方法論記事

齧歯動物による補強意思の中に費用便益分析を評価するためのオペラントのプロトコル

DOI：

10.3791/57907

⸱

2018年9月10日

 ,  ,  ,  , 
1Department of Optometry and Vision Science, The University of Melbourne, 2Neuroscience Research Center, Shahid Beheshti University of Medical Science, 3Department of Medicine, The University of Melbourne, 4Royal Melbourne Hospital

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

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

費用便益分析は、脳が意思決定の過程を実行する重量を量るスケール アプローチです。ラットが待っている 15 を犠牲にしてより高い報酬を選択オペラント条件ベースの意思決定パラダイムにラットの訓練するプロトコルを提案するここでは、それらを受信する s。

要約

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

補強付け意思決定の利点とその結果の相対値に基づいてアクションの競合するコースの間を選択する能力です。このプロセスは、通常の人間の行動に不可欠である、中毒、統合失調症、うつ病などの神経疾患、精神疾患によって中断されることが示されています。齧歯動物は、人間の認知の神経生物学を明らかにするため長い間使用されています。このためには、いくつかの行動課題を開発されている;しかし、ほとんどが自動化されていない、労働集約的です。オープン ソースのマイクロ コント ローラーの最近の開発はさまざまな認知タスク、刺激プレゼンテーションを標準化することを評価するためのオペラント ベースのタスクを自動化する研究者を有効にデータ記録を改善し、その結果、改善研究成果。ここでは、我々、オペラント条件における特別なソフトウェア プログラムによって制御を使用して自動化された遅延ベース補強付け意思決定タスクをについて説明します。それは遅延に基づく費用対効果意思決定タスクを実行しながらネズミの前帯状皮質のローカル フィールド電位活動の変更を示すこれらの意思決定タスクを使用して、.

概要

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

意思決定は、認識し、値および意思決定者の好みや選択したアクション1の結果に基づいて選択肢の選択のプロセスです。ただし、意思は、そのような認知能力の基礎となる (すなわち、経済学、心理学、神経科学) の神経メカニズムはまだよくわかっていませんさまざまな分野で幅広く研究されては。意思決定の 2 つのサブカテゴリが知覚意思と意思決定補強付けです。補強付け意思決定が相対値を扱うに対し知覚意思を感覚情報の1,2に依存していますがかなり重複する要素と概念を組み込む、アクションの特定のタイム スケール3以上を得た。鉄筋の意思決定の 1 つの重要な側面は、与えられた選択肢の利点を計算し、各代替1のコストを減算することにより脳が直感的に実行される費用-便益分析です。

における (またはバリアント Y 迷路) は、齧歯動物の認知実験で最も使用される迷路の一つです。動物が開始腕 (T のベース) にあり目標腕 (側の腕のいずれか) を選択します。主に強制交代など左右弁別タスク、におけるの齧歯動物と参照とワーキング メモリ4をテストするされます。T 迷路も広くされる意思決定実験5,6,7。最も単純な設計の報酬は 1 つだけ目標アームに配置されます。選択は、予測と動物は確かに報酬ではなく、報酬値に関係なく、何を好むでしょう。別のオプションは、両腕を目標に報酬を配置し、いくつかのパラメーター (すなわち動物の自然な設定、報酬、およびコストの値の差支払われる) によって取るべき道の選択をする動物。値ベースのデザインで、タスクは重量を量るスケールのプロパティを持っていることによってより複雑です。このように、動物は [すなわち、(遅延ベース) を待っての量または報酬を受け取るために必要な努力 (努力ベース) の量]、操作のコストの間だけでなく、2 つの選択肢の間を選択することによって異なる評価報酬を受けます各5,6を作られている決定に貢献します。

伝統的な遅延ベースにおける意思決定で動物は高報酬の腕 (HRA) を選択し、反対を避けるために訓練される低報酬腕 (LRA)。実験を通して、HRA と LRA の両側に残ります。ただし、上記で説明したタスクは、文献にも記載されている、それはいくつかの手続き型の欠点苦しみます。まず、固定目標の腕を持っていることによって、動物は、どのアーム各試行の最初からを選択する知っています。このシナリオでは、動物は意思ではなく、メモリに基づいて目標腕を選択します。したがって、遅延ベースの意思決定パラダイムで動物研究介入のため低報酬を選択した場合されません明確な研究介入、メモリの損失のためかどうか。メモリの問題から観察された動作を分離するメモリ コントロール グループが考えられるが、追加作業7のための研究者と動物同様の負担これ。2 番目の懸念は動物によって意思決定の瞬間: 動物が決定ゾーン (すべての 3 つの腕の接合部) に達すれば、彼ら通常左と右を見て、費用と便益について各腕の重さし、彼らの決定を行います。しかし、いくつかの試験の後決定ゾーンに到着する前にこのような計算を実行、単に報酬の腕に直接実行します。その結果、これらの 2 つの欠点-意思決定の瞬間を見つけることと片方の腕に前バイアス-電気生理学的の解釈の両方を強く中断およびニューロ イメージング データ。

本稿で説明した方法で優先の腕 (HRA) 聴覚キューによってキューが、トライアルから試用版を異なる場合があります。動物テスト ゾーン (図 1) を入力し、「鼻つつき」による聴覚手がかりを誘発試験を開始 3 つ腕の接合部に配置されている赤外線のゲート。オーディオ信号 (20 dB、500 ~ 1,000 ms) は、目標のアームの先端でスピーカーから再生されます。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

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

すべてのプロシージャを説明ここでは承認し、ケアと実験動物の使用のためのガイドを実施 Florey 研究所動物倫理委員会または神経研究センターによって承認されました。

1. 住宅、処理、および食事制限

  1. 大人 (通常 8 週齢) 雄ラット (任意の系統) を使用し、12 時間の明暗サイクルが付いている部屋でそれらを保ちます。
  2. タスクを実行する動物を奨励するための食品のアクセスを制限します。
    注: 動物を単独住宅提案が各 1 つの食品の摂取量のよりよい制御を提供します。
  3. 1-3 日で約 5 分、日 x 2 の動物を扱います。
    注: 処理人間との接触を持つ動物について理解を深め、実験中の動物のストレスや不安のレベルを下げます。
  4. 各処理セッションの後動物の重量を量る。自由摂食量として 1 日目の重量を使用し、自由摂食量の約 80 〜 85% の動物を保ちます。

2. 実験の設定

  1. 3 パーティションまたは腕、2 刺激スピーカー、5 開閉式ドアと 5 赤外線モーション センサーや赤外線ビーム (IRB) センサー搭載におけるを使用します。
    注: における中密度繊維板 (MDF) またはポリ塩化ビニル (PVC) の作成できます。
  2. ここで Arduino マイコンを用いて迷路を制御します。
  3. Arduino のコードをコンピューターにコピーします。
  4. ソフトウェアのウェブサイトから Arduino ソフトウェアをダウンロードしてコンピューターにインストールします。
  5. マイクロ コント ローラーを USB ポートを使用してコンピューターに接続します。
  6. コンピューターで、ソフトウェア アイコンをクリックして、ツールに移動し、ポートを選択します。
  7. ドロップ ダウン メニューから、コンピューターにソフトウェアを接続する COM ポート (通信ポート) を選択します。
  8. ツールに移動し、ボードを選択します。ドロップ ダウン メニューから制御、における Arduino のタイプを選択します。
  9. インターフェイス ウィンドウの左上をクリックしてアップロードします。Arduino のコードを選択します。プロセスが終了するまで待機します。
  10. 上部にシリアル モニターをクリックしてインターフェイス ウィンドウの右。その後、新しいポップアウト ウィンドウでボーレートを 115200 に変更します。

3. 迷路に慣れ

  1. 慣れの各セッションは、前に少なくとも 1 h 実験前に実験室に動物をもたらします。
  2. 各目標の腕で 10 砂糖ペレットを残して、すべてのドアを開いたままにしておきます。
    注: この段階で無い動物の動き (図 1) を追跡する必要があります。
  3. 1 ~ 3 日: 10 分の期間の迷路、制限なしで迷路を探索する、1 日あたり 1 x に動物を個別に配置します。
  4. 4-5 日: 迷路の中で動物を個別に配置します。各アームの 2 ペレットを残して、両側から料理にそれらを許可します。すぐに両側からペレットを食べた後や、迷路の中の 5 分後、迷路から動物を削除します。
    注: このステージおよび前のステージの主な違いは動物が両側からペレットを食べた後すぐに迷路から削除する必要があります。これは裁判の終わりに迷路から削除されると動物を理解でしょう。
  5. 各セッションの後 70% エタノールで迷路の床をきれい、迷路の中で次の動物を配置する前に、エタノールが蒸発したことを確認します。

4. 弁別訓練

  1. 迷路の準備
    1. 6 日目: は少なくとも 1 h 実験前に実験室に動物をもたらします。
    2. Arduino のプログラムを実行し、試行数は最初 4 試験強制選択肢となります、残りの部分は、選択試験になります 14 に設定。
      メモ: プログラムはランダムに、におけるの左右に割り当てられる試験の等しい数を生成します。
    3. 各試行が始まる前に、HRA と LRA は、他の腕に 2 ペレットとしてキューにある目標腕に 4 ペレットを配置します。
  2. 強制選択トライアル トレーニング (4 回)
    1. 擬似ランダムに各試験前に片方の腕をブロック動物は他の腕を選択させます。
      注: ブロックのアームは聴覚信号 HRA の側面を強調しながら高報酬腕や低報酬アームすることができます。
    2. [開始] ボックス (図 1) に動物を配置します。5-7 秒後同時にスタート ゲートを開き、Arduino のインターフェイス ウィンドウで開始] をクリックします。
    3. ペレットを食べた後すぐに迷路の中の 5 分後、動物を収集します。
    4. 2 分間ホーム ケージに動物を残します。
  3. 選択試験の訓練 (10 回)
    1. 各試験の前に HRA をソフトウェアで選択されている腕のドア B を閉じます。(LRA) の反対側の腕でドアの開くを残します。
    2. [開始] ボックス (図 1) に動物を配置します。5-7 秒後同時にスタート ゲートを開き、開始] をクリックします。
    3. 動物がどちらかの腕を自由に選択ができます。動物がドアを開けて、HRA を選択した場合は、商工会議所、シャット ダウンのドア、および選択した食品にも動物のアクセスを与えるすぐにドアを開けて B を入力動物をしましょう。
    4. 場合は、動物は、LRA、よく食品に動物のアクセスを与えるためにドアを開けて B を選択します。
    5. それが選択された食品のすべての食品をよく食べた後動物を削除し、2 分間ホーム ケージでそれを残します。
    6. 動物ごとの 10 の選択試験を完了し、試験では各動物の選択 (HRA または LRA) を記録します。
    7. 各トレーニング セッションの後のすべての選択試験高報酬選択 (HRC) の割合を計算します。
    8. 14 コースが完了した後、各赤外線センサーによって得られた個々 の回は Arduino インターフェイス ウィンドウに表示されます。

5. 遅延トレーニング

  1. 各動物は、HRC の弁別訓練 (ステップ 4) では 80% に達している、動物ごとの 1 日あたりの 10 の試験を実行することによって遅延トレーニングを開始します。この段階で、ドア B は動物 HRA を選択したときにだけ、5 秒の遅延の後開かれます。
  2. 動物には、5 秒の遅延を考慮したトレーニング セッションの最後に 80% の HRC が達すると、10 に遅延が増加次のトレーニング セッションのための s。
  3. 動物は 10 秒遅れで、80% の HRC に達したら、15 に遅延が増加次のトレーニング セッションのための s。
  4. 各トレーニング セッションの後、HRC を計算する各試験動物の選択を記録します。
  5. 試験が完了した後、各赤外線センサーによって得られた個々 の回は Arduino インターフェイス ウィンドウに表示されます。
    注 1: タイマーは、 enter キーを押して開始します。'Time_decision' は、IRB 1 に鼻突く後の時間です。'Time_left_1' は動物改 IRB-1 L 'Time_left_2' は、IRB-2 L が壊れた時。行動の研究は、電気生理学や神経イメージングと組み合わせる場合 (例えば、カルシウム イメージング) メソッド、神経信号を動物の行動のより良い同期のフィルム記録が示唆されました。

6. 電気生理学 (電極作製)

  1. 単一またはバイポーラ電極を使用すると、ローカル フィールド電位 (LFPs) を記録します。
    注: ローカル再ボリューム伝導の影響を減らすために参照可能にするため、バイポーラ電極の使用が示唆されました。したがって、記録された LFP は 〜 200 μ m 間隔のヒントを 2 つの電極間の差動電圧です。
  2. バイポーラ電極をするためには、2 つのタングステン電極を接着または 2 のステンレス鋼線を一緒に風 (通常、50 μ m 径のステンレス鋼ワイヤーの PFA コーティングが使用されます)。
  3. 接地をはんだ付けし、記録記録システム電気生理学へのコネクタになるミニ プラグ/ソケットに配線します。

7. 麻酔

  1. ケタミン (100 mg/kg) と (8 mg/kg)、キシラジンの混合物の腹腔内投与によってまたはイソフルラン次の手順で説明するように管理することにより、電極を移植するには、ラットを麻酔します。
    注: その麻酔深度の制御の向上のためには、イソフルランの使用をお勧めします。
  2. 制御された酸素と麻酔蒸気流の麻酔器を使用します。
  3. イソフルランによる動物の麻酔、誘導室に配置し、麻酔器の約 4%、500-1,000 mL/分で酸素の割合でイソフルランを設定します。
  4. 動物の立ち直り反射が消えるまで誘導を続けます。
  5. マシンで 1 2.5% のイソフルラン、300-400 mL/分の酸素、麻酔維持率を設定します。
  6. 脳定位固定装置に断熱材 (綿) と熱パッドを配置し、し、脳定位固定装置で動物を固定化します。
  7. 動物の足の指をつまんで麻酔のレベルを測定します。

8. 手術

  1. 電気シェーバーやハサミを使用して、動物の頭を剃る切開が行われることです。
  2. スクラブ 4% ポビドン ・ ヨード エタノールとし、外科領域。
  3. 手術中に動物の角膜を保護するために目を潤滑します。
  4. 組織鉗子を使用すると、動物の目と耳の間の皮膚を軽く引いてください。はさみを使って、鉗子の間に挟まれて、皮膚をカットし、骨膜を削除します。
  5. きれいにし、頭蓋骨を消毒する過酸化水素を使用します。
  6. 定位座標を使用して電極挿入ポイントの場所を見つけ、頭蓋骨の上に永久的なマーカーをマークします。
  7. ハンドヘルド ドリルを使用して、アンカー、インプラントと記録電極ごとの 1 つの穴に 1 つずつ接地電極の 1 つの穴を作る。
  8. 皮質と皮質下の損傷を最小限に抑えるために非常に遅い速度で電極を挿入します。
  9. 小ねじを使用して頭蓋骨に接地電極を接続します。
  10. 歯科用アクリル セメントの薄い層を使用して場所のコネクタ プラグ/ソケットを固定します。
  11. ブプレノルフィンを注入 (15 μ g/kg、皮下) またはメロキシカム (1-3 mg/kg 皮下) 鎮痛剤として。
  12. 回復する温水マットにケージに動物を残します。それは麻酔から回復するまで、少なくとも 30 分動物を観察します。

9. 術後訓練

  1. 手術の後、少なくとも 10 日間の回復期間を許可します。ハウス食品への無料アクセスを個別に持つ動物と自由水し、それらを日常的に監視 (詳細については Rudebeck、ウォルトン、スミス、バナーマン、Rushworth7参照)。
  2. リカバリ後動物の食事療法を自由摂食量の 85% に制限することを開始します。
  3. (手順 4) 差別相をリコールする迷路の中で動物を再教育します。
  4. HRC の 80% を達成しているまでマウスを再訓練を続けます。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

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

ここで表示されるデータは、左眼窩前頭皮質 (OFC) から 6 Wistar ラット (PFA 被覆ステンレス鋼) のバイポーラ電極を用いた前帯状皮質 (ACC) 記録された LFP です。表 1は、各訓練段階の行動獲得の長さを示します。座標のラットからのターゲットの場所を調べた脳のアトラス9そのとおり: AAC、前、正中線と 2 mm; 頭蓋骨に腹側の 0.8 mm 外側前方 1.2 mm のOFC の正中線へと 5.4 mm 頭蓋骨に腹側の前の前方 3.5 mm、2.3 mm 横します。

録音帯域通過フィルター (0.01 - 250 Hz) の LFPs を抽出して、1,000 Hz でサンプリングします。マルチ テーパー10を使用して LFPs のスペクトル解析を行った.5 Slepian テーパーと 3 つの時間帯...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

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

齧歯動物は、長い学習およびメモリ2,14強化行動7,,1516など認知能力から、さまざまなトピックを扱う脳の研究で使用されています。臓器17,18 ・神経薬理学19,20の中央制御。提案プロトコルでは、電気生理学とイメージングに関わる実験に適した複雑な行動のタスクを説明しました。については、ラットの遅延に基づく強化ガイド タスク、それがラットからマウスに合わせることができるマウスを同様に乾燥した土地のタスクの実行します。

音声刺激を誘発する刺激として...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

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

著者が明らかに何もありません。

謝辞

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

この研究に支えられ RMH 神経科学財団、オーストラリア;オーストラリアの頭脳の基盤;RACP Thyne リード交わり、オーストラリア;プロジェクトによって認知科学技術評議会、アッバス Haghparast にイランから与えます。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
T-mazeSelf made
Dustless Precision Sugar PelletsTSE Systems Intl. GroupF002345 mg, スクロー
スケタミン塩酸塩注射, USPSigma-Aldrich6740-87-0
XylazineSigma-Aldrich7361-61-7
定位固定装置Stoelting
Isofluranサンタクルスバイオテクノロジーsc-363629RxPFA
コーティングされたステンレス鋼線AMシステム
アクリルセメントバーテックス、マサチューセッツ州、米国
(木製またはPVC(ポリ塩化ビニル製)地元のサプライヤーMini-Fit
電源コネクタモレックス15243048
エタンノール70%地元のサプライヤー
ブプレノルフィン、ダイヤモンドバック、薬
Arduino、UNOArduino、
https://www.arduino.cc/ 赤外線発光ダイオードシャープGL480E00000Fhttp://www.sharp-world.com/
Chronux ToolboxChronux.org
、Arduinoコード、https://github.com/dechuans/arduino-maze
、、、、

参考文献

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Gold, J. I., Shadlen, M. N. The neural basis of decision making. Annual Review of Neuroscience. 30, 535-574 (2007).
  2. Shi, Z., Müller, H. J. Multisensory perception and action: development, decision-making, and neural mechanisms. Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 81(2013).
  3. Sutton, R. S., Barto, A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. 1, MIT Press. Cambridge, MA. (1998).
  4. Khani, A., Rainer, G. Neural and neurochemical basis of reinforcement-guided decision making. Journal of Neurophysiology. 116, 724-741 (2016).
  5. Fatahi, Z., Haghparast, A., Khani, A., Kermani, M. Functional connectivity between anterior cingulate cortex and orbitofrontal cortex during value-based decision making. Neurobiology of Learning and Memory. 147, 74-78 (2018).
  6. Khani, A., et al. Activation of cannabinoid system in anterior cingulate cortex and orbitofrontal cortex modulates cost-benefit decision making. Psychopharmacology. 232, 2097-2112 (2015).
  7. Rudebeck, P. H., Walton, M. E., Smyth, A. N., Bannerman, D. M., Rushworth, M. F. Separate neural pathways process different decision costs. Nature Neuroscience. 9, 1161-1168 (2006).
  8. Gage, G. J., et al. Surgical implantation of chronic neural electrodes for recording single unit activity and electrocorticographic signals. Journal of Visualized Experiments. (60), e3565(2012).
  9. Paxinos, G., Watson, C. The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates. , Academic Press. San Diego, CA. (1998).
  10. Bokil, H., Andrews, P., Kulkarni, J. E., Mehta, S., Mitra, P. P. Chronux: a platform for analyzing neural signals. Journal of Neuroscience Methods. 192, 146-151 (2010).
  11. Cohen, M. X. Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice. , MIT Press. Cambridge, MA. (2014).
  12. Luk, C. -H., Wallis, J. D. Choice coding in frontal cortex during stimulus-guided or action-guided decision-making. Journal of Neuroscience. 33, 1864-1871 (2013).
  13. Rudebeck, P. H., et al. Frontal cortex subregions play distinct roles in choices between actions and stimuli. Journal of Neuroscience. 28, 13775-13785 (2008).
  14. Goshadrou, F., Kermani, M., Ronaghi, A., Sajjadi, S. The effect of ghrelin on MK-801 induced memory impairment in rats. Peptides. 44, 60-65 (2013).
  15. Haghparast, A., et al. Intrahippocampal administration of D2 but not D1 dopamine receptor antagonist suppresses the expression of conditioned place preference induced by morphine in the ventral tegmental area. Neuroscience Letters. 541, 138-143 (2013).
  16. Esmaeili, M. -H., Kermani, M., Parvishan, A., Haghparast, A. Role of D1/D2 dopamine receptors in the CA1 region of the rat hippocampus in the rewarding effects of morphine administered into the ventral tegmental area. Behavioural Brain Research. 231, 111-115 (2012).
  17. Chaleek, N., Kermani, M., Eliassi, A., Haghparast, A. Effects of orexin and glucose microinjected into the hypothalamic paraventricular nucleus on gastric acid secretion in conscious rats. Neurogastroenterology & Motility. 24, e94-e102 (2012).
  18. Kermani, M., Eliassi, A. Gastric acid secretion induced by paraventricular nucleus microinjection of orexin A is mediated through activation of neuropeptide Yergic system. Neuroscience. 226, 81-88 (2012).
  19. Kermani, M., Azizi, P., Haghparast, A. The role of nitric oxide in the effects of cumin (Cuminum Cyminum L.) fruit essential oil on the acquisition of morphine-induced conditioned place preference in adult male mice. Chinese Journal of Integrative Medicine. , 1-6 (2012).
  20. Ahmadi, A., et al. Synthesis and antinociceptive behaviors of new methyl and hydroxyl derivatives of phencyclidine. Current Medicinal Chemistry. 19, 763-769 (2012).

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

Operant T mazeDelay based Decision MakingReinforcement guided BehaviorRodent Cognitive TaskAutomated Behavioral AssayLocal Field PotentialAnterior Cingulate CortexInfrared Motion SensorsCustom Software ProgramSugar Pellet Reward

関連記事