마우스의 자동화, 정량인지 / 행동 검사 : 유전학, 약리학, 동물인지 및 학부 교육을위한
Summary
에 유전 및 약리 조작의 효과를 평가하기 위해, 공간 지역화 시간적 지역화, 재생 시간, 속도 및 확률 추정, 위험 평가, 충동 성, 및 정확도와 메모리의 정밀도를 중재 메커니즘의 생리 학적 의미있는 특성을 측정하기위한 완전 자동화 시스템 마우스에있는 인식의 기초 메커니즘.
Abstract
우리는 동거인지의 기본 메커니즘에 대한 유전 및 약리 조작의 효과를 평가하고 생쥐의 학습을위한 24 / 7 행동 테스트 시스템 완전 자동화 된 높은 처리량, 높은 볼륨을, 설명합니다. 표준 폴리 프로필렌 마우스 하우징 욕조는 표준 상용 마우스 시험 상자에 아크릴 튜브를 통해 연결된다. 테스트 상자 지류 펠렛 연결되어 2 할 3 호퍼가 있습니다. 모든 내부 LED와 illuminable 및 적외선 (IR)에 의해 머리 항목에 대해 모니터링 빔. 마우스는 심사 처리를하는 동안 제거 환경에서 살고있다. 그들은 프로토콜 제어 소프트웨어와 준 실시간 데이터 분석 및 그래프 소프트웨어 우리가 쓴하는 (고전) 프로토콜 (수단)와 파블로프 조작 적으로 수행하여 두 개 이상의 매일 공급 기간 동안 음식을 구하십시오. 데이터 분석 및 그래프 루틴은 매우 큰 시간의 분석을 단순화하기 위해 만든 MATLAB 기반 언어로 작성행동 및 생리 이벤트 레코드를 다짐하고 원시 데이터에서 하나의 데이터 구조 내에서 게시 된 그래프와 통계에 대한 모든 중간 분석을 통해 전체 데이터의 흔적을 보존 할 수 있습니다. 데이터 분석 코드는 데이터를 여러 번 하루에 자동으로 "구름"에 저장에있는 – 실험실 컴퓨터입니다 통계 및 그래픽 분석에 주제를 수확. 따라서, 개인 마우스의 진보를 시각화하고 매일 정량. 데이터 분석 코드는 프로토콜에서 개별 과목의 프로토콜을 자동 전진을 허용, 프로토콜 제어 코드를 이야기합니다. 구현 된 행동 프로토콜이 일치하는, autoshaping, 초과 호퍼 전환, 시간을 재는 호퍼 스위칭, 충동 성 측정, 식품 가용성의주기를 예상 위험 평가. 오픈 소스 프로토콜 제어 및 데이터 분석 코드는 새로운 프로토콜의 또 심플 만든다. 여덟 테스트 환경은 캐비닛 X 78 X 24에서 48에 맞는 2 개의 같은 택시에게inets (16 환경)은 하나의 컴퓨터에 의해 제어 될 수있다.
Introduction
인지의 기본 메커니즘을 매개 세포 및 분자 메커니즘을 해명에 부담 유전학, 분자 유전학, 분자 생물학 및 신경 약리학의 강력한 기술을 가지고, 우리는 생리 학적으로 의미있는 양을 높은 볼륨, 높은 관통 넣어 정신 물리학 적 검사 방법을해야합니다 인지 적 메커니즘의 특성. 메커니즘의 psychophysically 측정, 생리 학적 의미있는 정량적 속성은 행동에 의해 측정하고 또한 전기 생리학 또는 생화학 적 방법으로 할 수있는 속성입니다. 예로는 로돕신의 흡수 스펙트럼,주기 클록의 자유 실행 기간과 중간 전뇌 다발 1,2 보상 축삭 내화물 기간이다. 세포 및 분자 측정을 비교할 수있는 정신 물리학 측정은 정량적 인 대응을 통해 심리적 메커니즘을 세포 및 분자 메커니즘을 연결하기위한 토대를 마련. exampl에 대한E, 낚시대의 외측 세그먼트 로돕신의 시츄 흡수 스펙트럼에 인간 암순응 분광 감도 함수에 중첩된다는 사실은 광자 트리거 로돕신의 이성화를 암순응 시각의 첫 단계 강력한 증거이다. 복잡한 행동 패턴의 양적 측면은 또한 행동 유전학 3,4 QTL 방법의 사용에 중심이다.
잘 확립 된 수단 및 파블로프의 조건 반사 학습 프로토콜에 마우스 (쥐)의 성능은 시간과 같은 추상적 인 수량을 측정하는 뇌 메커니즘에 따라, 숫자, 시간, 속도, 확률, 위험 및 공간 위치. 예를 들어, 파블로프 조건 반응의 획득 속도가 보강 이벤트 (일반적으로 식품 배달) 및 임박한 보강 5-7에 대한 신호의 발병 다음 보강하는 평균 대기 시간 사이의 평균 간격 사이의 비율에 의존한다. 두 번째 examp에 대한르, 일치하는 프로토콜에서 두 개의 공급 호퍼에 방문의 평균 지속 시간의 비율은 약 두 호퍼 8-10 보강의 비율의 비율을 동일합니다.
기본 메커니즘에 관심이 신경 과학자로 현재 널리 사용되고있는 행동 테스트 방법은 둘을 통해 낮은, 대부분의 경우, 낮은 볼륨,, 그리고 노동 집약적 26. 예를 들어, 시간주기 발진기의 행동 적 측정주기 및 위상이 시간주기 기간과 위상의 전기 생리학 및 생화학 적 수단에 비교 될 수 있고, 더욱이, 그들은 전기 생리학 및 생화학 적 방법에 의해 측정 된 양으로 비교 될 수있는 양을 측정하지 않는다. 현재 행동 테스트 방법은 공간 학습, 학습 시간, 또는 학습 두려움보다는 기본 메커니즘에 같은 학습의 범주에 초점을 맞 춥니 다. 공간 학습 11-15의 널리 사용되는 물 미로 시험은 이들 SH의 예입니다ortcomings. 공간 학습 카테고리입니다. 해당 카테고리에서 학습 데드 레커닝 (16, 17)의 메커니즘 중 하나는 많은 메커니즘에 따라 달라집니다. 추측 항법 (dead reckoning)는 주행 거리 실행 (18)을 측정하는 메커니즘을 차례로 따라 달라집니다. 마찬가지로, 시간 학습 카테고리입니다. 약 24 시간의 기간 발진기 이벤트 (17, 19)을 발생하는 날의 시간을 배울 동물에 필요하기 때문에주기 시계는, 해당 범주에 학습 의존하는 메커니즘 중 하나입니다. 음식을 기대 할 수 시계는 아직 19을 발견 할 수있다.
시계는 시간 측정 메커니즘입니다. 기간의 다양한 내생 발진기는 뇌가 그 시계 (16, 17)의 위상을 기록하여 시간에 이벤트를 찾을 수 있습니다. 시간에 위치를 기록 할 수있는 기능은 시간 위치 사이 즉, 거리, 지속 시간의 측정을 가능하게한다. 연관 학습은 T에 따라 달라집니다그 기간 5,6,20,21의 두뇌의 측정. 카운터 번호 – 측정 메커니즘입니다. 가능성이 일부의 numerosity 및 상위의 numerosity 사이의 비율이기 때문에 번호 측정은 확률 추정을 가능하게한다. 레이트가 그 수를 측정 하였다 위에 간격으로 나뉜 이벤트 수 있으므로, 속도 추정을 가능하게 측정 개수 측정 및 기간. 시간의 측정, 수, 속도, 확률은 변화 위험에 행동 조정을 가능하게합니다. (22, 23) 우리의 방법이 근본적인 메커니즘의 정확도와 정밀도를 측정에 초점을 맞추고 있습니다. 정확도는 뇌의 측정은 객관적인 측정에 해당되는 범위입니다. 정밀 예를 들어 고정 된 목표 값의 두뇌의 측정의 변화 나 불확실성, 고정 된 기간입니다. 베버의 법칙은 정신 물리학에서 가장 오래되고 가장 안전하게 구축 결과입니다. 그것은 그 주장의 정밀도양의 뇌의 측정은 양의 고정 된 부분입니다. 유통의 변화의 통계 학자의 계수 웨버 분수는, (σ / μ), 정밀도를 측정한다. 목적을 의미하는 정신 물리학 평균의 비율 (예 : 심판 기간을 의미) (목표 기간을 의미) 정도의 척도이다.
인간의 양을 최소화하면서 여기에 제시된 방법은 볼륨 (실험실 공간의 주어진 양으로 한 번에 상영되는 동물의 수) 및 처리량 (단일 동물의 스크리닝의 평균 기간으로 나누어 얻어지는 정보의 양)를 극대화 노동 측정을하기 위해 필요한 및 직접성을 극대화하는로 알려져 심사의 결과.
여기에 제시된 데이터 분석 소프트웨어 아키텍처는 자동 원시 데이터 모두 종합 결과 및 단일 D에서 함께 데이터로부터 파생 된 통계를 둔다숫자 이해할 광대 한 바다를 렌더링 필드 제목과 ATA 구조는 내부에 포함되어 있습니다. 분석 소프트웨어는 그 구조의 데이터에 대해 동작하고, 항상 동일한 구조 내의 필드에 그 동작의 결과를 저장한다. 이것은 원시 데이터에서 발표 요약 및 그래프에 그대로 흔적을 보장한다.
이 소프트웨어는 자동으로 구조로 완전 자동화 된 테스트를 적용 실험 제어 프로그램을 기록하고 자동으로 원시 데이터가 어떤 프로그램에서 나온 나타냅니다. 따라서, 실험 조건은 시험의 각 지점에서 각각의 동물에 대한 힘에 있었다으로되는 의심의 여지와 요약 통계가 원시 데이터에서 파생 된 방법에 대해 의심의 여지와 함께, 완벽한 데이터 추적을 유지합니다. 데이터 보존하는이 방법은 크게 가능한 다른 실험실 더욱 이러한 풍부한 데이터 세트를 분석하기 위해 만드는 표준화 행동 스크리닝 데이터베이스의 개발을 용이하게한다.
<p cl엉덩이 = "jove_content">이 방법은 의존하는 펌웨어 및 소프트웨어에 대한 지원의 손실 위험을 최소화 할 수 있습니다. 시험 장치는 평범 전통 상업 소스에서 수정됩니다. 프로그래밍 언어는 프로토콜 제어를위한 하드웨어 제조업체에서 제공하는 사용자 정의 언어, 그리고, 데이터 분석, 그래프, 목적을 위해 세워지는, 비영리 오픈 소스 도구 상자 (TSsystem)는 매우 광범위하게 지원 상업 과학 프로그램, 데이터 작성 분석 및 그래프 언어. 도구 상자는 긴 타임 스탬프 이벤트 레코드에서 구조 정보와 요약 통계를 추출하기위한 높은 수준의 명령이 포함되어 있습니다. 프로토콜을 구현하는 프로그램 및 데이터 분석 프로그램은 오픈 소스이며, 철저하게 문서화.검사 시스템은 그림 1에 도식화되어있다. 열 캐비닛, 각 포함 8 테스트 환경은 80 쥐 t을 가능하게 10피트 × 15 피트 실험실 방에서 설정 될 수있다O 한 번에 실행할 수. 파티 벽에 포트를 통과하는 케이블은 다른 방에서 전기 / 전자 인터페이스 카드와 PC에 환경을 연결해야합니다. PC는 프로토콜 제어 프로그램을 실행합니다. 하나의 컴퓨터가 각 2 장 (16 테스트 환경)가 필요합니다. PC는 데이터 분석 및 그래프 소프트웨어를 실행하는 서버에 로컬 영역 네트워크를 통해 연결되어 있어야합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
우리의 방법은 인간의 노동의 최소 시간의 최소량 한번에 많은 생쥐에 대한 인식, 학습과 기억,,, 여러 가지기구의 기능에 생리 학적 의미 정량적 결과의 넓은 범위를 산출하고, 명 취급 일, 주, 또는 테스트 개월 동안 실험 과목. 이러한 특성은 유전자 및 약물 검사 프로그램을 맞게. 그것은 최소한의 수정 상용 하드웨어 (테스트 상자와 둥지 욕조)를 사용합니다. 그것은 유전자 및 / 또는 약리학 적…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 시스템의 생성은 5RO1MH77027에 의해 지원되었다.
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) |
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