마우스의 높은 주문 반복적 인 행동에 대한 잠재적 인 분석으로 소설 개체 탐사

이 행동 분석의 전반적인 목표는 마우스에서 고차 반복 행동의 존재를 식별하는 것입니다. 이 분석은 잠재적인 마우스 모델과 근친 C 58 J 마우스 균주와 같은 자폐증 유사 행동을 검증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 마우스 훈련이 필요하지 않고 특히 불안을 유발하지 않는다는 것입니다.

테스트 경기장을 채우는 것으로 시작하십시오. 반 인치의 옥수수 속대 침구가 있는 투명한 플라스틱 직사각형 케이지. 모양과 색상이 다른 4개의 새로운 개체를 선택합니다.

예를 들어, 분홍색 장난감 블록, 빨간 원숭이, 파란색 글씨가 새겨진 흰색 타일, 표준 흰색 주사위 등이 있습니다. 이러한 물체가 거의 같은 크기이고 청소가 용이하고 씹는 것을 방지하기 위해 고밀도 플라스틱으로 구성되어 있는지 확인하십시오. 직사각형 경기장에서 이러한 개체를 모서리에서 3cm 떨어진 곳에 테스트 내내 무작위 및 균형 잡힌 순서로 배치합니다.

각 개체의 배치를 1에서 4까지 다른 숫자로 기록합니다. 마지막으로, 적응 및 휴식 기간 동안 전체 경기장이 녹화되도록 테스트 경기장 바로 위에 카메라를 배치합니다. 약 100lux의 형광등 조명이 켜진 방에서 조명 주기가 시작될 때 테스트를 시작합니다.

비디오 녹화 중 외관을 표준화하기 위해 테스트 경기장 전체에서 조명이 균일한지 확인합니다. 그런 다음 나중에 보정 표준으로 사용할 수 있도록 알려진 치수의 메모 카드를 테스트 경기장 바닥에 놓습니다. 그리고 비디오 카메라의 녹화 버튼을 누릅니다.

다음으로, 테스트 마우스를 빈 테스트 경기장으로 10분 동안 옮겨 적응 시간으로 사용하고 녹음을 계속합니다. 적응 기간이 끝나면 마우스를 경기장에 두고 4개의 새로운 개체를 경기장에 빠르게 추가합니다. 이 테스트 기간 동안 추가로 10분 동안 마우스 동작을 기록합니다.

마지막으로, 테스트 기간이 완료된 후 테스트 마우스를 홈 케이지로 되돌립니다. 새로운 물체와 테스트 경기장을 무향 주방 세제와 물로 청소하고 말리십시오. 동작 로깅 소프트웨어에서 프로젝트 코딩 체계를 설정하는 것으로 시작합니다.

프로젝트 설정 상자 내에서 데이터 수집을 offline, offline observation으로 설정합니다. 행동 코딩 상자 내에서 프로그램 스크래블, 파기, 기르기, 손질, 스니핑 객체 1, 2, 3, 4를 상태 이벤트로 지정합니다. 포인트 이벤트로 점프를 프로그래밍합니다.

보조 키보드를 프로그래밍하려면 키보드 소프트웨어를 열고 화면에 표시된 보조 키보드 버튼을 클릭한 다음 적절한 키 입력 조합을 입력하고 확인을 클릭합니다. 보조 키보드가 프로그래밍되면 소프트웨어를 닫고 프로그램이 컴퓨터 백그라운드에서 실행되도록 합니다. 소프트웨어에서 프로젝트를 설정한 후 다음 각 반복 동작의 수와 기간에 점수를 매길 준비를 합니다.

후방, 파기, 셀프 그룸, 점프. 비디오에 점수를 매기려면 파일, 프로젝트 열기, 관찰, 관찰 및 새로 만들기를 클릭합니다. 새 파일의 이름을 선택한 다음 점수를 매길 비디오 미디어 파일을 선택합니다.

관찰 시작 버튼을 클릭하여 반복적인 동작에 점수를 매기기 시작합니다. 모든 상태 이벤트에 대해 두 개의 키 입력을 사용합니다. 하나는 시작을, 다른 하나는 행동의 끝을 의미한다.

그리고 포인트 이벤트에 대해 하나의 키 입력만 사용합니다. 다음으로, 소프트웨어를 사용하여 마우스가 각 물체의 냄새를 맡은 횟수와 지속 시간을 점수화하며, 이는 마우스가 물체로부터 0.5cm 이내에서 코를 움직일 때마다 정의됩니다. 마우스가 물체의 냄새를 맡을 때마다 물체의 해당 위치 번호를 기록하고 10분 테스트 기간이 끝날 때까지 위치 번호 문자열을 수동으로 기록합니다.

마우스가 물체의 냄새를 맡고 시선을 돌린 다음 다시 물체를 냄새를 맡는 경우 위치를 두 번 계산합니다. 10분 분량의 테스트 비디오에서 냄새를 맡을 수 있도록 점수를 매긴 후 분석, 행동 분석 및 새로 만들기를 클릭하여 데이터를 시각화합니다. 그런 다음 데이터가 화면에 나타나면 별도의 스프레드시트로 내보냅니다.

다음으로, 테스트 중 마우스가 경기장 내에서 이동한 총 거리를 기록합니다. 이렇게 하려면 메모 카드를 사용하여 메모 카드의 각 끝을 따라 보정 라인을 설정하고 소프트웨어의 보정 화면 내에 적절한 길이를 입력하여 각 비디오를 보정합니다. 선을 그린 후 각 선에 해당하는 메모 카드의 알려진 길이와 너비를 입력합니다.

다음으로, 투기장 설정에서 전체 투기장을 선택합니다. 트레일 컨트롤 설정 내에서 10분 지속 시간을 선택합니다. 그리고 감지 설정에서 밝은 배경의 어두운 물체를 선택합니다.

이러한 설정이 프로그래밍되면 획득 및 획득 열기를 클릭하여 비디오에 점수를 매깁니다. 획득 제어 상자에서 새 평가판을 클릭합니다. 그런 다음 평가판을 시작하십시오.

10분이 경과한 후 프로그램을 중지하고 데이터를 관찰합니다. 마지막으로 분석 및 통계 계산을 클릭합니다. 데이터가 화면에 나타나면 별도의 스프레드시트로 내보냅니다.

가장 일반적인 3개의 패턴 시퀀스가 반복된 횟수의 비율은 3개의 서로 다른 근친 마우스 균주에서 관찰되었습니다. C 58 암컷은 원형 경기장에서 선호하는 패턴을 강하게 고수했지만 직사각형 경기장에서는 그렇지 않았습니다. 수컷 마우스는 두 분야에서 서로 다르지 않았습니다.

더욱이, 원형 경기장에서 수컷과 암컷 C 58 마우스는 다른 두 균주보다 가장 선호하는 물체에 대한 선호도가 더 강했습니다. 직사각형 경기장에서는 물체 선호도의 차이가 나타나지 않았습니다. 이 기술을 완전히 익히면 1시간 이내에 완료할 수 있으며, 데이터 수집에 15분, 행동 점수 매기기에 20분이 소요됩니다.

이 절차를 시도하는 동안 쥐는 주변 환경의 변화에 매우 민감하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 실험 내내 테스트 환경이 일관되게 유지되는지 확인하세요. 이 절차에 따라 Barnes Maze 또는 Team Maze와 같은 다른 방법을 사용하여 고차 반복 동작의 존재를 추가로 검증할 수 있습니다.

이 비디오를 시청한 후에는 새로운 객체 탐색을 사용하여 마우스에서 고차 반복 동작의 존재를 식별하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.