מאמר זה דן שלושה מרכיבים חיוניים חשב להיות קריטי עבור ביצוע מוצלח של התנהגות חקירות מדעי המוח: (1) מודל החיה נציג תקף; (2) פרוטוקול immunocytochemistry מדויק ורגיש; ו (3) ניתוח ביותר (תצפית סטטיסטית ) של שני הנתונים התנהגות המוח. טעויות בקטגוריה אחת יהיה בהחלט לסכן את התוצאות של המחקר כולו. לפיכך, לאחר בזהירות בבחירת מודל בעל חיים מתאים, מאמץ ניכר צריכה להיות מופנית כלפי הטייס בודק את נהלי התנהגות היסטולוגית כדי להבטיח את התנהגותם יקויימו אמין במחקר, ואחריו עיבוד מוצלח של המוח.
כפי שהוזכר קודם לכן, השימוש מינים השוואתי לזהות מנגנוני הנוירוביולוגי התגובה מסוים הוא גישה מתודולוגית יקר כי טכניקה זו אינה דורשת הנדסה גנטית או מניפולציה כירורגית כואבת. לכן, זו הגישה המתודולוגית מנצל פחות מאוים, בעלי חיים שלמים. השימוש וריאציות הטבעי של החיות, לעומת זאת, מתחזקת על ידי שילוב של סביבות טבעיות, כמו גם אם הם שוכנו חיות במעבדה. יתר על כן, אם במחקרי מעבדה ניתן להרחיב את השדה כדי להמשיך לאמת את האותנטיות של הבדלי המינים בהתנהגות של עניין, הצעד הבא זה מומלץ. למרות גישה השוואתית מציע יתרונות רבים, מגבלה טבעו המתאם של הנתונים, וכתוצאה מכך, טכניקות נוספות כגון מניפולציות תרופתי צריך לשמש נוספת לאמת את התפקיד של מערכות הנוירוביולוגי ממוקד התנהגות של עניין.
לאחר הנסיינים מרגיש בטוח לגבי הנהלים התנהגותיים, היסטולוגית ו סטטיסטית, יש להיזהר כך את תנאי המחיה של בעלי החיים נשארים קבועים לכל הקבוצות למעט, כמובן, עבור מניפולציה הניסוי. שינויים במשתנים כגון לוחות זמנים של אור, רמות רעש, מטפלים, רמות לחות וריחות במעבדה יכולה להיות השפעה משמעותית על התגובות הנוירוביולוגי של החיות.
במאמר זה הנוגדן העיקרי ששימש לצורך זיהוי של הווסופרסין אבל נוגדנים ראשוניים אחרים יכולים לשמש שפע של neurochemicals שונים של עניין. אם הניסוי עובד עם נוגדן חדש, חשוב לבצע מחקרים על מנת לקבוע את טיטרציה דילול אופטימלי של הנוגדן החדש. פעמים רבות נוגדן רב מדי משמש (כפי שהוצע על ידי הספק), וכתוצאה מכך רקמה כהה מדי כדי לבדל את האות; יתרה מזאת, שימוש מופרז הנוגדן הוא יקר מאוד.
לבסוף, אם יותר מאשר ניתוח סטטיסטי יחיד יכול לשמש כדי לספק בתצוגות חלופיות ופירושים של הנתונים, הם צריכים להיות מנוצל. במחקר זה בפרט, הכללית מודלים ליניאריים, מתאמי, ומנתח דרוג ממדי שימשו כדי לספק תצוגות אינפורמטיבי ביותר של הנתונים.