2017년 1월 3일
이 논문은 공간 기억과 학습을 평가하는 데 사용되는 표준 설치류 패러다임인 Barnes 미로를 작은 편평 파충류에 사용하기 위해 수정한 것을 설명합니다.
이 절차의 전반적인 목표는 수정된 Barnes 미로를 사용하여 작은 편평 파충류의 공간 기억과 학습을 평가하는 것입니다. 이 방법은 비모델 종, 특히 작은 편평 파충류의 공간적 인지 과정에 관한 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 가장 큰 장점은 전통적인 설치류 패러다임인 반스 미로를 수정하여 작은 도마뱀의 공간 학습과 기억을 테스트할 수
있다는 것입니다.미로가 다른 종에도 적용할 수 있도록 비슷하게 변경될 수 있습니다. 이 프로토콜의 경우 Barnes 미로를 구입하거나 구성해야 합니다. 목표 구멍의 크기가 관심 종에 적합한지 확인하십시오.
이 시연에서는 울타리 도마뱀이 사용되므로 구멍의 크기가 일치하도록 조정됩니다. 머리 위의 밝은 조명과 미로 주변의 공간적 단서(예: 문과 캐비닛)가 있는 조용한 방에 미로를 배치하여 동물들이 이동할 수 있도록 도와줍니다. 미로 위에 자동 초점, 광각 렌즈 웹캠 또는 기타 적절한 카메라를 장착합니다.
핵심은 시야각이 전체 미로를 포함하는 것입니다. 미로 옆으로 최소 1미터 이상 떨어진 곳에 동물 추적에 사용되는 컴퓨터를 배치합니다. 위치가 지정되면 바닥에 있는 미로의 다리를 영구 마커나 테이프로 표시하여 원래 위치로 쉽게 다시 조정할 수 있습니다.
미로와 관련하여 탈출 구멍 중 하나를 무작위로 1번으로 할당하고 다른 구멍에 10번까지 연속적으로 번호를 매깁니다. 미로의 바깥쪽 벽을 따라 숫자를 표시하여 동물에게 눈에 보이는 단서로 작용하지 않도록 합니다. 미로 아래에서 필요한 경우 작은 공간 히터를 사용하거나 열 테이프를 부착하여 미로 표면 온도를 높여 동물이 신진대사 활동을 위한 최적의 체온을 유지할 수 있도록 합니다.
시작하려면 각 동물에게 목표 구멍을 무작위로 할당하십시오. 동물이 시험실 밖에 수용되어 있는 경우 실험 최소 30분 전에 가정용 케이지를 실험실로 가져옵니다. 필요한 경우 열을 제공하여 테스트 시 이상적인 체온이 되도록 하십시오.
컴퓨터에서 사용자 지정 MATLAB 추적 소프트웨어와 웹캠 응용 프로그램을 열어 비디오 피드를 가져옵니다. 그런 다음 시야를 다시 평가하고 필요에 따라 미로의 위치를 조정합니다. 다음으로, 워크시트를 열어 날짜, 시작 및 종료 시간, 동물 ID, 할당된 목표 구멍, 훈련 시험 실행 횟수, 메모 및 관찰자의 이니셜을 포함해야 하는 기본 실험 매개변수를 기록합니다.
그런 다음 동물의 테스트 순서를 무작위로 지정하고 체계적인 방식으로 테스트를 시작합니다. 먼저 우리 안에서 동물을 꺼내 미로 한가운데에 살며시 놓습니다. 그런 다음 불투명한 플라스틱 통으로 덮고 동물이 욕조에 30초 동안 적응할 수 있도록 합니다.
한편, 할당된 탈출 구멍 바로 아래의 미로 아래에 동물의 집 우리를 설치하십시오. 인클로저 상단을 페그 마운트에 밀어 넣고 구멍 바로 아래의 케이지에 돌묵은 암석을 넣습니다. 이제 미로 꼭대기에서 플라스틱 통을 부드럽게 제거하고 컴퓨터에서 평가판을 기록하기 시작합니다.
동물이 10분 동안 미로를 탐험하게 하고 비정상적인 현상이 발생하면 워크시트에 기록하십시오. 동물이 테이블에서 떨어지거나 도망치는 경우, 30초 이상 미로 밖으로 나오지 않았다면 미로 중앙으로 부드럽게 되돌려 놓으십시오. 그렇지 않으면 평가판을 중단하고 이 결과를 메모 섹션에 기록하십시오.
피험자가 도움 없이 탈출구로 내려갈 경우, 재판은 그 시점에서 종료된다. 피험자가 10분 이내에 구덩이 속으로 탈출하지 못하면 실험을 종료하고 머리를 먼저 움직여 손으로 동물을 탈출구까지 부드럽게 안내한다. 미로 아래의 집 우리에 들어가면 동물이 최소 2분 동안 휴식을 취하도록 합니다.
한편, 희석된 비누 혼합물과 종이 타월로 미로 상단을 청소하십시오. 일부 종, 특히 화학 감각 정보를 많이 사용하는 종은 모든 냄새 신호를 제거하기 위해 뜨거운 물로 미로를 추가로 헹궈야 합니다. 미로를 청소한 후 미로 아래에서 인클로저를 제거하고 동물 실험을 계속하십시오.
각각은 하루에 최대 5번까지 미로를 달릴 수 있으며, 시도 사이에는 30분 간격이 있습니다. 피험자가 세 번의 다른 시도에서 도움 없이 목표 구멍으로 내려갈 때까지 이 훈련 절차를 반복합니다. 이러한 성공은 연속적으로 발생할 필요가 없으며 필요한 시도 횟수에 제한이 없습니다.
기준에 도달하기 위한 교육 시도의 수는 부담스러울 수 있습니다. 생태학적으로 관련된 방식으로 미로를 변경하고 종의 자연사와 행동을 고려하면 이를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 다음 날 프로브 시험을 진행하여 해당 동물을 추가로 테스트합니다.
동물들이 탈출구를 알게 되면 탐침 시험을 사용하여 공간 전략 또는 다른 탐색 전략을 사용하여 탐색하고 있는지 확인합니다. 이 시도에서는 미로를 180도 회전하여 미로 내의 로컬 큐가 미로 외부의 공간 큐와 직접 충돌하도록 합니다. 그런 다음 훈련 시험과 동일한 절차를 사용하여 동물을 테스트합니다.
그러나 탈출 구멍 아래에는 케이지가 장착되어 있지 않습니다. 따라서 우리에서 나오는 어떤 후각 신호도 동물을 탈출로 안내하는 데 도움이 될 수 없습니다. 동물이 탈출구를 찾지 못하면 미로에서 동물을 꺼내 집에 있는 우리로 되돌려 놓으십시오.
구멍이 있는 곳을 가르치지 마십시오. 이전과 마찬가지로 다음 동물을 실험하기 전에 항상 미로를 청소하십시오. 7마리의 성체 옆구리도마뱀을 설명된 대로 테스트했습니다.
개인은 프로브 시험으로 진행하기 위해 17회에서 81회 사이의 시험을 거쳤으며 평균은 50회에 가깝습니다. 그룹이 첫 번째 시도보다 4사분위수에서 탈출구를 찾는 데 훨씬 적은 시간이 걸렸으며, 이는 학습을 시사합니다. 탐사선 실험 동안, 개인들은 우연보다 훨씬 더 나은 비율로 공간적으로 정확한 골 구멍으로 갔고, 대부분의 시간을 미로의 이 사분면에서 보냈다.
따라서 방 안의 공간적 단서가 미로 안의 국소적 단서보다 우선시되고 있었습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 작은 편평 파충류의 테스트를 수용하기 위해 Barnes 미로를 수정하는 방법과 훈련 및 프로브 시험에서 동물을 실행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. 이 절차를 시도하는 동안 공간 기억 및 학습을 조사하기 위한 작업을 설계할 때 관심 종의 자연사와 행동을 고려해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
이 절차를 따르면 공간 큐의 신뢰성을 줄이거나 로컬 큐를 더 명확하게 만드는 것과 같은 보다 자세한 응용 프로그램이 적절합니다. 이렇게 하면 서로 다른 큐의 안정성이 큐 우선 순위 지정 및 메모리를 어떻게 조절할 수 있는지 밝힐 수 있습니다.
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이 논문은 공간 기억 및 학습을 평가하는 데 사용되는 표준 설치류 패러다임인 Barnes 미로의 수정 버전을 소형 비늘 파충류에 사용하기 위해 설명합니다. 이 방법은 비표준 종의 공간 인지 과정을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
Assessing spatial learning and memory in non-model species like small squamate reptiles provides mechanistic insights into cognitive evolution and neural plasticity. This modified Barnes maze approach enables target validation of spatial cognition pathways in understudied taxa, supporting preclinical model development for neurodegenerative disease research. By establishing ecologically relevant behavioral paradigms, the method enhances predictive confidence in cross-species translational studies of hippocampal-dependent memory processes.
The method integrates into discovery biology workflows by enabling early-stage hypothesis testing of spatial memory mechanisms, with outputs informing lead identification through quantitative behavioral endpoints.