小げっ歯類における社会的嗜好行動のダイナミクスを追跡するシステム
November 21st, 2019
ここで説明する新しい自動実験システムは、3チャンバーテストの代替を提供し、また、いくつかの注意事項を解決します。このシステムは、社会的嗜好および社会的新規性嗜好試験中に小さなげっ歯類の行動ダイナミクスの厳密な分析を可能にする複数の行動パラメータを提供する。
社会的行動の神経生物学的メカニズムを探求するには、動物モデルに公平で観察者の独立した方法で適用できる行動検査が必要です。当社のシステムは、小さなげっ歯類モデルにおける社会的行動とそのダイナミクスの詳細な調査を可能にし、株、条件および治療間の正確な比較をサポートする。このシステムは、男女間の差別など、あらゆる種類の社会的差別試験に使用することができる。
さらに、被験者のサイズに制限はありません。分析には、追跡に最適なパラメータを選択するための経験が必要です。新しいユーザーのために私は最初の評価のためにコンピュータ画面上の追跡を監視することをお勧めします。
分析の少なくとも1時間前に、すべてのマウスのホームケージを順応のために実験室に入れる。順応期間の終わりに、アリーナの2つの反対側のコーナーでアリーナに2つの空の部屋を挿入します。次に、音響室内のアリーナを見つけ、被写体マウスをアリーナの中央に15分間居住させる。
この期間中、2つの社会的刺激マウスを、慣れるためのアリーナの外にある異なる部屋に置きます。そして、別の部屋で明確な形状と色を持つ5x5x5センチメートルのプラスチック製のおもちゃ。SPテストを実行するには、ビデオカメラで録画を開始します。
すぐに2つの空の部屋を取り外し、居住中に空だったアリーナの隅に社会的および物体の刺激室を置きます。被験者が記録を停止する前に5分間刺激と相互作用し、アリーナからチャンバーを含む刺激を取り除く。その後、15分間空のアリーナに被写体を残します。
ソーシャルノベルティ嗜好テストを行うためにビデオ記録を開始し、SPテストに使用したのと同じ社会刺激動物を含むチャンバーと、SPテストに使用されなかったアリーナの2つのコーナーに新しい社会刺激マウスを含むチャンバーを挿入する。被験者が記録を停止し、アリーナから被験者とチャンバーを取り除く前に、被験者が5分間刺激と相互作用することを許可する。その後、流水と10%エタノールでアリーナとチャンバーをきれいにします。
トラックげっ歯類グラフィックユーザーインターフェイスを使用してマウスの動作を解析するには、MATLABを開いて[げっ歯類の追跡ディレクトリ]を選択し、[パスに追加]、[選択したフォルダおよびサブフォルダ]を選択して、すべてのサブフォルダを作業パスに追加します。TrackRodent をコマンド ウィンドウに入力し、Enter キーを押します。
ビデオクリップのフレームごとの検査を許可するムービーインスペクタは、リスト内の最初のファイルに対してすぐに開かれます。追加のビデオファイルを検査するには、[ムービーの検査] をクリックしてビデオインスペクタを開き、任意の時点で対象の特定のビデオファイルを選択します。必要に応じてテストした種を選択し、[除外領域]をクリックして、被写体とアリーナの色に応じてトラッキングを中断するすべての領域を除外します。
各チャンバを被験者による調査の自動検出のための刺激領域として定義するには、多角形または楕円形のボックスをチェックし、刺激領域をマークできるように[刺激X]をクリックします。次に、リストから目的のアルゴリズムを選択し、対応する編集ボックスに解析の開始フレーム番号と終了フレーム番号を入力します。指定したしきい値のサブジェクト境界の自動検出を評価するには、関連するしきい値フィールドに値を入力し、Enter を押します。
選択したすべてのファイルの動作分析を開始するには、最初のファイルに移動して[開始]をクリックします。適切なしきい値を見つけることは非常に重要であり、経験が必要です。新しいユーザーは、非高速アルゴリズムを使用し、オンラインで分析を監視して、適切に動作することを確認することをお勧めします。
解析の最後に、ムービーファイルの同じディレクトリに各ムービーの結果ファイルが保存されます。各ムービー ファイルの結果を確認するには、[結果ファイルのロード] をクリックし、動作解析によって生成される MAT ファイルを選択します。トグルボタンの間を移動して、マウスの位置トレース、セッションに沿った刺激探査、総刺激探査時間を調べます。
MATLAB のトラックロート フォルダーの人口分析の場合、コマンド ウィンドウに 1 つの単語として TrackRodentPopulationSummary を入力します。[Enter]をクリックし、[結果ファイル]を選択して、複数のTrackRodent結果ファイルをアップロードします。解析、テスト名、刺激1つの名前、刺激の2つの名前の最後のフレームの番号を入力し、オプションのリストから目的の分析に適切なボックスをすべて選択します。
結果を単一のファイル内のスプレッドシートに抽出するには、[エクスポート]ボックスをオンにします。次に、[スタート] ボタンをクリックし、プログラムがステータスラインに分析パラメータとデータを保存するまで待ちます。本実験では、2つの刺激のそれぞれに対する被験者の集団の平均総調査時間は、社会的刺激に対する被験者の明確な好みを示している。
社会的嗜好はセッションの早い段階でわずかに強く見えたが、セッションを通じて主題によって維持された。各刺激の調査時間は、総調査時間に加えて、短い、中型、長い試合に試合期間に従って分類することができます。観察されたように、短期発作の刺激は、ミディアムとロングの試合が明確な社会的嗜好を示している間に違いはなく、C57 Black 6Jマウスでは短い発作が好奇心を反映し、長い発作は被験者と刺激の相互作用を反映していることを示唆している。
さらに、試験の過程での調査の熱地図は、試験の過程での社会的刺激と対象物に対して、バウト期間をコードする色を持つ被験者の全集団に対して生成することができる。重要なことに、被験者が1つの刺激から別の刺激に移行する速度は、徐々に減少する前に、テストの最初の2分間で最も高かった。同じ傾向は、時間の経過に対する平均遷移率の分布でも明らかでした。
この方法は、電線による電気生理学的記録または光遺伝学的刺激系に接続された任意のマウスで使用することができる。このために、特別なアルゴリズムを使用します。当社のシステムは、小さなげっ歯類の追跡を必要とする様々なパラダイムのために、世界中のいくつかの研究所で現在使用されています。
あらゆる差別テストにおいて行動力学を評価するために使用することができる。
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概要
この記事では、小型げっ歯類モデルにおける社会的行動を評価するために設計された新しい自動実験システムを紹介します。このシステムは、社会的選好性と新奇性選好性テストの包括的な分析のための複数の行動パラメータを提供します。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 行動分析
- 動物モデル
背景
- げっ歯類における社会的行動の理解は神経生物学的研究にとって重要です。
- 3チャンバーテストなどの従来の方法には制限があります。
- 自動システムは観察者のバイアスを減少させ、データの正確性を向上させることができます。
- このシステムにより、異なる系統や条件において偏りのないテストが可能になります。
研究の目的
- げっ歯類における社会的行動を評価するための自動システムを開発すること。
- 社会的ダイナミクスの詳細な調査を可能にすること。
- 異なる実験条件間の比較を容易にすること。
使用された方法
- 社会的テスト中のげっ歯類の行動の自動追跡。
- 社会的選好性と新奇性選好性の分析。
- 観察者独立のデータ収集。
- 様々な社会的識別テストを追跡するための柔軟なパラメータ。
主な結果
- このシステムは複数の行動パラメータを成功裏に追跡します。
- 異なるげっ歯類系統間の正確な比較が可能になります。
- 初期評価はコンピューター画面上でリアルタイムで監視できます。
- 被験体のサイズに制限なく、様々な社会的識別テストに適用できます。
結論
- この自動システムはげっ歯類の社会的行動の研究を強化します。
- 従来の行動テストの制限に対処します。
- このシステムは汎用性が高く、様々な研究ニーズに適応できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Automated behavioral tracking systems enable objective, high-throughput assessment of social phenotypes in rodent models, supporting target validation in neuropsychiatric drug discovery. By quantifying dynamic social interactions, the system enhances predictive confidence in early-stage mechanistic de-risking. This facilitates data-driven go/no-go decisions and improves translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of social preference phenotypes to validate targets implicated in social behavior disorders.
- Operational Value: Provides observer-independent, quantitative readouts for consistent target engagement assessment across strains and conditions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates multi-parametric behavioral data (investigation time, bout duration, transition rates) for comprehensive phenotypic screening.
- Operational Value: Supports assay standardization through automated detection algorithms and configurable tracking parameters.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Reveals modified social dynamics following genetic, pharmacological, or environmental manipulations, supporting disease-relevant modeling.
- Operational Value: Enables longitudinal tracking of behavioral changes, facilitating risk-adjusted advancement decisions in preclinical pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
The system integrates into discovery biology workflows by providing quantitative social behavior metrics that inform hypothesis testing and pathway clarification.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by quantifying dynamic social interactions in genetic and pharmacological models.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for compound effect assessment in social discrimination paradigms.
- Analytics: Enables statistical comparison of behavioral parameters (e.g., bout duration, transition rates) across experimental groups.
- Translational Research: Connects discovery-phase social phenotypes to preclinical validation through consistent behavioral readouts.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for multiple social behavior tests, reducing redundant assay development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in social behavior target validation.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through automated, standardized behavioral analysis.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early identification of ineffective targets via robust phenotypic screening.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing quantitative social behavior data for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and video tracking parameter optimization.
- Dependent on MATLAB environment and compatible video acquisition systems.
- Necessitates standardization of arena setup, stimulus presentation, and habituation protocols across sites.
- Adaptation considerations include species-specific tracking parameters and arena size adjustments for different rodent models.
- Practical limitations include the need for controlled environmental conditions to minimize confounding variables in social behavior assays.
