Name: 統合された行動ステーション（INBEST）を有するマウス疾患モデルの行動表現型 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-04-23T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 18 s
Description: 学ぶ統合行動ステーション（INBEST）を用いたマウス疾患モデルの行動表現型解析法。ホームケージ環境での連続モニタリングにより、運動活動や摂食行動、情動反応を低ストレスで測定し、脳疾患研究の再現性と標準化を向上させる。

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この作業は、オンタリオ精神保健財団のB.S.への助成金と、M.K.へのオンタリオ大学院奨学金によって支援されました。

すべての手順は、マクマスター大学動物管理委員会によって承認され、動物ケアのカナダの協議会が定めたガイドラインに基づいて行われている。 1.一般的な手順<ol><li>既存の12時間の明/暗サイクル（ -午後8時例えば、午前8時）に1〜2週間のマウスを慣らす。 RT、湿度、光強度が比較的一定であることで、暗サイクル中にすべての手順やテストを実行します。 </li><li>マークまたはテールタトゥー全て長期間にわたって簡単​​に、数値識別のためのマウスと5-7日間で1〜2時間、毎日それらを扱う。 </li><li>直腸温、体重および食物/水摂取の毎日の反復測定は、加齢や病気の進行によって誘発される潜在的な発熱および/または栄養不良を検出する。標準の除外基準は減少による食料/水の摂取、フリル毛皮、水頭症と猫背の姿勢、目の周りのポルフィリン放電などに低体重が含ま</li><li> identifへそのような反射13を留め後肢などの標準的な感覚テスト、視覚的な配置レフ14を実行し、全体的な活動とパフォーマンスを混乱させる可能性Y神経学的欠損は、テスト15、バスケットテスト16、ビーム歩行試験17-19、ロータロッド20、および嗅覚テストを走地21。 注：結果はまたINBEST対策、他の方法（ 例えば 、モリス水迷路マウスはマウスがhyposmic / anosmicである場合ブラインド、新規物体テストの場合）、群内変動の減少は、とのより慎重に選択して相関分析に役立つ可能性出生赤字または感染によるマウスの除外。 </li><li>交互に、実験群と対照群のマウスのテスト中に尿中のトレイルを削除するには消毒剤でプラスチックやガラス装置を清掃してください。 </li></ol> 2.統合行動駅（INBEST）手順<ol><li>セットアップホームケージ<ol><li>食料ディスペンサを埋める20 mgのマウス飼料ペレットとS。 </li><li>水道水でボトルを埋める。 注：第二のボトルは、スクロースまたは嗜好テスト用のサッカリン溶液として、関心の溶液で満たすことができる。 </li><li>セッションの終了時に消費される量を計算するためにボトルを秤量する。 </li><li> lickometersにボトルの注ぎ口を挿入します。ノズルは赤外線センサーをブロックしないことを確認してください。それがない場合には、注ぎ口の長さを短くする。 </li><li>家庭ケージの選択された隅に避難所を置きます。 </li></ol></li><li>コンピュータのセットアップ 注：ステップ2.2-2.11で提供されるソフトウェアコマンドが、私たちの研究室での試験条件（材料/機器のリストで指定）Ethovision XT 8.5ソフトウェアパッケージに関連しています。 <ol><li>ビデオ追跡のために十分であるが、箱、床や壁をオフに反映していないびまん性、薄暗い光で部屋を照らす。 </li><li>デフォルトのビデオ追跡プロジェクトを開き、キーイングにより、実験設定をセットアップ関連する詳細情報（ 例えば 、日付/研究、グループ割り当て、室内条件などの時間）。その後、点（中央、、nose-とテールポイント）、および測定単位（センチメートル、秒、および度）を追跡し、適切なビデオソース（のPicolo勤勉グラバー）、アリーナ（4）の数を選択します。 </li><li>セットアップの審判リスト]タブを選択した後、追加試験ボタン（1）をクリックすることで試行回数を定義します。次に、[変数の追加]ボタンを使用して、独立変数（ 例えば 、マウスのID、性別、グループ割り当て、ひずみ）を指定します。 </li><li>アリーナ[設定]タブをクリックし、ライブビデオから背景画像をキャプチャします。 （そのような長方形/ポリライン/楕円を作成するなど）は、適切な描画ツールを使用して外周を概説して、個々のアリーナのパラメータを定義します。 </li><li>次に、（ 例えば 、床、lickometers、食品ディスペンサー、登山メッシュを追加ゾーングループ]ボタンをクリックして、様々なゾーンを概説することによって関心のあるゾーンを追加<e同一の態様におけるm&gt;など）。隠されたゾーングループの追加]ボタンをクリックすることで、マウスが見ることができない地域のために隠されたゾーン（ 例えば 、避難所とランニングホイール、 図2）を追加します。入口/出口が指定されており、それぞれの隠されたゾーンにリンクされていることを確認してください。 </li><li>繰り返しますが、各競技場のための2.4から2.5を繰り返します。キャリブレーションを強調表示し、アリーナの幅と長さを提供するために、適切なツール（校正スケール/ Axesを作成）を使用して、アリーナのキャリブレーションを実行します。最後に、検証アリーナ[設定]ボタンをクリックして、アリーナの設定を検証。 </li><li>試用コントロール設定]タブをハイライトし、開始/停止条件と裁判長を指定。中心点の期間はアリーナで1秒を超えたときに開始するために開始条件を設定してください。停止条件ボックスを拡大し、そのような10時間として、遅延の後に終了するトライアルを設定することで、試用期間を操作します。 </li><li>検出の設定]タブの下で、適切な検出方法（ 例えばを強調動的減算およびモデルベース）。 </li><li>次に、検出]タブの[設定]ボタンをクリックして、グラブ現在のボタンを押して、空のアリーナの参照画像をつかむ。 </li><li>各マウスの中心地、ノーズとテールベースの​​検出は、信頼できる正確かつ連続していることを、コントラストの範囲を調整します。アルビノマウスの場合は、着色された菌株を使用している場合、マウスが背景よりも明るく、背景よりも暗いことを指定する。 注：被写体サイズ及びビデオ·サ ​​ンプル·レートは、オーバーヘッドカメラと被写体との距離、ならびに使用されるPC（ 例えば、14.9フレーム/秒）の処理速度に応じて変更することができる。 </li><li>すべての変更が検出設定モジュールを終了する前に保存されていることを確認します。 </li><li>ジに（ 例えば、赤外線ビームの遮断、走行輪等の移動）は、入力装置から記録されているアナログ·イベントを変換するための責任があるインターフェース装置をオンgitalログ。 </li></ol></li><li>データ集録 注：以下のソフトウェアコマンドは、セッションパラメータ（ 例えば 、10時間の試用期間、マウスのID、グループ割り当てなど ）のステップバイステップの入力を提供するカスタムメイドメッドPC IVルーチン（「ウィザード」）に関連している。 <ol><li>割り当てられたボックスに各マウスを置きます。 </li><li>同時に &#39;レコード」のボタンを押すことでビデオ - とイベント追跡のパッケージを同期させます。 </li><li>静かに実験室のままにしておきます。 </li><li>記録期間が経過すると（ 例えば 、数時間、日、または週）は、マウスを削除し、彼らのホーム·ケージに戻す。 </li><li> （ハードドライブ、ポータブルUSBスティック、DVD）ボトルの重みを測定し、デジタルメディア上のすべてのデジタル録音を保存します。 </li><li>スプレッドシートに生データを転送します。 </li><li>まれな行動の行為（ 例えば 、常、発作）のその後のスコアリングのためにMPGファイルを保存します。 </li></ol></li></ol>

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</ol>

この記事のオープンアクセスの出版物は、メッドアソシエイツ社（セントオールバンズ、VT）が主催している。

動物における機能的効果の検出は、主に行動研究に固有の変動を制限するための研究者の能力に依存する。したがって、制御きめ細かくと行動データの信頼性および再現性を減少させることができる潜在的な交絡を最小限にすることが重要である。同時に、それは、テストが動作の単一ドメインを反映していない、神経機能の知識が必須であり、その動作は、外部のストレスに非常に敏感であることを認識することが重要である。上記の公理が理解されている場合、人はその総合的な行動分析が測定された応答の時間経過を含むべきであると結論、ならびに、塩基性官能特性および特定の行動的側面にタップパラダイムを含んでもよい。これらの基準の多くは、濃縮されたホーム·ケージ環境での動きや行動の行為のコンピュータ化された評価を使用して満たすことができる。 これまでのところ、それはemphasiれているヒト疾患ワラントの追加の考慮事項のマウスモデルの行動の表現型ZED。この概念は、機能の恒常性は、疾患の発症時に内部と外部のストレス要因によって挑戦されていることを前提としている。すべての潜在的な交絡が自動化された、ホームケージ表現型を導入することによって解消されないかもしれないが、矛盾した環境設定、輸送ストレス、繰り返し処理に関連する問題が最小化される。これはかなり研究間で一貫性と精度を向上させる。変動性が少しでも減少は初期の疾患によって誘発される効果の検出を改善することができます。実際、INBESTは発症、動力学、および行動の変化だけでなく、さまざまな疾患誘発性行動欠陥間の重要な関係の重症度のより正確な評価を可能にする、豊富な情報を提供します。信頼性の高いビデオ·トラッキングは2照明条件に依存します。まず、拡散光を防止するために、試験室で必要とされている近くの物体を反映してから成果物。第二に、高い色コントラストはできるだけ被写体の色と異なって適切な床の色を選択することによって達成することができる。私たちの研究室では、これはアルビノマウスを監視する場合INBESTボックスと黒の床トレイの下方に位置する洪水ライトを使用することによって達成される（色素性菌株をテストする場合には、白や灰色の背景には十分であろう）。 INBESTのイベント録画側面に関しては、現在のハードウェア設定（4入力を備えた1ピッコロビデオカード）が並行して、PCごとに使用する4箱を制限します。これは、より適切なセットアップが8あるいは16ケージを必要とする一方で、ボックスのかなり小さい数であり、それぞれ、したがって2または4のPC。好ましくは、INBESTはホームケージとして24時間にわたって連続的に使用することができる。これは、動物が環境に完全に慣らすと公平な方法で分析することができ、安定した、概日行動パターンを確立することを可能にする。停電、連続電力suするコンピュータデータの損失を防ぐためにpply（または少なくとも無停電電源）を確保する必要があります。最後に、毎日の食物摂取量の適切な評価を確実にするために、それは、食品ペレットのサイズは、（単一の食物ペレットの推奨サイズは20 mgである）食品ディスペンサーの穴の大きさを超えてはならないことに留意すべきである。 なお、この分析は、異なるINBEST措置が相互作用できる方法を組み込む必要があること、しかし、見過ごされるべきではない。例えば、走行輪に多くの時間を費やすマウスは、それらの増加したカロリーの要求を満たすために食料と水のより高い量を摂取する可能性がある。同様に、より多くのスクロース溶液を摂取したマウスは、食物の摂取を減少させることができる。これらの結果の解釈はさらに特に挙動及び走行車輪活性を摂食するに関しては、時間の経過と共にパフォーマンスの一般的な改善によって複雑にされてもよい。彼らのインセンティブの特性を考えると、実験者もショ糖溶液とtへのアクセスを制限することを検討しても彼はそれぞれ、後摂食効果と過度の体重減少の可能性を打ち消すために、ホイールを実行する。マウスの異なる株は、異なる行動のプロフィールを有するので、これらの懸念は、他よりもいくつかの株でより関連することができる。上記の問題の多くは、ベースラインと実験的評価コントロールの両方を行うことが、実験者は、これらの変数はINBESTデータを解釈する際に考慮される必要があることを認識する必要がある。同時に、動作のいくつかの側面は、このように被験者の行動プロフィールを完了するために、標準的なテストとの組み合わせを必要とする、ホームケージ環境で研究することができない。 標準化されたが、柔軟性のある環境内のコンピュータ化されたモニタリングは、現代的な行動分析における論理的な次のステップであるように思われる。このような非侵襲性、動物行動学ベースのアプローチは、研究者が長期間にわたって行動応答の完全なレパートリーを観察することを可能にする。ザ·oretically、これは厳密に自然の生息地に似ている「仮想」、富化環境での挙動を研究することによって達成することができる。いくつかの研究グループは、ダイアド26、27、または大きな社会集団28の文脈において、それらのホームケージに22〜25匹のマウスの行動表現型をサポートする視覚ベースの追跡ツールを記載している。高精度の空間分解能は、マウス28のグループ内の行動データの同時かつ同期された収集のためのマイクロチップ技術によるビデオ追跡を統合することによって達成することができる。熱シグネチャを検出することが可能なサーモグラフィカメラは、相対的な位置と、各マウスの基本的な生理学的機能（ 例えば 、体温、心拍/呼吸速度）を提供する移植可能なマイクロチップまたはトランスポンダと組み合わせることができる。また、高度な3Dトラッキング·システムは、行動の行為のより正確で定量的な認識を生成するであろう。繰り返しバリを実行するにはテストのETY、このようなシステムは、遠隔制御、自動化、およびモジュラーする必要があります。例えば、空間記憶は、LCD壁に遠位手がかりの外観を、プログラムすることによって、または/提示する可動床から口に合う食べ物でディスペンサーを非表示にすることで、大規模な環境で研究することができる。同様に、新規のオブジェクトが提示され得る/試験を通して特定の時間に隠された。このようなコンピュータ化された表現型は、行動、病原性のメカニズム基礎疾患モデル、および新たな治療戦略の開発の遺伝的決定因子を解明するのに役立つことがあります。コンセンサスは、試験条件に対して、テストの順序、ならびに使用されるハードウェアおよびソフトウェアで達成されている場合、一方が待望の標準化は、行動試験の再現性を改善し、新たなレベルに実験的な精神測定を高めるであろうことが期待できる。

過去数十年にわたって、遺伝子工学の急速な進歩は、ヒト疾患の動物モデルの前例のない増殖をもたらした。マウスは、いくつかの理由のために、生物医科学の主要な実験対象の状態を得た。実用的な観点から、それらは、高い再現率が比較的安価であり、収納が容易である。概念的な観点から、それらは、ヒトに遺伝的に近接している遺伝的に比較的容易に変更することができ、内分泌、免疫、および神経系の高度に発達してきた。遺伝的および細胞レベルでの病変に加えて、脳障害の現 ​​代的な研究が顔を強調複製可能な機能欠損のデモンストレーション、構築、または新しいマウスモデル1の予測妥当性を必要とする。 恒温哺乳動物における急性感染は、多くの場合、一緒に疾病行動で、のいずれかを構成する発熱性応答をもたらす、主な生存メカニズム2。急性病気の動物は感情的な反応性、探索行動、および学習/メモリ容量の反射タスクで食品/水の摂取とパフォーマンスに有意な変化を表示する。これらの変更は、大部分が損なわれ、社会的/性的活動と防御免疫反応のためのエネルギーの保存を占めている。急性状態は、慢性の（多くの免疫学、内分泌および神経疾患に見られるように）を入れたときしかし、行動の性能をさらに、脳3を含む様々な器官の構造的損傷を悪化させることができる。 ヒトおよび動物の神経変性疾患は、多くの場合、神経学的および行動障害の星座を伴っている。そのため、慢性的に病気の動物の行動研究における主要な目的は、周辺症状によって誘発されるの赤字から中枢作用を区別することです。しかし、標準の行動タスクの比較的短い期間は、収集を制限そのような嗅覚、休息、睡眠、食品/水の摂取、またはてんかんのエピソードなどの基本的な機能の措置等に関する情報のイオン。これらの措置を含めることは、行動プロファイリングを改善し、活動の厳しいタスクにおける性能の良い解釈を可能にします。 病気のマウスの行動表現型での改良 病気のマウスの行動プロファイルを評価する上で不十分な点は、高速処理用PCで単独で飼育したマウスの継続的な監視を必要としている。多様な行動の電池4,5を設計することができるが、下記に成功精神神経ループス6の動物モデルを確立するために使用されている手順である。この電池は、繰り返しなど、軽度認知障害及びアルツハイマー病7のような疾患の亜慢性および慢性モデル（ 図1）の両方に適用される。神経学的テスト8-10、交流のシリーズに続いて濃縮されたホームケージ様環境における複数の行動出力の連続監視を利用することによって、上記要求を満たすように設計ustom製装置は、使用することができる。自発的な探索活動の評価と意欲的行動へのこのような動物行動学に基づいたアプローチは、そのような学習と記憶の反射のような他のパラダイム、性能赤字をより包括的に理解を提供しています。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/51524/51524fig1.jpg" /> 我々の研究室で縦の行動表現型の図1の模式図。行動の電池は、例えば、疾患の進行のような持続的な因子の影響を評価するために、異なる時点で繰り返されるmore-ストレスの多いタスクに向かっless-から進化するように設計され、薬理学的治療、または免疫応答。 INBESTと個々のテストが暗いPの間に実行される長谷、しばしばオーバー10と2時間、それぞれ略語 ：R -反射神経。 BW - ビームウォーキングテスト。 RR - ロータロッド。 OT - 嗅覚テスト。 SP - スクロースプ試験; SD - テストをステップダウン。 NO - 新規物体試験; OF - オープンフィールド試験; SAB - 自発的交替行動。 FS - 強制水泳試験; MWM - モリス水迷路。 * -実験の過程全体を通して続く試験で変更する必要が試験（ 例えば 、位置、コンテクスト、色、形状）の側面。 ホームケージのような環境での連続録画や行動の分析は、最初の2007年11で報告された。自己免疫マウスを用いた研究で使用される行動試験を統合し、より複雑な自動化装置は、1年後に「計測行動総会で発表されました12。統合された行動駅（INBEST、 図2A）Cモジュラーシステムであり、避難所、コンピューター制御された光刺激、2光電池制御lickometers（水の1、興味のあるソリューションのための1）、自動化された食品のディスペンサー、コンピュータ化されたランニングホイール、及びデジタル化された登山メッシュのomprises。待ち時間、周波数、および特定の動作の持続時間は、カスタマイズされたソフトウェアを使用して検査される。自発運動及び探索活動（ 例えば 、新規物体またはなじみのない同種の）寝て、そのような自傷行為や発作などのより低頻度の行動パターン、ながら、ビデオ追跡ソフトウェア（ マテリアル/機器のリスト ）とすることができて評価することができますビデオ·追跡ソフトウェアまたは専用のイベント記録のパッケージを使用して手動で採点する。八完全INBEST /ビデオセットアップは、このように4つの実験および4の対照動物（ 図2B）の同時モニタリングを可能に用いられる。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/51524/51524fig2.jpg" /&gt; 図2.統合行動駅。（A）ハードウェアの模式図、およびソフトウェアはINBESTボックスを設計する際に使用される（L = 39×幅= 53×高さ= 50センチ）。 （B）は、8つの完全なINBESTボックスは、4つの実験と4対照マウスの同時家庭ケージ監視のための機会を提供する。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51524/51524fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 従属変数は、味の良い刺激、自発的歩行活動、登山、自主的なランニングに食品/水の摂取、応答性の測定は、不安関連行動（ 例えば 、新規物体の探索）、グルーミング、焼き付きや睡眠が含まれています。さらに、視覚刺激は、コンディショニング学習パラダイムのために提示することができる。標準行動試験上INBESTの利点は、交絡効果inducの排除を含む輸送ストレス、ならびに夜間活動、探査、不安関連抑うつ様行動を反映する指標の連続的な、自動化された集合によって編。ビデオ追跡パッケージに敏感なハードウェアコンポーネントの統合は、様々な動物モデルにおいて、慢性疾患の進行に関連して動作する改良評価を可能にする情報が豊富に得られる。 INBEST（ 例えば 、自閉症、大うつ病、統合失調症）、ならびに神経発達、腫瘍性/全身性疾患の行動への影響、および長期の薬物療法に焦点を縦断的研究において他の慢性CNS疾患を研究するために使用することができる。

<table><tbody><tr><td>パワーコントロールインターフェース操作パッケージ</td><td>株式会社メッドアソシエイツ</td><td>MED-SYST-8</td><td>すべてのA/Dデータ入出力を管理するインターフェースボックスとPCIカード</td></tr><tr><td>Stimulus light</td><td>Med Associates Inc.</td><td>ENV-221M</td><td>28 V DC、100 mA、2.5&nbsp;cm径ライト(条件刺激の提示用)</td></tr><tr><td>ヘッドエントリー検出器</td><td>Med Associates Inc.</td><td>ENV-254-CB</td><td>ペレットレセプタクルへのヘッドエントリ検出が可能</td></tr><tr><td>Photobeam lickometer</td><td>Med Associates Inc.</td><td>ENV-351W</td><td>鼻部によるビーム遮断検出用赤外線センサーシステム</td></tr><tr><td>食品ペレット</td><td>Bio-Serv</td><td>F0163</td><td>ダストレス精密食品ペレット(20mg齧歯類穀物飼料)</td></tr><tr><td>フードディスペンサー</td><td>メッド・アソシエイツ</td><td>ENV-203-20</td><td>高架プラスチック容器と分注管からなる食品自動分注システム</td></tr><tr><td>食品容器</td> メ<td>ッドアソシエイツ</td><td>ENV-303R2W</td><td>食品ペレットが分配または収集されたときに信号を出す赤外線感度ベース</td></tr><tr><td>クライミングメッシュ</td><td>Med Associates Inc.</td><td>CTクライミングメッシュ</td><td>耐久性のある金属ラング、寸法</td></tr>Med <tr><td>PC IVソフトウェア</td>Med <td>Associates Inc.</td><td>SOF-735</td><td>すべての電子機器からのデータ収集を統合</td></tr><tr><td>MPC2XL v1.4</td><td>Med Associates Inc.</td><td>SOF-731</td><td>生データ転送ユーティリティ</td></tr><tr><td>Soft CR Pro v1.05</td><td>株式会社メッドアソシエイツ</td><td>SOF-722</td><td>遠隔オンライン監視ソフトウェア</td></tr><tr><td>ランニングホイール</td><td>株式会社メッドアソシエイツ</td><td>CT-MSUB-ENV-3042-X1</td><td>マウス用アクティビティホイール</td></tr><tr><td>デジタルカウンター</td><td>株式会社メッドアソシエイツ</td><td>ESUB-ENV-3000</td><td>LCDカウンター(4カウント= 1回転= 54.6 cmの長さ)</td></tr><tr><td>Picolo Diligentフレームグラ</td><td>バーEuresys</td><td></td><td>高解像度PCIビデオキャプチャカード</td></tr><tr><td>Ethovision XT 8.5</td><td>Noldus Information Technology</td><td></td><td>ビデオ追跡ソフトウェア</td></tr><tr><td>カメラ</td><td></td>パナソニック<td>WV-BP334</td>カスタム<td>メイドの金属スタンドから吊り下げられたデジタル、低ルクスビデオカメラ</td></tr><tr><td>ビデオスプリッター</td><td>アメリカンダイナミクス</td><td>ADQUAD87</td><td>4台のビデオカメラからの入力を統合してデジタル化</td></tr></tbody></table>します

統合された行動ステーション（inbest）を有するマウス疾患モデルの行動表現型

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station (INBEST)

遺伝工学の急速な進歩に、小型げっ歯類は、生物医学研究の多くの分野で好ましい対象となっている。慢性CNS障害の研究では、行動レベルで高い有効性を有するマウスモデルに対する需要が高まっている。しかし、複数の病原性メカニズム及び複雑な機能欠損は、多くの場合、確実に測定し、慢性的に病気のマウスの行動を解釈するための課題を課す。したがって、一連の試験を使用していくつかの時点で、周辺病理および行動プロフィールの評価が必要である。ビデオ追跡、行動分光法、および生理学的な対策のリモート取得はホームベースのような設定で、包括的で正確かつ公平な行動分析が可能な技術を浮上している。このレポートでは、カスタムメイドの監視装置BAの延長された測定結果に焦点を当てて（統合行動駅、INBEST）が含まれて洗練された表現型プロトコルを、説明しますこのような比較的ストレスのない環境での自発的な活動、食品/水の摂取と意欲的行動としてのSiCの機能出力する。 INBEST設計における技術的および概念的な改善がさらに行動研究の再現性および標準化を促進することができる。

図3は、CD1マウスとの長時間の行動調査で異なる読み出しアウトを例示している。 0表し、データがベースラインパフォーマンス（日6手術前〜2）、術後の回復（日2〜4）と脳反応性抗体の持続的な内脳室投与により誘発される行動への影響（日6〜10を表し、手術日）。イベント記録ソフトウェアとの分析では、水のボトルのなめ（A）の低い周波数によって証明されるように実験群は、摂食行動に障害を表示することが明らかになったショ糖溶液（B）に近づくように増加遅延、中に食物消費（C）減少実験期間。これらの変化と一致する、彼らはまた、マウス（D）を制御するために比較して減少した走行輪活性を示す。ビデオ追跡ソフトウェアによって測定されるように、実験群は、ホームケージ（E）が少なくambulatesとシェルター（F）でより多くの時間を過ごすことを好む。これらの動作の違いA再サンプルethograms（G）に示す。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/51524/51524fig3.jpg" /> INBESTシステムの判別力を示す10-HR毎日の一連のセッションで図3.代表変数。実験マウス（2週間にわたって脳反応性抗体にさらさ）は、少ない水（A）を飲む（ショ糖溶液にアプローチに時間がかかるB）、および試験期間中に少ない食物（C）を消費する。これらの変化と一致する、低減走行輪数（D）に例示されるように、彼らはまた、損なわれた活性を示し、歩行（E）およびシェルター（F）における長期滞在を減少させた。これらの動作の違いは、サンプルethograms（G）に示されている。トップパネルには、減少した摂食行動によって特徴づけ、6日目に実験マウスの動作を表示しますランニングホイール活動や車両を受けるコントロールマウス（下のパネル）と比較して避難時間を増加させた。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51524/51524fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a>

ホームケージ環境でのマウスの長期化と総合的なモニタリングが脳疾患のマウスモデルにおける異常な行動のより深い理解を提供しています。本論文では、現代的な行動分析の重要な構成要素として統合行動ステーション（INBEST）について説明します。

統合された行動ステーション（INBEST）を有するマウス疾患モデルの行動表現型

Due to rapid advances in genetic engineering, small rodents have become the preferred subjects in many disciplines of biomedical research. In studies of ...

この手法の全体的な目的は、慣れ親しんだ環境で基本的な行動指標を継続的にモニタリングすることにより、実験用マウスの行動表現型解析の再現性と標準化を向上させることです。このモジュール式システムは、デジタル化されたクライミングメッシュ付きのコンピューター制御ランニングホイール、自動給餌器、2つのフォトセル制御TER、コンピューター制御の光刺激装置、およびシェルターで構成されています。サードパーティ製コンポーネントと赤外線MPEG-4技術がビデオトラッキングおよびイベント記録ソフトウェアパッケージと統合されており、8つのアリーナを構築することで、4匹の実験群および4匹の対照群の動物を同時にモニタリングすることが可能です。特定の行動の潜時、頻度、および持続時間は、MED-PC 4ソフトウェアを用いて解析されます。自発運動量および移動経路のトポグラフィーは、ETH ovision XT 8.5ソフトウェアを用い、包括的な統計解析によって評価されました。これらのデータは、多様なマウスモデルにおいて疾患の進行に伴い誘導される行動変化を明らかにするために処理されました。行動の複雑かつ繊細な性質により、慢性疾患マウスにおいて信頼性の高い測定を行うことは非常に困難な場合が多くあります。正確で偏りのない行動解析を可能にする新技術を用いて、Inves（Integrated behavioral station：統合行動ステーション）と呼ばれる特製のモニタリングシステムについて解説します。本装置は、低ストレスでホームケージに近い環境において、自発的活動、餌および水の摂取量、感情反応、動機付け行動などの基本的な機能的アウトプットの長期的な測定を行うために設計されています。単一の行動テストと比較して、本手法の主な利点には、連続的なモニタリング、輸送ストレスの軽減、およびバイアスのないコンピュータ解析に即座に反映される複数のデータセットの迅速な収集が挙げられます。連続的なモニタリングは、従来の研究で一般的であった攪乱要因に対処できますが、神経機能や空間学習などの一部の行動領域はホームケージ環境では研究できず、行動プロファイルの評価を完結させるには追加のテストが必要になる点に注意してください。実験開始の1〜2週間前から、マウスを12時間明期・12時間暗期の明暗サイクルに慣らせてください。マウスは夜間に最も活動的になります。暗期の時間枠を実験者の勤務時間と並行するように設定します。温度や換気などのその他の環境要因は、この期間中、一定に保つ必要があります。永続的な個体識別のため、試験の5〜7日前にマウスの尾にタトゥーを施します。マウスを1日最大2時間まで定期的にハンドリングし、ストレス測定に慣れさせるとともに、体重と直腸温度を記録し、外観を観察します。餌や水の摂取量低下、体重減少、背中を丸めた姿勢、毛並みの乱れや汚れ、水頭症、または眼周囲からのポルフィリン排出などの明らかな異常が見られるマウスは、研究から除外してください。さらに、この期間中にオープンフィールドなどの多種多様な行動試験を実施することで、パフォーマンス低下についてより包括的に理解することが可能です。長期的な行動研究のため、フードディスペンサーには十分な量のマウスチャウペレット（各20 milligrams）を補充しておく必要があります。また、ボトル1本には常に新鮮な水道水を満たしておく必要があります。嗜好性試験では、2本目のボトルに、糖分を含む溶液など、別の関心対象となる溶液を用意することができます。セッション間で消費された量を推定するために、ボトルの重量を測定します。飲水行動の潜伏期間と頻度を測定するには、ボトルのスパウトをTERに接続する必要があります。赤外線センサーで舐め動作を検出するため、センサーがノズルの注ぎ口によって遮られていないことを確認してください。遮られている場合は、ケージ内に収まるようにノズルの長さを調整してください。また、ランニングホイールから離れた隅にシェルターを設置してください。ビデオトラッキングを行うには、室内の床や壁に反射しない、弱く拡散した光で照明を行う必要があります。照明が適切に設定されたら、試験用アリーナを試験ソフトウェア用にデジタル化します。本デモンストレーションでは、アリーナのセットアップにETH Ovision XT 8.5ソフトウェアパッケージを使用します。まず、デフォルトのトラッキングプロジェクトを開き、実験設定を入力します。次に、ビデオソースとして、今回はpiccolo diligent grabberを選択します。トラッキングアリーナの数を4に設定します。トラッキングポイントとして鼻先と尾の付け根を選択し、試行リストから測定単位を選択します。セットアップメニューで、「add trials」ボタンをクリックして試行回数を定義します。次に、「add variable」オプションを切り替えて、マウスID、性別グループ、割り当て、系統などの独立変数を指定します。次に、「arena settings」タブをクリックし、利用可能な描画ツールを用いてアリーナの外周を定義することで、アリーナの背景画像をキャプチャします。アリーナが定義された後、「add zone」オプションを使用して、床、TER、フードディスペンサーなどの関心領域を囲んで指定します。その後、「add hidden zone group」オプションを使用して、マウスが見えなくなる領域を追加します。これには、シェルターやランニングホイールが含まれます。各隠蔽ゾーンには、指定された進入・退出点も設ける必要があります。各アリーナの外周とゾーンを定義した後、ソフトウェアのキャリブレーションオプションを使用して校正テストを行ってください。スケールアクセスツールを使用して、各アリーナの幅と長さを決定します。次に、「validate」ボタンを使用して各アリーナの設定を検証し、トライアルパラメータの設定とデータ収集に進みます。データを取得するには、まずプログラム内でデータ取得パラメータを設定する必要があります。まず、トライアルコントロール設定タブにアクセスし、トライアルセットの時間枠を指定してください。アリーナの中心点に滞在した時間が1秒を超えた時に開始するように開始条件を設定します。試行時間は、停止条件ボックスを展開し、10時間などのあらかじめ設定した遅延後に試行を終了させることで設定します。次に、「検出設定」タブにある検出方法からオプションを選択してください。続いて、検出モジュール内で設定ボタンを使用し、「現在の画像をキャプチャ（Grab current）」を選択して、空のアリーナのリファレンス画像を撮影します。その後、鼻先と尾の検出点についてコントラスト範囲を調整し、範囲を「連続（continuous）」に設定してください。次に、マウスが背景よりも明るいか、あるいは暗いかを選択します。続いて、カメラの視野に基づいた被写体サイズの（subject size）設定を調整してください。その後、必要に応じて、コンピューターの処理能力に合わせて解析のフレームレート（frames per second）を調整します。14.9フレームを処理します。通常は2秒で十分です。検出モジュールのオプションにすべての変更を加えたら、行動の潜時、頻度、および持続時間の測定に進む前に、必ずそれらを保存してください。マウスID、試行時間、ランニングホイールの走行回数などのセッションパラメータを段階的に入力するために、MED PC 4のカスタムルーチンを使用します。これらのパラメータをすべて入力し、すべての試験機器の電源を入れた後、マウスをアリーナに配置します。次に、録画ボタンとイベントトラッキングボタンを同時に押して、ビデオとイベントトラッキングパッケージを同期させます。録画期間が終了したら静かに退室し、その後、マウスをホームケージに戻し、ボトル重量を測定して、すべての記録データをデジタルメディアに保存します。生データは解析用にスプレッドシートに出力することができ、生のビデオファイルを用いて、常同行動や発作などの低頻度の行動をスコアリングすることが可能です。in bestを用いたCD oneマウスによる長期研究を、手術前の数日間にわたって実施しました。ベースラインデータを収集した後、脳反応性抗体の持続的な脳室内投与を含む手術後のデータを収集しました。5日目から、実験群では水ボトルへの舐め回数の減少を含むさまざまな障害が見られました。また、スクラロース溶液が入ったボトルに近づくまでの潜時が増加し、食物摂取量も減少しました。これらの変化と同時に、脳反応性抗体を投与されたマウスでは、コントロールマウスと比較してランニングホイールでの活動が低下し、ビデオトラッキングソフトウェアで測定された歩行量も減少しました。実験群において、処置を施したマウスはシェルター内で過ごすことを好みました。このデータを用いて、これらの行動上の差異を例示するための簡易的なプログラムを作成しました。このビデオを視聴することで、偏りのない行動解析のためのカスタムモニタリング装置のセットアップ方法について、十分に理解できるはずです。自宅に近い環境において、自動ホームケージ表現型解析は、環境設定の不一致、輸送、ストレス、および反復的なハンドリングに関する問題を最小限に抑えることで、自発的な運動、動機付け行動、および情動反応性に関連して誘導される疾患による行動欠損の発現キネティクスと重症度をより正確に評価することを可能にする豊富な情報を提供します。invesのような装置は、異なる研究間における行動結果の一貫性と精度を大幅に向上させることができます。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

自発運動（LMA）は、マウスにおける行動のシンプルかつ簡単に行う測定である。ビデオトラッキングソフトウェア（VTS）とLMAのカップリングはLMA分析のマニュアル、ライン交差法と比較する場合は特に、特異性と感度の向上を可能にします。さらにVTSは、マウスLMAの長期的な追跡を可能にします。...

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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。...

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変更された穴会は - マウスとラットにおける行動、認知と社会的相互作用を測定する

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アルツハイマー病、IntelliCage を使用しての複数の遺伝モデルにおける認知機能の長期的な行動のアッセイの自動化

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マウス MPTP 誘発パーキンソン病モデルにおける自発運動の行動評価

フットプリント分析は、マウスの運動異常を定量化する研究者のためのデジタル化された歩行分析プログラムに代わる低コストの代替手段です。その速度、シンプルさ、縦方向の可能性のために、それはマウスモデルの行動表現型に最適です。...

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げっ歯類モデルは、自閉症スペクトラム障害(ASD)に関連する主要な行動を研究するための貴重なツールです。この記事では、マウスのASDの主要な特徴をモデル化するための2つの行動テスト、つまり反復行動を評価するセルフグルーミングと、社会的障害を文書化する3チャンバーの社会的相互作用テストについて詳しく説明します。...

マウスの自閉症様行動を評価するための戦略

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ショウジョウバエにおけるストレス誘発性うつ様状態の多様行動表現型

学ぶ統合行動ステーション（INBEST）を用いたマウス疾患モデルの行動表現型解析法。ホームケージ環境での連続モニタリングにより、運動活動や摂食行動、情動反応を低ストレスで測定し、脳疾患研究の再現性と標準化を向上させる。

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