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JoVE Journal Neuroscience
A Flexible Platform for Monitoring Cerebellum-Dependent Sensory Associative Learning

Une plate-forme flexible pour la surveillance de l’apprentissage associatif sensoriel dépendant du cervelet

Full Text
3,866 Views
11:32 min
January 19, 2022

DOI: 10.3791/63205-v

Gerard Joey Broussard1, Mikhail Kislin1, Caroline Jung1, Samuel S. -H. Wang1

1Neuroscience Institute,Princeton University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study presents a versatile platform for tracking animal behavior during climbing fiber-dependent associative learning tasks, utilizing a low-cost design suitable for integration with optogenetic or imaging experiments. The research focuses on cerebellar activity in mice, aiming to enhance the understanding of cerebellum-related behavior and learning processes.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Animal Behavior
  • Cerebellar Function

Background

  • This research leverages sensory associative learning paradigms to explore cerebellar function.
  • The mouse serves as a model organism for studying cerebellum interactions with behavior.
  • The developed platform can facilitate cerebellum-dependent behaviors across various research inquiries.
  • The design is notably adaptable to specific research needs.

Purpose of Study

  • To provide a detailed and cost-effective method for implementing cerebellar behavior tracking.
  • To support researchers in establishing climbing fiber-dependent tasks in animal models.
  • To enable modifications of the core platform functions based on research questions.

Methods Used

  • The platform incorporates a single-board computer (SBC) and a camera for visual tracking.
  • Utilizes mice as the primary biological model for studying cerebellar activity and behavior.
  • No multiomics workflows were mentioned in the transcript.
  • Critical steps include setting up the SBC, installing necessary software, and wiring various components for behavior experiments.
  • Specific preparations for behavior sessions and methodology for session monitoring are outlined.

Main Results

  • The platform allows for effective tracking and integration of climbing fiber-dependent behavior.
  • Specific methodological steps facilitate reliable data capture during behavioral sessions.
  • Encourages understanding of cerebellar mechanisms and responses in associative learning contexts.
  • Adaptability of the platform is highlighted as a significant advantage for varied research applications.

Conclusions

  • This study demonstrates a practical approach to studying cerebellar functions and associated learning behaviors in a cost-effective manner.
  • Adaptability offers researchers the flexibility needed to tailor experiments to their specific inquiries.
  • Findings contribute to a deeper understanding of neuronal mechanisms related to learning and behavior.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of the developed platform?
The platform is low-cost, versatile, and can be easily adapted for various experimental needs in behavioral neuroscience.
How is the mouse model implemented in this study?
Mice are used to establish climbing fiber-dependent associative learning tasks, with careful preparation for behavior sessions.
What types of data are obtained from the experiments?
The platform captures detailed behavioral data and enables visual tracking during climbing fiber-associated tasks.
Can this method be adapted for other types of experiments?
Yes, the core functions of the platform can be modified to fit different research questions and experimental designs.
What are some key considerations when using this platform?
Researchers should ensure proper setup and calibration of the components to achieve reliable data collection during sessions.

Nous avons développé une plate-forme unique pour suivre le comportement des animaux lors de deux tâches d’apprentissage associative dépendantes des fibres d’escalade. La conception à faible coût permet l’intégration avec des expériences optogénétiques ou d’imagerie orientées vers l’activité cérébelleuse associée aux fibres grimpantes.

Les paradigmes d’apprentissage associatif sensoriel ont beaucoup révélé sur la fonction du cervelet et sa relation avec le reste du cerveau et le comportement. En utilisant la souris comme organisme modèle, nous présentons une méthode suffisamment détaillée pour que les laboratoires du monde entier puissent mettre en œuvre ces méthodes puissantes de manière efficace et peu coûteuse. Notre protocole permettra aux chercheurs de mettre en place plusieurs comportements dépendants du cervelet.

Les fonctions de base de notre plateforme de recherche peuvent être facilement modifiées pour s’adapter à une question de recherche particulière. Pour commencer, connectez le câble d’interface série de la caméra à la caméra et le port de la caméra sur le SBC. Ensuite, téléchargez le système d’exploitation du SBC sur l’ordinateur hôte et créez un fichier appelé ssh dans la carte microSD.

Éjectez la carte microSD de la machine hôte. Insérez-le dans l’emplacement pour carte microSD SBC et mettez le SBC sous tension. Ensuite, pour préparer le SBC à accepter une connexion filaire à l’hôte, ouvrez un terminal, tapez la commande ifconfig"et enregistrez l’adresse IP Ethernet du SBC.

Ensuite, accédez à l’onglet Interface du paramètre Configuration du Raspberry Pi et activez les options pour caméra, SSH et VNC. Pour établir la connexion filaire, connectez un câble Ethernet au port Ethernet du SBC et d’un ordinateur hôte, puis connectez l’autre extrémité de ces câbles à un commutateur Ethernet. Ensuite, à l’aide d’un client informatique de réseau virtuel, tel que VNC, accédez au bureau à l’aide de l’adresse IP SBC et de l’authentification par défaut.

Ensuite, téléchargez le logiciel requis et les bibliothèques Python nécessaires sur le SBC. Pour permettre un contrôle direct sur le microcontrôleur, téléchargez l’environnement de développement intégré du microcontrôleur ou le logiciel IDE. Ouvrez ensuite une fenêtre de terminal SBC, accédez au répertoire Téléchargements et installez l’IDE.

Après avoir ouvert l’IDE du microcontrôleur, sélectionnez Outils, puis Gérer les bibliothèques, et installez la bibliothèque Encoder de Paul Stoffregen. Enfin, insérez une clé USB dans un port USB du SBC et entrez les commandes de montage du périphérique de stockage externe USB. Après avoir connecté le SBC au port de programmation du microcontrôleur, ouvrez l’esquisse de téléchargement avec l’IDE du microcontrôleur et téléchargez-la sur le microcontrôleur.

Ensuite, téléchargez et installez la version appropriée de l’IDE Arduino sur l’ordinateur hôte. Téléchargez ensuite le DTSC_US. ino sketch à l’ordinateur hôte.

Connectez le fil USB A à USB B à l’ordinateur hôte et au microcontrôleur. Ouvrez l’esquisse et téléchargez-la sur le microcontrôleur. Fixez des fils à la breadboard du microcontrôleur, aux LED, au codeur rotatif, au moteur pas à pas avec un pilote et à l’électrovanne avec pilote.

Ensuite, câblez un canal d’une alimentation aux broches V positif et GND du pilote du moteur pas à pas. Après avoir allumé l’alimentation, réglez la tension du canal connecté sur 25 volts. Ensuite, câblez le fil positif d’une alimentation à la broche de tension de maintien du conducteur de l’électrovanne, et l’autre fil positif à la broche de tension de pointe.

Après avoir allumé l’alimentation, réglez le canal connecté à la tension de pointe à 12 volts et le canal connecté à la tension de maintien à 2,5 volts. Ensuite, connectez une source d’air régulée à une pression de 20 livres par pouce carré à l’électrovanne. Ensuite, pour faire la roue de roulement, coupez une roue de trois pouces à partir d’un rouleau en mousse et percez un trou d’un quart de pouce dans le centre exact de la roue.

Insérez ensuite un arbre d’un quart de pouce dans la roue et fixez-le en place à l’aide de moyeux de serrage. Fixez le codeur rotatif sur un canal en aluminium de 4,5 pouces. Ensuite, stabilisez le canal en aluminium sur la planche à pain en aluminium.

Après avoir fixé la roue au codeur rotatif, stabilisez le côté libre de l’arbre de roue avec un roulement inséré dans une pince d’extrémité à angle droit, installé sur un poteau optique monté sur une planche à pain. Ensuite, positionnez les appuie-tête à l’aide de poteaux optiques et de pinces de poteau à angle droit. Positionnez ensuite la LED de stimulus conditionnel et la sortie de l’électrovanne pour le stimulus inconditionnel DEC autour de la roue assemblée.

Ensuite, montez le moteur pas à pas utilisé pour le stimulus inconditionnel DTSC et la caméra Pi sur un poteau optique. Placez le réseau de lumière infrarouge du même côté que la caméra Pi, légèrement au-dessus et directement face à l’endroit où le visage de l’animal sera positionné. Créez un stimulus tactile pour un conditionnement de sursaut tactile retardé en collant de la mousse sur le bord d’un morceau d’acrylique.

Montez sur un arbre d’un quart de pouce à l’aide d’un moyeu de serrage, puis fixez le stimulus tactile à l’arbre du moteur pas à pas. Pour implanter une plaque de tête, anesthésiez la souris, puis faites une incision avec un scalpel le long de la ligne médiane du cuir chevelu, du bord arrière des yeux au crâne. Écartez l’incision ouverte et serrez les deux côtés avec des hémostats pour la maintenir ouverte.

À l’aide de colle cyanoacrylate, fixez la plaque de tête au crâne. Ensuite, appliquez un mélange de poudre de ciment dentaire, de solvant et de catalyseur sur toutes les zones de l’os exposé. Suturez la peau fermée, derrière et devant la plaque de tête.

Ensuite, injectez une analgésie postopératoire, tout en permettant à la souris de récupérer pendant au moins cinq jours. Pour préparer les souris aux séances de comportement, laissez-les s’habituer à la plate-forme en les montant dans l’appuie-tête. Avant la séance, assurez-vous que la sortie de l’électrovanne est centrée sur l’œil cible, positionnée à moins d’un centimètre de distance, et que le stimulus tactile est centré sur le nez de la souris, positionné à environ 1,5 centimètre de distance.

Pour la préparation de la session DTSC, démarrez l’interface graphique à partir d’un terminal SBC. Exécutez une session de test de trois essais et assurez-vous que les données enregistrées qui impriment sur le terminal affichent une déviation supérieure à 20, mais inférieure à 100 étapes. Pour exécuter une session, montez une souris sur l’appuie-tête et démarrez l’interface graphique à partir du terminal SBC.

Pour enregistrer les enregistrements de la caméra, appuyez sur le bouton Stream avant de démarrer la session. Entrez les informations d’identification de l’animal dans le champ ID de l’animal et appuyez sur le bouton Définir. Entrez ensuite les paramètres d’expérience souhaités et appuyez sur le bouton Télécharger sur Arduino.

Enfin, appuyez sur Démarrer la session pour commencer la session. Les résultats de la formation DEC d’une session d’enregistrement avec un éclairage acceptable sont affichés ici. Les conditions d’éclairage acceptables ont entraîné un bon contraste entre l’œil et la fourrure périoculaire.

Les performances d’une seule souris entraînée pendant huit séances ont montré des traces comportementales, sans réponse conditionnée chez la souris non entraînée, et des réponses conditionnées robustes une fois la souris entraînée. Un exemple de vidéo d’essai montre une souris entraînée fermant avec succès son œil en réponse au stimulus conditionnel LED, tandis que la souris non entraînée ne clignote pas jusqu’au stimulus inconditionnel. La réponse conditionnée augmente en taille et en fréquence grâce à des séances comportementales effectuées sur plusieurs jours.

Des conditions d’éclairage sous-optimales limitent considérablement la qualité des données acquises. Lorsque le contraste entre l’œil et la fourrure environnante est faible, de légers changements dans l’image peuvent modifier considérablement la forme enregistrée de la réponse inconditionnée au cours d’une seule session et diminuer le rapport signal/bruit pour détecter la position des paupières. Les résultats de la formation DTSC pour une souris entraînée pendant cinq sessions sont présentés ici.

Un exemple de vidéo d’essai montre une souris entraînée soutenant avec succès la roue en réponse au stimulus conditionnel LED, tandis qu’une souris non entraînée ne parvient pas à déplacer la roue jusqu’à ce que le stimulus tactile inconditionnel soit appliqué. La fréquence et l’amplitude de la réponse conditionnée augmentent au fur et à mesure que l’entraînement progresse. Dans une cohorte d’animaux entraînés avec un stimulus inconditionnel qui produisait des réponses inconditionnées de faible amplitude, aucun animal n’a appris à produire systématiquement des réponses conditionnées après quatre jours d’entraînement.

Pour un comportement réussi, le confort de l’animal lorsqu’il court sur la plate-forme est essentiel. Il est important de s’assurer que la roue tourne librement et uniformément avant d’habituer les animaux à la plate-forme. En utilisant cette plate-forme flexible, nous avons réussi à imager et à perturber l’activité des neurones de Purkinje, les cellules de sortie du cervelet, lors de l’apprentissage chez des animaux à tête fixe.

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Neurosciences numéro 179 cervelet apprentissage moteur associatif conditionnement des sourcils à retard conditionnement des stimuli tactiles à retard

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