مقالة منهجية

اكتشاف وتعيين أصوات فوق صوتية للفئران الفردية أثناء التفاعلات الاجتماعية

199 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/71121

⸱

يوليو 7, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Psychological and Brain Sciences, University of Delaware, 2Interdisciplinary Neuroscience Graduate Program, University of Delaware, 3Center for Bioinformatics and Computational Biology, Delaware Biotechnology Institute, University of Delaware

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

يصف هذا البروتوكول طريقة لتسجيل بيانات الفيديو والصوت المتزامنة أثناء التفاعلات الاجتماعية متعددة الفأرة. تستخدم الطريقة مصفوفة ميكروفون وتحديد مصدر الصوت لتعيين أصوات فوق صوتية (USVs) للفئران الفردية، مما يسمح بتحليل كمي لسلوك الصوت عبر الحيوانات والسياقات الاجتماعية.

الملخص

تتواصل الفئران (Mus musculus) باستخدام الأصوات فوق الصوتية (USVs) أثناء التفاعلات الاجتماعية. ومع ذلك، نظرا لأن الفئران غير المرتبطة بمؤشرات بصرية واضحة وتحدث عند ترددات خارج نطاق السمع البشري، يبقى من الصعب تحديد الفئران الفردية التي تصدر أصواتا ضمن المجموعة. يصف هذا البروتوكول طريقة لتسجيل بيانات الفيديو والصوت المتزامن بالموجات فوق الصوتية أثناء التفاعلات الاجتماعية متعددة الحيوانات، مما يتيح التقاط السلوك والنشاط الصوتي في نفس الوقت. تم تحديد خط أنابيب حسابي يدمج تتبع الحيوانات المتعددة، واكتشاف الأصوات، وتحديد مصدر الصوت، وتعيين الأصوات للحيوانات الفردية. يتم وصف إجراءات التحقق المستخدمة لتقييم دقة التتبع، واستخراج الأصوات، ودقة التوطين، وثقة التعيين في كل مرحلة من مراحل خط الأنابيب بشكل أوسع. تطبيق هذا البروتوكول على مجموعة بيانات تجريبية تضم أربعة حيوانات ينتج تتبع الأصوات المنفصلة بشكل فردي، وتقديرات دقيقة مكانيا لمصدر الصوت، وقياسات كمية لإخراج الصوت والميزات الصوتية. معا، توفر هذه الأساليب إطارا قويا لربط التواصل الصوتي بالسلوك الفردي وتمكن من إجراء تحليلات لاحقة للفروق الجنسية، والتنوع الفردي، والتواصل الاجتماعي في الفئران التفاعلية بحرية.

المقدمة

التواصل الاجتماعي عبر مملكة الحيوانات هو عنصر أساسي في ديناميكيات السلوك، يساعد في عمليات مثل البقاء والتكاثر 1,2. بين الثدييات، تتواصل الفئران صوتيا عبر المركبات الصلبة الصلبة (USVs)، التي تمتد عبر ترددات من 35 إلى 110 كيلوهرتز3. تظهر المركبات السوبرالية الغزلية ميزات معقدة، تنقل المعلومات حسب السياق السلوكي4. تظهر الإناث تفضيلا للفئران الذكورية في USVs 5,6، بينما يتفاعل الذكور والإناث صوتيا أثناء سلوكيات التودد7، مما يشير إلى أن الفئران البلعية السدرية تعمل كإشارات اجتماعية رئيسية. نظرا لأن سمات الفيروس الغزلي الغزلي النسبي مرتبطة بحالات سلوكية مميزةللفئران 8، فإن تعيين الأصوات بدقة للأفراد أمر ضروري لفهم التفاعلات الاجتماعية.

على الرغم من الجهود المكثفة لتوضيح وظائف الفئران الصلبية وعلاقتها بالسلوك الاجتماعي8، كان هناك تحد مستمر في المجال وهو تعيين الجرعات الصلبية للفئران الفردية أثناء التفاعلات الجماعية. تنشأ الصعوبات بسبب نقص الحركات المرئية في الفم أثناء إنتاج المركبة الصلبة4 ونطاق تردد المركبات الصلبة غير المسموعة للأذن البشرية3. نتيجة لذلك، تم اقتصار الدراسات السابقة حول العلاقة بين السلوك الغنائي الغنائي والسلوك الاجتماعي على اختبارات مبسطة أو بيئات مقيدة تحد من نطاق سلوكيات المجموعة القابلة للملاحظة، مما يوفر رؤية جزئية فقط حول كيفية تطور السلوك الصوتي في الحيوانات التي تتفاعل بحرية.

لتحسين فهم العلاقة بين التواصل السمعي والسلوك الاجتماعي، من الضروري التقاط مجموعة كاملة من سلوكيات الفئران وتعيين أصوات للأفراد داخل المجموعة. تحديد هويات الأصوات ضرورية لتحديد نطاقات الصوت المعتمدة على الجنس والسياق بين الأفراد8، واختبار فرضيات سببية حول كيفية دفع السمات الصوتية المحددة للسلوك النفس النوع10، 11، 12، وعند الاقتضاء، ربط الإخراج الصوتي بإشارات دماغية مقاس في نفس الوقت (مثل الفيزيولوجيا الكهربائية)13. تاريخيا، كان يعتقد أن ذكور الفئران هي الوحيدة التي تصدر الأصوات؛ ومع ذلك، كشف تحديد مصدر الصوت أن الإناث ينتجن أيضا الفئران الصلبة في البيئات الجماعية7 أو عند إقران مع ذكر14. دون تحديد أي حيوان أصدر فيروس السلاح الصلب، يظل ربط الخصائص الصوتية بالسلوك الفردي والنتائج الاجتماعية في مجموعات تتفاعل بحرية محدودا. لذلك، فإن استخدام نظام توطين يتيح تعيين الأصوات للحيوانات الفردية مع الحفاظ على ديناميكيات التفاعل الطبيعية أمر ضروري.

نظام تحديد مصدر الصوت عبر مصفوفة الميكروفون الموضح هنا، والذي نشر سابقافي 7،15، يقدر الأصل المكاني للكائنات الصوتية الصلبة داخل الساحة ويتتبع مواقع جميع الحيوانات الموجودة وقت النوت، مما يمكن تعيين الأصوات إلى الباعث. ثم يتم دمج تقديرات مصادر الصوت ومواقع الحيوانات المتتبعة باستخدام مقياس قائم على الاحتمالات لدعم تعيين المركبات الصلبة للحيوانات الفردية. يحول تعيين الصوت الجماعي التسجيلات الصوتية الجماعية التي كانت غامضة سابقا إلى بيانات صوتية حيوانية موسومة 7,15، مما يمكن التحليلات الكمية التي تربط نوع الصوت والتوقيت بالسلوك والفعل المماثل اللاحق. الغرض من العمل الحالي هو توفير بروتوكول مفصل لتنفيذ هذه الطريقة، والتي تم قياسها والتحقق منها سابقا15. يوضح البروتوكول التالي إعداد ومعايرة وتنفيذ هذا النظام، بما في ذلك هندسة مصفوفة الميكروفونات، ومزامنة الصوت والفيديو، والكشف التلقائي عن الصوت وتقدير المصدر الاحتمالي، وتتبع مواقع الحيوانات المتعددة، وإجراءات التعيين المستخدمة لإسناد المركبات الصلبة للحيوان الصادر 7,15.

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

البروتوكول

تمت الموافقة على جميع البروتوكولات المتعلقة بالحيوانات من قبل لجنة رعاية واستخدام الحيوانات بجامعة ديلاوير (رقم البروتوكول: 1275) وأجريت وفقا لإرشادات المعاهد الوطنية للصحة. المواد المستخدمة والمواد المستخدمة مدرجة في جدول المواد.

1. بناء جهاز تحديد مصدر الصوت

  1. جهز غرفة التسجيل.
    1. قم بتجميع إطار مكعب الشكل (76.2 سم × 76.2 سم × 61 سم؛ عرض × طول × ارتفاع)، والذي يعمل كساحة تسجيل، ووضعه في حاوية تخفيف الصوت.
    2. استخدم شبكة نايلون لإنشاء الجدران وتبطين الجزء الخارجي من الصندوق برغوة صوتية لتقليل انعكاسات الصوت.
    3. ضع مقياس حرارة في الخارج، ولكن بالقرب منها، في غرفة التسجيل لمراقبة درجة الحرارة المحيطة أثناء التسجيل.
    4. قم بأداء جميع التسجيلات في ظروف مظلمة.
      ملاحظة: حافظ على ظروف بيئية مستقرة عبر جلسات التسجيل، وسجل المعايير البيئية.
  2. قم بتكوين أنظمة تسجيل الفيديو والصوت.
    1. تركيب إضاءة بالأشعة تحت الحمراء فوق الساحة لتمكين تسجيل الفيديو في الظلام.
    2. ضع كاميرا فيديو فوق الساحة وضبطها لتسجيل مستمر على 30 هرتز.
    3. قم بتكوين نظام اكتساب الصوت لتسجيل الإشارات فوق الصوتية من مصفوفة ميكروفونات ذات ثماني قنوات بمعدل أخذ عينات 250 كيلوهرتز.
      ملاحظة: تم استخدام ثمانية ميكروفونات في هذا النظام، لكن يمكن تعديل عدد الميكروفونات حسب الاحتياجات التجريبية.
    4. قم بمزامنة تسجيلات الفيديو والصوت باستخدام مشغل خارجي مشترك لضمان المحاذاة الزمنية.
    5. تأكد من تسجيل بيانات الفيديو والصوت في نفس الوقت وتخزينها لكل جلسة.
      ملاحظة: تم إدراج الأجهزة وبرامج الاستحواذ في جدول المواد والجدول 1 على التوالي.
  3. رتب الميكروفونات والساحة.
    1. ضع ميكروفونات متساوية على طول جدران الساحة (اثنان لكل جدار).
    2. ضع مراكز الميكروفون على بعد 38.1 سم، و19.05 سم من كل زاوية، و10.8 سم فوق أرضية الصالة.
    3. حدد مواقع الميكروفون بصريا لتسهيل المعايرة والتحقق لاحقا.
      ملاحظة: قد تستخدم مصابيح LED لتحديد مواقع الميكروفونات.

2. الاستعدادات لتسجيل السلوك الاجتماعي

  1. جهز الحيوانات التجريبية.
    1. اختر الفأرة التي سيتم تسجيلها. هنا، تم استخدام مجموعات من فأرين ذكرين وأنثى C57BL/6J تتراوح أعمارهم بين 8 و12 أسبوعا وقت التسجيل.
      ملاحظة: يمكن تعديل السلالة، ونسبة الجنس، ونطاق عمر الفئران، وعدد أيام التسجيل في النموذج التجريبي الحالي حسب الأهداف التجريبية المختلفة. لعرض هذه الطريقة، أعيد استخدام مجموعة فرعية من الفئران التجريبية على مدى يومين للتسجيل. قد تظهر فئران C57BL/6J التي تزيد عمرها عن 12 أسبوعا حساسية أقل للأصوات عالية التردد16.
  2. إسكن الحيوانات.
    1. احتفظ بكل فأر على حدة لمدة 14 يوما قبل التسجيل.
      ملاحظة: السكن الفردي يقلل من تأثير الخبرة الاجتماعية السابقة على التفاعلات الجماعية.
    2. توفير الفراش والإثراء والوصول المؤقت إلى الطعام والماء، لكل قفص الفراش.
  3. ضع علامة على الحيوانات للتعرف عليها بصريا.
    1. قبل يومين من التسجيل، تخدير كل فأر باستخدام 2.5٪ من الأيزوفلوران في الأكسجين بمعدل تدفق 1 لتر/دقيقة عبر جهاز تبخير دقيق في غرفة مغلقة. بمجرد تخدير كل فأر، انقله خارج الغرفة، مستلقيا بشكل مسطح مع ظهور ظهره في متناول اليد، وتلقى التخدير من مخروط أنف طوال مدة عملية العلامة.
      ملاحظة: بروتوكول التخدير الموصوف في النموذج التجريبي الحالي معتمد في بروتوكولنا الحيواني وتم تطبيقه على كل فأر بشكل تسلسلي، لكنه قابل للتعديل حسب الحيوانات المختلفة أو الأهداف التجريبية.
    2. أثناء تخدير كل فأر، ضع نمطا فريدا على ظهره باستخدام صبغة شعر غير سامة لتمكين التعرف البصري أثناء التتبع.
    3. راقب كل حيوان باستمرار أثناء تثبيط الصبغة، مع الحفاظ على التخدير لمدة تقارب 15 دقيقة، وتسجيل مدة التخدير.
    4. اشطف كل فأر وضعه في قفص تعافي دافئ حتى يصبح قادرا على المشي بالكامل.
    5. أعد كل فأر إلى قفص نظيف منفصل مع فراش وإثراء وإمكانية الوصول إلى الطعام والماء.
      ملاحظة: ضع علامات على إناث الفئران قبل الذكور لتقليل انتقال إشارات الرائحة الذكرية التي قد تؤثر على السلوك اللاحق.
  4. قم بالتعرض للجنس الآخر.
    1. قبل يوم واحد من التسجيل، جهز أقفاص نظيفة بدون فراش.
    2. لكل فأر تجريبي، ضع الحيوان في قفص يليه فأر جديد من الجنس الآخر.
    3. اسمح للحيوانات بالتفاعل لمدة 10 دقائق.
    4. راقب التفاعلات، وسجل الأحداث السلوكية يدويا.
    5. بعد التعرض، أعد الحيوانات التجريبية إلى مساكن فردية بعد التعرض.
      ملاحظة: التعرض للجنس الآخر هو أمر خاص بالنموذج التجريبي الحالي، لأنه يزيد من احتمال السلوك الصوتي خلال تسجيلات المجموعة اللاحقة17؛ ومع ذلك، فهي ليست عنصرا إلزاميا في الطرق الموصوفة. افصل الحيوانات إذا لاحظ سلوك التزاوج.
  5. تحديد حالات الشرب لدى إناث الفئران.
    1. قبل حوالي ساعتين من التسجيل، قيم حالة الشرب لكل أنثى فأر (إذا كانت من أنثى المشاركين).
    2. قم بغسل المهبل باستخدام 30 ميكرولتر من محلول ملحي مخزن بالفوسفات.
    3. انقل عينة الغسيل إلى شريحة مجهرية نظيفة، واوزع المحلول بشكل متساو.
    4. دع الشرائح تجف تماما.
    5. ضع صبغة بنفسجية كريستالية على كل شريحة واستخدم ماصة للشطف بلطف بالماء.
    6. افحص الشرائح تحت المجهر الضوئي.
    7. تصنيف الحالة الشبقيية بناء على النسب النسبية لخلايا الظهارة النواة، وخلايا الظهارة القرنية، وكريات الدمالبيضاء 18.
    8. سجل حالة الشبك لكل أنثى.
      ملاحظة: بما أن المركبات السبحية البلعية قد تؤثر على استقبال الإناث خلال الشبق19 و20، فإن تحديد حالة الشبق هو أمر محدد بالنموذج التجريبي الحالي؛ ومع ذلك، فهي ليست عنصرا إلزاميا في الطرق الموصوفة.

3. تسجيلات التفاعل الاجتماعي

  1. جهزوا ساحة التسجيل.
    1. أضف أغطية أرضية أرضية الساحة بطبقة أرضية أرضية الساحة بعمق موحد يقارب 1.25 سم.
    2. تأكد من أن الفراش يغطي جميع الزوايا بشكل متساو.
    3. تحقق من أن جميع الميكروفونات مصطفة وغير معوقة وموجهة نحو الساحة.
    4. قبل التسجيلات التجريبية، ضع مسطرة وجسم عالي التباين في وسط الساحة للتحقق من تركيز الكاميرا وتحديد التكبير المكاني.
    5. قم بإزالة كائنات المعايرة قبل بدء التسجيل السلوكي.
      ملاحظة: الفراش الورقي الأبيض يوفر تباينا للحيوانات ذات الفراء الداكن، مما يسهل التتبع. إذا كانت الحيوانات ذات الفراء الفاتح تستخدم، فإن فراش أسود من الورق سيساعد في التتبع. إذا تم تمديد مدة التسجيل، أضف الطعام والماء إلى الساحة. إضافة علامات الاتجاه شمال/جنوب وشرق/غرب إلى المسطرة يسهل تحديد الميكروفونات الثمانية.
  2. قم بتسجيل نظام السلوك المسبق.
    1. قبل التسجيل السلوكي مباشرة، سجل 15 ثانية من الضوضاء الخلفية مع تشغيل أضواء الأشعة تحت الحمراء.
    2. سجل 15 ثانية من اختبار تحديد موقع الميكروفون مع إضاءة الأشعة تحت الحمراء مطفأة وأضواء مؤشر الميكروفون.
    3. احفظ جميع تسجيلات ما قبل السلوك للتحقق لاحقا من أداء النظام.
      ملاحظة: تستخدم هذه التسجيلات للتحقق من وظيفة الميكروفون ومستويات الضوضاء الأساسية. تتوفر السكربتات المستخدمة للتسجيل في مستودع الكود المرتبط.
  3. سجل سلوك المجموعات الاجتماعي.
    1. جهز جميع إعدادات التسجيل مسبقا لتقليل تفاعل الحيوانات قبل جمع البيانات.
    2. ضع الإناث الفئران في الساحة.
    3. ضع الفئران الذكور في الساحة.
      ملاحظة: إذا كنت تسجل عدة حيوانات من نفس الجنس، ضع كلا الحيوانين في نفس الوقت.
    4. أغلق الحوض وابدأ التسجيل.
    5. سجل سلوك اجتماعي جماعي بشكل مستمر لمدة 10 دقائق.
      ملاحظة: مدة التسجيل قابلة للتعديل.
    6. تحقق من أن ملفات الفيديو والصوت قابلة للقراءة وخالية من التلف قبل المعالجة المسبقة.
    7. عند نهاية التسجيل، أزل جميع الحيوانات ما عدا واحدة.
  4. سجل الحيوانات الفردية.
    1. سجل الفأرة المتبقية بمفردها في الساحة لمدة 10 دقائق.
    2. كرر التسجيلات الفردية لكل فأر متبق.
    3. وزن كل فأرة مباشرة بعد التسجيل الفردي.
      ملاحظة: تستخدم التسجيلات الفردية لتدريب والتحقق من تتبع الحيوانات المتعددة. وثق درجة الحرارة داخل الجهاز قبل كل جلسة تسجيل، حيث تؤثر درجة الحرارة على انتشار الصوت. كرر جلسة التسجيل إذا كانت ملفات الفيديو أو الصوت تالفة أو غير مكتملة.

4. معالجة الفيديو مسبقا

  1. جهز ملفات الفيديو.
    1. تحقق من أن جميع تسجيلات الفيديو مخزنة في مجلد واحد مرتبط بالتجربة.
  2. اضبط شدة الفيديو للتتبع.
    1. إذا لزم الأمر، قم بتطبيق تعديل موحد للسطوع على جميع إطارات الفيديو بإضافة قيمة ثابتة (brightness_adjustment × 255) لكل بكسل، حيث brightness_adjustment هو عدد قياسي يتراوح عادة من 0.1 إلى 0.6 حسب ظروف الإضاءة.
    2. إذا لزم الأمر، قم بتطبيق تعديل التباين العالمي باستخدام إعادة تعيين الشدة (مثل دالة عدم التكيف في MATLAB) مع نطاق إدخال محدد (مثلا، [0.2، 0.8])، الذي يربط شدة البكسلات عند 20٪ من الحد الأقصى إلى الأسود و80٪ من الحد الأقصى إلى الأبيض وقيم متوسطة خطية. يتم تنفيذ هذه الخطوة لزيادة الفصل بين علامات التعريف ذات اللون الفاتح والخلفية.
    3. شدة بكسل القطع تصل إلى النطاق الصحيح لعمق بت الفيديو (أي من 0 إلى 255 لفيديو 8-بت).
      ملاحظة: يجب تطبيق معلمات معالجة مسبقة متطابقة على جميع الإطارات داخل التسجيل وعبر التسجيلات لضمان الاتساق. هذه التعديلات اختيارية وتعتمد على ظروف التسجيل. بالنسبة للبيانات الممثلة المعروضة هنا، لم يتم تطبيق أي تعديلات على السطوع أو التباين. عند الحاجة إلى تعديلات، يجب على المستخدمين معاينة الإطار الأول المعالج لتأكيد التباين الكافي بين الحيوانات والساحة قبل معالجة الفيديو بالكامل.
  3. تصدير الفيديوهات المعالجة مسبقا.
    1. احفظ ملفات الفيديو المعالجة مسبقا باستخدام نفس معدل الإطارات والمحاذاة الزمنية مثل التسجيلات الأصلية.
    2. احتفظ بملفات الفيديو الأصلية للرجوع إليها والتحقق.
      ملاحظة: السكريبتات المستخدمة في معالجة الفيديو وقيم المعلمات المحددة المطبقة متاحة في مستودع الكود المرتبط.

5. تتبع الحيوانات المتعددة

  1. جهز برنامج التتبع والبيانات.
    1. قم بتثبيت برنامج تتبع متعدد الحيوانات وجميع التبعيات المطلوبة. استخدمت هذه الدراسة مووز تراكر (MoTR؛ الجدول 1) لأن تنسيق الإخراج متوافق مع Muse (الجدول 1)، وهو برنامج آخر في خط أنابيب الإنتاج لدينا يستخدم لحسابات تحديد مصدر الصوت21.
      ملاحظة: يمكن استخدام برامج تتبع آلية أخرى، مثل Social LEAP Estimates Animal Pose (SLEAP)22 أو DeepLabCut23، لتتبع الحيوانات، طالما تم توليد موقع الحيوان واتجاه الاتجاه وموقع الأنف.
    2. نظم ملفات الفيديو المعالجة مسبقا بحيث تكون تسجيلات الحيوانات الواحدة وتسجيلات الحيوانات المتعددة منفصلة بوضوح.
    3. تحقق من أن جميع ملفات الفيديو لديها معدلات إطارات ودقة مكانية متسقة.
      ملاحظة: تعليمات تثبيت البرمجيات ومتطلبات الاعتماد متوفرة في مستودع الكود المرتبط.
  2. درب نماذج الحيوانات الفردية.
    1. اختر تسجيلات حيوانية واحدة تتوافق مع كل موضوع تجريبي.
    2. تدريب مصنف هوية منفصل لكل حيوان باستخدام ميزات مستخرجة من تسجيل الحيوان الفردي لذلك الحيوان. خلال التسجيلات الجماعية، يتم دمج هذه المخرجات المصنفة لكل حيوان مع معلومات المسار عبر الإطارات للحفاظ على هوية الحيوان.
    3. تحقق من أن التدريب قد اكتمل بنجاح قبل المتابعة.
      ملاحظة: تستخدم تسجيلات الحيوان الواحد لتهيئة تتبع الهوية في جلسات متعددة الحيوانات.
  3. تتبع تسجيلات متعددة الحيوانات.
    1. طبق نموذج التتبع المدرب على تسجيلات تفاعلات اجتماعية متعددة الحيوانات.
    2. قم بتوليد تقديرات إطارا بإطار لوضعية الحيوان، والاتجاه، وشكل الجسم لكل موضوع.
    3. حفظ مخرجات التتبع للتحليلات التالية.

6. التقسيم الصوتي

  1. جهز بيانات الصوت.
    1. تحقق من أن جميع التسجيلات الصوتية من قنوات الميكروفون الفردية موجودة ومتاحة.
  2. اكتشف الأصوات.
    1. شغل برنامج تقسيم الصوتيات، Ax (الجدول 1)، على كل تسجيل لاكتشاف الجرعات الصلبة الصلبة.
    2. قم بتكوين معلمات الزمن والتردد المعرفة في ملف الإدخال الذي ينظر إليه Ax. تم ضبط تردد أخذ عينات الميكروفون على 250 كيلوهرتز.
      ملاحظة: تم النظر في ثلاثة أحجام نوافذ لتحويل فورييه السريع غير الموحد، بما في ذلك 64 و128 و256 عينات. تم تطبيق حاصل ضرب زمني وعرض نطاق ترددي متعدد التدرج مقداره 3 مع 5 تدريج، مع عتبة دلالة 0.05. تم استخدام مدة لا تقل عن 0 عينات، مع قطع تردد منخفض يبلغ 30 كيلوهرتز وقطع تردد عالي 110 كيلوهرتز. تم ضبط حجم الالتفاف ليشمل 1001 هرتز في 0.001 ثانية. تم تضمين علم لدمج الإشارات المرتبطة بالتوافق. للمزيد من التفاصيل، انظر Neunuebel وآخرون.
    3. استخلاص المركبات المرشحة للضرائب البرية المفتوحة بناء على هذه الميزات الزمنية-الترددية.
    4. احفظ مخرجات التقسيم كجدول بيانات لكل تسجيل.
      ملاحظة: تعليمات تثبيت البرمجيات، السكريبتات النصية، وإعدادات المعلمات متوفرة في مستودع الكودالمرتبط رقم 7.
  3. جمع مخرجات التقسيم.
    1. أنشئ قائمة موحدة بأحداث الصوت المكتشفة تحتوي على أوقات البداية، أوقات الإزاحة، وحدود التردد.
    2. احفظ ملفات الصوت الموحدة لتحليلات التوطين لاحقا.

7. تحديد مصدر الصوت

  1. جهز المدخلات للتوطين.
    1. تأكد من توفر نتائج التقسيم الصوتي ونتائج تتبع الحيوانات المتعددة لكل تسجيل.
    2. نظم مدخلات التوطين بحيث تكون بيانات الصوت، وبيانات التتبع، ومعلومات هندسة الساحة متاحة لبرنامج التوطين.
      ملاحظة: يتم توفير السكريبتات المستخدمة لترتيب ملفات الإدخال، وتعريف هياكل الدليل المطلوبة، وجمع معلومات هندسة الساحة في مستودع الكود المرتبط.
  2. قدر مواقع مصدر الصوت.
    1. تطبيق خوارزمية تحديد مصدر الصوت، MUSE (الجدول 1)، على كل صوت تم اكتشافه7.
    2. باستخدام تسجيلات مصفوفة الميكروفونات، تقدير الأصل المكاني لكل صوت داخل الساحة.
    3. لكل صوت، تقدير موقع مصدر الصوت باستخدام إعادة العينات باستخدام جاكنايف بتكرار عملية التوطين ثماني مرات، مع حذف ميكروفون واحد في كل مرة بحيث يعتمد كل تقدير على الميكروفونات السبعة المتبقية. هذا يولد ثمانية تقديرات لكل نطق.
      ملاحظة: الاختلافات في وقت الوصول بين الميكروفونات أمر حاسم لتقدير موقع مصدر الصوت. يستخدم إعادة العينات باستخدام جاكنايف لتقييم موثوقية التحديد وتقليل الحساسية لقنوات الميكروفون الفردية. يتم توفير السكريبتات المستخدمة لتقدير موقع مصدر الصوت في مستودع الشيفرة المرتبطرقم 7.
  3. احسب توزيعات احتمالية موقع مصدر الصوت.
    1. لكل صوت، احسب مصفوفة التغاير24، واستخدم هذا وتقديرات نقاط جاكنايف المتوسطة لحساب كثافة الاحتمالات عبر أرضية الساحة.
  4. دمج التمركز مع مواقع الحيوانات.
    1. استخرج أوضاع الرأس أو الأنف المتتبعة لجميع الحيوانات في وقت كل نطق.
    2. لكل صوت، قيم كثافة احتمالية التموضع في موقع أنف كل حيوان.
    3. لكل صوت، احسب مقياس ثقة التعيين لكل حيوان بناء على قيم الاحتمالية. يتم حساب مقياس ثقة التعيين لكل حيوان كقيمة كثافة عند أنف ذلك الحيوان مقسومة على مجموع قيم الكثافة لجميع الحيوانات. نشير إلى هذا المقياس باسم مؤشر احتمالية الفأرة (MPI)15.
  5. خصص الأصوات.
    1. إذا تجاوز مقياس ثقة التعيين لفأرة واحدة 0.95، يتم تعيين الإشارة لذلك الفأر 7,15.
    2. تصنيف الأصوات التي لا تستوفي معايير التعيين على أنها غير مكلفة.
    3. احفظ مخرجات التوطين والتعيين للتحقق والتحليل لاحقا.
      ملاحظة: تم توفير عتبات التعيين، ومعايير الثقة، والكود في سكريبتات التحليل المرتبطة.

8. التحقق من صحة النتائج

  1. تحقق من تتبع الحيوانات المتعددة.
    1. قم بتحميل مخرجات التتبع النهائية لكل تسجيل.
    2. وضع وضعيات الحيوانات وشكل الجسم المتراكمة على إطارات الفيديو المقابلة.
    3. فحص نتائج التتبع بصريا لتأكيد موقع الفأرة الدقيق وتحديد الهوية المتسق عبر الإطارات.
      ملاحظة: تشمل نتائج التتبع أبواقا ملونة تشير إلى اتجاه الرأس بشكل مدمج على كل فأرة في كل إطار فيديو. يجب أن يتطابق حجم الهيكل واتجاه الجسم مع حجم الفأرة والاتجاه في كل إطار على التوالي. يجب أن يكون لون البيضاوي متسقا لكل فأرة طوال التسجيل.
    4. تحديد وتصحيح أخطاء التتبع.
      احفظ مخرجات التتبع المصححة للتحليلات التالية.
      ملاحظة: تحدث أخطاء التتبع الشائعة أثناء التفاعلات الاجتماعية القريبة أو بالقرب من حدود الساحة. صحح جميع حالات القفزات الرأسية والذيلية، ومفاتيح الهوية، والقفزات والانحرافات البيضاوية.
      ملاحظة: تتوفر برامج لعرض مخرجات التتبع وتصحيح الأخطاء في مستودع الكود.
  2. تحقق من استخلاص الصوت.
    1. قم بتحميل مخرجات التقسيم الصوتي لكل تسجيل.
    2. توليد مخططات طيفية من بيانات صوتية خام لنوافذ زمنية تمثيلية.
    3. تم اكتشاف أحداث الصوت المتراكبة، بما في ذلك وقت النطق الفردي ونطاقات التردد، على مخططات طيفية.
    4. تأكيد بصري للتطابق بين الأحداث المكتشفة والأصوات التي لوحظت في المخططيات.
    5. إذا لوحظت أخطاء منهجية، قم بضبط معلمات التقسيم قبل إعادة تنفيذ خطوات الاستخراج والتموضع، أو ضبط أي حالة من حالات أخطاء التقسيم يدويا (أي الخطأ في تحديد زمن الصوت أو نطاق التردد).
  3. تحقق من مهمة الغناء.
    1. تحميل مخرجات تحديد مصدر الصوت والتعيين.
    2. لكل صوت، تصور تقديرات التوطين، وتوزيعات الاحتمالات المكانية، ومواقع الحيوانات المراكبة على إطارات الفيديو.
    3. تأكد من أن كثافات احتمالية التمركز تقع بالقرب من رأس الحيوان المعين ومنفصلة بوضوح عن الحيوانات الأخرى.
    4. تحقق من أن الأصوات التي تفشل في معايير التعيين مصنفة كغير معينة.
      ملاحظة: تشمل فحوصات مخرجات التعيين التحقق من أن جميع المخرجات المتوقعة قد تم توليدها وأن خريطة الاحتمالات لكل صوت تقع ضمن حدود الساحة وتحيط بالفأرة المخصصة للغناء.
    5. احفظ نتائج التعيين المعتمدة للتحليلات لاحقا.
      ملاحظة: تم تعريف عتبات ثقة التعيين ومعايير التحقق في سكريبتات التحليل المرتبطة.

9. تحليلات البيانات

  1. تصور توطين مصدر الصوت.
    1. لجلسات تسجيل فردية أو متعددة الحيوانات، اختر إطارات فيديو تم خلالها اكتشاف أصوات.
    2. إنشاء تمثيلات مخططة لإطارات الفيديو المختارة.
    3. قم بإنشاء مخطط مكاني من مخرجات MUSE عن طريق رسم مواقع جميع الميكروفونات، وتقديرات نقاط مصدر الصوت الفردية، والموقع المقدر لمصدر الصوت، وتوزيع الاحتمالات المكاني، وموقع الفأرة، وهوية جهاز الصوت المستنتجة، وشريط السلم.
    4. توليد مخططيات طيفية للصوت المقابل كما تم تسجيله بواسطة كل قناة ميكروفون.
      ملاحظة: هذه التصورات مفيدة لتقييم أداء التوطين بشكل نوعي في السياقات الفردية والجماعية.
  2. قم بقياس خطأ التوطين والدقة.
    1. حساب المسافة بين موقع مصدر الصوت المقدر وموقع الحيوان المسجل لقياس خطأ تحديد الموقع. استخدم تسجيلات الفأرة الفردية لهذه الحسابات، حيث يوجد مصدر واحد فقط والمصدر معروف.
    2. لتقييم دقة التعيين، حول تقديرات مصدر الصوت ومواقع الحيوانات المقابلة إلى إطار مرجعي يركز على الحيوان الذي يصدر أصوات.
    3. تصور التوزيع المكاني لتقديرات مصدر الصوت بالنسبة لموقع الحيوان المتمركز.
  3. توليد مخططات طيفية لتصور الأصوات.
    1. حدد نوبات الغناء ذات الاهتمام باستخدام مخرجات استخراج الصوت التي تحتوي على هوية الناصر، وأوقات بدء وانحراف النطق، وحدود التردد العالي والمنخفض.
    2. اختر نوافذ زمنية تمتد من قبل بداية أول غناء وبعد إزاحة آخر صوت في كل جولة.
    3. استخرج مسارات الجهد من ملفات قناة الصوت لفترات زمنية محددة.
    4. توليد مخططيات طيفية عن طريق تحويل مسارات الجهد المستخرج من مجال الزمن إلى مجال التردد.
    5. حدد نقاط زمنية تتوافق مع الأصوات المعينة وغير المعينة باستخدام ألوان مميزة على الطيف.
    6. في جلسات التفاعل الاجتماعي، حدد نوبات الصوت التي ينتجها أفراد مختلفون، وأنشئ مخططيات طيفية مع هويات النطق المشار إليها باستخدام ألوان خاصة بالهوية.
  4. قم بقياس كمية الصوت حسب الفرد.
    1. استخدم مخرج كود تحديد مصدر الصوت لتعيين تسمية هوية لكل صوت، بحيث يتم ترميز هويات الحيوانات غير الموضعية، والهويات غير الموضعية ولكن غير المعينة، والحيوانات الفردية رقميا.
    2. اجمع عدد الأصوات التي ينتجها كل حيوان على حدة.
    3. قارن عدد الأصوات بين الأفراد وبين الجنسين.
  5. حلل خصائص الصوت.
    1. استخرج خطوط التردد لكل نطق.
    2. قم بقياس معايير الصوت مثل الحد الأقصى للتردد، الحد الأدنى للتردد، متوسط التردد، عرض النطاق الترددي، ومدة الإصدار الصوتي.
    3. قارن معايير الصوت بين الجنسين.
    4. إجراء تحليلات إحصائية مناسبة بناء على خصائص التوزيع للبيانات.
      ملاحظة: اختر الطرق الإحصائية لتطابق الخصائص البرامترية للمتغيرات المقاسة. هنا، عدد المشاركين منخفض جدا للمقارنات الإحصائية.

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

النتائج

النتائج المقدمة في هذا المقال مأخوذة من تسجيلات أجريت على مدى يومين وتهدف إلى توضيح مخرجات البروتوكول، الذي نشر أصلا في وارن وآخرون. هذه البيانات ليست تهدف إلى دعم الاستدلال الإحصائي أو الاستنتاجات العامة.

استخراج وتعيين المركبات السوفية
تم تسجيل الميكروفونات خلال جلسات التفاعل الاجتماعي الفردي والجماعي باستخدام نظام تحديد المواقع عبر مصفوفة الميكروفون. خلال كل جلسة تفاعل اجتماعي، تم تسجيل ذكرين وأنثى. تم إجراء التسج...

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

المناقشة

كان النسبة الموثوقة للضروائر الصلبة إلى الحيوانات الفردية أثناء التفاعلات الجماعية قيدا تقنيا رئيسيا في دراسة التواصل الصوتي بين الفئران. على الرغم من أن الفئران تستخدم على نطاق واسع لدراسة التواصل الاجتماعي، إلا أن عدم القدرة على تعيين الأصوات لأفراد محددين يقلل من التحليل الكمي للسلوك الصوتي في البيئات الاجتماعية الطبيعية. لذا فإن طريقة تمكن تتبع الأصوات الخاصة بالحيوانات أثناء التفاعلات الاجتماعية ضرورية لدراسة إنتاج الصوت لدى الفئران التي تتفاعل بحرية.

تقد...

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

الإفصاحات

المؤلفون ليس لديهم ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

نشكر موظفي منشأة أبحاث الحياة والعلوم بجامعة ديلاوير على رعاية الحيوانات، وجيم فارمر وجيمي كويزنبيري على المساعدة في بناء معدات المختبر، ومجموعة الحوسبة عالية الأداء بجامعة ديلاوير على دعمهم في صيانة تجمع الحوسبة. نشكر أندريه ييتشونغ ما على مساعدته في جمع البيانات. تم تمويل العمل من قبل NIH، وأرقام المنح R01MH122752 و T32GM142603.

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

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Alpha-Dri BeddingShepherd Specialty PapersALPHA-driمطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Extrusion الألمنيوم8020مخصص ليناسب ساحة التسجيلمطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
BNC-2110National Instruments777643-01مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
لوحة أكريليك شفافHome DepotMC-24مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
CM16/CMPA40-5VAvisoft40014مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
كمبيوترHewlett–PackardZ620مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Grasshopper 3FLIRGS3-U3-41C6M-Cمطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
IR lightsGANZIR-LT30مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
NI PXIe-1073National Instruments781161-01مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
NI PXIe-6356National Instruments781053-01مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Nice ‘N Easy, Born Blonde MaxiClairol 2523721مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Mesh من النايلون لجدران القفصMcMaster-Carr9318T25مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Power CordNational Instruments763000-01مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
SCHC68-68-EPMNational Instruments192061-02مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت
Sonex foamPinta AcousticVLW-35مطلوب لنظام تحديد موقع مصدر الصوت

المراجع

  1. Barfield, R. J., Thomas, D. A. The role of ultrasonic vocalizations in the regulation of reproduction in rats. Ann N Y Acad Sci. 474 (1), 33-43 (1986).
  2. Placer, J., Slobodchikoff, C. N. A fuzzy-neural system for identification of species-specific alarm calls of Gunnison's prairie dogs. Behav Processes. 52 (1), 1-9 (2000).
  3. Holy, T. E., Guo, Z. Ultrasonic songs of male mice. PLoS Biol. 3 (12), e386 (2005).
  4. Chabout, J., et al. Adult male mice emit context-specific ultrasonic vocalizations that are modulated by prior isolation or group rearing environment. PLoS One. 7 (1), e29401 (2012).
  5. Shepard, K. N., Liu, R. C. Experience restores innate female preference for male ultrasonic vocalizations. Genes Brain Behav. 10 (1), 28-34 (2011).
  6. Hammerschmidt, K., Radyushkin, K., Ehrenreich, H., Fischer, J. Female mice respond to male ultrasonic songs with approach behaviour. Biol Lett. 5 (5), 589-592 (2009).
  7. Neunuebel, J. P., Taylor, A. L., Arthur, B. J., Egnor, S. E. R. Female mice ultrasonically interact with males during courtship displays. Elife. 4, e06203 (2015).
  8. Sangiamo, D. T., Warren, M. R., Neunuebel, J. P. Ultrasonic signals associated with different types of social behavior of mice. Nat Neurosci. 23 (3), 411-422 (2020).
  9. Zala, S. M., Reitschmidt, D., Noll, A., Balazs, P., Penn, D. J. Sex-dependent modulation of ultrasonic vocalizations in house mice (Mus musculus musculus). PLoS One. 12 (12), e0188647 (2017).
  10. Hammerschmidt, K., Radyushkin, K., Ehrenreich, H., Fischer, J. The structure and usage of female and male mouse ultrasonic vocalizations reveal only minor differences. PLoS One. 7 (7), e41133 (2012).
  11. Musolf, K., Hoffmann, F., Penn, D. J. Ultrasonic courtship vocalizations in wild house mice Mus musculus musculus. Anim Behav. 79 (3), 757-764 (2010).
  12. Warburton, V. L., Sales, G. D., Milligan, S. R. The emission and elicitation of mouse ultrasonic vocalizations the effects of age sex and gonadal status. Physiol Behav. 45 (1), 41-47 (1989).
  13. Chen, P., Hong, W. Neural circuit mechanisms of social behavior. Neuron. 98 (1), 16-30 (2018).
  14. Heckman, J. J., et al. High-precision spatial localization of mouse vocalizations during social interaction. Sci Rep. 7 (1), 3017 (2017).
  15. Warren, M. R., Sangiamo, D. T., Neunuebel, J. P. High channel count microphone array accurately and precisely localizes ultrasonic signals from freely moving mice. J Neurosci Methods. 297, 44-60 (2018).
  16. Johnson, K. R., Erway, L. C., Cook, S. A., Willott, J. F., Zheng, Q. Y. A major gene affecting age-related hearing loss in C57BL/6J mice. Hear Res. 114 (1), 83-92 (1997).
  17. Zala, S. M., et al. Primed to vocalize wild-derived male house mice increase vocalization rate and diversity after a previous encounter with a female. PLoS One. 15 (12), e0242959 (2020).
  18. Cora, M. C., Kooistra, L., Travlos, G. Vaginal cytology of the laboratory rat and mouse: review and criteria for the staging of the estrous cycle using stained vaginal smears. Toxicologic pathology. 43 (6), 776-793 (2015).
  19. Floody, O. R., Pfaff, D. W., Lewis, C. D. Communication among hamsters by high-frequency acoustic signals II determinants of calling by females and males. J Comp Physiol Psychol. 91 (4), 807-819 (1977).
  20. McIntosh, T. K., Barfield, R. J., Geyer, L. A. Ultrasonic vocalisations facilitate sexual behaviour of female rats. Nature. 272 (5649), 163-164 (1978).
  21. Ohayon, S., Avni, O., Taylor, A. L., Perona, P., Egnor, S. E. R. Automated multi-day tracking of marked mice for the analysis of social behaviour. J Neurosci Methods. 219 (1), 10-19 (2013).
  22. Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nat Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
  23. Mathis, A., et al. DeepLabCut markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  24. Peña, D., Prieto, F. J. Multivariate outlier detection and robust covariance matrix estimation. Technometrics. 43 (3), 286-310 (2001).
  25. Matsumoto, J., et al. Acoustic camera system for measuring ultrasound communication in mice. iScience. 25 (8), 104812 (2022).
  26. Waidmann, E. N., Yang, V. H. Y., Luo, E., Doyle, W. C., Jarvis, E. D. Mountable miniature microphones to identify and assign mouse ultrasonic vocalizations. Cell Rep Methods. 5 (6), 101081 (2025).

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

233 233 JoVE
الفيديو قريباً

مقالات ذات صلة