Summary
비용-이익 분석은 의사 결정의 과정에서 수행 하는 두뇌 무게 규모 접근 이다. 여기, 우리 제안 훈련 프로토콜 쥐 한 조작-기반 의사 결정 패러다임 쥐 15 대기 비용으로 더 높은 보상을 선택 하는 곳에 그들을 받을 s.
Abstract
증강 기반 의사 결정 혜택 및 그들의 결과의 상대적 가치에 따라 행동의 경쟁 과정 사이 선택 하는 기능입니다. 이 과정은 정상적인 인간의 행동에 필수적인 고 중독, 정신 분열 증, 우울증 등 신경 정신 장애에 의해 중단 될에 게 표시 되었습니다. 오랫동안 설치류 인간 인식의 신경 생물학을 밝히기 위해서 사용 되었습니다. 이 위해, 몇 가지 행동 작업 개발 되었습니다; 그러나, 대부분은 비 자동화 되며 노동 집약. 오픈 소스 마이크로컨트롤러의 최근 개발 인지 작업을 표준화 하는 자극 프레 젠 테이 션의 다양 한 평가 대 한 조작-기반 작업을 자동화 하는 연구원 활성화 데이터 녹음을 개선 하 고 따라서, 개선 연구 출력입니다. 여기, 우리는 T-maze 사용자 작성 소프트웨어 프로그램에 의해 제어 되는 기사를 사용 하 여 자동화 된 지연 기반 증강 기반 의사 결정 작업을 설명 합니다. 이러한 의사 결정 작업을 사용 하 여, 우리 표시 변경 내용을 로컬 필드 잠재적인 활동 쥐의 전방 대상 피 질에에서 지연 기반 비용-이익 결정 작업 수행 하는 동안.
Introduction
의사 결정 인식 하 고 선택 값 및 의사 결정자의 선호와 선택 된 작업1의 결과에 따라 선택의 과정입니다. 비록 의사 결정은 기본 같은 인지 능력 (즉, 경제학, 심리학, 그리고 신경 과학), 신경 메커니즘은 아직 완전히 이해 되지 않습니다 다른 분야에서 광범위 하 게 연구 되었습니다. 의사 결정의 두 개의 하위 지 각 의사 결정 및 의사 결정 강화 유도 있습니다. 비록 그들은 상당한 겹치는 요소와 개념을 통합, 지 각 결정 사용 가능한 감각 정보1,2에 의존 하는 증강 기반 의사 결정 상대적인 가치와 거래 하는 반면 작업의 특정 날짜 표시줄3얻었다. 강화 결정의 1 개의 중요 한 양상은 어떤 주어진된 선택의 혜택을 계산 하 고 각 대안1의 관련된 비용을 빼서 하 여 두뇌에 의해 직관적으로 수행 비용-혜택 분석입니다.
T-maze (또는 가변 Y-미로) 설치류를 사용 하 여 인지 실험에서 대부분 사용 미로 중 하나입니다. 동물 시작 팔 (T의 기지)에 배치 되며 목표 팔 (쪽 팔 중 하나)을 선택 하도록 허용. 강제 교체 또는 왼쪽-오른쪽 차별 등의 작업 및 작업 메모리4테스트 설치류는 T-maze에 주로 사용 됩니다. T-미로에서 또한 널리 이용 된다 결정 실험5,,67. 간단한 디자인에서 보상 단 하나의 목표에 배치 됩니다. 선택은 예측 가능한, 그리고 보상 보다 보상 값에 아무것도 동물 확실히 선호. 또 다른 옵션은 두 목표 팔에 보상 하 고 다음 여러 매개 변수 (즉, 동물의 자연 환경, 보상, 고 비용의 값에 차이가 지불)에 따라 데려다 어떤 경로 선택 하는 동물을 해 하 합니다. 값 기반 디자인에서 작업 무게 눈금 속성을 함으로써 더 복잡 합니다. 이 방법에서는, 동물 [즉, 대기 (지연 기반)의 금액, 보상 받을 하는 데 필요한 노력 (노력 기반)의 금액] 작업의 비용 사이 뿐만 아니라 2 개의 대안 사이 선택 하 여 다르게 가치 보상을 받습니다. 각5,6만든 결정에 기여.
전통적인 지연 기반 T-maze 의사 결정, 동물 훈련 높은 보상 팔 (HRA)를 선택 하 고 반대를 피하기 위해 낮은 보상 팔 (아이라). HRA와는 아이라 면 실험을 통해 변경 되지 않습니다. 위에서 설명한 작업을 잘 문학에 문서화 되어있다, 하지만 그것은 몇 가지 절차 단점에서 겪고 있다. 첫째, 고정된 목표 팔을 함으로써, 동물 알고 있는 팔 각 재판의 시작 부분에서 선택. 이 시나리오에서는 동물 그들의 메모리 보다는 의사 결정에 따라 목표 팔을 선택할 수 있습니다. 따라서, 지연 기반 의사 결정 패러다임에서 동물 연구 개입 때문에 낮은 보상을 선택 하는 경우 그것은 되지 않습니다 분명이 손실의 메모리 또는 연구 개입 때문 인지. 메모리 문제에서 관찰 된 행동을 분리 하는 메모리 제어 그룹 간주 될 수 있습니다, 하지만이 추가 작업7때문에 연구자와 동물 모두를 짐. 두 번째 우려는 동물에 의해 의사 결정의 순간: 동물 결정 영역 (모든 3 개의 팔의 접합)에 도달, 그들은 일반적으로 왼쪽 및 오른쪽, 비용과 혜택 각 팔에 관한 무게 모양과 그들의 결정. 그러나, 몇 가지 시도 후 그들은 결정 영역에 도착 하기 전에 같은 계산을 수행 하 고 단순히 보상 팔에 직접 실행. 결과적으로, 이러한 두 가지 단점이-한 팔을 의사 결정의 순간을 찾는 사전 바이어스-둘 다 높은 electrophysiological 해석 인터럽트 및 neuroimaging 데이터.
이 문서에서 설명 하는 방법에서 기본 팔 (HRA) 청각 큐에 의해 재생이 고 재판 재판에서 다를 수 있습니다. 동물 테스트 영역 (그림 1)을 입력 하 고 "코를 파고"에 의해 청각 큐를 트리거링 하 여 시련을 시작 3 무기의 교차점에 위치 하 고 적외선 게이트. 오디오 신호 (20 dB, 500 및 1000 밀리초 사이) 목표 팔의 끝에 스피커에서 재생 됩니다.
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Protocol
여기 설명 하는 모든 절차 승인 관리 및 실험 동물의 사용에 대 한 가이드에 따라 실시 하 고 Florey 연구소 동물 윤리 위원회 또는 신경 과학 연구 센터에 의해 승인 했다.
1. 주택, 처리, 및 음식 제한
- (일반적으로 8 주 이전) 성인 남성 쥐 (모든 변종)을 사용 하 고 12-h 명암 주기 방에서 그들을 유지.
- 작업을 수행 하기 위해 동물을 장려 하기 위해 그들의 음식 액세스를 제한 합니다.
참고: 동물을 유일 하 게 주택은 제안, 각자의 음식 섭취 량의 더 나은 제어를 제공 합니다. - 일 1-3, 약 5 분, 하루 x 2에 대 한 동물을 처리 합니다.
참고: 처리 동물 인간의 접촉에서는 살펴봅니다 및 스트레스와 실험을 통해 동물에 불안의 수준을 감소. - 각 처리 세션 후 동물의 무게. 첫 날의 무게를 사용 하 여 무료 공급 금액으로 하 고 그들의 무료 공급 금액의 약 80-85%에 동물 유지.
2. 실험 설정
- 3 파티션 또는 팔, 2 개의 자극 스피커, 5 개폐식 문, 그리고 5 적외선 모션 센서 또는 적외선 빔 (IRB) 센서 T-maze를 사용 합니다.
참고:는 T-maze 중 밀도 섬유판 (MDF) 또는 폴 리 염화 비닐 (PVC)의 건설 수 있습니다. - 여기 Arduino 마이크로컨트롤러에 의해 건설 하는 미로 제어 합니다.
- Arduino 코드를 컴퓨터에 복사 합니다.
- 소프트웨어 웹사이트에서 Arduino 소프트웨어를 다운로드 하 고 컴퓨터에 설치 합니다.
- 마이크로컨트롤러는 USB 포트를 사용 하 여 컴퓨터에 연결 합니다.
- 컴퓨터에서 소프트웨어 아이콘을 클릭 하 고 도구를 서 포트를 선택 합니다.
- 드롭 다운 메뉴에서 컴퓨터에 소프트웨어를 연결 COM 포트 (통신 포트)을 선택 합니다.
- 도구 에 하 고 보드를 선택 합니다. 드롭 다운 메뉴에서 Arduino는 T-maze 제어 하의 유형을 선택 합니다.
- 인터페이스 창 왼쪽 클릭 상단에 업로드 . Arduino 코드를 선택 합니다. 프로세스가 완료 될 때까지 기다립니다.
- 상단에 시리얼 모니터 를 클릭 인터페이스 윈도우의 오른쪽. 다음, 새로운 팝업 창에서를 115200 전송 속도 변경 합니다.
3입니다. 미로에 habituation
- Habituation의 각 세션 전에 동물 실험 실 적어도 실험 이전 h 1가지고.
- 각 목표 팔에 10 설탕 알갱이 두고 모든 문을 열어 둡니다.
참고:이 단계에서 있다 (그림 1) 동물의 움직임을 추적할 필요가 없습니다. - 일 1-3: 10 분의 기간에 대 한 미로, 금지 없이 미로 탐험 하루 1 x에서 동물을 개별적으로 배치.
- 4-5 일: 미로에서 동물을 개별적으로 배치. 각 팔에 2 알 약을 두고 양쪽에서 음식을 하도록 허용. 양쪽에서 펠 릿을 식사 후 즉시 또는 미로에 빠지는의 5 분 후 미로에서 동물을 제거 합니다.
참고:이 단계와 이전 단계 사이의 주요 차이점은 동물 양쪽에서 펠 릿을 식사 후 즉시 미로에서 제거 될 필요가. 이 것이 숙지 동물 시험의 끝에 미로에서 제거 되 고. - 각 세션 후, 70% 에탄올과 미로 바닥을 청소 하 고 에탄올 미로에서 다음 동물을 배치 하기 전에 증발 했다 다는 것을 확인 한다.
4. 차별 교육
-
미로 준비
- 주 6: 적어도 실험 전에 h 1 실험 동물을 가져.
- Arduino 프로그램을 실행 하 고 14의 처음 4 재판 강제 선택 되며 나머지 선택 재판 될 것입니다 시도 수를 설정 합니다.
참고: 프로그램이 무작위로 왼쪽과 T-maze의 오른쪽에 할당할 재판의 동등한 수를 생성 합니다. - 각 시험이 시작 되기 전에 4 알 약 목표 팔 HRA는 아이라는 다른 팔에 2 알 약으로 감 하는 장소.
-
강제 선택 예 심 훈련 (4 재판)
- 동물 강제로 다른 팔을 선택 하는 의사 무작위로 한 팔 각 재판 전에 차단 합니다.
청각 신호는 HRA의 측면을 강조 하는 동안 참고: 차단된 팔 높은 보상 팔 또는 낮은 보상 팔을 될 수 있습니다. - 시작 상자 (그림 1)에 동물을 배치 합니다. 5-7 s 후 동시에 시작 문 열고 Arduino의 인터페이스 창에서 시작 을 클릭 합니다.
- 펠 릿을 식사 직후 또는 미로에 빠지는의 5 분 후 동물을 수집 합니다.
- 2 분 동안 홈 장에 동물을 둡니다.
- 동물 강제로 다른 팔을 선택 하는 의사 무작위로 한 팔 각 재판 전에 차단 합니다.
-
선택 예 심 훈련 (10 타석)
- 각 시험 전에 문-B HRA 하는 소프트웨어에 의해 선택 되는 팔에 닫습니다. 반대 팔 (아이라)에 열려 있는 문-A 둡니다.
- 시작 상자 (그림 1)에 동물을 배치 합니다. 5-7 s, 후 동시에 시작 문 열고 시작을 클릭 합니다.
- 두 팔을 자유롭게 선택 하는 동물을 보자. 동물을 선택 하는 경우 HRA, 문을 열고 A 동물 챔버, 닥 문-A, 즉시 동물 접근에 게 선택한 음식 잘 오픈 도어 B를 입력 하자.
- 만약 동물 아이라, 오픈 도어-B 잘 음식에 동물 액세스를 제공 하기 위해 선택 합니다.
- 그것은 잘 선택 된 음식에 있는 모든 음식을 먹은 후 동물을 제거 하 고 2 분에 대 한 홈 장에 그것을 두고.
- 각 동물에 대 한 10 선택 실험을 완료 하 고 각 재판에서 동물의 선택 (HRA 또는 아이라)를 기록 합니다.
- 각 훈련 세션 후 모든 선택-재판에 대 한 높은 보상 선택 (HRC)의 비율을 계산 합니다.
- 14 코스의 완성에 따라 각 적외선 센서에 의해 얻은 개별 시간 Arduino 인터페이스 창에 표시 됩니다.
5. 지연 교육
- 일단 각 동물에는 차별 교육 (4 단계)에서 HRC의 80%에 도달 했습니다, 각 동물에 대 한 하루 10 타석을 실행 하 여 지연 훈련을 시작 합니다. 이 단계에서 문 B 동물 HRA를 선택할 때만 5 s 지연 후 열릴 것 이다.
- 동물 5 s 지연 훈련 세션의 끝에는 HRC 80%의 경우, 증가 10 지연 다음 훈련 세션에 대 한 s.
- 동물에는 80 %10 s 지연의 HRC에 도달 했습니다, 일단 증가 15 지연 다음 훈련 세션에 대 한 s.
- 각 훈련 세션 후 HRC를 계산 하기 위해 각 시도 대 한 동물의 선택을 기록 합니다.
- 시험의 완료에 따라 각 적외선 센서에 의해 얻은 개별 시간 Arduino 인터페이스 창에 표시 됩니다.
참고 1: Enter를 클릭 하면 타이머가 시작 됩니다. 'Time_decision'은 IRB-1 코 구멍이 후 시간 이다. 'Time_left_1'은 시간 때 동물 휴식 IRB-1 L 'Time_left_2'는 경우 IRB-2 L 깨졌습니다. 행동 연구는 전기 생리학 또는 신경 영상 결합 하는 경우 (예를 들어, 칼슘 이미징) 방법, 영화 녹음 신경 신호에 동물의 행동의 더 나은 동기화에 대 한 제안.
6입니다. 생리학 (전극 제조)
- 단일 또는 바이 폴라 전극을 사용 하 여 로컬 필드 전위 (LFPs)를 기록 하.
참고: 양극 전극의 사용은 권장 볼륨 전도의 영향을 줄이기 위해 로컬 다시 참조할 수 있기 때문에. 따라서, 기록된 LFP는 끝 사이 ~ 200 μ m 거리 2 전극 사이 차동 전압 이다. - 바이 폴라 전극, 텅스텐 전극 2를 함께 접착제 또는 2 스테인리스 와이어를 함께 바람 (일반적으로, 50 μ m 직경 PFA 코팅 스테인레스 스틸 와이어 사용 된다).
- 솔더는 접지 및 녹음 녹화 시스템 전기 생리학에 커넥터 될 미니 플러그/소켓에 전선.
7입니다. 마 취
- 이식 전극, 케 타 민 (100mg/kg) 및 xylazine (8 mg/kg)의 혼합물의 복 주사 하거나 isoflurane 다음 단계에 설명 된 대로 관리 하 여 쥐를 anesthetize.
참고: Isoflurane 마 취의 깊이의 향상 된 제어로 인해 좋습니다. - 마 취 기계를를 사용 하 여 제어 산소와 마 취 증기 흐름.
- Isoflurane에 의해 동물을 anesthetize를 유도 챔버에 배치 하 고 마 취 기계에 약 4%와 산소에 500-1000 mL/min의 속도로 isoflurane를 설정 합니다.
- 동물의 righting 반사 사라질 때까지 유도 계속 합니다.
- 컴퓨터에서 1-2.5 %isoflurane 및 300-400 mL/min의 산소에서 마 취 유지 보수 속도 설정 합니다.
- Stereotaxic 장치에 단열재 (탈지 면)와 열 패드를 놓고 동물 stereotaxic 장치에 고정 합니다.
- 동물의 발가락을 곤란 하 게 하 여 마 취의 레벨을 측정 합니다.
8. 수술
- Using 전기 면도기 또는 위, 면도 동물의 머리 절 개 만들어질 것 이다.
- Povidone-요오드, 4% 그리고 에탄올과 수술 영역을 문질러.
- 눈 수술 하는 동안 동물의 각 막을 보호 하기 위해 윤활제를 적용 합니다.
- 동물의 눈과 귀 사이의 피부를 당겨 부드럽게 조직 집게를 사용 하 여. 포 셉 사이 슬쩍가 고는 제거 하는 피부를 잘라가 위를 사용 하 여.
- 과산화 수소를 사용 하 여 청소 하 고 소독 두개골.
- Stereotaxic 좌표를 사용 하 여 전극 삽입 포인터의 위치를 찾아서 두개골에 영구 표시와 함께 표시.
- 임 플 란 트, 및 기록 전극 당 하나의 구멍을 정박 한 접지 전극에 대 한 하나의 구멍을 휴대용 드릴을 사용 합니다.
- 외피와 subcortical 손상을 최소화 하기 위해 매우 느린 속도로 전극을 삽입 합니다.
- 작은 나사를 사용 하 여 두개골에 접지 전극을 연결 합니다.
- 치과 아크릴 시멘트의 얇은 레이어를 사용 하 여 커넥터 플러그/소켓 장소에 보안.
- Buprenorphine 주사 (15 µ g/k g, 피하) 또는 meloxicam (1-3 mg/kg, 피하) 진통제로.
- 복구 하는 온수 매트에에 동물을 둡니다. 그것은 마 취에서 회복 될 때까지 매 30 분 동물을 관찰 합니다.
9. 수술 후 교육
- 수술 후 적어도 10 일 복구 기간 허용. 음식에 자유 접근을 개별적으로 동물 및 광고 libitum 물 및 매일 그들을 모니터 (자세한 내용은 Rudebeck, 월튼, Smyth, Bannerman, 및 Rushworth7 참조).
- 복구, 다음 무료 공급 금액의 85%로 제한 하는 동물의 다이어트 시작 합니다.
- 동물 차별 단계 (4 단계)을 미로에 재교육
- 다시 그들은 HRC의 80%를 달성 때까지 쥐를 훈련을 계속 한다.
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Representative Results
여기에 제시 된 데이터 왼쪽된 orbitofrontal 외피 (OFC)를 전방 대상 피 질 (ACC) 6 남성 Wistar 쥐 바이 폴라 전극 (의 PFA 코팅 스테인레스 스틸)를 사용 하 여 기록된 LFP입니다. 표 1 각 교육 단계에 대 한 행동 인수 길이 보여준다. 좌표 대상 위치는 쥐에서 결정 했다 두뇌 지도 책9 와 다음과 같습니다: AAC, 중간, 그리고 2 밀리미터 두개골;을 복 부에 0.8 m m 측면 bregma에 앞쪽 1.2 m m에 대 한 그리고 OFC에 대 한 3.5 m m는 bregma에 앞쪽, 2.3 m m 옆 중간, 그리고 두개골에 복 부 5.4 m m.
녹음 대역 통과 필터링 (0.01-250 Hz) LFPs를 추출 하 고 1000 Hz 샘플링. 스펙트럼 분석 다 테이퍼10를 사용 하 여 LFPs에서 수행 되었다. 5 Slepian 테이퍼와 3 시간-대역폭 제품 최적의 스펙트럼 농도 달성 하기 위해 사용 되었다. 시간-주파수 스펙 창을 사용 하는 슬라이딩-300 ms 5 ms 단계에서 데이터 이동 되었다는 추정 했다. 작업-종속 변조 스펙트럼 능력의 고 감쇠 1/f 파워 스케일링 문제, 모든 스펙 기준 표준화 및 데시벨 dBtf 를 사용 하 여 변환 했다의 더 나은 관측 = 10log10 (Stf/mSf), Stf 가 시간 t 와 주파수 f 와 mSf 스펙트럼 주파수 밴드11내 기준에서 모든 시간 점의 평균 스펙트럼 이다. 스펙트럼 능력 기준 (300 ms 코 파고 전에), 자극 (100 ms), 사전 챔버 (약 실에 들어가기 전에 300 ms), 및 챔버 (600 ms) 시간 창에 대 한 계산 했다. 통계 분석 비패라메트릭 순열 기반 t를 사용 하 여 수행 되었다-테스트.
그림 2A의 맨 위 행에 표시 된 대로 거기는 감소가 했다 낮은 (4-12 Hz)에 높은 (45-85 Hz) 주파수 힘 자극의 끝에 발병에서 ACC에. 챔버에 시간 챔버 밖에 서 보낸 시간을 비교, 스펙트럼 분석이 보였다 진동 활동 변경 (로 본 그림 2B의 맨 위 행)는 ACC.에서
동물 IR 게이트; 접근 하는 동안 OFC에서 낮은 주파수 진동 또한 스펙트럼 능력에 있는 감소를 보여주었다 그러나,이 이전 (-80 ms) 나타나고 오래 지속 ACC (50-420ms)에 낮은 주파수 진동에 비해. OFC에 중간/높은 주파수 밴드 활동 (23-100 Hz) 자극 증상 (그림 2A, 맨 아래 행)에 따라 증가. 아니 중요 한 변화에서에서 관찰 되었다 사전 챔버와 챔버 시간 윈도우 때 비해 함께 (그림 2B, 아래쪽 행). 이러한 결과 치 죠 OFC와 ACC는 모두 가치를 기반으로 의사 결정2,,1213에 참여 하는 이전 연구 결과 맞춰.
그림 1: 선택 재판 지연 기반 의사 결정 작업에의 도식. 미로 측정 60 cm x 10 cm x 40 cm. 시작 상자 개폐식 문을 통해 시작 팔에 연결 된다. 다른 2 개의 개폐식 문 (문 A 문 b) 각 목표 팔에와 함께 게재 됩니다 그들은 보상에 대 한 동물의 액세스 지연 챔버 확인. 문-A 각 팔에 진입점에서 12.5 cm 놓이고 문 B 배치 됩니다 바로 전에 음식을 잘, 팔의 끝에서 5 cm. 올려진된 금속 음식 잘, 3 cm 직경, 각 목표 팔, 미로 바닥 위에 2 cm의 맨 끝에 배치 됩니다.
동물 시작 상자에 배치 되 고 접근 하 고이 패널, 오른쪽 팔 코-구멍이 적외선 게이트 (IRB-1)는 HRA 단서 청각 자극 하는 수 있습니다. IRB-2 L과 IRB 2R 타임 스탬프 동물의 선택. 동물 권리, 문 A 경우 동물 팔 (챔버)를 입력 하도록 열리고 동물 입력 후 즉시 닫힙니다. 15 후 s, 문 B 보상에 게 동물 액세스 열립니다. 동물, 좌회전 하는 경우 (문 A 왼쪽에 있는 열), 문 B 왼쪽된 챔버를 입력 한 후에 즉시 열립니다. IRB-3 L과 IRB 3R 타임 스탬프 챔버에 동물의 입구.
그림 2: ACC 및 OFC 신경 활동의 일시적인 스펙트럼 역학. (A)이이 패널 ACC (맨 윗줄)과 성공적인 높은 보상 차별 동안 OFC (아래쪽 행) 신경 활동의 시간-주파수 구획을 보여줍니다. 스펙트럼 능력 기준 시간 창에서 후 파고 시간 창 빼서 기준선 정규화는. 값 0은 abscissa 청각 자극의 발병을 나타냅니다. 동물 약 실에 들어갈 때 (B)이이 패널 신경 활동 ACC (위쪽 행)와 OFC (아래쪽 행)의 시간-주파수 플롯을 표시 합니다. 실 시간 창 사전 챔버 시간 창에 의해 정규화 됩니다. 값 0은 abscissa 나타냅니다 문 A를 열기의 시간을 색상 가방 데시벨 스케일에서 스펙트럼 변화의 정도 묘사. 검은 사각형 기회 수준에서 상당한 편차를 보여 (p < 0.05 두-양면된 순열 테스트). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
| 습관 들 임 | 차별 교육 | 지연 훈련 (5) | 지연 훈련 (10 초) | 지연 교육 (15) | 총 | |
| 쥐 1 | 3 일 | 15 일 | 8 일 | 6 일 | 5 일 | 37 일 |
| 쥐 2 | 3 일 | 18 일 | 9 일 | 6 일 | 5 일 | 41 일 |
| 쥐 3 | 3 일 | 13 일 | 7 일 | 5 일 | 6 일 | 34 일 |
| 쥐 4 | 3 일 | 15 일 | 9 일 | 6 일 | 6 일 | 39 일 |
| 쥐 5 | 3 일 | 17 일 | 8 일 | 7 일 | 5 일 | 40 일 |
| 쥐 6 | 3 일 | 16 일 | 7 일 | 6 일 | 6 일 | 38 일 |
표 1: 행동 변화 및 6 쥐에 대 한 학습의 시간 과정
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Discussion
설치류 오래 학습 및 메모리2,14 강화 동작7,,1516 등 인지 능력에서 다른 주제를 다루는 neuroscientific 학문에서 사용 된 중앙 제어 기관17,18 및 neuropharmacology19,20하. 제안 된 프로토콜 설명 복잡 한 행동 작업 생리학 및 neuroimaging 관련된 실험에 적합 했다. 우리 지연 기반 강화 가이드에 대 한 작업 쥐, 설명 하지만 이후 쥐 쥐에 대 한 적응 시킬 수 있다 그리고 마우스 육지 작업에 마찬가지로 수행.
우리는 오디오 자극 하는 자극으로 코 파고 사용. 그러나, 레버 누르고 시각 또는 후 각 자극 같은 다른 자극 modalities 수도 있습니다 사용 하 고, 개별적으로 또는 동시에. 제안 된 작동 작업 다양 한 혜택 및 기존의 비 조작 방법에 비해 장점이 있다. 대부분 강력한입니다, 그렇지 않으면, 매우 어려운 동물 들의 의사 결정 과정의 자동 정확한 타임 스탬프입니다. 메서드는 특히 전기 생리학 및 neuroimaging 연구에 적합 합니다. 또 다른 장점은 공간 메모리 제어 그룹을 요구 하는 작업의 공간 구성 요소를 제거 합니다. 매우 까다로운 작업으로 그것은 매우 가능성이 모든 쥐 패러다임에 잘 수행입니다. 경우 5 분 이상에 대 한 결정 영역을 입력 지연 시작 팔에 유휴 상태 유지 또는 높은 오류가 발생 요금 비교 그룹에 있는 다른 동물을 동물을 교체 합니다.
어떤 결정 순간 비용과 어떤 선택의 값 동시에 평가 될 것으로 간주 됩니다. 따라서, HRA 또는 아이라가이 작업에서 선택 하는 것은 비용, 혜택, 인코딩 또는 비용 편 익 계산의 인코딩으로 변경의 결과 수 있습니다. 제안된 된 방법의 하나 주의할 인코딩 프로세스 간을 구별할 수 있게 되고있다.
동물을 훈련 하 고 그들의 electrophysiological 신호를 녹음에 성공을 극대화 하기 위해 취할 수 있는 단계 수가 있습니다. 첫째, 훈련 전에 동물 취급은 중요 합니다. 녹음 세션 시작으로 동물의 머리-무대 녹화 전선 연결, 그들은 당신이 그들의 머리를 잡고 수 있도록 그들을 적응 하려고 합니다. 이것은 매우 중요 하 고, 자주이 절차 동안 불안 하 게 될 동물을 처리 하 고 머리-단계 또는 녹음 케이블 손상 될 수 있습니다. 일반적으로, 잘 처리 동물 덜 스트레스,을 함께 작동 하도록 쉽게 하 고 덜 변수 데이터를 생성 하는 경향이 있다.
둘째, 설치류 (즉, 포함 하는 페로몬 소변과 배설물, 그들의 수염 지역에서 그리고 그들의 발 패드에서 체액에서 페로몬을 분 비) 미로 odorant 신호의 다양 한 뒤에 남겨두고. 따라서, 미로 테스트 결과에 이러한 잔류 odorant 분자의 영향을 최소화 하기 위해 실험의 결론에서 각 개별 사용 후 닦아 해야 합니다. 에탄올 (70%)은 테스트 장비를 청소 하는 데 사용 되는 일반적인 살 균 제 이다. 그러나, 많은 소독 제 처럼 알코올 자체 설치류 동작에 영향을 미칠 수 있는 한 냄새가 있다. 따라서, 미로에서 동물을 배치 하기 전에 완벽 하 게 증발 했다 있는지 확인 합니다.
셋째, LFPs는 스파이크 보다 소음에 덜 민감한, 고체 커넥터와 잘 보안 케이블을 사용 하 여 이동 소음 수준을 감소 합니다. 가볍게 미로 바닥에 물을 분사 하는 것은 동물의 모피와 바닥 표면 사이의 마찰에 의해 만든 모든 정전기 줄일 수 있습니다.
결론적으로,이 문서에서 설명 하는 프로토콜 지연 기반 강화 결정 실험을 디자인 하 고 작업을 수행 하는 동물 동안 electrophysiological 신호를 기록 하는 데 도움이 됩니다.
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Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
이 연구는 RMH 신경 과학 재단, 호주;에 의해 지원 되었다 호주 두뇌 기초; RACP Thyne 리드 원정대, 호주; 그리고 인지 과학 및 기술 위원회, 이란 압바스 Haghparast에서 부여 하는 프로젝트에 의해.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| T-maze | Self made | ||
| Dustless Precision Sugar Pellets | TSE Systems Intl. Group | F0023 | 45 mg, Sucrose |
| Ketamine Hydrochloride Injection, USP | Sigma-Aldrich | 6740-87-0 | |
| Xylazine | Sigma-Aldrich | 7361-61-7 | |
| stereotaxic device | Stoelting | ||
| Isofluran | Santa Cruz Biotechnology | sc-363629Rx | |
| PFA-coated stainless-steel wires | A-M systems | ||
| acrylic cement | Vertex, MA, USA | ||
| (wooden or PVC (polyvinyl chloride)-made) | local suppliers | ||
| Mini-Fit Power Connector | Molex | 15243048 | |
| ethannol 70% | Local suppliers | ||
| buprenorphine | diamondback drugs | ||
| Arduino UNO | Arduino | https://www.arduino.cc/ | |
| Infrared emitting diode | Sharp | GL480E00000F | http://www.sharp-world.com/ |
| Chronux Toolbox | Chronux.org | ||
| Arduino codes | https://github.com/dechuans/arduino-maze |
References
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