Name: マウスの自動化、定量的認知/行動スクリーニング：遺伝学、薬理学、動物認知と学部命令について (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-02-26T22:00:00.000+00:00
Duration: 16 min 23 s
Description: 学ぶマウスの自動化認知行動スクリーニングシステム。遺伝学・薬理学操作マウスの高スループット行動表現型解析により、空間・時間局在化や記憶精度を測定し、認知メカニズムの基礎研究に貢献します。

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TSsystem中3完全に自動化されたプロトコル（マッチング、インストゥルメンタルと古典的条件を欲求）とスイッチプロトコルは、ラトガースニューブランズウィック州の動物管理施設委員会によって承認されている。 1。物理システムの設定<ol><li>キャビネット内のテスト環境を設定する（ 図1参照）。 </li><li>プロトコル制御コンピュータ上のテスト環境を備えた実験制御ソフトウェアをインストールします。 注：上記以外の目的でこれらのコンピュータを使用しないでください！ </li></ol> 2。ソフトウェアシステムの設定<ol><li>データ解析ソフトウェアがインストールされているサーバが、テスト環境を制御するコンピュータ（複数可）のハードディスクにアクセスできるようにする（ 図1参照）LAN（ローカルエリアネットワーク）をセットアップする。 </li><li> 「クラウド」のデータ保存用のファイル同期のアカウントを確立します。 </li><li> PUクラウド同期フォルダ内の商業プログラミング言語の検索パスにTSsystemフォルダとそのサブフォルダをトン。 注意：TSsystemは、ソフトウェアツールボックスです、つまり、それはによって生成される出力ファイルから収穫されるたびに自動的にデータを処理し、複雑なデータ解析とデータグラフのコードの作成 ​​を容易に30以上の高レベル関数のライブラリ実験制御プログラム。コマンドはすべて、実験構造体のフィールドにデータを処理します（ 図2を参照）は、同じ構造内の他のフィールドで結果を置く。これらのオープンソースのコマンドは、最も広く使用されている、商業、科学的なプログラミングやグラフ言語のいずれかで書かれています。これは、最も便利に統計ツールボックスを含む他の多くの「ツールボックス」を持っています。 </li></ol> 3。実験開始<ol><li> TSbeginを呼び出します（ 図3を参照）。 注意：TSbeginはINTEですTSsystemツールボックスのRACTIVEのGUI（ 私は nterface G raphic のU SER）。それは、生データと、そこから派生したすべての結果がTSsystemツールボックスに他の機能によって配置先となる階層データ構造を作成するプロセスを介してユーザーをリードしています。 </li><li> TSaddprotocolを呼び出します（ 図4を参照）。 注意：TSaddprotocolはTSsystemツールボックスのGUIです。それは、実験プロトコルの制御パラメータを指定するプロトコルを終了する決定を自動化し、次のものに行くの決定コードを指定し、使用する判断基準を指定するプロセスを介してユーザーをリードしています。 </li><li>環境ごとに1つのマウス、24/7ライブでのテスト環境でマウスを置きます。 注：番号の実験環境（ など箱1、箱2、）のそれぞれに入るマウスのID番号をメモするように注意してください。また、実験·コントロールを識別する文字をメモローカルエリアネットワーク（LAN）とそのIPアドレス上のコンピュータ。 </li><li> TSstartsession（ 図5）を呼び出します。 注意：TSstartsessionはTSsystemツールボックスのGUIです。これは、実験的なセッションを開始するプロセスを通じてユーザーを導く。実験セッションは、いくつかの異なる行動試験プロトコルが実行される間の1または2週間、最後。 TSstartsessionは、セッションの開始時に、プロトコル制御ソフトウェアを読み取り、そのマクロに入る情報を格納する。プロトコル制御ソフトウェアが読み込むことのパスおよびコードファイルの名前が含まれる。 TSsystemの解析ソフトは、階層データ構造にこのコードを読み込むので、いつでも力の正確なプロトコルとしてそこに疑うことはありません。 </li><li>制御コンピュータに移動し、そのコンピュータによって制御ボックス用のセッションを開始するためには、MedPCフォルダに書き込まマクロを呼び出す。 </li></ol> 4。データ解析<ol><li>あなたは新しいプロトコルを作成した場合、大幅に分析し、複雑なデータを簡単に作成した、TSsystemツールボックス内のコマンドを使用して適切なデータ解析とグラフ作成コードを記述します。 注：結果は以下の通りであるTSsystemツールボックスに含まれている3つのプロトコルのためのデータ解析やグラフコード。 、それらは、オープンソースであるため、自由に改変することができる。これらの分析のためのコードは、広範囲にそれが簡単に、ユーザーが指定したプロトコルからの結果を分析するためのコードを作成することがどのようにコメントしている。 </li><li>実験の期間（何週間に24時間）の場合は、可能な機器の誤動作（電源障害、自発的な、制御コンピュータが再起動し、ペレット供給装置の誤動作など ）、TSsystemデータ·分析を示すサーバーからのアラートのメールを監視プログラムが検出されます。 </li><li> TSsystemに書き込まれたデータ解析用のコードは、それが目によって呼び出されるたびに生成する性能のプロットを検討E分析タイマ（通常は2〜4回/日）。 注記：分析タイマーは、ユーザーが指定した間隔でデータ解析とグラフ作成プログラムを呼び出します。と呼ばれるプログラムがTSsystemの機能と書かれています。なお、階層データ構造内にプロトコル制御ソフトウェアが書き込むファイルから採取した生データを読み取る。そして、データを分析し、分析結果をグラフ。階層データ構造を含むファイルがクラウド上でのファイルの同期フォルダに格納されます。これは、自動、オフサイトのバックアップを提供します。自動ファイル同期店舗のアクセスが許可されたすべての関係者と協力者のコンピュータ上の構造ファイルのコピー。指定されたグラフは自動的に指定された人員と協力者に電子メールで送信されます。主任研究者は、いつでも、世界中のどこからでも、テストの進行状況を監視し、必要に応じて、リモートSITから、ライン上で、実験プロトコールを修正することができますマウスがテストされている電子。 </li><li>彼らが利用可能になると（ 図2を参照）、準リアルタイムで、階層データ構造内のデータと要約統計を研究するTSbrowser使用。 </li></ol>

<ol><li>Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+portrait+of+the+substrate+for+self-stimulation%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Rev%22%5BJournal%5D)">A portrait of the substrate for self-stimulation.</a> Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).</li>
<li>Takahashi, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+neurobiology+and+genetics+of+circadian+rhythms+in+mammals%5BTitle%5D)+AND+%22Ann.+Rev.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals.</a> Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).</li>
<li>Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+genetics+of+quantitative+traits%3A+challenges+and+prospects%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">The genetics of quantitative traits: challenges and prospects.</a> 10, 565-577 (2009).</li>
<li>Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Discrete+genetic+modules+are+responsible+for+complex+burrow+evolution+in+Peromyscus+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice.</a> Nature. 493, 402-405 (2013).</li>
<li>Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time+and+Associative+Learning%5BTitle%5D)+AND+%22Compar.+Cogn.+Behav.+Rev%22%5BJournal%5D)">Time and Associative Learning.</a> Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).</li>
<li>Gallistel, C. R., Gibbon, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Psychol+Rev%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Rev%22%5BJournal%5D)">Psychol Rev.</a> Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).</li>
<li>Ward, R. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conditional+Stimulus+Informativeness+Governs+Conditioned+Stimulus%E2%80%94Unconditioned+Stimulus+Associability%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).</li>
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<li>Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+the+Morris+water+maze+in+the+study+of+memory+and+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Int.+J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">The use of the Morris water maze in the study of memory and learning.</a> Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).</li>
<li>Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+spatial+information+and+search+strategies+in+a+water+maze+analog+in+Drosophila+melanogaster%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster.</a> PLoS ONE. 5, (2010).</li>
<li>Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hippocampal+lesions+cause+learning+deficits+in+inbred+mice+in+the+Morris+water+maze+and+conditioned-fear+task%5BTitle%5D)+AND+%22Behav.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task.</a> Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).</li>
<li>Upchurch, M., Wehner, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differences+between+inbred+strains+of+mice+in+Morris+water+maze+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Behav.+Genet%22%5BJournal%5D)">Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance.</a> Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).</li>
<li>Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Water+maze+and+radial+maze+learning+and+the+density+of+binding+sites+of+glutamate%2C+GABA%2C+and+serotonin+receptors+in+the+hippocampus+of+inbred+mouse+strains%5BTitle%5D)+AND+%22Hippocampus%22%5BJournal%5D)">Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains.</a> Hippocampus. 10, 213-225 (2000).</li>
<li>Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O'Keefe, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+vision+and+movement+combine+in+the+hippocampal+place+code%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">How vision and movement combine in the hippocampal place code.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).</li>
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<li>Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurogenetics+of+food+anticipation%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Neurogenetics of food anticipation.</a> Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).</li>
<li>Arcediano, F., Miller, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Some+constraints+for+models+of+timing%3A+A+temporal+coding+hypothesis+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Learn.+Mot%22%5BJournal%5D)">Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective.</a> Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).</li>
<li>Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+Coding+in+Conditioned+Inhibition%3A+Analysis+of+Associative+Structure+of+Inhibition%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).</li>
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<li>Kheifets, A., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mice+take+calculated+risks%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Mice take calculated risks.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).</li>
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<li>Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Independent+effects+of+geometry+and+landmark+in+a+spontaneous+reorientation+task%3A+a+study+of+two+species+of+fish%5BTitle%5D)+AND+%22Animal+Cogn%22%5BJournal%5D)">Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish.</a> Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).</li>
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</ol>

著者らは、開示することは何もありません。

我々の手法は、人間の労働の最低、無処理で、最小限の時間で、一度に多くのマウスのために、認知、学習と記憶のいくつかの異なるメカニズムの機能に生理的な意味のある、定量的な結果の広い範囲を生成日、週、またはテストの数ヶ月間、実験対象の。これらの属性は、遺伝的および薬理学的なスクリーニングプログラムのためにそれに合う。それが最低限修正既製のハードウェア（テストボックスや巣浴槽）を使用しています。これは、遺伝的および/または薬理学的に操作されたマウスの認知能力をテストするための他の現在使用されている方法よりも短い時間で、基本的な認知の複数の側面についてのマウスからのより多くのデータを生成する。 それが商業的に入手可能な、よくサポートされている言語で書かれたオープンソースソフトウェアの2種類に依存します。1）実験プロトコルの実装のために（材料を参照）試験装置の製造業者によって供給される言語とデータの記録、2）オンラインのためのオープンソースのツールボックス、TSsystem、準リアルタイムのデータ分析、グラフ作成、および意思決定。ツールボックスは、最も広く使用されているの一つで書かれており、徹...

認知の基本的なメカニズムを仲介する細胞および分子メカニズムを解明する上で負担する遺伝学、分子遺伝学、分子生物学、および神経薬理学の強力な技術を持って来るために、我々は生理的に意味のある定量化、大容量、高スループットの精神物理学的スクリーニング法を必要とする認知メカニズムの性質。メカニズムの精神物理学的に測定可能な、生理的な意味のある定量性は、行動によって、また電気生理学的または生化学的手段により測定することができる特性である。例としては、ロドプシンの吸収スペクトル、概日時計の自走期間、及び内側前脳束1,2における報酬軸索の不応期である。細胞および分子の測定値と比較することができ精神物理学的測定は、定量的な対応を通じて心理的メカニズムを細胞および分子メカニズムをリンクするための基礎を築く。 exampl用E、ロッドの外節におけるロドプシンのその場での吸収スペクトルにおいて 、人間の暗所視の分光感度関数に重畳するという事実は、フォトン·トリガロドプシンの異性化を暗所視の最初のステップであるという強力な証拠である。複雑な行動パターンの定量的な側面も、行動遺伝学3,4におけるQTL法の使用の中心である。 十分に確立されたインストゥルメンタルとパブロフ学習のプロトコルのマウス（ラット）の性能は、時間、回数、時間、レート、確率、リスク、および空間位置のような抽象的な量を測定脳のメカニズムに依存します。例えば、パブロフ条件付け応答の取得の速度は、強化イベント（通常は、食品の配達）と差し迫った強化5-7のための信号の開始後補強するまでの平均待ち時間の間の平均間隔との比に依存する。二exampのためル、一致するプロトコルの2つの供給ホッパへの訪問の平均期間の比率は、およそそれらの2ホッパー8月10日での補強の速度の比に等しい。 基本的なメカニズムに興味を神経科学者が現在広く用いられている行動試験法は、大部分が、低容量、スループットが低い、労働集約的な26のために、である。さらに、それらは、例えば、概日振動子の行動を測定期間と位相が概日周期及び位相の電気生理学的および生化学的尺度と比較することができるような、電気生理学的および生化学的方法によって測定された量と比較することができる数量を測定しない。現在の行動試験の方法は、空間学習、時間的学習、あるいは恐怖学習などの学習のカテゴリにではなく、根本的なメカニズムに焦点を当てています。空間学習11月15日の広く使われている水迷路試験は、これらのSHの例です。ortcomings。空間学習はカテゴリです。そのカテゴリに学ぶことは推測航法16,17のメカニズムであるそのうちの一つ、多くのメカニズムに依存します。推測航法は、オドメーター、走行距離18を測定機構に順番に依存します。同様に、一時的な学習がカテゴリです。約24時間の周期で振動子をイベントが17,19の発生する時刻を学ぶために動物のため必要とされるため体内時計は、そのカテゴリで学ぶことが依存するメカニズムの一つである。食品見越しを可能クロックは19を発見されていない。 時計は計時のメカニズムです。期間の広い範囲で、内因性の発振器は、脳がそれらのクロック16,17の位相を記録することにより、時間内のイベントを検索することができます。時間内の位置を記録する機能は、時間内の場所の間つまり、距離、持続時間の測定が可能です。連合学習は、Tに依存彼期間5,6,20,21の脳の測定。カウンタは数測定機構である。確率はサブセットのnumerosityとスーパーセットのnumerosityの割合であるため、多数の測定は、確率予測を可能にします。率はその数が測定された間隔の時間で割ったイベントの数であるため、レート推定を可能にする測定回数測定と期間。継続時間の測定は、数、速度、および確率が変化するリスクに対する行動の調整を可能にします。22,23私たちの方法は、これらの基本的なメカニズムの正確さと精度の測定に焦点を当てています。精度は、脳の尺度が客観的な測定に対応している程度である。精度は、例えば、固定目標値、固定期間の脳の測定値のばらつきや不確実性である。ウェーバーの法則は、心理物理学で最も古く、最も安全に確立された結果である。これは、精度と主張している量の脳の測定値は、その量の一定割合である。分布の変動統計学者の係数であるウェーバー比は、（σ/μ）の精度を測定します。客観的な平均に心理物理平均値の比（ 例えば判断期間を意味する）（目標期間平均）の精度の尺度である。 ヒトの量を最小限に抑えながら、ここに示された方法は、ボリューム（ラボ空間の所定量に一度にスクリーニングされる動物の数）及びスループット（単一の動物のスクリーニングの平均持続時間で割っ得られる情報の量）を最大にする労働が測定を行うために必要なスクリーニングの結果は、既知になるの即時性を最大化する。 ここに提示されたデータ解析ソフトウェア·アーキテクチャは、自動的に生データを置き、すべてのサマリーの結果や統計は単一のDにまとめてデータから得られた数字の明瞭な広大な海をレンダリングするフィールドの見出しとATA構造は、その中に含まれる。解析ソフトは、その構造内のデータを操作し、常に同じ構造内のフィールドに、その操作の結果を格納します。これは生データから公表要約やグラフにそのまま道を保証する。 ソフトウェアは自動的に構造体に完全に自動化されたテストを支配実験制御プログラムを書き込み、それが自動的に生データがどのプログラムから来たかを示す。このように、実験条件は、テストの各ポイントで、各動物のための力にあったような先のは間違いないと要約統計は、生データから得られたかについては疑いで、非の打ちどころのないデータ証跡を保持します。データ保存のこの方法は大いにことができる他の研究室は、さらに、これらの豊富なデータセットを分析できるようにすること、標準化された行動スクリーニングデータベースの開発を容易にする。 <p clお尻= &quot;jove_content&quot;&gt;このメソッドは、それが依存しているファームウェアとソフトウェアのサポートの損失のリスクを最小限に抑えることができます。試験装置は、自明の老舗商業ソースから変更されている。プログラミング言語は、非常に広くサポートされている、商業、科学、プログラミング、データで記述された専用の、非商用、オープンソースのツールボックス（TSsystem）プロトコル制御のために、ハードウェアの製造元が提供するカスタム言語であり、データ分析やグラフ作成のための分析やグラフ作成言語。ツールボックスは、長いタイムスタンプ付きのイベント·レコードからの構造情報と要約統計量を抽出するための高レベルのコマンドが含まれています。プロトコル実装したプログラムやデータ分析のプログラムは、オープンソースであり、完全に文書。 スクリーニングシステムを図1に図式化されている。十キャビネットは、各々が8テスト環境は、80マウスTを有効にする、10フィート×15フィート実験室でセットアップすることができるO 1時間に実行すること。パーティーの壁にポートを通過するケーブルは、別の部屋の電子/電気インタフェースカードやPCに環境を接続する必要があります。 PCは、プロトコル制御プログラムを実行します。一台のコンピュータは、すべての2キャビネット（16テスト環境）に必要です。 PCは、データ解析とグラフ作成ソフトウェアを実行しているサーバーにローカルエリアネットワークを介して接続する必要があります。

<table><tbody><tr><td>SmartCtrl接続パネル</td><td>Med Associates</td><td>SG-716B (115)</td><td>入力/出力用コントロールパネル</td></tr><tr><td>SmartCtrlインターフェースモジュール</td><td>Med Associates</td><td>DIG-716B (114)</td><td>各チャンバー用スマートカード</td></tr><tr><td>ユニバーサルケーブル</td><td>Med Associates</td><td>SG-210CB (115)</td><td>スマートカードからコントロールパネルへのケーブル</td></tr><tr><td>卓上インターフェースキャビネット</td><td>Med Associates</td><td>SG-6080C (109)</td><td>スマートカードを保持するキャビネット</td></tr><tr><td>ラックマウント電源</td><td>Med Associates</td><td>SG-500 (112)</td><td>28ボルト電力</td></tr><tr><td>ワイドマウステストチャンバー</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W (31)</td><td>テストチャンバー</td></tr><tr><td>フィラーパネルパッケージ</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W-FP (32)</td><td>テストチャンバー用様々なサイズのパネル</td></tr><tr><td>ワイドマウスモジュラーグリッドフロア</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W-GF (31)</td><td>テストチャンバー フロアグリッド</td></tr><tr><td>ヘッドエントリー検出器</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303HDW (62)</td><td>ホッパーへのヘッドエントリー/ペレットエントリー</td></tr><tr><td>Pellet Dispenser</td><td>Med Associates</td><td>ENV-203-20 (73)</td><td>フィーダー</td></tr><tr><td>ペレットレセプタクル</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303W (61)</td><td>ホッパー</td></tr><tr><td>ペレットレセプタクルライト</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303RL (62)</td><td>ホッパーライト</td></tr><tr><td>ハウスライト</td><td>メッドアソシエイツ</td><td>ENV-315W (43)</td><td>ハウスライト</td></tr><tr><td>IRコントローラー</td><td>メッドアソシエイツ</td><td>ENV-253B (77)</td><td>ネストとテストの間のチューブ用エントリー検出器</td></tr><tr><td>ファン</td><td>メッドアソシエイツ</td><td>ENV-025F28 (42)</td><td>各チャンバー用排気ファン</td></tr><tr><td>ポリプロピレン製 ネストタブ</td><td></td><td></td><td>ネストボックス</td></tr><tr><td>アクリル製 接続</td> ネスト間のチューブ<td></td><td></td><td>接続テストエリア</td></tr><tr><td>スチールキャビネット</td><td>テストチャンバーを保持するための</td>スチールキャビネット<td></td><td></td>キャビネット(78 "H、48 "W、24" D)</tr><tr><td>Windowsコンピュータ</td><td></td><td></td><td>MedPC実験制御ソフトウェア</td></tr>Matlabを実行しているサーバー<tr><td></td>、LANソフトウェア<td></td><td></td><td></td></tr>MedPCソフトウェアMedPCソフトウェアMed Associates<tr><td></td><td></td>によってexper-controlコンピュータにリンクされたMatlabを実行している<td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>独自のプロセス制御プログラミング言語</td></tr><tr><td>Matlab w Statistics Toolbox</td><td>Matlab</td><td></td><td>独自のデータ分析およびグラフ作成プログラミングシステム</td></tr><tr><td>TSsystem</td><td></td><td>in Supplementary Material w Updatesfrom Senior author</td><td>オープンソースMatlab Toolbox</td></tr><tr><td>注:これは、8つのテスト環境を含む1つのキャビネットに必要な装置です。ハードウェアは、このようなキャビネットごとにレプリケートする必要があります。ただし、1台のコンピュータで2台のキャビネット(16のテスト環境)</td><td></td><td></td><td></td>を制御できます</tr></tbody></table>

マウスの自動化、定量的認知/行動スクリーニング：遺伝学、薬理学、動物認知と学部命令について

Automated, Quantitative Cognitive/Behavioral Screening of Mice: For Genetics, Pharmacology, Animal Cognition and Undergraduate Instruction

私たちは、ライブでの24/7行動試験システム認知の基本的なメカニズムに遺伝的および薬理学的操作の影響を評価し、マウスでは学習するための、完全に自動化された、高スループット、高容量について説明します。標準ポリプロピレンマウスハウジング浴槽は標準的な市販のマウス試験箱にアクリル管を介して接続されている。試験箱は、フィーダーをペレットに接続されている2そのうち3ホッパを有している。すべての内部LED付き照明可能と赤外線（IR）によるヘッドエントリーについてモニターするビーム。マウスは、スクリーニング時の取り扱いをなくし、環境、住んでいます。彼らは、プロトコル制御ソフトウェアと準リアルタイムのデータ分析やグラフ作成ソフトウェア我々は書かれているため、（古典的）プロトコル（インストゥルメンタル）とパブロフオペラントで実行することにより、2つ以上の毎日の給餌期間中に彼らの食糧を得る。データ分析とグラフ作成ルーチンが大幅に大きな時間·sの分析を簡単にするために作成MATLABベースの言語で書かれている行動や生理的なイベントレコードを突き固め、単一のデータ構造内で公開グラフや統計にすべての中間分析を通じて生データから完全なデータ証跡を保持するために。データ解析コードは、データを日に数回、自動的に「クラウド」と上におけるラボのコンピュータに保存された統計情報およびグラフィック分析を施し、それを収穫する。このように、個々のマウスの進行を可視化し、日々の定量化。データ解析コードは、プロトコルからの個々の被験者のプロトコルに自動化された前進を可能にする、プロトコル制御コードに話す。実装された行動のプロトコルは、autoshaping、時限ホッパー切り替え、時限ホッパー切り替え、衝動性の測定、食品の可用性の概日見越してリスク評価と一致している。オープンソースのプロトコル制御とデータ解析コードは、新しいプロトコルの追加が簡単になります。エイトテスト環境は、キャビネット内のX 78で×24 48に適合し、このような2つのタクシーinets（16環境）は、1のコンピュータにより制御されてもよい。

このシステムは、個々の研究者や教室の先生の目的に合わせたプロトコルを実行するために使用する必要があります。一致するプロトコル、2ホッパーautoshapingプロトコル、およびスイッチ·プロトコル：しかし、我々は、遺伝子操作マウスおよび大規模な薬理学的試験の大規模スクリーニングに有用であることが分かるはず3プロトコルスイートを開発した。一致するプロトコルは、覚えて、二つの異なる場所での収入（単位時間あたりの食物ペレット）を推定するマウスの能​​力を測定する場所利回りれる収入、所得の比率に、その訪問者の平均滞在期間の割合に一致するように、かつ迅速にそれが検出され、利益率の変化に調整されます。インストゥルメンタルと古典的条件の2ホッパーautoshapingプロトコル対策率（連合学習率）。タイミング精度や間隔精度スイッチプロトコル対策、確率（相対頻度）を推定する能力と確率（リスク評価）の変化に調整します。また、衝動性の尺度を与える。 マッチング 。 2横ホッパー（供給ホッパ）のそれぞれでフィーダを独立ペレット送達後、指数関数的に変化させ、待ち時間で武装している。フィ...

上の遺伝的および薬理学的操作の影響を評価するために、空間的定位、時間的局在化、持続時間、速度および確率推定を媒介するメカニズムは、リスクアセスメント、衝動性、および記憶の正確さと精度の生理学的に意味のある特性を測定するための完全に自動化されたシステムマウスでの認知の基礎メカニズム。

We describe a high-throughput, high-volume, fully automated, live-in 24/7 behavioral testing system for assessing the effects of genetic and ...

本実験の全体的な目的は、遺伝学的および薬理学的に操作されたマウスを対象に、認知機能の不全およびその基本メカニズムをスクリーニングすることである。これは、完全自動の高スループット24時間365日動作の行動表現型解析システムを用いて、生理学的に意味のある定量的特性を精神物理学的に測定することで達成される。次のステップでは、得られたデータを準リアルタイムで解析およびグラフ化し、これにより個々のマウスに基づいた試験の自動リアルタイム制御が可能となる。次に、生データ、試験プロトコルのコード、およびすべての中間統計データを単一のデータ構造にアーカイブします。データを公開し、さらなる解析を促進するため、結果としてスイッチタスクに基づく時間的な蒸気分率の系統特異的な変化を示します。水迷路などの他の手法と比較した本手法の主な利点は、生理学的に意味のある結果が得られ、スループットが非常に高く、マウスのハンドリングが不要であることです。したがって、この手法は、間隔タイミング機構を定量的に変化させた変異株が存在するかなど、認知神経遺伝学分野における重要な疑問への回答に役立ちます。この技術の意義は、これらの機構の重要な構成要素を規定する遺伝子の発見につながる可能性があるため、遺伝的な認知欠損の治療や診断にまで及びます。この手法を初めて用いる方は、MATLABプログラミングの基礎と、定量的で自動化された心理物理学的検査の有用性を理解する必要があります。遺伝子操作マウスに対して行われていた試験が、多大な労力を要し、かつ定量性に欠けるものであることに気づいたとき、アダムと私はこのシステムの構築を考えました。行動試験システムを標準的な実験室に設置し、1部屋に10台のキャビネットを配置し、各キャビネットに8つの試験環境を設けます。これにより、一度に80匹のマウスで試験を行うことが可能になります。各試験環境は、アクリルチューブでマウス試験ボックスに接続されたポリプロピレン製マウス・タブで構成されています。テストボックスには3つのホッパーがあり、赤外線ビームによって監視されています。外側の2つのホッパーにはペレットフィーダーが取り付けられており、餌のペレットを供給できますが、中央のホッパーはペレットを供給しません。パーティション壁のポートを通るケーブルが、テスト環境を別の部屋にある電気インターフェースカードおよび専用コンピューターに接続しており、そこでプロトコル制御プログラムが実行されています。キャビネット2台につき1台のコンピュータが必要です。これらのコンピュータは、データ解析およびグラフ作成ソフトウェアを動作させるサーバにローカルエリアネットワーク（LAN）で接続されています。データ解析ソフトウェアがインストールされているサーバが、試験環境を制御するコンピュータのハードディスクにアクセスできるよう、ローカルエリアネットワークを構築してください。次に、クラウド上のデータ保存用にファイル同期アカウントを作成します。TSシステムフォルダとそのサブフォルダをMATLABの検索パスに追加し、TSシステムフォルダがクラウド同期フォルダであることを確認してください。TSシステムは、複雑なデータ解析およびデータグラフ作成コードの構築を容易にする、MATLABで記述された30以上のハイレベル関数からなるオープンソースソフトウェアライブラリです。TSシステムツールボックスで関数Tsを呼び出し、TSシステムツールボックス内の他の関数によって生データおよびそこから導出されるすべての結果が配置される階層データ構造を作成します。次に、ts add protocolを呼び出し、実験プロトコルの制御パラメータを指定し、プロトコルの終了および次への移行を自動的に決定する判定コードを指定し、使用する判定基準を指定します。これで、マウスを24時間7日間常駐型のテスト環境に、1環境につき1匹ずつ配置します。マウスの個体識別番号、ケージ番号、およびローカルエリアネットワーク上の実験制御用コンピューターを識別する文字とそのIPアドレスを記録します。次に、ts start sessionを呼び出して実験セッションを開始します。実験セッションは1〜2週間続き、その間にいくつかの異なる行動試験プロトコルが実施されます。次に、1台の制御用コンピュータで、そのコンピュータが制御するすべてのボックスを起動するマクロを呼び出します。このマクロは TS start session によって作成されました。他の制御用コンピュータでも同様の操作を繰り返してください。データ解析は、TSシステムツールボックスのコマンドを使用して新しいデータ解析およびグラフ作成コードを記述するか、Tsライブラリで提供されている既存のデータ解析およびグラフ作成コードを使用または修正することで行うことができます。一度開始すれば、実験の大部分は自動的に進行しますが、実験期間中は随時のモニタリングが必要です。TIAシステムデータ解析プログラムからのメール通知を監視し、停電、制御の暴走、コンピュータの再起動、ペレットフィーダーの不具合などの機器故障の可能性がないか確認してください。これらのメールアラートにより、1日の研究の中で2〜4回、故障の適時な修理が可能になります。解析タイマーによって呼び出されるたびに、TSシステムのデータ解析コードがパフォーマンスのプロットを生成します。これらのプロットは世界中のどこからでもいつでも監視することができ、必要に応じて、マウスの試験が行われている現場から離れた場所からオンラインで実験プロトコルを修正することが可能です。また、TSブラウザを使用して、準リアルタイムで利用可能になる階層データ構造内のデータと要約統計を検討してください。累積不均衡プロットにおいて、「報酬」として定義されるペレットの獲得回数は赤色で、訪問時間は黒色で、野生型マウス3匹とL1ヘテロ接合体3匹についてプロットされています。3匹のマウスにおいて、傾きが下方に向いた時点でスケジュール反転が起こっており、これは垂直の赤い破線で示されています。累積訪問不均衡プロットの傾き（黒線）は、累積報酬不均衡の傾きと密接に連動しています。赤線は、平均訪問時間の比率が所得の比率とほぼ完全に一致していることを示しています。下方への屈曲点において、訪問時間の比率がいかに迅速に所得比率の変化に調整されるかに注目してください。一方で、累積訪問回数の傾きがゼロであることからわかるように、別のマウスは2回目の給餌セッション中に一致させることができませんでした。黒色の線は期間の不均衡プロットを示し、赤色の線は所得の不均衡の傾きが大幅に正であることを示しています。しかし、第3給餌フェーズでは傾きが平行になっており、これはこのマウスがこのフェーズの開始時に、訪問比率を所得比率に合わせ始めたことを意味します。したがって、このマウスにその能力があったことは明らかですが、テストの一部期間中、何らかの理由でそうしなかったと考えられます。これは、少数の要約統計量のみに頼るのではなく、パフォーマンスの全経過を視覚化することの重要性を示しています。このマウスは最初の報酬比率において正確に一致していましたが、比率が反転した際、マウスは完全には反転しませんでした。また、別のマウスは3回目の給餌段階で過剰に一致していました。つまり、そのマウスの平均的な訪問不均衡は平均的な報酬不均衡よりも大きく、報酬不均衡の反転に完全には適応しませんでした。しかしながら、野生型3匹とヘテロ接合体3匹の計6匹すべてのマウスが、最初の4時間の摂食フェーズで正確に一致し、報酬比率の反転に対して急激な反応を示したことに注目してください。これは、持続時間、数、率の推定、空間的局在化、および単純な抽象的量を記憶する能力など、認知の多くの基本的メカニズムがヘテロ接合体において正常に機能していることを示しています。認知神経遺伝学においては、何が機能していないか、あるいはどの操作に興味深い定量的変化があるかを見つけ出すことと同様に、何が依然として正常に機能しているかを判断することが重要です。累積サイクル数、またはホッパー1への訪問に続いてホッパー2へ訪問し、その後再びホッパー1へ戻った回数を、セッション時間に対する関数としてプロットしています。ここで、緑色の破線の垂直線は給餌相の開始を示しています。赤色の実線の垂直線は、マウスがホッパー間で往復し始める速さと給餌開始のタイムラグは、いわゆる大胆さや探索傾向の指標となります。6匹中5匹は、最初の給餌相が始まる前にある程度の探索行動を示し、給餌が始まるとすぐにホッパー間を急激に往復し始めました。しかし、1匹のマウスは探索行動を全く示さず、第2給餌相の中盤まで一度も往復しませんでしたが、その時点で突然ホッパー間を往復し始めました。道具的条件付けおよび古典的条件付けの実験を分析することで、試行開始速度の累積記録が得られます。これらの実験では、条件付け行動が出現するまでのペアリング回数である学習率を測定しました。各記録の垂直の破線は、獲得試行を示しています。習得試行とは、試行開始速度に有意な上昇が見られた最初の試行であり、ただし、その新たな高速な速度が第1セグメントでの速度よりも速い場合に限ります。このラダー規定が必要な理由は、最初の有意な上昇が起こる前に、有意な低下が見られることがあるためです。ここでは、試行開始潜時の累積分布を示します。X軸上の、0.5の水平線が累積分布と交差する点が、試行開始までの正中潜時です。ここでは、給餌ホッパーの点灯中の突き動作率と、その直前の試行間インターバルの突き動作率との差の累積記録を示しています。当初、マウスは試行間インターバルよりもホッパー点灯中の突き動作回数が少ないため、この記録の傾きはゼロまたは負になります。マウスが報酬の提供を期待して、点灯したホッパーに鼻を突き入れ始めると、傾きが正になります。塗りつぶされた点は傾きが正になった時点を示しており、これらのプロットにおいて条件付け反応が最初に確実に現れた試行に対応しています。青線は、ロングホッパーにおける給餌潜時の3つの異なる設定における、1匹のマウスのスイッチ潜時の累積分布を示す経験的累積分布関数です。実測関数にほぼ正確に重なっている細い赤色の曲線は、これらのデータに適合させた6パラメータのbelga関数です。太い赤色の線は、belga混合分布に対応する確率密度関数です。長い給餌潜時を短縮したことで、マウスの切り替え潜時の平均が短縮し、その精度が向上しました。また、下のプロットの確率密度関数の左裾にある隆起が示すように、いくつかの衝動的な切り替えが発生しました。この衝動性の尺度は、Weibel-Gauss混合分布の最適適合版によって、Weibel成分に割り当てられた混合比率です。この解析では、短い試行はプロットの下部に小さな赤色のプラス記号で、長い試行はプロットの上部に小さな赤色のプラス記号で示されています。下部および上部に現れる赤色のストリークの密度の変化は、短い試行と長い試行の相対的な頻度の変化を示しています。切り替え潜時（switch latencies）は小さな白丸で示されています。下部の赤色が濃くなる（つまり、短い試行の確率が高くなる）と、小さな円は上方に移動し、上部の赤色が濃くなる（つまり、長い試行の確率が高くなる）と、円は下方へ移動することに注目してください。青い線は分布の中央値を示しています。ここでは、90日間の試験期間における行動および環境イベントの24時間ラスタープロットを示します。黒い点はポーク（pokes）を、赤と緑の点は2つの給餌ホッパーでのペレット供給を記録しています。最初の黒い三角形は消灯を、2番目の黒い三角形は点灯を記録している。シアン色の三角形の1列目は、日没の1時間前に発生する日没時の摂食インターバルの開始を記録し、シアン色の三角形の2列目は、消灯の3時間後に発生する日没時の摂食インターバルの終了を記録している。これらのマゼンタ色の三角形は、点灯の2時間前に発生する夜明け時の摂食インターバルの開始（符号なし）を記録しており、最後列のマゼンタ色の三角形は夜明け時の摂食の終了を記録している。日没時の摂食に先立つ摂食予期活動の開始は、6日から15日の間の青いアスタリスクで示されている。テスト開始後、マウスは日没時の給餌間隔の約1時間前から食物期待性の突き行動（food anticipatory poking activity）を示し始め、これにより概日記憶が形成されたことが分かります。L1遺伝子に突然変異を持つヘテロ接合体は、野生型の同腹コントロール群よりも高い時間間隔計測精度を示します。この図は、時間的ゴールポスト間の間隔を徐々に狭くした試行ブロックで実施した際の、野生型コントロール群（実線）および接合体同腹群（破線）の精度推定値の累積分布をプロットしたものであり、色の違いは間隔の幅を示しています。対照的に、bat faced（BFC）変異を持つヘテロ接合体は、野生型の対照群よりも時間間隔の測定精度が低いことが示されています。この手法を習得すれば、テストは最短で1日、あるいは数週間かけて行うことができます。マッチングには1日のみ必要です。予測学習には2〜3週間かかります。

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