マウスにおける高次反復行動のための電位アッセイとして新規物体探査

この行動アッセイの全体的な目標は、マウスにおける高次の反復行動の存在を特定することです。このアッセイは、潜在的なマウスモデルや、近交系のC 58 Jマウス系統などの自閉症様行動を検証するのに役立ちます。この技術の主な利点は、マウスのトレーニングを必要とせず、特に不安を誘発しないことです。

まず、テストアリーナを埋めることから始めます。半インチのトウモロコシの穂軸の寝具を備えた透明なプラスチック製の長方形のケージ。形や色が異なる4つの新しいオブジェクトを選択します。

たとえば、ピンクのおもちゃのレンガ、赤い猿、青い文字の白いタイル、標準的な白いサイコロなどです。これらのオブジェクトがほぼ同じサイズで、クリーニングを容易にし、咀嚼を防ぐために高密度プラスチックで構成されていることを確認してください。長方形のアリーナでは、テスト全体を通して、これらのオブジェクトを角から3センチメートルのところにランダムでバランスの取れた順序で配置します。

各オブジェクトの配置を 1 から 4 までの異なる番号で記録します。最後に、テストアリーナの真上にカメラを配置して、順応時間と休息期間中にアリーナ全体が録画されるようにします。約 100 ルクスの蛍光灯で照らされた部屋で、ライトサイクルの開始時にテストを開始します。

テストアリーナ全体で照明が均一であることを確認し、ビデオ録画中の外観を標準化します。次に、既知の寸法のノートカードを試験アリーナの下部に置き、後でキャリブレーション標準として使用します。そして、ビデオカメラの録画ボタンを押します。

次に、テストマウスを空のテストアリーナに10分間移して順応期間として、録音を続けます。順応期間が終わったら、マウスをアリーナに残し、4つの新しいオブジェクトをアリーナにすばやく追加します。このテスト期間中、マウスの動作をさらに 10 分間記録します。

最後に、テスト期間が完了したら、テストマウスをホームケージに戻します。新規のオブジェクトとテストアリーナを無香料の食器用洗剤と水で洗浄して乾かします。まず、ビヘイビアロギングソフトウェアでプロジェクトコーディングスキームを設定します。

プロジェクト設定ボックスで、データ取得をオフライン、オフライン観測に設定します。ビヘイビアコーディングボックス内で、プログラムはオブジェクト1、2、3、4を状態イベントとしてスクラブル、掘り起こし、育て、グルーミング、およびスニッフィングします。ポイント種目としてのプログラムジャンプ。

セカンダリキーボードをプログラムするには、キーボードソフトウェアを開き、画面に表示されているセカンダリキーボードボタンをクリックし、適切なキーストロークの組み合わせを入力して、[OK]をクリックします。セカンダリキーボードがプログラムされたら、ソフトウェアを閉じて、プログラムのバックグラウンドでプログラムを実行します。ソフトウェアでプロジェクトを設定したら、次の各反復動作の数と期間をスコアリングする準備をします。

リア、ディグ、セルフグルーミング、ジャンプ。ビデオをスコアリングするには、[ファイル]、[プロジェクトを開く]、[観察]、[観察]、[新規作成]の順にクリックします。新しいファイルの名前を選択し、スコアリングするビデオメディアファイルを選択します。

観察開始ボタンをクリックして、反復動作のスコアリングを開始します。すべての状態イベントに 2 つのキーストロークを使用します。1つは開始を意味し、もう1つは動作の終了を示します。

また、ポイントイベントには 1 つのキーストロークのみを使用します。次に、ソフトウェアを使用して、マウスが各オブジェクトを嗅いだ回数と時間の長さをスコアリングします。これは、マウスがオブジェクトの0.5センチメートル以内に鼻を動かした任意の時間として定義されます。マウスがオブジェクトの匂いを嗅ぐたびに、オブジェクトの対応する位置番号を記録し、10分間のテスト期間が終了するまで位置番号の文字列を手動で記録します。

マウスが物体の匂いを嗅ぎ、目をそらし、再び物体の匂いを嗅いだ場合、位置を2回カウントします。10 分間のテスト ビデオでスニフのスコア付けが完了したら、[分析]、[行動分析]、[新規] の順にクリックしてデータを視覚化します。次に、データが画面に表示されたら、別のスプレッドシートにエクスポートします。

次に、テスト中にマウスがアリーナ内を移動した合計距離を記録します。これを行うには、ノートカードを使用して、ノートカードの両端に沿ってキャリブレーションラインを設定し、ソフトウェアのキャリブレーション画面内に適切な長さを入力して、各ビデオをキャリブレーションします。線が引かれたら、各線に対応するノートカードの既知の長さと幅を入力します。

次に、アリーナ設定内で、アリーナ全体を選択します。トレイルコントロール設定内で、10分間の期間を選択します。また、検出設定では、明るい背景に暗いオブジェクトを選択します。

これらの設定がプログラムされたら、[取得]をクリックしてビデオをスコアリングし、[取得]を開きます。ユーザー獲得コントロールボックスで、[新しい試用版] をクリックします。そして、トライアルを開始します。

10分経過したら、プログラムを停止し、データを観察してください。最後に、[分析] をクリックして統計を計算します。データが画面に表示されたら、別のスプレッドシートにエクスポートします。

最も一般的な3つのパターン配列が繰り返された回数の割合は、3つの異なる近交系マウスで観察されました。C 58の女性は、円形のアリーナでは自分の好みのパターンに強く固執していましたが、長方形のアリーナではそうではありませんでした。オスのマウスはどちらの分野でも互いに違いはありませんでした。

さらに、ラウンドアリーナの雄と雌のC 58マウスは、他の2つの系統よりも最も好ましいオブジェクトに対して強い好みを示しました。長方形のアリーナでは、オブジェクトの好みの違いは示されませんでした。この手法を習得すると、データ取得に15分、行動スコアリングに20分を要し、1時間未満で完了できます。

この手順を試みるときは、マウスが周囲の変化に非常に敏感であることを覚えておくことが重要です。実験全体を通して、テスト環境が一貫していることを確認してください。この手順に続いて、Barnes Maze や Team Maze などの他の方法を使用して、高次の反復動作の存在をさらに検証できます。

このビデオを見れば、新しい物体探索を使用してマウスの高次の反復行動の存在を特定する方法について十分に理解できるはずです。