げっ歯類の自動行動トレーニングのためのオープンソースの、完全にカスタマイズ可能な5択シリアル反応時間タスクツールボックス

Summary

現在のプロトコルは、Arduinoおよび関連ハードウェアと、自動行動トレーニング用のオプションのスクリプトを含む汎用性の高いMatlabツールボックスを使用して、げっ歯類動物モデル用のオープンソースの5選択シリアル反応時間タスクツールボックスの開発を説明しています。スクリプトはカスタマイズ可能で、さまざまな試行およびテスト設計の実装を容易にします。

Abstract

5択連続反応時間タスク(5-CSRTT)は、げっ歯類の視空間的注意と衝動性を研究するためによく使用される行動テストです。このタスクでは、動物が光源を備えた5つの小さな開口部の水平配列に注意を割り当て、限られた時間枠内で、1つの照らされたターゲット開口部を鼻で突いて、部屋の反対側の壁にある食品雑誌で食べ物の報酬を得る必要があります。このタスクは、応答精度や反応時間などの行動制御手段を考慮し、選択的な注意力と衝動性を推測することを可能にします。タスクの難易度は、刺激持続時間およびタスク設計全般を変更することによって制御することができる。市販の装置は、通常、実験チャンバと、タスクパラメータを指定するための特定のソフトウェアとからなるが、固定されたハードおよびソフトウェアのために、それらは、一般的な実験計画および特定のタスク要件および関連するデータ出力の変化に多くの制限をもたらす。この記事では、使いやすいシングルボードマイクロコントローラと標準電気技術コンポーネント、オープンアクセスのArduinoスクリプト、およびハードウェア制御と動作タスク仕様用のMatlabツールボックスに基づいて、完全にカスタマイズ可能な代替手段について説明します。ツールボックスにはオプションの階段手順が含まれており、自動行動トレーニングが可能です。カスタマイズされたチャンバにインストールできる完全なハードウェアセットアップと、自由に適応可能なソフトウェアは、標準化されていないタスクとチャンバの設計を促進します。システムの設計と、ハードウェア制御と実験セットアップのためのオープンソースコードが説明されています。

Introduction

5-CSRTTは行動テストであり、注意におけるコリン作動系の役割および衝動行動に対するノルエピネフリン再取り込み阻害剤の影響を決定するなど、視覚注意プロセスおよび衝動性1,2,3,4,5,6を研究するためにげっ歯類においてしばしば使用される7 .標準装置は、応答精度、反応時間、衝動的および強迫的行動、運動能力、および動機1,2,3,4,5などの様々な制御手段を観察することを可能にする。これは、5つのLED装備の開口部の水平配列、開口部に対向するチャンバー壁の食品雑誌、およびハウスライト^2,5で構成されています。典型的なタスクでは、家の光が照らされ、セッションの開始は無料のペレットが配達される食品雑誌の照明によってマークされます。試験コースは、動物がペレット¹を取り出すために雑誌を鼻で突いたときに開始されます。その後、フードマガジンの光が消え、試行間間隔(ITI)が開始され、その間に動物は開口部に注意を向けることになっています。ITIが経過すると、刺激照明がアパーチャ1^、2、5の¹つで提示される。刺激は、刺激持続時間(StD)として知られる特定の長さに対して与えられる。動物は、刺激が提示されている間、またはStDが終了した後の限られた時間枠(制限付きホールド(LH)として知られている)の間に刺激に反応することができる。応答するために、動物はターゲット開口部を鼻で突く必要があり、正しく行われれば、報酬は食品雑誌^1,2,5でリリースされます。さもなければ、誤った応答、ならびに刺激提示前の応答(予測的または時期尚早)または応答の失敗(省略)はタイムアウト(TO)をもたらし、その間に家の照明は一定期間消灯される1^、2、5(図1)。一般に、判別的刺激精度は注意機能を測定するが、時期尚早および忍耐的応答(刺激提示後の開口部での反復応答)は衝動的行動および強迫性の尺度とみなされる^1、4、^5、6。

図1:典型的な5-CSRTTの可能な試行シーケンス。 試行間間隔に続いて、刺激ライトは特定の期間オンになり、制限ホールド間隔の間はオフになります。ラットは、正しく答えて報酬を受け取るか、間違って答えてこの間にタイムアウトを得ることができます。ラットが時間内に応答しない場合、その省略はタイムアウトをもたらす。同様に、光刺激の提示前に応答すると、そのタイミングの早い応答はタイムアウトになります。別の試用は、報酬の収集後またはタイムアウト期間の終了後に開始されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

5-CSRTTは、その柔軟性のために広く使用されています:試験設計のパラメータを変更することによって、注意の異なるサブカテゴリを調査することができます。例えば、動物は5つの異なる開口部(視空間注意)にわたってその注意を分割することになっているが、無関係な刺激(例えば、聴覚刺激)の使用は、選択的または持続的な注意の試験を可能にする¹、^2、5、6。その目的のために、実験セットアップは、気を散らす、または刺激¹、²、^5、6を強化するものとして使用することができるスピーカーを含むことによって拡張することができる。さらに、注意負荷は、刺激提示を変更するか、またはITI持続時間¹⁰をランダム化することによって直接変調することができる。5-CSRTTはげっ歯類^3,7に使用されているだけでなく、最近、非ヒト霊長類^1,7,8および魚^7,9の試験に適応され、その実現可能性をさらに示しています。完全にカスタマイズ可能な5-CSRTTツールボックスにより、標準的なげっ歯類パラダイムを他の動物モデルに簡単に適応させることができます。さらに、5-CSRTTツールボックスのカスタマイズの柔軟性は、非標準のタスク設計を使用した研究も奨励します。

ここで紹介する完全にカスタマイズ可能な5-CSRTTツールボックスには、統合開発環境でプログラムされたハードウェア制御用のArduinoスクリプトが含まれています。また、実験制御用の Matlab ツールボックス (バージョン R2019b 以前) で構成されています。次のプロトコルは、広く使用されている標準パラダイムを使用して 5-CSRTT ツールボックスを構成する方法を説明し、非標準パラダイムのオプション構成を示しています。

Protocol

この議定書の実験手順は、実験動物の福祉に関するEU指令2010/63の勧告に従い、ドイツ連邦政府が発行し、地方自治体によって承認された動物福祉法に従って実施されました。研究は行動訓練のみを必要としたので、動物は安楽死させられず、研究が実施された後、すべて飼育所で飼われました。研究は、10匹の雄のリスターフード付きラット(行動訓練開始時生後4ヶ月)を用いて実施された。

1. 動物の飼育、飼育、取り扱い

1. 動物福祉委員会の勧告に従って、適切な寝具材料を備えた標準的なケージに最大5匹の同腹仔と一緒にラットを飼ってください。
2. ラットを、12:12時間の明暗サイクルで、20±2°Cの制御された温度と最大50%の相対湿度の換気された部屋に、または動物福祉委員会の勧告に従って保管してください。食物へのアクセスを制限し(ラット1匹あたり1日12gチャウ、 材料表を参照)、水への無制限のアクセスを提供する。
3. 動物の尾に恒久的な無毒なインクマーカーを使用してマークを付けます。
4. 行動実験を開始する前に、実験者による取り扱いに慣れるまで少なくとも1週間ラットを扱い、食物新恐怖症を減らすためにラットに報酬を与える食物ペレットを導入してください。

2. ハードウェアと制御ソフトウェアの準備

1. 自由に利用できる統合開発環境 (IDE) ソフトウェアを開きます ( 資料表を参照)。[ ファイル>開く ]をクリックし、ハードウェア制御用のスクリプト(補足ファイル1)をクリックします。
2. マイクロコントローラのUSBをコンピュータに接続します。自動的に選択されたボードとプロセッサの情報が、接続されているマイクロコントローラボードに対応しているかどうかを確認するには、画面の左上半分にある [ツール ]をクリックします。対応するボードとプロセッサの情報を選択し、[ポート]をクリックして使用可能な ポート を選択します。
3. 画面の左上半分にある[ スケッチ]>[ライブラリを含める]>[ライブラリの管理]をクリックします。新しく開いたライブラリマネージャウィンドウで、検索バーに「AdafruitモーターシールドV2」という用語を入力し、対応するライブラリの [インストール ]ボタンをクリックします。検索語「Adafruit Neopixel」についても同じ手順を繰り返します。
4. 画面の左上半分にある [確認] (チェックマークの付いたボタン) をクリックして、スクリプトに間違いがないことを確認します。アップロード(右側の矢印の付いたボタン)をクリックして、スクリプトをマイクロコントローラボードに アップロード します。

3. 実験制御ソフトウェアの準備

1. 実験制御用の 4 つのスクリプトと関数がすべて同じフォルダーにあることを確認します。
   1. プログラミングプラットフォームを開き、画面上半分の [ホーム ]ツールバータブをクリックし、[ パスの設定]をクリックします。[ フォルダーの追加] をクリックし、すべての実験制御スクリプトを含むフォルダーを選択します。
   2. 「保存」をクリックし、「パスの設定」ウィンドウを閉じます。画面上半分の [ホーム] ツールバー タブの [開く] をクリックし、ユーザー (補足ファイル 2)、階段 (補足ファイル 3)、DataProc (補足ファイル 4) のスクリプトと関数を開きます。
2. 指示に従って、Psychtoolboxソフトウェアをダウンロードしてインストールし、ツールボックスで使用されるESCボタン機能を有効にします(アクセスリンクについては 、材料表 を参照してください)。

4. 5-CSRTT ツールボックスで使用されるパラメータの設定

1. 慣れるためのツールボックスを準備します。
   注: 図2 は、現在の研究に使用された5-CSRTT装置を表しています。
   1. 開いている ユーザー スクリプトを選択します。7 行目の慣れ変数が 'true' に設定されていることを確認します。8行目に分単位の数値(例えば、30分間は「30」)を書いて、慣れの時間制限を設定します。9 行目に、0.01 ~ 1 (フル輝度) の数値を入力して、刺激光の明るさレベルを選択します。
      メモ: このプロジェクトで使用される輝度レベルは 0.2 に設定されています。
   2. 行動実験を行う(ステップ5)。
2. 実験セッション用のツールボックスを準備します。
   1. 開いている ユーザー スクリプトを選択します。7 行目の変数が 'false' として定義されていることを確認してください。
   2. 12 行目に、実験データが自動的に保存されるディレクトリ パスを入力します (例: 'C:\Users\trainer\Desktop\5CSRTT')。この正確な名前のディレクトリーが存在することを確認してください。
   3. 13 行目にサブジェクト ID を入力します (例: 'red1')。
   4. 14 行目の変数が 'true' として定義されていることを確認し、生成されたデータが自動的にディレクトリー・パスに保管されるようにします。
   5. 15 行目の変数が 'true' として定義されていることを確認し、16 行目と 17 行目に数値を入力して、それぞれ試行回数と時間制限 (分単位) を設定し、その後プログラムは自動的に停止します。
   6. 標準の 5-CSRTT パラダイムのパラメーターを構成します。
      1. 最初の試行の前に、ライン 32 の変数が 'true' に設定されているかどうかを確認してください。33 行目の変数を 'true' として定義して、各試行を開始する前にマガジン項目を確保します。34 行目の変数が「定義済み」として設定されているかどうかを確認し、35 行目に数値を入力して ITI の長さを秒単位で指定します。
      2. 37 行目で定義されている変数が 'true' に設定されていることを確認し、時期尚早の回答を伴う試行がセッションの試行制限に影響を与えないようにします。38 行目に、制限付きホールド (LH) の長さを秒単位で定義する数値を入力します。
      3. 39 行目の変数が 'none' に設定され、40 行目の変数が 'false' として定義されていることを確認してください。41 行目に数値を入力して TO の長さを秒単位で定義し、42 行目の変数が 'false' に設定されていることを確認します。
      4. 45行目に、照明可能な絞りの数に対応する数値を入力します(例:「5」)。46 行目の変数が「疑似ランダム」または「ランダム」として定義されていることを確認し、47 行目に数値を入力して、StD の長さを秒単位で設定します。48 行目の変数が 'single' として定義されていて、49 行目の数値が '1' であるかどうかを確認します。50 行目で、ターゲット刺激の明るさを定義する数値を入力します。
      5. 64 行目と 65 行目の変数がそれぞれ「バイナリ」と「非依存」として定義されているかどうかを確認します。正しいノーズポークの後に放出される食品ペレットの数に対応する数値をライン71に入力します。
      6. 行動実験を行う(ステップ5)。
   7. 非標準の 5-CSRTT パラダイムのパラメーターを構成します。
      メモ: このサブチャプターで説明する手順はすべてオプションです。
      1. 自動階段トレーニング手順を使用するために自動パフォーマンスチェックが必要な場合は、18行目の変数が「true」と定義されていることを確認し、パフォーマンスチェックの頻度を定義する数値を20行目に入力します。21 行目に数値を入力して、被験者のパフォーマンスを計算する前に現在のセッション中に完了する試行の最小数を定義します。21 行目の変数が 'all' として定義されていることを確認して、現行セッションのすべての試行がパフォーマンス・チェックに組み込まれるようにしてください。
      2. 22 行目の変数が 'true' に設定されていることを確認し、プログラムが現行セッションのパラメーターを、以前に完了したセッションと一致するように更新するようにします。23 行目に「最新」と入力して、最後のセッションがアップロードされることを確認します。
         注:プログラムは、「階段」機能の仕様に基づいてパラメータを更新し、以前に完了したレベルにジャンプします。アップロードする特定のデータセットは、末尾が ".mat" のデータ ファイルへの正確なパスを入力して選択することもできます。
      3. 自動行動トレーニングが必要な場合は、26 行目の変数が 'true' に設定されていることを確認します。27 行目と 28 行目に数値を入力して、開始するトレーニング レベルと使用可能なレベルの合計数を定義します。コホートの分割が必要な場合は、グループを指定する名前 ('group1' など) を 29 行目に入力します。
         注: 各グループは、独自のトレーニング レベルのセットとレベル更新の基準を使用できます。各グループのパラメータは、「階段」機能で定義されています(ステップ4.2.8)。
      4. 34 行目で、ランダム化された ITI 期間が必要な場合は、「ランダム」と入力します。数値間隔 ('[0,2]' など) を入力して、固定の ITI 期間に追加される乱数を含む間隔を定義します。
      5. 回答が時期尚早の試行がセッションの試行制限に影響するようにするには、37 行目に「false」と入力します。
      6. 追加のノーズポークが忍耐強い回答としてカウントされる時間枠を定義するには、39行目に数値を入力します。40 行目に「true」と入力して、時期尚早の回答がタイムアウトを呼び起こすようにします。
      7. ターゲット絞りの異なるグループを定義するには、48行目に「隣接」、「シフト」、または「すべて」と入力します。49 行目に数値を入力して、ターゲット絞りの総数を定義します。調光された刺激が必要な場合は、51 行目と 52 行目に数値を入力して、調光された開口部の総数とその明るさをそれぞれ定義します。
      8. 刺激の提示前に短いトーン(トーンC4、262Hz(科学的なピッチ表記))を発する場合は、55行目の変数が「true」に設定されていることを確認します。56、57、58 行目に数値を入力して、話者のトーンと刺激の提示の間の時間枠 (ミリ秒単位)、トーンの持続時間 (ミリ秒単位)、およびトーンの音量を定義します (0 (トーンなし) から 1 (フルボリューム) までの数値を使用できます)。
      9. ノーズポークが成功した後に短いトーン(トーンC6、1047 Hz)を放射したい場合は、ライン 59 の変数が「true」に設定されていることを確認します。60 行目と 61 行目に、トーンの持続時間(ミリ秒単位)とトーンの音量(0 (トーンなし) から 1 (フルボリューム) までの数値)を定義する数値を入力します。
      10. 淡色表示の開口部での応答に報いる場合は、64 行目の変数が「非バイナリ」に設定されていることを確認します。73 行目に数値を入力して、薄暗い照明の開口部のノーズポークに届けられる食品ペレットの数を定義します。
      11. 複数のペレットディスペンサーを使用している場合は、ターゲットアパーチャのノーズポークと淡色表示のライト付きアパーチャのライン70と72に対応するモーター番号を入力します。
          メモ: モーター番号は 1 または 2 のいずれかです。対応するモーターシールドのネジ端子M3とM4は、ハードウェア制御用のスクリプトで定義されています。
      12. 反応時間に基づいて報酬を採点したい場合は、65行目の変数が「依存」に設定されていることを確認してください。
          1. 特定の反応時間間隔が選択したモーター数とペレット数に対応するように、反応時間(秒単位)、モーター数、および配送される食品ペレットの数を異なるカテゴリに分割する数値をライン67に入力して、ターゲット開口部のノーズポークの依存性を定義します。
          2. 68 行目に数値を入力して、反応時間 (秒単位)、モーター番号、および薄暗い照明付き開口部のノーズポーク用に配送される食品ペレットの数について、さまざまなカテゴリを定義します。
   8. 階段機能を構成するには、次の手順に従います。
      メモ: この手順はオプションです。
      1. 開いている 階段 機能を選択します。4 行目に、最初のグループの名前を入力します (例: 'group1')。該当する場合は、2 番目のグループの名前 (例: 'group2') を 77 行目に入力します。
      2. 最初のグループの 2 番目のトレーニング レベルのパラメーターを変更するには、17 行目のパフォーマンス チェックで計算されたパラメーターの 1 つを入力します (たとえば、基準が 30 個のノーズポークに正しく応答している場合は、PerformanceCheck.NumCorrect >= 30)。
         メモ: 前のセッションの自動ロードを使用するときは、パラメータ "Config_trigger == 2" を変更しないでください (ステップ 4.2.7.2.)
      3. 19 行目で、更新する変数と、該当する場合は数値を入力します (たとえば、StD の長さを 30 秒に設定するには、'Config.LED.StimDuration = 30' など)。
         メモ: 変更するパラメータの数とその新しい値は自由に選択できます。唯一の要件は、更新が必要な各レベルの変数 'UpdateTrigger = 1' の後に、更新するパラメーターを入力する必要があることです。
   9. 「データプロック」機能を設定します。
      1. 開いている データプロック 関数を選択します。セッションの概要を含むグラフを自動的にプロットして保存する必要がある場合は、83行目以降に目的のプロットのコマンドを入力します。
         注: 83 行目以降の現在のコマンドは、セッションの結果の概要と、ITI 中の時期尚早の回答の総数やフード パネル プッシュの数など、必要な制御手段をプロットします。

5. 行動実験

1. 馴化または実験セッションの少なくとも30分前にラットケージをビバリウムから実験室に輸送し、動物を試験室に慣れさせる。
2. 馴化セッションのために、オペラントチャンバーを準備して、それぞれの開口部に2つの報酬食物ペレットを、雑誌のドアに5つの食物ペレットを置く。セッションのパラメーターを構成するには、手順 2-4.1 を実行します。
   注:このプロトコルに使用されたオペラントチャンバーは、寸法30 x 30 x 45 cmの改良されたスキナーPVCボックスでした。
   メモ: 最初の慣れ段階では、マガジンフラップドアを開けたままにテープで留めます。2 番目の慣れ段階では、マガジン フラップ ドアのテープを外します。
3. 開いている ユーザー スクリプトを選択します。75 行目の 'COM' 記述が、ステップ 2.2 で選択した使用可能なポートと一致することを確認します。一致しない場合は、実験制御スクリプトの数値を変更します (例: 'COM3' から 'COM4')。
4. ラットをチャンバー内に静かに置く。
5. 開いたユーザースクリプトで、画面上半分の エディタ ツールバータブをクリックし、緑色の再生ボタン [実行]をクリックします。「コマンドウィンドウ」の情報を読んで、プログラムが正しく実行されているかどうかを確認します。
6. 実験をいつでも停止するには、コンピューターのキーボードのエスケープ キー Esc キーを押します。コマンド・ウィンドウ画面にメッセージが表示されるのを待ちます。「y」と入力し、コンピュータのキーボードの Enter キーを押して現在のセッションを停止し、集録したデータを保存します。
7. 慣れ親しんだり、セッション時間や試行回数の制限に達したら (それぞれステップ 4.1.1 または 4.2.5)、コマンド・ウィンドウ画面に表示されるメッセージを確認してください。「y」と入力し、コンピュータのキーボードの Enter キーを押して、現在のセッションを停止します。
   注: メッセージは新しい試用版の開始時にのみ表示され、回答が入力されるまで進行中のセッションを停止します (セッションを停止する場合は "y"、実験を続行する場合は "n")。
8. 慣れセッションの場合は、ラットがすべての食物ペレットを消費したかどうかを確認します。次の馴化段階に進む前に、すべてのペレットが消費されるまで馴化段階を繰り返し、または第2段階の後に5-CSRTTトレーニングを開始する。
9. セッションの後、例えば、70%エタノール溶液およびペーパータオルで、オペラントチャンバーの壁および床を清掃する。次のラットを導入する前に、エタノールの臭いが消えるまで2〜3分間待ちます。
10. 実験日が終わったら、マイクロコントローラUSBをコンピュータから取り外します。必要に応じて、ハードウェアと実験の両方のスクリプトを閉じます。

Results

図2:現在の研究に使用された5-CSRTT装置。 この装置は、マイクロコントローラおよびすべての関連機器を制御するためのスクリプトと、5-CSRTT実験を制御するための複数のスクリプトを提供する5-CSRTTツールボックスを備えたラップトップ上で動作します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

完全にカスタマイズ可能なツールボックスは使いやすく、シングルボードマイクロコントローラと標準的な電気技術コンポーネントに基づいています。図 3は 、回路と配線の簡略化図を示しています。開口部全体は、光刺激としての5つのLEDと、鼻のポークを検出するための5つの赤外線センサーで構成されています。ハウスライトは8つのLEDを備えた1つのストリップで構成され、フードマガジンはマイクロスイッチ付きのフラップドア、モーター駆動のペレットディスペンサー、および照明用の8つのLEDを備えたストリップを備えた開口部で構成されています。この回路はまた、聴覚フィードバック用のパッシブブザースピーカや音量調整用のデジタルポテンショメータなどのオプションコンポーネントの接続を例示しています。このツールボックスの開発に使用された機器のリストについては、 材料表を参照してください。

図3:マイクロコントローラハードウェアの簡略化された回路 簡単かつ迅速にカスタマイズできるように、マイクロコントローラ機器はブレッドボード を介して 接続されています。左上から左下へ時計回りに:マイクロコントローラボードがモータシールドとDCモータ(ペレットディスペンサーモータを表す)に接続されています。右側にはハウスライトとフードマガジンライトの両方のLEDストリップがあり、中央には刺激光用の5つの白色LEDと開口部に使用される5つの赤外線センサーペアがあります。マイクロコントローラボードの下には、単純なマイクロスイッチ(フードマガジンフラップドアに使用されるスイッチを表す)があります。最後に、パッシブブザースピーカーとデジタルポテンショメータが中央に描かれています。この画像はオープンソースソフトウェアFritzingを使用して作成されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図 4: 実験制御スクリプトのすべてのコンポーネントのリンケージと関数、および "Code" 関数の簡略化された図 。(A) "User" スクリプトは、そのパラメーターを "Code" 関数に送信し、その関数が "階段" 関数に直接リンクし、実験の進行中に "Code" 関数で使用されるパラメーターを更新できるようにします。"コード" 関数は、セッションの終了時に結果を "DataProc" 関数に送信します。(B)実験セッションを開始する前に、「コード」機能は、まず慣れプロトコルを開始することになっているかどうかを確認します。そうでない場合は、「User」スクリプトで選択した定義に基づいてパラメータを設定します。各試行を開始する前に、この関数はキーボードの Esc キーが押されたかどうかを確認します。そうでない場合は、新しい試行が続行されます。それ以外の場合は、実験セッションを停止し、収集されたデータを DataProc 関数に渡します。各トライアル開始前のこのクリティカルチェックにより、選択した制限時間に達する前にプログラムを停止できます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

異なる実験制御スクリプト間の相互作用を 図4Aに示します。"User" スクリプトには、実験を定義するすべてのパラメーターが含まれています。そこでは、実験のタイミング、照射刺激の数や明るさ、ITI持続時間などを決定する変数を自由に選択することができる。Code 関数 (補足ファイル 5) には、 図 4B に示すように、1 回の試行と考えられるすべての結果の詳細な説明が含まれており、実験全体を通して繰り返し説明されています。さらに、それは装置への動物の馴化のためのプロトコルからなる。コード機能は、動物のパフォーマンスも定期的にチェックします。さらに、階段機能はオプションです。被験者の成績は以前に設定された基準と比較され、動物の性能がこれらの基準を満たす場合、所望のパラメータは自動的に更新される。階段関数では、前日のセッションから取得した結果も考慮されます。実験の実行中、試行の終了時にパフォーマンス チェックを行うと、完了した試行の精度、欠落、および正解の合計数が計算され、階段関数で指定されているように、結果をレベル更新に必要な基準と比較します。最後に、DataProc 関数は収集されたすべてのデータを処理し、迅速な分析のための簡単なグラフを生成します。セッションの終了時に、ツールボックスはすべてのデータを *.mat ファイルに自動的に保存し、実験からの基本情報を含む追加の *.xlsx ファイルを生成します。

図5:5-CSRTTツールボックスの異なる刺激構成の例。この図は、選択された構成に依存して標的刺激の可能な組み合わせを例示する。「すべて」と「単一」の両方の構成は、標準パラダイム(慣れと行動実験用)で使用されます。「隣接」および「シフト」構成は、非標準刺激構成を示し、他の数の点灯刺激の使用を可能にし、これもまた、標的刺激とは異なるコントラストを有する可能性がある。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

プロトコルステップ4.2.7.7では、ターゲットアパーチャのグループ化を変更するというオプション機能について言及しています。標準的な5-CSRTTパラダイムは、1つのターゲット刺激を利用します。ここでは、提示されたツールボックスが標準パラダイムの変更をどのように可能にするかを例示します。 図 5 は、選択した構成に関する合計 5 つの開口部のうち、いくつかの可能なグループの組み合わせを示しています。「すべて」構成は、利用可能なすべての絞りを点灯させ、各絞りがターゲット絞りになるようにし、最初のトレーニング段階で役立ちます。ネイバー構成は、(自由に選択された)数のターゲットアパーチャが互いに隣接していることを確認します。近傍がターゲット絞りと同一ではなく、低い(またはさらに高い)コントラストで照らされるように設定を指定できます。異なる照明コントラストの開口部を使用することで、高コントラストまたは低コントラストの開口部の鼻突きに異なるグレードの報酬を使用するなど、新しいパラダイムをテストできます。 図 5 は、同一の照明を持つ 3 つのターゲット開口部を持つ例を示しています。単一の構成は、通常、単一のターゲットのみが照らされる標準の5-CSRTTで使用されます。最後に、シフトされた構成によってネイバー構成が拡張されます。ターゲット絞りがそれぞれ最初または最後の位置にある場合に備えて、隣接刺激を最後または最初の絞りにシフトします。近傍構成と同様に、近傍の照明強度は、ターゲット絞りと同じか異なるかのいずれかで自由に選択することができる。また、全体の点灯刺激の数は自由に選択することができる。ツールボックスは、可能なすべての刺激を自動的に計算します。ただし、この構成では、パラメーター "Config.LED.NumHighLED" を "1" に設定する必要があります。

プロトコールに従って、5−CSRTTに対するラット(N=10)の訓練を、 表1に提示された訓練段階に従って実施した。

表1:5-CSRTTトレーニングスケジュールと次のレベルに進むための基準 (A)試行間間隔は、すべてのトレーニングレベルで5秒で一定に保たれた。(B)すべてのトレーニングレベルの刺激期間。(C) リミテッドホールド(LH)時間枠、刺激オフとノーズポーク応答との間に許容される最大時間。(D) 各トレーニングレベルに合格するために必要な正解の総数。(e) 精度パーセンテージは、 として 計算されます。(F) 脱落エラーの割合は、 と定義されます 。この基準には、時期尚早の応答は含まれません。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

ラットのパフォーマンスを、表1に与えられた各トレーニングレベルを完了するために必要なトレーニング日数(セッション)と比較した。すべての動物は、それぞれ60秒のStDとLHでトレーニングレベル1で始まりました。しかし、一部のラット(N = 5)は、以前に報告された追加の刺激オプションのいくつかをテストするために強化された慣れトレーニングを受けており、これは個々の動物がトレーニングレベル1にとどまったセッション数の違いを説明している。レベルの完了は、合計30以上の正解に達することによってマークされました。StDとLHは次のレベルの間に減少しましたが、次のトレーニングレベルに進むための基準はより厳しくなり、タスク^1,6の注意力の需要が高まりました。

表 2 は、1 つのセッション中に 1 つのラットの例の自動生成された *.xlsx スプレッドシートを示しています。ラットは、トレーニングレベル5で指定された構成で開始しました。4回の試験の後、ラットは、現在のセッションで実施された試験と前のセッションで達成された精度を考慮して、レベル6に進んだ。次のトレーニングレベルに進むために、現在のセッションで最低でも何回の試行を実行する必要があるかは、変数 "Config.Experiment.MinNumTrials" で指定されます。同じセッションで、ラットはレベル6で66回の試験を完了し、80%の精度と20%の脱落を>するという要件を達成した後、トレーニングレベル7<進んだ。合計で、ラットは、 表1に提供されるような訓練レベルの構成を用いて26日間訓練された。トレーニングレベルごとに費やされたセッションの数は、 図6Aに示されています。黒い線はすべての被験者の平均を示し、各色の線は1匹のラットのデータを表示します。すべてのラットは、14〜22セッション以内に第8レベルに達した(図6B)。 図6C は、5-CSRTT装置におけるトレーニングレベルごとおよびすべてのトレーニング日にわたる被験者の平均パフォーマンスを示す。黒い破線は精度の割合を表し、黒い直線は省略率を表します。精度は、正解数と総回答数との比率として計算した。脱落は、脱落の数と試行の総数との比率(すなわち、正解、誤答、および脱落の合計)として計算された。灰色の線は、各水準のすべての試験における正解の平均合計数を示します。 図6D は、第8および最終トレーニングレベルで各被験者によって達成された最終精度を示す。

平均して、ラットはレベル1を完了するために5.9(±1.03 SEM)セッションを費やし、レベル2〜6を完了するために1.5(±0.17)〜3.5(±0.5)セッション、最終レベル8に到達する前にレベル7を完了するために1.7(±0.16)セッションを費やした。 図6Aから明らかなように、被験者間の分散は、初期レベル(レベル1でSD = 3.25、レベル2で1.58)で最も有意であり、後のレベル(レベル6および7でそれぞれ0.47および0.48)で減少した。レベル4では、刺激持続時間がさらに短縮されると、平均セッション数(2.6 ± 0.52)およびラット間の分散(1.64)が増加し、2匹のラットがレベルを結論付けるのに5日と6日かかりました。

図 6: 5-CSRTT ツールボックスを使用した行動実験の結果。 (A) 各トレーニング レベルで実行されたセッション数。黒い線は各レベルのすべての被験者の平均セッション数(SEM±平均)を示し、色付きの線は個々の被験者のデータを表します。(B) 科目ごとに最終レベルに到達するために必要なセッションの絶対数。(C)トレーニング中の平均パフォーマンス測定値(SEM±平均)。黒い点線は、トレーニングレベルごとのすべてのセッションで、与えられたすべての回答にわたるすべての被験者の精度を示し、黒い線は対応する省略率を示します。灰色の線は、各トレーニングレベルのすべての被験者の平均絶対正答数を示しています。(D)第8回および最終トレーニングレベルにおける被験者ごとの精度。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

表2:1回のトレーニングセッション中に1匹のラット例から収集したデータ。 列 A には、列 B に示すように、現在のトレーニング レベルに関するセッションの試行回数が表示されます。列 C には ITI 期間が表示され、列 D には試行開始時刻が表示されます。列E~開口1~5におけるLED刺激に対する輝度レベルをそれぞれ示す。明るさレベル 0 は刺激がオフだったことを意味し、明るさレベル 0.2 は、最大強度の 20% で刺激がオンになったことを意味します。列 J と K は、刺激がオンとオフにそれぞれオンとオフにされた正確な時刻を示します。列Lは試験の結果を表示します:0は「脱落」を意味し、1は「正しい応答」を意味し、3は「誤った応答」(鼻が非標的開口部に突く)を意味し、4は「時期尚早」を意味します。列 M は、試行中にどの絞りが鼻を突かれたかを示し、列 N は、鼻を突いた正確な時間を示します。列O、P、およびQは、ペレットディスペンサーモーターがオンになった時間、対応するモーター番号、およびラットがその報酬を得るためにペレットディスペンサーを開いた時間をそれぞれ示す。列 R には、試用期間の終了時刻が表示されます。列 S、T、U、V、および W は、ITI 中の時期尚早の応答の合計数、タイムアウト、パネル・プッシュ、永続的応答の合計数、およびセッションの合計実行時間 (分単位) をそれぞれ示します。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル 1: IDE ソフトウェアのハードウェア制御用のスクリプト (Arduino コード)。 これには、ツールボックスのハードウェアおよび電気技術コンポーネントを制御するためのすべてのコマンドが含まれます。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル2:実験制御ソフトウェアの関数「User」のスクリプト。 これには、実験を定義するすべてのパラメーターが含まれます。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル3:実験制御ソフトウェアの機能「階段」のスクリプト。 これは、被験者のパフォーマンスを監視し、以前に設定された基準と比較します。動物のパフォーマンスがこれらの基準を満たしている場合、所望のパラメータは自動的に更新されます。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル4:実験制御ソフトウェアの関数「DataProc」のスクリプト。 これにより、収集されたすべてのデータが処理され、迅速な分析のための簡単なグラフが生成されます。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル5:「コード」機能のスクリプト。これには、単一の試験の詳細な説明と、実験全体を通して繰り返されるすべての可能な結果が含まれます。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

Discussion

本プロトコルは、標準的な市販の5択連続反応時間タスク装置に代わる低コストで完全にカスタマイズ可能な代替手段を開発および試験することを目的としている。通常、市販のタイプの装置は、標準的な研究5−CSRTTを実行するために必要に応じて限られた特徴のセットを提供する。このため、試行シーケンスやターゲット刺激の組み合わせの変更など、特定の試行計画における非標準的な変更は通常不可能です。さらに、利用可能なタイプの装置の多くには、時期尚早で忍耐強い回答のタイミングや絞り数など、実験のすべての行動データへのアクセスを提供しない特定の閉じたソフトウェアが付属しています。対照的に、ここで紹介するツールボックスの重要な利点は、低コストに加えて、多くの異なる試験設計と研究パラダイムを実装する可能性です。現在、ツールボックスは、調光された刺激を許可し、2つのペレット送達システムを使用し、反応時間への報酬依存性など、複数の刺激設計の定義をサポートしています。また、聴覚フィードバックのためのミニチュアスピーカーの使用もサポートしています。しかしながら、主な目的は、意思決定タスクのための薄暗い照明開口部および報酬スケジュールの導入または最先端の積極的な強化トレーニングアプローチ¹¹の統合など、ユーザの目的に従って試行シーケンスを容易に修正できるようにすることである。さらに、セッション中に取得されたすべての生データは、さらなる分析のために利用可能になります。ツールボックスには、自動行動トレーニング用の階段機能も用意されており、これも完全にカスタマイズ可能で、ユーザーは各レベル更新の基準、トレーニングレベルの数、および更新するパラメータを変更できます。さらに、装置自体は適応性が高く、試験設計およびチャンバレイアウトの変更が容易であるため、市販のタイプの装置が提供するものとは異なる研究設計を必要とする動物種に5-CSRTTパラダイムを適用することを可能にする。

ソフトウェア構成のプロトコルの特定の部分は、スムーズなワークフローを確保するために重要です: 特に実験の初日には、ハードウェアと実験制御ソフトウェアの両方の準備 (手順 2 と 3) と手順 5.3 の構成が重要です。マイクロコントローラハードウェア、そのソフトウェア、および実験制御ソフトウェア間のシリアルポート接続が正しく機能していることを確認することは、完全に機能する5-CSRTTツールボックスを確立するために不可欠です。各実験日の初めに、上記の 3 つの手順を繰り返して、ハードウェアと実験制御スクリプトが正しく構成されていることを確認することをお勧めします。

最後に、ツールボックスの現在の制限は、1つの排他的なプログラミングプラットフォームへの実装であり、残念ながら完全なオープンソースツールボックスとしての使用を危うくしています。それにもかかわらず、原則として、ツールボックスは、1回の試行の経過が変更されていないため、Pythonなどの他のプログラミング言語に簡単に適応できるはずです。

既存の代替方法と比較して、ここで紹介した5-CSRTTツールボックスは、標準の5-CSRTTパラダイムの実装と、忍耐強い答えのための設定された時間枠の定義、またはスピーカーや点滅するライトのような気を散らす刺激または強化刺激の導入などの修正を可能にします。この装置は、使いやすく適応性が高いことに加えて、低コストで容易に複製することができ、非げっ歯類動物モデルを用いた研究を奨励する。

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
1200 Ω 抵抗			すでにラボで利用可能
8 ビット 10 kΩ デジタル ポテンショメータ	Microchip	MCP42010-I/P	Conrad.de から: 1083205
ARD MEGA2560 KIT Arduino - Mega 2560 R3 Lernset	JOY-IT	ARD-Set01	Reichelt.de から: ARD MEGA2560 KIT
ARD SHD MOTOR Arduino Shield - motor	Adafruit	1438	Reichelt.de から: ARDSHD
モーターARDUINOスタッカブルヘッダーキット-R3	Sparkfun Electronics	PRT-11417	Antratek.de から:PRT-11417
Chow	Altromin	1324 N	Altromin chow製品
Euro-Gehäハ	モンドエレクトロニクス	1591EBK	を使用 Conrad.de から:520691
食品ペレット	Bio-Serv	F0021	Bio-serv.com から:ダストレス精密ペレットげっ歯類
Fritzing	インタラクションデザインラボポツダム		Fritzingソフトウェアのダウンロード
開発環境	Arduino		Arduino IDEのダウンロード(無料利用可能)
IRブレークビームセンサー -3mm LED	Adafruit	2167	Mouser.de から: 485-2167
ラップトップまたはコンピュータ
LED 白色丸型 5mm 2000mcd 20mA	TruComponents	1573731	Conrad.de から: 1573731
マイクロスイッチ	Hartmann	MBB1 01 A 01 C 09 A	Conrad.com から: 707243
NeoPixel Stick - 8 WS2812 5050 RGB LED	Adafruit	1426	Reichelt.de から: DEBOLED NP8 2
受動ブザー スピーカー	Conradの部品	93038c213a	Conrad.de から: 1511468
ペレット解放ディスク			実験室で既に利用できる。以下に示す類似製品。これらの製品の一部は、異なる(そしてより強力な)モーターと赤外線センサーを使用していることに注意してください。マイクロスイッチ(7行目)と Arduinoモーターシールド(3行目)は、これらの新しい仕様に適合させる必要があります。付属の材料とソフトウェアを使用してディスクを3D印刷することをお勧めします. Carbatecユニバーサルベースプレート Open Science Framework Open Feeder Open Ephys 3Dモデル 食品ペレットディスペンサー Campden Instruments 45mgペレットディスペンサー
プログラミングプラットフォーム	Mathworks	R2019b以下
Psychtoolboxソフトウェア		V3	Psychtoolbox-3ダウンロード
DCブラシモーター付きスパーギアモーター	モーターB138F.12.208	マイクロモトシリーズB138Fテクニカルデータ