ラットにおける運動性能の速度と精度に対するパートナーの影響を評価するタスク

サマリー

社会的条件下でのラットの運動性能の速度および精度を測定する手順について説明する。このプロトコルにより、1回の実験でモータ性能の速度と精度に対する他者の存在の影響を調べることができます。

要約

我々の知るうところによれば、動物の性能の正確性に対する単なる存在の影響を調べた研究はない。そこで、ラットの運動性能(速度と精度)を社会的な状態で測定する実験的なタスクを開発しました。ラットは滑走路上を走り、滑走路の端でレバーを引き下げる訓練を受けました。試験では、ラットは、レバー(ペアまたは社会的状態)を超えて、単独でタスクを単独で行うか、または同盟国のラットの存在下で行った。パフォーマンス速度の指標として、走り始め、滑走路を走り、レバーを引き下げるのに必要な時間を測定しました。パフォーマンス精度の指標として、ラットが最初の試み中にレバーを引き下げることができる試行回数をカウントしました。分散の一方通行および双方向繰り返し測定分析を使用して、データを分析しました。このランアンドプルタスクにより、1回の実験でモータ性能の速度と精度の両方に対する別のコンディ縮性の存在の影響を調べることができました。結果は、ラットが単一のセッションよりもペアセッションでより速く、しかしより正確にタスクを実行することを示しました。このプロトコルは、ラットの運動性能の速度と精度に対する単なる存在の影響を調べる有効な動物モデルであろう。

概要

オール^ポート1は「社会的円滑化」を「同じ動きをする他者の視覚や音からの反応の増加」と呼んで以来、社会状況が人間や動物に与える影響は長い間調査されてきた。^2.オール^ポート1は社会情勢(共同行動または単なる他の存在)を区別しませんでしたが、他の存在が単にパフォーマンス速度または^{周波数3、4に影響を与えることが示されています。、5,6}.さらに、動物では、他の特異的な単なる存在は、^{ラット7、8および}単純な間にレバープレスタスク中に高い応答速度またはより高い応答速度をもたらす認知タスク⁹.

ヒトにおいては、社会的状況が応答頻度または速度だけでなく、^性能10の精度にも影響を及ぼすことが示されている。ボンドとTitus¹¹によるメタ分析に基づいて、Strauss¹²は、社会的円滑化に関する研究で使用される状況は、使用されるタスクの特徴に応じて異なる効果を持つだろうと主張しました。特に、身体を正確にコントロールし、ある程度のスピードで実行する能力に高い要求を課すタスクを使用した場合、パフォーマンスの低下が予想されます(性能の正確さ)¹³.

カップル^{研究14、15}を除いて、しかし、動物の社会的円滑化に関するほとんどの研究は、パフォーマンスの正確さに焦点を当てていない。例えば、高野とウケゾ^ノ16は、熟練した到達^タスク17を用いてラットにおける単なる存在の効果を調べた。彼らはネズミが振り向いて、前肢を使って棚の報酬ペレットをつかむ必要がありました。著者らは、タスクがパフォーマンスの正確さの指標を提供できるにもかかわらず、パフォーマンスの速度のみを報告しました。逆に、小倉と松^島14は、ひよこの走行速度だけでなく、ペッキング精度に対する共作用の影響を調べた。その結果、ペッキング精度が低く、協調状況では単独の状況よりも走行速度が高かったことが示された。

小倉と松^島14は初めて行動の質的側面に焦点を当てたが、彼らの研究は共作用の効果についてであった。共同行動を含むほとんどの社会的状況は、必然的に別の存在を意味する。共同作用に特有の効果を調べるには、単なる存在の影響と、単なる行動の効果を個人のパフォーマンスに対する影響とを解離することが不可欠である。しかし、研究は単なる存在の影響を調査しなかった。我々の知るうところによれば、動物の性能の正確性に対する単なる存在の影響を調べた研究はない。

高野とウケゾノの^研究16で使用されるタスクを修正し、単なる存在が性能速度と精度の両方に及ぼす影響を評価しました。この方法により、1回の実験でラットのパフォーマンス精度と性能速度に対する社会状況、特に単なる特異性の存在が、パフォーマンス精度と性能速度に及ぼす影響を調べることができます。

プロトコル

この実験プロトコルは、同志社動物実験委員会によって承認されました。

注:光の期間中にすべての実験セッションを行います。

1. 動物

1. 300−350gの重さの実験的に素朴な雄のアルビノウィスターラットを使用し、適切な温度と湿度(23±2°C、70%)で管理された飼育室の個々のケージに入れます。そして、水へのアドリビタムアクセス。12 時間/12 h (光周期は午前 8:00 から始まる) でライト/ダーク サイクルを維持します。
2. 10匹のラットを被験者として割り当て、残りはランダム化を使用して連合ラットとして割り当てます。
3. 食物不足による実験を通じて、ラットの体重をフリーフィード重量の85~90%で維持します。
   注:連合国の割り当ては、必要な動物の数と1つの研究のための時間を減らすことです。

2. 装置

注:装置の概要を図1に示す。本装置は、以前の^{研究16、17}を参照して開発^され、改変された。

1. 中央のパーティション(幅5cm)を持つ透明なアクリルボックス(19 cm x 110 cm x 20 cm)を構築し、2つのギロチンドアを挿入します。ギロチンのドアを箱の両側から15cm離して置きます。仕切りにブザー(400Hz、75dB)を取り付け、褒美ペレット(45mg)を箱の側面にある食品容器に入れるペレットディスペンサーを設置します。
2. 中央の仕切り内の棚に金属製のレバー(グリップバー:φ3mm、高さ5cm)を設置し、滑走路に面した各壁にスリット(幅1.5cm)を設け、前肢を使ってレバーにアクセスできるようにします(図2)。しかし、連合軍側では、コンフェデレーションがレバーにアクセスすることを禁止するパーティションの壁の前に透明な壁を挿入します。
3. ラットのレバープルの動きで押されたレバーの下にディスペンサーを活性化するためのスイッチを置きます。実験者がレバーを引き上げるのに必要な、適切な長さの腸をレバーに結び付けます。
4. Arduino Mega 2560 REV3を使用して、ギロチンドア、ブザー、ペレットディスペンサーを制御し、ディスペンサーの赤外線センサーとスイッチから値を取得します。空気ボンベを操作し、ギロチンドアを開けるために空気圧縮機(25 L)を準備します。
5. 装置の外側のパーティションの近くにビデオカメラを設置し、横視からラットのレバープル性能を記録する(60フレーム/秒[fps])。十分なビデオ再生ソフトウェアを使用して、ビデオ録画のフレームごとに分析を行います。

図1:このプロトコルで使用される装置の概略図。中央のパーティションは、ボックスを 2 つのフィールドに分割します。箱の両側にギロチンドアがあり、ドアは開始区域および滑走路にフィールドを分割する。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図2:装置の中央仕切り。ラットはバーをつかみ、パーティションのスリットを通してレバーを引っ張ることができます。ペレットディスペンサーのスイッチはレバーの下にセットされ、1つのレバープルアクションは1つのペレットの配達をもたらす。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

3. 手続き

1. 報酬ペレットの取り扱いと習慣化
   1. トレーニング手順の前に、実験者によって3日間10分/日のすべてのラットを処理します。
   2. 報酬ペレットの習慣として、取り扱い後3日間、各ラットに3gの報酬ペレットを与える。
2. 装置への習慣化
   1. 被験者ラット
      1. 報酬ペレットの習慣化の3日目に、実験者が毎日ペレットを与える前に、各ラットを、ギロチンドアを閉じたまま、15分間、装置の被験者側の滑走路に置きます。
   2. コンフェデレートラット
      注:習慣セッションは2つあります。
      1. 最初の習慣では、ステップ 3.2.1.1 と同じ期間に、各ラットを装置の両側の滑走路に 15 分間配置します。
      2. 2番目の習慣では、被験者ラットがランアンドプルシーケンスのトレーニングを完了した翌日のステップ3.2.2.1の方法に従ってください(セクション3.6で述べたように)。
         注:一度に1匹ずつ、コンフェデレートラットと被験者ラットの習慣セッションを別々に行います。試験段階が始まるまで、ラットに装置内の別のラットを満たさせない。
3. マガジントレーニング
   注:被験者ラットについては、次のように器具に居住の翌日に雑誌トレーニングセッションを行う。ラットがすべての食物ペレットを食べない場合は、翌日に再び雑誌のトレーニングセッションを行います。
   1. 連合国側の食物受容体に1つの報酬ペレットを置き、連合国が試験段階で食べるペレットの嗅覚特性の影響を除外する(セクション3.7を参照)。
   2. 被験者の側の滑走路に被験者のラットを置き、ギロチンドアを閉じたままにします。
   3. 可変時間30sスケジュールでペレットディスペンサーを使用して、食品容器に報酬ペレットを60回提供します。被験者ラットがすべての送達されたペレットを食べることを確認してください。
4. レバープルアクションのシェーピング
   注:図3は実験のフローチャートです。
   1. 各被験者の側と連合国側の食品容器に1つの報酬ペレットを置きます。コンフェデレートラットをシェーピングセッションに配置しないでください。
   2. 被験者のラットをギロチンドアを閉じたまま、被写体側の滑走路に置きます。その後、レバーを引き下げるネズミを訓練します。5つの配筋基準(A-E)でレバープル動作を徐々に整えます:(A)スリットに近づきます。(B) グリップバーをラットの銃口または前肢に触れ、あらかじめレバーを被写体の側面に引き下げます。(C) レバーをラット側に傾斜(60°-30°の角度)でグリップバーに触れます。(D) 基準C(E)と同じ条件でバーをつかみ、ネズミの側に引き下げ、レバーを直立させた状態でラットの側に引き下げます。
   3. 60の報酬が与えられたら、または30分が経過した場合、毎日のセッションを終了します。ラットがセッションで基準Eを40回完了すると、レバープルシェーピングフェーズがその日に終了します。
      注:ほとんどすべてのラットは20分以内に毎日の整形セッションを終了します。

図3:実験手順のフローチャート。被験者ラットは、この順序でトレーニングフェーズとテストフェーズを通過します。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

5. レバープルアクションのトレーニング
   1. 被験者のラットを開始領域に配置します。訓練セッションに連合軍のネズミを置かないようにしてください。ブザーのトーンを5sに表示し、ドアを開けます。被験者のラットがレバーを引き下げたら、食品ペレットを提供し、レバーに結ばれた腸を使用してレバーを引き上げます。
   2. ラットがレバーを10回(フェーズの最初の3日間)または6回(フェーズの最後の3日間)引き下げ、すべての報酬ペレットを消費した後、ドアを閉め、実験者の手で開始領域に移動します。
   3. 20 秒のインタートライアル間隔 (ITI) の後、手順 3.5.1 と 3.5.2 を繰り返します。各ラットが60ペレットを獲得したら、毎日のセッションを終了します。
      注:このトレーニングはまた、Wistarラットは通常、ドアの動きに応じて最初に凍結行動を示すので、ブザー音とドアの開口部にラットを習慣化することを目指しています。各ラットの毎日のセッションは約15分を必要とし、このトレーニングフェーズには6日間が必要です。
6. ランアンドプルシーケンスのトレーニングフェーズ
   1. ステップ 3.5.1 で同じ手順を実行します。
   2. ネズミがレバーを1回引き下げて報酬ペレットを消費したら、ドアを閉めて実験者の手でスタートエリアに移動します。
   3. 20 s の ITI の後、次の試行を開始します (手順 3.6.1 および 3.6.2)。各ラットが30ペレットを獲得したら、毎日のセッションを終了します。
      注:各ラットの毎日のセッションは約20分を必要とします。ラットのスコアがアシプトートに到達するには約10日が必要です。
7. テストフェーズ

図4:各試験条件の説明。単一段階では、被験者ラットはタスクを単独で実行した。ペアフェーズでは、連合軍のラットを被験者のラットと反対側の滑走路に配置します。パーティションの前の透明な壁は、連合軍のネズミがレバーにアクセスするのを妨げます。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

注:テスト フェーズには、単一またはペアの 2 つの条件のセッションが含まれます (図 4)。単一の条件では、ラットはタスクを単独で実行します。つまり、試用版は、ランアンドプル シーケンスのトレーニングセッションと同じです (セクション 3.6)。ペア条件では、連合ラットは箱の反対側に存在する。コンフェデレートラットは、パーティションの前に明確なアクリル壁のためにレバーにアクセスできません。

1. ランアンドプル シーケンスのトレーニング フェーズのセッションと同じ単一のセッションを実行します (セクション 3.6)。各ラットが30ペレットを獲得したら、毎日のセッションを終了します。特に単一の状態でのセッション中に、連合国側の食品容器に1つの報酬ペレットを置きます。
2. ペアセッションでは、連合国のラットをパーティションの近くに保つために、被験者ラットのITI中に、連合国のラットに報酬ペレットを与えます。

4. データ分析

1. パフォーマンス精度のインデックス
   1. 装置の外側の仕切り付近のビデオカメラを使用して、ラットのレバープルの動きのビデオを記録します。すべてのセッションが完了したら、適切なビデオ再生ソフトウェアを使用してビデオ録画のフレームごとに評価を確認します。
   2. 実験中の実験者の目視観察によって、ラットの引っ張り運動が最初のヒットであったかどうかを評価する。
      注:最初のヒットトライアルは、ラットがレバーへの最初の試み中にレバーを把握し、引き下げることができる試験として定義されます。
   3. 各セッション (ラン アンド プル トレーニング フェーズ) または各フェーズ (テスト フェーズ) で分析に使用するすべての試行に対する最初のヒット試行の割合として、各被験者の最初のヒット率を計算します。
2. パフォーマンス速度の指標
   1. ペレットディスペンサーのスイッチの値から試用を完了するために必要な時間を計算します: トライアルを完了するのに必要な時間 = (スイッチが押された時間) - (ドアが開かれた時間)。次に、赤外線センサーの値を使用して、試用の完了に必要な時間を 3 つのセクションに分割します (図 5)。
      注:開始待ち時間(図5a)は、ドアの開口部から第1センサでのラットの到着までの時間として定義される。同様に、走行時間(図5b)は、第1センサの到着から第2センサへの到着までの時間である。レバープル待ち(図5c)は、第2センサの到着からディスペンサーのスイッチが押された時点までの時間です。
   2. 分析には、最初のヒットトライアルの期間のみを使用します。分析のために、各セッション(トレーニングセッション)と各フェーズ(テストフェーズ)の各被験者の中央値を計算します。

図5:パフォーマンス速度の指標の測定。(a)開始待ち時間:ドアの開口部から最初のセンサーでのラットの到着までの持続時間。(b)走行時間:最初のセンサーでのラットの到着から2番目のセンサーでの到着までの持続時間。(c)レバープル待ち時間:2番目のセンサーでのラットの到着からレバープル応答の完了までの持続時間。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

3. 統計分析
   1. ラン・アンド・プル・シーケンスのトレーニング・フェーズのインデックスについて、セッション数を各インデックスの主題因子として一方通行の繰り返し測定分析(ANOVA)を行います。
   2. テストフェーズのインデックスの場合、フェーズ(フェーズ1または2)の数と条件(ペアまたは単一)の数をテストフェーズの各インデックスの被験者内因子として双方向繰り返し測定ANOVAを実施します。統計的有意性はα= 0.05に設定した。

結果

ランアンドプルシーケンスのトレーニングフェーズ

図6は、ランアンドプルシーケンスのトレーニングフェーズからの平均(SEM)スコアの平均±標準誤差を示しています。平均初ヒット率(図6A)は、トレーニングフェーズの前半に徐々に増加し、その後約85%で停止した。分散分析の結果、セッション数の主な効果が有意であったことが示された(F(7,63)= 3.74、p= 0.002、ε ²_G = 0.211)。 複数の比較では、後者の4つのセッション(すべてのp値> 0.60)の間に有意な差がないことが明らかになりました。

図 6: ランアンドプルシーケンスのトレーニングフェーズのセッションからの平均± SEM スコア。(A)パフォーマンス精度のインデックス。(B)パフォーマンス速度の指標。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

同様に、パフォーマンス速度のインデックス (図 6B; 開始待ち時間、実行時間、およびレバープル遅延) は、最初の 4 つのセッションの間に連続的に減少し、すべての値は後者の 4 つのセッションの間で約 600 ミリ秒で安定しました。すべてのインデックスについて、ANOVA はセッション数の主な効果が有意であることを示しました (開始待ち時間: ( (F(7,63) = 6.21、 p < 0.001、 ε²_G = 0.279; 実行時間: (F(7,63) = 3.98, p = 0.001,ε²_G = 0.170;レバープル待ち時間: (F(7,63) = 11.85, p < 0.001, ε²_G = 0.350)セッションによる複数の比較では、すべてのメジャー (すべてのp値 > 0.12) の後者の 4 つのセッションの間に有意な差は生じものになっていません。

図7は、試験段階におけるセッションからの平均±SEMスコアを示す。パフォーマンス精度の指標に関しては、ペアフェーズの最初のヒット率(図7A)は単相よりも低かった。さらに、第2段階の最初のヒット率は、2つの条件の第1段階よりも高かった。ANOVAの結果は、条件の有意な主効果を示しました (F(1,9) = 6.25, p = 0.034, ε²_G = 0.114) と位相 (F(1,9) = 14.1, p = 0.005, ε²_G = =0.147)が有意ではなかったが(F(1,9)= 0.15、p = 0.703、ε ²_G = 0.002)。

図 7: テストフェーズのセッションからの平均 ± SEM スコア。パフォーマンス精度の指標(A: ファーストヒットレート) とパフォーマンス速度の指標(B: 開始待ち時間、C : 実行時間、および D: レバープル遅延) p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05.このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

パフォーマンス速度のインデックスに関しては、ペアフェーズ(図7B)の開始待ち時間は単一フェーズよりも短かった。ANOVAの結果は、開始待ち時間に対して、条件の主な効果のみが有意であった(F(1,9)=23.1、p =0.001、ε ²_G = 0.065)、フェーズと相互作用の主な効果は有意ではなかった(( フェーズ: F(1,9) = 0.03, p = 0.878, ε²_G < 0.001;相互作用: F(1,9) = 0.002、 p = 0.970、ε ²_G < 0.001)同様に、レバープル待ち時間の条件間に差が認められた(図7D)。開始待ち時間と同様に、レバープル待ち時間に対して、ANOVAは条件の有意な主効果を示しました(F(1,9) = 23.3、p = 0.001、ε ²_G = 0.183)。 フェーズの有意な主な効果はなかった (F(1,9) = 2.72, p = 0.133, ε²_G = 0.028) と相互作用 (F(1,9) = 1.07, p = 0.327, ε²_G = =0.002) 実行時間に対して有意な影響はなかった(図 7C,条件: F(1,9) = 3.03, p = 0.116, ε²_G = 0.004; 位相: F(1,9) = 4.46, p =0.063, ε²_G = 0.010;相互作用: F(1,9) = 0.29, p = 0.602, ε²_G < 0.001)

図1:このプロトコルで使用される装置の概略図。中央のパーティションは、ボックスを 2 つのフィールドに分割します。箱の両側にギロチンドアがあり、ドアは開始区域および滑走路にフィールドを分割する。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図2:装置の中央仕切り。ラットはバーをつかみ、パーティションのスリットを通してレバーを引っ張ることができます。ペレットディスペンサーのスイッチはレバーの下にセットされ、1つのレバープルアクションは1つのペレットの配達をもたらす。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図3:実験手順のフローチャート。被験者ラットは、この順序でトレーニングフェーズとテストフェーズを通過します。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図4:各試験条件の説明。単一段階では、被験者ラットはタスクを単独で実行した。ペアフェーズでは、連合軍のラットを被験者のラットと反対側の滑走路に配置します。パーティションの前の透明な壁は、連合軍のネズミがレバーにアクセスするのを妨げます。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図5:パフォーマンス速度の指標の測定。(a)開始待ち時間:ドアの開口部から最初のセンサーでのラットの到着までの持続時間。(b)走行時間:最初のセンサーでのラットの到着から2番目のセンサーでの到着までの持続時間。(c)レバープル待ち時間:2番目のセンサーでのラットの到着からレバープル応答の完了までの持続時間。このフィギュアは関口と^畑12から変更されています。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

ディスカッション

このタスクは、モータ性能の速度と精度に対する他者の単なる存在の影響を評価することを可能にします。ここに報告される効果サイズは十分に大きくなります。我々は、ε2(この実験ではε2とε2Gの間に大きな差はなかった)を再計算し、これらの効果サイズは中(ε2 > 0.06)または大(ε)とみなされます。 ² > 0.14) コーエン¹⁸によって提示された基準に従って.このため、本研究で見られる違いは有意義で信頼性が高いと考えました。実験の結果^{は、人間4、10}の研究の結果とほぼ一致し、小倉と松島の^研究14の結果は、走行の速度と精度に対する共作用の影響を調べた。ひよこのペッキング動作。人間の社会的円滑化に関する研究は、行動の速度と正確さの両方に対する社会条件の影響を調査したが、動物のほとんどの以前の研究は、パフォーマンスの精度に対する単なる存在の影響を調査していない。本明細書に提示されるプロトコルは、単なる存在がモータ性能に及ぼす影響を調査するためのより良い動物モデルを提供する。

制限として、ペアでの最初のヒット率と単一条件の差は、練習の効果として解釈することができます。おそらく十分な訓練にもかかわらず、ラットの性能を改善する余地があるかもしれません。ランアンドプルシーケンスのトレーニングフェーズの最後の4つのセッションでは、パフォーマンスの精度とパフォーマンス速度の指標にこれ以上の変化はありませんでした。しかし、テスト段階では、最初のヒット率は継続的に増加しました。この増加は、実践の効果として解釈されるかもしれません。さらに、この実験設計(A-B-A-B設計)は、条件の影響から実践の効果を排除することはできません。今後の実験では、(1)A-B-B-A設計またはその他の適切な実験計画を使用して実践の効果を排除し、(2)ラン・アンド・プル・シーケンスのトレーニングフェーズを延長することを検討する必要があります。

このプロトコルは、主題間の設計を持つ研究で使用できますが、質問に対する答えは「どちらのデザインが適切ですか?被験者内または被験者間で??一般に、被験者間設計を用いて行われる研究では、この研究で観察される可能性のある実践効果を除外することができます。しかし、被験者間の設計は、1つの研究のためにより多くの動物とより多くの時間を必要とします(すなわち、この記事のプロトコルを使用する場合、1つの装置を使用して1日にすべてのラットをテストするために1日あたり7−8 hが必要になります)。被験者内設計を用いて研究を行えば、1回の研究に必要な動物の数と時間を減らすことができますが、実験者は実践の効果を制御する必要があります。実験者が実験計画を選択する前に、時間とコストを慎重に検討する必要があります。

マイナーな変更により、このタスクは、^ミラー10およびラットの性能速度および性能精度に対するヒトで研究されている他の社会的状況による共同作用または社会的円滑化の効果を調査するために適用することができる。協調作用の効果を調えるには、中央の仕切りにあるレバーを2つのレバーに分け、各レバーを箱の片側で引っ張ることができるようにレバーを配置します。ミラーを使用する効果を調べるために、ボックスの連合国側のアクリルクリアウォールを鏡に変更します。同様に、不透明な壁の後ろに見えない連合の影響を調べることができます。これらの改変を用いての今後の研究は、種間の運動性能の多面的な比較による社会的円滑化の総合的な理解に寄与する。

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
45 mgダストレス精密ペレット げっ歯類、精製	バイオサーブ。	F0021
Arduino Mega 2560 REV3	Arduino S.r.l.	なし
フィーダー付きペレットディスペンサー(ラット)	ハーバード装置	76-0353
パワーDVD 14	サイバーリンク	なし	フレーム単位での再生を可能にする適切なビデオ再生プログラムを使用してください。
ラン&プルタスク装置	バイオメディカ(株)	オーダーメイド品	Arduinoからの入力を受けるエアシリンダの装置(ボックス)、エアコンプレッサー、制御装置のセットです。
ビデオカメラ	JVC	GZ-R300