Un système interactif en temps réel pour étudier le comportement de poursuite conflictuelle chez les rongeurs

Le comportement de poursuite prédatrice implique divers processus physiologiques, mais manque de méthode de recherche appropriée. Cette recherche vise à proposer une méthode standardisée pour explorer les mécanismes neuronaux des comportements animaux déclenchés par des stimuli sensoriels, en particulier dans la poursuite prédateur-proie. Des technologies telles que l’optogénétique, l’électrophysiologie et l’imagerie cérébrale sont couramment utilisées pour faire progresser la science dans ce domaine. L’optogénétique permet un contrôle précis de l’activité neuronale et l’électrophysiologie enregistre les signaux neuronaux. Les principaux défis sont l’incontrôlabilité des proies vivantes, telles que les grillons, ce qui rend difficile l’observation et la définition de la poursuite dans le cadre d’expériences standardisées. Le comportement prédateur peut être divisé en quatre étapes, recherche, poursuite, attaque et consommation. Ces dernières années, les deux derniers stades ont été largement étudiés, tandis que les comportements de recherche et de poursuite ont rarement été impliqués. Ce protocole fournit des proies artificielles flexibles et contrôlables pour des expériences et une modélisation répétées, maximise la simulation de la chasse naturelle avec une interaction en temps réel et une faible latence, et offre du matériel et des logiciels évolutifs, rentables et faciles à utiliser.

[Narrateur] Pour commencer, montez une webcam sur une barre transversale au-dessus de l’ensemble de la plateforme pour surveiller en temps réel les positions de la souris et de l’appât robotique dans l’arène en dessous et transmettre les images à l’ordinateur. Concevez une grande arène circulaire d’un diamètre de 800 millimètres et d’une hauteur de 300 millimètres, composée d’un panneau acrylique carré en bas et d’un tube acrylique en guise de bordure. Placez quatre icônes régulièrement espacées, carré, triangle, cercle et croix, sur les murs intérieurs de l’arène pour servir de repères visuels. Fixez un autocollant bleu sur la surface de l’aimant pour faciliter l’identification et la localisation. Utilisez un aimant rond en néodyme avec des granulés de nourriture comme appât robotique. Ensuite, montez un curseur bidimensionnel avec une course effective de 1 000 millimètres sous l’arène. Installez un autre aimant en néodyme sur le support du curseur pour servir d’aimant de traction pour déplacer à distance l’appât robotique à l’aide de la force magnétique. Pilotez l’aimant polaire à l’aide de servomoteurs contrôlés par une carte STM32 et un circuit de commutation. Rédigez un schéma pour le mode de contrôle de la vitesse. Réglez le servomoteur en mode de direction de vitesse où les niveaux de signal haut ou bas codent la direction avant ou arrière, et la fréquence de sortie de l’onde PWM code la vitesse. Pour déplacer l’appât robotique au centre de l’arène, exécutez le programme de réinitialisation. Isolez la souris au bord de l’arène à l’aide d’un déflecteur. Après cela, définissez le nom de l’expérience et le chemin d’accès du fichier. Ensuite, réglez la vitesse de déplacement de l’appât robotique sur 5 centimètres par seconde dans le programme principal. Cliquez sur Exécuter et vérifiez dans la fenêtre vidéo contextuelle que la souris et l’appât robotique sont reconnus de manière stable. Retirez le déflecteur et démarrez la minuterie pour observer le comportement prédateur de la souris pendant 20 minutes. Remettez la souris dans sa cage et laissez-lui permettre une période de récupération de 24 heures avec un accès libre à la nourriture et à l’eau. Après chaque essai d’accoutumance, nettoyez soigneusement l’arène avec de l’alcool à 75 % et de l’eau. Déplacez l’appât robotique au centre de l’arène en exécutant le programme de réinitialisation comme indiqué précédemment, et isolez la souris avec un déflecteur au bord de l’arène. Après avoir défini le nom de l’expérience, le chemin d’accès du fichier et la vitesse de déplacement de l’appât robotique, cliquez sur Exécuter sur le logiciel et observez la fenêtre vidéo pour assurer une détection stable de la souris et de l’appât robotique. Retirez le déflecteur et démarrez la minuterie. Si la souris capture l’appât robotique dans les 60 secondes, fermez le programme principal et laissez la souris consommer toutes les granulés de nourriture avant d’être renvoyée dans la cage. Remettez la souris dans la cage sans aucune récompense ni punition si la souris ne parvient pas à capturer l’appât robotique dans les 60 secondes. Les tâches de prédation ont été menées à différentes vitesses difficiles, et les résultats montrent que le temps nécessaire à la capture du premier appât robotisé a considérablement diminué au cours des essais d’habitation, ce qui indique un apprentissage rapide chez la souris. Les souris ont eu un succès de capture plus élevé à 15 centimètres par seconde qu’à 30 centimètres par seconde, montrant une difficulté dépendante de la vitesse. Cependant, le temps de prédation s’est stabilisé en dessous de 15 secondes après des essais répétés, quelle que soit la vitesse de l’appât. Des phases distinctes de recherche et de poursuite ont également été observées dans les mouvements des souris. Le comportement de poursuite a été induit de manière fiable à toutes les vitesses d’appât, comme en témoigne la réduction de la distance et l’augmentation de la vitesse pendant la poursuite. Les tâches de prédation ont également été menées avec différentes stratégies d’évasion. Cependant, la stratégie d’évasion bêta n’a pas affecté les taux de réussite de la prédation. Le temps de prédation a diminué et s’est stabilisé en dessous de 15 secondes avec les deux stratégies d’évasion. Les souris ont montré un comportement de poursuite cohérent dans les deux stratégies d’évasion.