Name: Integrazione della valutazione comportamentale animale e della rete neurale convoluzionale per studiare linterazione gusto-odore wasabi-alcol (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-16T13:40:00.000+00:00
Duration: 6 min 19 s
Description: Scopri come valutare il comportamento animale e analizzare i dati con reti neurali convoluzionali per studiare l'interazione tra gusto e olfatto nel wasabi e nell'alcol.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Z. Cai desidera ringraziare il sostegno finanziario del Kwok Chung Bo Fun Charitable Fund per l'istituzione della cattedra di analisi ambientale e biologica Kwok Yat Wai.

In questo studio, per la valutazione del comportamento animale sono stati utilizzati due topi maschi ICR di 7 settimane di peso compreso tra 17 e 25 g. Tutte le procedure di stabulazione e sperimentazione sono state approvate dal Comitato dell'Università Battista di Hong Kong sull'uso di soggetti umani e animali nell'insegnamento e nella ricerca. La stanza degli animali è stata mantenuta a una temperatura di 25 °C e un'umidità ambientale del 40%-70% con un ciclo luce-buio di 12 ore.
1. Design della gabbia
<ol><li>Preparare mattoni di acrilonitrile butadiene stirene in 3 diverse dimensioni per la costruzione di gabbie: 8 mm x 8 mm x 2 mm, 16 mm x 16 mm x 6 mm e 32 mm x 16 mm x 6 mm.</li>
	<li>Preparare una piastra in acrilonitrile butadiene stirene (312 mm x 147 mm x 2 mm) come base della gabbia.</li>
	<li>Preparare una lastra acrilica non trasparente di 239 mm x 107 mm con uno spessore di 2 mm da utilizzare come piastra inferiore.</li>
	<li>Preparare una lastra acrilica trasparente di 239 mm x 107 mm con uno spessore di 5 mm da utilizzare come piastra superiore.</li>
	<li>Preparare una lastra acrilica trasparente di 107 mm x 50 mm con uno spessore di 7 mm da utilizzare come piastra terminale.</li>
	<li>Costruisci 2 pareti laterali opache impilando i mattoni a un'altezza di 54 mm.</li>
	<li>Incorporare le lastre acriliche nella gabbia a base di acrilonitrile butadiene stirene, come illustrato nella Figura 1A.</li>
	<li>Preparare una camera per chows costruita con cinque lastre acriliche trasparenti da 90 mm x 50 mm con uno spessore di 2 mm, come illustrato nella Figura 1B. Tra le 5 piastre acriliche trasparenti, utilizzare 2 piastre per i lati, 1 piastra per la parte superiore, 1 piastra per la parte inferiore e 1 piastra per il terminale.</li>
	<li>Preparare una piastra in acrilico trasparente di 60 mm x 50 mm e 2 mm come piastra di introduzione al cibo e posizionarla nella camera del chow.</li>
</ol>2. Valutazione del comportamento animale
<ol><li>Ospita i compagni di cucciolata di 2 topi maschi ICR di 7 settimane insieme in una gabbia normale.</li>
	<li>Fornisci ai compagni di cucciolata di 2 topi l'accesso gratuito ai pellet di cibo e all'acqua del rubinetto per un periodo di adattamento di 1 settimana.</li>
	<li>Dopo 1 settimana, introdurre i compagni di cucciolata di 2 topi con una bottiglia di etanolo (~40% v/v). NOTA: Assicurati che siano autorizzati ad annusare o inalare l'etanolo acquoso fornito solo su base ad libitum mentre il consumo è limitato.</li>
	<li>Condurre esperimenti comportamentali utilizzando il modello murino di 9-10 settimane e la gabbia trasparente del cubicolo raffigurata nella Figura 1A.</li>
	<li>Smontare tutte le lastre acriliche e le lastre di acrilonitrile-butadiene-stirene e pulirle accuratamente. Iniziate sciacquandoli con acqua ultrapura almeno 3 volte e poi asciugateli con carta assorbente. Quindi, spruzzali con etanolo al 75%, quindi puliscili con carta per lenti. Infine, lasciateli asciugare all'aria per almeno 15 minuti.</li>
	<li>Pesare i topi e registrare il loro peso corporeo prima di ogni replica dell'esperimento comportamentale.</li>
	<li>Preparare al momento una miscela di wasabi e burro di arachidi pesando 1 g di wasabi commerciale e 4,5 g di burro di arachidi. Mescolateli in un sacchetto di plastica con cerniera. NOTA: A causa della volatilità degli isotiocianati nel wasabi, è importante conservare il wasabi commerciale in un congelatore a -20 °C.</li>
	<li>Pesare e fornire due paste da 0,5 g di burro di arachidi o una miscela di wasabi e burro di arachidi sulla piastra di introduzione del cibo, come illustrato nella Figura 1B, C.</li>
	<li>Posizionare la piastra di introduzione del chow preparata nella camera dei chow, come illustrato nella Figura 1B, C, per consentire ai 2 topi di avere accesso ad libitum al cibo durante ogni sessione di registrazione video.</li>
	<li>Riempire il solco sottostante con 30 ml di liquido, acqua pura o liquore (~42% v/v etanolo), per facilitare l'inalazione concomitante, come indicato nella Figura 1B, C.</li>
	<li>Inizia a registrare utilizzando le fotocamere di 2 smartphone posizionate sui supporti del telefono di ciascun terminale. NOTA: Le specifiche dei video sono le seguenti: larghezza del fotogramma, 1920; altezza del telaio, 1080; velocità di trasmissione dati, 20745 kbps; Frequenza fotogrammi, 30,00 fotogrammi al secondo (fps).</li>
	<li>Posizionare con cura i 2 compagni di cucciolata addestrati di topi nella piattaforma di studio comportamentale animale progettata dall'alto e fissare prontamente la gabbia con la piastra superiore. NOTA: Assicurarsi che questo passaggio sia completato entro 15 s.</li>
	<li>Registra ogni video per 2-3 minuti. NOTA: Assicurati che l'intera durata dell'esperimento, dalla preparazione della miscela di burro di arachidi e wasabi al completamento della registrazione video, sia limitata a 5 minuti.</li>
	<li>Ripeti l'intero esperimento 3 volte. NOTA: Assicurarsi che ogni replica dell'esperimento sia separata per almeno 6 ore.</li>
	<li>Simula diversi scenari. NOTA: Ad esempio, in questo lavoro, una coppia di topi è stata utilizzata in 4 gruppi con 4 diversi scenari che sono stati imitati utilizzando l'impostazione sperimentale descritta sopra. Questi scenari includono lo scenario A per lo studio di base, lo scenario B per lo studio di controllo positivo, lo scenario C per lo studio di interazione gusto-odore wasabi-alcol e lo scenario D per lo studio di controllo negativo. La tabella 1 fornisce un riepilogo di questi scenari.</li>
</ol>3. Riconoscimento delle immagini
Simile a molti studi sull'elaborazione delle immagini 23,24,25, un modello di classificazione è stato raggiunto addestrando una CNN. Lo script per le operazioni DL è stato scritto in Python v.3.10 su Jupyter Notebook (anaconda3). È disponibile nel seguente repository GitHub: git@github.com:TommyNHL/imageRecognitionJove.git. Per costruire e addestrare la CNN, sono state utilizzate librerie open source, tra cui numpy v.1.21.5, seaborn v.0.11.2, matplotlib v.3.5.2, cv2 v.4.6.0, sklearn v.1.0.2, tensorflow v.2.11.0 e keras v.2.11.0. Queste librerie fornivano gli strumenti e le funzionalità necessarie per sviluppare e addestrare la CNN per il riconoscimento delle immagini.
<ol><li>Esportare una serie di immagini di fotogrammi video dai clip video raccolti per generare un set di dati per l'addestramento del modello utilizzando il notebook Jupyter fornito, denominato Step1_ExtractingAndSavingVideoFrameImages.ipynb.</li>
	<li>Seleziona solo le immagini con almeno 1 mouse consumando la pasta fornita. Esempi delle immagini selezionate sono forniti nella Figura 1 supplementare, nella Figura 2 supplementare, nella Figura 3 supplementare, nella Figura 4 supplementare, nella Figura 5 supplementare, nella Figura 6 supplementare e nella Figura 7 supplementare.</li>
	<li>Eseguire l'aumento dei dati capovolgendo orizzontalmente le immagini generate implementando lo script fornito nel Jupyter Notebook, denominato Step2_DataAugmentation.ipynb.</li>
	<li>Riserva i dati dell'immagine da ogni seconda replica per la convalida del modello CNN indipendente esterno. Usare le immagini di ogni prima e terza replica per il training e il test del modello interno.</li>
	<li>Pre-elaborare i dati dell'immagine usati nella modellazione CNN eseguendo lo script nel Jupyter Notebook, denominato Step3_CNNmodeling_TrainTest.ipynb, incluso il ridimensionamento dell'immagine, la conversione del colore nero e la normalizzazione del segnale dell'immagine.</li>
	<li>Suddividi i materiali di formazione in set di dati interni di formazione e test in modo 8:2 in modo casuale.</li>
	<li>Inizializzare l'architettura per CNN. Progetta il numero di output della CNN in base al numero di scenari da esaminare. NOTA: Ad esempio, in questo studio, la rete neurale è stata designata per classificare 3 classi. Assicurarsi che lo script per la gestione dello squilibrio dei dati sul peso della classe sia compilato.</li>
	<li>Trova la combinazione di iperparametri che produce una perdita minima sui campioni di test interni per la costruzione di CNN.</li>
	<li>Adotta la combinazione ottimale di iperparametri per la costruzione dell'architettura CNN.</li>
	<li>Aprire i notebook Jupyter forniti Step4_CNNmodel_ExternalValOriginal.ipynb e Step5_CNNmodel_ExternalValFlipped.ipynb. Convalidare il modello raggiunto utilizzando le immagini indipendenti (originali e capovolte) della seconda replica dell'esperimento comportamentale animale.</li>
	<li>Implementa il modello raggiunto e convalidato per classificare le immagini dei fotogrammi video generate dal gruppo sperimentale utilizzando Jupyter Notebook Step6_CNNmodel_Application.ipynb. NOTA: Ad esempio, è lo scenario C in questo lavoro.</li>
</ol>4. Punteggio manuale della scala della smorfia del mouse
NOTA: Per convalidare le intuizioni fornite dalla previsione del modello CNN, è stato applicato un altro metodo precedentemente sviluppato e convalidato da Langford et al.16. Questo metodo prevede il punteggio dell'MGS in base alle 5 unità di azione facciale (AU) specifiche del topo: restringimento orbitale, rigonfiamento del naso, rigonfiamento delle guance, orecchie che si stringono verso l'esterno e cambio dei baffi. A ciascuna UA viene assegnato un punteggio di 0, 1 o 2, che indica rispettivamente l'assenza, la presenza moderata o la presenza evidente dell'UA. Questo sistema di punteggio consente la quantificazione e il ridimensionamento di ciascuna AU per valutare il livello di nocicezione o disagio sperimentato dai topi.
<ol><li>Cattura 3 immagini di fotogrammi video dei compagni di cucciolata che ingeriscono la pasta per ogni clip video. Assicurati che ogni fotogramma sia separato da almeno 3 secondi.</li>
	<li>Codifica in modo cieco e riordina in modo casuale le immagini da diverse classi di scenari in sequenza utilizzando il file modello fornito denominato "shuffleSlides.pptm" (File supplementare 1) ed eseguendo il codice macro incorporato.</li>
	<li>Invita almeno 10 relatori a valutare le immagini di esempio.</li>
	<li>Addestra i panelisti a valutare i campioni di immagini utilizzando l'MGS. Fornire ai relatori materiali di formazione che includano l'articolo originale riguardante MGS e il suo manuale15,16.</li>
	<li>Calcola il punteggio MGS di ciascun soggetto animale in un fotogramma catturato facendo la media di tutti i punti di punteggio delle corrispondenti 5 AU facciali. Presentare il punteggio MGS come media ± errore di misura standard (SEM).</li>
	<li>Determinare se esistono differenze statisticamente significative tra diverse classi di scenari mediante l'analisi della varianza a una via (ANOVA) con il test post-hoc di confronto multiplo di Bonferroni. NOTA: Un valore di P < 0,05 è considerato statisticamente significativo.</li>
</ol>

L'alcol riduce le reazioni al wasabi: analisi comportamentale e AI nei topi

<ol><li>Isshiki, K., Tokuoka, K., Mori, R., Chiba, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preliminary+examination+of+allyl+isothiocyanate+vapor+for+food+preservation%5BTitle%5D)+AND+%22Biosci+Biotechnol+Biochem%22%5BJournal%5D)">Preliminary examination of allyl isothiocyanate vapor for food preservation.</a> Biosci Biotechnol Biochem. 56 (9), 1476-1477 (1992).</li>
<li>Li, X., Wen, Z., Bohnert, H. J., Schuler, M. A., Kushad, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Myrosinase+in+horseradish+%28Armoracia+rusticana%29+root%3A+Isolation+of+a+full-length+cDNA+and+its+heterologous+expression+in+Spodoptera+frugiperda+insect+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Myrosinase in horseradish (Armoracia rusticana) root: Isolation of a full-length cDNA and its heterologous expression in Spodoptera frugiperda insect cells.</a> Plant Sci. 172 (6), 1095-1102 (2007).</li>
<li>Depree, J. A., Howard, T. M., Savage, G. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Flavour+and+pharmaceutical+properties+of+the+volatile+sulphur+compounds+of+Wasabi+%28Wasabia+japonica%29%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Flavour and pharmaceutical properties of the volatile sulphur compounds of Wasabi (Wasabia japonica).</a> Food Res Int. 31 (5), 329-337 (1998).</li>
<li>Hu, S. Q., Wei, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Study+on+extraction+of+wasabi+plant+material+bio-activity+substances+and+anti-cancer+activities%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Mat+Res%22%5BJournal%5D)">Study on extraction of wasabi plant material bio-activity substances and anti-cancer activities.</a> Adv Mat Res. 690 - 693, 1395-1399 (2013).</li>
<li>Lee, H. -K., Kim, D. -H., Kim, Y. -S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quality+characteristics+and+allyl+isothiocyanate+contents+of+commercial+wasabi+paste+products%5BTitle%5D)+AND+%22J+Food+Hyg+Saf%22%5BJournal%5D)">Quality characteristics and allyl isothiocyanate contents of commercial wasabi paste products.</a> J Food Hyg Saf. 31 (6), 426-431 (2016).</li>
<li>Bacon, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Wine%2C+wasabi+and+weight+loss%3A+Examining+taste+in+food+writing%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Cult+Soc%22%5BJournal%5D)">Wine, wasabi and weight loss: Examining taste in food writing.</a> Food Cult Soc. 17 (2), 225-243 (2014).</li>
<li>Fleming, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+contribution+of+qualitative+behavioural+assessment+to+appraisal+of+livestock+welfare%5BTitle%5D)+AND+%22Anim+Prod+Sci%22%5BJournal%5D)">The contribution of qualitative behavioural assessment to appraisal of livestock welfare.</a> Anim Prod Sci. 56, 1569-1578 (2016).</li>
<li>Shi, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Behavioral+assessment+of+sensory%2C+motor%2C+emotion%2C+and+cognition+in+rodent+models+of+intracerebral+hemorrhage%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurol%22%5BJournal%5D)">Behavioral assessment of sensory, motor, emotion, and cognition in rodent models of intracerebral hemorrhage.</a> Front Neurol. 12, 667511(2021).</li>
<li>Stevenson, R. J., Prescott, J., Boakes, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Confusing+tastes+and+smells%3A+How+odours+can+influence+the+perception+of+sweet+and+sour+tastes%5BTitle%5D)+AND+%22Chem+Senses%22%5BJournal%5D)">Confusing tastes and smells: How odours can influence the perception of sweet and sour tastes.</a> Chem Senses. 24 (6), 627-635 (1999).</li>
<li>Pfeiffer, J. C., Hollowood, T. A., Hort, J., Taylor, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+synchrony+and+integration+of+sub-threshold+taste+and+smell+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Chem+Senses%22%5BJournal%5D)">Temporal synchrony and integration of sub-threshold taste and smell signals.</a> Chem Senses. 30 (7), 539-545 (2005).</li>
<li>Simons, C. T., Klein, A. H., Carstens, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chemogenic+subqualities+of+mouthfeel%5BTitle%5D)+AND+%22Chem+Senses%22%5BJournal%5D)">Chemogenic subqualities of mouthfeel.</a> Chem Senses. 44 (5), 281-288 (2019).</li>
<li>Andrade, E. L., Luiz, A. P., Ferreira, J., Calixto, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pronociceptive+response+elicited+by+TRPA1+receptor+activation+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Pronociceptive response elicited by TRPA1 receptor activation in mice.</a> Neuroscience. 152 (2), 511-520 (2008).</li>
<li>Palazzo, E., Marabese, I., Gargano, F., Guida, F., Belardo, C., Maione, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methods+for+evaluating+sensory%2C+affective+and+cognitive+disorders+in+neuropathic+rodents%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Neuropharmacol%22%5BJournal%5D)">Methods for evaluating sensory, affective and cognitive disorders in neuropathic rodents.</a> Curr Neuropharmacol. 19 (6), 736-746 (2020).</li>
<li>Topley, M., Crotty, A. M., Boyle, A., Peller, J., Kawaja, M., Hendry, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+motor+and+sensory+neuron+populations+in+a+mouse+median+nerve+injury+model%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">Evaluation of motor and sensory neuron populations in a mouse median nerve injury model.</a> J Neurosci Methods. 396, 109937(2023).</li>
<li>Langford, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLangford%2C+DJ+%22Mouse+Grimace+Scale+%28MGS%29%3A+The+Manual%22">Mouse Grimace Scale (MGS): The Manual</a>. , https://www.nc3rs.org.uk/sites/default/files/documents/Guidelines/MGS%20Manual.pdf (2015).</li>
<li>Langford, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coding+of+facial+expressions+of+pain+in+the+laboratory+mouse%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse.</a> Nat Methods. 7 (6), 447-449 (2010).</li>
<li>Liu, H., Fang, S., Zhang, Z., Li, D., Lin, K., Wang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MFDNet%3A+Collaborative+poses+perception+and+matrix+Fisher+distribution+for+head+pose+estimation%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Multimedia%22%5BJournal%5D)">MFDNet: Collaborative poses perception and matrix Fisher distribution for head pose estimation.</a> IEEE Trans Multimedia. 24, 2449-2460 (2022).</li>
<li>Liu, T., Wang, J., Yang, B., Wang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NGDNet%3A+Nonuniform+Gaussian-label+distribution+learning+for+infrared+head+pose+estimation+and+on-task+behavior+understanding+in+the+classroom%5BTitle%5D)+AND+%22Neurocomputing%22%5BJournal%5D)">NGDNet: Nonuniform Gaussian-label distribution learning for infrared head pose estimation and on-task behavior understanding in the classroom.</a> Neurocomputing. 436, 210-220 (2021).</li>
<li>Liu, T., Liu, H., Yang, B., Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LDCNet%3A+Limb+direction+cues-aware+network+for+flexible+human+pose+estimation+in+industrial+behavioral+biometrics+systems%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Industr+Inform%22%5BJournal%5D)">LDCNet: Limb direction cues-aware network for flexible human pose estimation in industrial behavioral biometrics systems.</a> IEEE Trans Industr Inform. 20 (6), 8068-8078 (2023).</li>
<li>Grant, E. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+can+the+quantitative+and+qualitative+behavioural+assessment+of+videos+of+sheep+moving+through+an+autonomous+data+capture+system+tell+us+about+welfare%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Anim+Behav+Sci%22%5BJournal%5D)">What can the quantitative and qualitative behavioural assessment of videos of sheep moving through an autonomous data capture system tell us about welfare.</a> Appl Anim Behav Sci. 208, 31-39 (2018).</li>
<li>Vidal, A., Jha, S., Hassler, S., Price, T., Busso, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Face+detection+and+grimace+scale+prediction+of+white+furred+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Mach+Learn+Appl%22%5BJournal%5D)">Face detection and grimace scale prediction of white furred mice.</a> Mach Learn Appl. 8, 100312(2022).</li>
<li>Zylka, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+validation+of+Painface%2C+A+software+platform+that+simplifies+and+standardizes+mouse+grimace+analyses%5BTitle%5D)+AND+%22J+Pain%22%5BJournal%5D)">Development and validation of Painface, A software platform that simplifies and standardizes mouse grimace analyses.</a> J Pain. 24 (4), 35-36 (2023).</li>
<li>Liu, H., Zhang, C., Deng, Y., Liu, T., Zhang, Z., Li, Y. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Orientation+cues-aware+facial+relationship+representation+for+head+pose+estimation+via+Transformer%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Image+Process%22%5BJournal%5D)">Orientation cues-aware facial relationship representation for head pose estimation via Transformer.</a> IEEE Trans Image Process. 32, 6289-6302 (2023).</li>
<li>Liu, H., Liu, T., Chen, Y., Zhang, Z., Li, Y. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EHPE%3A+Skeleton+cues-based+Gaussian+coordinate+encoding+for+efficient+human+pose+estimation%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Multimedia%22%5BJournal%5D)">EHPE: Skeleton cues-based Gaussian coordinate encoding for efficient human pose estimation.</a> IEEE Trans Multimedia. , (2022).</li>
<li>Liu, H., et al. TransIFC: Invariant cues-aware feature concentration learning for efficient fine-grained bird image classification. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLiu%2C+H+%22IEEE+Trans+Multimedia%22">IEEE Trans Multimedia</a>. , (2023).</li>
<li>Akkaya, I. B., Halici, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+face+tracking+using+convolutional+neural+networks%5BTitle%5D)+AND+%22IET+Comput+Vis%22%5BJournal%5D)">Mouse face tracking using convolutional neural networks.</a> IET Comput Vis. 12 (2), 153-161 (2018).</li>
<li>Andresen, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+a+fully+automated+surveillance+of+well-being+status+in+laboratory+mice+using+deep+learning%3A+Starting+with+facial+expression+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expression analysis.</a> PLoS One. 15 (4), e0228059(2020).</li>
<li>Ernst, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improvement+of+the+mouse+grimace+scale+set-up+for+implementing+a+semi-automated+Mouse+Grimace+Scale+scoring+%28Part+1%29%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+Anim%22%5BJournal%5D)">Improvement of the mouse grimace scale set-up for implementing a semi-automated Mouse Grimace Scale scoring (Part 1).</a> Lab Anim. 54 (1), 83-91 (2020).</li>
<li>Tuttle, A. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+deep+neural+network+to+assess+spontaneous+pain+from+mouse+facial+expressions%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Pain%22%5BJournal%5D)">A deep neural network to assess spontaneous pain from mouse facial expressions.</a> Mol Pain. 14, 1744806918763658(2018).</li>
<li>Lencioni, G. C., de Sousa, R. V., de Souza Sardinha, E. J., Corrêa, R. R., Zanella, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pain+assessment+in+horses+using+automatic+facial+expression+recognition+through+deep+learning-based+modeling%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling.</a> PLoS One. 16 (10), e0258672(2021).</li>
<li>Steagall, P. V., Monteiro, B. P., Marangoni, S., Moussa, M., Sautié, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fully+automated+deep+learning+models+with+smartphone+applicability+for+prediction+of+pain+using+the+Feline+Grimace+Scale%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Fully automated deep learning models with smartphone applicability for prediction of pain using the Feline Grimace Scale.</a> Sci Rep. 13, 21584(2023).</li>
</ol>

Gli autori dichiarano che non sussistono conflitti di interesse.

Il metodo proposto per studiare l'interazione gusto-olfatto in questo lavoro si basa sul metodo originale di codifica comportamentale per l'espressione facciale del dolore nei topi, che è stato sviluppato da Langford et al.16. Diversi articoli pubblicati di recente hanno introdotto la CNN per il tracciamento automatico del volto del mouse e il successivo punteggio MGS 21,26,27,28. L'applicazione delle CNN offre un vantaggio rispetto al solo metodo originale, in quanto segue per la generazione di una serie di immagini di fotogrammi video che possono essere utilizzate per addestrare un modello di previsione. Al contrario, il metodo originale richiedeva la preselezione di un numero limitato di immagini per MGS, il che può introdurre soggettività e pregiudizi.
Tra i metodi basati sulla CNN precedentemente pubblicati, tutti sono stati sviluppati per valutare il grado di angoscia o disagio dopo un'iniezione diretta di un agente antidolorifico nella circolazione sanguigna26,28. Uno svantaggio di questo approccio all'introduzione di farmaci è che è necessario uno sforzo significativo per filtrare le immagini dei fotogrammi video che non catturano il profilo del volto del topo. In questo studio, l'agente commerciale che causa la nocicezione wasabi viene fornito su base ad libitum. Oltre a mascherare l'ingrediente volatile AITC, il burro di arachidi è anche in grado di attirare i soggetti del mouse per presentare un chiaro gesto di visione frontale, facilitando l'acquisizione dei loro profili facciali durante la registrazione video. Inoltre, questo approccio elimina qualsiasi potenziale interferenza dovuta al dolore causato dall'inserimento dell'ago. Tuttavia, è importante notare che il movimento di ingestione dei topi può interferire con il punteggio MGS per il rigonfiamento del naso e il rigonfiamento delle guance. Per affrontare questo problema, è necessario condurre un esperimento di controllo di base fornendo ai topi burro di arachidi puro.
In alcuni algoritmi basati su CNN per lo studio del comportamento animale, solo un sottoinsieme di unità di azione facciale del topo viene selezionato dalle immagini di addestramento e programmato per essere catturato21,22. Questi metodi computazionali si basano su caratteristiche predefinite associate alla sensazione di nocicezione, trascurando potenzialmente altre importanti caratteristiche specifiche dei singoli soggetti del topo. Di conseguenza, può portare alla perdita di informazioni. Al contrario, questo studio adotta un approccio diverso utilizzando l'intera immagine del volto del topo per addestrare un modello CNN. Questo metodo basato sull'utilizzo di sole immagini (IOU) ha dimostrato di essere più efficiente per la classificazione delle immagini25. Pertanto, l'approccio di modellazione CNN proposto nel presente studio è simile ad alcuni metodi proposti che prima addestrano un modello CNN utilizzando l'intera immagine senza annotazione della regione e quindi convalidano il modello attraverso la valutazione umana manuale27,29. Questo approccio può conservare più informazioni nelle immagini e prevenire l'introduzione della soggettività.
Tuttavia, una limitazione della configurazione sperimentale in questo lavoro è che i soggetti topo sono stati alloggiati come compagni di cucciolata di 2 piuttosto che in habitat individuali. Questa decisione è stata intenzionale, considerando che i topi sono animali sociali e in genere prosperano in contesti di gruppo. Un dato interessante è che, durante il periodo di addestramento degli animali, solo 2 cucciolate in 1 gabbia su 3 sono state addestrate ad adattarsi alla presenza dello spirito cinese. Di conseguenza, solo gli esperimenti in triplicato sono stati condotti esclusivamente su questi 2 compagni di cucciolata. Per i materiali di formazione per la modellazione CNN, è stata presa anche un'immagine individuale contenente entrambi i 2 compagni di cucciolata come campione individuale senza eseguire alcuna segmentazione. Questo approccio ci ha permesso di catturare l'interazione tra i compagni di cucciolata e analizzare collettivamente i loro comportamenti insieme alle espressioni facciali.
Simile al metodo di punteggio MGS basato su immagini, si prevede che il metodo proposto in questo studio possa essere trasferito ad altri tipi di animali, come felini e cavalli30,31. Applicando la metodologia proposta, un metodo di introduzione di cibi che inducono cibo con l'applicazione della visione artificiale potrebbe essere un approccio per facilitare lo studio del comportamento animale, in particolare per l'interazione gusto-odore in vari animali.

La Wasabia japonica, comunemente nota come wasabi, ha ottenuto riconoscimenti nella preparazione del cibo 1,2. È nota l'intensa esperienza sensoriale che suscita al momento del consumo, caratterizzata da lacrime, starnuti o tosse. Questa particolare pungenza del wasabi può essere attribuita a un composto omologo di isotiocianati chemiosensoriali (ITC). Sono sostanze fitochimiche organosolforate volatili che possono essere classificate in ω-alchenil e ω-metiltioalchilisotiocianati3. Tra questi composti, l'isotiocianato di allile (AITC) è il prodotto naturale ITC più diffuso nelle piante appartenenti alla famiglia delle Crucifere, come il rafano e la senape4. Le paste di wasabi commerciali sono comunemente preparate a partire dal rafano, rendendo l'AITC un marcatore chimico utilizzato per il controllo di qualità di questi prodotti commerciali5.
L'abbinamento di bevande alcoliche dietetiche con piatti infusi di wasabi può essere considerato un esempio di disposizione culturale6. Soggettivamente, questa combinazione può completare la piccantezza e il calore tra il wasabi e lo spirito, migliorando l'esperienza culinaria complessiva. La valutazione comportamentale qualitativa degli animali (QBA) è un approccio metodologico completo che esamina i cambiamenti comportamentali nei soggetti in risposta a stimoli esterni a breve o lungo termine utilizzando termini numerici7. Questo metodo comprende test del dolore, test motori, test di apprendimento e memoria, nonché test emotivi specificamente progettati per i modelli di roditori8. Tuttavia, gli studi che indagano la valutazione sensoriale sinergica della gustazione insieme all'olfatto rimangono scarsi in letteratura fino ad ora 9,10. La maggior parte degli studi sulla sensazione chimica si limita ad esaminare separatamente il consumo individuale di cibi e bevande11. Di conseguenza, c'è una carenza di ricerca sull'interazione gusto-odore che coinvolge l'atto di annusare il liquore mentre si consuma wasabi.
Poiché si ritiene che la sensazione di bruciore indotta dal wasabi sia una forma di nocicezione12, le valutazioni comportamentali degli animali sono adatte per valutare le risposte sensoriali nocicettive negli animali roditori 8,13,14. Un metodo per valutare la nocicezione nei topi, noto come punteggio della scala della smorfia del topo (MGS), è stato sviluppato da Langford et al.15,16. Questo metodo di studio comportamentale è un approccio di valutazione correlato al dolore, che si basa sull'analisi delle espressioni facciali esibite dai topi sperimentali. La configurazione sperimentale è semplice e prevede una gabbia trasparente e 2 telecamere per la registrazione video. Incorporando tecnologie avanzate 17,18,19 per l'acquisizione automatica dei dati, è possibile ottenere misure comportamentali quantitative e qualitative, migliorando il benessere degli animali durante il monitoraggio comportamentale 20. Di conseguenza, la MGS ha il potenziale per essere applicata nello studio degli effetti di vari stimoli esterni sugli animali in modo ininterrotto e ad libitum. Tuttavia, il processo di assegnazione dei punteggi prevede solo la selezione di alcune (meno di 10) immagini di fotogrammi video per la valutazione da parte dei relatori ed è necessaria una formazione preliminare. L'assegnazione di un punteggio a un gran numero di immagini campione può essere laboriosa. Per superare questa sfida dispendiosa in termini di tempo, diversi studi hanno impiegato tecniche di apprendimento automatico per prevedere il punteggio MGS21,22. Tuttavia, è importante notare che l'MGS è una misura continua. Pertanto, un modello di classificazione multiclasse sarebbe più adatto per valutare un problema logico e categoriale, come determinare se le immagini di topi che ingeriscono contemporaneamente wasabi e sniffano liquore assomigliano a quelle di topi normali.
In questo studio, è stata proposta una metodologia per studiare l'interazione gusto-odore nei topi. Questa metodologia combina studi comportamentali sugli animali con una rete neurale convoluzionale (CNN) per analizzare le espressioni facciali dei soggetti topo. Due topi sono stati osservati tre volte in condizioni comportamentali normali, durante l'esperienza della nocicezione indotta da wasabi e mentre sniffavano liquore in una gabbia appositamente progettata. Le espressioni facciali dei topi sono state videoregistrate e le immagini dei fotogrammi generate sono state utilizzate per ottimizzare l'architettura di un modello di deep learning (DL). Il modello è stato quindi convalidato utilizzando un set di dati di immagini indipendente e distribuito per classificare le immagini acquisite dal gruppo sperimentale. Per determinare l'entità della soppressione della pungenza del wasabi quando i topi hanno sniffato contemporaneamente il liquore durante il consumo di wasabi, le intuizioni fornite dall'intelligenza artificiale sono state ulteriormente corroborate attraverso la convalida incrociata con un altro metodo di analisi dei dati, il punteggio MGS16.

<table><tbody><tr><td>Etanolo assoluto (EtOH)</td><td>VWR Chemicals BDH</td><td>CAS# 64-17-5</td><td></td></tr><tr><td>Mattoni di acrilonitrile butadiene stirene</td><td>Jiahuifeng Flagship Store</td><td>https://shop.paizi10.com/jiahuifeng/chanpin.html</td><td></td></tr><tr><td>Lastre di acrilonitrile butadiene stirene</td><td>Jiahuifeng Flagship Store https://shop.paizi10.com/jiahuifeng/chanpin.html Jiahuifeng</td><td>Isotiocianato di</td><td></td></tr><tr><td>allile (AITC)</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>CAS# 57-06-7</td><td></td></tr><tr><td>Dimetil solfossido anidro</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>CAS# 67-68-5</td><td></td></tr><tr><td>Spirito cinese</td><td>Yanghe Qingci</td><td>https://www.chinayanghe.com/article/45551.html</td><td></td></tr><tr><td>Wasabi commerciale</td><td>S & B ALIMENTI INC.</td><td></td><td></td>https://www.sbfoods-worldwide.com</tr><tr><td>Acido formico (FA)</td><td>VWR Chemicals BDH</td><td>CAS# 64-18-6</td><td></td></tr><tr><td>GraphPad Prism 5</td><td>GraphPad</td><td>https://www.graphpad.com</td><td></td></tr><tr><td>acetonitrile di grado HPLC (ACN)</td><td>VWR Chemicals BDH</td><td>CAS# 75-05-8</td><td></td></tr><tr><td>Metanolo di grado HPLC (MeOH)</td><td>VWR Chemicals BDH</td><td>CAS# 67-56-1</td><td></td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2016</td><td>Microsoft</td><td>https://www.microsoft.com&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Microsoft PowerPoint 2016</td><td>Sistema</td> idrico Microsoft <td>https://www.microsoft.com</td><td></td></tr><tr><td>Milli-Q Millipore</td><td></td><td>https://www.merckmillipore.com</td><td></td></tr><tr><td>Mouse: ICR</td><td>Laboratory Animal Services Centre (Università cinese di Hong Kong, Hong Kong, Cina)</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Burro di arachidi</td><td>Skippy</td><td>https://www.peanutbutter.com/peanut-butter/creamy</td><td></td></tr><tr><td>Python v.3.10</td><td>Python Software Foundation</td><td>https://www.python.org&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Lastre acriliche trasparenti</td><td>Taobao Store</td><td>https://item.taobao.com/item.htm?_u=32l3b7k63381&id=60996545797 0& spm=a1z09.2.0.0.77572e8dFPM EHU</td><td></td></tr></tbody></table>

integrazione della valutazione comportamentale animale e della rete neurale convoluzionale per studiare l'interazione gusto-odore wasabi-alcol

Integration of Animal Behavioral Assessment and Convolutional Neural Network to Study Wasabi-Alcohol Taste-Smell Interaction

Le paste di wasabi commerciali comunemente utilizzate per la preparazione del cibo contengono un composto omologo di isotiocianati chemiosensoriali (ITC) che suscitano una sensazione irritante al momento del consumo. L'impatto dell'annusare bevande alcoliche alimentari sulla sensazione di piccantezza del wasabi non è mai stato studiato. Mentre la maggior parte degli studi di valutazione sensoriale si concentra separatamente su singoli cibi e bevande, mancano ricerche sullo studio olfattivo dello sniffare liquore durante il consumo di wasabi. Qui, viene sviluppata una metodologia che combina l'uso di uno studio comportamentale animale e di una rete neurale convoluzionale per analizzare le espressioni facciali dei topi quando contemporaneamente sniffano liquore e consumano wasabi. I risultati dimostrano che il modello di deep learning addestrato e convalidato riconosce il 29% delle immagini raffiguranti il co-trattamento di wasabi e alcol appartenenti alla classe del gruppo wasabi-negativo-liquore-positivo senza la necessità di un precedente filtraggio dei materiali di formazione. L'analisi statistica dei punteggi della scala delle smorfie del topo ottenuti dalle immagini dei fotogrammi video selezionati rivela una differenza significativa (P < 0,01) tra la presenza e l'assenza di liquori. Questa scoperta suggerisce che le bevande alcoliche alimentari potrebbero avere un effetto decrescente sulle reazioni indotte dal wasabi nei topi. Questa metodologia combinatoria ha un potenziale per lo screening individuale dei composti ITC e per le analisi sensoriali dei componenti degli spiriti in futuro. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi per indagare il meccanismo alla base della soppressione della pungenza del wasabi indotta dall'alcol.

Questo articolo descrive una serie di metodi per misurare la capacità soppressiva dello sniffare bevande alcoliche sulla sensazione di bruciore indotta dal wasabi.

Integrazione della valutazione comportamentale animale e della rete neurale convoluzionale per studiare l'interazione gusto-odore wasabi-alcol

The commercial wasabi pastes commonly used for food preparation contain a homologous compound of chemosensory isothiocyanates (ITCs) that elicit an ...

integration-animal-behavioral-assessment-convolutional-neural-network

Research

Ricerca

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Una procedura per studiare la capacità di un contesto ambientale di alcol associato per attivare il rinnovamento dei comportamenti alcol-seeking nei ratti è descritto.

Una Procedura di osservare Context-indotta Rinnovo pavloviano condizionata alcol-seeking comportamento in Rats

Le rapide fluttuazioni della dopamina extracellulare (DA) mediano sia l'elaborazione della ricompensa che il comportamento motivato nei mammiferi. Questo manoscritto descrive l'uso combinato della voltammetria ciclica a scansione rapida (FSCV) e della somministrazione intraorale di tastant per determinare come i tastants alterano il rapido rilascio di dopamina nei ratti svegli e in movimento libero.

Esame di Rapid dopamina Dynamics con Fast Scan voltammetria ciclica Durante intraorale sapida Amministrazione in Rats Awake

Questo protocollo descrive un nuovo metodo ed efficiente di avviare rapidamente operante rispondere per etanolo in ratti che, contrariamente a metodi standard, non richiede privazione di acqua o saccarina / saccarosio dissolvenza di avviare rispondere.

Un metodo per valutare le proprietà di rinforzo di etanolo in ratti senza acqua privazione, Saccarina dissolvenza o di formazione accesso esteso

Presentiamo tre nuovi metodi per studiare la codifica gustativa . Utilizzando un animale semplice, la falena Manduca sexta ( Manduca ) , descriviamo un protocollo di dissezione, l'uso di tetrodes extracellulari per registrare l'attività di molti neuroni gastatoriali e un sistema per la consegna e il monitoraggio di impulsi precisi di tastanti.

Nuovi metodi per studiare la codifica gustativa

Questo manoscritto descrive una procedura di ricupero di memoria per destabilizzare ricordi robusta ricompensa e riscrivere i loro con counterconditioning prima della loro compressione.

Una procedura di recupero guidato di errore Pronostico per destabilizzare e riscrittura disadattivi ricompensa ricordi nei bevitori pericolosi

Questo articolo fornisce una descrizione dettagliata di un nuovo protocollo di bias di giudizio del topo. Vengono anche dimostrate le prove della sensibilità di questo compito di scavo olfattivo allo stato affettivo e viene discussa la sua utilità in diversi campi di ricerca.

Valutazione del pregiudizio del giudizio del topo attraverso un'attività di scavo olfattivo

Presentiamo un metodo per la stimolazione chimica e multimodale flessibile e la registrazione dell'attività neurale simultanea da molti vermi Caenorhabditis elegans . Questo metodo utilizza microfluidica, hardware e software open source e analisi automatizzata dei dati supervisionata per consentire la misurazione di fenomeni neuronali come l'adattamento, l'inibizione temporale e la diafonia dello stimolo.

Stimolazione multimodale automatizzata e registrazione neuronale simultanea da più piccoli organismi

Presentato qui è un protocollo per il modello 2BC/CIE della dipendenza da alcol nei topi per studiare il disturbo da uso di alcol.

Esposizione cronica intermittente ai vapori di etanolo abbinata alla scelta di due bottiglie per modellare il disturbo da uso di alcol

Un metodo di registrazione elettrofisiologica raramente utilizzato, la registrazione di base, consente l'analisi di caratteristiche della codifica del gusto che non possono essere esaminate con i metodi di registrazione convenzionali. La registrazione delle basi consente anche l'analisi delle risposte gustative a stimoli idrofobici che non possono essere studiati con metodi elettrofisiologici tradizionali.

Registrazione di base: una tecnica per analizzare le risposte dei neuroni del gusto in Drosophila

Questo protocollo descrive un paradigma standard di consumo in gabbia domestica con accesso intermittente a due bottiglie per modellare il consumo di alcol nei ratti. Inoltre, fornisce istruzioni dettagliate per aumentare il protocollo standard con un sistema di rilevamento delle leccate fai-da-te che consente l'analisi microstrutturale del comportamento nel bere.

Modellazione del consumo di alcol nei roditori utilizzando l'uso di due bottiglie di alcol in gabbia domestica e l'analisi microstrutturale

Scopri come valutare il comportamento animale e analizzare i dati con reti neurali convoluzionali per studiare l'interazione tra gusto e olfatto nel wasabi e nell'alcol.

Integrazione della valutazione comportamentale animale e della rete neurale convoluzionale per studiare linterazione gusto-odore wasabi-alcol (Video) | JoVE Journal

Integrazione della valutazione comportamentale animale e della rete neurale convoluzionale per studiare l'interazione gusto-odore wasabi-alcol

Esplora altri video