Küçük Kemirgenlerde Sosyal Tercih Davranışının Dinamiklerini İzleme Sistemi
Summary
Burada açıklanan üç oda testi için bir alternatif sunan ve aynı zamanda çeşitli uyarılar çözer yeni bir otomatik deneysel sistemdir. Bu sistem, sosyal tercih ve sosyal yenilik tercihi testleri sırasında küçük kemirgen davranış dinamiklerinin titizlikle analizini sağlayan birden fazla davranışsal parametre sağlar.
Abstract
Sosyal davranışın nörobiyolojik mekanizmalarının araştırılması, hayvan modellerine tarafsız ve gözlemciden bağımsız bir şekilde uygulanabilecek davranışsal testler gerektirir. Milenyumun başlangıcından bu yana, üç odalı test, küçük kemirgenlerde sosyalliği (sosyal tercih) ve sosyal yenilik tercihini değerlendirmek için standart bir paradigma olarak yaygın olarak kullanılmıştır. Ancak, bu test, mekansal navigasyon ve davranışsal dinamiklerin ihmali bağımlılığı da dahil olmak üzere birden fazla sınırlama, muzdarip. Sunulan ve doğrulanmış burada üç oda testi için bir alternatif sunan yeni bir deneysel sistem, aynı zamanda bazı uyarılar çözme. Sistem, bireysel ve nüfus düzeylerinde birden fazla davranışsal parametreyi otomatik olarak ölçen ve analiz eden basit ve uygun fiyatlı bir deneysel cihaz ve kamuya açık açık kaynak analiz sistemi gerektirir. Herhangi bir sosyal ayrımcılık testi sırasında küçük kemirgenlerin davranış dinamiklerinin ayrıntılı analizini sağlar. Yetişkin erkek fare ve sıçanlar tarafından yapılan sosyal tercih ve sosyal yenilik tercihi testlerinde sosyal davranış dinamiklerinin analizinde sistemin etkinliğini gösteriyoruz. Ayrıca, bıyık budama gibi manipülasyonlar aşağıdaki kemirgenlerde sosyal davranışın değiştirilmiş dinamikleri ortaya çıkarmak için sistemin yeteneğini doğrulamak. Böylece, sistem küçük kemirgen modellerinde sosyal davranış ve dinamiklerin titiz bir şekilde araştırılmasına olanak sağlar ve suşlar, koşullar ve tedaviler arasında daha doğru karşılaştırmaları destekler.
Introduction
Nörogelişimsel bozuklukların (NDD) altında yatan biyolojik mekanizmaların ortaya çıkması nörobilim1. Bu zorluğun ele alınması, kemirgenlerin davranışlarını standart ve tarafsız bir şekilde tipleyen davranışsal paradigmalar ve deneysel sistemler gerektirir. Etkili bir çalışma moy ve meslektaşları2 tarafından on yıldan fazla önce yayınlanan üç odalı test sundu. O zamandan beri, bu test yaygın NDDs kemirgen modellerinde sosyal davranışı araştırmak için kullanılmıştır. Bu test kemirgenlerin iki doğuştan gelen eğilimini değerlendirir: 1) bir nesne üzerinde sosyal bir uyarıcının yakınında kalmak (sosyallik, aynı zamanda sosyal tercih [SP] olarak da adlandırılır), ve 2) yenibir sosyal uyarıcının tanıdık bir (sosyal yenilik tercihi [SNP]) 3,4. Birkaç sonraki çalışmalar da bilgisayarlı yöntemler kullanarak üç odalı test otomatik analiz yöntemleri önerdi5,6.
Bu test hala çeşitli uyarılar muzdarip. İlk olarak, esas olarak doğrudan bir sosyal uyarıcı ile etkileşim konunun motivasyonu yerine sosyal yer tercihi inceler, bazı gruplar da koku araştırma (koklama) zaman ölçmek rağmen, ya elle7 veya ticari bilgisayarlı sistemleri kullanarak8,9,10. İkinci olarak, üç bölmeli test çoğunlukla her odada denek tarafından harcanan toplam zamanı ölçmek için kullanılır ve davranış dinamiklerini ihmal eder. Son olarak, her odada özne tarafından harcanan zaman (ya da sniffing zaman, ölçülürse) sosyal davranışın sadece bir yönü, dayanır.
Burada üç odalı cihazlara alternatif olan yeni ve uygun fiyatlı bir deneysel sistem salıyoruz. Ayrıca yukarıda belirtilen uyarılar çözerken aynı davranıştestleri performans sağlar. Sunulan davranış sistemi otomatik olarak ve doğrudan iki uyaran doğru bir kemirgen in araştırmacı davranışını ölçer. Ayrıca, davranış dinamiklerini gözlemciden bağımsız bir şekilde analiz eder. Ayrıca, bu sistem birden fazla davranışsal parametreleri ölçer ve bunları hem bireysel hem de nüfus düzeyinde analiz eder; böylece, her test sırasında sosyal davranış ve dinamikleri titiz bir analiz destekler. Ayrıca, çeşitli test aşamalarında arenanın zıt köşelerinde odaların rasgele yeniden konumlandırılması mekansal bellek veya tercih herhangi bir etkisini nötralize eder. Bu sistem, cinsiyet ayrımcılığı gibi diğer ayrımcılık testleri için de kullanılabilir. Özel cihazların üretimi kolaydır ve analiz sistemi açık kaynak kodu olarak herkese açıktır ve böylece herhangi bir laboratuvarda kullanılmasına izin verilir. Bu sistemin, sosyal tercih ve sosyal yenilik tercihi testleri sırasında farklı kürk renkleri ile kemirgen lerde sosyal davranışın birden fazla parametresini ölçebilme yeteneğini gösteriyoruz. Ayrıca, sistemin bıyık kesme gibi manipülasyonları takiben kemirgenlerde sosyal davranışın değiştirilmiş dinamiklerini ortaya çıkarabilme yeteneğini de doğrularız.
TrackRodent yazılımı: Deneysel konuyu ve uyaranlarla etkileşimlerini izlemek için MATLAB’da (2014a-2019a) üç algoritma yazıldı. Tüm algoritmalar GitHub’da yatırıldı, bulunan . Dört algoritmanın da temel amacı, uyarıcı alanlarıyla doğrudan temas bulmak için deneğin vücudunun hatlarını izlemektir.
Gövde tabanlı algoritma: Bu algoritma, beyaz arka plan (BlackMouseBodyBased), koyu arka plan üzerinde beyaz bir fare (WhiteMouseBodyBased) veya koyu arka plan (WhiteRatBodyBased) üzerinde bir beyaz fare nin hatlarını izlemek üç sürümü vardır ). Yazılımın grafik kullanıcı arabirimi (GUI), deneycinin fare veya sıçan kullanarak bir deneme seçmesini ve ardından doğru kodu seçmesini gerektirir. Algoritmanın her sürümü için iki isteğe bağlı kod vardır: biri çözümlemesi gerçekleştirirken ekranda izleme işlemini sunan, diğeri de (dolayısıyla daha hızlı çalışır ve “hızlı” olarak adlandırılır). Örneğin, BlackMouseBodyBased algoritması için ilgili kodların adları şunlardır: “BlackMouseBodyBased23_7_14” ve “BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast”. “Hızlı” ile biten tüm algoritmalar izlemeyi çevrimiçi göstermez ve kullanıcıların verileri doğrudan sonuç dosyasına (.mat dosyası) kaydetmeleri gerekir. Tüm gövde tabanlı algoritmalar, nesnenin gövdesini algılamak için tek bir eşik (“yazılım GUI’sinde düşük eşik”) ayarlanması gerekir.
Kafa yönlülük tabanlı algoritma: sadece siyah fareler için kullanılabilen ikinci algoritma, kafa yönlülüğünü belirlemeye ek olarak, vücut tabanlı algoritmaya dayanır. Bu algoritma, öznenin başının “uyaran” alanlarıyla etkileşimlerini algılayarak, öznenin bu alanlarla rastgele temaslarından kaynaklabilen yanlış pozitiflerden kaçınır. Bu algoritma için, fare gövdesi konturlarının iki algılama eşiği tanımlanır: siyah farelerin parlak kuyruğunu içeren yüksek eşik ve kuyruksuz gövdeyi içeren düşük eşik. Bundan sonra, algoritma alt eşiği kullanarak algılanan sınırlara bir elipsoid sığar ve fare kafası ve kuyruğunun konumunu tanımlar (ikisi arasında ayrım olmadan). Kuyruk ve baş arasındaki son ayrımcılık, daha yüksek eşik tarafından tanımlanan sınırlara dayanır.
Kablolu hayvan algoritması: Üçüncü algoritma, hayvana bağlı kablolardan (elektrik kablosu veya optik fiber) kaynaklanan yapıları en aza indirmeyi ve bir kabloya bağlıyken hayvanın davranışlarının analizini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu algoritmanın sadece siyah fareler ve beyaz fareler için kodları vardır. Fare kodu yalnızca düşük bir eşik gerektirirken fareler için kod deneycinin hem düşük hem de yüksek eşikleri tanımlamasını gerektirir.
Protocol
Representative Results
Discussion
Burada açıklanan ve üç odalı cihaz2,5’ealternatif olarak tasarlanan deneysel sistem, bazı sınırlamaları çözerken aynı testlerin yapılmasına olanak sağlamaktadır. Dikdörtgen arenanın iki zıt köşesinde yer alan üçgen odaların kullanımı, konu-uyarıcı etkileşim alanını iyi tanımlanmış bir düzlemle sınırlar ve böylece araştırma davranışının hassas otomatik analizini sağlar. Bir avantajı analiz yazılımı (TrackRodent) her…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma İnsan Sınırı Bilim Programı (HFSP hibe RGP0019/2015), İsrail Bilim Vakfı (ISF hibe #1350/12, 1361/17), Milgrom Vakfı ve Bilim, Teknoloji ve Uzay Bakanlığı (Grant #3-12068) tarafından desteklenmiştir.
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 |
References
- 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).
