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>

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</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 실행합

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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고차원적 제한, 반복적 행동(RRB)은 영향을 받는 개인의 삶을 방해합니다.  이러한 행동은 설치류에서 모델링하기 어렵기 때문에 RRB에 대한 잠재적 치료법이나 개입에 대한 기본적인 생물 의학 연구를 어렵게 만듭니다.  여기에서는 새로운 물체 탐사를 마우스의 고차 RRB에 대한 잠재적 분석으로 설명합니다.

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아밀로이드 -β 및 타우 신경 병증의 유전자 변형 마우스 모델에서 자발적 교대, 새로운 대상 인식 및 사지 걸림의 평가

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