Name: 자동 트레이너를 사용하여 마우스에서 숙련된 사전 평가 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-12T13:30:00.000+00:00
Duration: 5 s
Description: 학습하세요 마우스의 숙련된 사전 평가를 위한 자동 트레이너 로봇 방법을 통해 신경과학 및 행동 분석 연구를 간소화하고 정확한 운동 기술 데이터를 제공하는 혁신적인 플랫폼을 활용하는 방법을.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

자동 훈련 장치는 로버트 허바드, 리처드 오브라이언, 스티븐 자일러가 제공하는 설계 입력 지원 및 지침과 함께 단계 분석, LLC의 제이슨 던트혼, 우리 태쉬, 댄 태쉬에 의해 구성되었다.
알 수 없는 샴팔리마우드 센터의 테레사 두아르테(Teresa Duarte)는 마우스 도달 행동을 설명하고 분류하는 데 대한 귀중한 통찰력과 아이디어를 제공했습니다.

여기에 설명된 모든 방법은 존스 홉킨스 대학의 ACUC(동물 관리 및 사용 위원회)에 의해 승인되었습니다.
1. 사용하기 위한 마우스 케이지 준비
<ol><li>그림 1과 같이 각 케이지의 프런트 엔드의 베이스에서 폭 0.8cm, 높이 7cm의 크기로 슬롯형 개구부를 작성합니다. 이 슬롯은 동물이 도달하는 개구부 역할을합니다. 참고: 자동 트레이너는 대부분의 동물 연구 공급 업체에서 제공하는 표준 마우스 케이지 치수(그림 1과같이)와 함께 사용하도록 설계되었습니다. 또한, 자동 트레이너는 쉽게 다른 케이지 유형을 지원할 것입니다.</li>
	<li>각 개별 케이지 내부에, 마우스가 서서 제시된 펠릿에 도달할 수 있도록 슬롯에 인접한 플랫폼을 추가합니다. 플랫폼이 케이지 쓰레기 바닥 위에 있는지 확인하십시오(높이 약 3cm). 슈퍼 접착제가 부착된 페트리 접시를 사용하고 약 10cm x 15cm 의 금속 판으로 덮여 있지만, 마우스가 닿을 만큼 충분히 큰 평평한 표면은 충분합니다.</li>
	<li>가로 0.8cm, 높이 7cm의 케이지 전면 중앙을 통해 수직 노치를 만들어 마우스가 케이지에서 발을 뻗을 수 있도록 합니다.</li>
	<li>얇은 금속 판에서(약 2mm 두께)는 케이지 게이트를 5cm x 10cm 크기의 직사각형으로 잘라 동물이 도달하는 균일한 개구부역할을 합니다. 참고 : 마우스는 개구부의 크기를 변경하는 플라스틱 케이지에 체를 입을 수 있습니다. 테이프를 사용하여 테스트하는 동안 금속 케이지 게이트가 케이지의 슬롯 개구부 위에 놓이면 마우스가 이 0.8cm 슬롯을 통과하여 케이지 사이의 슬롯의 유효 너비를 유지합니다.</li>
	<li>마우스가 케이지에서 배출되는 쓰레기를 방지하기 위해 테스트되지 않을 때 각 케이지의 슬롯을 테이프로 덮습니다.</li>
</ol>2. 도달 운동에 마우스를 소개합니다.
<ol><li>각 마우스의 시작 무게를 기록하고 그 값의 85%를 계산하여 목표 가중치를 찾아결과가 적을 경우 최대 20g까지 반올림합니다. 그들에게 먹이 정권을 주고 그들을 데리고 다음이 목표 무게를 유지.<ol>
<li>각 마우스에 펠릿 2.5 g을 첫날주고 24 시간 후에 체중의 변화에 유의하십시오. 참고: 하루에 한 번 마우스의 무게와 하루에 0.25-1 g의 체중 감소를 기대 합니다.</li>
		<li>점진적인 체중 감소를 유도하기 위해 필요에 따라 각 마우스의 일일 사료를 변경하고 각 마우스의 체중의 지속적인 변화에 따라 점진적인 체중 감소를 유도한 다음 결과 목표 체중을 유지합니다. 효과적이기 위하여 3- 6 500 mg 펠릿 (1.5 에 3.0 g) 사이에서 변화합니다. 참고: 마우스는 프로토콜 전반에 걸쳐 목표 체중을 유지하기 위해이 식단에 남아 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>마우스가 목표 체중에 도달하면 각 마우스를 추가 식품 펠릿을 위해 문이 닫힌 슬롯으로 오는 개념을 소개합니다. 펠릿 표면에 45 mg 펠릿을 슬롯 바로 앞에 놓고 각 마우스가 이를 검색할 수 있도록 하여 트레이닝 세션을 시작합니다. 대부분의 마우스는 1-2 일 이내에이 먹이 배열에 걸릴 것입니다.</li>
	<li>일단 마우스가 열린 슬롯을 먹이는 것과 연결하면 입이 아닌 발로 손을 뻗도록 격려하십시오. 참고 : 이것은 1-2 일을 복용하는 가장 복잡한 단계이며 실수로 마우스에 비생산적인 행동을 주입하는 것은 매우 쉽습니다. 자세한 내용은 토론 섹션을 참조하십시오.<ol>
<li>핀셋 한 쌍을 사용하여 마우스가 이전에 펠릿을 회수한 것과 동일한 위치에 펠릿을 잡습니다. 마우스가 펠릿에 물기 시작하면, 펠릿이 입의 손이 닿지 않도록 약 반 센티미터 를 당겨. 참고: 목표 무게의 마우스는 손이 닿지 않는 펠릿을 검색하려고 시도합니다. 마우스가 슬롯을 통해 발을 확장 할 때마다, 펠릿을 먹을 수 있도록하여 그 동작을 강화. 몇몇 마우스는 음식을 위해 확장할 때 다른 위에 1개의 발을 위한 특혜를 전시할 수 있습니다.</li>
		<li>실험에 도움이 되지는 않지만 왼쪽 또는 오른쪽 발이 바람직한지 여부를 기록합니다. 이것은 잠재적으로 행동 분석에 있는 더 높은 전반적인 성공비율을 허용할 수 있습니다; 또는 각 마우스가 동일한 발로 도달하도록 강요하여 변수를 제거합니다. 참고: 마우스가 선호하는 발을 사용하는 경우 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.</li>
		<li>각 마우스는 펠릿을 먹는 발 확장 동료로, 더 입과 혀와 펠릿을 검색 하는 시도에 대 한 응답에서 펠 릿을 원천 징수 하 여 그 행동을 강화. 마우스는 2~3일 동안 이 배열을 준수하기 시작합니다.</li>
		<li>45 mg 펠릿을 케이지 게이트의 바깥쪽 가장자리에서 1cm 아래에 배치하여 원하는 발 도달 동작의 도입을 마무리하여 펠릿의 가장 왼쪽 또는 오른쪽 지점(조사관의 케이지 슬롯의 오른쪽 또는 왼쪽에 있는지 여부)을 지정합니다. '원근)은 각각 케이지 게이트 슬롯의 가장자리에서 직선으로 연장되는 선으로 접선입니다. 마우스가 발 확장 이외의 다른 방법으로 시도해야하는 경우 마우스가 펠릿을 제거하고 소비를 방지하기 위해 경계하면서 펠릿을 검색할 수 있도록 합니다. 참고: 마우스가 지속적으로 발을 확장하여 포를 잡고 제공된 펠릿을 만질 수 있는 경우, 아래에 설명된 자동 트레이너 및 관련 행동 분석실험을 사용하여 테스트할 준비가 됩니다. 준비되는 순진한 소개에서 시간 마우스 마다 다를 것 이다; 이해하는 데 2주 이상 걸리는 스트래글러가 있는 경우 데이터 집합에서 제외해야 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 자동 트레이너 사용
참고: 자동 트레이너의 하드웨어, 소프트웨어 및 물리적 작업에 대한 자세한 설명은 그림 1-3 및 토론 섹션을 참조하십시오.
<ol><li>교육 세션을 준비합니다.<ol>
<li>미끼 펠릿 센서를 보정합니다. LabVIEW 인터페이스에서 실행 화살표를 클릭하고 제자리에 펠릿의 유무에 관계없이 모두 판독 미끼 펠릿 센서를 기록합니다. 중지 버튼을 클릭하여 이 테스트 실행을 중지하고 미끼 펠릿 센서 대상을 두 판독값 사이의 값으로 변경합니다(그림3 및 표 2). 대부분의 조명 조건은 1에서 4 사이의 판독값을 제공합니다.</li>
		<li>수정된 마우스 케이지를 자동 트레이너에 놓습니다(그림2). 케이지 게이트를 부착하고(그림 1)수동 절차에서와 같이 펠릿을 슬롯 가장자리에 정렬합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>LabVIEW 인터페이스를 사용하여 마우스 학습 세션을 실행합니다.<ol>
<li>학습 세션에 대한 데이터를 기록하는 데 필요한 입력정보(도 3 및 표 2).<ol>
<li>Mouse ID 필드를 클릭하고 컴퓨터 키보드를 사용하여 각 교육 세션의 파일 이름을 입력합니다.</li>
			<li>단일 실험(보통 20 -30)에 대해 분배되는 펠릿 수를 제어하려면 루틴 필드 동안 디스펜스할 총 펠릿을 클릭합니다. 이렇게 하려면 위쪽 및 아래쪽 화살표를 클릭하거나 컴퓨터 키보드를 사용하여 번호를 입력합니다.</li>
			<li>표시된 펠릿이 다이빙 보드에서 제거된 후 펠릿 번호 후 일시 중지 필드를 클릭하여 5초 일시 중지를 설정합니다. 이렇게 하려면 위쪽 및 아래쪽 화살표를 클릭하거나 컴퓨터 키보드를 사용하여 번호를 입력합니다.</li>
			<li>길이 일시 중지 필드를 클릭하여 다이빙 보드에서 펠릿을 제거한 시간과 새 펠릿이 분배되는 시간 사이에 일시 중지를 설정합니다. 이렇게 하려면 위쪽 및 아래쪽 화살표를 클릭하거나 컴퓨터 키보드를 사용하여 번호를 입력합니다. 참고: 일반적으로 1s는 적절한 일시 중지 시간입니다. 각 펠릿이 분배된 후 마우스가 염려하는 경우, 일시 정지 길이 필드를 사용하여 일시 정지 길이를 5초로 늘리는 것이 좋습니다.</li>
			<li>펠릿이 도달 거리 필드에 배치되는 거리를 수동으로 기록합니다. 이렇게 하려면 위쪽 및 아래쪽 화살표를 클릭하거나 컴퓨터 키보드를 사용하여 번호를 입력합니다. 참고: 가속 및 시간 배열의 크기는 디버깅을 위해 노출되며 무시될 수 있습니다.</li>
			<li>로그 포함 폴더 필드를 클릭하여 수집된 데이터를 저장할 파일 위치를 선택합니다.</li>
			<li>정보 필드가 작성되면 실행 버튼을 클릭하여 교육 세션을 시작합니다. 자동 트레이너는 개별 펠릿을 분배하고 총 펠릿 수가 분배될 때까지 깔때기를 통해 떨어지는지 여부를 추적하고 마지막 펠릿은 마우스에 의해 검색되거나 떨어졌습니다. 이 시점에서 프로그램이 자동으로 중지됩니다. 필요한 경우 중지 단추를 클릭하여 조기에 중지할 수도 있습니다.</li>
		</ol>
</li>
		<li>소프트웨어가 설정되면 마우스의 홈 케이지를 받침대에서 테스트하고 마우스가 실제로 필요한 새로운 도달 동작을 시도하는 법을 배웠는지 여부를 측정할 수 있도록 마우스를 관찰합니다. 실행 버튼을 클릭한 후 마우스가 슬롯과 익숙하지 않은 새 환경을 조사할 수 있도록 합니다. 참고 : 도달의 개념에 마우스를 소개 할 때와 유사, 일부 마우스는 다른 사람보다 더 준수 할 것으로 예상. 개념을 파악 한 마우스는 5-10 분 이내에 도달하려고하고 제시 된 펠릿과 자동 트레이너의 움직임을 연결해야합니다, 그들은이 프로토콜의 초기 단계에서 음식과 발견 된 슬롯을 연결할 때.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+endpoint%2C+descriptive%2C+and+kinematic+comparison+of+skilled+reaching+in+mice+%28mus+musculus%29+with+rats+%28rattus+norvegicus%29%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">An endpoint, descriptive, and kinematic comparison of skilled reaching in mice (mus musculus) with rats (rattus norvegicus).</a> Behavior Brain Research. 78, 101-111 (1996).</li>
<li>Farr, T. D., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+and+qualitative+impairments+in+skilled+reaching+in+the+mouse+%28mus+musculus%29+after+a+focal+motor+cortex+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Quantitative and qualitative impairments in skilled reaching in the mouse (mus musculus) after a focal motor cortex stroke.</a> Stroke. 33, 1869-1875 (2002).</li>
<li>Zeiler, S. R., Krakauer, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+interaction+between+training+and+plasticity+in+the+poststroke+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">The interaction between training and plasticity in the poststroke brain.</a> Current Opinion in Neurology. 26, 609-616 (2013).</li>
<li>Klein, A., Sacrey, L. A., Whishaw, I. Q., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+rodent+skilled+reaching+as+a+translational+model+for+investigating+brain+damage+and+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience+and+Biobehavioral+Reviews%22%5BJournal%5D)">The use of rodent skilled reaching as a translational model for investigating brain damage and disease.</a> Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 36, 1030-1042 (2012).</li>
<li>Zeiler, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medial+premotor+cortex+shows+a+reduction+in+inhibitory+markers+and+mediates+recovery+in+a+mouse+model+of+focal+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke.</a> Stroke. 44, 483-489 (2013).</li>
<li>Becker, A. M., Meyers, E., Sloan, A., Rennaker, R., Kilgard, M., Goldberg, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+task+for+the+training+and+assessment+of+distal+forelimb+function+in+a+mouse+model+of+ischemic+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated task for the training and assessment of distal forelimb function in a mouse model of ischemic stroke.</a> Journal of Neuroscience Methods. 258, 16-23 (2016).</li>
<li>Bruinsma, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+home-cage-based+5-choice+serial+reaction+time+task+for+rapid+assessment+of+attention+and+impulsivity+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Psychopharmacology%22%5BJournal%5D)">An automated home-cage-based 5-choice serial reaction time task for rapid assessment of attention and impulsivity in rats.</a> Psychopharmacology. , 1-12 (2019).</li>
<li>Francis, N. A., Kanold, P. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+operant+conditioning+in+the+mouse+home+cage%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neural+Circuits%22%5BJournal%5D)">Automated operant conditioning in the mouse home cage.</a> Frontiers in Neural Circuits. 11 (10), (2017).</li>
<li>Balcombe, J. P., Barnard, N. D., Sandusky, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laboratory+routines+cause+animal+stress%5BTitle%5D)+AND+%22Contemporary+Topics+in+Laboratory+Animal+Science%22%5BJournal%5D)">Laboratory routines cause animal stress.</a> Contemporary Topics in Laboratory Animal Science. 43, 42-51 (2004).</li>
<li>Fenrich, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+single+pellet+grasping+using+automated+ad+libitum+full-time+training+robot%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot.</a> Behavior Brain Research. 281, 137-148 (2015).</li>
<li>Ng, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fluoxetine+maintains+a+state+of+heightened+responsiveness+to+motor+training+early+after+stroke+in+a+mouse+model%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Fluoxetine maintains a state of heightened responsiveness to motor training early after stroke in a mouse model.</a> Stroke. 46 (10), 2951-2960 (2015).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Suchowersky, O., Davis, L., Sarna, J., Metz, G. A., Pellis, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impairment+of+pronation%2C+supination%2C+and+body+co-ordination+in+reach-to-grasp+tasks+in+human+parkinson%27s+disease+%28pd%29+reveals+homology+to+deficits+in+animal+models%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Impairment of pronation, supination, and body co-ordination in reach-to-grasp tasks in human parkinson's disease (pd) reveals homology to deficits in animal models.</a> Behavior Brain Research. 133, 165-176 (2002).</li>
<li>Dobrossy, M. D., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+influence+of+environment+and+experience+on+neural+grafts%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Review+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">The influence of environment and experience on neural grafts.</a> Nature Review Neuroscience. 2, 871-879 (2001).</li>
<li>Alaverdashvili, M., Foroud, A., Lim, D. H., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((%26%2334%3BLearned+baduse%26%2334%3B+limits+recovery+of+skilled+reaching+for+food+after+forelimb+motor+cortex+stroke+in+rats%3A+A+new+analysis+of+the+effect+of+gestures+on+success%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">&#34;Learned baduse&#34; limits recovery of skilled reaching for food after forelimb motor cortex stroke in rats: A new analysis of the effect of gestures on success.</a> Behavior Brain Research. 188, 281-290 (2008).</li>
</ol>

단계 분석의 댄 태쉬와 우리 태쉬, LLC는 리처드 J. 오브라이언과 스티븐 R. Zeiler에서 지불 자동 트레이너 장치를 제조했다.

오토 트레이너는 자동 적인 방식으로 앞다리 도달 도달 (prehension)을 평가합니다. 이 종점을 달성하기 위해 펠릿 배치, 펠릿 크기 및 교육 기준을 포함하여 마우스 전천막 작업을 위해 설계된 많은 매개 변수가 수년 동안 반복되어 이전 프로토콜2,5에서 채택되었습니다. ,6. 여기서 발전은 홈 케이지 하우징을 허용하는 로봇을 사용하여 작업의 자동화입니다. 홈 케이지 하우징은 마우스가 침착하게 유지하고 덜 불안으로 작업을 수행 할 수 있습니다. 비 홈 케이지 훈련은 증가 된 시간으로 이어질 수있는 증가 스트레스와 연관및 감소 정밀도7,8,9. 우리는 수동 홈 케이지 교육<sup class="x...

운동 기술을 실험적으로 테스트하는 방법은 전후 신경 상해뿐만 아니라 타이밍, 양 및 모터 훈련 유형을 조절하는 것이 번역 연구에 중요합니다. 지난 10 년 동안, 마우스, 때문에 유전 조작의 수행 용이성, 모터 학습 의 메커니즘을 해명하는 인기있는 모델 시스템이되었다 전후 부상. 그러나, 마우스에서행동성 분석에 는 다른 포유류(특히 쥐)에 대해 같은 방식으로 최적화되지 않았다. 또한, 마우스와 쥐의 거동사이에는 서로 다른 방식으로 두 종을 훈련시키는 것을 강력하게 제안하는쥐의거동이1,2.
숙련된 약탈운동은 손/발을 사용하여 입에 음식을 놓거나, 물체를 조작하거나, 도구를 사용합니다. 실제로, 일상 생활에서 다양한 물체를 파악하는 것은 상지의 기본 기능이며, 먹는 도달 행위는 많은 포유류가 사용하는 전조의 한 형태입니다. 유전적, 생리적, 해부학적 변화의 대부분은3. 전임상 결과를 임상 결과로 변환할 때 효율적이고 재현 가능한 관련 테스트가 필요합니다. 설치류와 인간 도달에 대한 연구는 전경련 행동이 인간과 동물에서 유사하다는 것을 보여줍니다4. 따라서, 이러한 유사성은 전전도 테스트가 인간 질병의 장애 및 치료뿐만 아니라 모터 학습을 조사하기위한 번역 모델로 사용될 수 있음을 시사한다. 따라서, 마우스에서 prehension을 평가하는 것은 건강과 질병 상태 둘 다 공부하는 번역 연구에서 강력한 공구를 제안할 수 있습니다4.
불행히도, 마우스의 사전 작업, 심지어 작은 규모의 실험실 설정에 대 한, 힘들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이 문제를 완화하기 위해 여기서는 사전 설명 작업의 자동화된 버전을 설명합니다. 설명된 작업은 마우스가 마우스의 홈 케이지 정면 슬롯을 통해 단일 발을 확장하고, 확장 된 발을 pronate, 음식 펠릿 보상을 잡고, 소비를 위해 케이지 내부로 다시 당겨야합니다. 결과 데이터는 사전 성공 또는 실패로 표시됩니다. 이 자동화는 데이터를 성공적으로 기록하고 연구원이 작업에 참여해야 하는 부담과 시간을 줄입니다.

<table><tbody><tr><td>ABS 필라멘트</td><td>맞춤형 3D 프린팅</td><td>N/A</td><td>는 펠릿 홀더, 프레임, 암 및 퍼넬에 사용됩니다</td></tr>. <tr><td>ABS 시트</td><td>McMaster-Carr</td><td>8586K581</td><td>3/8" 두께; 플랫폼 구성 요소, 위치 결정 스탠드 가이드 및 베이스</td></tr><tr><td>Adruino Mini</td><td>Adruino</td><td>A000087</td><td>나노 버전에도 사용됩니다. 또한 호환 가능하며 다른 유사한 마이크로컨트롤러도 호환됩니다</td></tr><tr><td>. 벤치탑 조절 가능-높이 포지셔닝 스탠드</td><td>McMaster-Carr</td><td>9967T43</td><td>35 lbs. 부하 용량</td></tr><tr><td>투명 아크릴 라운드 튜브</td><td>McMaster-Carr</td><td>8532K14</td><td>ID 3/8"</td></tr><tr><td>저탄소&nbsp; 스틸 와이어</td><td>McMaster-Carr</td><td>8855K14</td><td>0.148"&nbsp; 직경</td></tr><tr><td>펠릿 디스펜서</td><td>라파예트 기기: 신경과학</td><td>80209-45</td>는 <td>45 mg 교체 가능한 펠릿 크기 휠과 선택적 스탠드</td></tr><tr><td>포토인터럽터 브레이크아웃 보드가 있습니다.</td><td>Sharp GP1A57HRJ00F</td>반사 물체 센서용으로 설계된 <td>SparkFun</td><td>BOB-09322</td></tr><tr><td></td><td>ROHS Fairchild Semiconductor</td><td>QRD1113</td><td>포토트랜지스터 출력</td></tr><tr><td>서보 모터</td><td>SparkFun</td><td>S8213</td><td>일반 금속 기어(마이크로 크기)</td></tr><tr><td>투과형 포토인터럽터</td><td>샤프</td><td>GP1A57HRJ00F</td><td>갭: 10mm, 슬릿: 1.8mm</td></tr></tbody></table>

자동 트레이너를 사용하여 마우스에서 숙련된 사전 평가

Evaluating Skilled Prehension in Mice Using an Auto-Trainer

우리는 새로운 prehension (도달 - 투 - 파악) 작업에 순진한 마우스를 소개하는 방법을 설명합니다. 마우스는 마우스가 케이지에서 손을 뻗어 음식 알약을 회수 할 수 있도록 정면 슬롯이있는 케이지에 개별적으로 보관됩니다. 최소한의 음식 제한은 슬롯에서 음식 검색을 수행 하는 쥐를 격려 하기 위해 사용 됩니다. 마우스가 음식을 위한 슬롯에 오는 연결하기 시작할 때, 펠릿은 정면 슬롯을 통해서 펠릿을 붙잡고 회수하기 위하여 그들의 발의 연장 그리고 nationnation를 자극하기 위하여 수동으로 당겨됩니다. 마우스가 슬롯에 도착할 때 펠릿에 도달하기 시작하면, 행동 분석은 원하는 펠릿을 성공적으로 파악하고 검색하는 속도를 측정하여 수행 될 수 있습니다. 그런 다음 마우스가 파악할 수 있는 식품 펠릿을 제공하는 프로세스와 성공 및 실패한 도달 및 파악 시도의 기록을 자동화하는 자동 트레이너를 소개합니다. 이를 통해 최소한의 노력으로 여러 마우스에 대한 도달 데이터를 수집하여 실험 분석에 적절히 사용할 수 있습니다.

일반적으로 각 교육 세션은 사용자가 설정할 수 있는 약 20-30개의 평가판으로 구성되며, 자동 트레이너에 의해 자동으로 실행되고 세션 및 마우스당 단일 로그 파일에 저장됩니다. 각 평가판은 2-5s의 일시 정지와 함께 연속적으로 실행될 수 있습니다. 자동 트레이너에 훈련 된 마우스는 10 개 이상의 교육 세션 이상의 기술 증가를 나타낸다.
자동 트레이너의 유용성을 수동 훈련(금본위제로 간주)과 비교하기 위해, 100~140일 된 성인 남성 C57bl/6 마우스를 수동으로 훈련하고 자동 트레이너를 사용했습니다. 모든 동물 취급 및 사용은 존스 홉킨스 대학 동물 관리 및 사용 위원회의 승인에 따라 수행되었습니다. 자동 트레이너와 함께 훈련된 마우스는 전전도 태스크를 배웠고 모터 기술의 명확한 증가를나타낸다(도 4).</stron...

훈련이 운동 능력에 미치는 영향을 평가하는 방법은 유용한 도구입니다. 불행히도, 대부분의 행동 평가는 노동 집약적이거나 비용이 많이 들 수 있습니다. 우리는 여기에서 마우스에 있는 prehension (도달-투-파악) 기술을 평가하는 로봇적인 방법을 기술합니다.

We describe a method to introduce na&#239;ve mice to a novel prehension (reach-to-grasp) task. Mice are housed singly in cages with a frontal slot that ...

우리의 기술은 시간을 절약하고 연구의 많은 다른 유형에 대한 발판 역할을 할 수있는 복잡한 행동 분석을 자동화. 우리의 기술로, 작업과 보상은 같은 것입니다. 모호한 작업을 수행하는 것과 잘못 수행, 보상을 받는 것 사이에는 연결이 끊어지는 없습니다.동물 모델은 신경 학적 부상 후 회복을 증가시키기 위한 접근법을 테스트할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 내 실험실에서 우리는 뇌졸중 후 복구를 보강하는 접근 방식을 테스트합니다. 뇌졸중 이외에, 우리의 자동 트레이너는 파킨슨 병, 알츠하이머 병 또는 외상성 뇌 손상의 모델뿐만 아니라 부상 전에 운동 학습을 공부하는 데 유용 할 수 있습니다.마우스가 목표 무게에 도달하면 슬롯 바로 앞에 펠릿 표면에 45 밀리그램 펠릿을 배치하여 훈련 세션을 시작하고 마우스가 펠릿을 회수할 수 있도록 합니다. 마우스가 열린 슬롯을 공급받는 것과 연관되면 핀셋 쌍을 사용하여 마우스가 이전에 펠릿을 검색한 것과 동일한 위치에 펠릿을 고정합니다. 마우스가 펠릿에 물기 시작하면 펠릿이 입에서 닿지 않도록 약 반 센티미터 떨어진 곳에서 펠릿을 당깁니다.마우스가 슬롯을 통해 발을 확장하면 마우스가 펠릿을 먹을 수 있도록 하여 동작을 강화합니다. 실험에 중요한 것은 아니지만 왼쪽 또는 오른쪽 발이 선호되는지 여부를 기록합니다. 마우스가 펠릿을 먹는 발이 뻗어 나가면서, 입과 혀로 펠릿을 회수하려는 시도에 대응하여 펠릿을 원천징수하여 행동을 더욱 강화한다.마우스가 발을 사용하지 않고 펠릿을 성공적으로 얻는 것을 막거나 배우기 어려운 나쁜 습관을 배우십시오. 45밀리그램 펠릿을 케이지 게이트의 바깥쪽 가장자리에서 1센티미터 아래에 배치하여 펠릿의 왼쪽 또는 오른쪽 지점이 케이지 게이트 슬롯의 가장자리에서 바로 뻗어 있는 선에 접선되는 것을 통해 원하는 발 도달 동작의 도입을 마무리합니다. 그런 다음 마우스가 펠릿을 검색하려고 시도하도록 허용하고, 발 을 제거하고 마우스가 발 확장 이외의 다른 방법으로 검색을 시도해야하는 경우 소비를 방지 할 수 있습니다.교육 세션을 시작하기 전에 자동 트레이너의 LabVIEW 인터페이스에서 실행 화살표를 클릭하고 펠릿이 있는 곳과 함께 또는 그 자리에 없는 미끼 펠릿 센서 판독을 기록합니다. 중지를 클릭하여 테스트 실행을 중지하고 미끼 펠릿 센서 대상을 두 판독값 사이의 값으로 변경합니다. 수정된 마우스 케이지를 자동 트레이너에 놓고 케이지 게이트를 부착합

evaluating-skilled-prehension-in-mice-using-an-auto-trainer

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

지속적인 연습은 조정 움직임의 정밀도를 향상시킨다. 여기에서 우리는 생쥐의 학습과 앞다리의 메모리 기술을 평가하기 위해 설계된 단일 펠릿 도달하는 작업을 소개합니다.

마우스의 단일 펠릿 도달 작업을 통한 학습 연구 모터 기술

마우스 모델은 행동 신경 과학 연구에서 점점 인기를 얻고 있습니다.  모델이 발전함에 따라 마우스에 특정한 민감한 행동 조치를 개발하는 것이 중요합니다.  이 프로토콜은 뇌졸중의 마우스 모델에 사용하기 위한 숙련된 운동 작업인 Pasta Matrix Reaching Task를 설명합니다.

허혈성 뇌졸중의 마우스 모델에서 감각 운동 피질 손상 후 보상 사지 사용과 운동 기능의 학습 행동 평가

쥐에서 고정밀 숙련 된 앞다리 도달 작업의 획득을 분석하기위한 패러다임이 제시됩니다.

숙련 된 앞다리가 쥐에서 작업을 도달하는 고정밀의 취득

패러다임은 쥐의 자동 숙련 된 도달 작업의 훈련과 분석을 위해 제공됩니다. 당기 시도의 분석은 운동 학습의 고유 한 하위 프로세스를 보여준다.

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

실험용 마우스를 위한 새로운 정제 전략의 개발은 3R 원칙을 이행하는 데 기여하는 도전적인 작업입니다. 이 프로토콜은 실험실 쥐를 위한 인지 강화 프로그램으로 클리커 훈련을 소개합니다.

실험실 쥐에 대한인지 심화로 리모콘 교육 소개

이 원고는 supination 쥐에 단정 되는 반자동된 작업을 설명 합니다. 쥐가 도달 하 고, 파악 supinate 구형 manipulandum. 회전 각도 사용자가 설정한 조건을 초과 하는 경우는 쥐 펠 릿으로 보상 된다. 이 작업 처리량, 상해, 및 객관성 전통적인 작업에 비해 감도 증가 합니다.

손잡이 Supination 작업: 쥐의 Forelimb 함수를 평가 하기 위한 반 자동화 방법

설치류 숙련된 도달은 일반적으로 손재주 기술을 연구하는 데 사용되지만 작업을 구현하고 행동을 분석하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 우리는 모션 추적 및 도달 궤적의 3 차원 재구성과 도달 숙련 된 숙련 된 버전의 자동화 된 버전을 설명합니다.

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

본 프로토콜은 자유롭게 움직이는 마우스에서 숙련 된 운동 거동의 성능에 관여하는 신경 회로를 특성화하기 위해 단일 펠릿 도달 - 투 - 파악 작업에서 고속 비디오 그래피와 결합 된 무선 광유전학을 사용하는 방법을 설명합니다.

생체 내 숙련 된 운동 행동의 무선 광유전학 제어

이 기사에서는 Erasmus Ladder라는 장치를 사용하여 소근육 운동 성능에 대한 비침습적이고 자동화된 평가와 도전에 대한 적응 및 연상 운동 학습을 허용하는 프로토콜을 제시합니다. 작업 난이도를 적정하여 주요 정도에서 미묘한 정도에 이르는 운동 장애를 감지할 수 있습니다.

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 미세 및 연상 운동 학습 모니터링

이 기사에서는 마우스에서 일반적으로 사용되는 선형 추적 가상 현실(VR) 패러다임에 대한 실험 절차를 설명하고 Y자형 신호 식별 작업을 테스트하여 복잡한 VR 작업을 실행할 수 있는 타당성을 결정합니다.

마우스의 머리 고정 가상 현실을 위한 행동 훈련 절차

현재 연구는 기계 학습을 사용하여 TgF344-AD 쥐를 포함한 설치류 모델의 운동 결함을 검사하기 위한 미세 운동 행동 테스트를 설명합니다.

신경퇴행성 질환의 전임상 모델에서 관절 운동학을 연구하기 위한 소근육 운동 과제

학습하세요 마우스의 숙련된 사전 평가를 위한 자동 트레이너 로봇 방법을 통해 신경과학 및 행동 분석 연구를 간소화하고 정확한 운동 기술 데이터를 제공하는 혁신적인 플랫폼을 활용하는 방법을.

자동 트레이너를 사용하여 마우스에서 숙련된 사전 평가

더 많은 동영상 탐색