December 14th, 2006
ランダムドットkinematogramsとコンピュータで生成された無脊椎動物のビデオ再生を採用したオペラント条件づけパラダイムを使用して、トカゲの視覚感度のテスト。
こんにちは、オーストラリアのシドニーにあるマッコーリー大学の動物行動統合研究センターのケビン・ウーです。このビデオベースの記事では、モーション感度とトカゲのテストについて説明します。そして、モーション感度のテストについて話すとき、私はオペレーティングコンディショニングパラダイムの使用について話しています。
そして、私がアッパーとコンディショニングについて話しているとき、それは、被験者、動物、参加者、または人間を取り上げて、彼らが学習したいと願うオブジェクトの特性を教え、オブジェクトが提示されたときに適切に反応し、その反応を強化することを望んでいる場合です。さて、条件付けを提供することは、一般的に2つのことを理解することを可能にします。1つは、学習と記憶のセンサーまたは容量を理解することを可能にすること、そして2つ目は、その特定の個人または種の感覚能力を理解することを可能にすることです。
現在、動作感度と学習、記憶、トカゲのテストは非常に困難であり、特定のパラメータを明らかにするのが難しい場合があります。1つは、トカゲは特定の動機付けシステムを確立するのが難しいことで有名であり、手元のタスクに興味を持ち続けるための適切な強化を見つけるだけでなく、ここではジャッキートカゲをモデル種として使用し、学習と記憶、特に運動感度の両方をテストします。ジャッキートカゲはオーストラリア原産のガムート種で、非常に謎めいていますが、日中は活動的ですが、社会的コミュニケーションに使用される非常にステレオタイプの視覚ディスプレイを特徴とすることができます。
そして、この特定の種を非常に視覚的にする視覚的なディスプレイを見ます。このビデオでデモするのは、ジャッキードラゴンは学習したり、特定のことを記憶したりできるだけでなく、非常に高い感度を持っているということです。さらに、ジャッキー・リズが他の特定のタスクのモデル種としても使用できることを実証したいと考えています。
前に見たように、ランダムグラムは高度に生理食塩水であり、視覚系に関与しています。それらは認識に関与しず、生物学的に意味のあるものに似ておらず、人間と動物の両方の知覚には古典的な心理物理学の手法があります。そして、心理物理学について話すとき、実際には音や物体の特性や特性を理解することについて話しています。
動物の被験者や参加者による反応により、これらの特定の特性がどの閾値で聞こえたり見えたりするのかを理解することができ、これにより、これらの生物の感覚的知覚を理解することができます。VPXで何ができるかの例を次に示します。この例では、内側の円があり、ドットが前景に向かっていますが、背景にはランダムなドットがあります。
V PPIC Xを使用すると、感覚知覚のさまざまな特性をテストするための一連の異なる錯覚を作成できます。これらの特性に加えて、移動方向であるコヒーレンスやこれらのドットの速度などを制御することができます。Final Cut Proは、Appleから入手できるビデオ編集プログラムです。
Final Cut Proには、大きく分けて3つの部分があります。キャンバス上では、構築中のシーケンスが表示されます。タイムラインは、シーケンスの各部分または各セグメントを配置し、タイムラインに表示されているようにそのまま表示できる場所であり、ビンを使用すると、シーケンスの複数のストレージまたはタイムラインに配置できるシーケンスを使用できます。
すべてのドットシーケンスは、Final Cut Proを使用して完了します。VIX で最初にデザインされたすべての配列は、ビンにインポートされます。キャンバス ビューでは、ドットが定式化されている例を確認できます。
ただし、すべてのドットはタイムラインを使用して構築されます。この例では、2.5 秒の 0% コヒーレンス、5 秒の可変刺激、最後に 7.5 秒の 100% コヒーレンスを示しています。ここで、さまざまなドット速度とドットコヒーレンスの例が表示されます。
速度は度/秒で測定され、コヒーレンスは左方向または右方向に移動するドットの割合です。これは、完成したドットシーケンスの例です。ここにあるすべてのドットは、毎秒10度で動いています。
最初は 2.5 秒が 0% のコヒーレンスで表示されます。この例では、可変ステージでは、ドットの 40% が次の 5 秒間左方向に移動します。その後、7.5秒の100%のコヒーレンスが左方向に進みます。
シーケンスの合計は 15 秒です。私たちのセットアップは、3つのビデオ再生リグで構成されていました。中央のモニターには、ランダムなドットキンのモノグラムが表示されていました。
隣接するモニターには、被験者が正しい選択をすると、二次補強が表示されます。ここの右側にあるIMAXは、ディスプレイ上のすべてのビデオクリップを保存していました。テストアリーナの上に設置されたカメラはビデオに録画され、ファインダーとビデオデッキで確認されました。
すべてのデジタルシーケンスは、大麻箱を使用してアナログから変換されました。セカンダリー鉄筋は、LightWaveレイアウトバージョン8.3を使用して作成されました。LightWaveは、これらのアニメーションが作成されるシーンを構築できる3Dアニメーションツールです。
光波レイアウトには2つの特定の機能があります。1つ目はカメラで、オブジェクトが見える場所、2つ目は光で、これらの光またはライトはオブジェクトが見える領域を照らします。私たちは、二次補強として使用する3つのアニメーション無脊椎動物を選択しました。
これらはコオロギ、ダニ、クモでした。これらの無脊椎動物は、これらの被験者が野生で見るものと非常によく似ていました。これらの無脊椎動物の動きもリアルな動きから模倣され、デジタルビデオカメラを使用してビデオに録画されました。
これが私たちの基本的なテストセットアップです。赤い丸は私たちの主題を識別します。最初。被験者は、彼の前の画面上で0%コヒーレンスの2.5秒を言います。
2.5 秒間の 0% コヒーレンスの後、被験者には 5 秒間表示され、ドット速度とコヒーレンスが変化します。この5秒間の臨界期間内に、被験者は左または右のモニターを選択することになっています。これらの視覚的特性のバリエーションに基づいて、適切なモニターを選択する機能により、それらの感覚能力を理解できます。
この例では、ドットが 100% 進むため、被験者は左側のモニターに移動することが期待されます。この期間中、被験者は移動ドットから取得した情報を使用して、左側のモニターに移動することが期待されます。5秒間の臨界期間内に、被験者は適切なモニターを選択する必要があります。
この場合は、左側のモニターである必要があります。次に、7.5秒で、被験者が適切なモニターを選択した場合、二次強化子が提示され、この場合、二次強化子はサイバー無脊椎動物です。次のセクションでは、実際の試用版がどのように見えるかの完成を確認します。
これを信頼性の高い手順に確立する初期の試みは非常に失敗しており、これにはいくつかの理由があります。まず、主要な増援がありませんでした。次に、サイバー無脊椎動物の代わりに、ソーシャルディスプレイを表示するトカゲの映像が二次的な執行者として使用されました。
そして第三に、各裁判の長さが長すぎた。これらの特定の要因のそれぞれは、被験者が実際に偶発性を獲得するのを防ぎ、実際には被験者自身の間の嫌悪感を増加させました。私は、これらの要因が今や排除され、修正されなければ、したがって被験者が不測の事態を獲得するのを妨げたと信じています。
現在、私たちは成功した手順を確立し、これは主に試行錯誤のプロセスであり、リズは特定のオペラ手順を確立するのが非常に難しいことで有名ですが、この方法は成功し、非常に信頼性があります。ですから、視覚コミュニケーションや視覚感度、ジャッキートカゲを研究するだけでなく、この方法論を他のトカゲや他の種にも応用できる可能性が非常に高いのです。また、この方法論は、視覚の他の側面にも適用できます。
また、オーディション、化学受容、触覚などの他の感覚モダリティにも適用できます。
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
この研究は、オペラント条件付けのパラダイムを通じてトカゲの視覚感度を調査します。方法は、ランダムドットキネマトグラムとコンピューター生成の無脊椎動物のビデオ再生を含み、動きの感度を評価します。
Quantitative assessment of visual sensitivity to motion speed and direction in lizards provides a robust framework for evaluating sensory system function in non-mammalian models. This operant paradigm enables precise hypothesis testing around sensory thresholds, supporting mechanistic de-risking and target validation in early discovery. Establishing reliable behavioral baselines in challenging species expands translational model options for neurobehavioral and sensory research portfolios.
This operant paradigm integrates into the discovery continuum from early hypothesis testing through preclinical model validation, particularly for sensory and neurobehavioral targets.