Name: 足と数字軌道の3次元再構成で到達する自動化されたラットシングルペレット (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-07-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 52 s
Description: 学ぶラットの自動化されたスキルドリーチング法で、前肢運動の3次元再構成を行います。神経科学における巧緻な運動技能の研究を効率化し、運動制御と神経回路の関連を詳細に解析できます。

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著者らは、熟練した到達タスクに関するアドバイスをカルネシュ・ガングリと彼の研究室に感謝したいと思います, そして、アレクサンダーとマッケンジー・マティスは、DeepLabCutを適応させる彼らの助けのために.この研究は、国立神経疾患・脳卒中研究所(助成番号K08-NS072183)とミシガン大学によって支援されました。

<ol><li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+apparatus+to+combine+parameterized+reaching+and+grasping+movements+in+3D+space%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space.</a> Journal of Neuroscience Methods. , (2018).</li>
<li>Sacrey, L. A. R. A., Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Similar+hand+shaping+in+reaching-for-food+%28skilled+reaching%29+in+rats+and+humans+provides+evidence+of+homology+in+release%2C+collection%2C+and+manipulation+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Similar hand shaping in reaching-for-food (skilled reaching) in rats and humans provides evidence of homology in release, collection, and manipulation movements.</a> Behavioural Brain Research. 204, 153-161 (2009).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Kolb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decortication+abolishes+place+but+not+cue+learning+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Decortication abolishes place but not cue learning in rats.</a> Behavioural Brain Research. 11, 123-134 (1984).</li>
<li>Klein, A., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Skilled+Forelimb+Movement+in+Rats%3A+The+Single+Pellet+Reaching+Test+and+Staircase+Test%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Protocols+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Analysis of Skilled Forelimb Movement in Rats: The Single Pellet Reaching Test and Staircase Test.</a> Current Protocols in Neuroscience. 58, 8.28.1-8.28.15 (2012).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Pellis, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+structure+of+skilled+forelimb+reaching+in+the+rat%3A+a+proximally+driven+movement+with+a+single+distal+rotatory+component%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">The structure of skilled forelimb reaching in the rat: a proximally driven movement with a single distal rotatory component.</a> Behavioural Brain Research. 41, 49-59 (1990).</li>
<li>Zeiler, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medial+premotor+cortex+shows+a+reduction+in+inhibitory+markers+and+mediates+recovery+in+a+mouse+model+of+focal+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke.</a> Stroke. 44, 483-489 (2013).</li>
<li>Fenrich, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+single+pellet+grasping+using+automated+ad+libitum+full-time+training+robot%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot.</a> Behavioural Brain Research. 281, 137-148 (2015).</li>
<li>Azim, E., Jiang, J., Alstermark, B., Jessell, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skilled+reaching+relies+on+a+V2a+propriospinal+internal+copy+circuit%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Skilled reaching relies on a V2a propriospinal internal copy circuit.</a> Nature. , (2014).</li>
<li>Guo, J. Z. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortex+commands+the+performance+of+skilled+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Cortex commands the performance of skilled movement.</a> Elife. 4, e10774(2015).</li>
<li>Nica, I., Deprez, M., Nuttin, B., Aerts, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+Assessment+of+Endpoint+and+Kinematic+Features+of+Skilled+Reaching+in+Rats%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Behavioral+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Automated Assessment of Endpoint and Kinematic Features of Skilled Reaching in Rats.</a> Frontiers in Behavioral Neuroscience. 11, 255(2017).</li>
<li>Wong, C. C., Ramanathan, D. S., Gulati, T., Won, S. J., Ganguly, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+box+to+assess+forelimb+function+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral box to assess forelimb function in rats.</a> Journal of Neuroscience Methods. 246, 30-37 (2015).</li>
<li>Torres-Espín, A., Forero, J., Schmidt, E. K. A., Fouad, K., Fenrich, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+motorized+pellet+dispenser+to+deliver+high+intensity+training+of+the+single+pellet+reaching+and+grasping+task+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">A motorized pellet dispenser to deliver high intensity training of the single pellet reaching and grasping task in rats.</a> Behavioural Brain Research. 336, 67-76 (2018).</li>
<li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepLabCut%3A+markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nature Neuroscience. 21, 1281-1289 (2018).</li>
<li>Ellens, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+rat+single+pellet+reaching+system+with+high-speed+video+capture%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated rat single pellet reaching system with high-speed video capture.</a> Journal of Neuroscience Methods. 271, 119-127 (2016).</li>
</ol>

著者は何も開示していない。

げっ歯類の熟練した手入れは、運動システム生理学と病態生理学を研究するための標準的なツールとなっています。私たちは、最小限の監督によるトレーニングとテスト、3D足と数字の軌道再構築(到達中、把握、および足の引き込み中)、リアルタイムの識別を可能にする自動化されたラットの熟練した到達タスクを実装する方法を説明しました。手を伸ばし、外部エレクトロニクスと同期する間に足。前肢運動学と生理学との相関や、動きに到達する際に正確にタイミングの良い介入を行うのに適しています。
我々は最初にこの設計14を報告したので、私たちのトレーニング効率が改善され、ほぼ100%のラットがタスクを取得します。トレーニングの成功につながる重要な要素をいくつか特定しました。飢餓によって動機付けられた多くのタスクと同様に、ラットは、彼らの予想体重の80〜90%を維持するために、カロリー制限中に慎重に監視する必要があります。トレーニングの前であっても、毎日ラットを取り扱ることは、ヒトに順応するために非常に重要です。ラットは、ペレットを要求するためにチャンバーの背面に戻ること...

人間は、多関節と数字の動きを正確に調整する動きとして定義される器用なスキルに大きく依存しています。これらのスキルは、構造病変(例えば、脳卒中、腫瘍、脱筋化病変)、神経変性疾患(例えば、パーキンソン病)、および運動の機能的異常を含む一般的な中枢神経系病理の範囲によって影響を受ける回路(例えば、ジストニア)。したがって、中央モーター回路によって器用なスキルがどのように学習され、実装されているかを理解することは、多くの人口の生活の質を向上させる可能性を秘めています。さらに、このような理解は、トレーニングおよびリハビリテーション戦略を最適化することにより、健康な人々の運動性能を向上させる可能性が高い。
人間の器用なスキルの根底にある神経回路を解剖することは、技術的および倫理的な考慮事項によって制限され、動物モデルの使用を必要とする。非ヒト霊長類は、運動系と行動レパートリーの類似性を考えると、器用な四肢の動きを研究するために一般的に使用される1.しかし、非ヒト霊長類は、長い生成時間で高価であり、研究対象の数と遺伝的介入の数を制限する。さらに、非ヒト霊長類に適用可能な神経科学的ツールボックスはヒトよりも大きいが、最近の多くの技術進歩は霊長類では利用できないか、著しく制限されている。
げっ歯類の熟練した手入れは、器用な運動制御を研究するための補完的なアプローチです。ラットおよびマウスは、ヒトの到達パターン2に相同な動きのステレオタイプ配列で糖ペレットに到達し、把握し、取り出す訓練を受けることができる。比較的短い発電時間と住宅費の削減、また数日から数週間にわたり熟練した人材を獲得する能力により、学習とスキルの統合の両方の段階で多数の科目を研究することが可能です。げっ歯類、特にマウスの使用は、強力な現代の神経科学ツール(例えば、光遺伝学、カルシウムイメージング、疾患の遺伝的モデル)を使用して器用なスキルを研究することを容易にする。
げっ歯類の熟練したリーチは、通常の運動制御を研究するために何十年も使用されており、脳卒中やパーキンソン病3のような特定の病理によってどのように影響を受けるか.しかし、このタスクのほとんどのバージョンは、げっ歯類を研究する利点を軽減し、労働と時間のかかるです。典型的な実装は、げっ歯類が到達しなければならない狭いスロットの前に棚を持つ到達室にげっ歯類を配置することを含みます。研究者は手動で棚に砂糖ペレットを置き、動物が届くのを待ってから、別のペレットを置きます。リーチは、リアルタイムまたはビデオレビュー4のいずれかで成功または失敗としてスコア付けされます。ただし、単にスコアリングは成功または失敗に達すると、(単に到達するかどうかではなく)どのように損なわれるかについての洞察を提供できる豊富なキネマティックデータを無視します。この問題は、リーチするビデオの詳細なレビューを実装して、リーチサブムーブメント5を識別し、半定量的にスコアを付けることによって解決されました。これにより、リーチキネマティクスに関するいくつかのデータが追加されましたが、実験時間と労力も大幅に増加しました。さらに、高レベルの実験者の関与は、同じラボ内であっても、方法論とデータ分析の不整合につながる可能性があります。
最近では、熟練したリーチのいくつかの自動化されたバージョンが開発されています。いくつかは、動物を転送する必要性を排除し、ホームケージ6、7に取り付けます。これは両方とも動物のストレスを減らし、専門の達する部屋にそれらを順応する必要性を除去する。他のバージョンでは、特定の介入下での運動的な変化を8、9、10、またはペレットが棚11からノックされたかどうかを自動的に判断するメカニズムを持つことができるように、足の追跡を可能にします。自動熟練した到達タスクは、怪我12後のリハビリテーションに必要とされ、高強度のトレーニングに特に役立ちます。自動化されたシステムは動物が集中的な研究者の関与を要求しないで長期間にわたって多数の達を行うことを可能にする。さらに、足の追跡と自動結果スコアリングを可能にするシステムは、データ分析の実行に費やす研究者の時間を短縮します。
我々は、いくつかの特殊な機能を備えた自動化されたラット熟練した到達システムを開発しました。まず、可動台座を使用してペレットを下から「到達位置」に導くことで、前肢のほぼ遮るもののない眺めを得ます。第二に、ミラーのシステムは、単一のカメラでリーチの複数の同時ビューを可能にし、高解像度、高速(300 fps)カメラを使用してリーチ軌道の3次元(3D)再構築を可能にします。マーカーレスモーショントラッキング13のための堅牢な機械学習アルゴリズムの最近の開発により、我々は今、詳細なリーチを抽出し、キネマティクスを把握するために、足だけでなく、個々のナックルを追跡します。第3に、簡単なビデオ処理を行うフレームグラバーは、異なる到達フェーズをリアルタイムで識別することができます。この情報は、ビデオ取得をトリガーするために使用されます (連続的なビデオ取得は、ファイルサイズのために実用的ではありません)、また、正確な瞬間に介入(例えば、光遺伝学)をトリガするために使用することができます。最後に、個々のビデオフレームはトランジスタトランジスタロジック(TTL)パルスによってトリガされ、ビデオを神経記録(例えば、電気生理学や光メトリー)と正確に同期させることができます。ここでは、このシステムを構築する方法、タスクを実行するラットのトレーニング、外部システムとの装置の同期、および3-D到達軌道の再構築方法について説明します。

<table><tbody><tr><td>透明なポリカーボネートパネル</td><td>TAPプラスチックは</td><td></td><td>、注文に応じてカット(ボックスのデザインを参照)</td></tr><tr><td>赤外線ソース/検出器</td><td>メッドアソシエイツ</td><td>ENV-253SD</td><td>30"範囲</td></tr><tr><td>カメラ</td><td>Basler</td><td>acA2000-340kc</td><td>2046 x 1086 CMV2000 340 fpsカラーカメラ</td></tr><tr><td>リンクカメラレンズ</td><td>メガピクセル(コンピュータ)</td><td>M0814-MP2</td><td>2/3 "8mm f1.4 w /ロックアイリス&;フォーカス</td></tr><tr><td>カメラケーブル</td><td>Basler</td><td>#2000031083</td><td>Cable PoCL Camera Link SDR/MDR Full, 5 m - Data</td></tr><tr><td>Cables mirrors</td><td>Amazon</td><td></td><td></td></tr><tr><td>linear actuator</td><td>Concentrics</td><td>LACT6P</td><td>Linear Actuator 6" Stroke (nominal), 110 Lb Force, 12 VDC, with Potentiometer</td></tr><tr><td>pellet reservoir/funnel</td><td>Amico (Amazon)</td><td>a12073000ux0890</td><td>6" funnel</td></tr><tr><td>ガイドチューブ</td><td></td><td>ePlastics ACREXT.500X.250</td><td>1/2" OD x 1/4" ID クリア。押し出しプレキシガラスアクリルチューブx6フィート長い</td></tr><tr><td>ペレットデリバリーロッド</td><td>ePlastics</td><td>ACRCAR.250</td><td>0.250 "直径キャストアクリルロッド(2 '長さ)</td></tr><tr><td>プラスチックTコネクタ米国</td><td>プラスチックコーポレーション</td><td>#62065</td><td>3/8 "x 3/8" x 3/8 "ホースIDブラックHDPE</td></tr><tr><td>ティーLEDライト</td><td>照明EVER</td><td>4100066-DW-F</td><td>12Vフレキシブル防水LEDライトストリップ、LEDテープ、デイライトホワイト、超高輝度300ユニット5050 LEDS、16.4Ft 5 Mスプール</td></tr><tr><td>ライトバッキング</td><td>ePlastics</td><td>ACTLNAT0.125X12X36</td><td>0.125" x 12" x 36" 天然アセタール</td></tr><tr><td>シートライトディフューザーフィルム</td><td>発明品</td><td>23114-01.007x8.5x11</td> <td>"、マット両面</td></tr><tr><td>キャビネットとカスタムフレーム材料</td><td>各種(ホームデポなど)</td><td></td><td>3/4 "ファイバーボード(各構造の寸法についてはプロトコルを参照)</td></tr><tr><td>アコースティックフォーム</td><td>、アコースティックファースト</td><td></td><td>FireFlexウェッジ、アコースティックフォーム(2インチ厚)、</td></tr><tr><td>換気扇</td><td>、クーラーマスター(アマゾン)、</td><td>B002R9RBO0</td><td>ライフルベアリング80mm、コンピューターケースおよびCPUクーラーキャビネットドアヒンジ用静音冷却ファン</td></tr><tr><td>、</td><td>エバービルト(ホームデポ</td><td>#14609</td><td>、連続スチールヒンジ(1.4" x 48")</td></tr><tr><td>キャビネットホイール</td><td>エバービルト (ホームデポ</td><td>#49509</td><td>90ポンドの定格荷重とサイドブレーキキャビネットドアハンドル付き軟質ゴム製スイベルプレートキャスター</td></tr><tr><td></td><td>エバービルト (ホームデポ</td><td>#15094</td><td>ホワイトライトデューティドアプル (4.5")</td></tr><tr><td>コンピューター</td><td>ヒューレットパッカード</td><td>Z620</td><td>HP Z620 デスクトップワークステーション</td></tr><tr><td>カメラリンク フレームグラバー</td><td>ナショナルインスツルメンツ</td><td>#781585-01</td><td>PCIe-1473 Virtex-5 LX50 Camera Link - フル</td></tr><tr><td>マルチファンクションRIOボード</td><td>National Instruments</td><td>#781100-01</td><td>PCIe-17841R</td></tr><tr><td>アナログRIOボードケーブル</td><td>National Instruments</td><td>SCH68M-68F-RMIO</td><td>マルチファンクションケーブル</td></tr> Digital <tr><td>RIOボードケーブル</td><td>National Instruments</td><td>#191667-01</td> R Series アナログ端子台<td>用デジタルケーブル SHC68-68-RDIO</td></tr><tr><td></td><td>National Instruments</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A ノイズ除去、シールドI/O端子台</td></tr><tr><td>デジタル端子台</td><td>National Instruments</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A ノイズ除去、シールドI/O端子台</td></tr><tr><td>24ポジションリレーラック</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-RACK24</td><td>ソリッドステートリレーバックプレーン(Gordos/OPTO-22タイプリレー)、24chDC</td></tr><tr><td>スイッチ</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-ODC-05</td><td>ソリッドステートリレーモジュール、シングル、DCスイッチ、3〜60 VDC @ 3.5</td></tr><tr><td>A DC Sense</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-IDC-05</td><td>ソリッドステートリレーモジュール、シングル、DC センス、3 → 32 VDC</td></tr><tr><td>DC 電源</td><td>BK Precision</td><td>1671A</td><td>トリプル出力 30 V、5A デジタルディスプレイ DC 電源</td></tr><tr><td>シュガーペレット</td><td>Bio Serv</td><td>F0023</td><td>ダストレス精密ペレット、45 mg、スクロース(無香料)</td></tr><tr><td>LabVIEW</td><td>National Instruments</td><td>LabVIEW 2014 SP1、64 および 32 ビットバージョン</td><td>ビデオをストリーミングするのに十分なメモリにアクセスするには64ビットLabVIEWが必要ですが、FPGAコーディングは32ビットLabVIEWで実行する必要があります</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks</td><td>Matlab R2019a</td><td>ボックスキャリブレーションおよび軌道再構成ソフトウェアはMatlabで記述されており、Computer Visionツールボックスが必要です</td></tr></tbody></table>

足と数字軌道の3次元再構成で到達する自動化されたラットシングルペレット

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

げっ歯類の熟練したリーチは、一般的に器用なスキルを研究するために使用されますが、タスクを実装し、動作を分析するために多大な時間と労力を必要とします。最近、熟練したリーチのいくつかの自動化されたバージョンが開発されました。ここでは、高フレームレート(300 fps)で複数の角度から高精細ビデオを記録しながら、自動的にラットにペレットを提示するバージョンを説明します。足と個々の数字は、マーカーレスポーズ推定のための機械学習アルゴリズムDeepLabCutで追跡されます。このシステムはまた、生理学的記録と同期させることができ、または生理学的介入(例えば、電気的または光学刺激)を引き起こすために使用することができる。

ラットは、装置に順応するとすぐに熟練した到達タスクを取得し、1~2週間のリーチ数と精度の両方の点でパフォーマンスが高くなります(図5)。図 6は DeepLabCut で識別された構造を示すサンプル ビデオ フレームを示し、図 7は単一のセッションから重ね合わせた個々のリーチ軌跡を示しています。最後に、図 8では、足検出トリガー (手順 4.3.4 - 4.3.6) が正確に設定されていない場合の動作を示します。足が到達スロットを突破するフレームには大きなばらつきがあります。これは、リーチキネマティクスを分析する上で大きな問題ではありません。しかし、それは、介入(例えば、光遺伝学)が到達運動中にトリガされたときに変動性につながる可能性があります。
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げっ歯類の熟練したリーチは、一般的に器用なスキルを研究するために使用されますが、タスクを実装し、動作を分析するために多大な時間と労力を必要とします。モーショントラッキングとリーチ軌道の3次元再構成を用いて、熟練したリーチの自動化バージョンについて説明します。

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the ...

この方法は、確立されたラットの熟練した到達プロトコルに基づいて構築され、トレーニングとテストを自動化し、比較的迅速に大規模なデータセットを取得するための効率的な手段を提供します。それは前肢運動学の立体の再建を可能にする間実験者の努力を最小にする。キネマティクスは、正確なタイミングの介入の影響を評価したり、生理学的記録と相関させたりするために使用できます。いくつかの調整を行えば、この手法をマウスでも適用できます。ライトを点灯し、熟練した到達室にラットを置くことによって開始します。鉗子を使用して、ボックスの前面にある到達スロットを通してペレットを保持します。ラットが鉗子から3つのペレットを食べるようにします。次にラットが鉗子からペレットを食べようとしたときにペレットを引き戻し、ラットが11本の足のうち最も多くの足でペレットに達するまで繰り返し、足の好みを示す。次に、ペレット送出ロッドをラットの好ましい足に対して、到達スロットの反対側に合わせます。ペレットを配達ロッドに置きます。その後、ペレットでラットを餌に鉗子を使用しますが、その足がロッドのペレットに当たるように、ラットを配達ロッドに向けます。ラットが餌を与えられずに送達ロッドに10到達を試みた後、ラットを次の段階に進める。次に、ラットの足の好みに基づいてペレット送出ロッドを配置し、2つの位置に設定します。アクチュエータリモコンを使用してペレット送達ロッドの高さ位置を設定します。配達ロッドが正しい高さになったら、ライトが赤く点滅するまで目的の番号を押したままにして設定します。その後、ラットをチャンバーに入れ、ラットをペレットで後ろに餌を与える。ラットがチャンバーの後ろに移動して、自動バージョンが実行されている場合に赤外線ビームを壊す場合は、ペレット送出ロッドを3位に移動します。最後に、ラットがペレットに達するのを待ってから、ペレットの送達ロッドを2位に戻します。ノックオフした場合は、配達ロッドに新しいペレットを置きます。ラットが1に始まるまでラットを徐々に少なくして餌を与え、餌を与えずにペレットを要求するために後ろに移動し、2つは、後ろのペレットを要求した後すぐに前面に移動する。ラットがこれを10回行った後、自動化されたタスクのトレーニングを開始します。自動化システムを設定するには、チャンバーのライトを点灯し、ペレット貯留層を補充します。ラットの足の好みに応じてペレット送達ロッドを配置します。アクチュエータの位置が正しく設定されていることを確認します。次に、コンピュータの電源を入れ、熟練した到達プログラムを開きます。件名の下にラット ID 番号を入力し、手のドロップダウンメニューから足の基本設定を選択します。ビデオの保存パスを指定します。次に、セッション時間と最大動画数を設定します。ペレットリフトの継続時間も設定し、早期到達ペナルティを有効にします。次に、キャリブレーション画像を撮影するには、手の届くチャンバーの中に手を置き、到達スロットを通してワニクリップを突きます。アリゲータークリップで、到達スロットの前に立方体を保持します。次に、赤い側が上のミラーに、緑の側が左の鏡に、青の側が右ミラーに表示されるように立方体を配置します。動作プログラムでは、ROI しきい値が非常に大きい値に設定されていることを確認します。実行ボタンをクリックし、カメラの初期化ボタンが緑色になったら、開始ボタンを押してビデオの取得を開始します。[Cal Mode] をクリックし、[Cal イメージの取り込み] をクリックして画像を作成します。キューブを少し動かして、別の画像を撮ります。合計 3 つのイメージに対してもう一度繰り返します。最後に、[停止] をクリックしてプログラムを停止し、次に [停止] ボタンをクリックします。箱から手の手と立方体を取り除きます。その日にキャリブレーション画像が撮影された後、行動室で何かをぶつけないように注意してください。まず、ラットを熟練した到達室に置きます。白い矢印をクリックしてプログラムを実行します。次に、x オフセット、y オフセット、ROI 幅、ROI 高さを調整して、足検出の ROI の位置を設定します。足のドーサムを示すサイドミラーにROIを配置し、そのスロットの前に直接移動し、[開始]をクリックしてプログラムを開始します。ラットが到達していない間に、ライブ ROI トリガー値がゼロから 1 の間で振動するまで低い ROI しきい値を調整します。次に、鼻突きの間の生きたROIトリガ値よりも大幅に大きく、ラットが到達したときに生きているROIトリガー値よりも低くなるようにROIしきい値を設定します。ラットが到達したときにビデオが一貫してトリガーされるまで調整しますが、スロットを通して鼻を突き刺すときはトリガーされません。最初のいくつかの試行を監視して、すべてが正常に動作していることを確認します。ペレットを要求する前にラットが到達した場合、早期到達数の増加を観察する。ペレットを要求した後にラットが到達した場合、ビデオのコピーがビンファイルとして保存されている間、ビデオの数が増加するのを観察してください。最後に、セッション時間またはビデオの最大数に達した後、ストップサインボタンを押します。結果は、ラットが熟練した到達タスクを20日後に獲得することを示す。ここでは、単一セッションからのリーチ軌道を示す。これは、プレゼンテーションの容易さのための最初の足の進歩のみを表します。さらに、足検出トリガーが正確に設定されていない場合、足が到達スロットに違反するフレームに大きなばらつきがあり、動きに達する際に介入がトリガされたときの変動を招く可能性があります。動物の慎重な取り扱い以外に、このプロトコルでは予防措置は取らないです。ビデオやその他の介入が適切な瞬間にトリガーされるように、ROI しきい値を正しく設定することが最も重要です。この方法は、光遺伝学、カルシウムイメージング、および基本的な運動障害病態に至るまでの質問に対処することができる遺伝モデルなどの他のいくつかの技術と組み合わせることができます。この技術により、詳細なリーチの相関を可能にし、動態学を生理学的記録や介入と把握することで、研究者は神経回路の変化に伴って動きがどのように変化するかだけでなく、どのように変化するかに答えることができるようになります。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

ラットにおける高精度の熟練した前肢到達課題の獲得を分析するためのパラダイムが提示されます。...

ラットでのタスクに到達高精度熟練前肢の取得

パラダイムは、ラットで自動化された熟練到達タスクの訓練と分析のために提示されています。引きの試みの分析は、運動学習の個別のサブプロセスを明らかにする。...

ロボットマニピュランダムに運動スキルの学習過程を調査

本稿では、ラットの外を定量化する半自動化されたタスクについて説明します。ラットに到達、把握、および球状マニピュ...

ノブ外タスク: ラットの前肢関数を評価するための半自動メソッド

新しい半透明床を利用したラットの歩行特性を定量化するオープンアクセス自動化システム「コントラスト強化記録の足印解析(PrAnCER)」について説明します。歩行を定量化します。このシステムは、パーキンソン病のハロペリドールモデルを用いて検証された。...

コントラスト強化録音(PrAnCER)の足プリント解析:運動不足を評価するための低コストでオープンアクセスの自動歩行解析システム

ここで提示されるプロトコルは、前臨床研究のためのげっ歯類の四足歩行の3次元運動学を収集し、分析するためのプロトコルである。...

げっ歯類の前臨床研究のための3Dキネマティック歩行分析

トレーニングが運動能力に与える影響を評価する方法は有用なツールです。残念ながら、ほとんどの行動評価は労働集約的で高価な場合があります。ここでは、マウスの先入観(リーチツー把握)スキルを評価するロボット的な方法について述べる。...

オートトレーナーを用いてマウスの熟練した予感を評価する

げっ歯類モデルを用いた基礎研究で機能評価を行う4台のカメラとデータ処理ソフトウェアを含む3次元モーションキャプチャ装置を用いた運動解析法を紹介します。...

坐骨神経クラッシュ損傷のラットモデルにおける機能的評価のための3D運動学的解析

自動歩行分析は、末梢神経損傷および脊髄失調損傷のげっ歯類モデルにおける機能回復を評価するための実現可能なツールである。様々な実験モデルで運動機能を評価するために1つのセットアップしか必要としませんが、動物の細心の硬とソフトウェアの調整と訓練は非常に重要です。...

末梢神経または脊髄損傷を伴うげっ歯類の機能回復を評価する自動歩行分析

本プロトコルは、単一のペレットリーチツー把握タスクにおいて、高速ビデオ撮影と組み合わせた無線光遺伝学を使用して、自由に動くマウスにおける熟練した運動行動の性能に関与する神経回路を特徴付ける方法を記述している。...

インビボ 熟練した運動行動の無線光遺伝学的制御

現在の研究では、機械学習を使用して、TgF344-ADラットを含むげっ歯類モデルの運動障害を調べるための細かい運動行動テストについて説明しています。...

神経変性疾患の前臨床モデルにおける関節運動学を研究するための微細運動課題

このプロトコルは、マーカーレストレッドミルテストと深層学習駆動の多関節軌跡自動ラベリングを用いて、ラット後肢の運動学的評価パイプラインを構築し、再現可能な動きの定量化を可能にします。...

ラットにおける後肢の運動運動学の客観的定量化のための深層学習に基づく多関節同期追跡

学ぶラットの自動化されたスキルドリーチング法で、前肢運動の3次元再構成を行います。神経科学における巧緻な運動技能の研究を効率化し、運動制御と神経回路の関連を詳細に解析できます。

足と数字軌道の3次元再構成で到達する自動化されたラットシングルペレット

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