マウスにおけるビデオ解析システムを用いた文脈と手掛り恐怖条件付け試験

文脈依存型および急性恐怖条件付けテストは、ローレンスの学習能力を評価するために広く使用されている行動テストです。攻撃的な体験と環境の手がかりとの関連を覚えておいてください。ただし、このテストでは、職場間にいくつかの方法論的な違いがあり、データの比較や結果の複製が困難になる可能性があります。

より安定したデータを得るためには、テストプロトコルを可能な限り標準化することが重要です。ここでは、フィールドテストのプロトコルを示します。恐怖機能テストは、記憶を評価するためのシンプルで感度が高く、信頼性の高いテストです。

この検査は、神経や分子のメカニズム、学習や記憶の根底にあるものを理解するためによく使用され、ストレス後障害や統合失調症などの精神疾患のモデルとなる可能性のあるマウスの認知機能を評価するためにも使用されます。このテストでは、人間の観察者化によって学習や記憶の指標として測定される対面行動、使用行動を自動的に分析する自動化システムもありました。画像FGと画像Aベースのソフトウェアプログラムを用いた画像解析システムを開発しています。

このようなソフトウェアプログラムを配布しており、このアドレスから無料でダウンロードできます。ここでは、当社の試験プロトコルと自動分析システムについてご紹介します。まず、ソフトウェアプログラムのイメージとして、アプリの操作者をどのように安全に保つかを示します。

次に、コンディショニングコンテキストテストやシステムを使用するデバイスのQテストなど、テストの詳細なプロトコルを示します。最後に、N image FDシステムが信頼性の高い結果を生み出すことができることを示す現在の結果を示します。それでは始めましょう。

恐怖条件付けテストを速く始めます。マウスは、グレードの床のあるチャンバーに入れられます。OIDは監査人として提示されます。

監査人は 30 秒間キューに入れられます。その後、電気コードショックが提供されます。この 1 つの監査キューとフットショックの組み合わせは、監査キューと電気コードショックとの関連付けを強化するために 3 回与えられます。

テスト中、フリーズ動作は、関連する学習と不公平な記憶の指標として測定されます。次に、24時間後、マウスを同じコンディショニングチャンバーに入れ、フリー行動についてスコアを付けます。文脈的に制御された恐怖を測定するために、マウスは聴覚キューなしで異なる形状のGに転送され、その後、聴覚キューが提示されます。

このテストでは、凍結行動を急性恐怖記憶の指標として使用します。テスト中、マウスの動作はコンピューターに接続されたカメラを通じて記録されます。動作は、フリーズまたは非フリーズとして判断されます。

画像ソフトウェアプログラムにより、プログラムは凍結時間と距離のトラフィックの割合を計算できます。この例では、テスト中に画像解析を実演します。ライブ画像は、1 秒あたり 1 回の長さでキャプチャされます。

のイメージは、各ペアの各ライブイメージからバイナリイメージを作成します。炎が連続して発生すると、マウスが移動した面積はプログラムの画像によって計算されます。その領域が特定の閾値を下回ると、その行動はフリーズと判断され、これは一般的に、呼吸以外の動きが全くなく、打ち負かすのが難しいと定義されます。

定義された時間しきい値よりも短いフリーズ動作は、フリーズとは判断されません。しきい値は、画像 Z で測定された凍結時間と人間の観測値との間に最適に適合するように、事前に設定する必要があります。面積がしきい値または X 3 Z に等しい場合、その動作は非凍結と見なされます。

ここでは、このビデオ分析システムを使用したマウスでの試験プロトコルを示します。このプロトコルでは、オペレーターは、金属グリッドを備えたグリッド正方形のチャンバーで建設的であり、透明なリード画像で覆われていません。FDは、キャプチャされた各ビデオ画像の暗い被写体と白い背景を区別できます。

しかし、このプロセスにより、黒、善良、または直接の黒マウスの行動を分析するために、チャンバーを白い床に置く必要がある被験者の凍結行動を分析できます。アルミニウムマウスの凍結挙動は、ブラックメタルグリッドを使用して画像Dによっても分析できますブラックルールの下で、発光ダイオードライトが装置の上の帆に取り付けられています。グリッドルールは、100の屋根でLEDライトによって照らされます。

ホワイトノイズトーンジェネレーターに接続されたスピーカーは、フタの上の帆に取り付けられています。55 ホワイト ノイズは、聴覚キューとして表示されます。グリッドは、電気的な食品ショックを提供するためにショックジェネレーターに配線されています。

衝撃風試験は、試験開始前に30万ペアに設定されています。グリッド上の電流強度は、マウスのfeと尿の蓄積によって衝撃試験が減少する可能性があるため、金属でチェックする必要があります。テストチャンバーは、外部ノイズを最小限に抑えるために防音織機に配置されています。テスト中、アペレートは、コーニングテストとコンテキストテストが実行される音とは異なる音に配置されます。

これは、コーニングチャンバーとは異なる特性を持つチャンバーで構成されています。通常のコンテキストを提供すると、マウスがノーベルコンテキストをコンティングチャンバーとは無関係であると認識するように、感覚コードを可能な限り変更する必要があります。このプロトコルでは、装置は、フラットなアクリルールと透明なリードを備えたアクリ三角形のチャンバーです。

スピーカーは、リード線の上の帆に取り付けられており、または3つのキューでプレゼンテーションを行います。このキューは、ホーイング時にマウスに提供されたものと同じキューです。床の照明レベルは、見た目を勉強するように設定されています。

各チャンバーは、帆が取り付けられたチャージキャブ、マウスの行動を監視するためのデバイスカメラを備えた立方体です。各テストが始まる前に、アクリルの壁と床を舌で拭き、超高グロス水で拭き取り、グリッドを70%エタノールで洗浄します。嗅覚カットに基づくバイアスを防ぐために、グリッドは、グリッドが最後の2〜4匹のマウスのために電気伝導率を推測しないことを負傷させるために、超誇大広告の総水の代わりにイーサンで拭かれます、行動上のケージ輸送の可能な増加を減らし、マウスを実験環境に適応させるために、温度制御された保持室のハウスパッケージ。

マウスを入れたケージは、各テストが始まる少なくとも30分前に防音待合室に移しました。すべての実験は、異なる時間にテストすることによって生じる可能性のある動作の変動を最小限に抑えるために、同じ期間中に実行する必要があります。各グループのマウスは、実験時間の潜在的な影響を減らすために、カウンターバランスでテストする必要があります。

被験者の行動性能に関するテスト順序の下で、画像Dは、マウスから同時にテストする最大4つの装置を制御することができ、研究者はマウスの行動に対する実験手順の潜在的な影響の時間とデジタルを推論する。続行セッションを開始する前に、A FDアプリケーションソフトウェアを実行します。プラグメニューFD関連とFDオンラインを選択し、次のようにステップでパラメータ値を設定します。

ステップ1では、プロジェクトの日付を保存するフォルダのプロジェクトIDを指定します。ステップ2、セッション名タイプ。セッションボックス内の任意の単語は、実験日と、ホワイトノイズとフードショックの開始時間と持続時間が参照ボックスに書き込まれているファイルへの参照テキストです。

ファイルへの敬意テキストは、あらかじめ画像内の敬意フォルダ、フォルダに用意しておく必要があります。ステップ3のパラメータ設定。ムービーに示されている期間、時間、凍結条件などのパラメータ値を入力します。

ステップ 4、subject id。subject ID を入力します。ステップ5、カメラの設定は、キャプチャした画像の明るさとコントラストを対比します。

ステップ6、しきい値設定。最初に連続する画像からの距離移動を測定するには、画像を黒い粒子と白い背景に分割するように設定されているプログラムのしきい値のメイン値を調整します。移動距離は、連続する画像内の粒子との重心の XY 座標を持つ各セット間から計算されます。

連続した画像からの動作については、背景の下で画像を黒い粒子にセグメント化するように設定されているプログラムのx余分な値を仮定し、その後、連続した画像の取り込みウィンドウのペアの非重なり合う領域が示されている粒子間の非重なり領域の量を計算します。変更明示は、マウスが動作を示すときに、領域の値の量がINGの叫び声の値を下回る必要があることを意味します。これらの値は、画像疲労によるデータが人間自身によるその分隊と一致するように調整する必要があります。

ステップ7は、フィールドをキャッチするように設定し、フィールドを指定し、ツールボックスの長方形ボタンをクリックしてその床の周りを長方形にした後にキャプチャするチャンバーを指定します。ライブイメージウィンドウ上のチャンバー。次にチャンバー小説を選択し、設定ボタンをクリックして、最後に完了ボタンをクリックします。

パラメータ設定が定義された後、準備テストは、画像分析システムとどのようなノイズショックジェネレータがその問題で動作するかを決定するために、日付の最初のテストの前に練習用マウスを使用して行うべきであり、櫛ケージは、待機中の暗闇に隣接して音のテストの暗闇に練習用マウスを含み、各マウスをチャンバーに配置した直後にコンディショニングチャンバーに配置する必要があります。 Zの画像の開始下部をクリックします。マウスは120秒間チャンバーを完全に探索できます。以後。聴覚キューとしてのホワイトノイズが30秒間提示され、音の最後の2秒間で、マウスに食べ物のショックが与えられます。この手順は、キューとフードショックとの関連を強化するために、セッションで3回繰り返されます。

マスクは、最後のペアリングから90秒間チャンバーに放置されます。チャンバーのコンテキストと受動的な経験との間の関連性をさらに確立すること。480秒がエロップした後、マウスはホームケージに戻され、ケージは保持室の棚に戻されます。

各テストの後、チャンバーとグリッドを慎重に清掃します。次に、次の分析ボタンをクリックして、テストマウスでセッションを繰り返します。懸念される移動から約24時間後、ケージは防音の待合織機室にマウスに続きます。

ホールディングは、各テストが始まる少なくとも30分前に迫ります。の長い画像と、コンディショニングと同じ方法でソフトウェアのパラメータ値を設定します。ただし、継続時間を最大 300 秒に設定し、コンテキスト テスト用にファイルする 35 のテキストを選択します。

ファイルへの 35 テキストが空白です。マウスをコンディショニングチャンバーに置き、開始下部をクリックします。マウスは、刺激の提示なしに300秒間チャンバーを完全に探索することができます。

300秒後、マウスを自宅のケージに入れ、チャンバーを清掃します。次に、次の解析の下部をクリックし、Dの長い画像でテストマウスの手順を繰り返し、このテストのファイルに対して継続するが参照テキストと同じ方法でパラメータ値を設定し、最大360秒の持続時間を設定します。これは、このテスト用にファイルする参照テキストです。

各マウスを三角形のチャンバーに入れ、画像Zのスタートボタンをクリックします。ホワイトノイズも足のショックもありません。このチャンバーには、新しいコンテキストを提供し、継続チャンバーに関連するさまざまなプロパティがあります。

このチャンバーでは、通常、動き回る必要があり、動作を示さないでください。最初の3分間の終わりに、Conchoで提示されるホワイトノイズがマウスに3分間提供されます。オーディターのプレゼンテーション中に、オーディターキューマウスは、360秒後に書かれた行動を示したり、噴出している、マウスを自宅のケージに戻して、ケージをホールディングルームの棚に戻します。

テスト後、チャンバーを慎重に清掃します。次に、次の分析下部をクリックし、テストマウスを使用して手順を繰り返します。このビデオは、システムの画像によって分析された凍結の経過が、人間の観察者によって測定された思考とより密接に関連しているように見えることを示しています。

この観察結果は、各テストで画像物理によって測定されたリースの割合が、人間の観察者によって高い相関性または思考スコアであったことを示す詳細によって確認されました。さらに、この図は、人間の観測によって測定された凍結率と、その画像内のシステムの画像との間の差が最も小さかったことを示しています。これらの結果から、システムの画像で測定した凍結率は、人間の観察で測定したものと同程度であり、画像Zによる理由量の測定精度が高いことが示されました。大丈夫です。

いかがでしたか?ご覧の通り、標準的な行動分析は簡単に行うことができます。システムのイメージを使う上でのコツや重要なポイントがいくつかあるので、それについてikaさんに聞いてみよう。大丈夫です。

まず、システムのイメージのテスト手順についてどのように感じましたか?私たちのテスト手順は非常にシンプルで、システムのイメージは、理由、行動を正確かつ迅速に測定するための便利なツールだと思います。誰でも簡単にソフトウェアプログラムを使用することができます その結果、このシステムは短時間で何ヶ月も彼らの記憶を評価するために使用することができます、それは私たちの時間を節約し、後で

なるほど。では、テストを行う際に注意すべきことはありますか?はい、オペレーターが述べているのは、動作を正確に測定するために最も鮮明な画像を取得することが重要であるため、カメラの長さと書き込み物を調整する必要があります。

また、プログラム研究では、その行動が理性として認定されるかどうかを判断するために、性的価値や理性基準を慎重に設定する必要があります。結果が即時に現れたことが重要であり、現在の結果に示されているように、人間の観察によってそれらを考えながらプログラムを行います。大丈夫です。ご覧のとおり、これは記事であり、テスト手順とソフトウェアプログラムの使用に関する詳細情報を提供します。

これが記事になることを願っています。試験への理解を促進し、プロトコルの標準化に貢献します。