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

この方法論の全体的な目標は、身近な環境で基本的な行動測定を継続的に監視することにより、行動表現型および実験マウスの再現性と標準化を改善することです。このモジュラーシステムは、デジタル化されたクライミングメッシュコンピュータ化されたランニングホイール、自動フードディスペンサー、2つのフォトセル制御TER、コンピュータ制御の光刺激、シェルター、サードパーティコンポーネント、およびビデオ追跡およびイベント記録と統合された赤外線MPEG4技術で構成されていますソフトウェアパッケージは、8つのアリーナを作成するためにインターフェースされており、4つの実験動物と4つの制御動物の同時監視を可能にします。特定の動作の遅延、頻度、および期間は、MED PC 4ソフトウェアを使用して分析されます。

一方、自発運動活動と移動経路のトポグラフィーは、ETH ovision XT 8.5ソフトウェアで包括的な統計分析を使用して評価されます。このデータは、多様なマウスモデルにおける疾患の進行によって引き起こされる行動変化を明らかにするために、しばしば処理されました。行動の複雑で敏感な性質は、慢性疾患のマウスで信頼性の高い測定をしばしば困難にします。

正確で偏りのない行動分析を可能にする新しいテクノロジーを使用します。InvesまたはIntegrated Behavioral Stationと呼ばれるカスタムメイドの監視システムについて説明します。この装置は、自発的な活動、食物や水の摂取、感情的な反応性、やる気のある行動などの基本的な機能出力を、すべて低ストレスの在宅環境のような環境で長時間測定するように設計されています。

単一の行動テストよりも投資する主な利点には、継続的な監視、輸送ストレスの軽減、偏りのないコンピューター化された分析のために即座に供給される複数のデータセットの迅速な収集が含まれます。継続的なモニタリングは、従来の研究で一般的な混乱に対処しますが、神経学的機能や空間学習などの行動の一部の領域は、ホームケージ環境で研究できないため、追加のテストが必要になることに注意することが重要です。 マウスを12〜12の明るい色から暗いサイクルに慣れさせ始めます。ネズミは夜に最も活発になります。

ダークサイクルの時間枠を、実験者の勤務時間と並行して設定します。この期間中、温度や換気などの他のすべての環境要因は一定に保つ必要があります。恒久的な数値識別のために、テストの5〜7日前にマウスの尾に入れ墨

マウスを1日最大2時間定期的に取り扱い、ストレス測定に慣れさせ、体重の直腸温を記録し、一般的な外観をメモします。食物や水の消費量が少ない、体重が減少する、猫背の姿勢、波立ったり汚れた毛皮の水頭症、目の周りからのポルフィリン分泌を示すなどの重大な異常を示すマウスを研究から除外します。さらに、この期間中にオープンフィールドなどのさまざまな行動テストを実行できるため、パフォーマンスの欠点をより包括的に理解できます。

長期にわたる行動研究のために、フードディスペンサーにはマウスチャウペレットが十分に供給されている必要があります。それぞれの重さは20ミリグラムです。1本のボトルには、常に新鮮な水道水を入れる必要があります。

選好試験では、2本目のボトルは、砂糖を含むものなど、目的の代替溶液を提供できます。ボトルの重量を量り、セッション間で消費される量を推定します。飲酒の遅延と頻度を測定するには、ボトルの注ぎ口をTERに取り付ける必要があります。

赤外線センサーが舐めを検出するため、センサーが注ぎ口ノズルによってブロックされていないことを確認してください。その場合は、注ぎ口の長さを変更してケージ内に収まるようにします。シェルターは、走行ホイールから遠位の角に配置する必要があります。

ビデオトラッキングの場合、部屋は、投資床や壁に反射しない薄暗い拡散光で照らされている必要があります。照明が正しく設定されると、テスト・ソフトウェア用にテスト・アリーナをデジタル化できます。このデモンストレーションでは、ETH Ovision XT 8.5ソフトウェアパッケージを使用してアリーナをセットアップします。

まず、デフォルトのトラッキングプロジェクトを開き、実験的な設定を入力します。次に、ビデオソース(この場合はピッコロ勤勉グラバー)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の中央のノーズとテールを選択し、試行リストから測定単位Nextを選択します。設定メニューで、トライアルの追加ボタンをクリックしてトライアルの数を定義します。次に、変数の追加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、ひずみなどの独立変数を指定します。

次に、アリーナの設定タブをクリックし、アリーナを定義した後、利用可能な描画ツールを使用してアリーナの周囲を定義して、アリーナの背景画像をキャプチャし、[ゾーンの追加]オプションを使用して、フロア、TER、フードディスペンサーなどの関心のあるゾーンの輪郭を描きます。次に、非表示のゾーン グループの追加オプションを使用して、マウスが表示されないゾーンを追加します。これには、シェルターと走行輪が含まれます。

各非表示ゾーンには、指定された入口出口ポイントも必要です。各アリーナの周囲とゾーンを定義したら、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キャリブレーションテストを実行します。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、検証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の収集に進みます。データを取得するには、最初にプログラムで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ます。

アリーナで中心点の持続時間が1秒を超えたときに開始する開始条件は、停止条件ボックスを展開して試行の持続時間を設定し、10時間などの予め設定された遅延後に試行を終了するように設定することで、検出設定タブから検出方法からオプションを選択します。次に、設定ボタンを使用して空のアリーナの参照画像を取得し、検出モジュール内で[現在の取得]を選択し、中央のノーズとテールの検出ポイントのコントラストの範囲を調整します。範囲を連続に設定します。

次に、マウスが背景よりも明るいか暗いことを示します。次に、カメラの視野に基づいて被写体サイズ設定を調整します。次に、必要に応じて、コンピューターの能力に基づいて分析のフレーム/秒を調整します。

14.9フレームを処理中。通常は2番目で十分です。検出モジュールのオプションにすべての変更が加えられた場合は、行動行為の遅延、頻度、および期間の測定に進む前に、必ずそれらを保存してください。

MED PC 4のカスタムメイドのルーチンは、マウスID、試用期間、ランニングホイールの試合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使用されます。これらのパラメータがすべて入力され、すべての試験装置の電源がオンになったら、マウスをアリーナに置いて続行します。次に、録画ボタンを同時に押してビデオとイベント追跡パッケージを同期し、録画期間が終了したら静かに部屋を出て、マウスを自宅のケージに戻し、ボトルの重量を測定し、記録されたすべてのデータをデジタルメディアに保存します。

生データは分析のためにスプレッドシートに出力でき、生のビデオファイルはステレオタイプや発作などのまれな行動についてスコアリングできます。CDを用いた長期にわたる研究は、ベストを使用して1匹のマウスが手術前の数日前に行われました。ベースライン データが収集され、続いて、脳反応性抗体の持続的な脳室内脳室投与を含む術後データが収集されました。

5日目から、実験群は水筒を舐めるのが減るなど、さまざまな障害を示しました。また、スクラロース溶液を含むボトルに近づくまでの潜伏時間が長くなり、食物消費量が減少したことを示しました。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は、ビデオ追跡ソフトウェアによって測定された対照マウスの歩行と比較して、ランニングホイールの活性の低下も示しました。

実験群では、治療を受けたマウスはシェルターで過ごすことを好みました。このデータを使用して、これらの行動の違いを説明するための単純なログラムが構築されました。このビデオを見た後、偏りのない行動分析のためのカスタムメイドの監視装置のセットアップ方法についてよく理解しているはずです。

ホームベースのような設定では、自動化されたホームケージの表現型は、一貫性のない環境設定、輸送、ストレス、およびインベスのような繰り返しの取り扱い装置に関連する問題を最小限に抑えることにより、自発的な移動や感情的な反応性に関連する病気誘発行動障害の発症動態と重症度の発症動態と重症度を許容するより正確な情報を提供します。別々の研究にまたがって。