Name: 마우스의 자동화, 정량인지 / 행동 검사 : 유전학, 약리학, 동물인지 및 학부 교육을위한 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-02-26T22:00:00.000+00:00
Duration: 16 min 23 s
Description: 학습하세요 마우스의 자동화된 인지 및 행동 검사 방법을 통해 유전학 및 약리학 변형 효과를 정량적으로 분석하는 기술입니다. 이 고처리량 시스템은 실시간 데이터 분석과 최소한의 취급으로 신경과학 연구의 효율성을 높입니다.

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이 시스템의 생성은 5RO1MH77027에 의해 지원되었다.

TSsystem에있는 세 개의 완전 자동화 된 프로토콜 (일치, 경음악, 클래식 조화를 appetitive)와 스위치 프로토콜로는 러트 거스 뉴 브런 즈윅의 동물 관리 및 시설위원회에 의해 승인되었습니다. 1. 물리적 시스템 설정 <ol><li> 캐비닛의 테스트 환경을 설정 (도 1 참조). </li><li> 프로토콜 제어 컴퓨터 테스트 환경에서 제공하는 실험 제어 소프트웨어를 설치합니다. 참고 : 다른 목적으로이 컴퓨터를 사용하지 마십시오! </li></ol> 2. 소프트웨어 시스템 설정 <ol><li> 데이터 분석 소프트웨어가 설치되어있는 서버 (도 1 참조) 테스트 환경을 제어하는 컴퓨터 (들)의 하드 디스크에 액세스 할 수 있도록 LAN (로컬 영역 네트워크)을 설정한다. </li><li> &quot;클라우드&quot;에 데이터 저장을위한 파일 동기화 계정을 설정. </li><li> 푸클라우드 동기화 폴더에있는 상업 프로그래밍 언어의 검색 경로에 TSsystem 폴더와 그 하위 폴더를 톤. 주 : TSsystem은 소프트웨어 도구이다, 즉, 그것이 생성 출력 파일에서 수확 될 때마다 자동으로 데이터를 처리하는 복합 데이터 분석 및 데이터 그래프 코드의 생성을 용이하게 30 이상의 하이 레벨 함수의 라이브러리 실험 제어 프로그램입니다. 모든 명령은 실험 구조의 필드 데이터를 작동하고 (도 2 참조)와 동일한 구조의 다른 필드의 결과를 넣어. 이러한 오픈 소스 명령은 가장 널리 사용되는 상용 과학 프로그램 및 그래픽 언어 중 하나로 기록된다. 대부분의 유용 통계 도구를 포함한 다른 많은 &quot;도구 상자&quot;를 가지고 있습니다. </li></ol> 3. 실험 시작 <ol><li> (그림 3 참조) TSbegin를 호출합니다. 참고 : TSbegin는 INTE입니다TSsystem 도구 상자 ractive GUI (I가 nterface G raphic U 백산). 그것에서 파생 된 원시 데이터 및 모든 결과 TSsystem 툴박스의 다른 기능에 의해 배치 될으로 계층 적 데이터 구조를 생성하는 프로세스를 통해 사용자를 이끈다. </li><li> (그림 4 참조) TSaddprotocol를 호출합니다. 참고 : TSaddprotocol가 TSsystem 도구 상자에있는 GUI입니다. 이 프로토콜을 종료하고 다음 단계로 갈 수있는 의사 결정을 자동화하는 것이다 결정 코드를 지정하고 사용하는 결정 기준을 지정, 실험 프로토콜에 대한 제어 매개 변수를 지정하는 과정을 통해 사용자를 이끌고 있습니다. </li><li> 24 / 7 라이브에서 테스트 환경, 환경 당 하나의 마우스에 마우스를 놓습니다. 참고 : 번호가 실험 환경 (등 박스 1 상자 2)의 각에가는 마우스의 ID 번호를 적어주의하십시오. 또한, 실험 제어를 식별하는 문자를주의로컬 영역 네트워크 (LAN) 및 IP 주소에 대한 컴퓨터. </li><li> (그림 5) TSstartsession를 호출합니다. 참고 : TSstartsession가 TSsystem 도구 상자에있는 GUI입니다. 이 실험 세션을 시작하는 과정을 통해 사용자를 이끈다. 실험 세션은 여러 가지 행동 테스트 프로토콜이 실행되는 동안 1 ~ 2 주를 지속. TSstartsession 점포 세션이 시작될 때 프로토콜 제어 소프트웨어가 읽 매크로 들어가는 정보. 포함 된 경로 및 프로토콜 제어 소프트웨어가 읽는 코드 파일의 이름입니다. TSsystem의 분석 소프트웨어는 계층 적 데이터 구조에이 코드를 읽고, 그래서 언제든지 힘의 정확한 프로토콜에 대해 의심의 여지가 결코 아니다. </li><li> 제어 컴퓨터로 이동하고 해당 컴퓨터에 의해 제어되는 상자의 세션을 시작하기 위해, MedPC 폴더에 기록 된 매크로를 호출합니다. </li></ol> 4. 데이터 분석 <ol><li> 새 프로토콜을 만든 경우, 매우 복잡한 데이터의 생성 분석 단순화하는 TSsystem 도구 상자에서 명령을 사용하여 적절한 데이터 분석 및 그래프의 코드를 작성합니다. 참고 : 데이터 분석 결과를 아래에 설명되어 있습니다 TSsystem 도구 상자에 포함 된 세 가지 프로토콜에 대한 그래프 코드를. 그들은 오픈 소스, 때문에, 그들은 자유로이 수정 될 수 있습니다. 이러한 분석의 코드는 광범위하게 쉽게 사용자 지정 프로토콜의 결과를 분석하기위한 코드를 생성 할 수있는 주석. </li><li> 실험 기간 (몇 주에 24 시간)의 경우, 가능한 장비 고장 (정전, 자연, 제어 컴퓨터가 다시 부팅, 펠릿 공급 장치 고장 등), TSsystem의 데이터 분석을 나타내는 서버에서 경고에 대한 이메일을 모니터 프로그램을 검색합니다. </li><li> TSsystem에 기록 된 데이터 분석의 코드가이 일에 의해 호출 될 때마다 생기는 성능의 플롯을 공부전자 분석 타이머 (일반적으로 2 ~ 4 회 / 일). 참고 : 분석 타이머는 사용자가 지정한 간격으로 데이터 분석 및 그래프 프로그램을 호출합니다. 호출 된 프로그램은 TSsystem 함수로 작성한다. 이는 계층 적 데이터 구조로 프로토콜 제어 소프트웨어가 기록되는 파일로부터 수확 된 원시 데이터를 판독한다. 그런 다음, 데이터를 분석하고 분석 결과를 그래프. 계층 적 데이터 구조를 포함하는 파일은 클라우드 파일 동기화 폴더에 저장된다. 이것은 자동 오프 사이트 백업을 제공합니다. 액세스 권한이 부여 된 모든 인력과 공동 작업자의 컴퓨터의 구조 파일의 자동 파일 동기화 사본을 저장합니다. 지정된 그래프가 자동으로 지정된 직원 및 공동 작업자에게 이메일로 전송됩니다. 주요 조사는 언제 어디서나 세계에서 테스트의 진행 상황을 모니터링하고, 필요한 경우 원격 앉아에서 선에, 실험 프로토콜을 수정할 수 있습니다전자 마우스는 테스트중인 곳. </li><li> 그들은 (도 2 참조) 준 실시간으로 제공되면 계층 적 데이터 구조에서 데이터 및 요약 통계를 공부 TSbrowser를 사용한다. </li></ol>

<ol><li>Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+portrait+of+the+substrate+for+self-stimulation%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Rev%22%5BJournal%5D)">A portrait of the substrate for self-stimulation.</a> Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).</li>
<li>Takahashi, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+neurobiology+and+genetics+of+circadian+rhythms+in+mammals%5BTitle%5D)+AND+%22Ann.+Rev.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals.</a> Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).</li>
<li>Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+genetics+of+quantitative+traits%3A+challenges+and+prospects%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">The genetics of quantitative traits: challenges and prospects.</a> 10, 565-577 (2009).</li>
<li>Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Discrete+genetic+modules+are+responsible+for+complex+burrow+evolution+in+Peromyscus+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice.</a> Nature. 493, 402-405 (2013).</li>
<li>Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time+and+Associative+Learning%5BTitle%5D)+AND+%22Compar.+Cogn.+Behav.+Rev%22%5BJournal%5D)">Time and Associative Learning.</a> Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).</li>
<li>Gallistel, C. R., Gibbon, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Psychol+Rev%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Rev%22%5BJournal%5D)">Psychol Rev.</a> Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).</li>
<li>Ward, R. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conditional+Stimulus+Informativeness+Governs+Conditioned+Stimulus%E2%80%94Unconditioned+Stimulus+Associability%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).</li>
<li>Gallistel, C. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Is+matching+innate%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Anal.+Behav%22%5BJournal%5D)">Is matching innate.</a> J. Exp. Anal. Behav. 87, 161-199 (2007).</li>
<li>Herrnstein, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Derivatives+of+matching%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Rev%22%5BJournal%5D)">Derivatives of matching.</a> Psychol. Rev. 86, 486-495 (1979).</li>
<li>Mark, T. A., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinetics+of+matching%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Kinetics of matching.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 20, 79-95 (1994).</li>
<li>Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+the+Morris+water+maze+in+the+study+of+memory+and+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Int.+J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">The use of the Morris water maze in the study of memory and learning.</a> Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).</li>
<li>Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+spatial+information+and+search+strategies+in+a+water+maze+analog+in+Drosophila+melanogaster%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster.</a> PLoS ONE. 5, (2010).</li>
<li>Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hippocampal+lesions+cause+learning+deficits+in+inbred+mice+in+the+Morris+water+maze+and+conditioned-fear+task%5BTitle%5D)+AND+%22Behav.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task.</a> Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).</li>
<li>Upchurch, M., Wehner, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differences+between+inbred+strains+of+mice+in+Morris+water+maze+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Behav.+Genet%22%5BJournal%5D)">Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance.</a> Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).</li>
<li>Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Water+maze+and+radial+maze+learning+and+the+density+of+binding+sites+of+glutamate%2C+GABA%2C+and+serotonin+receptors+in+the+hippocampus+of+inbred+mouse+strains%5BTitle%5D)+AND+%22Hippocampus%22%5BJournal%5D)">Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains.</a> Hippocampus. 10, 213-225 (2000).</li>
<li>Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O'Keefe, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+vision+and+movement+combine+in+the+hippocampal+place+code%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">How vision and movement combine in the hippocampal place code.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).</li>
<li>Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGallistel%2C+CR+%22The+organization+of+learning%22">The organization of learning</a>. , Bradford Books/MIT Press. (1990).</li>
<li>Wittlinger, M., Wehner, R., Wolf, H. The desert ant odometer: a stride integrator that accounts for stride length and walking speed. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWittlinger%2C+M+%22J.+Exp.+Biol%22">J. Exp. Biol</a>. 210, (2007).</li>
<li>Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurogenetics+of+food+anticipation%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Neurogenetics of food anticipation.</a> Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).</li>
<li>Arcediano, F., Miller, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Some+constraints+for+models+of+timing%3A+A+temporal+coding+hypothesis+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Learn.+Mot%22%5BJournal%5D)">Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective.</a> Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).</li>
<li>Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+Coding+in+Conditioned+Inhibition%3A+Analysis+of+Associative+Structure+of+Inhibition%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).</li>
<li>Balci, F., Freestone, D., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Risk+assessment+in+man+and+mouse%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Risk assessment in man and mouse.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 2459-2463 (2009).</li>
<li>Kheifets, A., Gallistel, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mice+take+calculated+risks%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Mice take calculated risks.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).</li>
<li>Fetterman, J. G., Killeen, P. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Categorical+scaling+of+time%3A+Implications+for+clock-counter+models%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Animal+Behav.+Process%22%5BJournal%5D)">Categorical scaling of time: Implications for clock-counter models.</a> J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 21, 43-63 (1995).</li>
<li>Luby, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Food+anticipatory+activity+behavior+of+mice+across+a+wide+range+of+circadian+and+non-circadian+intervals%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Food anticipatory activity behavior of mice across a wide range of circadian and non-circadian intervals.</a> PLoS One. 7, (2012).</li>
<li>Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Independent+effects+of+geometry+and+landmark+in+a+spontaneous+reorientation+task%3A+a+study+of+two+species+of+fish%5BTitle%5D)+AND+%22Animal+Cogn%22%5BJournal%5D)">Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish.</a> Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).</li>
<li>Rodriguiz, R., Wetsel, W. C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRodriguiz%2C+R+%22Animal+Models+of+Cognitive+Impairment+Ch.+12%22">Animal Models of Cognitive Impairment Ch. 12</a>. Levin, E. D., Buccafusco, J. J. , CRC Press. (2006).</li>
<li>Gallistel, C. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fully+Automated+Cognitive+Assessment+of+Mice+Strains+Heterozygous+for+Cell--Adhesion+Genes+Reveals+Strain--Specific+Alterations+in+Timing+Precision%5BTitle%5D)+AND+%22Philosoph.+Trans.+Royal+Soc.+B%22%5BJournal%5D)">Fully Automated Cognitive Assessment of Mice Strains Heterozygous for Cell--Adhesion Genes Reveals Strain--Specific Alterations in Timing Precision.</a> Philosoph. Trans. Royal Soc. B. , (2013).</li>
</ol>

저자가 공개하는 게 없다.

우리의 방법은 인간의 노동의 최소 시간의 최소량 한번에 많은 생쥐에 대한 인식, 학습과 기억,,, 여러 가지기구의 기능에 생리 학적 의미 정량적 결과의 넓은 범위를 산출하고, 명 취급 일, 주, 또는 테스트 개월 동안 실험 과목. 이러한 특성은 유전자 및 약물 검사 프로그램을 맞게. 그것은 최소한의 수정 상용 하드웨어 (테스트 상자와 둥지 욕조)를 사용합니다. 그것은 유전자 및 / 또는 약리학 적으로 조작 생쥐의인지 능력을 테스트하기 위해 다른 현재 사용되는 방법보다 적은 시간에 기본 인식의 더 많은 측면에 더 마우스에서 더 많은 데이터를 생성한다. 이는 시판 잘 지원 언어로 작성된 오픈 소스 소프트웨어의 2 종류에 달려있다 : 1) 실험 프로토콜의 구현 (재질 참조) 테스트 장비의 제작자에 의해 제공된 언어데이터의 기록, 2) 온라인을위한 오픈 소스 도구 상자, TSsystem, 준 실시간 데이터 분석, 그래프, 의사 결정. 도구 상자는 가장 널리 사용되는 중 하나를 작성하...

인지의 기본 메커니즘을 매개 세포 및 분자 메커니즘을 해명에 부담 유전학, 분자 유전학, 분자 생물학 및 신경 약리학의 강력한 기술을 가지고, 우리는 생리 학적으로 의미있는 양을 높은 볼륨, 높은 관통 넣어 정신 물리학 적 검사 방법을해야합니다 인지 적 메커니즘의 특성. 메커니즘의 psychophysically 측정, 생리 학적 의미있는 정량적 속성은 행동에 의해 측정하고 또한 전기 생리학 또는 생화학 적 방법으로 할 수있는 속성입니다. 예로는 로돕신의 흡수 스펙트럼,주기 클록의 자유 실행 기간과 중간 전뇌 다발 1,2 보상 축삭 내화물 기간이다. 세포 및 분자 측정을 비교할 수있는 정신 물리학 측정은 정량적 인 대응을 통해 심리적 메커니즘을 세포 및 분자 메커니즘을 연결하기위한 토대를 마련. exampl에 대한E, 낚시대의 외측 세그먼트 로돕신의 시츄 흡수 스펙트럼에 인간 암순응 분광 감도 함수에 중첩된다는 사실은 광자 트리거 로돕신의 이성화를 암순응 시각의 첫 단계 강력한 증거이다. 복잡한 행동 패턴의 양적 측면은 또한 행동 유전학 3,4 QTL 방법의 사용에 중심이다. 잘 확립 된 수단 및 파블로프의 조건 반사 학습 프로토콜에 마우스 (쥐)의 성능은 시간과 같은 추상적 인 수량을 측정하는 뇌 메커니즘에 따라, 숫자, 시간, 속도, 확률, 위험 및 공간 위치. 예를 들어, 파블로프 조건 반응의 획득 속도가 보강 이벤트 (일반적으로 식품 배달) 및 임박한 보강 5-7에 대한 신호의 발병 다음 보강하는 평균 대기 시간 사이의 평균 간격 사이의 비율에 의존한다. 두 번째 examp에 대한르, 일치하는 프로토콜에서 두 개의 공급 호퍼에 방문의 평균 지속 시간의 비율은 약 두 호퍼 8-10 보강의 비율의 비율을 동일합니다. 기본 메커니즘에 관심이 신경 과학자로 현재 널리 사용되고있는 행동 테스트 방법은 둘을 통해 낮은, 대부분의 경우, 낮은 볼륨,, 그리고 노동 집약적 26. 예를 들어, 시간주기 발진기의 행동 적 측정주기 및 위상이 시간주기 기간과 위상의 전기 생리학 및 생화학 적 수단에 비교 될 수 있고, 더욱이, 그들은 전기 생리학 및 생화학 적 방법에 의해 측정 된 양으로 비교 될 수있는 양을 측정하지 않는다. 현재 행동 테스트 방법은 공간 학습, 학습 시간, 또는 학습 두려움보다는 기본 메커니즘에 같은 학습의 범주에 초점을 맞 춥니 다. 공간 학습 11-15의 널리 사용되는 물 미로 시험은 이들 SH의 예입니다ortcomings. 공간 학습 카테고리입니다. 해당 카테고리에서 학습 데드 레커닝 (16, 17)의 메커니즘 중 하나는 많은 메커니즘에 따라 달라집니다. 추측 항법 (dead reckoning)는 주행 거리 실행 (18)을 측정하는 메커니즘을 차례로 따라 달라집니다. 마찬가지로, 시간 학습 카테고리입니다. 약 24 시간의 기간 발진기 이벤트 (17, 19)을 발생하는 날의 시간을 배울 동물에 필요하기 때문에주기 시계는, 해당 범주에 학습 의존하는 메커니즘 중 하나입니다. 음식을 기대 할 수 시계는 아직 19을 발견 할 수있다. 시계는 시간 측정 메커니즘입니다. 기간의 다양한 내생 발진기는 뇌가 그 시계 (16, 17)의 위상을 기록하여 시간에 이벤트를 찾을 수 있습니다. 시간에 위치를 기록 할 수있는 기능은 시간 위치 사이 즉, 거리, 지속 시간의 측정을 가능하게한다. 연관 학습은 T에 따라 달라집니다그 기간 5,6,20,21의 두뇌의 측정. 카운터 번호 - 측정 메커니즘입니다. 가능성이 일부의 numerosity 및 상위의 numerosity 사이의 비율이기 때문에 번호 측정은 확률 추정을 가능하게한다. 레이트가 그 수를 측정 하였다 위에 간격으로 나뉜 이벤트 수 있으므로, 속도 추정을 가능하게 측정 개수 측정 및 기간. 시간의 측정, 수, 속도, 확률은 변화 위험에 행동 조정을 가능하게합니다. (22, 23) 우리의 방법이 근본적인 메커니즘의 정확도와 정밀도를 측정에 초점을 맞추고 있습니다. 정확도는 뇌의 측정은 객관적인 측정에 해당되는 범위입니다. 정밀 예를 들어 고정 된 목표 값의 두뇌의 측정의 변화 나 불확실성, 고정 된 기간입니다. 베버의 법칙은 정신 물리학에서 가장 오래되고 가장 안전하게 구축 결과입니다. 그것은 그 주장의 정밀도양의 뇌의 측정은 양의 고정 된 부분입니다. 유통의 변화의 통계 학자의 계수 웨버 분수는, (σ / μ), 정밀도를 측정한다. 목적을 의미하는 정신 물리학 평균의 비율 (예 : 심판 기간을 의미) (목표 기간을 의미) 정도의 척도이다. 인간의 양을 최소화하면서 여기에 제시된 방법은 볼륨 (실험실 공간의 주어진 양으로 한 번에 상영되는 동물의 수) 및 처리량 (단일 동물의 스크리닝의 평균 기간으로 나누어 얻어지는 정보의 양)를 극대화 노동 측정을하기 위해 필요한 및 직접성을 극대화하는로 알려져 심사의 결과. 여기에 제시된 데이터 분석 소프트웨어 아키텍처는 자동 원시 데이터 모두 종합 결과 및 단일 D에서 함께 데이터로부터 파생 된 통계를 둔다숫자 이해할 광대 한 바다를 렌더링 필드 제목과 ATA 구조는 내부에 포함되어 있습니다. 분석 소프트웨어는 그 구조의 데이터에 대해 동작하고, 항상 동일한 구조 내의 필드에 그 동작의 결과를 저장한다. 이것은 원시 데이터에서 발표 요약 및 그래프에 그대로 흔적을 보장한다. 이 소프트웨어는 자동으로 구조로 완전 자동화 된 테스트를 적용 실험 제어 프로그램을 기록하고 자동으로 원시 데이터가 어떤 프로그램에서 나온 나타냅니다. 따라서, 실험 조건은 시험의 각 지점에서 각각의 동물에 대한 힘에 있었다으로되는 의심의 여지와 요약 통계가 원시 데이터에서 파생 된 방법에 대해 의심의 여지와 함께, 완벽한 데이터 추적을 유지합니다. 데이터 보존하는이 방법은 크게 가능한 다른 실험실 더욱 이러한 풍부한 데이터 세트를 분석하기 위해 만드는 표준화 행동 스크리닝 데이터베이스의 개발을 용이하게한다. <p cl엉덩이 = &quot;jove_content&quot;&gt;이 방법은 의존하는 펌웨어 및 소프트웨어에 대한 지원의 손실 위험을 최소화 할 수 있습니다. 시험 장치는 평범 전통 상업 소스에서 수정됩니다. 프로그래밍 언어는 프로토콜 제어를위한 하드웨어 제조업체에서 제공하는 사용자 정의 언어, 그리고, 데이터 분석, 그래프, 목적을 위해 세워지는, 비영리 오픈 소스 도구 상자 (TSsystem)는 매우 광범위하게 지원 상업 과학 프로그램, 데이터 작성 분석 및 그래프 언어. 도구 상자는 긴 타임 스탬프 이벤트 레코드에서 구조 정보와 요약 통계를 추출하기위한 높은 수준의 명령이 포함되어 있습니다. 프로토콜을 구현하는 프로그램 및 데이터 분석 프로그램은 오픈 소스이며, 철저하게 문서화. 검사 시스템은 그림 1에 도식화되어있다. 열 캐비닛, 각 포함 8 테스트 환경은 80 쥐 t을 가능하게 10피트 × 15 피트 실험실 방에서 설정 될 수있다O 한 번에 실행할 수. 파티 벽에 포트를 통과하는 케이블은 다른 방에서 전기 / 전자 인터페이스 카드와 PC에 환경을 연결해야합니다. PC는 프로토콜 제어 프로그램을 실행합니다. 하나의 컴퓨터가 각 2 장 (16 테스트 환경)가 필요합니다. PC는 데이터 분석 및 그래프 소프트웨어를 실행하는 서버에 로컬 영역 네트워크를 통해 연결되어 있어야합니다.

<table><tbody><tr><td>SmartCtrl 연결 패널</td><td>Med Associates</td><td>SG-716B (115)</td><td>입력/출력용 제어판</td></tr><tr><td>SmartCtrl 인터페이스 모듈</td><td>Med Associates</td><td>DIG-716B (114)</td><td>각 챔버용 스마트 카드</td></tr><tr><td>범용 케이블</td><td>Med Associates</td><td>SG-210CB (115)</td><td>스마트 카드에서 제어판까지 케이블</td></tr><tr><td>탁상용 인터페이스 캐비닛</td><td>Med Associates</td><td>SG-6080C (109)</td><td>스마트 카드를 담을 수 있는 캐비닛</td></tr><tr><td>랙 마운트 전원 공급 장치</td><td>Med Associates</td><td>SG-500 (112)</td><td>28볼트 전원</td></tr><tr><td>와이드 마우스 테스트 챔버</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W (31)</td><td>테스트 챔버</td></tr><tr><td>필러 패널 패키지</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W-FP (32)</td><td>테스트 챔버용 다양한 크기의 패널</td></tr><tr><td>와이드 마우스 모듈러 그리드 플로어</td><td>Med Associates</td><td>ENV-307W-GF (31)</td><td>테스트 챔버 바닥 그리드</td></tr><tr><td>헤드 엔트리 검출기</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303HDW (62)</td> <td>헤드 엔트리 / 펠릿 호퍼 진입</td></tr> 펠렛 <tr><td>디스펜서</td><td>Med Associates</td><td>ENV-203-20 (73)</td> <td>피더</td></tr><tr><td>펠렛 용기</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303W (61)</td> <td>호퍼</td></tr><tr><td>펠렛 용기 라이트</td><td>Med Associates</td><td>ENV-303RL (62)</td> <td>호퍼 라이트</td></tr><tr><td>하우스 라이트</td><td>Med Associates</td><td>ENV-315W (43)</td> <td>하우스 라이트</td></tr><tr><td>IR 컨트롤러</td><td>Med Associates</td><td>ENV-253B (77)</td> <td>둥지와 테스트 사이의 튜브용 진입 감지기</td></tr><tr><td>팬</td><td>Med Associates</td><td>ENV-025F28 (42)</td> <td>각 챔버의 배기 팬</td></tr><tr><td>폴리프로필렌 Nest Tub</td><td></td><td></td><td>Nest 상자</td></tr><tr><td>아크릴 연결</td> 둥지 간 튜브 <td></td><td></td><td>연결 및 테스트 영역</td></tr><tr><td>테스트 챔버 (78 "H, 48"W, 24 "D)를 보유하는</td> <td>강철 캐비닛</td><td></td><td></td></tr> Windows <tr><td>컴퓨터</td><td></td><td></td><td>MedPC 실험 제어 소프트웨어</td></tr><tr><td>서버</td><td></td><td></td> Matlab을 실행, LAN 소프트웨어 <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MedPC 소프트웨어</td><td>Med Associates</td><td></td><td>에 의해 exper-control 컴퓨터에 연결독점 프로세스 제어 프로그래밍 언어</td></tr><tr><td>Matlab w Statistics Toolbox</td><td>Matlab</td><td></td><td>독점 데이터 분석 및 그래프 프로그래밍 시스템</td></tr><tr><td>TSsystem</td><td></td><td>in Supplementary Material w updates from senior author</td><td>오픈 소스 Matlab Toolbox</td></tr><tr><td>참고: 이것은 8개의 테스트 환경을 포함하는 하나의 캐비닛에 필요한 장치입니다. 이러한 각 캐비닛에 대해 하드웨어를 복제해야 합니다. 그러나 하나의 컴퓨터로 2개의 캐비닛(16개의 테스트 환경)을 제어할 수 있습니다.</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

마우스의 자동화, 정량인지 / 행동 검사 : 유전학, 약리학, 동물인지 및 학부 교육을위한

Automated, Quantitative Cognitive/Behavioral Screening of Mice: For Genetics, Pharmacology, Animal Cognition and Undergraduate Instruction

우리는 동거인지의 기본 메커니즘에 대한 유전 및 약리 조작의 효과를 평가하고 생쥐의 학습을위한 24 / 7 행동 테스트 시스템 완전 자동화 된 높은 처리량, 높은 볼륨을, 설명합니다. 표준 폴리 프로필렌 마우스 하우징 욕조는 표준 상용 마우스 시험 상자에 아크릴 튜브를 통해 연결된다. 테스트 상자 지류 펠렛 연결되어 2 할 3 호퍼가 있습니다. 모든 내부 LED와 illuminable 및 적외선 (IR​​)에 의해 머리 항목에 대해 모니터링 빔. 마우스는 심사 처리를하는 동안 제거 환경에서 살고있다. 그들은 프로토콜 제어 소프트웨어와 준 실시간 데이터 분석 및 그래프 소프트웨어 우리가 쓴하는 (고전) 프로토콜 (수단)와 파블로프 조작 적으로 수행하여 두 개 이상의 매일 공급 기간 동안 음식을 구하십시오. 데이터 분석 및 그래프 루틴은 매우 큰 시간의 분석을 단순화하기 위해 만든 MATLAB 기반 언어로 작성행동 및 생리 이벤트 레코드를 다짐하고 원시 데이터에서 하나의 데이터 구조 내에서 게시 된 그래프와 통계에 대한 모든 중간 분석을 통해 전체 데이터의 흔적을 보존 할 수 있습니다. 데이터 분석 코드는 데이터를 여러 번 하루에 자동으로 &quot;구름&quot;에 저장에있는 - 실험실 컴퓨터입니다 통계 및 그래픽 분석에 주제를 수확. 따라서, 개인 마우스의 진보를 시각화하고 매일 정량. 데이터 분석 코드는 프로토콜에서 개별 과목의 프로토콜을 자동 전진을 허용, 프로토콜 제어 코드를 이야기합니다. 구현 된 행동 프로토콜이 일치하는, autoshaping, 초과 호퍼 전환, 시간을 재는 호퍼 스위칭, 충동 성 측정, 식품 가용성의주기를 예상 위험 평가. 오픈 소스 프로토콜 제어 및 데이터 분석 코드는 새로운 프로토콜의 또 심플 만든다. 여덟 테스트 환경은 캐비닛 X 78 X 24에서 48에 맞는 2 개의 같은 택시에게inets (16 환경)은 하나의 컴퓨터에 의해 제어 될 수있다.

이 시스템은 개별 조사 또는 담임 교사의 목적에 맞는 프로토콜을 실행하는 데 사용되어야합니다. 정합 프로토콜, 2 - 호퍼 autoshaping 프로토콜 및 스위치 프로토콜 : 그러나, 우리는 유전자 조작 된 마우스 및 대규모 약리 시험의 대규모 스크리닝하는데 유용한다 3 프로토콜 슈트를 개발했다. 일치하는 프로토콜은 기억, 두 개의 서로 다른 위치에서 소득 (단위 시간당 식품 알약을) 추정하기 위해 마우스의 능력을 측정하는 위치 산출되는 소득, 소득의 비율의 평균 방문 기간의 비율을 일치하고, 신속성과 어떤이 감지하고 소득 비율의 변화에​​ 조정합니다. 악기와 고전적 조건 형성 (연관 학습 속도)의 2 호퍼 autoshaping 프로토콜 측정 속도. 스위치 프로토콜 측정 간격 타이밍 정확도와 정밀도, 확률을 추정 할 수있는 능력 (기준 주파수)와 확률 (위험 평가)의 변화에​​ 조정합니다. 또한 충동의 측정 값을 준다. 매칭. 두 가지 측면 호퍼 (공급 호퍼...

에 유전 및 약리 조작의 효과를 평가하기 위해, 공간 지역화 시간적 지역화, 재생 시간, 속도 및 확률 추정, 위험 평가, 충동 성, 및 정확도와 메모리의 정밀도를 중재 메커니즘의 생리 학적 의미있는 특성을 측정하기위한 완전 자동화 시스템 마우스에있는 인식의 기초 메커니즘.

We describe a high-throughput, high-volume, fully automated, live-in 24/7 behavioral testing system for assessing the effects of genetic and ...

다음 실험의 전반적인 목표는 유전적 및 약리학적으로 조작된 마우스의 인지 기능 장애와 기본적인 메커니즘을 스크리닝하는 것입니다. 이는 완전 자동화된 고처리량 24/7 행동 표현형 분석 시스템을 통해 생리학적으로 의미 있는 정량적 특성을 정신물리학적으로 측정함으로써 달성됩니다. 다음 단계는 유입되는 데이터를 준실시간으로 분석하고 그래프로 나타내는 것이며, 이를 통해 마우스 개체별로 테스트를 자동 실시간 제어할 수 있습니다.다음으로, 가공되지 않은 원시 데이터, 테스트 프로토콜 코드 및 모든 중간 통계 수치를 단일 데이터 구조에 아카이브합니다. 데이터를 공개하여 추가 분석을 장려하기 위해, 결과에는 스위치 과제(switch task)에 기반한 시간적 증기 분율의 균주 특이적 변화가 나타납니다. 워터 메이즈(water maze)와 같은 다른 방법과 비교했을 때 이 기술의 주요 장점은 생리학적으로 의미 있는 결과를 제공하며, 처리량이 매우 높고 마우스를 직접 다룰 필요가 없다는 점입니다.따라서 이 방법은 간격 타이밍 메커니즘이 정량적으로 변화된 돌연변이 균주가 존재하는가와 같은 인지 신경유전학 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기술의 함의는 이러한 메커니즘의 핵심 구성 요소를 지정하는 유전자의 발견으로 이어질 수 있으므로, 유전적 인지 결손의 치료 또는 진단으로 확장됩니다. 이 방법을 처음 접하는 연구자는 MATLAB 프로그래밍의 기초를 이해하고 정량적 자동 정신물리학적 테스트의 위력을 이해해야 합니다.Adam과 저는 유전자 조작 마우스를 대상으로 수행되는 테스트가 노동 집약적이고 정량적이지 않다는 점을 발견하고 이 시스템을 구축한다는 아이디어를 처음 갖게 되었습니다. 행동 테스트 시스템을 방당 10개의 캐비닛과 캐비닛당 8개의 테스트 환경을 갖춘 표준 실험실에 설치하십시오. 이를 통해 한 번에 80마리의 마우스를 테스트할 수 있습니다. 각 테스트 환경은 아크릴 튜브로 마우스 테스트 박스와 연결된 폴리프로필렌 마우스 통으로 구성됩니다.테스트 박스에는 적외선 빔으로 모니터링되는 세 개의 호퍼가 있습니다. 양쪽의 바깥쪽 호퍼에는 펠릿 공급기가 부착되어 있어 먹이 펠릿을 제공할 수 있는 반면, 중앙 호퍼는 먹이 펠릿을 제공하지 않습니다. 파티션 벽의 포트를 통과하는 케이블이 테스트 환경을 다른 방에 있는 전기 인터페이스 카드 및 전용 컴퓨터와 연결하며, 이 컴퓨터들은 프로토콜 제어 프로그램을 실행합니다.캐비닛 2개당 컴퓨터 1대가 필요합니다. 이 컴퓨터들은 데이터 분석 및 그래프 작성 소프트웨어가 실행되는 서버와 로컬 영역 네트워크(LAN)로 연결됩니다. 데이터 분석 소프트웨어가 설치된 서버가 테스트 환경을 제어하는 컴퓨터의 하드 디스크에 액세스할 수 있도록 로컬 영역 네트워크를 설정하십시오.다음으로, 클라우드 데이터 저장을 위한 파일 동기화 계정을 설정하십시오. TS 시스템 폴더와 그 하위 폴더들을 MATLAB 검색 경로에 추가하고, TS 시스템 폴더가 클라우드 동기화 폴더인지 확인하십시오. TS 시스템은 복잡한 데이터 분석 및 데이터 그래프 작성 코드를 용이하게 생성할 수 있도록 MATLAB으로 작성된 30개 이상의 고수준 함수들로 구성된 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.TS 시스템 툴박스에서 Ts 함수를 호출하여, raw 데이터와 이로부터 도출된 모든 결과물이 TS 시스템 툴박스의 다른 함수들에 의해 저장될 계층적 데이터 구조를 생성합니다. 다음으로 ts add protocol 함수를 호출하여 실험 프로토콜의 제어 파라미터를 지정하고, 프로토콜을 종료하고 다음 프로토콜로 넘어가는 결정을 자동화할 결정 코드를 지정하며, 사용될 결정 기준을 지정합니다. 이제 24 7 라이브인(live-in) 테스트 환경에 마우스를 환경당 한 마리씩 배치합니다.마우스의 ID 번호, 케이지 번호, 로컬 영역 네트워크(LAN)에서 실험 제어 컴퓨터를 식별하는 문자 및 해당 IP 주소를 기록하십시오. 그다음, 실험 세션을 시작하기 위해 ts start session을 호출하십시오. 실험 세션은 1~2주 동안 지속되며, 이 기간 동안 여러 가지 서로 다른 행동 테스트 프로토콜이 수행됩니다.그런 다음, 하나의 제어 컴퓨터에서 해당 컴퓨터로 제어되는 모든 박스를 시작하는 매크로를 호출하십시오. 이 매크로는 TS start session에 의해 생성되었습니다. 다른 제어 컴퓨터에서도 이 과정을 반복하십시오.데이터 분석은 TS 시스템 툴박스의 명령어를 사용하여 새로운 데이터 분석 및 그래프 작성 코드를 작성하거나, Ts 라이브러리에서 제공하는 기존의 데이터 분석 및 그래프 작성 코드를 사용하거나 수정함으로써 수행할 수 있습니다. 일단 시작되면 실험은 대부분 자동으로 진행되지만, 실험 기간 내내 어느 정도의 모니터링이 필요합니다. TIA 시스템 데이터 분석 프로그램에서 전원 장애, 자발적 제어, 컴퓨터 재부팅 및 펠릿 공급기 오작동과 같은 잠재적인 장비 고장을 알리는 이메일 경고가 있는지 모니터링하십시오.이 이메일 알림을 통해 하루 2~4회 수행되는 연구 과정에서 발생하는 오작동을 적시에 수리할 수 있습니다. TS 시스템 데이터 분석 코드는 분석 타이머에 의해 호출될 때마다 성능 그래프를 생성합니다. 이 그래프들은 전 세계 어디서나 언제든지 모니터링할 수 있으며, 필요한 경우 마우스 실험이 진행 중인 현장 외부에서 온라인 원격으로 실험 프로토콜을 수정할 수 있습니다.또한 TS 브라우저를 사용하여 계층적 데이터 구조의 데이터와 요약 통계량을 연구하십시오. 해당 데이터는 준실시간으로 제공되며, '수입'이라 지칭되는 펠릿 획득에 대한 누적 불균형 도표는 빨간색으로, 방문 지속 시간은 검은색으로 세 마리의 야생형 마우스와 세 마리의 L1 이형접합체 마우스에 대해 각각 도식화됩니다. 마우스 세 마리의 경우, 기울기가 하향 전환되는 지점에서 일정 역전이 발생했으며 이는 수직 점선 빨간색 선으로 표시되었습니다. 누적 방문 불균형 도표의 기울기인 검은색 선은 누적 수입 불균형의 기울기를 밀접하게 추적합니다.빨간색 선은 평균 방문 지속 시간의 비율이 소득 비율과 거의 완벽하게 일치함을 나타냅니다. 하향 굴곡 지점에서 소득 비율의 변화에 따라 방문 지속 시간의 비율이 얼마나 빠르게 조정되는지 확인하십시오. 반면에, 누적 방문의 기울기가 0인 것에서 알 수 있듯이, 다른 마우스 한 마리는 두 번째 급이 세션 동안 일치시키는 데 실패했습니다.지속 시간 불균형 플롯은 검은색으로 표시되며, 수입 불균형의 기울기는 빨간색으로 상당히 양의 값을 나타냅니다. 하지만 세 번째 급이 단계 동안 기울기가 평행하게 나타나는데, 이는 이 마우스가 해당 단계의 시작 시점부터 자신의 방문 비율을 수입 비율에 맞추기 시작했음을 의미합니다. 따라서 이 마우스는 분명히 그렇게 할 능력이 있었으나, 테스트 기간 중 일부 동안은 어떤 이유에서인지 그렇게 하지 않았음을 알 수 있습니다.이는 몇 가지 요약 통계량에만 전적으로 의존하기보다 전체 수행 과정을 시각화하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 이 마우스는 첫 번째 수입 비율 동안에는 정확히 일치하는 반응을 보였으나, 비율이 역전되었을 때 완전히 역전시키지 못했습니다. 반면, 다른 마우스는 세 번째 급여 단계 동안 과하게 일치하는 반응을 보였습니다. 즉, 이 마우스의 평균 방문 불균형이 평균 수입 불균형보다 컸으며, 수입 불균형의 역전에 완전히 적응하지 못했습니다.하지만 야생형 3마리와 이형접합체 3마리를 포함한 총 6마리의 생쥐 모두 첫 4시간의 먹이 공급 단계 동안 정밀하게 매칭되었으며, 보상 비율의 역전에 대해 즉각적인 반응을 보였다는 점에 주목하십시오. 이는 기간 추정, 수치 추정, 비율 추정, 공간 국소화 및 단순한 추상적 양을 기억하는 능력과 같은 인지 과정의 많은 기본 메커니즘이 이형접합체에서도 온전하게 기능하고 있음을 보여줍니다. 인지 신경 유전학에서는 무엇이 작동하지 않거나 작동 방식에 흥미로운 정량적 변화가 있는지를 찾아내는 것만큼이나, 무엇이 여전히 정상적으로 작동하고 있는지를 결정하는 것이 중요합니다.누적 사이클 또는 호퍼 1 방문 후 호퍼 2를 방문하고 다시 호퍼 1로 돌아오는 과정이 세션 시간의 함수로 도표화되었습니다. 여기서 녹색 점선 수직선은 섭식 단계의 시작 지점을 나타냅니다. 빨간색 실선 수직선은 이를 나타냅니다.마우스가 호퍼 사이를 왕복하기 시작하는 속도와 급여 시작 시점 사이의 오프셋은 이른바 대담함 또는 탐색 성향의 척도가 됩니다. 6마리 중 5마리는 첫 번째 급여 단계가 시작되기 전에 어느 정도 탐색을 보였으며, 급여가 시작되자마자 갑자기 호퍼 사이를 왕복하기 시작했습니다. 반면, 한 마리는 탐색 행동을 전혀 보이지 않았으며, 두 번째 급여 단계의 중간 지점이 되어서야 갑자기 호퍼 사이를 왕복하기 시작할 때까지 단 한 번의 왕복도 하지 않았습니다.도구적 및 고전적 조건 형성 실험을 분석하면 시행 개시 속도의 누적 기록을 얻을 수 있습니다. 이 실험들은 조건 행동이 나타나기 전까지의 짝짓기 횟수인 학습률을 측정했습니다. 각 기록의 수직 점선은 습득 시행을 나타냅니다.습득 시행은 새로운 더 빠른 속도가 첫 번째 세그먼트의 속도보다 빠르다는 조건 하에, 시행 시작 속도가 유의하게 증가한 첫 번째 시행을 의미합니다. 이러한 래더 규정은 첫 번째 유의한 증가가 나타나기 전에 때때로 유의한 감소가 발생하기 때문에 필요합니다. 여기에 시행 시작 잠복기의 누적 분포가 나타나 있습니다.X축 위에서 0.5 지점의 수평선이 누적 분포와 교차하는 점이 시도 시작까지의 중앙값 잠복기입니다. 여기에는 피딩 호퍼 작동 중의 포킹 속도와 그 직전 시도 간 간격 중의 포킹 속도 간 차이에 대한 누적 기록이 표시되어 있습니다. 초기에는 마우스가 시도 간 간격보다 호퍼 점등 중에 포킹을 덜 하기 때문에, 이 기록의 기울기는 0이거나 음수입니다.마우스가 곧 제공될 먹이를 기대하며 조명이 켜진 호퍼 안으로 코를 밀어 넣기 시작하면 기울기가 양수로 전환됩니다. 채워진 점은 기울기가 양수가 되는 지점을 나타내며, 이는 해당 그래프에서 조건 반응이 처음으로 안정적으로 나타나는 시행을 의미합니다. 파란색 선은 긴 호퍼의 급여 지연 시간을 세 가지 다른 설정으로 했을 때, 한 마리의 마우스에 대한 전환 잠복기의 누적 분포를 보여주는 경험적 누적 분포 함수입니다.실험적 함수와 거의 정확하게 겹쳐진 얇은 빨간색 곡선은 이 데이터에 맞춘 6개 파라미터의 belga 함수입니다. 굵은 빨간색 선은 belga 혼합 분포에 해당하는 확률 밀도 함수입니다. 긴 먹이 공급 지연 시간을 단축하자 생쥐의 전환 지연 시간 평균이 짧아지고 정밀도는 증가했습니다.또한 하단 그래프의 확률 밀도 함수 왼쪽 꼬리 부분의 돌출부에서 알 수 있듯이, 일부 충동적 전환(impulsive switches)이 나타났습니다. 이러한 충동성의 척도는 Weibel Gauss 혼합 분포의 최적 적합 버전에서 Weibel 성분에 할당된 혼합 비율입니다. 본 분석에서 짧은 시행은 그래프 하단의 작은 빨간색 더하기 기호로 표시되었으며, 긴 시행은 그래프 상단의 작은 빨간색 더하기 기호로 표시되었습니다.하단과 상단에 나타나는 빨간색 줄무늬의 밀도 변화는 짧은 시행과 긴 시행의 상대적 빈도 변화를 나타냅니다. 전환 잠복기는 작은 빈 원으로 표시됩니다. 하단의 빨간색이 더 조밀해지면 짧은 시행의 확률이 더 높다는 것을 의미하며 이때 작은 원들은 위쪽으로 이동하고, 상단의 빨간색이 더 조밀해지면 긴 시행의 확률이 증가했다는 것을 의미하며 이때 원들은 아래쪽으로 이동함에 유의하십시오.파란색 선은 분포의 중앙값입니다. 90일의 테스트 기간 동안 행동 및 환경 이벤트의 24시간 래스터 플롯이 여기에 표시되어 있습니다. 검은색 점은 포크(poke)를 기록하고, 빨간색과 초록색 점은 두 개의 급이 호퍼에서 펠릿이 제공된 것을 기록합니다.첫 번째 검은색 삼각형은 소등 시간을, 두 번째 검은색 삼각형은 점등 시간을 나타냅니다. 하늘색 삼각형의 첫 번째 열은 황혼기 급이 간격의 시작점을 기록하며, 이는 황혼이 시작되기 1시간 전에 발생합니다. 하늘색 삼각형의 두 번째 열은 소등 3시간 후에 발생하는 황혼기 급이 간격의 종료점을 기록합니다. 분홍색 삼각형은 점등 2시간 전에 발생하는 새벽 급이 간격의 지정되지 않은 시작점을 기록하며, 마지막 분홍색 삼각형 열은 새벽 급이의 종료점을 기록합니다. 황혼기 급이 전의 급이 예측 활동의 시작점은 6일에서 15일 사이의 파란색 별표로 표시되어 있습니다.테스트 시작 후, 마우스들은 황혼기 급이 간격 전 약 1시간 동안 음식 기대 포킹(food anticipatory poking) 활동을 보이기 시작하며, 이는 일주기 기억의 형성을 나타냅니다. L one 유전자에 돌연변이가 있는 헤테로접합체는 야생형 리터메이트(litter mate) 대조군보다 더 높은 간격 타이밍 정밀도를 보입니다. 이 그림은 시간적 목표 지점 사이의 간격이 점차 좁아지는 시험 블록으로 실행했을 때의 정밀도 추정치에 대한 누적 분포를 나타내며, 야생형 대조군은 실선으로, 자이고틱 리터메이트는 점선으로 표시하였고, 색상 차이는 간격의 차이를 나타냅니다.이와 대조적으로, bat faced 또는 BFC 돌연변이를 보유한 이형접합체는 야생형 대조군보다 낮은 간격 타이밍 정밀도를 보입니다. 이 기술을 숙달하고 나면, 테스트는 짧게는 하루에서 길게는 몇 주까지 소요될 수 있습니다. 매칭 작업에는 단 하루만 소요됩니다.예측 학습은 2~3주가 소요됩니다.

automated-quantitative-cognitivebehavioral-screening-mice-for

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

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

마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

가정 케이지 환경에서 마우스의 장기간 포괄적 인 모니터링은 뇌 질환의 쥐 모델에서 벗어난 행동의 깊은 이해를 제공한다. 이 논문은 현대 행동 분석의 핵심 구성 요소로 통합 행동 역 (INBEST)에 대해 설명합니다.

통합 행동 역으로 설치류 질병 모델의 행동 표현형 (INBEST)

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이 프로토콜은 마우스 사교성을 정량하는 방법을 설명한다. 그들이 이동하고 특별한 케이지에서 상호 작용하는 마우스는 녹화됩니다. 동영상 처리가 뛰어난 정확성과 신뢰성 사교성의 자동화 된 정량화 수 있습니다.

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