Ein System zur Verfolgung der Dynamik des Verhaltens sozialer Präferenzen bei kleinen Nagetieren
21. November 2019
Beschrieben wird hier ein neuartiges automatisiertes Experimentiersystem, das eine Alternative zum Dreikammertest bietet und auch mehrere Vorbehalte löst. Dieses System liefert mehrere Verhaltensparameter, die eine rigorose Analyse der Verhaltensdynamik kleiner Nagetiere während der sozialen Präferenz- und sozialneuheitspräferenzbegründeten Tests ermöglichen.
Die Erforschung der neurobiologischen Mechanismen des sozialen Verhaltens erfordert Verhaltenstests, die auf Tiermodelle unvoreingenommen und beobachterunabhängig angewendet werden können. Unser System ermöglicht eine detaillierte Untersuchung des sozialen Verhaltens und ihrer Dynamik in kleinen Nagetiermodellen und unterstützt genaue Vergleiche zwischen Stämmen, Bedingungen und Behandlungen. Dieses System kann für jede Art von tests zur sozialen Diskriminierung verwendet werden, z. B. bei der Diskriminierung von Männern und Frauen.
Darüber hinaus gibt es keine Grenzen für die Größe der Themen. Die Analyse erfordert einige Erfahrung für die Auswahl der optimalen Parameter für die Nachverfolgung. Für neue Benutzer empfehle ich, die Verfolgung auf dem Computerbildschirm für die erstmalige Auswertung zu überwachen.
Mindestens eine Stunde vor der Analyse legen Sie die Heimkäfige aller Mäuse in den Versuchsraum zur Akklimatisierung. Am Ende der Akklimatisierungszeit zwei leere Kammern in die Arena an zwei gegenüberliegenden Ecken der Arena einlegen. Dann finden Sie die Arena in der Akustischen Kammer und stellen Sie die Subjektmäuse in der Mitte der Arena für 15 Minuten der Gewöhnung.
Während dieser Zeit, stellen Sie die beiden sozialen Reizmäuse in verschiedenen Kammern außerhalb der Arena für die Gewöhnung. Und ein 5x5x5 Zentimeter Plastikspielzeug mit einer ausgeprägten Form und Farbe in einer anderen Kammer. Um den SP-Test durchzuführen, starten Sie die Aufnahme mit einer Videokamera.
Entfernen Sie sofort die beiden leeren Kammern und platzieren Sie die sozialen und Objektreizkammern in den Ecken der Arena, die während der Gewöhnung leer gewesen waren. Erlauben Sie den Probanden, fünf Minuten lang mit den Reizen zu interagieren, bevor Sie die Aufnahme beenden und die Reize, die Kammern enthalten, aus der Arena entfernen. Dann lassen Sie das Thema in der leeren Arena für 15 Minuten.
Um einen sozialen Neuheitspräferenztest durchzuführen, starten Sie die Videoaufzeichnung und fügen Sie die Kammer mit den gleichen sozialen Reiztieren wie für den SP-Test und die Kammer mit der neuartigen sozialen Stimulusmaus in die beiden Ecken der Arena ein, die nicht für den SP-Test verwendet wurden. Erlauben Sie den Probanden, fünf Minuten lang mit den Reizen zu interagieren, bevor Sie die Aufnahme beenden und die Probanden und Kammern aus der Arena entfernen. Dann reinigen Sie die Arena und die Kammern mit fließendem Wasser und 10% Ethanol.
Um die grafische Benutzeroberfläche der Spur Rodent zu verwenden, um das Mausverhalten zu analysieren, öffnen Sie MATLAB und wählen Sie das Verzeichnis Rodent verfolgen, und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf "Zu Pfad hinzufügen", Ausgewählte Ordner und Unterordner, um alle Unterordner zum Arbeitspfad hinzuzufügen. Geben Sie TrackRodent in das Befehlsfenster ein und drücken Sie die Eingabetaste. Wählen Sie Sitzungsdatei laden, um einzelne oder mehrere Videodateien hochzuladen.
Ein Filminspektor, der eine Frame-für-Frame-Inspektion des Videoclips ermöglicht, wird sofort für die erste Datei in der Liste geöffnet. Um weitere Videodateien zu überprüfen, klicken Sie auf Film prüfen, um den Videoinspektor zu öffnen und jederzeit eine bestimmte Videodatei auszuwählen, die von Interesse ist. Wählen Sie ggf. die getestete Art aus, und klicken Sie auf Bereich ausschließen, um alle Bereiche auszuschließen, die ich die Verfolgung gemäß den Farben des Motivs und der Arena unterbreche.
Um jede Kammer als Stimulusbereich für die automatische Erkennung ihrer Untersuchung durch den Gegenstand zu definieren, aktivieren Sie das Polygon oder das elliptische Kästchen, und klicken Sie auf Stimulus X, damit die Stimulusbereiche markiert werden können. Wählen Sie dann den gewünschten Algorithmus aus der Liste aus und geben Sie die Anfangs- und Endrahmennummern für die Analyse in die entsprechenden Bearbeitungsfelder ein. Um die automatische Erkennung der Subjektgrenzen für einen bestimmten Schwellenwert auszuwerten, geben Sie einen Wert in das entsprechende Schwellenwertfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste.
Um eine Verhaltensanalyse aller ausgewählten Dateien zu starten, wechseln Sie zur ersten Datei, und klicken Sie auf Start. Die richtige Schwelle zu finden ist entscheidend und erfordert Erfahrung. Es wird empfohlen, dass neue Benutzer die nicht schnellen Algorithmen verwenden und die Analyse online überwachen, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren.
Am Ende der Analyse wird für jeden Film im selben Verzeichnis der Filmdateien eine Ergebnisdatei gespeichert. Um die Ergebnisse jeder Filmdatei zu überprüfen, klicken Sie auf Ergebnisdatei laden, und wählen Sie die MAT-Dateien aus, die durch die Verhaltensanalyse generiert wurden. Wechseln Sie zwischen den Umschalttasten, um die Mauspositionsablaufverfolgung, die Reizexploration entlang der Sitzung und die gesamte Reizexplorationszeit zu untersuchen.
Für die Bevölkerungsanalyse im Ordner TrackRodent in MATLAB geben Sie TrackRodentPopulationSummary als ein Wort in das Befehlsfenster ein. Klicken Sie auf Dateien eingeben, und wählen Sie Ergebnisdateien aus, um mehrere TrackRodent-Ergebnisdateien hochzuladen. Füllen Sie die Zahlen des letzten Frames für die Analyse, den Testnamen, den Stimulus einen Namen aus, und belieh zwei Namen an, und wählen Sie alle entsprechenden Felder für die gewünschten Analysen aus der optionalen Liste aus.
Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Exportieren, um die Ergebnisse in eine Kalkulationstabelle in einer einzelnen Datei zu extrahieren. Klicken Sie dann auf Start und warten Sie, bis das Programm in der Statuszeile die Analyseparameter und die Daten gespeichert hat. In diesem Experiment stellt die mittlere Gesamtuntersuchungszeit der Bevölkerung der Probanden zu jedem der beiden Reize eine klare Präferenz der Probanden gegenüber dem sozialen Reiz dar.
Die soziale Präferenz wurde während der gesamten Sitzung durch das Thema beibehalten, obwohl die Präferenz zu Beginn der Sitzung etwas stärker schien. Die Untersuchungszeit für jeden Stimulus kann nach der Kampfdauer in kurze, mittlere und lange Kämpfe zusätzlich zur gesamten Untersuchungszeit kategorisiert werden. Wie beobachtet, gab es keinen Unterschied zwischen den Reizen in den kurzen Kämpfen, während die mittleren und langen Kämpfe klare soziale Präferenzen zeigten, was darauf hindeutet, dass bei C57 Black 6J Mäusen kurze Kämpfe Neugier reflektieren, während lange Kämpfe eine Interaktion zwischen dem Subjekt und den Reizen widerspiegeln.
Darüber hinaus können Wärmekarten der Untersuchung in Richtung des sozialen Stimulus und des Objekts während des Tests für die gesamte Population von Probanden mit den Farben erzeugt werden, die die Kampfdauer kodieren. Wichtig ist, dass die Übergangsrate der Probanden von einem Stimulus zum anderen in den ersten zwei Minuten des Tests am höchsten war, bevor sie allmählich zurückging. Die gleiche Tendenz zeigte sich bei der Verteilung der mittleren Übergangsrate im Zeitverlauf.
Diese Methode kann mit jeder Maus verwendet werden, die mit elektrophysiologischen Aufzeichnungen oder optogenetischen Stimulierungssystemen durch einen Draht verbunden ist. Dazu verwenden wir einen speziellen Algorithmus. Unser System wird derzeit von mehreren Laboratorien weltweit für verschiedene Paradigmen eingesetzt, die eine kleine Nagetierverfolgung erfordern.
Es kann zur Bewertung der Verhaltensdynamik in jedem Diskriminierungstest verwendet werden.
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Überblick
Dieser Artikel stellt ein neuartiges automatisiertes experimentelles System vor, das entwickelt wurde, um soziales Verhalten in kleinen Nagetiermodellen zu bewerten. Das System bietet mehrere Verhaltensparameter für eine umfassende Analyse von Tests zur sozialen Präferenz und Neuheitspräferenz.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Verhaltensanalyse
- Tiermodelle
Hintergrund
- Das Verständnis des sozialen Verhaltens bei Nagetieren ist entscheidend für die neurobiologische Forschung.
- Traditionelle Methoden, wie der Dreikammertest, haben Einschränkungen.
- Automatisierte Systeme können Beobachtervoreingenommenheit reduzieren und die Datengenauigkeit verbessern.
- Dieses System ermöglicht eine unvoreingenommene Prüfung verschiedener Stämme und Bedingungen.
Zweck der Studie
- Entwicklung eines automatisierten Systems zur Bewertung des sozialen Verhaltens bei Nagetieren.
- Ermöglichung einer detaillierten Untersuchung sozialer Dynamiken.
- Erleichterung des Vergleichs zwischen verschiedenen experimentellen Bedingungen.
Verwendete Methoden
- Automatisierte Verfolgung des Nagetierverhaltens während sozialer Tests.
- Analyse der sozialen Präferenz und Neuheitspräferenz.
- Beobachterunabhängige Datenerfassung.
- Flexible Parameter zur Verfolgung verschiedener sozialer Diskriminierungstests.
Hauptergebnisse
- Das System verfolgt erfolgreich mehrere Verhaltensparameter.
- Es ermöglicht genaue Vergleiche zwischen verschiedenen Nagetierstämmen.
- Anfängliche Auswertungen können in Echtzeit auf einem Computerbildschirm überwacht werden.
- Anwendbar für verschiedene soziale Diskriminierungstests ohne Größenbeschränkungen der Subjekte.
Schlussfolgerungen
- Dieses automatisierte System verbessert die Untersuchung des sozialen Verhaltens bei Nagetieren.
- Es adressiert Einschränkungen traditioneller Verhaltenstests.
- Das System ist vielseitig und kann für verschiedene Forschungsbedürfnisse angepasst werden.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Automated behavioral tracking systems enable objective, high-throughput assessment of social phenotypes in rodent models, supporting target validation in neuropsychiatric drug discovery. By quantifying dynamic social interactions, the system enhances predictive confidence in early-stage mechanistic de-risking. This facilitates data-driven go/no-go decisions and improves translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of social preference phenotypes to validate targets implicated in social behavior disorders.
- Operational Value: Provides observer-independent, quantitative readouts for consistent target engagement assessment across strains and conditions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates multi-parametric behavioral data (investigation time, bout duration, transition rates) for comprehensive phenotypic screening.
- Operational Value: Supports assay standardization through automated detection algorithms and configurable tracking parameters.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Reveals modified social dynamics following genetic, pharmacological, or environmental manipulations, supporting disease-relevant modeling.
- Operational Value: Enables longitudinal tracking of behavioral changes, facilitating risk-adjusted advancement decisions in preclinical pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
The system integrates into discovery biology workflows by providing quantitative social behavior metrics that inform hypothesis testing and pathway clarification.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by quantifying dynamic social interactions in genetic and pharmacological models.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for compound effect assessment in social discrimination paradigms.
- Analytics: Enables statistical comparison of behavioral parameters (e.g., bout duration, transition rates) across experimental groups.
- Translational Research: Connects discovery-phase social phenotypes to preclinical validation through consistent behavioral readouts.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for multiple social behavior tests, reducing redundant assay development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in social behavior target validation.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through automated, standardized behavioral analysis.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early identification of ineffective targets via robust phenotypic screening.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing quantitative social behavior data for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and video tracking parameter optimization.
- Dependent on MATLAB environment and compatible video acquisition systems.
- Necessitates standardization of arena setup, stimulus presentation, and habituation protocols across sites.
- Adaptation considerations include species-specific tracking parameters and arena size adjustments for different rodent models.
- Practical limitations include the need for controlled environmental conditions to minimize confounding variables in social behavior assays.
