Name: 自动大鼠单丸到达与3维重建的爪子和数字轨迹 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-07-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 52 s
Description: 学习自动化大鼠熟练抓取训练与测试方法，实现前肢运动学三维重建。该技术减少实验人员工作量，可高效获取大规模数据集，适用于神经科学研究中的精细运动技能分析。

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作者感谢Karunesh Ganguly及其实验室在熟练抓取任务方面提供的建议，感谢Alexander Mathis和Mackenzie Mathis在调整DeepLabCut软件过程中给予的帮助。本研究由美国国家神经疾病与卒中研究所（资助号：K08-NS072183）和密歇根大学资助支持。

<ol><li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+apparatus+to+combine+parameterized+reaching+and+grasping+movements+in+3D+space%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space.</a> Journal of Neuroscience Methods. , (2018).</li>
<li>Sacrey, L. A. R. A., Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Similar+hand+shaping+in+reaching-for-food+%28skilled+reaching%29+in+rats+and+humans+provides+evidence+of+homology+in+release%2C+collection%2C+and+manipulation+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Similar hand shaping in reaching-for-food (skilled reaching) in rats and humans provides evidence of homology in release, collection, and manipulation movements.</a> Behavioural Brain Research. 204, 153-161 (2009).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Kolb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decortication+abolishes+place+but+not+cue+learning+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Decortication abolishes place but not cue learning in rats.</a> Behavioural Brain Research. 11, 123-134 (1984).</li>
<li>Klein, A., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Skilled+Forelimb+Movement+in+Rats%3A+The+Single+Pellet+Reaching+Test+and+Staircase+Test%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Protocols+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Analysis of Skilled Forelimb Movement in Rats: The Single Pellet Reaching Test and Staircase Test.</a> Current Protocols in Neuroscience. 58, 8.28.1-8.28.15 (2012).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Pellis, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+structure+of+skilled+forelimb+reaching+in+the+rat%3A+a+proximally+driven+movement+with+a+single+distal+rotatory+component%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">The structure of skilled forelimb reaching in the rat: a proximally driven movement with a single distal rotatory component.</a> Behavioural Brain Research. 41, 49-59 (1990).</li>
<li>Zeiler, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medial+premotor+cortex+shows+a+reduction+in+inhibitory+markers+and+mediates+recovery+in+a+mouse+model+of+focal+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke.</a> Stroke. 44, 483-489 (2013).</li>
<li>Fenrich, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+single+pellet+grasping+using+automated+ad+libitum+full-time+training+robot%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot.</a> Behavioural Brain Research. 281, 137-148 (2015).</li>
<li>Azim, E., Jiang, J., Alstermark, B., Jessell, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skilled+reaching+relies+on+a+V2a+propriospinal+internal+copy+circuit%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Skilled reaching relies on a V2a propriospinal internal copy circuit.</a> Nature. , (2014).</li>
<li>Guo, J. Z. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortex+commands+the+performance+of+skilled+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Cortex commands the performance of skilled movement.</a> Elife. 4, e10774(2015).</li>
<li>Nica, I., Deprez, M., Nuttin, B., Aerts, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+Assessment+of+Endpoint+and+Kinematic+Features+of+Skilled+Reaching+in+Rats%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Behavioral+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Automated Assessment of Endpoint and Kinematic Features of Skilled Reaching in Rats.</a> Frontiers in Behavioral Neuroscience. 11, 255(2017).</li>
<li>Wong, C. C., Ramanathan, D. S., Gulati, T., Won, S. J., Ganguly, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+box+to+assess+forelimb+function+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral box to assess forelimb function in rats.</a> Journal of Neuroscience Methods. 246, 30-37 (2015).</li>
<li>Torres-Espín, A., Forero, J., Schmidt, E. K. A., Fouad, K., Fenrich, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+motorized+pellet+dispenser+to+deliver+high+intensity+training+of+the+single+pellet+reaching+and+grasping+task+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">A motorized pellet dispenser to deliver high intensity training of the single pellet reaching and grasping task in rats.</a> Behavioural Brain Research. 336, 67-76 (2018).</li>
<li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepLabCut%3A+markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nature Neuroscience. 21, 1281-1289 (2018).</li>
<li>Ellens, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+rat+single+pellet+reaching+system+with+high-speed+video+capture%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated rat single pellet reaching system with high-speed video capture.</a> Journal of Neuroscience Methods. 271, 119-127 (2016).</li>
</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

啮齿类动物的熟练抓取已成为研究运动系统生理学和病理生理学的标准工具。我们已阐述如何实施一种自动化的大鼠熟练抓取任务，该任务可实现：在几乎无需人工监督的情况下进行训练与测试，对前爪及指头在抓取、握持及前爪回缩过程中的三维运动轨迹进行重建，实时识别抓取过程中的前爪，并与外部电子设备同步。该方法非常适合将前肢运动学与生理学数据进行关联分析，或在抓取动作过程中实施精确时间控制的干预。
自从我们首次报道该设计以来14，我们的训练效率已显著提高，几乎100%的大鼠能够掌握该任务。我们已确定了若干导致训练持续成功的关键因素。与许多以饥饿为动机的任务一样，在限制热量摄入期间应密切监测大鼠，使其体重维持在预期体重的80–90%。在训练前每日对大鼠进行抓握操作至关重要，有助于使其适应人类接触。应先训练大鼠学会伸手动作，再学习返回箱体后部以索取食物颗粒——这将显著缩短训练时间，并提高大鼠掌握任务的可能性。最后，当大鼠在看似完全相同的箱体之间转移时，其伸手次数常会减少。这一现象在首次使用箱体时尤为明显。我们推测这可能是由于不同箱体间气味差异所致。无论原因如何...

人类高度依赖灵巧技能，即需要精确协调多个关节和手指运动的动作。这些技能会受到多种常见中枢神经系统病理状况的影响，包括结构性病变（例如中风、肿瘤、脱髓鞘病变）、神经退行性疾病（例如帕金森病）以及运动环路的功能异常（例如肌张力障碍）。因此，理解灵巧技能如何由中枢运动环路学习和执行，有望改善大量人群的生活质量。此外，这种理解还可能通过优化训练和康复策略，提高健康个体的运动表现。
由于技术和伦理方面的限制，解析人类灵巧技能背后的神经环路研究不得不依赖动物模型。非人灵长类动物因其运动系统和行为模式与人类相似，常被用于研究灵巧的肢体运动1。然而，非人灵长类动物饲养成本高且世代周期长，限制了研究对象的数量以及基因干预的可能性。此外，尽管适用于非人灵长类动物的神经科学研究工具比人类更多，但许多近年来的技术进展在灵长类动物中要么不可用，要么应用受到显著限制。
啮齿类动物的熟练抓取是一种研究灵巧运动控制的补充方法。大鼠和小鼠可被训练以固定的动作序列抓取、握持并取回糖丸，这些动作序列与人类的抓取模式同源2。由于其相对较短的繁殖周期、较低的饲养成本，以及在数天至数周内即可掌握熟练抓取能力的特点，研究者可在学习和技能巩固阶段对大量受试动物进行观察。使用啮齿类动物（尤其是小鼠）还有助于结合现代神经科学的强大工具（例如光遗传学、钙成像、疾病遗传模型）来研究灵巧技能的神经机制。
多年来，啮齿类动物的熟练抓取行为被用于研究正常的运动控制及其在中风和帕金森病等特定病理状态下的变化3。然而，该任务的大多数版本均耗时且劳动强度大，限制了啮齿类动物研究的优势。典型的实验方法是将啮齿类动物置于一个抓取装置中，装置前方设有一个狭窄的狭缝，动物必须通过该狭缝进行抓取。研究人员手动将糖丸放置在平台之上，等待动物完成抓取动作后，再放置下一个糖丸。抓取动作的成功或失败通常通过实时观察或回看视频的方式进行评分4。然而，仅以成功或失败来评分会忽略丰富的运动学数据，而这些数据能够揭示抓取功能受损的具体方式（而不仅仅是判断是否受损）。为解决这一问题，已有研究通过对抓取视频进行详细回放，识别并半定量评分抓取过程中的子运动阶段5。尽管这种方法增加了部分运动学信息，但也显著增加了实验人员的时间和工作负担。此外，实验过程中高度依赖人工操作可能导致方法学和数据分析上的不一致性，即使在同一实验室内部亦然。
近年来，已开发出多种自动化的熟练抓取装置。其中一些装置可直接连接至动物的饲养笼6,7，从而无需转移动物。这不仅减少了动物的应激反应，也避免了让其适应专用抓取装置的需要。其他版本则具备爪子追踪功能，可用于研究特定干预措施下的运动学变化8,9,10，或配备自动检测机制以判断颗粒是否被从支架上击落11。自动化熟练抓取任务特别适用于高强度训练，例如损伤后康复过程中所需的情况12。自动化系统使动物能够在较长时间内完成大量抓取动作，而无需研究人员大量参与。此外，具备爪子追踪和自动结果评分功能的系统可显著减少研究人员在数据分析上所花费的时间。
我们开发了一套具有多种专门特性的自动化大鼠熟练抓取系统。首先，通过使用可移动的基座从下方将食物丸送至“抓取位置”，我们获得了前肢近乎无遮挡的视野。其次，利用镜面系统结合单个相机实现抓取动作的多角度同步成像，从而可使用高分辨率、高速（300帧/秒）相机对抓取轨迹进行三维（3-D）重建。随着近年来无标记运动追踪机器学习算法的成熟13，我们现在不仅能追踪 paw（爪部），还能追踪各个指节，以提取详细的抓取和握持运动学参数。第三，系统配备的图像采集卡可执行简单的视频处理，实现实时识别抓取过程中的不同阶段。该信息可用于触发视频记录（由于文件体积限制，连续视频记录不切实际），也可用于在精确时间点触发干预操作（例如光遗传学刺激）。最后，单个视频帧由晶体管-晶体管逻辑（TTL）脉冲触发，从而实现视频与神经信号记录（例如电生理或光度记录）的精确同步。本文将详细介绍该系统的搭建方法、大鼠任务训练流程、设备与外部系统的同步方式，以及三维抓取轨迹的重建过程。

<table><tbody><tr><td>透明聚碳酸酯板</td><td>TAP Plastics</td><td></td><td>按需裁剪（参见盒装设计）</td></tr><tr><td>红外光源/探测器</td><td>Med Associates</td><td>ENV-253SD</td><td>30&quot; 范围</td></tr><tr><td>相机</td><td>巴斯勒</td><td>acA2000-340kc</td><td>2046 x 1086 CMV2000 340 帧/秒 彩色相机连接</td></tr><tr><td>相机镜头</td><td>百万像素（computar）</td><td>M0814-MP2</td><td>2/3&quot; 8mm f1.4 带锁紧光圈 &amp;和；聚焦</td></tr><tr><td>相机线缆</td><td>巴斯勒</td><td>#2000031083</td><td>Cable PoCL Camera Link SDR/MDR 全型，5 米 - 数据线缆</td></tr><tr><td>镜子</td><td>亚马逊</td><td></td><td></td></tr><tr><td>线性执行器</td><td>同心圆</td><td>LACT6P</td><td>线性执行器 6&quot; 行程（标称值）、110磅力、12伏直流电，带电位计</td></tr><tr><td>沉淀物储液槽/漏斗</td><td>阿米科（亚马逊）</td><td>a12073000ux0890</td><td>6&quot; 漏斗</td></tr><tr><td>导管</td><td>ePlastics</td><td>ACREXT.500X.250</td><td>1/2&quot; 光密度 × 1/4&quot; ID 透明。挤压成型亚克力管 x 6 英尺长</td></tr><tr><td>沉淀物递送杆</td><td>ePlastics</td><td>ACRCAR.250</td><td>0.250&quot; DIA. 浇铸亚克力棒（2英尺长）</td></tr><tr><td>塑料T型连接头</td><td>美国塑料公司</td><td>#62065</td><td>3/8&quot; x 3/8&quot; x 3/8&quot; 黑色高密度聚乙烯软管三通接头</td></tr><tr><td>LED 灯</td><td>照明 EVER</td><td>4100066-DW-F</td><td>12V 柔性防水 LED 灯带，LED 胶带，日光白色，超亮 300 个 5050 LED，16.4 英尺 5 米整卷</td></tr><tr><td>浅色衬底</td><td>ePlastics</td><td>ACTLNAT0.125X12X36</td><td>0.125&quot; × 12&quot; × 36&quot; 天然乙醛酸酯板</td></tr><tr><td>光扩散膜</td><td>可发明物</td><td>23114-01</td><td>.007×8.5×11&quot;，双面哑光</td></tr><tr><td>柜体与定制框架材料</td><td>各种（Home Depot 等）</td><td></td><td>3/4&quot; 纤维板（各结构尺寸见实验方案）</td></tr><tr><td>吸音泡沫</td><td>声学优先</td><td></td><td>FireFlex Wedge 吸音泡沫（2&quot; 厚</td></tr><tr><td>通风风扇</td><td>酷冷至尊（Amazon）</td><td>B002R9RBO0</td><td>适用于计算机机箱和CPU散热器的80毫米静音冷却风扇</td></tr><tr><td>柜门铰链</td><td>Everbilt（家得宝）</td><td>#14609</td><td>连续钢铰链（1.4&quot; × 48&quot;)</td></tr><tr><td>柜子轮子</td><td>Everbilt（家得宝）</td><td>#49509</td><td>带侧边刹车、承重90磅的软橡胶旋转轮脚轮</td></tr><tr><td>柜门把手</td><td>Everbilt（家得宝）</td><td>#15094</td><td>白光轻型门拉手（4.5&quot;)</td></tr><tr><td>计算机</td><td>惠普</td><td>Z620</td><td>HP Z620 台式工作站</td></tr><tr><td>Camera Link图像采集卡</td><td>国家仪器公司</td><td>#781585-01</td><td>PCIe-1473 Virtex-5 LX50 Camera Link - 全幅</td></tr><tr><td>多功能 RIO 板</td><td>国家仪器公司</td><td>#781100-01</td><td>PCIe-17841R</td></tr><tr><td>模拟 RIO 板电缆</td><td>国家仪器公司</td><td>SCH68M-68F-RMIO</td><td>多功能电缆</td></tr><tr><td>数字 RIO 板电缆</td><td>国家仪器公司</td><td>#191667-01</td><td>SHC68-68-RDIO R系列数字电缆</td></tr><tr><td>模拟端子排</td><td>国家仪器公司</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A 抗噪声屏蔽式I/O连接器模块</td></tr><tr><td>数字端子排</td><td>国家仪器公司</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A 抗噪声屏蔽型 I/O 连接器模块</td></tr><tr><td>24位继电器机架</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-RACK24</td><td>固态继电器背板（Gordos/OPTO-22型继电器），24通道</td></tr><tr><td>直流开关</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-ODC-05</td><td>固态继电器模块，单路，直流开关，3 至 60 VDC @ 3.5 A</td></tr><tr><td>DC感应</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-IDC-05</td><td>固态继电器模块，单路，直流感应，3 至 32 VDC</td></tr><tr><td>直流电源</td><td>BK Precision</td><td>1671A</td><td>三输出30V，5A数字显示直流电源</td></tr><tr><td>糖丸</td><td>Bio Serv</td><td>F0023</td><td>无尘精密颗粒，45 mg，蔗糖（无味）</td></tr><tr><td>LabVIEW</td><td>国家仪器公司</td><td>LabVIEW 2014 SP1，64 位和 32 位版本</td><td>需要使用 64 位 LabVIEW 以访问足够的内存来传输视频，但 FPGA 编程必须在 32 位 LabVIEW 中进行</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks</td><td>Matlab R2019a</td><td>盒子校准与轨迹重建软件使用 Matlab 编写，需要计算机视觉工具箱</td></tr></tbody></table>

自动化大鼠单颗粒抓取任务结合爪和指轨迹的三维重建

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

啮齿类动物熟练抓取任务常用于研究灵巧技能，但实施该任务并分析行为通常需要耗费大量时间和精力。近年来已开发出若干种自动化的熟练抓取系统。本文介绍一种可自动向大鼠呈现食物颗粒，并以高帧率（300 fps）从多个角度同步记录高清视频的系统。系统采用深度学习姿态估计算法 DeepLabCut，对动物的前爪及各个脚趾进行无标记追踪。该系统还可与生理信号记录设备同步，或用于触发生理干预措施（如电刺激或光刺激）。

大鼠在适应装置后能够快速掌握熟练抓取任务，抓取次数和准确率在1–2周内即达到稳定状态（图5）。图6展示了由DeepLabCut识别出的结构的视频帧示例，图7展示了一次实验中单次抓取动作的叠加轨迹。最后，图8说明了当爪部检测触发设置不准确时（步骤4.3.4–4.3.6）可能发生的情况。爪部穿过抓取狭缝时的帧数存在显著变异。这在分析抓取运动学时并非主要问题，但可能导致在抓取动作过程中干预措施（例如光遗传学干预）触发时间的不一致。
<img alt="静态平衡分析实验装置；木制框架、负载传感器、用于数据采集的相机。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59979/59979fig01.jpg" data-altupdatedat="178828...

啮齿类动物的熟练抓取任务常用于研究灵巧技能，但该任务的实施和行为分析通常需要耗费大量时间和精力。本文介绍了一种自动化熟练抓取方法，结合运动追踪与抓取轨迹的三维重建技术。

啮齿类动物的熟练抓取任务常用于研究灵巧技能，但该任务的实施和分析需要耗费大量时间和精力……

该方法在已建立的大鼠技能性抓取实验方案基础上，实现了训练和测试的自动化，能够高效、快速地获取大量数据集。该方法最大限度地减少了实验人员的工作量，同时允许对前肢运动学进行三维重建。这些运动学数据可用于评估精确时间干预的效果，或与生理记录数据进行相关性分析。经过一些调整后，该技术也可应用于小鼠。首先打开光源，将大鼠放入技能性抓取装置中。使用镊子通过盒子前方的抓取槽固定一粒食物丸。让大鼠从镊子中取食三粒食丸。当下一次大鼠试图从镊子中取食时，将食丸拉回，并重复此操作，直至大鼠在11次取食动作中，有超过半数（最多次数）使用同一只前爪取食，以确定其利爪。随后，将食丸递送杆与大鼠利爪对侧的取食槽边缘对齐。将食丸放在递送杆上，然后用镊子以食丸引诱大鼠，但引导大鼠朝向递送杆，使其前爪触碰到杆上的食丸。当大鼠在未被引诱的情况下尝试向递送杆抓取10次后，将其推进至下一阶段。接下来，根据大鼠的前爪偏好放置食丸递送杆，并将其设置为位置二。使用执行器遥控器设置食丸递送杆的高度位置。当递送杆到达正确高度后，按住所需数字直至指示灯红灯闪烁，以完成设置。然后将大鼠放入实验箱内，并用食丸引诱大鼠移动至后方。当大鼠向箱后部移动足够远，足以触发红外光束（若使用自动化程序运行时）时，将食丸递送杆移至位置三。最后，等待大鼠伸手取食丸，随后将食丸递送杆移回位置二。如果颗粒掉落，请在递送杆上放置一个新的颗粒。重复这些步骤，逐渐减少对大鼠的诱饵引导，直至大鼠开始出现以下两种行为：一、无需诱饵即可主动移动到后方请求颗粒；二、在后方请求颗粒后立即返回前方。当大鼠连续完成此行为10次后，开始进行自动化任务的训练。为了设置自动化系统，打开舱内灯光并重新填充颗粒储槽。根据大鼠前爪的偏好调整颗粒递送杆的位置。检查执行器的位置是否已正确设置。接下来，打开计算机并启动熟练抓取程序。在“受试者”栏下输入大鼠编号，并从手部下拉菜单中选择前爪偏好。指定视频的保存路径。然后设置会话时间以及最大视频数量。同时设置离心管提升持续时间，并启用早期抓取惩罚功能。接下来，为了获取校准图像，将辅助手放置于抓取室内，并将鳄鱼夹穿过抓取槽。将立方体置于抓取槽前方，并用鳄鱼夹固定。然后调整立方体的位置，使红色面出现在上方镜面中，绿色面出现在左侧镜面中，蓝色面出现在右侧镜面中。在行为分析程序中，确保将感兴趣区域（ROI）阈值设置为一个非常大的值。单击运行按钮，当相机初始化按钮变为绿色后，按“开始”以启动视频采集。单击“校准模式”（Cal Mode），然后单击“拍摄校准图像”（Take Cal Image）以获取图像。轻微移动立方体，然后拍摄另一张图像。重复上述步骤，共获取三幅图像。最后，单击“停止”结束程序，然后单击停止标志按钮。从盒子中取出辅助手和立方体。当天完成校准图像采集后，注意不要触碰行为实验箱中的任何物品。首先，将大鼠放入熟练抓取实验箱中。点击白色箭头以运行程序。然后通过调整x偏移量、y偏移量、感兴趣区域（ROI）宽度和ROI高度，设置用于足爪检测的ROI位置。将ROI定位在侧向镜中显示的足背部位，该部位应正对抓取槽，然后单击“开始”以启动程序。当大鼠未进行抓取动作时，调节低ROI阈值，直到实时ROI触发值在0和1之间波动为止。然后将 ROI 阈值设置为在大鼠探鼻时显著高于实时 ROI 触发值，而在大鼠伸手时低于实时 ROI 触发值。调整至大鼠伸手时能够稳定触发视频记录，但在其通过狭缝探鼻时不会触发。监测前几次试验，以确保所有设置正常工作。当大鼠在请求颗粒之前伸爪时，观察早期伸爪次数的增加。当大鼠在请求颗粒之后伸爪时，观察视频数量的增加，同时视频副本将保存为 bin 文件。最后，当达到实验时长或最大视频数量时，按下停止按钮。结果表明，经过20天训练，大鼠能够掌握熟练的抓取任务。此处展示的是单次实验会话中的抓取运动轨迹。为便于呈现，仅显示前肢初始推进阶段的运动轨迹。此外，如果爪部检测触发设置不准确，爪子穿过抓取槽时的帧数将存在显著变异，这可能导致在抓取动作过程中干预触发的时机出现不一致。除小心操作动物外，本方案中不采取其他预防措施。最重要的是正确设置感兴趣区域（ROI）阈值，以确保视频记录或其他干预在适当的时间点被触发。该方法可与多种其他技术联用，例如光遗传学、钙成像和遗传模型，可用于研究从基本运动控制到运动障碍病理生理学等广泛问题。该技术能够将精细的抓取动作运动学数据与生理记录或干预措施进行关联，使研究人员不仅能够回答运动是否发生变化，还能阐明运动如何随着神经环路的改变而变化。

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Research

科研

JoVE Journal

Behavior

行为

自动大鼠单丸到达与3维重建的爪子和数字轨迹

本文提出了一种用于分析大鼠高精度前肢抓取技能习得过程的范式。...

大鼠高精度前肢抓取技能任务的习得

本文介绍了一种用于训练和分析大鼠自动化熟练抓取任务的范式。对抓取尝试的分析揭示了运动学习的不同子过程。...

利用机器人操纵装置研究运动技能学习过程

本文描述了一种可量化大鼠前臂旋后动作的半自动化任务。大鼠伸手抓握并旋动一个球形操作装置。如果旋转角度超过用户设定的阈值，大鼠将获得一粒食物奖励。与传统任务相比，该任务提高了实验通量、对损伤的敏感性以及结果的客观性。...

旋钮旋后任务：一种评估大鼠前肢功能的半自动化方法

我们介绍一种新型步态分析系统——增强对比录像的足印分析（Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced...

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本文介绍了一种用于临床前研究的啮齿类动物四足运动三维运动学数据采集与分析方案。...

用于啮齿类动物临床前研究的三维运动学步态分析

评估训练对运动技能影响的方法是一种有用的工具。然而，大多数行为学评估方法可能劳动强度大和/或成本较高。本文介绍了一种用于评估小鼠抓握（伸手抓取）技能的机器人方法。...

使用自动训练器评估小鼠的熟练抓握能力

我们介绍一种运动学分析方法，该方法使用包含四个摄像头的三维运动捕捉装置和数据处理软件，用于在涉及啮齿类动物模型的基础研究中进行功能评估。...

坐骨神经挤压损伤大鼠模型功能评估的三维运动学分析

自动步态分析是评估周围神经损伤和脊髓挫伤动物模型功能恢复的可行工具。尽管只需一次设置即可评估多种实验模型的运动功能，但对动物进行精细的硬件和软件调整及训练至关重要。...

用于评估外周神经或脊髓挫伤损伤啮齿类动物功能恢复的自动化步态分析

本实验方案描述了如何在自由活动的小鼠中，将无线光遗传学技术与高速视频记录相结合，用于单颗粒取食抓握任务，以表征参与精细运动行为的神经环路。...

在体 无线光遗传学控制精细运动行为

本研究描述了一种利用机器学习检测啮齿类动物模型（包括TgF344-AD大鼠）运动功能障碍的精细运动行为测试方法。...

一种用于在神经退行性疾病临床前模型中研究关节运动学的精细运动任务

本方案建立了一种利用无标记跑台实验结合深度学习驱动的多关节轨迹自动标注技术的大鼠后肢运动学评估流程，可实现可重复的运动量化分析。...

基于深度学习的多关节同步追踪用于大鼠后肢运动学的客观量化

学习自动化大鼠熟练抓取训练与测试方法，实现前肢运动学三维重建。该技术减少实验人员工作量，可高效获取大规模数据集，适用于神经科学研究中的精细运动技能分析。

自动化大鼠单颗粒抓取任务结合爪和指轨迹的三维重建

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