מאמר שיטה

אוטומטי, כמותי קוגניטיבי / הקרנת התנהגות של עכברים: לגנטיקה, פרמקולוגיה, בעלי החיים קוגניציה והוראה לתואר ראשון

DOI:

10.3791/51047

⸱

26 בפברואר 2014

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, Rutgers University, 2Department of Psychology, Koç University, 3Center for Neural Science, New York University, 4Department of Mathematics & Computer Science, Fairfield University

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מערכת אוטומטית לחלוטין למדידת נכסים משמעותיים מבחינה פיזיולוגית של מנגנוני תיווך לוקליזציה המרחבית, לוקליזציה זמנית, משך, קצב והערכת הסתברות, הערכת סיכונים, אימפולסיביות, ואת הדיוק ואת הדיוק של זיכרון, כדי להעריך את ההשפעות של מניפולציות גנטיות ותרופתיות על מנגנונים בסיסיים של הכרה בעכברים.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אנו מתארים תפוקה גבוהה, בנפח גבוה, אוטומטית לחלוטין, לחיות ב24/7 מערכת בדיקות התנהגותיות להערכת ההשפעות של מניפולציות גנטיות ותרופתיות על מנגנונים בסיסיים של הכרה ולמידה בעכברים. אמבטיה דיור עכבר פוליפרופילן סטנדרטית מחוברת באמצעות צינור אקרילי לתיבת מבחן סטנדרטי מסחרית עכבר. יש תיבת המבחן 3 מרזבים, 2 מהם מחוברים לגלולת מתקני האכלה. כולם באופן פנימי illuminable עם LED ופיקוח על ערכים בראש על ידי אינפרא אדום (IR) קורות. עכברים חיים בסביבה, אשר מבטלת טיפול בהקרנה. הם להשיג את האוכל שלהם בשתיים או יותר תקופות האכלה יומיות על ידי ביצוע באופרנטית פרוטוקולים (קלאסיים) (אינסטרומנטלי) והפבלובית, שעבורו יש לנו כתב תוכנת פרוטוקול בקרה ותוכנה לניתוח הנתונים וגרפים בזמן אמת מעין. שגרת ניתוח נתונים וגרפים כתובים בשפה המבוססת על MATLAB נוצרה כדי לפשט באופן משמעותי את הניתוח בזמן של גדולמהודק רשומות אירוע התנהגותיות ופיזיולוגיות ולשמר את שביל נתונים מלא מהנתונים גולמיים דרך כל ניתוחי ביניים לגרפים ונתונים הסטטיסטיים שפורסמו בתוך מבנה נתונים יחיד. קוד נתונים ניתוח יבול נתונים מספר פעמים ביום ונושאים אותו לניתוחים סטטיסטיים וגרפיים, שבו מאוחסנים באופן אוטומטי ב" הענן "ועל מחשבים במעבדה. לכן, ההתקדמות של עכברים בודדים היא מדמיין ולכמת יומי. קוד נתונים הניתוח מדבר לקוד פרוטוקול הבקרה, המאפשר את ההתקדמות האוטומטית מפרוטוקול לפרוטוקול של נושאים בודדים. הפרוטוקולים התנהגותי מיושמים הם תואמים, autoshaping, הופר מיתוג מתוזמן, הערכת סיכונים בהופר מיתוג מתוזמן, מדידת אימפולסיביות, ואת הציפייה היממה של זמינות מזון. קוד פתוח פרוטוקול בקרה וקוד נתונים ניתוח הופכים את התוספת של פרוטוקולים חדשים פשוטה. שמונה סביבות בדיקה להשתלב 48 בx 24 בx 78 בקבינט; שתי מונית כזוinets (16 סביבות) עשוי להיות נשלט על ידי מחשב אחד.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

כדי להביא את הטכניקות רבות עוצמה של גנטיקה, גנטיקה מולקולרית, ביולוגיה מולקולרית, וneuropharmacology לשאת על הבהרת המנגנונים התאיים ומולקולריים הלתווך מנגנונים בסיסיים של הכרה, אנחנו צריכים נפח גבוה, שיטות הקרנת פסיכו גבוה, לשים דרך שלכמת משמעותי מבחינה פיזיולוגית מאפיינים של מנגנונים קוגניטיביים. רכוש psychophysically מדיד, פיסיולוגי משמעותי כמותי של מנגנון הוא נכס שניתן למדוד באמצעים התנהגותיים וגם באמצעים אלקטרו או ביוכימי. דוגמאות לכך הן ספקטרום הספיגה של רודופסין, תקופת הרצה החופשית של השעון הביולוגי, והתקופה עקשן של אקסונים הגמול ב1,2 צרור המוח הקדמי המדיאלי. מדידות פסיכופיסיות שניתן להשוות למדידות תאיות ומולקולריים להניח יסוד לקישור מנגנונים תאיים ומולקולריים למנגנונים פסיכולוגיים דרך התכתבות כמותית. לexamplדואר, העובדה שבספקטרום ספיגה באתרו של רודופסין במגזרים החיצוניים של מוטות כופה על פונקצית הרגישות האנושית scotopic רפאים היא ראיות חזקות כי isomerization של רודופסין-מופעל על פוטון הוא הצעד הראשון בחזון scotopic. ההיבטים הכמותיים של דפוסי התנהגות מורכבים גם מרכזיים לשימוש בשיטות QTL בגנטיקה התנהגותית 3,4.

הביצועים של עכברים (וחולדות) על פרוטוקולי למידה אינסטרומנטלית והפבלובית מבוססים היטב תלויים במנגנונים במוח המודדים כמויות מופשטות כמו זמן, מספר, משך שיעור, הסתברות, סיכון, ומיקום במרחב. לדוגמא, המהירות של רכישה של תגובות מותנות הפבלובית תלויה ביחס שבין המרווח הממוצע בין אירועי חיזוק (בדרך כלל, משלוחי מזון) וההשהיה הממוצעת לחיזוק בעקבות תחילתה של האות לחיזוק הממשמש ובא 5-7. לexamp שניle, היחס בין משך החיים הממוצע של הביקורים בשני מרזבי האכלה בפרוטוקול התאמה כ שווה את היחס של שיעורי החיזוק בשני מרזבים אלו 8-10.

שיטות הבדיקה התנהגותית כיום בשימוש רחב על ידי חוקרי מוח מתעניינים במנגנונים הבסיסיים הן, על פי רוב, בנפח נמוך, לשים דרך נמוך, ו26 עתירי עבודה. יתר על כן, הם לא מודדים כמויות שניתן להשוות עם כמויות שנמדדו על ידי שיטות אלקטרו וביוכימיים, כמו, למשל, תקופות ושלבים נמדדו התנהגותית של מתנדים היממה עשויות להיות בהשוואה לאמצעים אלקטרו והביוכימי של תקופה ושלב היממה. שיטות בדיקה התנהגותית הנוכחיות מתמקדות בקטגוריות של למידה, כגון למידה מרחבית, למידת זמן, או פחד לימוד, ולא על מנגנונים שבבסיס. מבחן מבוך מים בשימוש נרחב של למידה מרחבית 11-15 הוא דוגמא לsh אלהortcomings. למידה מרחבית היא קטגוריה. לימוד בקטגוריה זו תלויה במנגנונים רבים, שאחד מהם הוא המנגנון של הסקה מחושבת 16,17. חשבון נפש המלח תלוי בתורו על מד המרחק, המנגנון המודד את מרחק ריצת 18. בדומה לכך, למידה זמנית היא לקטגוריה. שעון ביולוגי הוא בין המנגנונים שבו לומדים באותה קטגוריה תלויה, כי מתנד עם כ 24 תקופה שעות נדרש לבעלי חיים כדי ללמוד את השעה ביום שבו מתרחשים אירועים 17,19. השעון המאפשר ציפייה מזון עדיין לא גילה 19.

שעון הוא מנגנון למדידת זמן. מתנדים אנדוגני עם מגוון רחב של תקופות לאפשר למוח כדי לאתר אירועים בזמן על ידי הקלטת השלבים של שעונים אלה 16,17. יכולת מיקומים להקליט בזמן מאפשרת המדידה של משכי זמן, כלומר, מרחקים בין מיקומים בזמן. למידה אסוציאטיבית תלוי tהוא המדידות של המוח של משכי 5,6,20,21. מונים הם מנגנוני מדידת מספר. מדידת המספר מאפשרת הערכת הסתברות, כי הסתברות היא היחס בין numerosity של משנה וnumerosity של superset. מדידת מספר ומשך מדידה מאפשר הערכת שיעור, כי שיעור הוא מספר האירועים מחולקים במשך המרווח על איזה מספר שנמדד. מדידות של משך זמן, מספר, קצב, והסתברות לאפשר התאמות התנהגותיות לסיכונים משתנים. 22,23 השיטה שלנו מתמקדת במדידת הדיוק והדיוק של מנגנוני יסוד אלה. דיוק הוא המידה שבה המידה של המוח תואמת את קנה מידה אובייקטיבית. דיוק הוא הווריאציה או חוסר ודאות במידה של המוח של ערך אובייקטיבי קבוע, למשל, משך זמן קבוע. החוק של ובר הוא התוצאה הגדולה והוותיקה ביותר באופן מאובטח הוקמה בפסיכופיסיקה. זה טוען כי הדיוק שלהמדד של המוח של כמות הוא חלק קבוע של אותה כמות. הבר ובר, שהוא מקדם של הסטטיסטיקאי של וריאציה בהפצה (σ / μ), מודד את הדיוק. היחס של ממוצע פסיכו (למשל מתכוון משך להישפט) לממוצע האובייקטיבי (כלומר משך זמן אובייקטיבי) הוא המידה של דיוק.

השיטה המוצגת כאן למקסימום נפח (מספר בעלי החיים שהוקרנו בכל זמן נתון בכמות נתונה של חלל מעבדה) ותפוקה (כמות המידע המתקבל מחולק במח"מ של ההקרנה של חיה אחת) תוך מזעור כמות אנושית עבודה הנדרשת כדי לבצע את המדידות ולמקסם את המיידיות שבה התוצאות של ההקרנה הפכה ידוע.

ארכיטקטורת תוכנת ניתוח נתונים שהוצגה כאן באופן אוטומטי מכניסה את הנתונים הגולמיים ואת כל תוצאות הסיכום ונתונים סטטיסטיים הנגזרים מנתונים יחד בד יחיד מבנה אתא, עם כותרות שדה שיהפכו את הים העצום המובן של מספרים המופיע בו. התוכנה אנליטית פועלת רק על נתונים במבנה זה, ותמיד מאחסנת את תוצאות פעילותה בתחומים באותו מבנה. זה מבטיח שביל ללא פגע מהנתונים גולמיים לסיכומים וגרפים שפורסמו.

התוכנה כותבת באופן אוטומטי לתוך מבנה תוכניות ניסוי השליטה שנשלטות על הבדיקות אוטומטיות באופן מלא, וזה באופן אוטומטי מציין שנתונים גולמיים הגיעו מאיזו תכנית. לכן, היא שומרת על שביל נתונים ללא דופי, ללא ספק שבתנאי ניסוי היו בתוקף עבור כל חיה בכל נקודה בבדיקה ואין ספק על איך את סיכום הנתונים הסטטיסטיים נגזרו מהנתונים הגולמיים. שיטה זו של שימור נתונים מאוד מקלה את הפיתוח של בסיסי נתונים סטנדרטיים התנהגותיות הקרנה, מה שמאפשר למעבדות אחרות להמשיך לנתח ערכות נתונים עשירות האלה.

ass = "jove_content"> שיטה זו מקטינה את הסיכון לאובדן התמיכה בהקושחה והתוכנה בו הוא תלוי. מנגנון הבדיקה הוא שונה חסר חשיבות ממקור מסחרי שהוקם ארוכה. שפות תכנות הן השפה המותאמת אישית המסופקת על ידי יצרן החומרה, לבקרת פרוטוקול, וכן, לניתוח נתונים וגרפים,, ארגז כלים שנבנה למטרה לא מסחרי, קוד פתוח (TSsystem) נכתבו בתכנות נתמך באופן נרחב מאוד מסחרי מדעי, נתונים ניתוח ושפה גרפי. ארגז הכלים מכילים פקודות ברמה גבוהה לחילוץ מידע מבני וסיכום הנתונים הסטטיסטיים מרשומות אירוע חותם זמן ממושך. תוכניות יישום הפרוטוקול ותוכניות נתונים הניתוח הן בקוד פתוח ומתועדות היטב.

מערכת ההקרנה schematized באיור 1. עשרה ארונות, ניתן להגדיר כל 8 סביבות בדיקה המכילות עד בx 15 חדר מעבדה רגל 10 רגל, מה שמאפשר 80 עכברים to להפעיל בפעם אחת. כבלים עוברים דרך נמל בקיר צד צריכים לחבר את הסביבות לכרטיסים האלקטרוניים / החשמליים ממשק ומחשבים בחדר אחר. המחשבים להפעיל את תוכניות פרוטוקול שליטה. מחשב אחד נדרש לכל 2 ארונות (16 סביבות בדיקה). המחשבים צריכים להיות מחוברים באמצעות רשת תקשורת מקומית לשרת בו פועל תוכנת ניתוח נתונים וגרפים.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

שלושה פרוטוקולים אוטומטיים לחלוטין בTSsystem (התאמה, appetitive אוויר אינסטרומנטלי והקלאסי) והפרוטוקול הבורר שאושרו על ידי ועדת הטיפול בבעלי חיים ומתקנים באוניברסיטת ראטגרס בניו ברונסוויק.

1. הקמת המערכת פיסיקלית

  1. להגדיר את סביבות בדיקה בארונות (ראה איור 1).
  2. התקן את תוכנת ניסוי הבקרה מסופקת עם סביבות בדיקה במחשבי פרוטוקול השליטה.
    שימו לב: אין להשתמש במחשבים אלה לכל מטרה אחרת!

2. הגדרת מערכת התוכנה

  1. הגדר את רשת ה-LAN (רשת תקשורת מקומית), כך שהשרת שבו תוכנת ניתוח נתונים מותקנת יכול לגשת לדיסקים הקשיחים של המחשב (ים) שליטה על סביבות הבדיקה (ראה איור 1).
  2. להקים חשבון סנכרון קבצים לאחסון נתונים ב" הענן ".
  3. פוt תיקיית TSsystem ותיקיות המשנה שלה בנתיב החיפוש של שפת תכנות המסחרית בתיקייה מסונכרנת בענן.
    הערה: TSsystem הוא ארגז כלים תוכנה, כלומר, ספרייה של מעל 30 פונקציות ברמה גבוהה המאפשרות יצירה של קוד ניתוח נתונים ונתוני גרפים מורכב שאופן אוטומטי מעבדת את הנתונים בכל פעם שהוא שנקטפו מהקבצים הפלט שנוצרו על ידי תכנית ניסוי הבקרה. כל הפקודות פועלים על נתונים בתחומים של מבנה הניסוי ולשים את התוצאות בתחומים אחרים באותו המבנה (ראה איור 2). פקודות קוד פתוח אלה נכתבו באחת שפות תכנות וגרפים מדעיים המסחרית בשימוש נרחב ביותר. יש לו הרבה "ארגזי כלים" אחרים, כולל רוב מועיל ארגז כלים סטטיסטיים.

3. החל ניסוי

  1. התקשר TSbegin (ראה איור 3).
    הערה: TSbegin הוא Interactive GUI (ser G raphic U אני nterface) בארגז הכלים TSsystem. זה מוביל את המשתמש לאורך התהליך של יצירת מבנה נתונים ההיררכי שאליו את הנתונים הגולמיים וכל התוצאות הנגזרות ממנה יוצבו על ידי הפונקציות האחרות בארגז הכלים TSsystem.
  2. התקשר TSaddprotocol (ראה איור 4).
    הערה: TSaddprotocol הוא GUI בארגז הכלים TSsystem. זה מוביל את המשתמש לאורך התהליך של הגדרת פרמטרים שליטה לפרוטוקול ניסוי, המפרט את קוד החלטה שתהיה להפוך את ההחלטה לסיים את הפרוטוקול ולעבור לבא אחריו, ומפרט את קריטריוני ההחלטה לשמש.
  3. הנח עכברים ב24/7 סביבות הבדיקה לחיות ב, עכבר אחד לכל סביבה.
    הערות: הקפד לציין את מספר תעודת הזהות של העכבר שנכנס לכל אחת מהסביבות ממוספרות הניסיוניות (1 התיבה, תיבת 2, וכו '). כמו כן, שים לב למכתב שמזהה את ניסוי הבקרהמחשב ברשת התקשורת המקומית (LAN) וכתובת ה-IP שלה.
  4. התקשר TSstartsession (איור 5).
    הערה: TSstartsession הוא GUI בארגז הכלים TSsystem. זה מוביל את המשתמש לאורך התהליך של הפעלת הפעלה ניסיונית. הפעלות ניסיוניות להימשך שבוע או שבועיים, שבמהלכו כמה פרוטוקולי בדיקות התנהגותיות שונים מנוהלים. TSstartsession חנויות המידע כי נכנס מאקרו שתוכנת פרוטוקול הבקרה קוראת כאשר פגישה הוא התחילה. כלל הוא הנתיב ולשם של קובץ הקוד שקוראת את פרוטוקול תוכנת השליטה. התוכנה אנליטית של TSsystem קוראת את הקוד הזה לתוך מבנה נתונים ההיררכי, ולכן אף פעם אין ספק באשר לפרוטוקול המדויק בתוקף בכל עת.
  5. עבור למחשבי בקרה וקוראים לפקודות מאקרו בכתב לתיקיית MedPC, על מנת להתחיל בהפעלה לתיבות הנשלטות על ידי מחשב.

4. ניתוח נתונים

  1. אם יצר פרוטוקול חדש, לכתוב נתונים ניתוח מתאים וקוד גרפים באמצעות הפקודות בארגז הכלים TSsystem, אשר מאוד לפשט את היצירה של נתונים מורכבים מנתח.
    הערה: נתונים ניתוח וקוד גרפים עבור שלושה הפרוטוקולים שתוצאותיה מתוארים להלן כלולים בארגז הכלים TSsystem. מכיוון, שהם קוד פתוח, הם עשויים להיות שונה בכל עת. הקוד עבור ניתוחים אלה הגיבו בהרחבה, מה שהופך אותו קל יותר ליצור קוד לניתוח התוצאות מפרוטוקולים למשתמש מסוים.
  2. למשך תקופת הניסוי (שעה 24 לשבועות רבים), לעקוב אחר דואר אלקטרוני עבור התראות מהשרת מצביעים על תקלות בציוד אפשרי (הפסקות חשמל, אתחול מחדש ספונטני, שליטה במחשב, תקלות מזין גלולה, וכו '), אשר נתונים ניתוח TSsystem תכנית מזהה.
  3. ללמוד את החלקות של ביצועים שהקוד נתונים הניתוח נכתב בTSsystem מייצר בכל פעם שהוא נקרא על ידי הטיימר ניתוח דואר (בדרך כלל 2-4 פעמים / יום).
    הערה: טיימר הניתוח מכנה את תכנית ניתוח נתונים וגרפים במרווחי משתמש שצוין. התכנית בשם כתובה עם פונקציות בTSsystem. הוא קורא למבנה נתונים ההיררכי נתונים הגולמיים שנקטפו מהקובץ שאליו את תוכנת פרוטוקול הבקרה כותבת. לאחר מכן, הוא מנתח את הנתונים וגרפים את התוצאות של הניתוחים. הקובץ המכיל את מבנה הנתונים ההיררכי מאוחסן בתיקיית קבצי סנכרון בענן. זה מספק גיבוי מחוץ לאתר באופן אוטומטי. העותקים האוטומטיים קבצי סנכרון החנויות של קובץ המבנה על המחשבים של כל האדם ומשתפי הפעולה שקבל גישה. גרפים שצוינו בדוא"ל באופן אוטומטי לאנשים ומשתפי פעולה שצוינו. חוקר ראשי יכול לעקוב אחר ההתקדמות של בדיקות מכל מקום בעולם בכל עת, ובמידת צורך, לשנות את פרוטוקול הניסוי, על קו, מרוחק מלשבתדואר שבו העכברים נבדקים.
  4. השתמש TSbrowser ללמוד את הנתונים וסטטיסטיקות סיכום במבנה נתונים ההיררכי כפי שהם מתפרסמים, בזמן אמת מעין (ראו איור 2).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המערכת יכולה וצריכה לשמש כדי להפעיל פרוטוקולים המותאמים למטרותיו של החוקר הפרטי או מורה בכיתה. עם זאת, פיתחנו חבילה של 3 פרוטוקולים שצריכות להיות שימושיים בהקרנה בקנה מידה גדולה של עכברי מניפולציות גנטי ובדיקות תרופתיים בקנה מידה גדולה: פרוטוקול ההתאמה, פרוטוקול autoshaping 2 הופר, ופרוטוקול מיתוג. פרוטוקול ההתאמה מודד את יכולתו של העכבר כדי להעריך הכנסות (כדורי מזון ליחידה זמן) בשני מקומות שונים, לזכור שמיקום תשואות שהכנסה, כדי להתאים את היחס בין משכי זמן הביקור הממוצע שלה ליחס ש...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

השיטה שלנו מניבה מגוון רחב של תוצאות פיסיולוגיות משמעותיות, כמוני על תפקודם של מספר מנגנונים השונים של קוגניציה, למידה וזיכרון, לעכברים רבים בבת אחת, במינימום זמן, עם מינימום של עבודת אדם, וללא טיפול של הנבדקים בניסוי בימים, שבועות או חודשים של בדיקות. תכונות אלה להתאימו לתוכניות סינון גנטיות ותרופתיות. היא משתמשת שונה מינימאלי חומרת ה-off-המדף (תיבות מבחן ואמבטיות קן). הוא מייצר יותר נתונים של יותר עכברים על יותר היבטים של הכרה בסיסית בפחות זמן מאשר שיטות המשמשות כיום אחרות לבדיק...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

יש המחברים אין לחשוף.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

יצירתה של מערכת זו נתמכה על ידי 5RO1MH77027.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
לוח חיבור SmartCtrlMed AssociatesSG-716B (115)לוח בקרה לכניסות / יציאות
מודול ממשק SmartCtrlMed AssociatesDIG-716B (114)כרטיס חכם לכל תא
כבל אוניברסליMed AssociatesSG-210CB (115)כבל מכרטיס חכם ללוח הבקרה
ארון ממשק שולחניMed AssociatesSG-6080C (109)ארון להחזקת כרטיסים חכמים
מתלה הר ספק כוחMed AssociatesSG-500 (112)הספק 28 וולט
תא בדיקת עכבר רחבAssociatesENV-307W (31)תא בדיקה
מילוי פאנל חבילתMed AssociatesENV-307W-FP (32)לוחות בגדלים שונים לתא בדיקה
עכבר רחב רשת מודולרית רצפתMed AssociatesENV-307W-GF (31)רשת רצפת תא בדיקה
גלאי כניסת ראשMed AssociatesENV-303HDW (62)כניסת ראש/כניסת גלולה להופר
מתקן גלולהMed AssociatesENV-203-20 (73)מזין
שקע גלולהMed AssociatesENV-303W (61)הופר
שקע גלולה אורMed AssociatesENV-303RL (62)אור
הופרבית אורMed AssociatesENV-315W (43)בית אור
IR בקר MedAssociatesENV-253B (77)גלאי כניסה לצינור בין קן לבדיקה
FanMed AssociatesENV-025F28 (42)מאוורר פליטה לכל תא
פוליפרופילן קן אמבטיהתיבת קן
אקרילי חיבור צינורחיבור בין הקן ואזורי בדיקה
פלדהלהחזקת תאי בדיקה (78 אינץ' H, 48 אינץ' W, 24 אינץ' D)
מחשבהמריץ תוכנת בקרת ניסוי MedPC
שרתהמריץ Matlab, מקושר למחשב בקרה על ידי
תוכנת
LAN MedPC תוכנת MedPCMed Associatesשפת תכנות בקרת תהליכים קניינית
Matlab w ארגז כלים סטטיסטיניתוח נתונים ותכנות גרפים קנייניתשל Matlab
TSsystemבחומר משלים עם עדכונים מהמחבר הבכירארגז הכלים של Matlab בקוד פתוח
הערה: זהו הציוד הדרוש לארון אחד, המכיל 8 סביבות בדיקה. יש לשכפל חומרה לכל ארון כזה. עם זאת, מחשב אחד יכול לשלוט ב-2 ארונות (16 סביבות בדיקה)
Med חיבור ארון Windows מערכת

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. A portrait of the substrate for self-stimulation. Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).
  2. Takahashi, J. S. Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals. Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).
  3. Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. The genetics of quantitative traits: challenges and prospects. 10, 565-577 (2009).
  4. Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice. Nature. 493, 402-405 (2013).
  5. Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. Time and Associative Learning. Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).
  6. Gallistel, C. R., Gibbon, J. Psychol Rev. Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).
  7. Ward, R. D., et al. Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).
  8. Gallistel, C. R., et al. Is matching innate. J. Exp. Anal. Behav. 87, 161-199 (2007).
  9. Herrnstein, R. J. Derivatives of matching. Psychol. Rev. 86, 486-495 (1979).
  10. Mark, T. A., Gallistel, C. R. Kinetics of matching. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 20, 79-95 (1994).
  11. Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. The use of the Morris water maze in the study of memory and learning. Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).
  12. Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster. PLoS ONE. 5, (2010).
  13. Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task. Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).
  14. Upchurch, M., Wehner, J. M. Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance. Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).
  15. Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains. Hippocampus. 10, 213-225 (2000).
  16. Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O'Keefe, J. How vision and movement combine in the hippocampal place code. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).
  17. Gallistel, C. R. The organization of learning. , Bradford Books/MIT Press. (1990).
  18. Wittlinger, M., Wehner, R., Wolf, H. The desert ant odometer: a stride integrator that accounts for stride length and walking speed. J. Exp. Biol. 210, (2007).
  19. Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. Neurogenetics of food anticipation. Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).
  20. Arcediano, F., Miller, R. R. Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective. Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).
  21. Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).
  22. Balci, F., Freestone, D., Gallistel, C. R. Risk assessment in man and mouse. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 2459-2463 (2009).
  23. Kheifets, A., Gallistel, C. R. Mice take calculated risks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).
  24. Fetterman, J. G., Killeen, P. R. Categorical scaling of time: Implications for clock-counter models. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 21, 43-63 (1995).
  25. Luby, M., et al. Food anticipatory activity behavior of mice across a wide range of circadian and non-circadian intervals. PLoS One. 7, (2012).
  26. Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish. Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).
  27. Rodriguiz, R., Wetsel, W. C. Animal Models of Cognitive Impairment Ch. 12. Levin, E. D., Buccafusco, J. J. , CRC Press. (2006).
  28. Gallistel, C. R., et al. Fully Automated Cognitive Assessment of Mice Strains Heterozygous for Cell--Adhesion Genes Reveals Strain--Specific Alterations in Timing Precision. Philosoph. Trans. Royal Soc. B. , (2013).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

MATLAB

מאמרים קשורים