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方法文章

一种用于研究啮齿类动物对抗性追捕行为的实时交互系统

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DOI:

10.3791/68191

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2025年5月16日

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本文内容

摘要

本文介绍了一种在小鼠模型中检测和量化捕食性追捕行为的实验方案。该平台为研究小鼠捕食性追捕行为的动态特征及神经机制提供了新的研究范式,并将为追捕行为的研究提供一个标准化的平台。

摘要

捕食追击行为涉及一系列重要的生理过程,例如运动、学习和决策,这些过程对动物成功捕获猎物至关重要。然而,目前在实验室中研究捕食追击行为的方法和系统较少,尤其是在小鼠这一常用的哺乳动物模型中。限制该研究的主要因素包括活体猎物(如蟋蟀)的不可控性以及实验标准难以统一。本研究的目标是开发一个交互式平台,用于检测和量化小鼠对机械诱饵的捕食追击行为。该平台利用计算机视觉实时监测小鼠与机械诱饵之间的相对位置,从而编程控制机械诱饵的运动模式,并通过交互式二维磁控滑块实现对机械诱饵运动的调控,构建一个闭环系统。该机械诱饵能够实时躲避接近的饥饿小鼠,其逃逸速度和方向可调,以模拟不同情境下的捕食追击过程。经过一段短暂的无监督训练(不到两周),小鼠即可以较高效率完成捕食任务(耗时少于15秒)。通过记录机械诱饵和小鼠的速度、轨迹等运动学参数,我们能够在不同条件下量化追击过程。总之,该方法为捕食行为的研究提供了一种新范式,可用于进一步探究捕食追击行为的动力学特征及其神经机制。

引言

捕食者对猎物的追捕不仅是生存竞争的生动体现,也是物种进化的重要驱动力,维持着自然界中的生态平衡与能量流动1,2。对捕食者而言,追捕猎物是一种复杂的活动,涉及多种生理过程,包括驱动捕食者进行捕猎的动机状态3、使其能够探测和追踪猎物的感知能力4,5,6、决定捕猎进程的决策能力7、实现实际追捕的运动功能8,9,以及随时间优化捕猎策略的学习机制10,11。因此,近年来捕食性追捕作为一种重要而复杂的行为模型受到了广泛关注。

小鼠作为实验室中广泛使用的一种哺乳动物模型,已被记录到在其自然栖息地以及实验室研究中均会捕食蟋蟀12。然而,活体猎物的多样性与不可控性限制了捕食追击行为的量化,从而影响了实验的可重复性以及不同....

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方案

成年C57BL/6J小鼠(雄性,6-8周龄)由陆军军医大学实验动物中心提供。所有实验操作均遵循机构动物福利指南,并经陆军军医大学动物护理与使用委员会批准(编号:AMUWEC20210251)。小鼠饲养于温度受控环境(22-25°C),采用12小时反转光照/黑暗循环(光照时间20:00-8:00),并可自由获取食物和水。

1. 实时交互平台的硬件准备

  1. 在平台上方的横杆上安装一个网络摄像头,用于实时监测下方实验区域内小鼠和机器人诱饵的位置,并将图像传输至计算机(图1A)。
  2. 设计一个大型圆形实验区域(直径800 mm,高300 mm),底部为一块方形亚克力板,周围由亚克力管围成边界。在实验区域的内壁上均匀放置四个图标(正方形、三角形、圆形和十字形),作为视觉线索(图1B)。
    注意:亚克力管的内壁和方形亚克力板的表面需贴上不透明贴纸。
  3. 使用一个圆形钕磁铁(直径40 mm,高10 mm,蟋蟀体长约2–4 cm4,22)作为机器人诱饵,并在其上附着食物颗粒(5 × 0.2 mg)。在磁铁表面贴上蓝色贴纸,以便识别和定位。
  4. 在....

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结果

为了逃避捕食者,猎物通常会采用灵活多变的逃生策略,例如改变逃跑速度或以不可预测的方向逃离21,22,23。在本研究中,机器人诱饵的运动模式在速度和方向上均可灵活控制,从而能够分别改变机器人诱饵的逃跑方向和速度,以模拟不同条件下的捕食任务。

首先,我们测试了该平台控制系统的可靠性,逃逸速度可在 0-60 cm/s 范围内调节(蟋蟀的逃逸速度估计在 0-60 cm/s 范围内22)。实际速度由网络摄像头监测,设定速度与实际速度之间的差异小于 2%(表 1)。随后,我们为机器人诱饵设计了多种具有不同逃逸策略的捕食任务:

(i)在具有不同逃逸速度的机器人诱饵捕食任务中,机器人诱饵采用标准化的直线逃逸策略(补充视频 1),其中一组机器人诱.......

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讨论

在本方案中,为了实现低系统延迟的实时控制,我们采用 OpenCV——一种轻量且高效的计算机视觉库,结合颜色模型来识别小鼠和机器人诱饵的位置。这要求实验场地内的光照相对稳定,并尽可能避免产生阴影,以防止对黑色小鼠的检测造成干扰。为了获得相对稳定的轮廓检测效果,在实验开始前,我们会在场地内的多个位置预先采集小鼠与机器人诱饵的颜色范围。此外,可根据研究需要调整小鼠和机器人诱饵的颜色范围,以适用于其他品系的小鼠(如 BALB/c 小鼠为白色),或用于研究食物染色对捕食行为的影响。

另一个值得提及的问题是,为了实现更低的延迟,我们仅显示结果窗口,且未提供保存功能,用户需使用其他屏幕录制软件将实验视频保存为离线版本。我们建议使用 DeepLabCut 的离线处理版本进行关键点识别24。我们曾尝试集成 DeepLabCut 的实时处理版本,但在多目标多关键点检测中仍存在较大的延迟25。如果出现更优的解决方案,我们将很乐意分享我们在多目标、多关键点检测技术方面的经验。

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

本研究由国家自然科学基金资助,项目编号为32171001和32371050,资助对象为YZ。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
丙烯酸圆筒SENTAIPMMA直径 800 mm
高度 300 mm
厚度 8 mm
防振台VEOO定制长度 1500 mm
宽度 1500 mm
高度 750 mm
相机JIERUIWEITONGHF868SS像素尺寸 3 µm ´ 3 µm
480P:120 fps
相机支撑架RUITU定制最大宽度 3300 mm
最大高度 2600 mm
电路板WXRKDZ定制长度 60 mm
宽度 40 mm
孔距 2.54 mm
计算机DELLPrecision 5820 TowerInter(R) Xeon(R) W-2155 CPU
NVIDIA GeForce RTX 2080Ti
杜邦线TELESKY定制30 cm
食物颗粒Bio-serveF0759520 mg
平台支撑架HENGDONGOB3030长度 1600 mm
高度 900 mm
宽度 800 mm
稳压电源ZHAOXINPS-3005D输出电压:0–30 V
输出电流:0–3 A
圆形磁块YPEYPE-230213-5直径 40 mm
厚度 10 mm
伺服电机驱动器FEREMEFCS860P0.1 kw–5.5 kw
SVPWM
220 VAC+10%
~–15%
RS-485
滑轨JUXIANGJX45长度 1000 mm
宽度 1000 mm
方形丙烯酸板SENTAIPMMA长度 800 mm
宽度 800 mm
厚度 10 mm
方形磁块RUITONGN35长度 100 mm
宽度 50 mm
厚度 20 mm
Stm32ZHENGDIANYUANZIF103STM32F103ZET6
72 MHz 时钟
晶体管SemtechC1185362N2222A, NPN

参考文献

  1. Gregr, E. J., et al. Cascading social-ecological costs and benefits triggered by a recovering keystone predator. Science. 368 (6496), 1243-1247 (2020).
  2. Brown, J. S., Vincent, T. L. Organization of predator-prey communities as an evolutionary game. Evolu....

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重印与许可

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