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げっ歯類の自動行動トレーニングのためのオープンソースの、完全にカスタマイズ可能な5択シリアル反応時...
げっ歯類の自動行動トレーニングのためのオープンソースの、完全にカスタマイズ可能な5択シリアル反応時...
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JoVE Journal Behavior
An Open-Source, Fully Customizable 5-Choice Serial Reaction Time Task Toolbox for Automated Behavioral Training of Rodents

げっ歯類の自動行動トレーニングのためのオープンソースの、完全にカスタマイズ可能な5択シリアル反応時間タスクツールボックス

Full Text
4,714 Views
09:39 min
January 19, 2022

DOI: 10.3791/63385-v

Julia Morais Gancz1, Nada El Jundi2, Eva Strippelmann2, Michael Koch2, Detlef Wegener1

1Cognitive Neurophysiology Department, Brain Research Institute,University of Bremen, 2Neuropharmacology Department, Brain Research Institute,University of Bremen

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

現在のプロトコルは、Arduinoおよび関連ハードウェアと、自動行動トレーニング用のオプションのスクリプトを含む汎用性の高いMatlabツールボックスを使用して、げっ歯類動物モデル用のオープンソースの5選択シリアル反応時間タスクツールボックスの開発を説明しています。スクリプトはカスタマイズ可能で、さまざまな試行およびテスト設計の実装を容易にします。

このプロトコルは、5つの選択肢のシリアル反応時間タスクをトレーニングおよび実行するためのカスタマイズ可能なオープンソースツールボックスを提供します。これは、げっ歯類の視空間的注意と衝動性を研究するための確立された行動テストです。ツールボックスの主な利点は、低コストとカスタマイズ性です。

特定の刺激パラメータと報酬構成に関して高い柔軟性を提供し、非標準のテスト設計を奨励します。5択の連続反応時間タスクは、げっ歯類の注意プロセス、衝動性、強迫性に関する洞察を提供します。当社のツールボックスは、他の非げっ歯類動物モデルへの容易な適応を可能にする。

また、オプションの階段手順による動物の半自動トレーニングも可能です。ビデオでは、その使用法を段階的に紹介しています。手順は、エヴァStrippelmann、私たちの研究室の生物学の学生によって実証されます。

まず、自由に利用できる統合開発環境またはIDEソフトウェアを開きます。[ファイル]タブと[開く]タブに移動し、ハードウェア制御用のスクリプトをクリックします。次に、マイクロコントローラのUSBをコンピュータに接続します。

画面の左上半分で、ツールに移動して、自動的に選択されたボードとプロセッサの情報が、接続されているマイクロコントローラボードに対応しているかどうかを確認します。対応するボードとプロセッサの情報を確認したら、[ポート]タブをクリックして使用可能なポートを選択します。画面の左上半分にある[確認]ボタンをクリックして、スクリプトの間違いがないことを確認します。

完了したら、矢印の付いた[アップロード]タブをクリックして、スクリプトをマイクロコントローラボードにアップロードします。実験コントロールの 4 つのスクリプトと関数がすべて同じフォルダーにあることを確認したら、プログラミング プラットフォームを開き、ホーム ツール バーと [パスの設定] をクリックします。次に、[フォルダーの追加] ボタンに移動して、すべての実験制御スクリプトを含むフォルダーを選択します。

完了したら、[保存]ボタンをクリックし、[パスの設定]ウィンドウを閉じます。ホームツールバータブで、開くを押してスクリプトと関数を開きます。慣れるためのツールボックスを準備するには、開いているユーザースクリプトを選択します。

7行目の慣れ変数がtrueに設定されていることを確認したら、8行目に分単位で数値を書いて、慣れの時間制限を設定します。9 行目に 0.01 ~ 1 の数値を入力して、刺激光の明るさレベルを選択します。実験セッション用のツールボックスを準備するには、開いているユーザー スクリプトを選択し、7 行目の変数が false として定義されていることを確認します。

12 行目に、実験データを自動的に保存するディレクトリ パスを入力します。正確な名前のディレクトリーが存在することを確認してください。次に、13 行目にサブジェクト ID を入力します。

次に、14 行目と 15 行目の変数が true として定義されていることを確認します。完了したら、16 行目に数値を入力して試用を設定し、17 行目に時間制限を分単位で設定してプログラムを自動的に停止します。標準の5選択シリアル反応時間タスクまたは5CSRTTパラダイムのパラメータの構成については、照明可能なアパーチャの数に対応する数値を45行目に入力します。

46 行目の変数は、擬似ランダムまたはランダムとして定義する必要があります。47 行目の刺激持続時間の長さを秒単位で設定します。48 行目の変数が single と表示され、49 行目の数値が 1 であるかどうかを確認します。

50 行目で、ターゲット刺激の明るさを数値で定義します。64 行目の変数はバイナリーでなければなりませんが、65 行目の変数は非依存でなければなりません。次に、正しい鼻突きに続いて放出される食品ペレットの数に対応する数値をライン71に入力する。

あるいは、自動化された行動訓練を可能にする異なる階段手順を定義することができる。26 行目の変数が true として定義されているかどうかを確認します。次に、29 行目に、1 番目または 2 番目のグループの名前を入力します。

後で、開いた階段機能を選択します。4 行目に最初のグループの名前を入力し、77 行目に 2 番目のグループの名前を入力します。2番目のトレーニングレベルの第1グループの基準を変更するには、パフォーマンスチェックで計算されたパラメータの1つと、選択した数値を17行目に入力します。

基準は追加または置換できます。2 番目のトレーニング レベルで更新される最初のグループのパラメーター (タイムアウトの期間など) を変更するには、パラメーターと選択した数値を 19 行目に入力します。サブジェクトの 2 番目のグループが定義されている場合は、それに応じて続行します。

行動訓練セッションを開始する前に、動物は部屋に慣れる必要があります。ツールボックスは慣れプロトコルを提供します。馴化セッションを開始するには、それぞれの開口部に2つの報酬食物ペレットを配置してオペラントチャンバを準備する。

マガジンフラップドアをテープで留めて、最初の慣れ段階まで開いたままにします。2 番目の慣れ段階で、マガジン フラップ ドアのテープを外します。マガジンドアに5つの食品ペレットを入れてオペラントチャンバーを準備します。

実験トレーニングセッションを開始する前に、オペラントチャンバーの壁と床を清掃してください。セットアップの準備ができたら、開いているユーザー スクリプトを選択し、75 行目の COM 記述が選択した使用可能なポートと一致することを確認します。説明が一致しない場合は、実験対照スクリプトの数値を変更する。

ラットをチャンバーに入れます。開いたユーザースクリプトで、エディタツールバータブをクリックしてから、緑色の再生ボタン[実行]を選択します。コマンド・ウィンドウ情報を読み取って、プログラムが正しく実行されているかどうかを確認します。

ツールボックスは、ユーザーが以前に定義したとおりにタスクを開始します。実験セッションは、指定された試行または制限時間が経過すると自動的に停止します。セッションが終了する前に動物が事前に指定されたパフォーマンスレベルに達し、ユーザーが階段の手順を定義した場合、ツールボックスは次のトレーニングレベルをロードし、新しい設定でトレーニングを続行します。

レベルは、次のトレーニングセッションの開始時に自動的にロードされます。実験を停止するには、コンピューターのキーボードの Esc キーを押します。コマンドウィンドウのディスプレイにメッセージが表示されたら、Yと入力し、コンピュータのキーボードのEnterキーを押して現在のセッションを停止し、集録したデータを保存します。

その後、セッションの概要を含む簡単なグラフが自動的に表示されます。10匹のリスターフード付きラットを、5択の連続反応時間タスクツールボックスを用いて訓練した。各ラットによるトレーニングレベルごとに費やされたセッション数を分析し、すべての被験者の平均を決定した。

被験者間の差異は、初期レベルで最も有意であり、後のレベルで減少した。レベル4では、パフォーマンス測定の閾値を含むように基準が変更されると、平均セッション数とラット間の分散が増加し、2匹のラットがレベルを結論付けるのに5日と6日かかりました。しかし、すべてのラットは14〜22セッション以内に第8レベルに達した。

代表的な分析は、5CSRTT装置におけるトレーニングレベルごとおよびすべてのトレーニング日にわたる被験者の平均パフォーマンスを示す。精度パーセンテージと排出パーセンテージを計算し、各水準のすべての試行における正解の平均合計数を決定しました。すべての被験者が8回目の最終トレーニングレベルで最終的な精度を達成し、60%以上の最終精度を達成した多くの被験者が約80%の精度を達成しました。

5つの選択肢のシリアル反応時間タスクツールボックスは、完全にカスタマイズ可能でオープンアクセスです。刺激構成とタスク設計を指定するための多くの追加オプションと、記録された行動データの包括的なセットを提供します。ツールボックスを使用すると、5つの選択肢のシリアル反応時間パラダイムの非標準バージョンを調査して、意思決定プロセスに関するより深い洞察を得たり、関連する行動に報酬を与えることができます。

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