Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-04T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 46 s
Description: 学ぶIntelliCageを用いたアルツハイマー病遺伝モデルの長期認知行動アッセイ。高再現性データを少ない人手で取得し、認知機能障害の神経科学的メカニズム解明に貢献する自動化システムです。

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撮影材料の彼女のヘルプありがとう玲子安藤。この研究は、挑戦的萌芽研究費補助金によって支えられた (日本学術振興会科研費助成番号 16 K 15196)。

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<li>Aarts, E., Maroteaux, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+light+spot+test%3A+Measuring+anxiety+in+mice+in+an+automated+home-cage+environment%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated home-cage environment.</a> Behavioural Brain Research. 294, 123-130 (2015).</li>
<li>Safi, K., Neuhäusser-Wespy, F., et al. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/215803765_Mouse_anxiety_models_and_an_example_of_an_experimental_setup_using_unconditioned_avoidance_in_an_automated_system_-_IntelliCage">Mouse anxiety models and an example of an experimental setup using unconditioned avoidance in an automated system -IntelliCage.</a> Cognition Brain & Behavior. 10 (4), 475-488 (2006).</li>
<li>Dzik, J. M., Puścian, A., Mijakowska, Z., Radwanska, K., Łęski, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PyMICE%3A+APython+library+for+analysis+of+IntelliCage+data%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">PyMICE: APython library for analysis of IntelliCage data.</a> Behavior Research Methods. 50 (2), 804-815 (2018).</li>
</ol>

利害の対立が宣言されていません。

本稿では、遺伝子組み換えの広告モデルで長期的な認知・行動のアッセイの自動化されたホーム ケージ監視システムを使用してメソッドについて説明します。最も重要なステップは、適切な位置にトランスポンダーの注入です。移植を実行する前に、トランスポンダーの有効期限の日付が渡されないことを確認します。2 番目の重要な点は、マイナーな問題は、調査の間により深刻な 1 つをなることができるその後、特に毎日、システムの機能を確認する (すなわち、ドア、落ちてアウト トランスポンダー、悪い電気接続などを積み上げ。.).第三に、実験スケジュールの中で多くの問題がありますので、トラブル シュートすることができることが不可欠です。
本稿は、認知評価タスクの基本的なパッケージを導入しました。これらのタスクは、従来の行動テストを参照して作り出されたが、彼らは完全に従来の検査を模倣できません。たとえば、SRT のタスクは、選択モードを設定しません。5 選択シリアル選択課題 (5CSRTT)、SRT タスクのモデル通常 9、5 または 3 穴精度...

過去 10 年間以上神経疾患モデル動物の開発は、その根拠と治療の進歩1,2,3を促進するために機構についての理解を提供しています。遺伝的動物モデルで高スループットの行動テスト バッテリーのアプリケーションは、人間の病気のメカニズムと薬物療法の識別を検討する研究ツールです。研究テスト バッテリー適合高齢者の長期観察のためおよび/または認知症モデルに専門人材と時間の偉大な量を消費する所あります伝統的。ホーム ケージ監視システムは、人間が行動観察のコストを減らすだろうとコスト効果の高い戦略になります。いくつかの研究チームは、ホーム ケージ4,5,6の単一の個々 の行動表現型解析を支援するビジョン ベースの自動化ツールを開発しました。ただし、このようなメソッドは、社会的相互作用、テスト環境のサイズおよびさまざまな認知機能を含む行動対策を制限します。IntelliCage は、ソーシャル ホーム ケージで様々 な認知タスクを実行するように設計第二世代ホーム ケージ監視システムです。重要なは、このメソッドは、毎日できる認知機能の評価と長期行動監視を実行する私たちの処理をなくすことができ、それ専門の実用的な処理のための要件を排除でき、再現性の高いを有効にします。データ集録7。ここでは、長期的に述べる表現型解析と検証されているアルツハイマー病 (AD) の遺伝的マウスモデルで最近自動ホーム ケージの監視機能を使用して8,9,10に生成されます。システム。空間的な学習機能と執行機能の評価を含んだテスト バッテリーを複数の年齢ポイント (9-12、14-17 ヶ月) で繰り返し行った。この年齢依存した表現では、さまざまな認知的側面に関する遺伝子の一時的/恒久的なエフェクトを識別することができました。いくつかの広告のモデルが自動ホーム ケージ システム監視10を使用して長期的な分析でテストいくつかの認知的側面の非定常かつ恒久的な表現型を示したことが分かった。したがって、ホーム ケージ監視システムを使用して自動化された研究は有益であり、長期的な行動表現型解析と高次脳機能障害の様々 なモデルでの検証のため費用対効果。

<table><tbody><tr><td>IntelliCage</td><td>TSE</td><td></td> <td>Systems-2011年以降の</td></tr><tr><td>PC</td>で購入 <td>Dell</td><td>Inspiron 580s-Display</td><td></td></tr> <tr><td></td><td>Dell</td><td>SI75T-WL-ALPHA-dri</td><td></td></tr> <tr><td></td><td>Shepherd Specialty Papers-Standard</td><td></td> <td>bedding</td></tr><tr><td>Aron Alpha (Krasy Glue) 2 g</td><td>Toagosei (Krasy Glue)</td><td>#04612</td><td>Cyanoacrylates for gluing Magnet and blak arm</td></tr><tr><td>ハンドヘルドトランスポンダー</td><td>リーダーBTS-ID</td><td>R-560</td><td>トランスポンダーリーダー、Trovan と DataMars</td></tr><tr><td>トランスポンダー</td><td>DataMars</td><td>T-VA、T-VAS、または別のシリーズ</td>の両方を読み取るトランス<td>ポンダー</td></tr>リーダー <tr><td>ダイヤモンドグリッププラス</td><td>アンセルマイクロフレックス</td><td>DGP-INT-M</td><td>実験手袋</td></tr><tr><td>イソフルラン</td><td>ファイザー</td><td>1119701G1092</td><td>-</td></tr><tr><td>小動物用気化器</td><td>DSファーマ バイオメディカル</td><td>SF-B01</td><td>フェイスマスク付属</td></tr><tr><td>ネオメドロール</td><td>ファイザー</td><td>006472-001</td><td>眼軟膏</td></tr><tr><td>エタノール(70%)</td><td>-</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-エクセル</td><td>マイクロソフト</td><td>00202-51382-15524-AA928</td><td>データ分析用</td></tr></tbody></table>

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

Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer's Disease, Using IntelliCage

複数の要因-加齢や遺伝子など、認知機能の低下に頻繁に関連付けられています。アルツハイマー病 (AD) などの認知機能低下の遺伝子組み換えマウス モデル根本的なメカニズムの解明し、治療の進歩を促進するために有望なツールとなっています。広告は、認知機能の低下の場合、モデルで予想される行動異常の解析検証に重要なステップです。研究者から需要の実質的な努力を高齢化の影響を検討する実験動物の長期行動調査。IntelliCage システムは、毎日の人間の処理の必要性を排除するマウス用高スループットとコスト効果の高いテスト電池です。ここで述べる遺伝的アルツハイマー病モデルの長期的な表現でのシステムの利用方法具体的な認知機能に焦点を当てします。実験では、空間的な学習機能と執行機能を評価するテストの繰り返しバッテリを採用しています。この費用対効果の年齢依存した表現型解析はさまざまな認知的側面に関する遺伝子の一時的/恒久的な影響を確認することができます。

以前の研究では、広告モデルの年齢依存性の認知障害は自動化されたホーム ケージ システム監視10を用いた実験により検出されました。PP の広告モデルの彼らのパフォーマンスは若年成人と高齢者; の両方でそのままだったただし、PPR のパフォーマンスだった大幅と徐々 に障害 (図 6)。また、そのような特徴は15認知に影響を与えるので適応段階で全般的な動作や不安を観察することが重要です。広告モデルは総異常を FA、NP と DSA のセッションで訪問、nosepoke、舐めている数字で表示されませんでした。したがって、広告モデルは、柔軟性が低いかもしれません。
遂行機能を評価するには、SRT と DD で行動のパフォーマンスを記録しました。古い広告モデル (NL-G-F) は、SRT (SRT テスト 2...

本稿では、オペラント条件づけと自動化されたハイスループットの行動監視システム IntelliCage システムを使用して、アルツハイマー病の遺伝的モデルの認知評価のためのプロトコルについて説明します。

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

Multiple factors&#8212;such as aging and genes&#8212;are frequently associated with cognitive decline. Genetically modified mouse models of cognitive ...

この方法は、認知障害の動物モデルや精神疾患など、神経科学分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、さまざまな認知タスクの再現性の高いデータを、より少ない人員で取得できることです。一般に、この方法に不慣れな個人は、システムが正確な作業のために多くのステップを必要とするため、苦労します。デザイナーソフトウェアは、主要な実験定義を含む実験ファイルが作成される場所です。実験ファイルは、特定の時間枠内で 4 つのコーナーのうち 1 つだけにアクセスできない価格設定など、特定のテストを実行するために使用されます。まず、動物リストを作成します。条件を定義し、対象のマウスの数、遺伝系統の数、動物の性別、および使用するケージの数のパラメーターを設定します。次に、中央のツールバーで適切なトランスポンダタイプ(DataMarsまたはTrovan)を選択します。次に、[グループ]パネルで、[グループ]ウィンドウの緑のプラスボタンまたは赤の十字ボタンをそれぞれ押して、実験グループを追加または削除します。クラスター関数を使用して、正しいコーナー、正しくないコーナー、およびニュートラルなコーナーと側面を定義することにより、サブグループを均等に操作します。次に、名前、タグ、性別、グループ、クラスターなどのサイト変数。動物リストを保存して貼り付けるには、[動物のエクスポート] を選択します。また、ファイルメニューバーの「Import Animals」を使用して、別の実験の動物リストを複製します。次に、[セットアップ]タブで対応するID番号を使用してすべてのシステムを設定します。デザイナー セクションのアドレスの数を実際のアドレス数に対応させます。次に、Intellicageタブで、次のModuleタブとOptionタブを使用して実験プロトコルをビルドします。モジュール空間で実験構造を設計するには、Moduleタブをクリックします。新しいモジュールを追加するには、 追加 ユニット、ユニット部分に示されているユニットをモジュールスペースにドラッグします。Nosepoke Adaption Modelを作成するには、TaskセクションのDoorユニット、UtilsセクションのGateユニットとTimerユニット、EventsセクションのVisitユニットとNosepokeユニットをモジュールスペースにドラッグします。ノーズポークユニットのオンライン上のAnyをゲートユニットのInにリンクします。ゲートユニットでリンクアウトして閉じます。ゲートでリンクアウトしてドアユニットで開きます。ゲートでリンクアウトして、タイマーユニットでアクティブにします。タイマーユニットでリンクアウトしてドアユニットで閉じます。[Timer] セクションで [Period] を 5, 000 ミリ秒に設定します。「オプション」タブでドアとケージの初期ステータスを定義します。非飲酒セッションで閉じるすべてのドアを、PPまたはPPRタスクの一般的な初期ステータスとして指定します。次に、[オプション]タブで[モジュール]セクションのリンクに対応するタイムスケジュールを設定します。パラメータを定義したら、Save Asボタンをクリックして実験ファイルを保存します。最後に、実験ファイルをロードし、コントローラーのスタートボタンを押して、システムとマウスの現在の状態を監視および視覚化します。無線周波数識別トランスポンダーを埋め込むには、まず肩甲骨の後部の周りの皮膚をつまんで持ち上げ、ポケットを作ります。次に、注射部位に70%エタノールを注ぎ、皮下腔への髪の毛の導入を最小限に抑えます。次に、注射針を脊椎と平行に皮膚に挿入します。マイクロチップを皮下に排出し、マイクロチップを皮膚に挟み込んで肩甲骨間腔に保持します。針をゆっくりと引き抜き、その領域を数秒間つまんで恒常性を確保します。最後に、マウスが完全に歩行可能になったら、マウスをホームケージに戻します。ここで用いた被験者は、NLF、Mild Model、NLGF Severer Modelを含む複数のADモデルと、2つの対照群であった。結果は、AD Models in Place 選好の逆転のパフォーマンスが若年成人で軽度に損なわれていることを示しました。しかし、高齢の被験者では、パフォーマンスが著しくかつ徐々に損なわれていました。実行機能に関しては、Severer ADモデルは、シリアル反応時間テストの最終段階で精度を欠いていました。促進された強迫性は、NLGFマウスの若年成人および高齢被験者で観察されました。.興味深いことに、若年成人であるNLFマウスの強迫性は増加していましたが、老年期には野生型マウスのそれに匹敵するようになりました。この手順を試みるときは、ケージ内で耐える動物の状態に特に注意を払いながら、毎日システムをチェックし続けることを忘れないでください。この金属のこの手順では、治療戦略を尋ねるなどの追加の質問に答えるために、薬物治療のような治療を行うことができます。その開発後、この技術は、神経科学の分野の研究者が行動表現型、または生合成モデルの変分を探求する道を開きました。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

出典:Arango-Lievano, M. et.al., Longitudinal In Vivo Imaging of the Cerebrovasculature: Relevance to CNS Diseases(脳血管系の縦断的In vivoイメージング:中枢神経系疾患との関連性)。J. Vis. Exp. (2016)このビデオは、蛍光標識されたアミロイドプラークと脳血管系を視覚化するためのin vivo...

アルツハイマー病モデルマウスにおける脳血管およびアミロイドプラークのin vivoイメージング

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。...

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

この原稿は、一般的に使用されるアルツハイマー病のマウスモデルで使用するためのモリス水迷路(MWM)プロトコルについて説明しています。MWMは、トランスジェニックマウスモデルに広く使用されています。マウスモデルの背景ひずみに敏感な手順の実装は、グループの違いを検出するために不可欠です。...

モリス水迷路試験：マウス系統およびテスト環境の最適化

新規モデルにおける共病的なアルツハイマー病（AD）とストロークの状態を調べるために、3つの動作タスクは、モータ制御および認知行動の両方を評価することに記載されています。これらのタスクは、ビーム歩行タスク、シリンダータスクとモリス水迷路を含みます。...

モーターと脳卒中とアルツハイマー病のトランスジェニックラットモデルにおける海馬依存性の空間学習とリファレンスメモリ評価

アミロイドβ（Aβ）は、動物モデルが定義された量とAβ断片の種の管理を可能にし、各研究グループ内の個人差を低減-injected。このプロトコルは、正常マウスにおけるアルツハイマー様の行動異常の製造を可能にする、定位楽器なしでAβの脳室内（ICV）注射を説明しています。...

急性アルツハイマーなどの認知障害を誘発するために正常マウスにおけるアミロイドβペプチドの脳室内注射

本稿では、シードサーフェスを選択領域と脳の他の地域におけるボクセル間の機能的結合のタスク依存的変化を明らかにする生理心理学的相互作用解析を実装する方法について説明します。精神生理学的相互作用解析は、頭脳の結合性、伝統的な単変量活性化効果とは異なるタスクに及ぼす影響を調べる一般的な方法です。...

アルツハイマー病の遺伝的危険で個人の接続関連のメモリの一般化された精神生理学的相互作用 (PPI) 解析

ここでは、βアミロイドーシスおよびタウオパチーのトランスジェニックマウスモデルにおける認知および機能的運動行動に対するインビボでの有効性を示す化合物をスクリーニングするために用いることができる、段階的な行動スクリーニングアプローチを記載する。これらの方法は、短期および作業記憶課題における活性について化合物をスクリーニングするために最適化される。...

アミロイド-βおよびタウのトランスジェニックマウスモデルにおける自発的交互作用の評価、新規対象の認識および肢の把握Neuropathology

ここでデザイン、コスト、必要な設備の建設などマウス...

新規オブジェクト認識と行動の予算上のマウスでテスト オブジェクトの場所

非対称性両側総頸動脈狭窄症の針法は、血管認知障害と認知症のマウスモデルを作成するために提案されています。これにより、以前に確立されたモデルと比較して長期的な結果が得られ、ライブMRIと互換性があります。手順を示す視覚的表現は、手術を習得するためのガイダンスを提供します。...

針ガイド下非対称両側総頸動脈狭窄症に基づく血管性認知障害および認知症のマウスモデル

私たちは、認知に対する年齢の影響を調査中でタブレットコンピュータベースのアプリケーション（EmoCogMeter）のユーザビリティをテストしました。結果は、それによって、アプリケーションの使いやすさを証明し、加齢に伴う認知機能の低下を示しています。調査結果は、検出および認知機能障害の監視のためのタブレットベースのアプリケーションの大きな臨床的および実用的な可能性を強調している。...

EmoCogMeter、新規タブレットコンピュータベースのアプローチを用いて認知機能の加齢変化の評価

学ぶIntelliCageを用いたアルツハイマー病遺伝モデルの長期認知行動アッセイ。高再現性データを少ない人手で取得し、認知機能障害の神経科学的メカニズム解明に貢献する自動化システムです。

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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