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方法論記事

ゼブラフィッシュ(Danio rerio)における社会的嗜好を調査するための低コスト代替案:3室オープンタンク自由泳ぎ課題

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DOI:

10.3791/70610

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2026年8月7日

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1Christopher Newport University, 2Virginia Governor's School for Science and Technology, 3Bay Path University

この記事について

サマリー

多室社会的嗜好課題は齧歯類からゼブラフィッシュに応用され、モデル生物の社会的行動の研究を促進しています。このプロトコルは、ウェブカメラとオープンソースソフトウェアを用いてゼブラフィッシュの社会的嗜好を測定する低コストの3チャンバーオープンタンク課題を検証し、学部生の研究や教育に利用可能にします。

要約

社会的行動の理解は神経行動学研究の中核的な追求であり、しばしば社会的嗜好課題を用いて研究されます。これらの課題はもともと齧歯類向けに開発され、後にゼブラフィッシュにも応用され、社会的な動態や反応の調査に広く用いられています。3チャンバーのオープンタンク自由泳ぎタスク(OTFST)は、中央タンクに2つの刺激タンクがあり、中央タンク内の被験者の行動を記録するためのカメラと偏光フィルムとバックライトで映像の品質と妥当性を向上させます。このプロトコルはUSBウェブカメラと入手可能な素材を用いた低コストのセットアップを使用します。私たちは、動物の動きを正確に動画で追跡し、位置時系列データを様々な指標で分析できるオープンソースのマーカーレスポーズ推定ツールDeepLabCutを活用しています。パイロットセッションでは、システムが強固な社会的嗜好行動を捉える能力が検証されます。この予算に優しいアプローチは、ゼブラフィッシュの社会的相互作用を研究する研究室にとってアクセスしやすく拡張可能なプラットフォームを提供し、3チャンバーOTFSTの多用途性と比較的単純さから、学部生の教育実験室や研究プロジェクトに適しています。

概要

社会的嗜好とは、個人が社会的刺激に関わったり、求めたり、避けたりする傾向であり、人間を含む動物の集団内で絆や階層を築く上で重要な社会行動の基本的側面です。社会的嗜好を理解することは、社会的相互作用の基盤となる神経および行動メカニズムを特徴づける上で不可欠です。以前の研究では、社会的嗜好の欠如が神経発達障害や精神疾患と関連していることが示されています。動物モデルは社会的行動の生物学的基盤に関する洞察を提供し、社会的障害の診断や治療のための翻訳ツールの開発にも役立ちます。これらの動物モデルは、齧歯類9.10から水生種11.12まで幅広く、発見のための有用な枠組みを提供しています。

齧歯類は19世紀初頭に行動研究に初めて使われました。これはその生理学的な人間との類似性からです。攻撃性のような行動は当初研究されていましたが、社会的嗜好の体系的な測定は依然として最小限でした。研究者たちは、Nadlerらが導入した3室社会的嗜好課題を開発し、このギャップを埋めました。16。装置は3つの相互接続されたチャンバーで構成されています。通常、一方の側室には新しい同種種が存在し、もう一方の室は空のままです。被験者はすべての部屋を自由に探索でき、各部屋での滞在時間が記録・評価され、好みの指標となります。この装置と手順は、いくつかのバリエーションとともに広く普及し、自閉症スペクトラム障害の齧歯類モデルにおける社会的障害の様々な側面や社会的欠陥の研究に用いられてきました。しかし、齧歯類を用いた研究は費用が高く、かなりのスペースを必要とします。そのため、多くの研究者は神経行動研究のために水生生物を利用する方向に向かっています。

水生種、特にゼブラフィッシュ(Danio rerio)は複雑な社会的相互作用を含む複雑な行動レパートリーを持っています22。生物医学研究モデルとしての有用性と行動生態学における社会的相互作用の重要性から、ゼブラフィッシュは人間と比較して利用できる社会的応答の意味ある枠組みを提供します。ゼブラフィッシュは維持費が安く、比較的小さな飼育スペースを必要とするため、社会的行動や嗜好の大規模研究においてコスト効率が高く実用的なモデルとして行動神経科学の研究でますます人気を集めています24。いくつかの研究では、隣接する水槽構成が水生生物の社会的相互作用の研究に用いられました25,26;しかし、この構成では、刺激が1つだけ提示されるため、社会的嗜好を評価するスループットはやや限定的でした。この制約は、2018年にゼブラフィッシュ用のマウス三室タスクの適応によって解消されました。3室オープンタンク自由泳ぎタスク(OTFST)用の改良装置は、固定アクリルアミドバリアで区切られた単一のアクリルアミドタンクと、それぞれの側室に馴染みのある同種または新しい同種の容器を含んだ2つの側面チャンバーで構成されていました。社会的嗜好を測定するために、各側室の近くで過ごす累積時間を記録し、エタノール曝露とSAM2ノックアウトがゼブラフィッシュ27における新規性嗜好を減少させることを示した。齧歯類3室社会的相互作用テストは、被験者と被験者同種間で視覚的、化学的、触覚的、音響的モダリティを通じて複雑なマルチモーダル相互作用を可能にしますが、水生3チャンバーOTFSTでは別々のチャンバーを使用することで、被験者と刺激動物との相互作用を視覚モダリティのみに限定します。この単一モダリティ相互作用は生態学的妥当性は低いかもしれませんが、実験的制御をより多く提供し、学部生研究者によるプロジェクトにおいてはより簡単になります。文献では、その後、さまざまな研究者が3チャンバーOTFSTの適応を探り、ゼブラフィッシュ28,29,30,31,32の社会的行動に影響を与える遺伝的・環境的要因を調査しています。

現在の3チャンバーOTFSTの適応は、多用途で学部生向けのモデル装置として設計されています。FishLabは学部生のみの研究室であり、このセットアップを開発・運用し、ゼブラフィッシュの社会的嗜好を調査するための高スループットツールとしての有効性を実証しています。この構成を用いた研究では、さまざまな独立変数の操作に対するゼブラフィッシュの社会的嗜好の多面性が探られています。最初の研究ではゼブラフィッシュが生きた社会刺激と模擬された社会刺激を検出できることが示され、2つ目は新たに形成された群れと比べて確立された群れへの好みを調査しました。最新の研究では、ゼブラフィッシュが化学的に警戒している群れと非警戒群れを区別する能力が検証されました。これらの研究は、現実性、親しみやすさ、脅威検出など社会行動のさまざまな側面に取り組むとともに、群れの好みや捕食リスクへの反応評価における共通点を示しています。しかし、これら以前の研究で使用されたセットアップは、プロ用カメラリギングに取り付けられたデジタルIPカメラ、専用の水生ラックハウジングシステム、そしてビデオ取得と解析の両方に向けた独自のソフトウェアを使用しており、運用予算の限られた研究者や指導者にはコストが高すぎるかもしれません。オープンソースソフトウェアと高品質なUSBウェブカメラの登場により、学部生研究者にこの技術を用いる研究者にとって低コスト版が可能となり、総料金(約2,000米ドル、コンピュータを除く)は高コストシステム(約US$20,000+、コンピュータを除く)の費用を大幅に下回っています。

以下のプロトコルは、ゼブラフィッシュ用の3チャンバーOTFSTの低コスト版の開発と応用を概説します。その手頃な価格、簡便さ、多用途性から、資金が限られている小規模な研究室や教育現場にとって有用なツールです。一般的に入手可能な10ガロン水槽のような低コストの住宅と組み合わせることで、現在の設置や維持費が大幅に低くなります。さらに、実験セッションの録画にはオープンブロードキャスティングシステム(OBS)などのオープンアクセスソフトウェアや、DeepLabCut、SLEAPなどの様々な追跡アプリケーションを活用することで、低コストでアクセスしやすいフレームワークで、ゼブラフィッシュの社会的相互作用の動画撮影や時系列データ生成が可能です。

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プロトコル

すべての実験手順はクリストファー・ニューポート大学の施設動物ケア・利用委員会(IACUC)によって承認されました(プロトコル#2025-23)。

1. 動物

  1. 成魚の短鰭野生型ゼブラフィッシュ23,36,37を入手できますが、他の系統も使用可能です。あるいは胚を入手し、社内で育てる方法もあります。
  2. 魚は1ガロン(38リットル)の独立した水槽で飼育し、密度は1ガロン(3.8リットル)あたり約2匹です。水槽にはアクティブバイオフィルター、エアストーン、潜水式ヒーターを装備しましょう。あるいは、水生ラックシステムでハウスフィッシュを飼う方法もあります。
  3. 水質パラメータはpH 7.0–8.0、導電率400–700μS、温度25–27°C、硝酸塩<40ppm、亜硝酸塩<0.2ppm、アンモニア0.01–0.1ppmの範囲内で維持してください。
  4. 動物は12時間の暗光時間(12時間の暗光期)で飼い、市販のフレークで1日1回餌を与えてください。
  5. これらの水槽からランダムに動物を選び、実験課題に使います。
  6. 実験終了後は、動物を他の研究・教育目的に転用するか、250〜500 mg/mLの緩衝トリカインに30分間浸けて安楽死させ、その後物理的手法(例:斬首)で死を確実にします。安楽死した動物は、その後のバイオアッセイや神経化学的分析に活用してください。

2. 3室オープンタンク自由泳動作業装置およびソフトウェア

  1. 試験室の建設
    1. 各5.5ガロン水槽の底のプラスチックトリムを慎重に取り外してください。カットオフホイール付きの回転工具でプラスチックの角を切り開き、取り外しを容易にします。プラスチックトリムを切り裂いたら、一般的なパテナイフでプラスチックとシリコン接着剤を分離します。
    2. バックライトをあわさらせるには、3つのタンクの背面、1つのタンクの左端、もう1つのタンクの右側を白い接着式棚ライナーで覆います。タンクの中央室として使う部分の端は覆いを外しておきましょう。
    3. 各チャンバー前面の上部リムから4.5cm下に充填レベルを示す黒い横線をエナメルマーカーまたは黒のグラフィックレイアウトテープで配置します。
    4. 各側面タンクの露出端に合うように偏光フィルターを1枚カットします。フィルターシートを互いに90度の角度で合わせてください。水槽のガラスとフィルター素材の間の隙間に水が入らないように、四端すべてに透明テープを貼りましょう。
      注意:偏光フィルターのオフセット向きにより、一方の側面刺激室にいる刺激動物はもう一方の側面刺激室の動物(または他の刺激)を見ることができず、被験者は見えます。中央タンクの被験者は両側の部屋で視覚刺激を見ることができます。
    5. 設置ベンチ上のタンクの正確な位置に合わせてポリ塩化ビニル(PVC)のベースを組み立てます。1/4インチ(0.635cm)厚の白いPVCシート(21cm×122.5cm)からベースの底を切り、端部は長さ21cmの1×2のPVCトリムボードから切り取ります。
    6. 3つのタンクすべてを設置した状態で、両端をベースに試着フィットさせます。仕切りパネル(下記)の取り付け・取り外しが容易であることを確認し、両側のタンクが中央タンクの側面にぴったりと接していないか確認してください。試着が完了したら、端部をPVCセメントでPVCベースに接合します。
    7. 各チャンバーの透明な蓋を作るには、ポリカーボネートシートを5.5ガロンタンクの上縁の外側寸法に合わせて3つに切り分けます(40cm×21cm)。蓋の上部に確実に位置を確保するために、蓋の縁に6mm×4mmのラビットチャネルを切ります。
    8. 動物を部屋に閉じ込める際は、蓋を蓋で覆いましょう。動物をそれぞれの部屋に閉じ込めて温度調節と通気を提供できるよう、水中ヒーターとエアストーンを水槽のエアポンプに接続して設置します。三方向のエアバルブを使って、3つのエアストーンすべての空気の流れをバランスさせます。
    9. 中央の部屋と両側の部屋の間に設置するためのシンプルな不透明な仕切りを作り、被験者が社会的刺激に視覚的に触れるタイミングを制御するために、A4の明るい色のカードストックを2枚ラミネートします。
    10. 各ラミネートシートの210mmの端に沿って85mmと125mmの穴を2つ開けて、吊り付けやリモート取り出の準備をします。
    11. 75cmの高強度紐を2本切り、それぞれの穴に紐を通して、残りの端を結び合わせて中央のヨークで2枚のシートをつなぎます。
    12. 6mの長さの紐を切ります。6mの紐の一端をヨークに結び、中央に係留線を作り、糸の自由端を回転式のアイプーリーに通します。
    13. スイベルアイプーリーを最も中央のタンクの上の天井に取り付け、麻紐の端が実験装置の外側にぶら下がっていることを確認してください(図1A)。
  2. 照明セットアップの構築
    1. パネルライト用に厚さ1/4インチ(0.635cm)の白いPVCシートでフレームを作りましょう。端部を2つ(10cm×31.5cm)と上下1つ(10cm×122cm)をカットします。パネルがフレームの中に収まるようにフレームパーツを試着合わせします。フィット感がテストされたら、PVCセメントでフレームパーツを接合します。
    2. 資格のある電気技師にパネルライトに3芯コードを付けてもらいましょう。
    3. 有資格の電気技師にスライダーディマーを配線させて、防水エンクロージャー内の出力コンセントを制御してもらいましょう。パネルライトをこのコンセントに差し込みます。
    4. スライダーの調光を調整してバックライトの明るさを350ルクスに調整してください。チャンバーに水を入れ、スライダーディマーを動かしてチャンバー前面の明るさを15ルクスに調整します。
      注意:研究者は研究の前後で照明を確認し、明るさ設定が維持されているか確認すべきです。
  3. カーテンとカメラフレームの構造
    1. テストベンチにパネルライト、タンクの底パネル、3つのチャンバーを設置します。2本のタープポールを垂直に配置し調整し、床から天井まで、タンクの前方から少なくとも75cm離れた場所にぴったり収まるようにしてください。
    2. シートの片端を60cm以上折りたたんで、上部の折り目から6cmのところにまっすぐ縫い目を縫い付けて、額縁のパーツが滑り込むポケットを作り、それぞれのカーテン用のトップポケットを作りましょう。
    3. フレームセットアップ用の交差接合部と安定化部の寸法を、使用する区域の幅と深さに応じて測定してください。
      注:現在のThe FishLabのセットアップでは、垂直のタープポールはラボの隅の壁から146.5cm離れた場所に設置されました。内側のタープポールは側面の壁から6.5cmの位置にあり、外側のタープポールは側面の壁から142.5cmの位置にあります。
    4. フレーム側面の安定化セクションとして使用するために、143cmの電気金属管(EMT)導管を3段切断しました。可動式カーテンの上部ポケットに一部を通して、床から190cmの高さに水平に位置します。
    5. 片方の端にTクランプ、もう一方の端にカスタム3Dプリントのソケットで外側のタープポールにセクションを取り付けます。3Dプリントされたソケットをネジで背面の壁に取り付けます。残りの2つのセクションは内側のタープポールに取り付けます。
    6. 固定カーテンの上部ポケットに上部を通し、床から190cm上に置きます。内側のタープポールに、片端にTクランプ、もう片方の端に3Dプリントのソケットを取り付けます。
    7. 3Dプリントされたソケットをネジで側面の壁に取り付けます。最後の安定化セクションを床から120cm上に設置し、他の2つの安定化セクションと同様に取り付けます。
    8. フレーム前面の安定化セクションとして使うために、127cmのEMT配管をもう一つカットします。この部分を2枚目の固定カーテンの上部ポケットに通し、床から193cmの高さに取り付けます。両端のTクランプで両端をタープポールに取り付けます。
    9. 残りのEMT導管を145cmの高さで切断し、カメラ取り付けバーとして使います。このセクションを床から88cmの高さに水平に設置し、カメラをタンクの中心に合わせます。片方の端を壁にネジで固定した3Dプリントのソケットに差し込み、カスタムの3Dプリントクロスクランプを使ってカメラバーをタープポールにしっかり固定します(図1B)。
  4. カメラセットアップの構築
    1. カメラバーにカメラマウントをクランプし、カメラの水平・垂直中心がセンターチャンバーの水平・垂直中心と一致するようにします。
      注:視覚刺激として用いられた生きた動物の反応をデジタルビデオで撮影したい場合、各側面のチャンバーの前に追加のカメラを設置することができます。最も簡単なセットアップは、中央の実験室を撮影するために単一のカメラを設置することです。刺激チャンバー内のライブ社会刺激については、研究者はチャンバーの映像も収集したい場合があります。
    2. 各カメラを各カメラマウントのねじポストに取り付けます。各カメラを調整して、画像がそれぞれのチャンバーの観測ゾーンに中心になるようにします。
    3. カメラのUSBケーブルはストラップやタイでカメラバーに固定し、ケーブルがぶら下がるのを防ぎ、カメラの位置がずれないようにしてください。
    4. 長さ140cmのワイヤーラック棚を切り取り、カメラがずれないようにフレーム前面の外側に垂直に取り付けます。タープポールにTクランプを取り付けて「カメラケージ」を取り付けます。
      注:カメラの位置がずれないように、フレーム内側に2つ目のカメラケージを取り付けることも可能です。カメラの前面が「ケージ」されている場合、タンク画像の遮蔽を防ぐためにワイヤーグリッドの一部を取り除く必要があるかもしれません。
  5. 取得ソフトウェアのロードと設定 - オープン放送スタジオ(OBS)
    1. OBSをダウンロードしてWindows対応のローカルコンピュータにインストールしてください。OBS Studioを起動し、 自動設定ウィザー ドを実行して、特定の録画ニーズ、ハードウェアリソース、ネットワーク条件に合わせて設定を最適化してください。
      注意:このツールは 自動設定ウィザードのツール>で利用可能です。
    2. カメラの設定前に基本設定を確認してください。 ベース(キャンバス) 解像度を表示解像度に合わせて設定し、 出力(拡大 )解像度を録画解像度(例:720ピクセル)に設定します。
    3. シーンを作成するには、 Scenes ボックスを右クリックするか(下部の十字を使って)してください。シーンに名前を付けましょう。シーンを使ってストリームのレイアウトを定義します。
    4. 新しい情報源を追加するには、 ソース ボックスを右クリックするか(または下部のプラス記号を使う)。ウェブカメラを追加するには 「ビデオキャプチャデバイス」 を選択してください。各カメラに別の名前(例:「カメラ左」「カメラセンター」「カメラ右」)を割り当てます。必要に応じて、追加のカメラやソースに対してもこのプロセスを繰り返します。
    5. プレビューウィンドウでソースの位置調整とサイズ調整。カメラが見えるようにし、 ソース リストの他のソースの上に表示されていることを確認してください。キャンバス上でカメラビューを中央に表示するには、 ソース リストでソースを選択し(赤い境界ボックスが表示されます)、 CTRL+D (画面に中央に切り替え)を押してください。
    6. 必要に応じて CTRL+F (画面にフィット)または CTRL+S (画面に伸ばす)を押して、画面全体をソースで満たすことができます。Alt キーを 押しながらバウンディングボックスをドラッグしてソースをトリミングします。縁が緑色に変わっているか確認してトリミングを確認しましょう。
    7. 映像の明るさやコントラストなどのプロパティは、 ソース リストで選択したカメラをダブルクリックし、「 Configure Video」を選択してください。 プロパティ メニューから設定を変更してください。

3. 行動テスト

  1. 順応
    1. 3つのチャンバーすべてにハウジングタンクの水を注ぎます。各チャンバーの間に不透明なバリアを設置し、慣れ期間中ずっとそのままにしてください。被験者をセンターの実験室に移し、最低1時間は慣れさせてからテストしてください。
      注:代表的な結果の適応期間は3時間に設定されています。順応期間は、動物が一時的な移動ストレスから回復し、行動試験前にチャンバー環境に適応するために必要です。
    2. 慣れ期の開始時に、社会刺激を両側の刺激室に置きます。人工的な社会刺激を左側の刺激室に集中させ、4匹の魚の小さな群れ(オス2匹、メス2匹で、サイズ・年齢・馴染みが似ている)を右の刺激チャンバーに移します。
      注:人工的社会刺激とライブ社会刺激の位置は固定されており、現在のプロトコルではカウンターバランスされていません。以前の研究33,34ではOTFSTを用いた刺激位置の影響が検出されませんでした。この場合のカウンターバランスは、研究に使われる動物の数を不必要に倍増させる必要があり、動物研究の「3R」原則に反します。このプロトコルは、テスト対象の刺激の性質、例えば静的モデル、共域的または新規種などに柔軟性を提供します。
    3. 順応中は、生きた動物がいるすべてのチャンバーに潜水式ヒーター(26°Cに設定され)、水槽の空気ポンプに接続されたバブラーストーン、そして安定した保持条件を維持するためのタンク蓋を供給してください。実験セッションを始める前に、ヒーターとバブラーストーンを取り外してください。
  2. 実験的試験
    1. 両側タンクと中央タンクの被験者で、社会刺激の活動状況を確認しましょう。中央タンクの1台のカメラを使って、各被験者のビデオを撮影します。
      注:このプロトコルの代表的な結果は、Velkeyら33 の単一の条件を再現し、低忠実度(移動モデル)と高忠実度(生群)社会刺激間のゼブラフィッシュの好みを検証したものです。
    2. セッションの録画を始めるためにOBS Studioを開いてください。中央カメラの画面を画面いっぱいにリサイズするには、動画の角をクリックしてドラッグします。画面右下のコントロールから「録画開始」を選択します。
    3. 録画が開始された直後、滑車システムを使って不透明な障壁を取り外します。10分間録画を続け、被験者が中心の実験室内で自由に動きながら、両方の社会的刺激に同時に触れられるようにしてください。
    4. コントロールの「録画停止」を選択してセッションを終了します。録画されたセッションにアクセスするには、左上のメニューから「ファイル」を選択し、ドロップダウンメニューから「録画を表示」を選択してください。
      注:得られた動画は、さまざまな分析に適した非構造化データを提供します。
    5. 生きた魚を貯蔵槽に移し、3つのチャンバーから水を抜き、水で十分にすすい流します(偏光フィルムの間に水が入らないように)、各チャンバーに5%クエン酸をスプレーして消毒し、チャンバーを一晩自然乾燥させ、次の実験日の初めにすすいでから再び試験台に戻します。

4. 解析のための構造化データの取得

  1. モーション解析ソフトウェアアプリケーション(例:DeepLabCut;参照 https://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut)を選択してください。https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/installation.html のユーザーガイドに従って、コンピュータにDeepLabCutをインストールしてください。DeepLabCutを使わない場合は、選択したソフトウェアの情報およびユーザーガイドをご参照ください。
  2. DeepLabCutに4〜5本の動画を読み込み、1本の動画につき20〜30フレームを抽出します。少なくとも3つの主要な追跡ポイント(例:ヘッド、トランク、テール)を定義し、これらのポイントをフレーム間で追跡するようネットワークを訓練します。
    注意:詳細については、https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/standardDeepLabCut_UserGuide.html のDeepLabCutユーザーガイドをご覧ください。代表的な結果は、5本の動画から22フレームにラベル付けされ、3つのトラッキングポイントを使用しています。
  3. モデルを訓練するにはResNet-101ベースのニューラルネットワークを使用します。訓練を完了するために必要な反復回数(推奨10万回から20万回)を算出してください。0.5から1の間の pカットオフ値を決定します。
    注:代表的な結果では、 15万回の反復を用いてpカットオフ0.7のモデルを訓練しました。訓練済みネットワークが0.7 pカットオフを下回る場合は、映像コントラストを上げたりラベル付け慣例を変更したりすることでこの問題を解決できます。
  4. 残りの実験動画には、完全に訓練済みのDeepLabCutモデルを展開してください。各試験の位置データを抽出します。https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/beginner-guides/Training-Evaluation.html のユーザーガイドに従ってください。
    注:代表的な結果については、2回シャッフルで検証し、テスト誤差は2ピクセル:4ピクセルを訓練(画像サイズ1600×820ピクセル)と判明しました。このネットワークは、現在の実験装置から得られた実験映像の解析に用いられました。
  5. Pythonなどのコーディングソフトを使って、同じ幅の3つの垂直アリーナゾーン間の移動を定義・分析し、好みを定量化しましょう。ゾーン内の時間は、特定ゾーン内の少なくとも2つのボディポイントで測定し、トラッキングノイズを減らします。次の式を使います:ゾーン内の合計時間=(ゾーン内の合計フレーム数)/(総フレーム数)。
  6. Thigmotaxisの測定が必要な場合は、タンク壁からゼブラフィッシュの全身長でゾーンを定量化することで、被験者が垂直境界近くに留まる受動的な傾向を測ることができます。この方法は比較的大きな実験タンクに最も適しています。
  7. 同じコーディングソフトを使って、動かない時間(例えばフリーズ)を定義し測定してください。1フレームあたり2〜5ピクセルの移動閾値を定義し、連続フレーム数は最小15フレームとします。
    注:代表的な結果では、フリーズは15フレームあたり3ピクセルの閾値として特定されました。
  8. 統計分析や可視化のための指標をまとめてエクスポートします。
    注:データ解析については https://github.com/farhanaugustine/DeepLabCut-Analysis-Jupyter-Scripts を参照してください。私たちは

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結果

上記の低コスト手法を検証するために、Velkeyらが行った実験からある条件を挙げました。AL.33は現在の低コストセットアップで再現されました。被験者(N=23、男性11名、女性12名)は、左に人工的に動く可動性(低忠実度)社会刺激、右にライブ群れ(高忠実度)社会刺激を提示しました(図2)。OTFSTを用いた刺激位置の効果や相互作用を検出した以前の研究33,34件は、人工的な社会刺激とライブ社会刺激の位置は固定されており、相対効果はありませんでした。サンプル技術のデジタル映像はDeepLabCutで特性評価され、テストセッション中の各被験者の動きに対して30フレーム/秒の位置時系列データが得られました(補足ファイル1)。中央の実験室からのビデオアリーナは、Pythonコードによる特性評価のために、等大きさの垂直ゾー...

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ディスカッション

現在のプロトコルは、3チャンバーOTFSTの低コスト適応が、ゾーン内で過ごす時間によって成魚ゼブラフィッシュの社会的嗜好を信頼性高く特徴づけることができることを示しています。安価な建材、USB接続のウェブカメラ、オープンソースの取得・解析ソフトウェアを用いて、本システムはゼブラフィッシュが低忠実度の移動モデルよりも生きた同種の群れを好むという発見を成功裏に再現しました。これらの結果は、魚類における視覚媒介社会的嗜好を調査するための低コストの3チャンバーOTFSTモデルの適用を裏付けています。現在のプロトコルでは、中央室の側壁に偏光フィルムを貼り、被験者だけが両側の部屋で視覚刺激を見られるようにし、生きた魚が反対側の側室で視覚刺激を見られるようにすることが重要です。同様に、PVCフレームのそばに配置されたテストチャンバーを登録することで、セッション間の映像フレーミングの一貫性を保つ必要があります。照明を一定に保つため、チャンバーの後ろにLEDバックライトが設置され、15ルクスで均一な照明が確認されました。映像取得を成功させるためには、カメラを中央チャンバーの真前に配置され...

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開示事項

著者たちは利益相反を一切認めていない。資金提供者は研究の設計に関与していません。データの収集、分析、解釈においても、原稿の執筆において、結果を発表するかどうかの決定にも影響を与えます。

謝辞

著者らは、クリストファー・ニューポート大学のTheFishLabチームのロメル・パッカリナワン、ロビー・バック、エリザベス・ヒルツ、ヘイリー・デュイット、マイア・タンカーズリー、アレクシス・タイ・グエン、グレイディ・フレミング、ジェイコブ・ヤング、ジャック・メドリンに感謝の意を表します。著者らはまた、サマンサ・コモンズがコミュニティキャプテンズ・サマー2025プログラムでのご協力に感謝します。既存の高コストセットアップおよび低コストセットアップの全コンポーネントの在庫調査を行いました。著者らはまた、クリストファー・ニューポート大学の学生研究・創作活動オフィスに対し、学部生サマー・スカラーズ・プログラムの一環としてK.K.に資金を提供してくださったことにも感謝します。図2はKinslow, K.(2025)によるBioRenderで作成されました。https://BioRender.com/wbf0wph。

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材料

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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
10-ガロン水槽Aqueon, Inc. Franklin, WI, USA#100110010地元のペット用品店で購入（1から4）
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3/4インチシルバーメタリック電気金属（EMT）配管 - 10フィートWheatland Tube, Inc., Wheatland, PA, USA#0550110000地元のハードウェアストアで購入（3）
3導体コードUtilitech, Inc., Charlotte, NC, USAUT010710地元のハードウェアストアで購入（1）
3プロングコンセントEaton, Inc., Beachwood, OH, USA#270W-SP-LW地元のハードウェアストアで購入（1）
3ウェイエアバルブPenn-Plax, Inc. 35 Marcus Blvd. Hauppauge, NY, USAモデル VN3地元のペット用品店で購入（1）
A4カーストック（白色）、ラミネートvariedvariedキャンパスの書店で購入（2）
アクティブバイオフィルターPenguin 100Spectrum Brands Pet, LLC, Blacksburg, VA, USA#PF00100B地元のペット用品店で購入（1から4）
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水槽エアチューブPenn-Plax, Inc. 35 Marcus Blvd. Hauppauge, NY, USAモデル STD8地元のペット用品店で購入（1）
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参考文献

  1. Seo, H., Lee, D. Neural basis of learning and preference during social decision-making. Curr Opin Neurobiol. 22 (6), 990-995 (2012).
  2. Bray, J., et al. Social bonds predict dominance trajectories in adult male chimpanzees. Anim Behav. 179, 339-354 (2021).
  3. Tibbetts, E. A., Pardo-Sanchez, J., Weise, C. The establishment and maintenance of dominance hierarchies. Philos Trans R Soc B. 377 (1845), 20200450(2022).
  4. Chase, I. D., Tovey, C., Spangler-Martin, D., Manfredonia, M. Individual differences versus social dynamics in the formation of animal dominance hierarchies. Proc Natl Acad Sci U S A. 99 (8), 5744-5749 (2002).
  5. DeLorey, T. M., et al. Gabrb3 gene deficient mice exhibit impaired social and exploratory behaviors, deficits in non-selective attention and hypoplasia of cerebellar vermal lobules: a potential model of autism spectrum disorder. Behav Brain Res. 187 (2), 207-220 (2008).
  6. Lee, J., Green, M. F. Social preference and glutamatergic dysfunction: underappreciated prerequisites for social dysfunction in schizophrenia. Trends Neurosci. 39 (9), 587-596 (2016).
  7. Fortier, A. V., et al. Prefrontal circuits guiding social preference: implications in autism spectrum disorder. Neurosci Biobehav Rev. 141, 104803(2022).
  8. Weiner, J. Social Relationships of Individuals with ADHD Across the Lifespan. Clinical Handbook of ADHD Assessment and Treatment Across the Lifespan. Matson, J. , Springer. Cham. (2023).
  9. Toth, I., Neumann, I. D. Animal models of social avoidance and social fear. Cell Tissue Res. 354, 107-118 (2013).
  10. Guo, M., Sun, L. From rodents to humans: rodent behavioral paradigms for social behavioral disorders. Brain Circ. 9 (3), 154-161 (2023).
  11. Geng, Y., Peterson, R. T. The zebrafish subcortical social brain as a model for studying social behavior disorders. Dis Model Mech. 12 (8), dmm039446(2019).
  12. Ogawa, S., Pfaff, D. W., Parhar, I. S. Fish as a model in social neuroscience: conservation and diversity in the social brain network. Biol Rev. 96 (3), 999-1020 (2021).
  13. Moss, S. M. Notes on the habits of a domesticated white rat, and a terrier dog (Flora), that lived in harmony together. Mag Nat Hist. 9, 182-185 (1836).
  14. Kietzman, H. W., Gourley, S. L. How social information impacts action in rodents and humans: the role of the prefrontal cortex and its connections. Neurosci Biobehav Rev. 147, 105075(2023).
  15. Bryda, E. C. The mighty mouse: the impact of rodents on advances in biomedical research. Mo Med. 110 (3), 201-211 (2013).
  16. Nadler, J. J., et al. Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes Brain Behav. 3 (5), (2004).
  17. Yang, M., Silverman, J. L., Crawley, J. N. Automated three-chambered social approach task for mice. Curr Protoc Neurosci. 56, 8.26.1-8.26.16 (2011).
  18. Zhao, C., Gammie, S. C. The circadian gene Nr1d1 in the mouse nucleus accumbens modulates sociability and anxiety-related behaviour. Eur J Neurosci. 48 (3), 1924-1943 (2018).
  19. Arakawa, H. Revisiting sociability: factors facilitating approach and avoidance during the three-chamber test. Physiol Behav. 272, 114373(2023).
  20. Crawley, J. N. Designing mouse behavioral tasks relevant to autistic-like behaviors. Ment Retard Dev Disabil Res Rev. 10 (4), 248-258 (2004).
  21. Ehninger, D., et al. Gestational immune activation and Tsc2 haploinsufficiency cooperate to disrupt fetal survival and may perturb social behavior in adult mice. Mol Psychiatry. 17 (1), 62-70 (2012).
  22. Ward, A. J. W., Kent, M. I. A., Webster, M. M. Social recognition and social attraction in group-living fishes. Front Ecol Evol. 8, 15(2020).
  23. Gerlai, R. Misbehaving fish: the role of these simple vertebrates in the analysis of human brain function and dysfunction. Brain Res. 1863, 149795(2025).
  24. Norton, W., Bally-Cuif, L. Adult zebrafish as a model organism for behavioural genetics. BMC Neurosci. 11 (1), 90(2010).
  25. Faustino, A. I., Tacão-Monteiro, A., Oliveira, R. F. Mechanisms of social buffering of fear in zebrafish. Sci Rep. 7, 44329(2017).
  26. Akinrinade, I. D., Varela, S. A. M., Oliveira, R. F. Sex differences in social buffering and social contagion of alarm responses in zebrafish. Anim Cogn. 26 (4), 1307-1318 (2023).
  27. Ariyasiri, K., et al. Pharmacological (ethanol) and mutation (sam2 KO) induced impairment of novelty preference in zebrafish quantified using a new three-chamber social choice task. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 88, 53-64 (2018).
  28. Angiulli, E., et al. Increase in environmental temperature affects exploratory behaviour, anxiety and social preference in Danio rerio. Sci Rep. 10 (1), 5385(2020).
  29. Lindeyer, C. M., et al. Nonapeptide influences on social behaviour: effects of vasotocin and isotocin on shoaling and interaction in zebrafish. Behaviour. 152 (7-8), 897-915 (2015).
  30. Landin, J., et al. Oxytocin receptors regulate social preference in zebrafish. Sci Rep. 10 (1), 5435(2020).
  31. Aslanzadeh, M., et al. The body size of stimulus conspecifics affects social preference in a binary choice task in wild-type, but not in dyrk1aa mutant, zebrafish. Zebrafish. 16 (3), 262-267 (2019).
  32. Ribeiro, D. Oxytocin receptor signalling modulates novelty recognition but not social preference in zebrafish. J Neuroendocrinol. 32 (4), e12834(2020).
  33. Velkey, A. J., et al. High fidelity: assessing zebrafish (Danio rerio) responses to social stimuli across several levels of realism. Behav Processes. 164, 100-108 (2019).
  34. Velkey, A. J., Koon, C. H., Danstrom, I. A., Wiens, K. M. Female zebrafish (Danio rerio) demonstrate stronger preference for established shoals over newly-formed shoals in the three-tank open-swim preference test. PLoS One. 17 (9), e0265703(2022).
  35. Velkey, A. J., et al. Zebrafish (Danio rerio) prefer undisturbed shoals over shoals exposed to the synthetic alarm substance hypoxanthine-3N-oxide (C5H4N4O2). Biology. 14 (3), 233(2025).
  36. Canzian, J., Fontana, B. D., Quadros, V. A., Rosemberg, D. B. Conspecific alarm substance differently alters group behavior of zebrafish populations: putative involvement of cholinergic and purinergic signaling in anxiety- and fear-like responses. Behav Brain Res. 320, 255-263 (2017).
  37. Do Nascimento, B. G., Maximino, C. Social investigation and social novelty in zebrafish: roles of salience and novelty. Behav Processes. 210, 104903(2023).
  38. Bolgan, M., O’Brien, J., Gammell, M. The behavioural repertoire of Arctic charr (Salvelinus alpinus (L.)) in captivity: a case study for testing ethogram completeness and reducing observer effects. Ecol Freshw Fish. 25 (2), 318-328 (2016).
  39. Thomsen, H., Jensen, T. H., Ydesen, K., Madsen, N. Use of ethograms to analyse shoaling behaviour of mackerel (Scomber scombrus) in an aquarium. Genet Biodivers J. , (2020).
  40. Rodriguez, A., et al. ToxTrac: a fast and robust software for tracking organisms. Methods Ecol Evol. 9 (3), 460-464 (2018).
  41. Pereira, T. D., et al. SLEAP: a deep learning system for multi-animal pose tracking. Nat Methods. 19 (4), 486-495 (2022).
  42. Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  43. Gerlai, R. Social behavior of zebrafish: from synthetic images to biological mechanisms of shoaling. J Neurosci Methods. 234, 59-65 (2014).
  44. Collar, D. C., Thompson, J. S., Ralston, T. C., Hobbs, T. J. Fast-start escape performance across temperature and salinity gradients in mummichog Fundulus heteroclitus. J Fish Biol. 96 (3), 755-767 (2020).
  45. Collar, D. C., Hobbs, T. J., Thompson, J. S. Scaling of fast-start performance and its thermal dependence in mummichog Fundulus heteroclitus. J Fish Biol. 104 (3), 611-623 (2024).
  46. Collar, D. C., Stanley, K. L., Thompson, J. S. Fast-start performance and its dependence on temperature and salinity in sheepshead minnow (Cyprinodon variegatus). Environ Biol Fishes. 108 (10), 1515-1530 (2025).

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