Behavioral phénotypage de modèles de maladies murin avec la station intégrée comportementale (INBEST)

L’objectif global de cette méthodologie est d’améliorer la reproductibilité et la standardisation du phénotypage comportemental et des souris expérimentales par un suivi continu des mesures comportementales de base dans un environnement familier. Ce système modulaire est composé d’une roue de course informatisée en maille d’escalade numérisée, d’un distributeur de nourriture automatisé, de deux TER contrôlés par cellule photoélectrique, d’un stimulus lumineux contrôlé par ordinateur et d’un abri, de composants tiers et de la technologie infrarouge MPEG quatre intégrée au suivi vidéo et à l’enregistrement d’événements. Les latences, les fréquences et les durées de comportements spécifiques sont analysées à l’aide du logiciel MED PC quatre.

L’activité locomotrice et la topographie des trajectoires de mouvement sont évaluées à l’aide du logiciel ETH ovision XT 8.5 à l’aide d’une analyse statistique complète. Les données ont souvent été traitées pour révéler des changements de comportement induits par la progression de la maladie dans divers modèles murins. La nature complexe et sensible du comportement rend souvent très difficile des mesures fiables chez les souris atteintes de maladies chroniques.

Utiliser de nouvelles technologies qui permettent une analyse comportementale précise et impartiale. Nous décrivons un système de surveillance sur mesure appelé Inves ou Integrated behavioral station. Cet appareil est conçu pour fournir des mesures prolongées des sorties fonctionnelles de base telles que l’activité spontanée, la consommation de nourriture et d’eau, la réactivité émotionnelle, le comportement motivé, le tout dans un environnement domestique à faible stress.

Les principaux avantages de l’investissement par rapport aux tests comportementaux uniques comprennent la surveillance continue, la réduction du stress lié au transport et la collecte rapide de plusieurs ensembles de données qui sont instantanément alimentés pour une analyse informatisée impartiale. Bien que la surveillance continue aborde les facteurs de confusion courants dans les études traditionnelles, il est important de noter que certains domaines du comportement, tels que la fonction neurologique et l’apprentissage spatial, ne peuvent pas être étudiés dans l’environnement de la cage familiale, nécessitant ainsi des tests supplémentaires Pour compléter l’évaluation du profil comportemental, Une à deux semaines avant le début de l’expérience, Commencez à habituer les souris à un cycle de 12 à 12 de lumière à obscurité. Les souris sont plus actives la nuit.

Réglez la durée du cycle d’obscurité pour qu’elle corresponde aux heures de travail de l’expérimentateur. Tous les autres facteurs environnementaux tels que la température et la ventilation doivent rester constants pendant cette période. Pour une identification numérique permanente, tatouez la queue des souris pendant cinq à sept jours avant le test.

Manipulez régulièrement les souris jusqu’à deux heures par jour, les habituant ainsi à la mesure du stress, enregistrez le poids corporel, la température rectale et prenez des notes sur leur apparence générale. Excluez de l’étude les souris qui présentent des anomalies grossières telles qu’une faible consommation de nourriture ou d’eau, une perte de poids corporel, une posture voûtée, une hydrocéphalie de fourrure ébouriffée ou tachée ou un écoulement de porphyrine autour des yeux. De plus, une grande variété de tests comportementaux tels que le champ libre peuvent être effectués pendant cette période, ce qui permet une compréhension plus complète des déficits de performance.

Pour une étude comportementale prolongée, le distributeur de nourriture doit disposer d’une réserve complète de granulés de nourriture pour souris. Chacun pesant 20 milligrammes. Une bouteille doit toujours être remplie d’eau fraîche du robinet.

Dans un test de préférence, une deuxième bouteille peut fournir une solution alternative d’intérêt, telle qu’une solution contenant du sucre. Pesez les bouteilles pour estimer le volume consommé entre les sessions. Pour mesurer la latence et la fréquence des épisodes d’abreuvement, les becs des bouteilles doivent être fixés aux TER.

Un capteur infrarouge détecte le léchage, alors assurez-vous que le capteur n’est pas bloqué par la buse du bec. Si c’est le cas, modifiez la longueur du bec pour qu’il s’adapte à la cage. Un abri doit être placé dans un coin distal de la roue de course.

Pour le suivi vidéo, il est nécessaire que la pièce soit éclairée par une lumière diffuse tamisée qui ne se reflète pas sur le sol ou les murs. Une fois l’éclairage correctement réglé, l’arène d’essai peut être numérisée pour le logiciel d’essai. Pour cette démonstration, le progiciel ETH Ovision XT 8.5 est utilisé pour configurer l’arène.

Commencez par ouvrir un projet de suivi par défaut et entrez les paramètres expérimentaux. Choisissez ensuite la source vidéo, dans ce cas, le piccolo diligent grabber. Réglez le nombre d’arènes de suivi à quatre.

Choisissez le centre du nez et de la queue pour les points de suivi, puis sélectionnez les unités de mesure Suivant dans la liste d’essai. Dans le menu de configuration, définissez le nombre d’essais en cliquant sur le bouton Ajouter des essais. Basculez ensuite l’option Ajouter une variable pour spécifier des variables indépendantes telles que l’identifiant de la souris, le groupe de sexe, l’affectation et la tension.

Capturez maintenant une image d’arrière-plan de l’arène en cliquant sur l’onglet des paramètres de l’arène et en définissant le périmètre de l’arène à l’aide des outils de dessin disponibles une fois l’arène définie, utilisez l’option ajouter une zone pour délimiter les zones d’intérêt telles que le sol, les TER, le distributeur de nourriture, etc. Ajoutez ensuite des zones où la souris n’est pas visible à l’aide de l’option Ajouter un groupe de zones cachées. Cela comprendrait l’abri et la roue de course.

Chaque zone cachée doit également avoir un point de sortie d’entrée spécifié. Après avoir défini le périmètre et les zones de chaque arène, effectuez des tests d’étalonnage à l’aide de l’option d’étalonnage du logiciel. Utilisez l’outil d’accès à l’échelle pour déterminer la largeur et la longueur de chaque aréna.

Validez ensuite les paramètres de chaque arène à l’aide du bouton de validation et procédez à la configuration des paramètres d’essai et à la collecte des données. Pour acquérir des données, les paramètres d’acquisition doivent d’abord être définis dans le programme. Commencez par accéder à l’onglet des paramètres de contrôle de la version d’évaluation et spécifiez les périodes de l’ensemble de la version d’évaluation.

La condition de début pour commencer lorsque la durée du point central dépasse une seconde dans l’arène, la durée de l’essai est définie en développant la case de condition d’arrêt et en réglant l’essai pour qu’il se termine après un délai prédéfini tel que 10 heures, sélectionnez maintenant une option de la méthode de détection sous l’onglet des paramètres de détection. Ensuite, saisissez l’image de référence de l’arène vide à l’aide du bouton des paramètres et en sélectionnant Saisir le courant tout en restant dans le module de détection, ajustez la plage de contraste pour les points de détection centraux du nez et de la queue. Réglez la plage pour qu’elle soit continue.

Indiquez ensuite que la souris est plus claire ou plus foncée que l’arrière-plan. Ajustez maintenant le paramètre de taille du sujet, qui est basé sur le champ de vision de l’appareil photo. Ensuite, si nécessaire, ajustez les images par seconde d’analyse en fonction de ce dont l’ordinateur est capable.

Traitement de 14,9 images. Un deuxième est généralement suffisant. Lorsque toutes les modifications sont apportées aux options du module de détection, assurez-vous de les enregistrer avant de procéder à la mesure de la latence, de la fréquence et de la durée des actes comportementaux.

Une routine personnalisée dans MED PC four est utilisée pour la saisie étape par étape des paramètres de session tels que l’identifiant de la souris, la durée de l’essai, les parties de roue de course, etc. Lorsque tous ces paramètres sont entrés et que tout l’équipement de test a été allumé, placez la souris dans l’arène. Synchronisez ensuite les packages de suivi vidéo et d’événement en appuyant simultanément sur les boutons d’enregistrement et quittez tranquillement la pièce plus tard lorsque la période d’enregistrement expire, renvoyez les souris dans leurs cages domestiques, mesurez le poids des bouteilles et enregistrez toutes les données enregistrées sur des supports numériques.

Les données brutes peuvent être extraites dans une feuille de calcul à des fins d’analyse, et les fichiers vidéo bruts peuvent être notés pour des comportements peu fréquents tels que les stéréotypes ou les convulsions. Une étude prolongée avec des souris CD one en utilisant le meilleur a été réalisée plusieurs jours avant la chirurgie. Les données de base ont été recueillies, suivies de données postopératoires qui comprennent l’administration intra-cérébro-ventriculaire soutenue d’anticorps réactifs cérébraux.

À partir du cinquième jour, les groupes expérimentaux ont montré diverses déficiences, notamment une réduction du léchage des bouteilles d’eau. Ils ont également montré une latence accrue pour s’approcher des bouteilles avec une solution de sucralose, et ils ont montré une diminution de la consommation alimentaire. Coïncidant avec ces changements, les souris auxquelles des anticorps réactifs au cerveau ont également administré une diminution de l’activité de la roue de course par rapport aux souris témoins.

Dans le groupe expérimental, les souris traitées ont préféré passer du temps dans les refuges. À l’aide de ces données, un simple programme a été construit pour illustrer ces différences comportementales. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon de mettre en place un appareil de surveillance sur mesure pour une analyse comportementale impartiale.

Dans un cadre semblable à celui de la maison, le phénotypage automatisé des cages à domicile fournit une mine d’informations permettant une évaluation plus précise de la cinétique d’apparition et de la gravité des déficits comportementaux induits par la maladie liés au comportement motivé par la locomotion spontanée et la réactivité émotionnelle en minimisant les problèmes liés aux environnements incohérents, au transport, au stress et aux appareils de manipulation répétés comme les inves. dans le cadre d’études distinctes.