Method Article

מערכת למעקב אחר הדינמיקה של התנהגות חברתית העדפה מכרסמים קטנים

DOI:

10.3791/60336

⸱

November 21st, 2019

 ,  ,  ,  , 
1Sagol Department of Neurobiology, The Integrated Brain and Behavior Research Center, University of Haifa, 2Faculty of Natural Sciences, University of Haifa

In This Article

Summary

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

המתואר כאן הוא מערכת ניסיונית אוטומטית המציעה חלופה למבחן שלושה בחדר וגם פותרת מספר אזהרות. מערכת זו מספקת פרמטרים התנהגותיים מרובים המאפשרים ניתוח קפדני של דינמיקה התנהגותית קטנה מכרסם במהלך העדפה חברתית והעדפה החדשנות חברתית בדיקות.

Abstract

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

חקירת מנגנונים נוירוביולוגיה של התנהגות חברתית דורשת בדיקות התנהגותיות שניתן ליישם על דגמי חיות באופן לא משוחד ובלתי תלוי-מצופה. מאז תחילת המילניום, הבדיקה התלת-קאמרית הייתה משמשת רבות כפרדיגמה סטנדרטית להערכת יכולת החיברות (העדפה חברתית) והעדפת חדשנות חברתית במכרסמים קטנים. עם זאת, בדיקה זו סובלת ממגבלות מרובות, כולל התלות שלה בניווט מרחבי ורשלנות של דינמיקה התנהגותית. מוצג ומאומת כאן הוא מערכת ניסיונית חדשנית המציעה חלופה למבחן התלת-תאי, תוך פתרון גם לכמה מהאזהרות. המערכת דורשת מנגנון ניסיוני פשוט ובמחיר סביר וזמין לציבור מערכת ניתוח בקוד פתוח, אשר מודד ומנתח באופן אוטומטי פרמטרים התנהגותיים מרובים ברמות הפרט והאוכלוסייה. היא מאפשרת ניתוח מפורט של הדינמיקה התנהגותית של מכרסמים קטנים במהלך כל מבחן אפליה חברתית. אנו מדגימים את היעילות של המערכת בניתוח הדינמיקה של התנהגות חברתית במהלך העדפה חברתית והעדפה החדשנות חברתית בדיקות כפי שבוצעה על ידי עכברים זכרים מבוגרים חולדות. יתר על כן, אנו לאמת את היכולת של המערכת כדי לחשוף דינמיקה שונה של התנהגות חברתית אצל מכרסמים בעקבות מניפולציות כגון קיצוץ הויקר. כך, המערכת מאפשרת חקירה קפדנית של התנהגות חברתית דינמיקה במודלים מכרסמים קטנים ותומכת השוואות מדויקות יותר בין זנים, תנאים, וטיפולים.

Introduction

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

חשיפת המנגנונים הביולוגיים המשמשים כבסיס להפרעות נוירולוגיות (NDDs) היא אחד האתגרים העיקריים בתחום מדעי המוח1. הטיפול באתגר זה מחייב תפיסות התנהגותיות ומערכות נסיוניות המטיתאת התנהגותם של מכרסמים בצורה סטנדרטית ובאופן לא משוחד. מחקר בעל השפעה שפורסם לפני יותר מעשור על ידי מוי ועמיתים2 הציגו את המבחן שלושה הקאמרית. מאז, בדיקה זו נעשה שימוש נרחב כדי לחקור התנהגות חברתית מודלים מכרסמים של NDDs. בדיקה זו מעריכה שתי נטיות מולדת של מכרסמים: 1) כדי להישאר בסמיכות של גירוי חברתי על אובייקט (היכולת החברתית, הנקרא גם העדפה חברתי [SP]), ו 2) להעדיף את הקירבה של גירוי חברתי הרומן על אחד מוכר (העדפה חברתית החדשנות [snp])3,4. מספר מחקרים שנעשו לאחר מכן הציעו שיטות לניתוח אוטומטי של הבדיקה התלת-קאמרית תוך שימוש בשיטות ממוחשבות5,6.

בדיקה זו עדיין סובלת ממספר אזהרות. ראשית, הוא בעיקר בוחן העדפה חברתית מקום ולא את המוטיבציה של הנושא לקיים אינטראקציה ישירה עם גירוי חברתי, למרות שחלק מהקבוצות גם מדידת הריח בחקירה (רחרוח) זמן, או באופן ידני7 או שימוש במערכות ממוחשבות מסחריות8,9,10. שנית, הבדיקה התלת-קאמרית משמשת בעיקר למדידת הזמן הכולל המושקע בנושא בכל חדר, והיא מזניחה את הדינמיקה ההתנהגותית. לבסוף, הוא מסתמך על היבט אחד בלבד של ההתנהגות החברתית, שהוא הזמן המושקע בנושא בכל חדר (או זמן לרחרח, אם נמדד).

כאן אנו מציגים מערכת ניסיונית ומשתלמת שהיא חלופה למנגנון התלת-תאי. זה גם מאפשר ביצועים של אותן בדיקות התנהגותיות תוך כדי פתרון האזהרות הנ ל. מערכת ההתנהגות המוצגת אוטומטית ומודדת את התנהגות התחקיר של מכרסם כלפי שני גירויים. בנוסף, היא מנתחת את הדינמיקה ההתנהגותית באופן עצמאי. יתר על כן, מערכת זו מודדת פרמטרים התנהגותיים מרובים מנתח אלה ברמות הפרט והאוכלוסייה; כך, הוא תומך בניתוח קפדני של התנהגות חברתית הדינמיקה שלה במהלך כל בדיקה. יתר על כן, מיקום אקראי של התאים בפינות הפוכות של הזירה במהלך שלבי הבדיקה השונים מנטרל כל השפעות של זיכרון מרחבי או העדפה. ניתן להשתמש במערכת זו גם עבור בדיקות אפליה אחרות, כגון אפליה מינית. המנגנון המותאם אישית קל לייצור, ומערכת הניתוח נגישה לציבור כקוד פתוח, ובכך מאפשרת את השימוש בו בכל מעבדה. אנו מדגימים את היכולת של מערכת זו כדי למדוד פרמטרים מרובים של התנהגות חברתית בזנים מכרסמים עם צבעי פרווה ברורים במהלך העדפה חברתית העדפה חדשנות חברתית בדיקות. אנו גם לאמת את היכולת של המערכת לחשוף דינמיקה שונה של התנהגות חברתית מכרסמים בעקבות מניפולציות, כגון קיצוץ הקצקר.

מכרסם תוכנה: שלושה אלגוריתמים נכתבו ב MATLAB (2014a-2019a) כדי לעקוב אחר הנושא הניסיוני ואת האינטראקציות שלה עם הגירויים. כל האלגוריתמים הופקד בגיתוב, שנמצאו ב-< https:/i> tfils.pauoniiiiiiiiiiiiiiiiiiienone המטרה העיקרית של כל ארבעת האלגוריתמים היא לעקוב אחר קווי המתאר של גוף הנבדק כדי לזהות מגע ישיר עם האזורים הגירויים.

אלגוריתם מבוסס גוף: אלגוריתם זה יש שלוש גירסאות לעקוב אחר קווי המתאר של עכבר כהה לא קווית על רקע לבן (בלאקהעכבר מבוסס), עכבר לבן על רקע כהה (Whitemousebody מבוסס), או עכברוש לבן על רקע כהה (Whiteratbody מבוסס ). ממשק המשתמש הגרפי (GUI) של התוכנה דורש שהניסוי יבחר ניסוי באמצעות עכברים או חולדות ולאחר מכן יבחר את הקוד הנכון. עבור כל גירסה של האלגוריתם, קיימים שני קודים אופציונליים: אחד המציג את תהליך המעקב על המסך בזמן שהוא מבצע את הניתוח, ואחד שאינו מופיע (מכאן, הוא פועל מהר יותר ונקרא "מהיר"). לדוגמה, שמות הקודים הרלוונטיים לאלגוריתם המבוסס על בלקעכבר הם: "BlackMouseBodyBased23_7_14" ו-"BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast". כל האלגוריתמים המסתיימים ב-"fast" אינם מציגים את המעקב המקוון, ומשתמשים חייבים לשמור ישירות את הנתונים בקובץ התוצאות (קובץ. mat). כל האלגוריתמים המבוססים על הגוף דורשים קביעת סף בודד ("סף נמוך" ב-GUI של התוכנה) כדי לאתר את גוף הנושא.

אלגוריתם מבוסס ראש: האלגוריתם השני, הזמין רק עבור עכברים שחורים, מבוסס על אלגוריתם מבוסס גוף, בנוסף לקביעת כיוון הראש. אלגוריתם זה מזהה את האינטראקציות של ראש הנושא עם האזורים "גירויים", ובכך להימנע תוצאות חיוביות שווא שיכול לנבוע מקשרים אקראיים של הנושא ' עם אזורים אלה. עבור אלגוריתם זה, שתי ספי זיהוי של מתארי גוף העכבר מוגדרים: סף גבוה, הכולל את הזנב הבהיר של עכברים שחורים, ואת הסף הנמוך, הכולל את הגוף ללא זנב. לאחר מכן, האלגוריתם מתאים אליפסואיד לגבולות שאותרו באמצעות הסף התחתון ומגדיר את המיקום של ראש העכבר והזנב (ללא הבחנה בין השניים). האפליה הסופית בין הזנב לראש מתבססת על הגבולות המוגדרים על ידי הסף הגבוה יותר.

אלגוריתם בעלי חיים קווית: האלגוריתם השלישי מטרתו למזער את הממצאים הנובעים מכבלי כבלים (כלומר, חוטי חשמל או סיבים אופטיים) המחוברים לבעל החיים, ומאפשר ניתוח של התנהגות בעל החיים בעת התחברות לכבל. אלגוריתם זה יש קודים רק עבור עכברים שחורים ועכברים לבנים. הקוד עבור חולדות דורש את הניסויים להגדיר סף נמוך וגבוה, בעוד קוד העכבר דורש רק סף נמוך.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

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

כל השיטות המתוארות אושרו על ידי הוועדה המוסדית לטיפול בבעלי חיים (IACUC) של אוניברסיטת חיפה.

1. הגדרת ניסיוני

  1. זירה
    1. לבנות את הזירה ניסיוני עבור עכברים (איור 1A, D) על ידי הצבת לבן או שחור (בהתאם לצבע של בעל החיים) פלקסיגלס box (37 ס"מ x 22 ס"מ x 35 ס"מ) באמצע תא אקוסטי (60 ס"מ x 65 ס"מ x 80 ס"מ, עשוי 2 ס מ עץ עבה מצופה בפנים עם קצף עבה 2 ס מ). לאור, להסיר רצועה (2 ס"מ רוחב, 10 ס מ מתחת לתקרת החדר) של קצף סביב החדר האקוסטי (מלבד הדלת), ולצרף רצועת LED עם נורות אדום או לבן. ודא כי האור הוא אחיד ככל האפשר סביב הזירה כדי למנוע השתקפויות.
    2. בנו את הזירה לחולדות בדומה לאחת שתוארה לעיל עבור עכברים, עם ממדים שונים המתאימים במידה מתאימה לגודל של ג ' ספראג-דאולי (SD) חולדות (איור 1G). מניחים תיבת פלקסיגלס שחורה (50 ס מ x 50 ס"מ x 40 ס מ) באמצע של חדר אקוסטי (90 ס"מ x 60 ס מ x 85 ס"מ, עשוי 2 ס מ עץ עבה מצופה בפנים עם קצף עבה 2 ס מ).
  2. צ'יימברס
    1. עבור עכברים, ליצור שני שחור או לבן (בהתאם לצבע הפרווה) חדרי משולשים (12 ס"מ וקיים, 35 ס"מ גובה, עם הרצפה נסגר) מ 6 מ"מ פלקסיגלס עבה. אתרו אותם בשתי פינות הפוכות שנבחרו באופן אקראי לזירה (איור 1ב, ה). לתקוע רשת מתכת (18 מ"מ x 6 ס"מ; 1 ס מ x 1 חורים) בחלק התחתון של כל תא באמצעות דבק אפוקסי כדי לאפשר אינטראקציות ישירות עם הגירוי דרך הרשת (איור 1ג, F). סמנו כל תא באופן המאפשר אפליה מהאחרים בווידאו מבלי לתת רמזים לנושאים (ראו איור 1ב, א לדוגמא).
      הערה: כל תא יהיה בסופו של דבר להכיל גירוי חברתי (עכבר) או אובייקט (צעצוע פלסטיק, 5 ס"מ x 5 ס"מ x 5 ס"מ, עם צורה וצבע ברורים; איור 1ג, אני insets). תנו לדבק האפוקסי ריח התאדה למשך שבוע לפחות לפני השימוש.
    2. עבור חולדות, ליצור שני תאי משולש שחור (20.5 ס מ וקיים, 40 ס"מ גובה, עשוי 6 מ"מ פלקסיגלס עבה, עם הרצפות סגור) ולמקם אותם בשני באופן אקראי בפינות הפוכות של הזירה (איור 1H), כל אחד עם רשת מתכת (25 ס"מ x 7 ס"מ; 2.5 ס"מ x 1ס מחורים)כיסוי החלק ה
  3. מקום מצלמה מונוכרומטי באיכות גבוהה, מצויד עדשה רחבת זווית, בחלק העליון של התא האקוסטי ולחבר אותו למחשב כדי לאפשר צפייה ברורה והקלטה של התנהגות הנושא באמצעות תוכנה מסחרית (ראה טבלת חומרים להצעות).

2. פרדיגמה התנהגותית

הערה: שלבים 2.1-2.7 מתארים את הפרדיגמה ההתנהגותית לעכברים. ראה סעיף 2.8 עבור הוראות ספציפיות המערבות חולדות.

  1. ודא כי הכלובים של כל בעלי החיים (נושאים: 2-4 חודשים בן גברים עכברים; גירויים: 21-30 היום עכברים בני נוער) להישאר בחדר ניסיוני לפחות 1 h לפני תחילת הניסוי התנהגותי.
  2. לאחר תקופת הסתגלות, הכניסו שני חדרים ריקים לזירה באופן אקראי בשתי פינות מנוגדות. מניחים את הנושא באמצע הזירה במשך 15 דקות של הרגלה. באותו זמן, מניחים את שני הגירויים החברתיים, כל אחד בחדר אחר הממוקם מחוץ לזירה להרגלה. מניחים אובייקט (צעצוע פלסטיק, 5 ס"מ x 5 ס"מ x 5 ס"מ, עם צורה וצבע ברורים) בחדר אחר.
  3. כדי לבצע את בדיקת ההעדפה החברתית (SP), הפעל הקלטת וידאו והמשך להקליט עד סוף הבדיקה.
  4. הסירו את שני התאים הריקים ומיד הכניסו את החפץ ואחד הגירויים החברתיים, כל אחד בחדר נפרד. אתר את התאים האלה באופן אקראי בפינות הפוכות של הזירה שהיו ריקות במהלך הרגלה. אפשר לנושא לקיים אינטראקציה עם הגירויים עבור 5 הדקות של מבחן SP. . בסוף הבדיקה, תפסיק להקליט
  5. בעקבות מבחן SP, להסיר את החדרים המכילים לגירויים מן הזירה ולהשאיר את הנושא בזירה הריקה 15 דקות. נקו את התאים מבחוץ עם 10% מגבונים אתנול.
  6. כדי לבצע את ההעדפה חדשנות חברתית (SNP) מבחן, להתחיל הקלטת וידאו ולהכניס שני חדרי לזירה: אחד המכיל את הגירוי החברתי אותו משמש הבדיקה SP (גירוי מוכר), ואת השני המכיל את הגירוי החברתי הרומן. מניחים את החדרים האלה באופן אקראי בשתי פינות הפוכה של הזירה, וודא שמיקומים אלה לא היו בשימוש עבור מבחן SP. לאפשר לנושא אינטראקציה עם גירויים עבור 5 דקות של מבחן SNP.
  7. בסוף מבחן SNP, להפסיק את הקלטת וידאו, להסיר את הנושא ואת התאים מהזירה, ולמקם את הנושא חזרה בכלוב הבית שלה. השאירו את הגירויים בתאים לניסוי הבא (עם נושא אחר) או החזר אותם לכלוב הבית שלהם. לנקות את הזירה ואת התאים עם מים זורמים ואחריו 10% אתנול ולתת יבש.
  8. פרדיגמה התנהגותית לחולדות
    1. עבור חולדות, חזור על הפרדיגמה התנהגותית המתוארת בשלבים 2.1-2.7, עם שני שינויים: 1) לטפל בנושאי החולדה ולhabituate את הגירויים החברתיים לתאים במשך יומיים (10 דקות בכל יום) לפני הניסוי; ו 2) להאריך את בדיקת SP עבור 15 דקות לתת לחולדות תקופה ארוכה יותר של חשיפה לגירויים חברתיים. מאוחר יותר, הגבל את ניתוח הבדיקה של SP ל-5 דקות ראשוניות.
      הערה: יש צורך בזירה אחת לפחות ובחמישה תאים כדי להריץ פגישה אחת.

3. באמצעות GUI מכרסם העקיבה עבור ניתוח התנהגותי

הערה: לראות את הפאנל העליון של איור 2A עבור GUI מכרסם trackrodent

  1. פתח את MATLAB (נבדק עם 2014a-2019a) ובחר את התיקייה TrackRodent כרסם.
  2. הוסף את כל תיקיות המשנה לנתיב העבודה על-ידי לחיצה ימנית על כל אחת מהתיקיות ובחירה באפשרות ' הוסף לנתיב ' | תיקיות ומתיקיות ממשנה נבחרות.
  3. הקלד מכרסם העקיבה בחלון הפקודה והקש Enter.
  4. העלה קובץ בודד או קבצי וידאו מרובים (בתבנית AVI או MP4) על-ידי בחירה באפשרות טעינת קובץ הפעלה (avi).
  5. מפקח סרטים, המאפשר את בדיקת סרטון הווידאו מסגרת אחר מסגרת, ייפתח באופן מיידי עבור הקובץ הראשון ברשימה (איור 2א). השתמש בו כדי לבדוק את סרטון הווידאו ולהגדיר את המסגרות הראשונות והאחרונות של המקטע שינותחו. הקלט את מספרי המסגרות האלה, שיידרשו בהמשך. סגור את החלון כשתסיים.
  6. לבדיקת קבצי וידאו נוספים, פתח את מפקח הווידיאו בכל עת על-ידי הקשה על הסרט בדוק ובחירת קובץ וידאו מסוים.
  7. בחר את המינים נבדק (עכבר או עכברוש; העכבר הוא ברירת המחדל).
  8. הוצא את כל האזורים שעלולים להפריע למעקב, בהתאם לצבעי הנושא והזירה (שחור או לבן).
    1. כדי לא לכלול אזור נתון, הקש על אזור אי- כלילהולאחר שהסמן ישתנה לצורת צלב, סמן את כל פינות האזור לשם אי-הכללה. בסיום, לחץ לחיצה ימנית על העכבר ולאחר מכן לחץ לחיצה כפולה על מרכז האזור המסומן. האזור שאינו נכלל יהיה גוון אדום על המסך. חזור על הליך זה כדי לא לכלול מספר רב ככל הנדרש.
  9. כדי להסיר אזור מתוך הדרה, לחץ על הסר אזור שלא נכלל, אז (באמצעות הסמן חצה) לחץ על האזור כדי להסירו מן הדרה.
  10. כדי להגדיר כל תא כאזור ' גירוי ', לגילוי אוטומטי של החקירה שלו על ידי הנושא, לבחור את הצורה של האזור ' גירוי ' להיות מצולע או אליפטי על ידי בדיקת התיבה המתאימה, ולאחר מכן לחיצה על גירוי x (כאשר "X" מייצג 1, 2, או 3). סמן את האזורים "גירוי" בדומה לאזורים שלא נכללו, אשר לאחר מכן יהפוך צהוב בצבע. עבור שינוי המיקום של האזור ' גירוי ' מסוים, הקש גירוי X שוב ולסמן את מיקום האזור החדש (זה יעדכן באופן אוטומטי את המיקום).
    הערה: בחר את מספר הגירויים השונים באופן עקבי עבור כל הקבצים (כלומר, אובייקט כגירוי 1 עבור כל קבצי הבדיקה SP).
  11. כדי לעקוב אחר נוכחות של הנושא בתא וירטואלי מסוים בתוך הזירה, לבחור את הצורה של אזור ' תא (מצולע או אליפטי), ולאחר מכן הקש על תא X (כאשר "X" מייצג 1, 2, 3, 4, או 5). סמן את האזורים של ' תא ' בדומה לאזורים שאינם נכללים או גירויים, אשר לאחר מכן יהפכו לכחולים בצבע. עבור שינוי המיקום של אזור ' תא ' ספציפי, הקש על תא X שוב וסמן את מיקום האזור החדש (פעולה זו תעדכן באופן אוטומטי את המיקום).
  12. בחר את האלגוריתם הרצוי (Blackmouseבסיס שימש את הווידאו) מהרשימה (ראה אלגוריתמים זמינים באיור 2ב).
  13. כתוב את מספר מסגרות ההתחלה והסיום עבור הניתוח בתיבות העריכה המתאימות של GUI.
  14. בחר סף לזיהוי גוף הנושא.
    הערה: רוב האלגוריתמים משתמשים במסף "נמוך" בלבד, ואילו האלגוריתמים המבוססים על כיוון הראש משתמשים גם בהסף הגבוה. עבור הסף "נמוך", לבחור רמה הכוללת את העכבר/גוף חולדה ללא הזנב (ככל האפשר), בעוד הסף "גבוה" צריך גם לכלול את הזנב. במקרה של שימוש באלגוריתמים המבוססים על כיווניות הראש, התוכנה תקבע את מיקום הראש כמנוגד למיקום הזנב.
    הערה: התוכנה מאוחר יותר מתעלמת מאובייקטים קטנים שאותרו באמצעות הסף שנבחר.
  15. כדי להעריך את הזיהוי האוטומטי של גבולות הנושא עבור סף נתון, הוסף ערך לשדה הסף הרלוונטי והקש Enter במקלדת.
  16. בעת בחירת קבצים מרובים, עבור לקובץ הבא (באמצעות הלחצן הבא בחלק העליון) ובחר את ההגדרות המתאימות עבור כל קובץ. כשתסיים, אמת את הפרמטרים ואת מיקומי האזור עבור כל הקבצים על-ידי הזזת בין כל, שימוש בלחצנים ' הקודם ' ו'הבא ' בראש GUI.
    הערה: ההגדרות של כל האזורים והפרמטרים הן ספציפיות לקובץ נתון.
  17. להפעלת ניתוח התנהגותי של כל הקבצים שנבחרו, עבור לקובץ הראשון ולחץ על Start (התחל).
  18. בסוף הניתוח, קובץ התוצאות (קובץ. mat) נשמר עבור כל סרט באותה ספריה של קבצי הסרט.
    הערה: אם נעשה שימוש בגירסה האיטית (לא מהירה) של האלגוריתם, היא גם תשמור גירסה של הסרט עם צלב לבן של מרכז מסת הגוף, אשר משנה את צבעו בכל מסגרת המזוהה כבדיקה, אלא אם כן הלחצן שמור את הסרט הדו לאחר ניתוח של GUI אינו מסומן. גירסה זו של הסרט (נשמר באותה ספריה, עם אותו שם כמו הסרט המקורי, עם הסיומת ' סרט מנותח ') ניתן להשתמש במצב לא מקוון כדי להעריך את איכות הזיהוי האוטומטי שבוצעה על-ידי המערכת.

4. באמצעות GUI מכרסם העקיבה עבור מצגת תוצאות

הערה: עיין בלוח התחתון של איור 2א עבור מצגת תוצאות.

  1. כדי לבדוק את התוצאות של כל קובץ סרט, לחץ על טעינת קובץ תוצאות ובחר את קבצי. mat שנוצרו על ידי ניתוח התנהגותי.
  2. מעבר בין הלחצנים דו-מצביים כדי לבדוק את המסך של אחד הניתוחים הבאים: מעקב אחר מיקום העכבר (איור 2א); מתאים הכיבוש לאורך הפעלה (אם ' תאים ' הוגדרו, לא הראו); מחקר הגירויים לאורך המפגש (איור 2ג); הזמן הכולל בתאים (אם הוגדרו "תאים", לא הוצגו); וזמן החקירה הכולל לגירויים (איור 2ד).
    הערה: האזורים "גירוי" הם אזורים בהם התוכנה מעריכה את האינטראקציה בנושא, בעוד שהאזורים ' תא ' הם אזורים בהם התוכנה עוקבת אחר נוכחות הנושא. עצירת הניתוח באמצעות לחצן ניתוח העצירה תשמור באופן אוטומטי את התוצאות שנוצרו עד למסגרת האחרונה שנותחה. עבור רוב המחשבים, ניתן להעלות ולנתח עד 20 סרטים בו (בהתאם לביצועי המחשב).

5. שימוש בשיטת המעקב ממשק משתמש (איור 2E)

  1. פתח את MATLAB (נבדק עם 2014a-2019a) ובחר את התיקייה TrackRodent כרסם.
  2. הקלד סיכום הפניות בחלון הפקודה והקש Enter.
  3. טעינת קבצי תוצאות מכרסמים מרובים (. mat בפורמט) על ידי לחיצה על בחירת קבצי תוצאות.
  4. למלא את מספר המסגרת האחרונה לניתוח, שם בדיקה, גירוי שם 1, ו גירוי 2 שם.
  5. בחר את הניתוחים הרצויים מרשימת הניתוחים האופציונליים על-ידי בדיקת כל התיבות המתאימות.
  6. בחר באפשרות ' ייצוא תוצאות ' לspeadsheet על-ידי בדיקת התיבה המתאימה כדי לחלץ את כל התוצאות של הניתוחים שנבדקו כקובץ גיליון אלקטרוני יחיד.
  7. לחץ על התחל והמתן עד שהניתוח יושלם.
    הערה: . זה מסכם את הניתוח התוכנה ניתן להשתמש כדי לנתח את התוצאות של כמה קבצי הסרט כרצונך, בהתחשב בכך שהם נותחו במהלך היום באמצעות תוכנת TrackRodent. הניתוח שבוצע על-ידי התוכנה מניח הקלטת וידאו בקצב מסגרות של 30 Hz. במקרה בו נעשה שימוש בקצב מסגרות שונה, הכפל את הזמן ב-30 וחילוק לפי קצב המסגרות המשמש להקלטה כדי להמירו לערכים הנכונים.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

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

שימוש במערכת לבדיקת העדפה חברתית בעכברים C57BL/6J
איור 1 מציג שלוש גרסאות של הגדרת הניסוי. הגרסה הראשונה (איור 1א-ג) מיועדת לעכברים עם צבעי פרווה כהה, כגון עכברים C57BL/6j. השניה (איור 1D-F) מתוכננת לעכברים עם צבעי פרווה בהירים, כגון עכברים balb/c או icr (CD-1). השלישי גדול יותר (איור 1G-I) ומיועד חול...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

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

המערכת הניסיונית המתוארת כאן, שתוכננה כחלופה למנגנון התלת-תאי2,5, מאפשרת ביצועים של אותם בדיקות תוך פתרון חלק מהמגבלות. השימוש בתאים משולשים, הממוקמים בשתי פינות מנוגדות של הזירה המלבנית מגביל את אזור האינטראקציה בין הנושאים למישור מוגדר היטב, ובכך מאפשר ניתוח אוטומטי מדויק של התנהגות חקירה. אחד היתרונות הוא השימוש בתוכנת ניתוח (TrackRodent) כדי לחשב פרמטרים התנהגותיים מרובים עבור כל בדיקה. זה גם מאפשר מיקום מחדש של התאים בפינות הפוכה אקראית של הזירה בשלבים השוני...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

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

. למחברים אין מה לגלות

Acknowledgements

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

עבודה זו נתמכת על ידי התוכנית למדעי הגבול האנושית (HFSP RGP0019/2015), הקרן הלאומית למדעים (מענקי הקרן #1350/12, 1361/17), על ידי קרן מילגרן ועל ידי משרד המדע, הטכנולוגיה והמרחב של ישראל (גרנט #3-12068).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Flea3 1.3 מגה פיקסל מונו USB3 VisionFLIR (לשעבר PointGrey)FL3-U3-13Y3M-Cמצלמה מונוכרומטית
FlyCap 2.0FLIR (לשעבר PointGrey)FlyCapture 2.13.3.61X64תוכנת הקלטת וידאו
ביתית 5 דקות דבק אפוקסיDevocon20845להדבקת רשת המתכת לתאי גירוי פרספקס
Matlab 2014-2019MathWorksR2014a - R2019aסביבת תכנות
לוחות פרספקס (עובי 6 מ"משחור או לבן)מלינה (1990) בע"מ, ישראלNaNלבניית זירה ותאי גירויים
פסי לד אדומים (60 נוריות למטר) המחוברים לאספקת חשמל 12 וולט2012topdeal ספק eBayNaNלהארת תא אקוסטי

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Insel, T. R. The challenge of translation in social neuroscience: a review of oxytocin, vasopressin, and affiliative behavior. Neuron. 65 (6), 768-779 (2010).
  2. Moy, S. S., et al. Sociability and preference for social novelty in five inbred strains: an approach to assess autistic-like behavior in mice. Genes, Brain and Behavior. 3 (5), 287-302 (2004).
  3. Carr, W. J., Yee, L., Gable, D., Marasco, E. Olfactory recognition of conspecifics by domestic Norway rats. Journal of Comparative and Physiological Psychoogyl. 90 (9), 821-828 (1976).
  4. Ferguson, J. N., Aldag, J. M., Insel, T. R., Young, L. J. Oxytocin in the medial amygdala is essential for social recognition in the mouse. Journal of Neuroscience. 21 (20), 8278-8285 (2001).
  5. Nadler, J. J., et al. Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes, Brain and Behavior. 3 (5), 303-314 (2004).
  6. Page, D. T., Kuti, O. J., Sur, M. Computerized assessment of social approach behavior in mouse. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 3, 48(2009).
  7. Sankoorikal, G. M., Kaercher, K. A., Boon, C. J., Lee, J. K., Brodkin, E. S. A mouse model system for genetic analysis of sociability: C57BL/6J versus BALB/cJ inbred mouse strains. Biological Psychiatry. 59 (5), 415-423 (2006).
  8. Martin, L., Sample, H., Gregg, M., Wood, C. Validation of operant social motivation paradigms using BTBR T+tf/J and C57BL/6J inbred mouse strains. Brain and Behavior. 4 (5), 754-764 (2014).
  9. Noldus, L. P. J. J., Spink, A. J., Tegelenbosch, R. A. J. EthoVision: A versatile video tracking system for automation of behavioral experiments. Behavior Research Methods Instruments & Computers. 33 (3), 398-414 (2001).
  10. Sams-Dodd, F. Automation of the social interaction test by a video-tracking system: behavioural effects of repeated phencyclidine treatment. Journal of Neuroscience Methods. 59 (2), 157-167 (1995).
  11. Netser, S., Haskal, S., Magalnik, H., Wagner, S. A novel system for tracking social preference dynamics in mice reveals sex- and strain-specific characteristics. Molecular Autism. 8, 53(2017).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Social Preference TestSocial Novelty PreferenceRodent Behavioral TrackingThree Chamber TestVideo Analysis SystemMATLAB TrackRodentPopulation AnalysisBehavioral DynamicsStimulus InvestigationTransition Rate

Related Articles