkelt visuospatialt miljø, et virtuelt lineært spor eller gang, ved å kombinere tilpassede visuelle funksjoner valgt ved hjelp av et grafisk brukergrensesnitt (GUI). Dette kombineres med mikrokontrollerdelsystemer (f.eks. ESP32 eller Arduino) for å måle bevegelse og koordinere oppførsel, for eksempel ved levering av andre modaliteter av sensoriske stimuli eller belønninger for å lette forsterkningslæring. Dette systemet gir en billig, fleksibel og brukervennlig alternativ metode for å levere visuospatiale VR-miljøer til hodebeherskede mus under to-foton avbildning (eller andre teknikker som krever hodefiksering) for å studere nevrale kretser som ligger til grunn for romlig læringsadferd.
Protocol
Representative Results
Discussion
Dette VR-systemet med åpen kildekode for mus vil bare fungere hvis de serielle tilkoblingene er gjort riktig mellom de roterende og oppførselsmikrokontrollerne ESP32 og enkeltkortsdatamaskinen (trinn 2), som kan bekreftes ved hjelp av IDE-seriell skjerm (trinn 2.4.5). For vellykkede atferdsresultater fra denne protokollen (trinn 4), må musene være vant til apparatet og være komfortable med å løpe på hjulet for flytende belønninger (trinn 4.3-4.5). Dette krever tilstrekkelig (men ikke overdreven) vannbegrensning,…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Vi vil gjerne takke Noah Pettit fra Harvey-laboratoriet for diskusjonen og forslagene under utviklingen av protokollen i dette manuskriptet. Dette arbeidet ble støttet av en BBRF Young Investigator Award og NIMH 1R21MH122965 (G.F.T.), i tillegg til NINDS R56NS128177 (R.H., C.L.) og NIMH R01MH068542 (R.H.).
Materials
| 1/4 " diam aluminum rod | McMaster-Carr | 9062K26 | 3" in length for wheel axle |
| 1/4"-20 cap screws, 3/4" long (x2) | Amazon.com | B09ZNMR41V | for affixing head post holders to optical posts |
| 2"x7" T-slotted aluminum bar (x2) | 8020.net | 1020 | wheel/animal mounting frame |
| 6" diam, 3" wide acrylic cylinder (1/8" thick) | Canal Plastics | 33210090702 | Running wheel (custom width cut at canalplastics.com) |
| 8-32 x 1/2" socket head screws | McMaster-Carr | 92196A194 | fastening head post holder to optical post |
| Adjustable arm (14") | Amazon.com | B087BZGKSL | to hold/adjust lick spout |
| Analysis code (MATLAB) | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis code | |
| Axle mounting flange, 1/4" ID | Pololu | 1993 | for mounting wheel to axle |
| Ball bearing (5/8" OD, 1/4" ID, x2) | McMaster-Carr | 57155K324 | for mounting wheel axle to frame |
| Behavior ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Behavior board | |
| Black opaque matte acrylic sheets (1/4" thick) | Canal Plastics | 32918353422 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Clear acrylic sheet (1/4" thick) | Canal Plastics | 32920770574 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR wheel assembly |
| ESP32 devKitC v4 (x2) | Amazon.com | B086YS4Z3F | microcontroller for behavior and rotary encoder |
| ESP32 shield | OpenMaze.org | OMwSmall | description at www.openmaze.org (https://claylacefield.wixsite.com/openmazehome/copy-of-om2shield). ZIP gerber files at: https://github.com/claylacefield/OpenMaze/tree/master/OM_PCBs |
| Fasteners and brackets | 8020.net | 4138, 3382,3280 | for wheel frame mounts |
| goniometers | Edmund Optics | 66-526, 66-527 | optional for behavior. Fine tuning head for imaging |
| HallPassVR python code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR | |
| Head post holder | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/Headpost Clamp | |
| LED projector | Texas Instruments | DLPDLCR230NPEVM | or other small LED projector |
| Lick spout | VWR | 20068-638 | (or ~16 G metal hypodermic tubing) |
| M 2.5 x 6 set screws | McMaster-Carr | 92015A097 | securing head post |
| Matte white diffusion paper | Amazon.com | screen material | |
| Metal headposts | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/head post designs | |
| Miscellenous tubing and tubing adapters (1/16" ID) | for constructing the water line | ||
| Optical breadboard | Thorlabs | as per user's requirements | |
| Optical posts, 1/2" diam (2x) | Thorlabs | TR4 | for head fixation setup |
| Processing code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing code | |
| Raspberry Pi 4B | raspberry.com, adafruit.com | Single-board computer for rendering of HallPassVR envir. | |
| Right angle clamp | Thorlabs | RA90 | for head fixation setup |
| Rotary encoder (quadrature, 256 step) | DigiKey | ENS1J-B28-L00256L | to measure wheel rotation |
| Rotary encoder ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Rotary encoder | |
| SCIGRIP 10315 acrylic cement | Amazon.com | ||
| Shaft coupler | McMaster-Carr | 9861T426 | to couple rotary encoder shaft with axle |
| Silver mirror acrylic sheets | Canal Plastics | 32913817934 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Solenoid valve | Parker | 003-0137-900 | to administer water rewards |
Referências
- Lisman, J., et al. Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition. Nature Neuroscience. 20 (11), 1434-1447 (2017).
- Buzsaki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
- O’Keefe, J., Dostrovsky, J. The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research. 34 (1), 171-175 (1971).
- O’Keefe, J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Experimental Neurology. 51 (1), 78-109 (1976).
- Fyhn, M., Molden, S., Witter, M. P., Moser, E. I., Moser, M. B. Spatial representation in the entorhinal cortex. Science. 305 (5688), 1258-1264 (2004).
- Letzkus, J. J., et al. A disinhibitory microcircuit for associative fear learning in the auditory cortex. Nature. 480 (7377), 331-335 (2011).
- Lacefield, C. O., Pnevmatikakis, E. A., Paninski, L., Bruno, R. M. Reinforcement learning recruits somata and apical dendrites across layers of primary sensory cortex. Cell Reports. 26 (8), 2000-2008 (2019).
- Dombeck, D. A., Harvey, C. D., Tian, L., Looger, L. L., Tank, D. W. Functional imaging of hippocampal place cells at cellular resolution during virtual navigation. Nature Neuroscience. 13 (11), 1433-1440 (2010).
- Gauthier, J. L., Tank, D. W. A dedicated population for reward coding in the hippocampus. Neuron. 99 (1), 179-193 (2018).
- Rickgauer, J. P., Deisseroth, K., Tank, D. W. Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields. Nature Neuroscience. 17 (12), 1816-1824 (2014).
- Yadav, N., et al. Prefrontal feature representations drive memory recall. Nature. 608 (7921), 153-160 (2022).
- Priestley, J. B., Bowler, J. C., Rolotti, S. V., Fusi, S., Losonczy, A. Signatures of rapid plasticity in hippocampal CA1 representations during novel experiences. Neuron. 110 (12), 1978-1992 (2022).
- Heys, J. G., Rangarajan, K. V., Dombeck, D. A. The functional micro-organization of grid cells revealed by cellular-resolution imaging. Neuron. 84 (5), 1079-1090 (2014).
- Harvey, C. D., Collman, F., Dombeck, D. A., Tank, D. W. Intracellular dynamics of hippocampal place cells during virtual navigation. Nature. 461 (7266), 941-946 (2009).
- . Harvey Lab Mouse VR Available from: https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR (2021)
- Pettit, N. L., Yap, E. L., Greenberg, M. E., Harvey, C. D. Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus. Nature. 609 (7926), 327-334 (2022).
- Turi, G. F., et al. Vasoactive intestinal polypeptide-expressing interneurons in the hippocampus support goal-oriented spatial learning. Neuron. 101 (6), 1150-1165 (2019).
- Ulivi, A. F., et al. Longitudinal two-photon imaging of dorsal hippocampal CA1 in live mice. Journal of Visual Experiments. (148), e59598 (2019).
- Wang, Y., Zhu, D., Liu, B., Piatkevich, K. D. Craniotomy procedure for visualizing neuronal activities in hippocampus of behaving mice. Journal of Visual Experiments. (173), e62266 (2021).
- Tuncdemir, S. N., et al. Parallel processing of sensory cue and spatial information in the dentate gyrus. Cell Reports. 38 (3), 110257 (2022).
- Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., Tank, D. W. Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice. Neuron. 56 (1), 43-57 (2007).
- Guo, Z. V., et al. Procedures for behavioral experiments in head-fixed mice. PLoS One. 9 (2), 88678 (2014).
- Jordan, J. T., Gonçalves, J. T. Silencing of hippocampal synaptic transmission impairs spatial reward search on a head-fixed tactile treadmill task. bioRxiv. , (2021).
- Urai, A. E., et al. Citric acid water as an alternative to water restriction for high-yield mouse behavior. eNeuro. 8 (1), (2021).
- Saleem, A. B., Diamanti, E. M., Fournier, J., Harris, K. D., Carandini, M. Coherent encoding of subjective spatial position in visual cortex and hippocampus. Nature. 562 (7725), 124-127 (2018).
- Ravassard, P., et al. Multisensory control of hippocampal spatiotemporal selectivity. Science. 340 (6138), 1342-1346 (2013).
- Aghajan, Z. M., et al. Impaired spatial selectivity and intact phase precession in two-dimensional virtual reality. Nature Neuroscience. 18 (1), 121-128 (2015).
