مقالة منهجية

الآلي، الكمي المعرفي / الفحص السلوكية من الفئران: للحصول على الوراثة، الصيدلة، الإدراك الحيوانية والتعليمات الجامعية

DOI:

10.3791/51047

⸱

فبراير 26, 2014

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, Rutgers University, 2Department of Psychology, Koç University, 3Center for Neural Science, New York University, 4Department of Mathematics & Computer Science, Fairfield University

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نظام آلي بالكامل لقياس الخصائص ذات مغزى من الناحية الفسيولوجية للآليات التوسط توطين المكانية، الزمانية التعريب، والمدة، ومعدل وتقدير الاحتمالات، تقييم المخاطر، والاندفاع، والدقة والإحكام من الذاكرة، من أجل تقييم آثار التلاعب الجيني والدوائي على آليات التأسيسية الإدراك في الفئران.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نحن تصف إنتاجية عالية، كبيرة الحجم، مؤتمتة بالكامل، ويعيش في 24/7 اختبار النظام السلوكي لتقييم آثار التلاعب الجيني والدوائي على الآليات الأساسية للمعرفة والتعلم في الفئران. تم توصيل الماوس البولي بروبلين حوض السكن القياسية من خلال أنبوب الاكريليك على مستوى تجاري الماوس اختبار مربع. مربع اختبار لديه 3 النطاط، 2 منها متصلا بيليه مغذيات. كلها illuminable داخليا مع الصمام ومراقبتها لإدخالات الرأس بواسطة الأشعة تحت الحمراء (IR) الحزم. الفئران تعيش في البيئة، الذي يلغي التعامل أثناء الفرز. انهم الحصول على طعامهم خلال اثنين أو أكثر من فترات الرضاعة اليومية عن طريق أداء فعال في (دورا) وبافلوف البروتوكولات (الكلاسيكية)، الذي كتبناه البرمجيات بروتوكول التحكم والوقت شبه الحقيقي تحليل البيانات والرسوم البيانية البرمجيات. مكتوبة إجراءات تحليل البيانات والرسوم البيانية في لغة MATLAB-تستند أنشئت لتبسيط كبير في تحليل واسع الوقت لياليمحشو سجلات الحدث السلوكية والفيزيولوجية وللحفاظ على درب بيانات كاملة من البيانات الخام من خلال جميع التحليلات وسيطة إلى الرسوم البيانية والإحصاءات المنشورة ضمن هيكل بيانات واحدة. رمز تحليل البيانات يحصد البيانات عدة مرات في اليوم والموضوعات على التحليلات الإحصائية والرسوم البيانية، التي يتم تخزينها تلقائيا في "سحابة" وعلى أجهزة الكمبيوتر في المختبر. وبالتالي، هو تصور التقدم من الفئران الفردية وكميا اليومية. يتحدث رمز تحليل البيانات إلى رمز بروتوكول التحكم، والسماح التقدم الآلي من بروتوكول للبروتوكول من الموضوعات الفردية. البروتوكولات السلوكية تنفيذها مطابقة، autoshaping، توقيت هوبر-التبديل، وتقييم المخاطر في الوقت المناسب واثب في التحول، وقياس الاندفاع، وتحسبا الإيقاعية توافر الغذاء. المفتوحة المصدر بروتوكول التحكم ورمز تحليل البيانات يجعل إضافة بروتوكولات جديدة بسيطة. ثمانية بيئات اختبار تناسب في 48 × 24 في 78 في x في مجلس الوزراء، واثنتان مثل أجرةيمكن التحكم inets (16 البيئات) من خلال جهاز كمبيوتر واحد.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لجلب تقنيات قوية من علم الوراثة، وعلم الوراثة الجزيئي وعلم الأحياء الجزيئية، وعلم الأدوية العصبية للتأثير على توضيح الآليات الخلوية والجزيئية التي تتوسط الآليات الأساسية للمعرفة، ونحن بحاجة كبيرة الحجم وأساليب الفحص النفسية وضعت عالية من خلال تحديد معنى والتي من الناحية الفسيولوجية خصائص الآليات المعرفية. A، الفسيولوجية الملكية كمية قابلة للقياس ذات مغزى psychophysically آلية هي الخاصية التي يمكن قياسها عن طريق السلوكية، وكذلك عن طريق الكهربية أو الكيميائية الحيوية. ومن الأمثلة على ذلك الطيف امتصاص رودوبسين، وفترة حرة تعمل على مدار الساعة الإيقاعية، والفترة الحرارية من المحاور مكافأة في الدماغ الأمامي وسطي حزمة 1،2. القياسات النفسية التي يمكن مقارنتها لقياسات الخلوية والجزيئية إرساء أساس للربط بين الآليات الخلوية والجزيئية لآليات النفسية من خلال المراسلات الكمي. لالامثلهه، وحقيقة أن طيف الامتصاص الموقع من رودوبسين في قطاعات الخارجي من قضبان في تطغى على ظلامية وظيفة حساسية الطيفية الإنسان هو دليل قوي على أن المماكبة من رودوبسين أثار الفوتون هو الخطوة الأولى في رؤية ظلامية. الجوانب الكمية من أنماط السلوك المعقدة هي أيضا أساسية لاستخدام أساليب QTL في علم الوراثة السلوكي 3،4.

أداء الفئران (والجرذان) على بروتوكولات التعلم مفيدة وبافلوف راسخة يعتمد على آليات الدماغ التي تقيس كميات مجردة مثل الوقت والعدد والمدة، ومعدل، واحتمال، والمخاطر، والموقع المكاني. على سبيل المثال، وسرعة الحصول على ردود مشروطة بافلوف يعتمد على النسبة بين متوسط ​​الفاصل الزمني بين الأحداث التسليح (عادة، وتسليم المواد الغذائية) ومتوسط ​​زمن الوصول لحديد التسليح بعد ظهور إشارة لتسليح وشيكة 5-7. لأمثل الثانيجنيه، ونسبة متوسط ​​مدة الزيارات لاثنين من النطاط التغذية في بروتوكول مطابقة يساوي تقريبا النسبة بين أسعار حديد التسليح في تلك النطاط اثنين من 8-10.

طرق الاختبار السلوكية حاليا في استخدام واسع من قبل علماء الأعصاب مهتمة آليات الكامنة هي، بالنسبة للجزء الأكبر، وانخفاض حجم، وطرح من خلال المنخفض، والعمل المكثف 26. وعلاوة على ذلك، فإنها لا تقيس الكميات التي يمكن مقارنتها مع الكميات التي تقاس الأساليب الكهربية والكيمياء الحيوية، وكما، على سبيل المثال، يمكن مقارنة الفترات الزمنية ومراحل قياس سلوكيا من التذبذب اليومي لتدابير الكهربية والكيميائية الحيوية للفترة الإيقاعية والمرحلة. تركز طرق الاختبار السلوكية الحالية على فئات التعلم، مثل التعلم المكاني، والتعلم الزمنية، أو الخوف والتعلم، بدلا من التركيز على الآليات الكامنة. واستخداما اختبار المتاهة المائية التعلم المكاني 11-15 هو مثال على هذه SHortcomings. التعلم المكاني هي فئة. التعلم في هذه الفئة يعتمد على العديد من الآليات، واحدة منها هي آلية الحساب القتلى 16،17. الحساب القتلى تعتمد بدورها على عداد المسافات، الآلية التي تقيس المدى مسافة 18. وبالمثل، والتعلم الزمانية هي فئة. A الساعة اليومية هي من بين الآليات التي تعلم في هذه الفئة تعتمد، لأن المذبذب مع فترة ساعة تقريبا 24 مطلوب للحيوانات لمعرفة الوقت من اليوم في الأحداث التي تحدث 17،19. الساعة التي تمكن تحسبا الغذائية لم يتم بعد اكتشاف 19.

وعلى مدار الساعة هي آلية قياس الوقت. مؤشرات التذبذب الذاتية مع مجموعة واسعة من فترات سماح للدماغ لتحديد موقع الأحداث في الوقت المناسب من خلال تسجيل مراحل تلك الساعات 16،17. القدرة على تسجيل المواقع في وقت يتيح قياس فترات، وهذا هو، والمسافات بين المواقع في الوقت المناسب. التعلم النقابي يعتمد على رانه قياسات الدماغ من فترات 5،6،20،21. عدادات هي آليات قياس الرقم. عدد قياس تمكن تقدير الاحتمالات، لأن الاحتمال هو نسبة بين numerosity من مجموعة فرعية وnumerosity من مجاميع. قياس عدد ومدة قياس تتمكن من تقدير معدل، لأن معدل عدد الأحداث مقسوما على مدة الفاصل الزمني الذي يقاس على هذا العدد. قياسات المدة، عدد، ومعدل، واحتمال تمكين التعديلات السلوكية لمخاطر التغير. يركز 22،23 دينا طريقة لقياس دقة ودقة هذه الآليات التأسيسية. الدقة هي مدى مقياس الدماغ يتوافق مع معيار موضوعي. الدقة هو الاختلاف أو عدم اليقين في قياس الدماغ من قيمة موضوعية ثابتة، على سبيل المثال، مدة محددة. القانون ويبر هو أقدم وأعرق آمن النتيجة في علم النفس البدني. فإنه يؤكد أن الدقة للقياس الدماغ كمية هو جزء ثابت من هذه الكمية. والكسر ويبر، الذي هو معامل إحصائي للمن التباين في توزيع (σ / μ)، يقيس بدقة. نسبة متوسط ​​النفسية (على سبيل المثال يعني مدة الحكم) إلى الوسط الهدف (يعني مدة الهدف) هو مقياس الدقة.

طريقة المقدمة هنا يعظم حجم (عدد الحيوانات يجري فرزهم في وقت واحد في كمية معينة من مختبر الفضاء) والإنتاجية (كمية المعلومات التي تم الحصول عليها مقسوما على متوسط ​​مدة عرض فيلم وحيوان واحد) مع التقليل من كمية الإنسان العمالة المطلوبة لجعل قياسات وتعظيم الفورية التي على نتائج الفحص تصبح معروفة.

في هندسة البرمجيات لتحليل البيانات المقدمة هنا تلقائيا يضع البيانات الخام وجميع نتائج موجزة والإحصاءات المستمدة من البيانات معا في واحد د هيكل آتا، مع عناوين الحقل الذي جعل واضح البحار العظمى من الأرقام الواردة فيه. البرنامج التحليلي تعمل فقط على البيانات الموجودة في هذا الهيكل، ودائما بتخزين نتائج عملياتها في الحقول ضمن هذا الهيكل نفسه. هذا يؤمن درب سليمة من البيانات الخام إلى ملخصات المنشورة والرسوم البيانية.

البرنامج يكتب تلقائيا إلى هيكل برامج مكافحة التجربة التي تحكم اختبار مؤتمتة بالكامل، وأنه يشير تلقائيا التي جاءت البيانات الأولية من البرنامج الذي. وهكذا، فإنه يحافظ على درب البيانات لا تشوبها شائبة، مع عدم وجود شك على النحو الذي كانت الظروف التجريبية سارية المفعول لكل حيوان في كل نقطة في اختبار وشك في كيفية اشتقاق إحصاءات موجزة من البيانات الخام. هذه الطريقة في المحافظة على البيانات يسهل بشكل كبير في تطوير قواعد بيانات الفحص السلوكية موحدة، مما يجعل من الممكن للمختبرات أخرى لمزيد من تحليل هذه مجموعات البيانات الغنية.

الحمار = "jove_content"> هذا الأسلوب يقلل من خطر فقدان دعم البرامج الثابتة والبرمجيات التي تعتمد عليها. تم تعديل جهاز الفحص مسلي من مصدر التجارية الراسخة. لغات البرمجة هي لغة مخصصة المقدمة من الشركة المصنعة للجهاز، لبروتوكول التحكم، و، لتحليل البيانات والرسوم البيانية، وبنيت لهذا الغرض، غير التجارية، الأدوات مفتوحة المصدر (TSsystem) كتب في البرمجة العلمية التجارية بتأييد واسع جدا، وبيانات تحليل الرسوم البيانية واللغوية. صندوق الأدوات يحتوي على أوامر عالية المستوى لاستخراج المعلومات الهيكلية وإحصاءات موجزة من سجلات الحدث ختم الوقت مطولة. وبرامج تنفيذ البروتوكول وبرامج تحليل البيانات مفتوحة المصدر وموثقة جيدا.

وschematized نظام الفرز في الشكل 1. عشرة خزانات، قد يتم تعيين كل منها يحتوي على 8 بيئات الاختبار حتى في 10 قدم × 15 قدم غرفة المختبر، وتمكين الفئران ر 80س يتم تشغيلها في وقت واحد. يجب أن الكابلات التي تمر عبر منفذ في جدار الحزب ربط البيئات إلى البطاقات الالكترونية / الكهربائية وأجهزة الكمبيوتر واجهة في غرفة أخرى. أجهزة الكمبيوتر تشغيل برامج مكافحة البروتوكول. مطلوب جهاز كمبيوتر واحد لكل 2 خزانات (16 بيئات الاختبار). يجب أن تكون متصلا أجهزة الكمبيوتر عبر شبكة الاتصال المحلية إلى خادم يقوم بتشغيل وتحليل البيانات والرسوم البيانية البرمجيات.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

البروتوكولات الثلاثة مؤتمتة بالكامل في TSsystem (مطابقة، مشهي تكييف فعال والكلاسيكية) وتمت الموافقة على بروتوكول التبديل من قبل لجنة رعاية الحيوان والمرافق في روتجرز في نيو برونزويك.

1. إعداد نظام البدنية

  1. إعداد بيئات اختبار في خزائن (انظر الشكل 1).
  2. تثبيت برنامج لمكافحة التجربة المتوفرة مع بيئات الاختبار على أجهزة الكمبيوتر بروتوكول التحكم.
    ملاحظة: لا تستخدم أجهزة الكمبيوتر هذه لأي غرض آخر!

2. إعداد نظام البرمجيات

  1. إعداد LAN (شبكة الاتصال المحلية) بحيث الملقم حيث تم تثبيت برمجيات تحليل البيانات يمكن الوصول إلى الأقراص الصلبة للكمبيوتر (ق) السيطرة على بيئات الاختبار (انظر الشكل 1).
  2. إنشاء حساب مزامنة ملف لتخزين البيانات في "سحابة".
  3. بور المجلد TSsystem ومجلداته الفرعية على مسار البحث من لغة البرمجة التجارية في مجلد مزامنة السحابية.
    ملاحظة: TSsystem هي الأدوات والبرمجيات، وهذا هو، مكتبة من أكثر من 30 وظائف رفيعة المستوى التي تسهل إنشاء مجمع تحليل البيانات والرسوم البيانية البيانات التعليمات البرمجية التي تلقائيا بمعالجة البيانات كلما تم حصادها من ملفات الإخراج التي تم إنشاؤها من قبل برنامج للسيطرة على التجربة. كافة الأوامر تعمل على البيانات في حقول البنية التجربة ووضع النتائج في حقول أخرى في نفس الهيكل (انظر الشكل 2). تتم كتابة هذه الأوامر مفتوحة المصدر في واحد من البرامج العلمية والرسوم البيانية اللغات التجارية المستخدمة على نطاق واسع. لها العديد من "أدوات العمل" الأخرى، بما في ذلك أجدى مجموعة أدوات الإحصاءات.

3. بدء التجربة

  1. استدعاء TSbegin (انظر الشكل 3).
    ملاحظة: TSbegin هو الأسواق العالمية ضغطهاractive واجهة المستخدم الرسومية (G raphic U سر أنا nterface) في مربع الأدوات TSsystem. وتقود المستخدم من خلال عملية إنشاء هيكل البيانات الهرمية الذي سيتم وضع البيانات الخام وجميع النتائج المستمدة منها من وظائف أخرى في صندوق الأدوات TSsystem.
  2. استدعاء TSaddprotocol (انظر الشكل 4).
    ملاحظة: TSaddprotocol هو واجهة المستخدم الرسومية في مربع الأدوات TSsystem. وتقود المستخدم من خلال عملية تحديد معايير تحكم لبروتوكول التجريبية، وتحديد رمز القرار الذي سوف أتمتة قرار إنهاء بروتوكول وعلى المضي قدما إلى المرحلة التالية، وتحديد معايير القرار لاستخدامها.
  3. وضع الفئران في 24/7 بيئات اختبار العيش في، والماوس واحد لكل بيئة.
    ملاحظات: العناية أن نلاحظ رقم من الفأرة أن يذهب إلى كل من البيئات التجريبية المرقمة (الإطار 1، 2 مربع، الخ). أيضا، لاحظ الحرف الذي يحدد للسيطرة على التجربةكمبيوتر على شبكة الاتصال المحلية (LAN) وعنوان IP الخاص به.
  4. استدعاء TSstartsession (الشكل 5).
    ملاحظة: TSstartsession هو واجهة المستخدم الرسومية في مربع الأدوات TSsystem. وتقود المستخدم من خلال عملية بدء جلسة تجريبية. جلسات تجريبية تستمر مدة أسبوع أو أسبوعين، وخلالها يتم تشغيل عدة مختلفة بروتوكولات اختبار السلوكية. TSstartsession يخزن المعلومات أن يذهب إلى الماكرو أن البرمجيات بروتوكول التحكم يقرأ عند بدء الدورة. وشملت هو المسار إلى واسم ملف التعليمات البرمجية التي يقرأ البرمجيات بروتوكول التحكم. البرامج التحليلية TSsystem يقرأ هذا الرمز في بنية البيانات الهرمية، حتى لا يكون هناك شك في البروتوكول المحدد في القوة في أي وقت أبدا.
  5. انتقل إلى أجهزة الكمبيوتر للتحكم واستدعاء وحدات الماكرو مكتوبة إلى المجلد MedPC، من أجل البدء في الدورة للصناديق التي تسيطر عليها الكمبيوتر.

4. تحليل البيانات

  1. إذا قمت بإنشاء بروتوكول جديد، والكتابة المناسبة لتحليل البيانات ورمز الرسوم البيانية باستخدام الأوامر في مربع الأدوات TSsystem، الذي يبسط إلى حد كبير في خلق البيانات المعقدة ويحلل.
    ملاحظة: بيانات تحليل الرسوم البيانية ورمز للبروتوكولات الثلاثة الذين تم وصفها أدناه النتائج المضمنة في مربع الأدوات TSsystem. لأنه، أنها مفتوحة المصدر، يمكن تعديل في الإرادة. وعلق رمز لهذه التحليلات على نطاق واسع، الأمر الذي يجعل من الأسهل لإنشاء رمز لتحليل النتائج من البروتوكولات المحددة من قبل المستخدم.
  2. لمدة التجربة (24 ساعة إلى عدة أسابيع)، ومراقبة البريد الإلكتروني للتنبيهات من خادم تشير أعطال المعدات ممكن (انقطاع التيار الكهربائي، عفوية، وتمهيد ضبط جهاز الكمبيوتر، وتعطل بيليه تغذية، الخ)، والتي TSsystem تحليل البيانات يكشف البرنامج.
  3. دراسة المخططات من الأداء أن رمز تحليل البيانات المكتوبة في TSsystem تنتج في كل مرة يتم استدعاؤه من قبل التحليل ه الموقت (عادة 2-4 مرات / يوم).
    ملاحظة: يدعو الموقت تحليل برنامج تحليل البيانات والرسوم البيانية على فترات المحددة من قبل المستخدم. يتم كتابة دعا البرنامج مع وظائف في TSsystem. يقرأ في هيكل البيانات الهرمية البيانات الخام التي تحصد من الملف الذي يكتب البرمجيات بروتوكول التحكم. ثم، فإنه يحلل البيانات والرسوم البيانية نتائج التحليلات. يتم تخزين الملف الذي يحتوي على بنية البيانات الهرمية في مجلد ملف التزامن في السحابة. وهذا يوفر التلقائي خارج الموقع النسخ الاحتياطي. التلقائي ملف التزامن بتخزين نسخ من الملف بنية على أجهزة الكمبيوتر لجميع العاملين والمتعاونين الذين تم منحهم حق الوصول. وعبر البريد الالكتروني الرسوم البيانية المحددة تلقائيا إلى الموظفين والمتعاونين المحدد. والباحث الرئيسي يمكن رصد التقدم المحرز في اختبار من أي مكان في العالم في أي وقت، وإذا لزم الأمر، إعادة النظر في بروتوكول تجريبي، على الخط، عن بعد من الاعتصامه حيث يجري حاليا اختبار الفئران.
  4. استخدام TSbrowser لدراسة البيانات وإحصاءات موجزة في هيكل البيانات الهرمية عندما تصبح متاحة، في الوقت الحقيقي شبه (انظر الشكل 2).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نظام يمكن وينبغي أن تستخدم لتشغيل بروتوكولات مصممة خصيصا لأهداف المحقق الفردية أو معلم الصف. ومع ذلك، قمنا بتطوير مجموعة من 3 بروتوكولات التي يجب أن تكون مفيدة في نطاق واسع فحص الفئران وراثيا والتلاعب بها على نطاق واسع اختبار الدوائية: بروتوكول مطابقة، وبروتوكول autoshaping 2-النطاط، وبروتوكول التبديل. بروتوكول مطابقة يقيس قدرة الماوس، لتقدير الدخل (الكريات الغذائية في وحدة الزمن) في موقعين مختلفين، تذكر الموقع الذي الغلة التي الدخل، لتتناسب مع نسبة متوسط ​​فترات الزيارة التي قامت...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

غلة أسلوبنا مجموعة واسعة من معنى، النتائج الكمية الفسيولوجية على أداء عدة آليات مختلفة من الإدراك والتعلم والذاكرة، وبالنسبة للعديد من الفئران في وقت واحد، في الحد الأدنى من الوقت، مع حد أدنى من العمل البشري، والتعامل مع أي من المواضيع التجريبية خلال أيام أو أسابيع أو أشهر من الاختبار. هذه الصفات تتناسب مع ذلك من أجل برامج الفحص الجيني والدوائية. فإنه يستخدم تعديل الحد الأدنى قبالة الجاهزة للاستخدام الأجهزة (مربعات الاختبار وأحواض العش). وتنتج المزيد من البيانات من أكثر الفئران عل...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

والكتاب ليس لديهم ما يكشف.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وأيد إنشاء هذا النظام عن طريق 5RO1MH77027.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
لوحة اتصال SmartCtrlMed AssociatesSG-716B (115)لوحة تحكم للمدخلات / المخرجات SmartCtrl
Interface ModuleMed AssociatesDIG-716B (114)بطاقة ذكية لكل غرفة
عالميMed AssociatesSG-210CB (115)كابل من البطاقة الذكية إلى لوحة
التحكم خزانة واجهة منضديةMed AssociatesSG-6080C (109)خزانة لحمل البطاقات الذكية
حامل جبل التيار الكهربائيMed AssociatesSG-500 (112)28 فولت
غرفة اختبار الماوس العريضةMed AssociatesENV-307W (31)غرفة الاختبار
حزمة لوحة حشوMed AssociatesENV-307W-FP (32)لوحات مختلفة الأحجام لغرفة الاختبار
ماوس عريض معياري الشبكة أرضيةMed AssociatesENV-307W-GF (31)كاشف دخول الرأس لغرفة الاختبار
Med AssociatesENV-303HDW (62)دخول الرأس / دخول الحبيبات إلى قادوس
موزع الحبيباتMed AssociatesENV-203-20 (73)المغذي
Med AssociatesENV-303W (61)
بيليه النطاط ضوءMed AssociatesENV-303RL (62)ضوء
النطاطHouse LightMed AssociatesENV-315W (43)دخول الأنبوب
بين العش والاختبارAssociates
42)مروحة العادم لكل غرفة
صندوق عش البولي بروبيلين
أنبوب اتصال أكريليكبين العش ومناطق الاختبار
خزانةخزانة لعقد غرف الاختبار (78 "H ، 48" W ، 24 "D)
كمبيوتربنظام Windows يعمل ببرنامج MedPC للتحكم في
التجربة خادميعمل ب Matlab ، مرتبط بجهاز كمبيوتر التحكم التجريبي بواسطة LAN
Software
MedPCبرنامج MedPC Med Associatesلغة برمجة التحكم في العمليات الخاصة
Matlab w Statistics ToolboxMatlabتحليل البيانات والرسوم البيانية
TSsystemفي المواد التكميلية مع التحديثات من المؤلف الأولالمصدر Matlab Toolbox
ملاحظة: هذا هو التجهيز المطلوب لخزانة واحدة ، تحتوي على 8 بيئات اختبار. يجب نسخ الأجهزة لكل خزانة من هذا القبيل. ومع ذلك ، يمكن لجهاز كمبيوتر واحد التحكم في خزانتين (16 بيئة اختبار)
كابل وعاء الحبيبات وعاء كاشف Fan Med Med ( عش حوض اتصال فولاذية يعمل نظام مفتوح

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. A portrait of the substrate for self-stimulation. Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).
  2. Takahashi, J. S. Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals. Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).
  3. Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. The genetics of quantitative traits: challenges and prospects. 10, 565-577 (2009).
  4. Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice. Nature. 493, 402-405 (2013).
  5. Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. Time and Associative Learning. Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).
  6. Gallistel, C. R., Gibbon, J. Psychol Rev. Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).
  7. Ward, R. D., et al. Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).
  8. Gallistel, C. R., et al. Is matching innate. J. Exp. Anal. Behav. 87, 161-199 (2007).
  9. Herrnstein, R. J. Derivatives of matching. Psychol. Rev. 86, 486-495 (1979).
  10. Mark, T. A., Gallistel, C. R. Kinetics of matching. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 20, 79-95 (1994).
  11. Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. The use of the Morris water maze in the study of memory and learning. Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).
  12. Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster. PLoS ONE. 5, (2010).
  13. Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task. Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).
  14. Upchurch, M., Wehner, J. M. Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance. Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).
  15. Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains. Hippocampus. 10, 213-225 (2000).
  16. Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O'Keefe, J. How vision and movement combine in the hippocampal place code. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).
  17. Gallistel, C. R. The organization of learning. , Bradford Books/MIT Press. (1990).
  18. Wittlinger, M., Wehner, R., Wolf, H. The desert ant odometer: a stride integrator that accounts for stride length and walking speed. J. Exp. Biol. 210, (2007).
  19. Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. Neurogenetics of food anticipation. Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).
  20. Arcediano, F., Miller, R. R. Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective. Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).
  21. Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).
  22. Balci, F., Freestone, D., Gallistel, C. R. Risk assessment in man and mouse. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 2459-2463 (2009).
  23. Kheifets, A., Gallistel, C. R. Mice take calculated risks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).
  24. Fetterman, J. G., Killeen, P. R. Categorical scaling of time: Implications for clock-counter models. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 21, 43-63 (1995).
  25. Luby, M., et al. Food anticipatory activity behavior of mice across a wide range of circadian and non-circadian intervals. PLoS One. 7, (2012).
  26. Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish. Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).
  27. Rodriguiz, R., Wetsel, W. C. Animal Models of Cognitive Impairment Ch. 12. Levin, E. D., Buccafusco, J. J. , CRC Press. (2006).
  28. Gallistel, C. R., et al. Fully Automated Cognitive Assessment of Mice Strains Heterozygous for Cell--Adhesion Genes Reveals Strain--Specific Alterations in Timing Precision. Philosoph. Trans. Royal Soc. B. , (2013).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

MATLAB

مقالات ذات صلة