Summary
본 프로토콜은 Arduino 및 관련 하드웨어를 사용하여 설치류 동물 모델을위한 오픈 소스 5 선택 직렬 반응 시간 작업 도구 상자와 자동화 된 행동 훈련을위한 선택적 스크립트를 포함한 다목적 Matlab 도구 상자의 개발을 설명합니다. 스크립트는 사용자 정의 할 수 있으며 다양한 시험 및 테스트 설계의 구현을 용이하게합니다.
Abstract
5-choice 연속 반응 시간 작업 (5-CSRTT)은 설치류의 점성 공간적 관심과 충동성을 연구하는 데 자주 사용되는 행동 테스트입니다. 이 작업은 동물들이 광원이 장착 된 다섯 개의 작은 조리개 수평 배열에주의를 기울여야하며, 제한된 시간 내에 하나의 조명 된 대상 조리개를 코를 찌르고 챔버의 반대쪽 벽에있는 음식 잡지에서 음식 보상을 받아야합니다. 이 과제는 반응 정확도 및 반응 시간과 같은 행동 통제 조치를 고려하고 선택적인주의와 충동을 추론 할 수있게합니다. 작업 난이도는 일반적으로 자극 지속 시간 및 작업 설계를 수정하여 제어 할 수 있습니다. 상업적으로 이용 가능한 장치는 일반적으로 작업 매개 변수를 지정하는 실험 챔버 및 특정 소프트웨어로 구성되지만 고정 된 하드 및 소프트웨어로 인해 일반적인 실험 설계 및 특정 작업 요구 사항 및 관련 데이터 출력의 변경에 많은 제한을 제기합니다. 이 문서에서는 사용하기 쉬운 단일 보드 마이크로 컨트롤러 및 표준 전기 기술 구성 요소, 오픈 액세스 Arduino 스크립트 및 하드웨어 제어 및 동작 작업 사양을 위한 Matlab-toolbox를 기반으로 하는 완전히 사용자 지정 가능한 대안에 대해 설명합니다. 도구 상자에는 선택적 계단 절차가 포함되어 있어 자동화된 행동 교육을 수행할 수 있습니다. 맞춤형 챔버에 설치할 수 있는 완벽한 하드웨어 설정과 자유롭게 적응할 수 있는 소프트웨어는 표준화되지 않은 작업과 챔버 설계를 장려합니다. 시스템 설계와 하드웨어 제어 및 실험 설정을 위한 오픈 소스 코드에 대해 설명합니다.
Introduction
5-CSRTT는 행동적 테스트로, 설치류에서 시각적 주의력 과정과 충동성 1,2,3,4,5,6을 연구하기 위해 종종 사용되는데, 예를 들어 주의력에서 콜린성 시스템의 역할과 충동적인 행동에 대한 노르에피네프린 재흡수 억제제의 영향을 결정하는 것과 같은7 . 표준 장치는 반응 정확도, 반응 시간, 충동 및 강박 행동, 운동 능력 및 동기 부여 1,2,3,4,5와 같은 다양한 제어 조치를 관찰 할 수있게합니다. LED가 장착 된 5 개의 조리개, 조리개를 반대하는 챔버 벽의 음식 잡지 및 집 조명 2,5로 구성된 수평 배열로 구성됩니다. 일반적인 작업에서는 집 조명이 켜지고 세션의 시작은 무료 펠릿이 배달되는 음식 잡지의 조명으로 표시됩니다. 시험 과정은 동물이 펠릿1을 회수하기 위해 잡지를 코를 찌를 때 시작됩니다. 그 후, 음식 잡지 조명이 꺼지고 시험 간 간격 (ITI)이 시작되며, 그 동안 동물은 조리개쪽으로 관심을 기울여야합니다. ITI가 경과하면, 조리개 1,2,5 중 하나에 자극 조명이 표시됩니다. 자극은 자극 지속기간(StD)으로 알려진 특정 길이에 대해 주어진다. 동물은 자극이 제시되는 동안 또는 StD가 끝난 후 제한된 시간 창 동안 자극에 반응 할 수 있습니다 (LH)로 알려져 있습니다. 이에 대응하기 위해 동물은 목표 조리개를 코로 찌르고, 올바르게 수행되면 음식 잡지 1,2,5에 보상이 발표됩니다. 그렇지 않으면 잘못된 응답뿐만 아니라 자극 프레젠테이션 전의 응답(예상 또는 조기) 또는 응답 실패(누락)로 인해 시간 초과(TO)가 발생하며, 이 동안 집 조명이 특정 기간 동안 꺼지는 동안 1,2,5가 꺼집니다(그림 1). 일반적으로 차별적 자극 정확도는 주의력 기능을 측정하는 반면, 조기 및 인내 반응(자극 발표 후 조리개에서 반복되는 반응)은 충동 행동과 강박성의 척도로 각각 1,4,5,6으로 간주됩니다.
그림 1: 전형적인 5-CSRTT의 가능한 시험 서열. 심방 간 간격 이후, 자극 표시등이 특정 기간 동안 켜진 다음 제한된 보류 간격 동안 꺼집니다. 쥐는 올바르게 대답하고 보상을받을 수 있거나 잘못 대답하고이 시간 동안 시간 초과를 얻을 수 있습니다. 쥐가 제 시간에 대답하지 않으면 누락으로 인해 시간 초과가 발생합니다. 마찬가지로, 광 자극을 나타내기 전에 반응하면 조기 응답으로 인해 시간 초과가 발생합니다. 또 다른 평가판은 보상 수집 또는 시간 초과 기간이 끝난 후에 시작됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
5-CSRTT는 유연성 때문에 널리 사용됩니다 : 시험 설계의 매개 변수를 변경하여 다양한 하위 범주의주의를 조사 할 수 있습니다. 예를 들어, 동물이 다섯 개의 상이한 개구들(visuospatial attention)에 걸쳐 그의 주의를 분할하도록 되어 있는 반면, 무관한 자극(예를 들어, 청각 자극)의 사용은 선택적이거나 지속적인 주의력(1,2,5,6)의 시험을 가능하게 한다. 이를 위해, 실험 설정은 스피커를 포함함으로써 확장 될 수 있으며, 이는 자극 1,2,5,6을 산만하게하거나 심지어 강화시키는 데 사용될 수 있습니다. 더욱이, 주의력 부하는, 자극 프리젠테이션을 변경하거나 ITI 지속기간(10)을 랜덤화함으로써 직접적으로 변조될 수 있다. 5-CSRTT는 설치류3,7뿐만 아니라 최근 인간이 아닌 영장류 1,7,8과 물고기 7,9를 테스트하기 위해 적용되어 그 타당성을 더욱 보여줍니다. 완전히 사용자 정의 할 수있는 5-CSRTT 도구 상자를 사용하면 표준 설치류 패러다임을 다른 동물 모델에 쉽게 적용 할 수 있습니다. 또한 5-CSRTT 도구 상자의 사용자 정의 유연성은 비표준 작업 설계를 사용한 연구를 장려합니다.
여기에 제시된 완전히 사용자 정의 가능한 5-CSRTT 도구 상자에는 통합 개발 환경에서 프로그래밍된 하드웨어 제어를 위한 Arduino 스크립트가 포함되어 있습니다. 또한 실험 제어를 위한 Matlab 도구 상자(버전 R2019b 이하)로 구성됩니다. 다음 프로토콜은 널리 사용되는 표준 패러다임으로 5-CSRTT 도구 상자를 구성하는 방법을 설명하고 비표준 패러다임에 대한 선택적 구성을 보여 줍니다.
Protocol
이 프로토콜의 실험 절차는 실험 동물 복지에 대한 EU 지침 2010/63의 권고에 따라 독일 연방 정부가 발행 한 동물 복지법에 따라 수행되었으며 지방 당국의 승인을 받았습니다. 이 연구는 행동 훈련 만 필요로했기 때문에 동물을 안락사시키지 않았으며 연구가 수행 된 후 모두 축산장에 보관되었습니다. 이 연구는 열 마리의 수컷 리스터 후드 쥐 (행동 훈련 시작시 생후 4 개월)를 사용하여 수행되었습니다.
1. 축산업, 축산 및 취급
- 동물 복지위원회의 권고에 따라 적절한 침구 재료가있는 표준 케이지에 최대 다섯 마리의 쓰레기와 함께 쥐를 집어줍니다.
- 쥐를 20 ± 2 °C의 통제 된 온도와 최대 50 %의 상대 습도로 12:12 시간의 빛 / 어두운 주기로 또는 동물 복지위원회의 권고에 따라 환기 된 방에 보관하십시오. 음식에 대한 접근을 제한하고 (쥐 당 하루 12g 차우, 자료표 참조) 물에 대한 무제한 접근을 제공하십시오.
- 영구적 인 무독성 잉크 마커를 사용하여 동물의 꼬리를 표시하십시오.
- 행동 실험을 시작하기 전에 실험자가 다루는 데 익숙해 질 때까지 적어도 일주일 동안 쥐를 처리하고 쥐를 보람있는 음식 펠릿에 도입하여 음식 신 공포증을 줄입니다.
2. 하드웨어 및 제어 소프트웨어 준비
- 자유롭게 사용 가능한 통합 개발 환경(IDE) 소프트웨어를 엽니다( 자료 표 참조). 파일 > 열기 를 클릭하고 하드웨어 제어를위한 스크립트 (보충 파일 1)를 클릭하십시오.
- 마이크로 컨트롤러 USB를 컴퓨터에 연결합니다. 자동으로 선택된 보드 및 프로세서 정보가 화면 왼쪽 상단의 도구를 클릭하여 연결된 마이크로 컨트롤러 보드와 일치하는지 확인합니다. 해당 보드 및 프로세서 정보를 선택하고 포트를 클릭하여 사용 가능한 포트를 선택합니다.
- 화면 왼쪽 상단에서 스케치 > 라이브러리 포함 > 라이브러리 관리를 클릭하십시오. 새로 열린 라이브러리 관리자 창에서 검색 창에 "Adafruit Motor Shield V2"라는 용어를 입력하고 해당 라이브러리의 설치 버튼을 클릭하십시오. 검색어 "Adafruit Neopixel"에 대해 동일한 프로세스를 반복하십시오.
- 화면 왼쪽 상단에서 확인 (체크 표시가있는 버튼)을 클릭하여 스크립트에 실수가 없는지 확인하십시오. 업로드 (오른쪽에 화살표가 있는 단추)를 클릭하여 스크립트를 마이크로 컨트롤러 보드에 업로드합니다.
3. 실험 제어 소프트웨어의 제조
- 실험 제어를 위한 네 개의 스크립트와 함수가 모두 동일한 폴더에 있는지 확인합니다.
- 프로그래밍 플랫폼을 열고 화면 상단의 HOME 도구 모음 탭을 클릭 한 다음 경로 설정을 클릭하십시오. 폴더 추가를 클릭하고 모든 실험 제어 스크립트가 포함 된 폴더를 선택하십시오.
- 저장을 클릭하고 경로 설정 창을 닫습니다. 화면 위쪽 절반의 HOME 도구 모음 탭에서 열기를 클릭하고 사용자(보충 파일 2), 계단(보충 파일 3) 및 DataProc(보충 파일 4)과 같은 스크립트 및 기능을 엽니다.
- Psychtoolbox 소프트웨어를 다운로드하고 설치하는 지침에 따라 도구 상자에서 사용하는 ESC 단추 기능을 활성화합니다(액세스 링크 에 대한 자료 표 참조).
4. 5-CSRTT 도구 상자에 사용되는 매개변수 구성
- 습관화를 위해 도구 상자를 준비하십시오.
참고: 그림 2는 현재 연구에 사용된 5-CSRTT 장치를 나타냅니다.- 열려 있는 사용자 스크립트를 선택합니다. 7행의 습관화 변수가 'true'로 설정되어 있는지 확인하십시오. 습관화에 대한 시간 제한을 설정하기 위해 8 행에 분 단위로 숫자 (예 : 30 분 동안 '30')를 작성하십시오. 9행에서 0.01과 1(전체 밝기) 사이의 숫자를 작성하여 자극 조명의 밝기 수준을 선택합니다.
참고: 이 프로젝트에 사용되는 밝기 수준은 0.2로 설정되어 있습니다. - 행동 실험을 수행합니다 (5 단계).
- 열려 있는 사용자 스크립트를 선택합니다. 7행의 습관화 변수가 'true'로 설정되어 있는지 확인하십시오. 습관화에 대한 시간 제한을 설정하기 위해 8 행에 분 단위로 숫자 (예 : 30 분 동안 '30')를 작성하십시오. 9행에서 0.01과 1(전체 밝기) 사이의 숫자를 작성하여 자극 조명의 밝기 수준을 선택합니다.
- 실험 세션에 대한 도구 상자를 준비합니다.
- 열려 있는 사용자 스크립트를 선택합니다. 줄 7의 변수가 'false'로 정의되어 있는지 확인하십시오.
- 12행에서 실험 데이터가 자동으로 저장될 디렉토리 경로(예: 'C:\Users\trainer\Desktop\5CSRTT')를 입력합니다. 이 정확한 이름을 가진 디렉토리가 있는지 확인하십시오.
- 13행에 주체 ID를 입력합니다(예: 'red1').
- 생성된 데이터가 디렉토리 경로에 자동으로 저장되도록 14행의 변수가 'true'로 정의되었는지 확인하십시오.
- 15행의 변수가 'true'로 정의되어 있는지 확인하고 16행과 17행에 숫자를 입력하여 각각 시행 및 시간 제한(최소)을 설정한 후 프로그램이 자동으로 중지됩니다.
- 표준 5-CSRTT 패러다임에 대한 매개변수를 구성합니다.
- 첫 번째 시험 전에 무료 펠릿 배달을 위해 라인 32의 변수가 'true'로 설정되어 있는지 확인하십시오. 33행의 변수를 'true'로 정의하여 각 평가판이 시작되기 전에 잡지 항목을 확인합니다. 라인 34의 변수가 '정의됨'으로 설정되어 있는지 확인하고 35행에 숫자를 입력하여 ITI의 길이를 초 단위로 지정하십시오.
- 37행에 정의된 변수가 'true'로 설정되어 조기 답변이 있는 시험이 세션의 평가판 제한에 영향을 주지 않도록 해야 합니다. 38행에 LH(제한된 홀드) 길이를 초 단위로 정의하는 숫자 값을 입력합니다.
- 라인 39의 변수가 'none'으로 설정되고 라인 40의 변수가 'false'로 정의되어 있는지 확인하십시오. 줄 41에 숫자를 입력하여 TO 길이를 초 단위로 정의하고 줄 42의 변수가 'false'로 설정되어 있는지 확인합니다.
- 라인(45)에 조명될 수 있는 개구들의 수에 대응하는 숫자값을 입력한다(예를 들어, '5'). 라인 46의 변수가 '의사 랜덤' 또는 '랜덤'으로 정의되고 47행에 숫자를 입력하여 StD 길이를 초 단위로 설정했는지 확인하십시오. 라인 48의 변수가 '단일'로 정의되고 라인 49의 숫자 값이 '1'인지 확인하십시오. 라인 50에서 숫자를 입력하여 목표 자극의 밝기를 정의합니다.
- 64 행과 65 행의 변수가 각각 '바이너리'및 '비 의존성'으로 정의되는지 확인하십시오. 정확한 코찌르기 다음에 방출될 식품 펠릿의 수에 해당하는 71행에 숫자 값을 입력하십시오.
- 행동 실험을 수행합니다 (5 단계).
- 비표준 5-CSRTT 패러다임에 대한 매개변수를 구성합니다.
참고: 이 하위 장에서 설명하는 모든 단계는 선택 사항입니다.- 자동 계단 훈련 절차를 사용하기 위해 자동 성능 확인이 필요한 경우 18 행의 변수가 'true'로 정의되고 성능 검사의 빈도를 정의하는 줄 20에 숫자 값을 입력하십시오. 21행에 숫자를 입력하여 피험자의 성과를 계산하기 전에 현재 세션 중에 완료될 최소 시행 횟수를 정의합니다. 21행의 변수가 'all'로 정의되어 현재 세션의 모든 평가판이 성능 검사에 포함되도록 하십시오.
- 프로그램이 이전에 완료된 세션과 일치하도록 현재 세션의 매개 변수를 업데이트하도록 줄 22의 변수가 'true'로 설정되어 있는지 확인하십시오. 23행에 '최신'을 입력하여 마지막 세션이 업로드되는지 확인합니다.
참고 : 프로그램은 "계단"기능의 사양에 따라 매개 변수를 업데이트하여 이전에 완료된 수준으로 점프합니다. 업로드할 특정 데이터 세트는 ".mat" 결말이 있는 데이터 파일의 정확한 경로를 입력하여 선택할 수도 있습니다. - 자동화된 행동 훈련이 필요한 경우, 라인 26의 변수가 'true'로 설정되어 있는지 확인하십시오. 27행과 28행에 숫자 값을 입력하여 시작할 교육 수준과 사용 가능한 총 수준 수를 각각 정의합니다. 코호트의 분할이 바람직한 경우, 그룹을 지정하는 29행에 이름(예: 'group1')을 입력합니다.
참고: 각 그룹은 수준 업데이트에 대해 고유한 교육 수준 및 기준 집합을 사용할 수 있습니다. 각 그룹에 대한 매개 변수는 "계단" 함수에 정의되어 있습니다(단계 4.2.8.). - 34행에서 무작위 ITI 기간이 필요한 경우 '무작위'를 입력합니다. 숫자 간격(예를 들어, '[0,2]')을 입력하여 고정된 ITI 지속기간에 추가될 랜덤화된 수를 포함하는 구간을 정의한다.
- 조기 응답이 있는 임상시험이 세션의 시험 제한에 영향을 미치도록 하려면 37행에 'false'를 입력합니다.
- 추가 노즈 포크가 인내 있는 답변으로 계산되는 시간 창을 정의하려면 39행에 숫자 값을 입력합니다. 40행에 'true'를 입력하면 조기 답변이 시간 초과를 불러일으킵니다.
- 대상 조리개들의 서로 다른 그룹을 정의하려면 라인 48에 '이웃', '이동됨' 또는 '모두'를 입력합니다. 줄 49에 숫자 값을 입력하여 대상 조리개의 총 수를 정의합니다. 흐리게 표시된 자극이 필요한 경우 라인(51 및 52)에 숫자 값을 입력하여 흐리게 표시된 조리개 수의 총 수와 밝기를 각각 정의합니다.
- 자극 프리젠테이션 전에 짧은 톤(톤 C4, 262Hz(과학적 피치 표기법))의 방출이 요구된다면, 라인(55)의 변수가 '참'으로 설정되었는지 확인하십시오. 라인(56, 57, 58)에 숫자 값을 입력하여 화자의 톤과 자극 프리젠테이션 사이의 시간 윈도우(밀리초 단위), 톤의 지속 시간(밀리초 단위) 및 톤의 볼륨(0(톤 없음)과 1(전체 볼륨) 사이의 숫자가 허용됨)을 정의한다.
- 성공적인 노즈-포크 후에 짧은 톤(톤 C6, 1047 Hz)의 방출이 요구된다면, 라인(59)의 변수가 'true'로 설정되었는지 확인하십시오. 60행과 61행에 숫자 값을 입력하여 톤의 지속 시간(밀리초 단위)과 톤의 볼륨(0(톤 없음)과 1(전체 볼륨) 사이의 숫자가 허용됨)을 정의합니다.
- 희미하게 점등된 조리개에서의 응답이 보상되어야 하는 경우, 라인 64의 변수가 '비바이너리'로 설정되었는지 확인하십시오. 73행에 숫자 값을 입력하여 희미한 조명 조리개에서 코 찌르기에 대해 전달되는 음식 펠릿의 수를 정의합니다.
- 펠릿 디스펜서를 두 개 이상 사용하는 경우, 대상 조리개 및 흐리게 표시된 조리개 내의 노즈 포크에 대해 라인 70 및 72에 해당 모터 번호를 입력하십시오.
참고: 모터 번호는 1 또는 2일 수 있습니다. 해당 모터 실드의 나사 단자 M3 및 M4는 하드웨어 제어를 위한 스크립트에 정의되어 있습니다. - 반응 시간에 따라 보상을 등급화하는 것이 필요한 경우, 라인(65)의 변수가 '의존적'으로 설정되었는지 확인하십시오.
- 반응 시간(초 단위), 모터 수 및 전달될 식품 펠릿의 수를 서로 다른 범주로 나누는 라인(67)에 숫자 값을 입력하여 목표 개구에서 노즈포크의 의존성을 정의하여 특정 반응 시간 간격이 선택된 모터 수 및 펠릿 수에 해당하도록 합니다.
- 68행에 숫자를 입력하여 반응 시간(초), 모터 수 및 흐리게 표시된 조리개에서 노즈 포크에 대해 전달될 식품 펠릿 수에 대해 서로 다른 범주를 정의합니다.
- 아래 단계에 따라 계단 기능을 구성합니다.
참고: 이 단계는 선택 사항입니다.- 열려 있는 계단 기능을 선택합니다. 4행에 첫 번째 그룹의 이름(예: 'group1')을 입력합니다. 해당되는 경우, 77행에 두 번째 그룹의 이름(예: 'group2')을 입력합니다.
- 첫 번째 그룹에 대한 두 번째 훈련 레벨에 대한 파라미터를 변경하려면 17행의 성능 검사에서 계산된 파라미터 중 하나를 입력합니다(예: 기준이 30개의 노즈포크에 올바르게 응답하는 경우 PerformanceCheck.NumCorrect >= 30).
참고: 이전 세션의 자동 로드를 사용할 때 "Config_trigger == 2" 매개 변수를 변경하지 마십시오(4.2.7.2단계). - 19행에 업데이트하려는 변수와 해당되는 경우 숫자 값을 입력합니다(예: StD 길이를 30초로 설정하려면 'Config.LED.StimDuration = 30').
참고: 변경할 매개 변수의 수와 새 값을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 유일한 요구 사항은 업데이트할 매개 변수를 업데이트가 필요한 각 수준에서 'UpdateTrigger = 1' 변수 뒤에 입력해야 한다는 것입니다.
- "DataProc" 기능을 구성합니다.
- 열려 있는 DataProc 함수를 선택합니다. 세션의 개요가 있는 그래프를 자동으로 플로팅하고 저장해야 하는 경우 83행 이후 원하는 플롯에 대한 명령을 입력합니다.
참고: 83행 이후의 현재 명령은 세션의 결과에 대한 개요와 ITI 동안 조기 답변의 총 수 또는 음식 패널 푸시 수와 같은 몇 가지 필요한 제어 조치를 플로팅합니다.
- 열려 있는 DataProc 함수를 선택합니다. 세션의 개요가 있는 그래프를 자동으로 플로팅하고 저장해야 하는 경우 83행 이후 원하는 플롯에 대한 명령을 입력합니다.
5. 행동 실험
- 쥐 케이지를 습관화 또는 실험 세션 최소 30분 전에 생체 내에서 실험실로 이송하여 동물을 시험실로 친숙하게 만듭니다.
- 습관화 세션을 위해, 각 조리개에 두 개의 보상 음식 펠릿을 배치하고 잡지 문에 다섯 개의 음식 펠릿을 배치하여 피연산자 챔버를 준비하십시오. 2-4.1단계에 따라 세션에 대한 매개 변수를 구성합니다.
참고: 이 프로토콜에 사용된 피연산자 챔버는 크기가 30 x 30 x 45cm인 수정된 스키너 PVC 박스였습니다.
참고: 첫 번째 습관화 단계에서는 잡지 플랩 도어를 테이프로 붙여서 열린 상태로 유지합니다. 두 번째 습관화 단계에서는 매거진 플랩 도어의 테이프를 제거합니다. - 열려 있는 사용자 스크립트를 선택합니다. 줄 75의 'COM' 설명이 2.2단계에서 선택한 사용 가능한 포트와 일치하는지 확인합니다. 일치하지 않으면 실험 제어 스크립트에서 숫자 값을 변경하십시오 (예 : 'COM3'에서 'COM4'로).
- 부드럽게 쥐를 챔버에 놓습니다.
- 열린 사용자 스크립트에서 화면 위쪽 절반에 있는 편집기 도구 모음 탭을 클릭한 다음 녹색 재생 단추 실행을 클릭합니다. "명령 창" 정보를 읽어 프로그램이 올바르게 실행되고 있는지 확인하십시오.
- 언제든지 실험을 중지하려면 컴퓨터 키보드에서 이스케이프 키 ESC 를 누릅니다. 명령 창 디스플레이에 메시지가 나타날 때까지 기다립니다. "y"를 입력하고 컴퓨터 키보드의 Enter 키를 눌러 현재 세션을 중지하고 획득한 데이터를 저장합니다.
- 습관화 또는 세션 시간 또는 평가판 제한에 도달하면(각각 4.1.1 또는 4.2.5단계) 명령 창 디스플레이에 나타나는 메시지를 확인합니다. "y"를 입력하고 컴퓨터 키보드의 Enter 키를 눌러 현재 세션을 중지합니다.
참고: 메시지는 새 평가판이 시작될 때만 표시되며 답변을 입력할 때까지(세션을 중지하려면 "y", 실험을 계속하려면 "n") 진행 중인 세션이 중지됩니다. - 습관화 세션의 경우, 쥐가 모든 음식 알갱이를 섭취했는지 확인하십시오. 다음 습관화 단계로 진행하기 전에 모든 펠릿이 소비 될 때까지 습관화 단계를 반복하거나 두 번째 단계 후에 5-CSRTT 훈련을 시작하십시오.
- 세션이 끝나면 작동식 챔버의 벽과 바닥을 청소하십시오 (예 : 70 % 에탄올 용액과 종이 타월). 다음 쥐를 소개하기 전에 에탄올 냄새가 사라질 때까지 2-3 분 동안 기다리십시오.
- 실험 날짜가 끝나면 컴퓨터에서 마이크로 컨트롤러 USB를 뽑습니다. 선택적으로 하드웨어 및 실험 제어에 대한 스크립트를 모두 닫습니다.
Representative Results
도 2: 현재 연구에 사용된 5-CSRTT 장치. 이 장치는 5-CSRTT 도구 상자가 장착된 노트북에서 실행되며, 마이크로 컨트롤러 및 모든 관련 장비를 제어하기 위한 스크립트와 5-CSRTT 실험을 제어하기 위한 여러 스크립트를 제공합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
완전히 사용자 정의 할 수있는 툴 박스는 사용하기 쉽고 단일 보드 마이크로 컨트롤러 및 표준 전기 기술 구성 요소를 기반으로합니다. 그림 3은 단순화된 회로 및 배선도를 보여줍니다. 전체 조리개는 빛 자극으로 5 개의 LED와 코 찌름을 감지하는 5 개의 적외선 센서로 구성됩니다. 집 조명은 여덟 개의 LED가있는 하나의 스트립으로 구성되며 식품 잡지는 마이크로 스위치가있는 플랩 도어, 모터 구동 펠릿 디스펜서 및 조명을위한 여덟 개의 LED가있는 스트립이있는 조리개로 만들어집니다. 이 회로는 또한 청각 피드백을 위한 수동 부저 스피커 및 볼륨 조정을 위한 디지털 전위차계와 같은 선택적 구성 요소에 대한 연결을 예시합니다. 이 도구 상자 개발에 사용된 장비 목록은 재료 표를 참조하십시오.
그림 3: 마이크로 컨트롤러 하드웨어의 간소화된 회로. 쉽고 빠르게 사용자 정의 할 수 있도록 마이크로 컨트롤러 장비는 브레드 보드를 통해 연결됩니다. 왼쪽 위에서 왼쪽 아래로, 시계 방향: 마이크로 컨트롤러 보드가 모터 실드와 DC 모터(펠릿 디스펜서 모터를 나타냄)에 연결됩니다. 오른쪽에는 집과 음식 잡지 조명을위한 LED 스트립이 있으며, 중간에는 자극 광을위한 다섯 개의 흰색 LED와 조리개에 사용되는 다섯 개의 적외선 센서 쌍이 모두 있습니다. 마이크로 컨트롤러 보드 아래에는 간단한 마이크로 스위치 (식품 잡지 플랩 도어에 사용 된 스위치를 나타냄)가 있습니다. 마지막으로, 패시브 부저 스피커와 디지털 포텐쇼미터가 중간에 묘사됩니다. 이 이미지는 오픈 소스 소프트웨어 Fritzing을 사용하여 만들어졌습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 실험 제어 스크립트의 모든 구성 요소의 연결 및 함수와 "코드" 함수의 단순화된 다이어그램. (A) "User" 스크립트는 매개 변수를 "Code" 함수로 보내고, 이 함수는 "Staircase" 함수에 직접 연결되므로 실험이 진행되는 동안 "Code" 함수에 사용되는 모든 매개 변수를 업데이트할 수 있습니다. 그런 다음 "Code" 함수는 세션이 끝날 때 결과를 "DataProc" 함수로 보냅니다. (B) 실험 세션을 시작하기 전에 "코드" 함수는 먼저 습관화 프로토콜을 시작해야 하는지 여부를 확인합니다. 그렇지 않은 경우 "User" 스크립트에서 선택한 정의를 기반으로 매개 변수를 설정합니다. 각 평가판이 시작되기 전에 함수는 키보드의 ESC 키를 눌렀는지 여부를 확인합니다. 그렇지 않은 경우 새 평가판으로 계속됩니다. 그렇지 않으면 실험 세션을 중지하고 수집된 데이터를 DataProc 함수로 전달합니다. 각 평가판 시작 전에 이 중요한 검사를 통해 선택한 시간 제한에 도달하기 전에 프로그램을 중지할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
상이한 실험 제어 스크립트 사이의 상호작용은 도 4A에서 볼 수 있다. "User" 스크립트에는 실험을 정의하는 모든 매개 변수가 포함됩니다. 거기에서, 실험의 타이밍, 조명 자극의 수 및 밝기, ITI 지속 시간 등을 결정하는 변수들이 자유롭게 선택될 수 있다. Code 함수(보충 파일 5)에는 단일 시험과 모든 가능한 결과에 대한 자세한 설명이 포함되어 있으며, 이는 그림 4B와 같이 실험 전반에 걸쳐 반복됩니다. 또한, 그것은 장치에 동물의 습관화를위한 프로토콜로 구성됩니다. Code 함수는 또한 정기적으로 동물의 성능을 확인합니다. 또한 계단 기능은 선택 사항입니다. 피험자의 수행은 이전에 설정된 기준과 비교되며, 동물의 성능이 이러한 기준을 충족하면 원하는 매개 변수가 자동으로 업데이트됩니다. 계단 기능은 또한 전날의 세션에서 획득 한 결과를 고려할 수 있습니다. 실험이 실행되는 동안 평가판이 끝날 때 성능 검사는 정확도, 누락 및 완료된 시험의 총 정답 수를 계산하고 계단 함수에 지정된 대로 레벨 업데이트에 대해 원하는 기준과 결과를 비교합니다. 마지막으로 DataProc 함수는 수집된 모든 데이터를 처리하고 빠른 분석을 위해 간단한 그래프를 생성합니다. 세션이 끝나면 도구 상자는 모든 데이터를 *.mat 파일에 자동으로 저장하고 실험의 필수 정보가 포함된 추가 *.xlsx 파일을 생성합니다.
그림 5: 5-CSRTT 도구 상자의 다양한 자극 구성의 예. 다이어그램은 선택된 구성에 의존하여 표적 자극의 가능한 조합을 예시한다. "모든"구성과 "단일"구성 모두 표준 패러다임 (습관화 및 행동 실험)에 사용됩니다. "이웃" 및 "이동된" 구성은 비표준 자극 구성을 보여주며, 다른 수의 조명 자극을 사용할 수 있게 하며, 이는 또한 목표 자극과 다른 대조를 가질 수 있다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
프로토콜 단계 4.2.7.7에서는 선택적 기능인 대상 조리개 그룹화 변경을 언급합니다. 표준 5-CSRTT 패러다임은 하나의 단일 표적 자극을 이용한다. 여기에서는 제시된 도구 상자가 표준 패러다임을 수정할 수있는 방법을 보여줍니다. 그림 5는 선택한 구성과 관련된 총 5개의 조리개 중 몇 가지 가능한 그룹 조합을 보여 줍니다. "모든" 구성은 사용 가능한 모든 조리개를 점등하여 각 조리개가 이제 대상 조리개가 되도록 하여 초기 훈련 단계에서 도움이 될 수 있습니다. 이웃 구성은 (자유롭게 선택된) 수의 대상 조리개가 서로 인접하도록 합니다. 이웃이 대상 조리개와 동일하지 않고 더 낮은(또는 더 높은) 대비로 조명되도록 설정을 지정할 수 있습니다. 조명 대비가 다른 조리개를 사용하면 고대비 또는 저대비 조리개에서 코 찌르기에 대해 다르게 등급이 매겨진 보상을 사용하는 것과 같은 새로운 패러다임을 테스트 할 수 있습니다. 그림 5는 동일한 조명을 가진 세 개의 대상 조리개가 있는 예를 보여 줍니다. 단일 구성은 일반적으로 단일 타겟만 조명되는 표준 5-CSRTT에서 사용됩니다. 마지막으로 이동된 구성은 인접 구성을 확장합니다. 대상 조리개가 각각 첫 번째 또는 마지막 위치에 있는 경우 이웃 자극을 마지막 또는 첫 번째 조리개 쪽으로 이동합니다. 이웃 구성에서와 같이, 이웃들의 조명 강도는 타겟 개구와 동일하거나 상이한 자유롭게 선택될 수 있다. 또한, 전체 조명 자극의 수는 자유롭게 선택할 수 있습니다. 그런 다음 도구 상자는 가능한 모든 자극을 자동으로 계산합니다. 그러나 이 구성의 경우 매개 변수 "Config.LED.NumHighLED"를 "1"로 설정해야 합니다.
프로토콜에 이어서, 5-CSRTT에 대한 래트 (N=10)의 훈련은 표 1에 제시된 훈련 단계에 따라 수행되었다.
표 1: 5-CSRTT 훈련 일정 및 다음 단계로 이동하기 위한 기준. (A) 시험 간 간격은 모든 훈련 레벨에서 5초로 일정하게 유지되었다. (B) 모든 훈련 수준에 대한 자극 기간. (C) 제한된 홀드 (LH) 시간 창, 자극 꺼짐과 코 찌르기 반응 사이에 허용되는 최대 시간. (D) 각 교육 수준을 통과하는 데 필요한 총 정답 수. (E) 정확도 백분율은 로 
계산된다. (F) 누락 오류의 백분율은 로 
정의됩니다. 이 기준에는 조기 응답이 포함되지 않습니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
래트의 성능을 표 1에 주어진 각 훈련 수준을 완료하는데 필요한 훈련 일수(세션)의 수와 비교하였다. 모든 동물들은 각각 60초의 StD와 LH로 훈련 레벨 1에서 시작했다. 그러나, 일부 래트(N=5)는 이전에 보고된 추가적인 자극 옵션 중 일부를 테스트하기 위해 향상된 습관화 훈련을 받았으며, 이는 개별 동물이 훈련 레벨 1에 머물렀던 세션 수의 차이를 설명한다. 레벨의 완료는 총 30 개 이상의 정확한 응답에 도달하여 표시되었습니다. StD와 LH는 다음 레벨에서 감소한 반면, 다음 교육 레벨로 발전하기 위한 기준은 더욱 엄격해졌고, 과제 1,6의 주의 요구가 증가하였다.
표 2는 한 세션 동안 한 예의 쥐의 자동으로 생성된 *.xlsx 스프레드시트를 보여준다. 쥐는 훈련 수준 5에 지정된 구성으로 시작했습니다. 네 번의 시험 후, 쥐는 현재 세션에서 수행 된 시험과 이전 세션에서 달성 된 정확성을 고려하여 레벨 6으로 나아갔습니다. 다음 교육 수준으로 진행하기 위해 현재 세션에서 최소 몇 번의 시험을 수행해야 하는지는 "Config.Experiment.MinNumTrials" 변수에 명시되어 있습니다. 같은 세션에서 쥐는 레벨 6에서 66 건의 시험을 완료하고 80 %의 정확도와 > 20 %의 누락의 요구 사항을 달성 한 후 훈련 레벨 7< 진행했습니다. 전체적으로, 래트는 표 1에 제공된 바와 같은 훈련 수준의 구성을 사용하여 26일 동안 훈련되었다. 훈련 레벨당 소비된 세션의 수는 도 6A에 제공된다. 검은 선은 모든 피험자의 평균을 보여 주며 각 색의 선은 한 마리의 쥐의 데이터를 표시합니다. 모든 래트는 14-22 세션 내에 여덟 번째 수준에 도달했다 (그림 6B). 도 6C 는 5-CSRTT 장치에서의 훈련 수준 및 모든 훈련 일수에 걸친 피험자의 평균 성과를 나타낸다. 파선 검정 선은 정확도 백분율을 나타내고 직선 검정 선은 누락 백분율을 나타냅니다. 정확도는 정답 수와 총 응답 수 사이의 비율로 계산되었습니다. 누락은 누락 횟수와 총 시행 횟수 사이의 비율 (즉, 올바른 응답, 잘못된 응답 및 누락의 합)으로 계산되었습니다. 회색 선은 각 레벨의 모든 시험에서 평균 총 정정 응답 수를 나타냅니다. 도 6D는 여덟 번째 및 최종 훈련 레벨에서 각 피험자에 의해 달성된 최종 정확도를 디스플레이한다.
평균적으로 쥐는 레벨 1을 완료하기 위해 5.9 (±1.03 SEM) 세션을 보냈고, 레벨 2에서 6까지 완료하기 위해 1.5 (±0.17)와 3.5 (±0.5) 세션 사이, 최종 레벨 8에 도달하기 전에 레벨 7을 완료하기 위해 1.7 (±0.16) 세션을 보냈습니다. 도 6A로부터 명백한 바와 같이, 피험자 간의 분산은 초기 수준(레벨 1에서 SD = 3.25, 레벨 2에서 1.58)에서 가장 유의하였고, 이후 레벨에서 감소하였다(레벨 6 및 7에서 각각 0.47 및 0.48). 수준 4에서, 자극 지속 시간이 더 감소되었을 때, 소비된 세션의 평균 수(2.6 ± 0.52)와 래트 사이의 차이(1.64)가 증가하였고, 두 마리의 쥐가 수준을 결론짓기 위해 5일과 6일이 걸렸다.
그림 6: 5-CSRTT 도구를 사용한 행동 실험의 결과 . (A) 각 훈련 수준에서 수행된 세션 수입니다. 검은 선은 각 레벨에 대한 모든 피험자의 평균 세션 수 (평균 ± SEM)를 묘사하고 컬러 라인은 개별 피험자의 데이터를 나타냅니다. (B) 과목 당 최종 수준에 도달하는 데 필요한 절대 세션 수. (C) 훈련 전반에 걸친 평균 성과 측정 (SEM± 평균). 검은 점선은 훈련 수준당 모든 세션에서 주어진 모든 응답에 대한 모든 피험자의 정확도를 나타내고, 검은 선은 해당 누락 비율을 보여줍니다. 회색 선은 각 훈련 수준에서 모든 과목의 평균 절대 정답 수를 나타냅니다. (D) 여덟 번째 및 최종 교육 수준 동안 과목 당 정확도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
표 2: 하나의 훈련 세션 동안 한 예시적인 래트로부터 데이터를 수집하였다. A 열은 B 열에 표시된 것처럼 현재 교육 수준과 관련된 세션의 평가판 수를 표시합니다. C 열에는 ITI 기간이 표시되고 D 열에는 평가판 시작 시간이 표시됩니다. 열 E 내지 I는 개구개 1 내지 5에서 LED 자극에 대한 밝기 레벨을 각각 나타낸다. 밝기 수준이 0이면 자극이 꺼져 있음을 의미하고, 밝기 수준이 0.2이면 최대 강도의 20%로 자극이 켜졌음을 의미합니다. 열 J 및 K는 자극이 각각 켜지고 꺼진 정확한 시간을 보여준다. L 열은 시험 결과를 표시합니다 : 0은 "누락", 1은 "올바른 응답", 3은 "잘못된 응답"(비 표적 조리개로 코 찌르기)을 의미하고 4는 "조기"를 의미합니다. M 열은 시험 중에 어떤 구멍이 코를 찔렀는지 보여 주며, N 열은 코 찌르기의 정확한 시간을 묘사합니다. 컬럼 O, P 및 Q는 펠릿 디스펜서 모터가 켜진 시간, 해당 모터 번호 및 래트가 펠릿 디스펜서를 열어 보상을 얻은 시간을 각각 보여줍니다. R 열에는 평가판 종료 시간이 표시됩니다. S, T, U, V 및 W 열에는 ITI 동안 조기 응답, 시간 제한, 패널 푸시의 총 수, 인내 답변의 총 수 및 세션의 총 런타임(분)이 각각 표시됩니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 1 : IDE 소프트웨어의 하드웨어 제어를위한 스크립트 (아두 이노 코드). 여기에는 도구 상자의 하드웨어 및 전기 기술 구성 요소를 제어하는 모든 명령이 포함됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 2 : 실험 제어 소프트웨어의 "사용자"기능에 대한 스크립트. 여기에는 실험을 정의하는 모든 매개 변수가 포함됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 3 : 실험 제어 소프트웨어에서 "계단"기능에 대한 스크립트. 이렇게 하면 피사체의 성능이 모니터링되고 이전에 설정된 기준과 비교됩니다. 동물의 성능이 이러한 기준을 충족하는 경우 원하는 매개 변수가 자동으로 업데이트됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 4: 실험 제어 소프트웨어에서 "DataProc" 기능에 대한 스크립트입니다. 이렇게 하면 수집된 모든 데이터를 처리하고 빠른 분석을 위해 간단한 그래프를 생성합니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 5 : "코드"함수에 대한 스크립트. 여기에는 단일 시험과 모든 가능한 결과에 대한 자세한 설명이 포함되며 실험 전체에서 반복됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
Discussion
본 프로토콜은 표준, 상용화된 5-choice 직렬 반응 시간 태스크 장치에 대한 저비용 및 완전히 사용자 정의 가능한 대안을 개발 및 시험하는 것을 목표로 한다. 일반적으로, 상업적으로 이용가능한 유형의 장치는 표준 연구 5-CSRTT를 실행하기 위해 필요에 따라 제한된 기능 세트를 제공한다. 이 때문에, 시험 순서 또는 표적 자극 조합의 변경과 같은 특정 시험 설계에서의 비표준 변형은 일반적으로 가능하지 않다. 또한, 사용 가능한 장치 유형 중 많은 부분에는 시기 및 조기조 및 인내 답변의 타이밍 및 조리개 수와 같은 실험의 모든 행동 데이터에 대한 액세스를 제공하지 않을 수있는 특정 폐쇄 소프트웨어가 함께 제공됩니다. 대조적으로, 여기에 제시된 도구 상자의 중요한 이점은 저렴한 비용 외에도 다양한 시험 설계 및 연구 패러다임을 구현할 수 있다는 것입니다. 현재 툴박스는 흐리게 표시된 자극을 허용하고 두 개의 펠릿 전달 시스템을 사용하고 반응 시간에 대한 보상 의존성을 사용하는 것과 같은 여러 자극 설계의 정의를 지원합니다. 또한 청각 피드백을 위해 소형 스피커를 사용할 수 있도록 지원합니다. 그러나, 주된 목적은 의사결정 과제를 위한 희미한 조명 개구들 및 보람 있는 스케줄들을 도입하거나 최첨단 포지티브 보강 훈련 접근법들(11)을 통합하는 것과 같은 사용자의 목적에 따라 시험 순서의 쉬운 수정을 허용하는 것이다. 또한 세션을 통해 획득한 모든 원시 데이터를 추가 분석을 위해 사용할 수 있습니다. 도구 상자는 자동 행동 훈련을위한 계단 기능을 제공하며, 이는 또한 완전히 사용자 정의 할 수 있으며 사용자가 각 레벨 업데이트의 기준, 교육 수준 수 및 업데이트 할 매개 변수를 변경할 수 있도록합니다. 또한, 장치 자체는 적응력이 뛰어나고, 시험 설계 및 챔버 레이아웃의 변화가 쉽게 실현 가능하므로, 상용화된 유형의 장치가 제공하는 것과는 다른 연구 설계가 필요한 동물 종에 5-CSRTT 패러다임을 적용할 수 있다.
원활한 워크플로를 보장하기 위해서는 소프트웨어 구성을 위한 프로토콜의 특정 부분이 매우 중요합니다: 특히 실험 첫날에는 하드웨어 및 실험 제어 소프트웨어(2단계 및 3단계)와 5.3단계의 구성을 모두 준비하는 것이 중요합니다. 마이크로 컨트롤러 하드웨어, 소프트웨어 및 실험 제어 소프트웨어 간의 직렬 포트 연결이 제대로 작동하는지 확인하는 것은 완벽하게 작동하는 5-CSRTT 도구 상자를 설정하는 데 중요합니다. 각 실험일이 시작될 때 하드웨어 및 실험 제어 스크립트가 올바르게 구성되었는지 확인하기 위해 위에서 언급한 세 단계를 반복하는 것이 좋습니다.
마지막으로, 도구 상자의 현재 한계는 하나의 독점적 인 프로그래밍 플랫폼으로의 구현이며, 불행히도 완전한 오픈 소스 도구 상자로서의 사용을 손상시킵니다. 그럼에도 불구하고 원칙적으로 도구 상자는 한 번의 평가판 과정이 변경되지 않기 때문에 Python과 같은 다른 프로그래밍 언어에 쉽게 적용 할 수 있어야합니다.
기존 대체 방법과 비교하여 여기에 도입된 5-CSRTT 툴박스는 표준 5-CSRTT 패러다임을 구현하고 인내심 있는 답변을 위한 설정된 시간 창을 정의하거나 스피커나 깜박이는 조명과 같은 주의를 산만하게 하거나 강화하는 등의 수정 작업을 수행할 수 있습니다. 사용하기 쉽고 적응력이 뛰어난이 장치는 비용이 저렴하고 쉽게 복제 할 수 있으며 설치류가 아닌 동물 모델을 사용한 연구에 인센티브를 부여합니다.
Disclosures
저자들은 경쟁적인 재정적 이익이 없다고 선언합니다.
Acknowledgments
이 작업은 DFG WE 5469/3-1에서 지원합니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 1200 Ohm Resistor | Already available in the lab | ||
| 8-bit 10 kΩ digital potentiometer | Microchip | MCP42010-I/P | From Conrad.de: 1083205 |
| ARD MEGA2560 KIT Arduino - Mega 2560 R3 Lernset | JOY-IT | ARD-Set01 | From Reichelt.de: ARD MEGA2560 KIT |
| ARD SHD MOTOR Arduino Shield - Motor | Adafruit | 1438 | From Reichelt.de: ARD SHD MOTOR |
| ARDUINO STACKABLE HEADER KIT - R3 | Sparkfun Electronics | PRT-11417 | From Antratek.de: PRT-11417 |
| Chow | Altromin | 1324 N | Altromin chow products |
| Euro-Gehäuse | Hammond Electronics | 1591EBK | From Conrad.de: 520691 |
| Food pellets | Bio-Serv | F0021 | From Bio-serv.com: Dustless Precision Pellets Rodent |
| Fritzing | Interaction Design Lab Potsdam | Fritzing Software download | |
| Integrated Development Environment | Arduino | Arduino IDE download (Freely available) | |
| IR Break Beam Sensor - 3mm LEDs | Adafruit | 2167 | From Mouser.de: 485-2167 |
| Laptop or Computer | |||
| LED white round 5mm 2000mcd 20mA | TruComponents | 1573731 | From Conrad.de: 1573731 |
| Microswitch | Hartmann | MBB1 01 A 01 C 09 A | From Conrad.com: 707243 |
| NeoPixel Stick - 8 WS2812 5050 RGB LEDs | Adafruit | 1426 | From Reichelt.de: DEBO LED NP8 2 |
| Passive buzzer Speaker | Conrad Components | 93038c213a | From Conrad.de: 1511468 |
| Pellet release disk | Already available in the lab. Similar products depicted below. Keep in mind that some of these products make use of different (and stronger) motors and infrared sensors. The use of the microswitch (row 7) and the Arduino Motor Shield (row 3) need to be adapted to fit these new specifications. We recommend 3d printing the disk to work with the provided materials and software. Carbatec universal base plate Open Science Framework Open Feeder Open Ephys 3d Model Food Pellet Dispenser Campden Instruments 45mg pellet dispenser |
||
| Programming platform | Mathworks | R2019b or younger | |
| Psychtoolbox Software | V3 | Psychtoolbox-3 download | |
| Spur GEAR-MOTOR with DC brush motor | Micromotors | B138F.12.208 | Micromotos Series B138F Technical data |
References
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- Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-choice serial reaction time task: a task of attention and impulse control for rodents. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (90), e51574 (2014).
- Higgins, G. A., Silenieks, L. B. Rodent Test of Attention and Impulsivity: The 5-Choice Serial Reaction Time Task. Current Protocols in Pharmacology. 78 (1), 1-34 (2017).
- Humby, T., Wilkinson, L., Dawson, G. Assaying aspects of attention and impulse control in mice using the 5-choice serial reaction time task. Current Protocols in Neuroscience. 31 (1), 1-15 (2005).
- Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. 163 (3-4), 362-380 (2002).
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- Spinelli, S., et al. Performance of the marmoset monkey on computerized tasks of attention and working memory. Cognitive Brain Research. 19 (2), 123-137 (2004).
- Parker, M. O., et al. Development and automation of a test of impulse control in zebrafish. Frontiers in Systems Neuroscience. 7, 65 (2013).
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- Fischer, B., Wegener, D. Emphasizing the "positive" in positive reinforcement: using nonbinary rewarding for training monkeys on cognitive tasks. Journal of Neurophysiology. 120 (1), 115-128 (2018).
