Name: 마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-03-01T15:45:00.000+00:00
Duration: 19 min 32 s
Description: 학습하세요 비디오 분석 시스템을 사용하여 마우스의 공포 컨디셔닝 테스트를 표준화하는 방법을. 이 프로토콜은 신경과학 연구에서 두려움 학습과 기억을 평가하는 행동 분석의 신뢰성을 향상시킵니다.

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여기에 표시된 데이터 중 일부는 정신 건강의 미국 국립 연구소에서 박사 재클린 N. 크롤리의 연구실에서 얻은 우리는 우리가 종이에 데이터를 표시 할 수 있도록 그녀에게 감사의 말씀을 전합니다. 우리는 또한 행동 분석을위한 ImageFZ 프로그램 개발에 그의 도움을 카즈오 나카니시 감사합니다. 이 연구에 의해 지원되었다 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 (B)에 대한 (21300121), 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 혁신 분야 교육부 (종합 뇌 과학 네트워크), 과학, 스포츠와 문화, 일본에 , 뉴로 인포 마 틱스 일본 센터 (NIJC), 일본 과학 기술 진흥기구 (JST)의 CREST에서 교부금에서 부여합니다.

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우리는이 책과 관련된 관심의 알려진 충돌이없는 및 그 결과에 영향을 수있는이 작품에 대한 상당한 재정 지원이 없었다 있는지 확인합니다.

문맥 및 큐 공포 조건화 시험 학습 및 기억을 평가하기 위해 가장 널리 사용되는 패러다임의 하나이다. 이 테스트는 연결이 컨텍스트 및 / 또는 조건 자극 (청각 신호)와 혐오 자극 (전기 footshock) 사이에하는 파블로프의 조건 반사 조절의 한 형태이다. 컨텍스트 또는 큐 중 하나에 직면했을 때 컨텍스트 / 청각 신호 및 footshock의 단 한 번의 페어링 한 후, 마우스는 오래 지속 동결을 나타낸다. 이 시험에서, 냉동 동작은 공포 메모리의 인덱스로서 사용된다. 약물 및 병변 연구는 기억 형성, 통합 및 검색이 같은 편도체, 해마와 전두엽 피질 3,33-35 등 여러 뇌 영역에 의해 조절되는 것으로 밝혀졌다. 또, 분자 유전학 연구는 특정 유전자 및 유전자 조작 마우스 (36)를 사용하여 이들 뇌 영역의 학습과 기억에 관여 분자의 역할을 증명하고있다. 따라서,이 테스트는 간결체 한자입니다전자 및 신경 생물학 기초 기본 공포의 학습과 기억을 탐험하는 데 유용합니다. 이 영화의 문서에서는, 우리는 이해하고 쉽게 시험을 수행 할 수있는 자세한 정보 실험자를 제공하는 우리의 프로토콜을 소개했다. 정지 동작은 인간 실험자에 의해 직접 관찰을 통해 정량 하였다. 잘 훈련 된 실험은 관측을 통해 안정적이고 믿을 수있는 결과를 얻을 것으로 예상된다. 그러나,이 방법은 관찰 방법의 차이, 관찰자​​의 편견, 간단한 정량 실수와 같은 잠재적 인 문제, 어려운 직접 독립 실험자 및 다른 실험실에서 결과를 비교하기 위해 제작을 포함한다. 자동화 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템은 또한 26,30-32 사용되었다. 그러나,이 시스템은 동결 행동을 측정하는 잠재적 인 문제를 제공합니다. 때문에 센서 배열,이 시스템은 typica 것 작은 머리의 움직임을 감지하지 못할 수 있습니다베드로 인간의 관찰을 통해 &#39;활성&#39;으로 채점. 또한, 동결시 떨림은 동물 정지, photobeam 간헐적 중단이 떨림의 결과로 관찰 할 때 때문에 비 동결로 간주 될 수 있습니다. 다른 방법으로, 자동화 된 이미지 및 비디오 분석 시스템은 17-20,37,38을 개발되었다. Anagnostaras 등. (37)는 좋은 유효성이 잘 17,20,37-38 냉동 점수 이미지 분석 소프트웨어 프로그램과 몇 가지 시스템을 설명했다. 그러나, 이들 시스템 및 분석 프로그램의 대부분은 상업적 공급자로부터 얻어 질 필요가 전형적 비싸다. 우리는 냉동 행동 분석 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 개발하고,이 프로그램을 무료 소프트웨어 프로그램으로 분포한다. ImageFZ 픽셀의 보디 (입자)로 마우스를 검출하고, 양에 따라 &#39;동결&#39;또는 &#39;비 - 냉동&#39;미묘한 마우스 움직임을 판별연속 된 이미지의 각 쌍의 입자 사이에 겹치지 않는 영역의 영역입니다. 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 프로그램을 이용한 측정과 일치 또는 다른 방법을 사용하여 얻은 것보다 더 정확하다. 따라서, ImageFZ 프로그램이 자동 인간 관찰자가 정의 된 기준을 사용하여 동결로 판단하는 동작을 측정한다. 또, ImageFZ 프로그램 거리는 이전, 도중 (cm)를 여행하고, footshock 노출 후, 냉동 동작의 충격 감도 및 분석의 평가를 용이하게 계산한다. 방법 론적 차이는 실험실 사이에 존재한다. 이러한 차이는 실험실간에 데이터를 비교하는 어려움에 다른 실험실에서 결과를 복제 될 수 있습니다. 보다 안정된 및 비교 데이터를 얻기 위해서는, 시험 프로토콜보기 극력을 표준화하는 것이 필요하다. ImageFZ 가진 분석 시스템에 기여할 수있는 테스트 절차의 자동화, 리드프로토콜의 표준화는 실험실에서 사용할. 냉동 동작을 분석 할 때 여러 가지 행동 반응이 고려되어야한다. 동물 두려운 상황에 직면 할 때 첫째, 그들은 대신에 39을 동결 도망 수 있습니다. 달아나는 공포 반응 중 하나이며, 그 발생은 공포의 기억을 과소 평가로 이어질 것입니다. 둘째, 냉동은 일반적인 활동 수준에 따라 달라질 수 있습니다, 실험 및 제어 생쥐의 활동 수준을 조사 할 필요가있다. M1 무스 카린 성 아세틸 콜린 수용체 결핍 마우스는 야생형 마우스에 비해 냉동의 감소 된 수준을 보였다 비록 예를 들어, 다양한 행동 검사 결과가 아닌 자신의 기억 손상 (18)의 그들의 과다 표현형에 기인 할 수 있다는 것을 나타냈다. ImageFZ는 주제에 의해 이동 한 거리 (cm)를 계산한다. 데이터는 차이가 과목 사이의 일반적인 활동 수준에 존재하는지 여부를 검사 할 수 있습니다. 에서 그룹의 차이가있는 경우거리는 문제에 대한 하나의 가능한 접근은 거리가 기준선 활동으로 훈련의 제 2 분 동안 여행을 고려하고 동안 기준선 + 활동 중에 / (활성 (억제 비율 = (활성 테스트 중에) 억제 비를 사용하는, 여행 공포 17,40의 보조 인덱스로 테스트)). 마지막으로, 전기 footshock에 대한 반응성의 변화를 유도 통증 민감도에 차이가있는 경우, 냉동 행동의 변화가 발생할 수 있습니다. ImageFZ는 거리가 footshock 감도의 지표로 이용 될 수있다 (6 초)의 노출 된 후 2 초 2 초 footshock의 노출, 전에 2 초에서 자세히 (CM)를 여행 계산합니다. 영상 분석 시스템은 블랙 아구 티 백 변종,의 냉동 동작을 측정하고, 갈색 생쥐를 희석하기 위해 개발되었다. ImageFZ (그림 1B 참조) 흰색 쥐를 검사하는 검은 바닥 트레이와 검은 색 격자를 사용합니다. 블랙 그리드는 시험편 만든다<html> 아군 코팅 블랙 페인트로 금속 가공 및 통상적으로 블랙 마우스에 사용되는 noncoated 금속 격자, 유사한 전기 전도성이있다. ImageFZ 또한 프로그램 매개 변수의 조정을 통해 쥐와 다른 설치류에 냉동 동작을 분석합니다. ImageFZ의 현재 버전에서, 피사체의 동작은 냉동을 분석하는 상부 벽에서의 비디오 카메라를 사용하여 기록된다. ImageFZ는 이미지가 챔버의 측면에서 캡처하는 셋업도 사용할 수 있습니다. 또, ImageFZ 4 장치의 최대를 제어한다. 이 기능은 시간을 절약하고, 각 피사체의 실행 시간 및 동작에 대한 시험의 순서의 차이로부터 전위의 영향을 감소 연구원 동시에 4 생쥐를 조사 할 수있다. 따라서 ImageFZ는 시험 절차 및 냉동 거동 분석을 단순화하고,이 프로그램은 덜 노동 및 행동 실험 학습없이 테스트를 용이하게한다. 미야가와 실험실에서 e_content &quot;&gt;, 우리는 학습과 기억에 특정 유전자의 효과를 설명하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험에서 유전자 조작 생쥐와 야생형 제어 마우스의 110 개 이상의 변종을 평가했다 41-42 우리는 5,000 개 이상의 마우스에 대한 원시 데이터의 큰 세트를 얻은 발표 된 연구의 기사 4-16에 사용 된 원시 데이터를 공공 데이터베이스 (URL과 &#39;마우스 표현형 데이터베이스&#39;에 포함되어 있습니다.. HTTP : / / www.mouse-phenotype.org/). 본 영화 기사는 우리의 실험 절차의 세부 사항에 관한 자세한 정보를 제공하고, 테스트 상황에 대한 이해를 촉진한다.

상황과 큐 공포 조건화 시험은 설치류 1-3 연관 학습 공포와 메모리를 평가하는 데 사용되는 행동 패러다임이다. 이 테스트는 널리 유전자 녹아웃 마우스 1,4-16 공포의 학습과 기억의 신경 생물학적 메커니즘을 이해하는 데 사용되었습니다. 호흡 제외한 완전한 부동성으로 정의 냉동 동작이, 두려운 상황 일반적인 반응이다. 동물 전기 footshock와 청각 신호의 페어링에 노출 된 후이 행동 패러다임에서, 그들은 연관 공포의 학습과 기억의 지표로 측정 동결 동작을 표시하여 두려움을 생산하는 자극에 반응한다. 이 테스트는 덜 정교한 장비, 조사에 의하여 더 적은 물리적 노력, 그리고 다른 학습과 기억 작업보다 마우스의 경우 더 적은 교육 시간이 필요합니다, 그것은 일반적으로 2 일 동안 5 ~ 10 분 / 일 마우스 당이 필요합니다. 시험 절차는 SI이지만엠플과은 수행 할 수있는 약간의 시간을 필요로 수사관주의 깊게 관찰하고 마우스 동작을 측정해야하므로, 여러 가지 자동 측정 시스템은 행동 분석 17-20을 수행하기 위해 개발되었습니다. 우리 ImageFZ 소프트웨어 프로그램 개발 우리 영상 분석 시스템은 우리가 쉽게 동결 동작을 분석하고, 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수있다. 이 문서는 우리의 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

<table><tbody><tr><td>ImageFZ 프로그램</td><td>Tsuyoshi Miyakawa</td><td></td> 개발 <td>이 프로그램은 일본 도쿄의 O'Hara & Co.를 통해 사용할 수 있으며 http://www.mouse-phenotype.org/ 에서 무료로 다운로드할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 32비트 Windows XP/Vista/7에서 실행됩니다.&nbsp;</td></tr><tr><td>컨디셔닝 챔버</td><td>O' 하라 & 유한 일본</td><td>CL-3002L</td><td>마우스 용.</td></tr><tr><td>큐 테스트 챔버</td><td>O' 하라 & (주), 일본</td><td>CLT-3002L</td><td>마우스.</td></tr><tr><td>인터페이스</td><td>O' 하라 & Co., 일본</td><td>CL-1040</td><td>인터페이스에는 ImageFZ 프로그램으로 제어할 수 있는 백색 소음/톤 생성기가 포함되어 있습니다.</td></tr><tr><td>스크램블 쇼크 제너레이터</td><td>O' 하라 & Co., 일본</td><td>SGA-2040</td><td>충격 발생기는 ImageFZ 프로그램으로 제어 할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>쇼크 그리드 테스터 (전류계)</td> <td>O' 하라 & (주), 일본</td><td>SG-T</td><td></td></tr><tr><td>USB 비디오 캡처 장치</td><td>XLR8</td><td>USB2IVOSX</td><td></td></tr><tr><td>쿼드 이미지 분배</td>기 <td>무선 츠카모토 (주), 일본</td><td>400AS</td><td></td></tr><tr><td>방음 실</td><td>O ' 하라 & Co., 일본</td><td>CL-4210</td><td></td></tr><tr><td>동결 모니터</td><td>San Diego Instruments, Inc., CA, USA</td><td></td><td>16 x 16 photbeam array&nbsp; (2.5 cm 간격)</td></tr></tbody></table>

마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice

상황과 큐 공포 조건화 시험 학습과 환경 단서와 혐오의 경험 사이의 연관을 기억하는 쥐의 능력을 평가하는 행동 검사 중 하나입니다. 이 시험에서 마우스는 조절 실에 배치됩니다 및 조건 자극 (청각 신호)의 페어링과 혐오 무조건 자극 (전기 footshock를) 제공됩니다. 지연 시간 후, 마우스는 동일한 조화 챔버 및 청각 신호의 프리젠 테이션이 다르게 형성 챔버에 노출된다. 시험 중에 동작을 정지하기는 공포 기억의 지표로 측정된다. 자동으로 동작을 분석하기 위해, 우리는 http://www.mouse-phenotype.org/에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다 ImageFZ 응용 소프트웨어 프로그램을 사용하여 비디오 분석 시스템을 개발했습니다. 여기에, 우리의 프로토콜의 세부 사항을 보여주고, 우리는 상황에 대한 우리의 절차를 설명하고 ImageFZ의 SYST를 사용 C57BL/6J 마우스의 공​​포 조건화 시험을 보이기엠. 또한, 우리가 우리의 프로토콜 및 인간 관찰자에 의해 득점이 함께 ImageFZ 시스템 또는 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템에 의해 측정 된 냉동 시간을 비교하여 영상 분석 시스템의 성능을 검증. 우리의 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 의해 얻어진 데이터는 ImageFZ 시스템을 사용하여 동작 분석은 신뢰성이 높은 것을 나타내는, 인간 관측자에 의해 분석 된 것과 유사 하였다. 본 영화 문서에서는 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 실험적인 상황의 이해를 증진 할 것이다.

공포 조건화 시험에서, 인간 실험자은 노동 집약적 직접 관찰 26-29 통해 냉동 동작을 정량화하는 데 사용하지만, 최근 photobeam 기반 컴퓨터 측정 (예를 들어, &#39;프리즈 모니터&#39;시스템) 및 이미지 분석 시스템은 자동으로 사용되어왔다 냉동 행동 26,30-32을 측정합니다. ImageFZ 아래에 설명 된대로, 인간의 관찰을 통해 구입 한 제품과 비교 결과를 생성하는 자동화 된 이미지 분석 시스템입니다. 여기, 우리는 다양한 매개 변수 아래 ImageFZ 분석의 사람들과 인간 관찰의 결과를 비교 : &#39;속도 (프레임 / 초)&#39;와 &#39;(픽셀) 기준을 동결.&#39; 이 실험에서, 다섯 남자 C57BL/6J 마우스 (SD (G ± 평균 체중), 31.4 ± 3.55는, SD (픽셀), 351.6 ± 62.2 ± 몸의 크기를 의미)는 시대의 15-27주에 사용되었다. 인간 관측 이벤트 녹음 프로그램 (매킨토시 OS9 소프트웨어 프로그램)을 사용 하였다; 계속 키 누름 이벤트마우스가없는 운동의 한판 승부를 표시 2 초 이상 (D)는 &#39;동결&#39;으로 간주되었다. 냉동의 비율은 각 시험에서 60 초마다 계산 된 상관 관계 분석을 위해 사용 하였다. 2 관찰자에 의해 득점 동결의 비율 (에어컨, R = 0.879에 대한 관찰자의 신뢰성, 상황에 맞는 테스트, R = 0.957 용은, 큐 테스트, R = 0.866, = 0.888 모든 경우에, R)은 인간을 생성하기 위해 평균 산출 점수. 냉동 각 프레임 속도 (즉, 1, 2, 4 FPS)과 ImageFZ 통해 측정 비율과 인간의 관측을 통해 얻은 결과 간의 상관 관계를 조사 하였다. 도 4에 도시 된 바와 같이, ImageFZ (1, 2, 4의 fps)을 통해 산출 냉동 백분율은 매우이 관찰자의 측정으로부터 얻어진 평균값과 상관 관계가 있었다. 특히, 높은 프레임 레이트로 화상을 촬영하는 것이 항상 유용한 상관 관계를 생성하지 않는다. 전자 인간 관찰자에서 얻은 것과 유사한 1 FPS 생성 된 결과를 이미지 분석ACH 테스트. 인간의 관찰을 통해 측정하고, &#39;냉동 기준 (화소)&#39;의 각 조건하에 ImageFZ를 이용한 냉동 퍼센티지 (즉, 20, 30, 40 픽셀) 간의 상관 관계를 조사 하였다. (20)의 &#39;냉동 기준 (픽셀)&#39;, 30, 40 픽셀에서 ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 백분율은 모든 경우에, 매우 (그림 5) 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 냉동 기준이 인간의 관찰자에 의해 &#39;동결&#39;로 간주 낮은 값, 마우스의 미묘한 움직임으로 설정되어있는 그림 (d)에 나타낸 바와 같이, &#39;비 동결&#39;ImageFZ을 사용으로 간주됩니다. 기준이 높은 값으로 설정되어있는 경우 반대로, 마우스의 움직임이, 인간의 관찰자에 의해 &#39;비 동결&#39;로 득점에 성공 간주되는 &#39;동결&#39;ImageFZ (그림 5C, 5 층, 및 5I)를 사용하여. 따라서, 가장 신뢰할 수있는 결과를 얻기 위해, ImageFZ 프로그램의 각 매개 변수는 우리에게 교정해야각 시험 환경에서 인간의 관측을 통해 획득 된 데이터를 주입. 또, ImageFZ을 사용하여 얻은 것과 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (동결 모니터 시스템) (도 6 참조)를 사용하여, 인간 관측자에 의해 생성 된 결과를 비교. 인간 관찰자는 치료 그룹과 ImageFZ 채점 결과에 멀게 하였다. 고정 모니터 시스템의 파라미터 설정을 위해, 우리는 이전에 검증 시스템 (30)으로부터의 동결 백분율 3 조치를 사용 하였다. 간략하게, 10 초 간격의 수는 어떤 동물들은 각각 5 초 간격의 시작 사이의 (각각 1 초 10 초 및 2 초 10 초) 간격과 지연 제 새로운 빔을 교차 이상 1 또는 2 초를 필요하며 이 간격 (Latency3) 내에서 제 새 보 중단을 측정 하였다. 마우스가 동결 된 동안의 간격 또는 시간 비율 (R)의 총량의 백분율세 번째 photobeam 계산 된 휴식 equired. 각 시스템에서 측정 동결의 비율은 그림 6에 나와 있습니다. 그룹은 t-테스트 하였다 양방향 반복 측정 ANOVA (표 1 참조)를 사용하여 비교 하였다. ImageFZ (도 6b)를 사용하여 측정 냉동 백분율 photobeam 기반 시스템 (도 6C-E)를 사용하여 얻어진 데이터보다 인간의 관찰 (도 6a)를 통해 획득 된 것과 더 유사 하였다. 냉동 비율 사이의 상관 관계를 측정하는 반면 각 시험에 ImageFZ 프로그램을 사용하여 측정 된 냉동 비율이 높은 (,, 상황에 맞는 테스트 = 0.970 R 큐 테스트, R = 0.934 컨디셔닝, R = 0.947) 인간의 관찰을 통해 득점 사람들과 상관 관계가 있었다 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (1 초 10 초, 2 초 10 초, 또는 Latency3)를 사용하여 인간 관찰자는 에어컨, R = 0.503, 0.593, 그리고 0.761 (낮았으며, 상황에 맞는 tEST, ImageFZ 인간 관찰 (도 7a 및도 7b)를 사용하여 측정 냉동 비율 사이의 상관 관계에 비해 R은 = 0.772, 0.819, 그리고 0.912). 또,도 7은 인간의 관측을 통해 얻어진 각 마우스에 ImageFZ를 이용한 냉동 비율 간의 차이가 가장 작은 차이 이었다는 것을 알 수있다. 이 결과는 동결의 양을 측정 할 때 ImageFZ를 사용하여 측정 동결 비율이 높게 정확 인간 관찰하고 ImageFZ 통해 얻어지는 것과 유사한 것으로 나타났다되었습니다. <img alt="그림 1" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig1.jpg" /> 그림 1. 상황에 대한 장치 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작. 에어컨 및 상황에 맞는 시험 (A) 아크릴 사각 챔버 ( <str사연&gt; B) 화이트 마우스 (아래)의 검은 색 플라스틱 바닥에 검은 아구 티, 또는 희석 갈색 쥐 (위)과의 대전 검은 금속 그리드 흰색 플라스틱 바닥에 금속 그리드는, 그리드의 확대 된 이미지가 오른쪽에 표시됩니다 패널, (C) 백색 잡음 / 톤 제너레이터 및 충격 발생, (D) 방음 룸, (E) 큐 테스트 평평한 바닥 아크릴 삼각형 실. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig1highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig2.jpg" /> 그림 2. 프로토콜의 도식 표현. (A) 상황의 개요 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작, (B), 에어컨, (C) C타세 테스트 및 (D)는 테스트를 보이기 시작. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig2highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig3.jpg" /> 그림 3. ImageFZ 소프트웨어 프로그램에 의해 화상 해석이. 연속 이미지의 각 쌍에 대해, 마우스를 이동하는 통해 영역 (픽셀)의 양은 ImageFZ에 의해 계산된다. 이 영역은 특정 임계 값 (예를 들면 30 화소) 이하일 때, 동작은 &#39;동결&#39;것으로 판정된다. 영역의 양이 같거나 임계 값을 초과 할 때의 동작은 &#39;비 동결&#39;로 간주됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig3highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 4" fo:content-width="6in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig4highres.jpg" width="500" /> 그림 4. 인간의 관찰을 통해 측정 사람들과 ImageFZ을 사용하여 다른 프레임 속도로 이미지에서 계산 된 냉동 비율의 비교. 공포 조건화 시험은 수컷 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 테스트하는 동안, 두 관찰자는 냉동 동작을 기록했다. 동시에, 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 4 fps로 촬영되었다. 4 fps로 촬영 된 파일은 1 FPS 또는 2 fps로 촬영 한 이미지에 해당하는 프레임을 추출 후 소형화되었다. &#39;비율 (프레임 / 초)&#39;의 파라미터 값은 1, 2 또는 4 FPS로 설정하고, 각 60 초 빈에 냉동 백분율은 ImageFZ 오프라인 분석을 이용하여 이미지 파일로부터 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻어진 데이터 사이의 피어슨 상관 계수를 계산 하였다.<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig4highres.jpg" target="_blank">큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 5" fo:content-width="6in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig5highres.jpg" width="500" /> 그림 5. ImageFZ과 인간의 관찰을 통해 측정 한을 사용하여 다른 냉동 기준 값에 이미지에서 계산 된 냉동 백분율은 공포 조건화 시험을 남성 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 비교 하였다. 시험 동안에,이 관찰자 냉동 행동을 기록 및 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 촬영 하였다. 각 60 초 빈에서 냉동 백분율은 20, 30 또는 40 픽셀로 &#39;동결 기준 (화소)&#39;의 파라미터 값을 설정 ImageFZ 오프라인 분석을 통해 화상 (1 프레임 / 초)로 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 피어슨 상관 공동인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻은 데이터 사이 efficients는 각 시험에서 계산 하였다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig5highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 6" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig6.jpg" /> 그림 6. 냉동의 백분율은 수컷 C57BL/6J 마우스의 무조건 및 에어컨 그룹 (N = 5, 각 그룹)에서 자동화 된 시스템 및 인간의 관측을 이용하여 측정 하였다. (A) 인간 관찰, (B) ImageFZ, (C) 모니터 시스템 1 (1 초 10 초), (D) 모니터 시스템 2 (2 초 10 초)를 정지하고, (E) 모니터 시스템 3 (Latency3을) 동결을 동결. 그룹 비교는 t-테스트 (다음에 양방향 반복 측정 ANOVA를 사용하여 수행 하였다 낯선nditioned 그룹 대 그룹 에어컨, * P &lt;0.05, †, P &lt;0.01). ImageFZ 인간의 관찰을 통해 획득 된 것과 비슷하여 얻은 데이터는. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig6highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 7" fo:content-width="4.3in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig7highres.jpg" width="420" /> 그림 7. 상관 관계 및 냉동 비율 자동화 시스템과 인간의 관찰을 통해 득점의 자동화 시스템과 인간의 관찰을 사용하여 측정 냉동 비율. (AB) 산포도와 피어슨 상관 계수의 차이의 주파수 분포가 표시됩니다. ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 비율은 매우 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 10 % 미만의 DIF (CF) 어커런스데이터가 ImageFZ 인간의 관찰을 통해 분석 결과와 비교 하였다하여 분석 할 때 전파 방해는 자동화 된 시스템 대 인간의 관찰에서 얻은 냉동 비율 사이에 가장 높았다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig7highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td></td><td> ANOVAs </td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td> 조건 </td><td> 시간 </td><td> 조건 X 시간 </td></tr><tr><td> 1 일 (조화) </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 사람의 </td><td> F (1,8) = 28.53, P = 0.0007 </td><td> F (7,56) = 20.79, P &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 16.58, P &lt;0.0001 </td></tr><tr><td> ImageFZ </td><td> F (1,8) = 13.97, P = 0.0057 </td><td> F (7,56) = 21.40, P &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 11.69, P &lt;0.0001 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (1sec10sec) </td><td> F (1,8) = 5.16, P = 0.0528 </td><td> F (7,56) = 2.39, P = 0.0329 </td><td> F (7,56) = 0.72, P = 0.6572 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (2sec10sec) </td><td> F (1,8) = 4.07, P = 0.0782 </td><td> F (7,56) = 3.44, P = 0.0039 </td><td> F (7,56) = 1.52, P = 0.1803 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (Latency3) </td><td> F (1,8) = 4.44, P = 0.0682 </td><td> F (7,56) = 9.94, p &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 4.33, P = 0.0007 </td></tr><tr><td> 2 일 (컨텍스트) </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 사람의 </td><td> F (1,8) = 42.94, P = 0.0002 </td><td> F (4,32) = 1.91, P = 0.1336 </td><td> F (4,32) = 1.48, P = 0.2302 </td></tr><tr><td> ImageFZ </td><td> F (1,8) = 49.61, P = 0.0001 </td><td> F (4,32) = 2.06, P = 0.1087 </td><td> F (4,32) = 0.83, P = 0.5174 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (1sec10sec) </td><td> F (1,8) = 20.28, P = 0.002 </td><td> F (4,32) = 1.63, P = 0.1918 </td><td> F (4,32) = 0.55, P = 0.6997 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (2sec10sec) </td><td>F (1,8) = 40.20, P = 0.0002 </td><td> F (4,32) = 2.66, P = 0.0504 </td><td> F (4,32) = 1.20, P = 0.3306 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (Latency3) </td><td> F (1,8) = 35.30, P = 0.0003 </td><td> F (4,32) = 2.49, P = 0.0626 </td><td> F (4,32) = 1.09, P = 0.3793 </td></tr></tbody></table> 표 1. 통계의 비교.

이 문서에서는 마우스에서 학습 공포와 메모리를 평가하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험을위한 프로토콜을 제시한다.

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association ...

상황별 및 급성 공포 조건화 테스트는 Lawrence의 학습 능력을 평가하는 데 널리 사용되는 행동 테스트입니다. 공격적인 경험과 환경적 단서 사이의 연관성을 기억하자. 그러나 이 테스트에서는 직장 간에 몇 가지 방법론적 차이가 있어 데이터를 비교하고 결과를 복제하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.보다 안정적이고 유용한 데이터를 얻으려면 테스트 프로토콜을 최대한 표준화하는 것이 중요합니다. 여기에서 우리는 현장 테스트의 프로토콜을 보여줍니다. 공포 기능 테스트는 기억력을 평가하기 위한 간단하고 민감하며 신뢰할 수 있는 테스트입니다.이 검사는 신경 및 분자 메커니즘과 기초 학습 및 기억을 이해하고 스트레스 후 장애 및 정신 분열증과 같은 정신 장애의 잠재적 마우스 모델의 인지 기능을 평가하는 데 자주 사용됩니다. 인간 관찰자의 화에 의해 학습과 기억의 지표로 평가되는 테스트 대면 행동에는 사용 행동을 자동으로 분석하는 일부 자동화 시스템이 있었습니다. 이미지 FG와 이미지 A 기반의 소프트웨어 프로그램을 이용하여 이미지 분석 시스템을 개발합니다.우리는 그러한 소프트웨어 프로그램을 배포하고 있으며이 주소에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다. 여기에서 테스트 프로토콜과 자동 분석 시스템을 소개합니다. 먼저 소프트웨어 프로그램의 이미지로 앱 운영자를 안전하게 보호하는 방법을 보여줍니다.둘째, 컨디셔닝 컨텍스트 테스트, 시스템을 사용하는 장치에 대한 Q 테스트를 포함한 테스트의 세부 프로토콜을 시연합니다. 마지막으로, N image FD 시스템이 매우 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있음을 나타내는 현재 결과를 제시합니다. 이제 시작하겠습니다.공포 조건화 테스트를 빠르게 시작하십시오. 마우스는 등급 바닥이 있는 방에 배치됩니다. OID는 감사자로 표시됩니다.30초 동안 감사자 큐. 그 후 전기 코드 쇼크가 제공됩니다. 이 페어링은 하나의 감사자 대기열과 발 충격을 세 번 제공하여 감사자 대기열과 전기 코드 충격 사이의 연관성을 향상시킵니다.테스트 중에 동결 행동은 관련 학습 및 불공평한 기억의 지표로 측정됩니다. 둘째, 24시간 후에 마우스를 동일한 컨디셔닝 챔버에 넣고 벼룩 행동에 대한 점수를 매깁니다. 상황에 따라 두려움을 조절하기 위해 마우스는 청각 대기열 없이 다른 모양의 G로 전환된 후 청각 대기열이 표시됩니다.이 테스트에서 동결 행동은 급성 공포 기억의 지표로 사용됩니다. 테스트 중에는 컴퓨터에 연결된 카메라를 통해 마우스 동작이 기록됩니다. 해당 행동은 동결 또는 동결되지 않은 것으로 판단됩니다.이미지 소프트웨어 프로그램을 통해 프로그램은 동결 시간 및 거리 교통량의 백분율을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 테스트 중에 이미지 분석이 시연됩니다. 라이브 이미지는 초당 1개의 길이로 캡처됩니다.의 이미지는 각 쌍에 대한 각 라이브 이미지에서 이진 이미지를 생성합니다. 연속적인 화염으로 마우스가 이동 한 영역의 양은 프로그램의 이미지에 의해 계산됩니다. 해당 영역이 특정 임계값 미만이면 해당 행동은 동결로 판단되며, 이는 일반적으로 호흡을 제외하고는 어떠한 움직임도 전혀 없고 박동하기 어려운 것으로 정의됩니다.정의된 시간 임계값보다 적게 지속되는 동결 동작은 동결로 판단되지 않습니다. 임계값은 이미지 Z로 측정한 동결 시간과 사람의 관찰 사이에 가장 잘 맞도록 미리 설정해야 합니다. 면적의 양이 임계값 또는 X 3 Z와 같으면 동작이 동결되지 않는 것으로 간주됩니다.여기에서는 이 비디오 분석 시스템을 사용하는 마우스의 테스트 프로토콜을 시연합니다. 이 프로토콜에서 작업자는 금속 그리드가 있는 그리드 사각형 챔버에서 건설적이며 투명한 리드 이미지로 덮여 있지 않습니다. FD는 캡처된 각 비디오 이미지에서 흰색 배경과 어두운 피사체를 구별할 수 있습니다.그러나 이 과정을 통해 우리는 검은 색, 좋은 또는 직접적인 검은 색 마우스의 행동을 분석하기 위해 챔버를 흰색 바닥에 배치해야하는 주제 동결 거동을 분석 할 수 있습니다. 알루미늄 마우스의 동결 거동은 블랙 메탈 그리드를 사용하여 이미지 D로 분석할 수도 있습니다.블랙 룰에 따라 발광 다이오드 라이트가 장치 위의 돛에 부착됩니다. 그리드 규칙은 LED 조명에 의해 100개의 지붕에서 조명됩니다.백색 잡음 톤 제너레이터와 연결된 스피커는 덮개 위의 돛에 장착됩니다. 55 백색 소음은 청각 대기열로 표시됩니다. 그리드는 전기 식품 충격을 전달하기 위해 충격 발생기에 연결되어 있습니다.충격풍 테스트는 테스트가 시작되기 전에 30만 쌍으로 설정됩니다. 격자에 현재 강렬은 금속에 의해 충격 시험이 fe와 소변 ro의 형성에 의해 줄어든 모르기 때문에 금속에 의해 검사되어야 합니다, 시험 약실은 방음 직조기에 외부 소음을 극소화하기 위하여 둡니다. 테스트 중에 항소는 원뿔 및 컨텍스트 테스트가 수행되는 소리와 다른 소리에 위치합니다.그것은 coning chamber와 다른 속성을 가진 챔버로 구성됩니다. 정상적인 컨텍스트를 제공하려면 마우스가 Nobel 컨텍스트를 conting chamber와 관련이 없는 것으로 인식할 수 있도록 감각 코드를 가능한 한 많이 변경해야 합니다. 이 프로토콜에서, 장치는 평평한 acri 규칙과 투명한 리드를 가진 acri 삼각형 챔버입니다.스피커는 리드 위의 돛에 장착되어 3 개의 대기열에 표시됩니다. 이 대기열은 hawing 시 마우스에게 제공된 것과 동일한 신호입니다. 바닥의 조명 수준은 외모를 연구하도록 설정됩니다.각 챔버는 돛이 장착된 충전 운전실, 마우스 동작을 모니터링하기 위한 장치 카메라가 있는 큐브입니다. 각 테스트가 시작되기 전에 아크릴 벽과 바닥을 혀로 닦아 매우 높은 총 물에서 그리드를 70 % 에탄올로 청소합니다. 후각 절단에 근거한 편향을 방지하기 위해, 그리드는 마지막 2-4 마리의 마우스로 인해 그리드가 전기 전도도를 추론하지 않도록 슈퍼 과대 광고 총 물 대신 Ethan으로 닦이며, 행동에 대한 케이지 운송의 가능한 증가를 줄이고 마우스가 실험 환경에 적응할 수 있도록 온도 조절 보관실의 하우스 패키지.쥐가 들어 있는 케이지는 각 테스트가 시작되기 최소 30분 전에 방음 대기실로 옮겨졌습니다. 모든 실험은 서로 다른 시간에 테스트하여 발생할 수 있는 동작 변화를 최소화하기 위해 동일한 기간 동안 수행되어야 합니다. 각 그룹의 마우스는 실험 시간의 잠재적 영향을 줄이기 위해 카운터 밸런스로 테스트해야 합니다.행동 수행에 대한 피험자의 테스트 순서에 따라 이미지 D는 연구자가 시간을 절약하고 실험 절차가 마우스 행동에 미치는 잠재적 영향을 추론하는 동안 마우스에서 테스트하는 최대 4개의 장치를 동시에 제어할 수 있습니다. 계속 세션이 시작되기 전에 A FD 응용 프로그램 소프트웨어를 실행하십시오. FD 관련 플러그 메뉴 및 FD 온라인을 선택하고 다음과 같이 단계별로 설정된 매개변수 값을 설정합니다.1 단계, 프로젝트 ID는 파일 날짜를 저장할 폴더를 지정합니다. 2단계, 세션 이름 유형. 세션 상자에 있는 모든 단어는 실험 날짜와 시작 시간과 백색 소음 및 음식 쇼크의 지속 시간이 참조 상자에 쓰여진 파일에 대한 참조 텍스트입니다.파일에 대한 deference 텍스트는 미리 이미지의 deference 폴더, 폴더에 준비해야 합니다. 3단계 매개변수 설정. 동영상에 표시된 대로 지속 시간, 시간 및 동결 기준과 같은 매개변수 값을 입력합니다.4단계, 주제 ID. 주제 ID를 입력합니다. 5단계, 카메라 설정은 캡처된 이미지의 밝기와 대비를 대조합니다.6 단계, 임계 값 설정. 먼저 연속 이미지로부터의 거리 이동을 측정하려면 이미지를 검은색 입자와 흰색 배경으로 분할하도록 설정된 프로그램의 임계값 기본 값을 조정합니다. 거리 이동은 연속된 이미지에서 입자와의 무게 중심에 대한 XY 좌표를 사용하여 각 세트 사이에서 계산됩니다.두 번째로 중요한 것은 연속적인 이미지로부터의 동작에 대한 것으로, 배경 아래에서 이미지를 검은 입자로 분할하도록 설정된 프로그램의 x 추가 값을 가정한 다음 연속적인 이미지 흡입 창 쌍의 입자 사이에서 겹치지 않는 영역의 면적을 계산하여 비중첩 영역이 표시됩니다. 영역의 값에 대한 값을 변경하는 표현 수단은 마우스가 ING 동작을 표시할 때 ING cry 값보다 낮아야 합니다. 이 값은 이미지 피로에 의한 데이터가 인간 자체의 분대와 일치하도록 조정해야 합니다.7 단계, catch field로 설정하면 도구 상자의 사각형 버튼을 클릭하여 바닥 주위를 직사각형으로 표시 한 후 캡처하려는 챔버를 지정했습니다. 라이브 이미지 창의 챔버. 다음으로 선택한 챔버 소설을 선택하고 설정 버튼을 클릭하여 마지막으로 완성 버튼을 클릭합니다.파라미터 설정이 정의된 후, 이미지 분석 시스템 및 어떤 소음 충격 발생기가 작동하는지 여부를 결정하기 위해 날짜의 첫 번째 테스트 전에 연습용 마우스를 사용하여 준비 테스트를 수행해야 하며, 빗 케이지가 포함된 연습용 마우스를 인접한 곳에서 대기 중인 어둠 속으로 이동시키고 마우스를 챔버에 배치한 직후 각 마우스를 컨디셔닝 챔버에 배치하고, Z의 이미지 하단의 시작 부분을 클릭합니다. 생쥐는 120초 동안 챔버를 완전히 탐색할 수 있습니다. 이후. 청각 대기열로서의 백색 소음이 30초 동안 표시되고 소리의 마지막 2초 동안 쥐에게 음식 쇼크가 주어집니다. 이 절차는 대기열과 음식 쇼크 사이의 연관성을 강화하기 위해 세션에서 세 번 반복됩니다.마스크는 마지막 페어링 후 90초 동안 챔버에 남아 있습니다. 방의 맥락과 수동적 경험 사이의 연관성을 더 확립하기 위해. 480초가 지나면 마우스는 가정용 케이지로 돌아가고 케이지는 보관실의 선반으로 돌아갑니다.각 테스트 후에는 챔버와 그리드를 조심스럽게 청소하십시오. 그런 다음 다음 분석 버튼을 클릭하고 테스트 마우스에서 세션을 반복합니다. 우려되는 이동 후 약 24 시간 후에 케이지는 방음 대기실로 마우스를 계속 이동합니다.홀딩 룸은 각 테스트가 시작되기 최소 30분 전에 대기합니다. 의 긴 이미지를 만들고 컨디셔닝에서와 동일한 방식으로 소프트웨어의 매개 변수 값을 설정합니다. 그러나 지속 시간을 최대 300초로 설정하고 상황별 테스트를 위해 제출할 35개의 텍스트를 선택합니다.파일에 35개의 텍스트가 비어 있습니다. 마우스를 컨디셔닝 챔버에 놓고 시작 하단을 클릭합니다. 쥐는 어떠한 자극 없이 300초 동안 챔버를 완전히 탐색할 수 있습니다.300초 후, 쥐를 집 우리로 급히 밀어 넣고 방을 청소합니다. 그런 다음 다음 분석 하단을 클릭하고 D의 테스트 마우스 긴 이미지에서 절차를 반복하고 이 테스트에 대해 파일을 계속 참조한 것과 동일한 방식으로 매개변수 값을 설정하고 지속 시간을 최대 360초로 설정합니다. 이 테스트를 위해 제출할 참조 텍스트입니다.각 마우스를 삼각형 챔버에 넣고 이미지 Z의 시작 버튼을 클릭합니다. 마우스는 처음 3분 동안 모두 챔버를 탐색합니다. 백색 소음이나 발 충격이 나타나지 않습니다. 이 챔버는 새로운 컨텍스트를 제공하고 연속 챔버와 관련된 다양한 속성을 가지고 있습니다.이 챔버에서는 일반적으로 많이 움직여야 하며 행동을 보이지 않아야 합니다. 처음 3분이 끝나면 Concho에서 제공되는 백색 소음이 3분 동안 마우스에 제공됩니다. 감사관이 발표하는 동안 감사관은 360초 후에 쥐를 대기열에 넣거나 서면 행동을 보이고, 쥐를 집 케이지로 되돌려 놓고, 케이지를 대기실의 선반으로 되돌려 놓습니다.테스트가 끝나면 챔버를 조심스럽게 청소하십시오. 그런 다음 다음 분석 하단을 클릭하고 테스트 마우스를 사용하여 절차를 반복합니다. 이 영상은 시스템의 이미지에 의해 분석된 동결의 흐름이 인간 관찰자에 의해 측정된 사고와 더 밀접한 관련이 있는 것으로 보인다는 것을 보여준다.관찰은 각 테스트에서 이미지 physi로 측정된 임대의 비율이 인간 관찰자에 의해 높은 상관 관계 또는 사고 점수임을 보여주는 세부 사항에 의해 확인되었습니다. 또한 이 그림은 사람의 관찰로 측정한 동결 비율과 이미지 속 시스템의 이미지 간의 차이가 가장 작았음을 보여줍니다. 이러한 결과는 시스템 이미지로 측정된 동결 비율이 인간 관찰로 얻은 것과 유사하며 이미지 Z로 이유의 양을 측정하는 정확도가 높다는 것을 나타냅니다. 그래.어떠셨나요? 테스트에서 볼 수 있듯이 표준 동작 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 시스템의 이미지를 사용하기 위한 몇 가지 팁과 중요한 포인트가 있으므로, 이카에게 여쭤 보겠습니다. 그래.먼저, 시스템 이미지의 테스트 절차에 대해 어떻게 생각하셨나요? 우리의 테스트 절차는 매우 간단하며 시스템 이미지는 이유, 행동을 정확하고 빠르게 측정하는 데 유용한 도구라고 생각합니다. 사전 교육이 있으면 누구나 쉽게 소프트웨어 프로그램을 사용할 수 있습니다 결과적으로이 시스템은 짧은 시간에 수개월 동안의 기억력을 평가하는 데 사용할 수 있으므로 시간과 나중에 시간을 절약 할 수 있습니다.봐요. 그렇다면 시험을 진행할 때 주의해야 할 점이 있을까요? 예, 작업자가 행동으로 정확하게 측정하기 위해 가장 선명한 이미지를 얻는 것이 중요하다고 말했기 때문에 카메라 길이와 쓰기 작업을 조정해야 합니다.또한 프로그램 연구에서는 그 행동이 이성으로 화이될 수 있는지 여부를 판단하기 위해 성적 가치관과 이성 기준을 신중하게 설정해야 합니다. 결과가 즉각적이었다는 것이 중요하며, 현재의 결과에서 볼 수 있듯이 인간의 관찰에 의해 생각한 것과 같은 프로그램이 이루어졌습니다. 그래. 보시다시피 이것은 테스트 절차 및 소프트웨어 프로그램 사용에 관한 자세한 정보를 제공하는 기사일 수 있습니다.이 기사가 될 수 있도록 부탁드립니다. 테스트에 대한 이해를 높이고 프로토콜의 표준화에 기여합니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

다음 실험에서 우리는 쥐의 추적 공포 조건화위한 프로토콜을 설명합니다. 연상 메모리의이 유형은 중립 자극과 무조건 자극을 분리 트레이스 기간을 포함한다.

생쥐의 공포 컨디셔닝을 추적

우리는 쥐에 있는 과잉 훈련 그리고 공포 잠양을 생성하는 확장된 공포 조정 프로토콜을 기술합니다. 이 프로토콜은 25톤 쇼크 페어링(즉, 과잉 교육)과 조건부 동결 응답의 비교와 함께 단일 교육 세션을 수반하며, 문맥 및 큐 테스트 중 48h(단기) 및 6주(장기)를 훈련후 수반합니다.

쥐에 대 한 확장 된 공포 컨디셔닝 프로토콜을 사용 하 여 공포 잠복

방어 행동 응답은 위협 강도, 근접성 및 노출 컨텍스트에 따라 다행입니다. 이러한 요인에 기초하여, 우리는 개별 과목 내에서 조건된 동결 및 비행 행동 사이의 명확한 전환을 유도하는 고전적인 컨디셔닝 패러다임을 개발했습니다. 이 모델은 불안, 공황 및 외상 후 스트레스 장애와 관련된 병리를 이해하는 데 중요합니다.

동결 및 비행 행동을 연구하는 새로운 파블로비안 공포 컨디셔닝 패러다임

두려운 맥락에서 비행 행동을 연구하기 위해 수정된 공포 조건화 프로토콜을 도입합니다. 이 프로토콜은 마우스가 공포 조건화에서 신호를 제시하는 동안 일관되게 비행 행동을 보이도록 합니다.

생쥐의 비행 행동을 유도하기 위한 수정된 공포 조건화

관찰적 공포 패러다임은 설치류의 대리 동결을 정서적 공감의 모델로 평가합니다. 이 절차는 관찰자 설치류를 특정 시연자에 노출시켜 혐오스러운 발 충격을 받아 공감적 동결 반응을 이끌어내는 것을 수반합니다. 관찰 공포 분석을 사용함으로써 연구자들은 정서적 공감의 기저에 있는 신경 메커니즘을 조사할 수 있습니다.

생쥐의 정서적 공감 모델로서의 관찰 두려움

놀람 반사의 강화는 위협 확률 과제에서 낮은(불확실한) 확률의 전기 충격 위협 동안 안륜근의 근전도 검사를 통해 측정됩니다. 이는 정신병리학, 약물 사용/남용 및 광범위한 정서적 과학에 대한 연구를 위해 뚜렷한 부정적인 감정 상태(두려움/불안)에 대한 객관적인 측정을 제공합니다.

위협 확률 작업을 사용하면 불확실하고 특정 위협하는 동안 불안과 공포를 평가하는

이 기사는 사회적 보상을 위해 조작적 조건화를 사용하여 생쥐의 사회적 동기를 정량적으로 측정하기 위한 새로운 프로토콜에 대해 설명합니다. 이 프로토콜은 자폐증 및 기타 사회적 행동 장애의 마우스 모델에서 사회적 동기를 측정하는 데 유용합니다.

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두 선택 재생 테스트를 사용하여 마우스의 초음파 발성 환경 설정을 결정

머리를 고정한 쥐의 수염 신호 눈 깜빡임 조절을 위해 여기에 제시된 제제는 쥐가 원통형 러닝머신에서 걸을 수 있도록 하면서 특정 수염을 정확하게 자극합니다. 수염 자극 조건 자극(CS)과 안와 주위 충격 무조건 자극(US)을 짝을 이루면 이 장치에서 신뢰할 수 있는 연관 학습이 가능합니다.

머리 고정 쥐의 수염-신호 Eyeblink 클래식 컨디셔닝

이 프로토콜은 스턴 버그 작업 기억 패러다임 (Sternberg Working Memory paradigm) 동안 불안 증강 된 놀라움을 측정하는 방법을 보여줍니다.

작업 기억 관리를 사용하여 상태 불안감 감소시키기

학습하세요 비디오 분석 시스템을 사용하여 마우스의 공포 컨디셔닝 테스트를 표준화하는 방법을. 이 프로토콜은 신경과학 연구에서 두려움 학습과 기억을 평가하는 행동 분석의 신뢰성을 향상시킵니다.

마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

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