フロアプロジェクション迷路を用いた記録神経活動のための自動化された視覚認知課題

このプロトコルの全体的な目標は、床投影迷路を使用してラットの完全に自動化された視覚認知タスクと同時神経データ取得のための最適化された整形およびトレーニング手順を実証することです。これは、ビデオトラッキングと神経データ収集システムを、動物の行動に応じてタスクに関連する刺激と頭蓋内報酬を提供できる行動制御システムと統合することによって達成されます。ラットがアリーナの中央で静止した準備位置を保持することを学習した後、タスクルールに従って関連する行動応答を必要とするターゲット画像が現れます。

ペリイベント解析のためのタイムスタンプ付きニューラルデータは、ニューラルが準備完了位置、ターゲット画像提示の開始、およびその他のタスク関連イベントと相関していることを示しています。この技術について削られているのは、床投影レースが、ラットが下半視野で視覚情報を処理するという行動的および解剖学的証拠を利用していることです。また、この装置で設計されたタスクは、ラットの自然な特性を利用して環境を探索します。

最後に、視覚誘導された認知タスクの全体の多数は、げっ歯類のモデルでは、我々は、人間と非ヒト霊長類で行われた研究のためのより良い有効性と翻訳の関連性のために床投影迷路を開発しました。この手法は、人間の記憶と注意の障害を理解するためのより良いアプリケーションを持っています。これらの障害には視覚情報の処理が関与しているためです。

床投影迷路は壁のないオープンフィールドです。リアプロジェクションスクリーンは、装置の床として機能します。任意の形状のマゾアリーナを床に配置することも、仮想の視覚的な境界線を投影することもできます。

リアプロジェクションスクリーンフロアは3層構造。デュアルビジョンファブリックは、厚い長方形のプレキシガラスの上に引き伸ばされています。プレキシガラスの薄い層が生地の上に置かれ、挟まれたスクリーン素材を保護します。

下の厚いプレキシガラスと上部の薄いプレキシガラスの間のスクリーン素材は、迷路の下と側面に最も効果的な画像投影を提供します。これは、迷路の床の下側に画像を投影する短焦点プロジェクターです。Cineplex 基本動作モジュールを搭載したコンピューターに接続されたオーバーヘッド カメラは、ビデオ トラッキングと位置データのオンライン分析を提供します。ラットの位置を追跡するには、ラットの頭部ステージにLEDを取り付けるか、ラットの輪郭のOIDを追跡しますビデオ追跡システムでは、プレキシガラス上に配置された行動タスクのテストアリーナはマット材料で構築する必要があります。

ニューラルデータ収集システムを使用する場合は、電気ノイズを最小限に抑えるために、フロアプロジェクション迷路とICSシステムがプリアンプに接地されていることを確認してください。まず、機器のスイッチを入れた状態でラットを行動室に10分間慣れさせ、次に翌日にラットをコロニーに戻します。これを繰り返します。

3日目にステップを踏み、ICSとヘッドステージのテザーをラットに接続し、ラットをテストアリーナに10分間慣れさせます。4日目に、最も低いICS振幅を決定して、場所の好みを確立します。非公式の場所優先条件付けプロトコルを使用する。

ラットがICS報酬が発生する場所に条件付けられるまで、パルス1とパルス2の振幅をゆっくりと増加させます。一般的な振幅値は20〜80マイクロアンペアです。5日目以降は、ネズミを準備エリアに訓練し、東と西の画像エリアに入るためのICS報酬を届けます。

ラットが2つの画像領域を交互に見るようになるまで、学習を続けます。準備エリアで静止した準備位置を維持するようにラットを訓練することが重要です。準備完了位置は、ラットがターゲット画像に近づく方向と、ラットが提示された画像を見る距離を制御します。

中間段階では、50 デシベルのホワイト ノイズを導入して、試行の開始を知らせます。ネズミが準備完了エリアに入ったら、ホワイトノイズをオフにしてください。準備完了エリアに入り、準備完了位置を正常に完了するためのラットへのICS報酬の配信を自動化します。

準備完了エリアへの進入と準備完了ポジションの正常完了に対する報酬確率を徐々にゼロから10%まで下げます同時に、準備完了ポジションを徐々に減らします。100ミリ秒ステップの遅延により、ラットが準備完了位置で停止して待機するように訓練します。トレーニングのこの段階では、トレーニングが多すぎると、レイトシェーピングやタスク固有のルールへの移行が遅れるため、準備完了位置のラットに過度な報酬を与えないことが重要です。

ラットが準備完了位置を時期尚早に壊した場合は、ホワイトノイズをオンにしてください。ネズミはアリーナの反対側でトライアルを再開する必要があります。ラットが各試行で最大1200ミリ秒の間、準備完了位置を確実に維持できる場合は、レイトシェーピングに移ります。

新しい準備完了位置の持続時間は、ターゲット画像が表示される前にラットが静止している必要がある時間を決定します。レイトシェーピング中のトレーニングはタスクに固有であり、すべてのタスクパラメータで自動化されています。条件付き識別タスクによる視覚の初期トレーニングに対してICS報酬を手動で提供できる柔軟性により、単純な形状と輝度の識別でラットを訓練します。

ホワイトノイズをオンにしてトライアルを開始します。ラットが試験間で準備完了位置に留まるために必要な期間を変えます。.ラットが静止した準備完了位置を確実に維持していない場合は、ICS報酬を提供します。

画像表示領域に画像のペアを手動で表示し、画像領域の左側または右側に正しい画像を擬似ランダムに表示します。ICSリワードを提供します。ラットがトレーニングの初日に正しい画像に近づいたとき。

75デシベルのホワイトノイズバーストを発行するだけで、誤った応答の問題に対する抑止力となります。誤った試行の後の修正試行。矯正試験は、アリーナの反対側で行われます。

前の誤った試行と同じ正しい左側または右側と準備完了位置のレイテンシを使用します。ラットが単純な輝度識別を成功裏に実行したら、バイコン条件付き識別タスクを導入します。誤った試行に対してノイズバーストを発行しないでください。

バイ条件付き判別タスクの場合、正しいイメージはフロアパターンによって決定されます。たとえば、床が縞模様の場合は黒い星が正しく、白い円が正しいです。床が灰色の場合、試行は東側と西側の間で交互に行われ、正しい画像が表示されます。

画像領域の左側または右側に擬似ランダムに、不正解の試行に続いて修正試行を実施します。視覚的な空間的注意タスクの場合、定義された空間位置に灰色の円を表示します。ホワイトノイズで試験を開始し、ラットが準備完了エリアに入ったらオフにします。

ラットが必要な時間準備位置を保持した後、ターゲットの円を白に変えて照らします。正しい位置は擬似的に割り当てられます。ラットが準備完了位置を成功裏に完了した後、ターゲットサークルを照らし、ICS報酬を届けます。

ネズミが5秒以内に正しい円に近づくと、ネズミが別の円に近づくと、報酬は提供されません。ネズミはアリーナの反対側で新しい試練を開始します。ラットが5秒以内にどの円にも近づかなかった場合は、これを省略試行として採点します。

フロア全体を照らし、最初は報酬を提供しないでください。ラットが近づくまで、ターゲットの円を照らし続けます。学習が進むにつれて、ターゲットサークルが点灯したままになる時間が徐々に減少します。

ラットが80%の精度に達したら、ターゲットサークルの照明時間を1秒に減らし、他の変更は行わないでください。ラットが1秒間の照明条件で80%の正解を達成したら、キュー時間を500ミリ秒に減らします。早期成形では、通常、ラットがアリーナの東と西のイメージエリアを交互に行うために100〜150回の試行が必要です。

初期の成形中、ラットは通常、アリーナの中央にある準備エリアを走り抜け、ほとんどの時間をアリーナの周囲を探索するのに費やします。中間的な成形の場合、ラットは必要な静止準備位置を確実に維持するために600〜700回の試行を必要とします。それらのパスは、準備完了領域から画像領域へのステレオタイプなループです。

アリーナの周囲を探索するのに費やす時間が短縮されます。中間成形が終了するまでに、ラットは準備領域内で静止した準備位置を確実に維持します。ターゲットの視覚刺激に近づく前に、ラットはアリーナの反対側で次の試行を開始します。

後期整形の終わりに、単一ユニットおよび局所電界ポテンシャル活動が神経データ収集システムによって収集されました。VBCDタスクを実行するラットの郵便皮質では、細胞は標的提示の開始時に発火率を増加させ、床パターン提示の開始時に減少した。VSAタスクを実行しているラットの後頭頂皮質では、細胞は円の照明に応答して発火率を増加させました。

そして、ラットがVSAタスクでターゲットサークルに接近したとき、ラットがサークル照明の前に準備位置にいたとき、後頭頂葉皮質の局所フィールド電位活動。VSAタスクでは、パフォーマンス中に約8ヘルツのシータ範囲で強いパワーを示しました。これらの整形とトレーニングのプロトコルに従うことで、げっ歯類モデルの認知機能と視覚処理を探索するための多数のタスクを設計できます。

この手法は、学習記憶と注意の分野の研究者に洗練された行動パラダイムを提供し、げっ歯類モデルの発見のヒトへの翻訳関連性を向上させます。