Decodificando el comportamiento natural a partir de la incrustación neuroetológica

El alcance de mi investigación es comprender cómo la neurodinámica codifica el comportamiento natural y cómo el cerebro controla acciones complejas que apoyan la supervivencia en entornos naturales. Los paradigmas tradicionales de cabeza fija limitan nuestra comprensión del comportamiento natural. Nuestro protocolo actualiza este paradigma al incorporar una decodificación precisa del comportamiento neuronal en animales que se mueven libremente hacia la inteligencia cerebral natural.

Nos centraremos en recopilar datos ricos y no controlados para construir modelos de vida digitales utilizando enfoques holísticos para comprender la inteligencia en sistemas vivos complejos. Para comenzar, conecte el cable de bus serie universal del módulo de sincronización del dispositivo de comportamiento tridimensional a la estación de trabajo del mismo dispositivo. A continuación, conecte el módulo de sincronización del dispositivo mTPM a su controlador mediante un cable SMA.

Conecte el puerto de salida TTL del módulo de sincronización del dispositivo de comportamiento tridimensional al puerto de entrada TTL del módulo de sincronización del dispositivo mTPM mediante un cable de conversión SMA BNC. Para comenzar la calibración, ajuste el ángulo de disparo de las cuatro cámaras para que cubran toda la base del campo abierto y extiendan su campo de visión al menos 20 centímetros por encima del límite más lejano para capturar el comportamiento de cría del ratón. Luego, coloque el módulo de calibración en el centro del área de disparo.

Apague todas las luces y ejecute el software de calibración de la cámara. Ahora, fije el inmovilizador del mouse al micromanipulador del mTPM. Usando la placa de metal, asegure la cabeza del mouse al sujetador.

Apaga todas las luces. Luego, fije el mTPM a su soporte y encienda el sistema de imágenes para localizar la señal fluorescente. Agregue una gota de gel para ojos Carbomer en la parte superior de la ventana craneal.

Mueva el mouse con la plataforma de movimiento para que la ventana craneal esté alineada directamente debajo del objetivo del mTPM. Mueva el micromanipulador verticalmente para localizar el plano de imagen. Luego, mueva el micromanipulador en el plano para centrar el plano de imágenes.

A continuación, fije la base superior al mTPM. Aplique adhesivo para pegar la base inferior a la base superior y asegúrela a la ventana craneal. Para garantizar la estabilidad estructural, rellene el espacio entre las dos bases y el soporte de la placa de metal unido a la cabeza del mouse con un adhesivo estructural acrílico de alto rendimiento.

Luego, evalúe la estabilidad de la unión sondeando suavemente la base con pinzas. Después de eso, agregue una gota de gel para ojos Carbomer en la cámara base. Observe la fluorescencia neuronal a través del mTPM.

Si la fluorescencia no es claramente visible, retire el adhesivo con un taladro craneal para separar la base. Luego, repita el procedimiento hasta lograr una fluorescencia clara. Luego, asegure papel de aluminio con cinta adhesiva entre la fibra del mTPM y la ventana craneal.

Encienda la luz de la habitación y pruebe la claridad de los fotogramas capturados por el mTPM. Para poner el ratón en campo abierto, infla al menos 10 globos de helio y ata cada uno por separado con hilo de algodón. Luego, separe la placa de metal del inmovilizador del mouse.

Sostenga el mouse suavemente por la cola con una mano. Con la otra mano, apoye la fibra óptica del mTPM. Coloque con cuidado el mouse en campo abierto.

Suspende los globos de helio uniendo el cordel de algodón a la fibra. Ajuste el número de globos para que el mouse pueda moverse y explorar el campo abierto sin restricciones. Cierre la puerta del gabinete mTPM para reducir las perturbaciones externas.

Inicie el software de grabación mTPM y el software de sincronización. Establezca las rutas de archivo y los parámetros de grabación de acuerdo con el procedimiento de establecimiento de la plataforma. Inicie la grabación del mTPM a través del software de grabación.

Compruebe el software de sincronización para verificar que los marcadores de tiempo se registran con precisión para cada fotograma de dos fotones. Evalúe si el contraste de las imágenes de dos fotones permanece estable durante la grabación. También confirme que los movimientos del mouse no interrumpen la estabilidad de los marcos de imágenes.

Ahora, inicie el script de sincronización de cámara personalizado para iniciar la grabación del comportamiento. Establezca la ruta de acceso y los parámetros del archivo de acuerdo con el procedimiento de establecimiento de la plataforma. A continuación, inicie la grabación del comportamiento mediante el script de sincronización personalizado.

Confirme la presencia de un marcador de tiempo en el software de sincronización por cada 30 fotogramas de vídeo de comportamiento. Compruebe que las cuatro secuencias de vídeo de las cámaras estén sincronizadas correctamente. Verifique que los parámetros de captura de video del sistema de seguimiento de comportamiento tridimensional estén configurados correctamente.

Una vez que la grabación de comportamiento se detenga automáticamente, apague manualmente el software de grabación y sincronización de mTPM para concluir la prueba. Las matrices de coeficiente de correlación no mostraron patrones específicos de neuronas distintas para las poses de los sujetos, las poses de los objetos o las distancias corporales, lo que indica una correspondencia débil entre las señales neuronales y las métricas de comportamiento. Todos los coeficientes de correlación del comportamiento neuronal cayeron entre 0,3 y 0,3, lo que confirma asociaciones débiles en condiciones naturalistas.

Las incrustaciones neuronales derivadas de cebras forman patrones intrincados, incorporando componentes de múltiples incrustaciones articulares. Las incrustaciones de cebras demostraron una alineación consistente de las variables conductuales y neuronales en tres pares de ratones, particularmente para la distancia corporal y los motivos sociales. El error de decodificación para las incrustaciones de distancia corporal fue significativamente mayor que las poses de sujetos y objetos, pero se mantuvo dentro de los límites de error de seguimiento esperados.

Las incrustaciones conjuntas de la actividad neuronal con varias variables de comportamiento revelaron una alta precisión de decodificación en las poses de los sujetos, las poses de los objetos y los motivos. El análisis de similitud de coseno utilizando la incrustación de la pose del sujeto S1 como referencia mostró una menor alineación para los motivos relacionados con objetos, lo que sugiere una codificación primaria del comportamiento social y del yo.