작은 설치류에서 사회적 선호 행동의 역학을 추적하기위한 시스템
November 21st, 2019
여기에 설명된 새로운 자동화 된 실험 시스템은 3 챔버 테스트에 대한 대안을 제공하고 또한 몇 가지 주의 사항을 해결합니다. 이 시스템은 사회적 선호도 및 사회적 신규성 선호도 테스트 중에 작은 설치류 행동 역학을 엄격하게 분석할 수 있는 여러 행동 매개 변수를 제공합니다.
사회적 행동의 신경 생물학 기계장치를 탐구하는 것은 편견과 관찰자 독립적인 방식으로 동물 모형에 적용될 수 있는 행동 시험이 필요합니다. 우리의 시스템은 작은 설치류 모델에서 사회적 행동과 역학에 대한 상세한 조사를 허용하고 균주, 조건 및 치료 사이의 정확한 비교를 지원합니다. 이 시스템은 남성과 여성 간의 차별과 같은 모든 유형의 사회적 차별 시험에 사용될 수 있습니다.
또한, 피사체의 크기에는 제한이 없습니다. 이 분석은 추적을 위한 최적의 매개 변수를 선택하는 데 몇 가지 경험이 필요합니다. 새 사용자의 경우 초기 평가를 위해 컴퓨터 화면에서 추적을 모니터링하는 것이 좋습니다.
분석 전에 적어도 한 시간 전에 적응을 위한 실험실에 있는 모든 마우스의 홈 케이지를 배치합니다. 적응 기간이 끝나면 경기장의 두 개의 반대 쪽 구석에 두 개의 빈 챔버를 경기장에 삽입합니다. 그런 다음, 음향 챔버 내의 경기장을 찾아 15 분 동안 경기장 의 중간에 피사체 마우스를 배치합니다.
이 기간 동안, 습관에 대한 경기장 외부에 위치한 다른 챔버에 두 개의 사회 자극 마우스를 배치. 그리고 다른 챔버에서 뚜렷한 모양과 색상이있는 5x5x5 센티미터 플라스틱 장난감. SP 테스트를 수행하려면 비디오 카메라로 녹화를 시작합니다.
즉시 두 개의 빈 챔버를 제거하고 습관화 중에 비어 있던 경기장 구석에 사회 및 물체 자극 챔버를 배치합니다. 피사체가 레코딩을 중지하기 전에 5분 동안 자극과 상호 작용할 수 있도록 하고 경기장에서 챔버가 포함된 자극을 제거합니다. 그런 다음 피사체를 빈 경기장에 15분 동안 둡니다.
사회적 참신한 선호도 시험을 수행하기 위해 비디오 녹화를 시작하고, SP 테스트에 사용되는 것과 동일한 사회적 자극 동물을 포함하는 챔버를 삽입하고 SP 테스트에 사용되지 않은 경기장의 두 모서리에 새로운 사회적 자극 마우스를 포함하는 챔버를 삽입한다. 피사체가 5분 동안 자극과 상호 작용한 후 녹음을 중지하고 경기장에서 피사체와 챔버를 제거하도록 허용합니다. 그런 다음, 흐르는 물과 10 %에탄올로 경기장과 챔버를 청소하십시오.
트랙 설치류 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 마우스 동작을 분석하려면 MATLAB을 열고 트랙 설치류 디렉터리를 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 경로에 추가, 선택한 폴더 및 하위 폴더를 선택하여 모든 하위 폴더를 작업 경로에 추가합니다. TrackRodent를 명령 창에 입력하고 Enter. 로드 세션 파일 선택하여 단일 또는 여러 비디오 파일을 업로드합니다.
비디오 클립의 프레임별 프레임을 허용하는 영화 관리자는 목록의 첫 번째 파일에 대해 즉시 열립니다. 추가 비디오 파일을 검사하려면 동영상 검사기를 클릭하여 동영상 검사기를 열고 언제든지 관심있는 특정 비디오 파일을 선택합니다. 필요한 경우 테스트된 종을 선택하고 영역 제외를 클릭하여 피사체와 경기장의 색상에 따라 추적을 방해하는 모든 영역을 제외합니다.
각 챔버를 피사체에 의한 조사를 자동으로 감지하기 위한 자극 영역으로 정의하려면 다각형 또는 타원형 상자를 확인하고 자극 영역을 표시할 수 있도록 자극 X를 클릭합니다. 그런 다음 목록에서 원하는 알고리즘을 선택하고 해당 편집 상자에서 분석에 대한 시작 및 끝 프레임 번호를 입력합니다. 지정된 임계값에 대한 피사체 테두리의 자동 검색을 평가하려면 관련 임계값 필드에 값을 입력하고 Enter를 누릅니다.
선택한 모든 파일에 대한 행동 분석을 시작하려면 첫 번째 파일로 이동하여 시작을 클릭합니다. 올바른 임계값을 찾는 것은 매우 중요하며 경험이 필요합니다. 새 사용자는 빠르지 않은 알고리즘을 사용하고 온라인 분석을 모니터링하여 제대로 작동하는지 확인하는 것이 좋습니다.
분석이 끝나면 결과 파일이 영화 파일의 동일한 디렉터리에서 각 동영상에 대해 저장됩니다. 각 동영상 파일의 결과를 검사하려면 결과 로드 파일을 클릭하고 동작 분석에 의해 생성된 MAT 파일을 선택합니다. 토글 버튼 사이를 이동하여 마우스 위치 추적, 세션 및 총 자극 탐색 시간을 따라 자극 탐색을 검사합니다.
MATLAB의 TrackRodent 폴더의 인구 분석을 위해 명령 창에서 한 단어로 TrackRodentPopulation요약을 입력합니다. 결과 파일을 입력하고 선택하여 여러 TrackRodent 결과 파일을 업로드합니다. 분석, 테스트 이름, 자극 한 이름 및 자극 두 이름을 위해 마지막 프레임의 숫자를 채우고 선택적 목록에서 원하는 해석에 적합한 모든 상자를 선택합니다.
내보내기 상자를 선택하여 결과를 단일 파일의 스프레드시트로 추출합니다. 그런 다음 프로그램 시작을 클릭하고 상태 줄에 있는 프로그램이 분석 매개 변수와 데이터가 저장될 때까지 기다립니다. 이 실험에서, 두 자극의 각각을 향한 피험자의 인구의 평균 총 조사 시간은 사회적 자극을 향한 주제의 명확한 선호를 묘사합니다.
세션 초반에 선호도가 약간 강해 보였지만, 세션 내내 주제에 의해 사회적 선호도가 유지되었습니다. 각 자극에 대한 조사 시간은 총 조사 시간 외에 짧고 중간 및 긴 시합으로 시합 기간에 따라 분류 될 수 있습니다. 관찰된 바와 같이, 짧은 시합에서 자극사이에 차이가 없었지만, 중간 및 긴 시합에서 C57 Black 6J 마우스 의 짧은 시합은 호기심을 반영하는 반면, 긴 시합은 피사체와 자극 사이의 상호 작용을 반영한다는 것을 시사합니다.
또한, 시험 과정에서 사회적 자극과 물체를 향한 조사 시합의 열지도는 시합 기간을 코딩하는 색상을 가진 피험자의 전체 인구에 대해 생성될 수 있다. 중요한 것은, 한 자극에서 다른 자극으로 피험자에 의한 전환의 비율은 점차적으로 감소하기 전에 시험의 처음 2 분 도중 가장 높았습니다. 시간이 지남에 따라 평균 전환률분포에서도 같은 경향을 보였습니다.
이 방법은 와이어에 의해 전기 생리학적 기록 또는 광유전학 자극 시스템에 연결된 마우스와 함께 사용할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 특별한 알고리즘을 사용합니다. 우리의 시스템은 현재 작은 설치류 추적을 필요로 하는 다양한 패러다임에 대 한 전세계 여러 실험실에 의해 사용.
그것은 어떤 차별 테스트에서 행동 역학을 평가하는 데 사용될 수있다.
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개요
이 기사는 작은 설치류 모델에서 사회적 행동을 평가하도록 설계된 새로운 자동화된 실험 시스템을 소개합니다. 이 시스템은 사회적 선호도 및 새로움 선호도 테스트의 종합적인 분석을 위한 여러 행동 매개변수를 제공합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 신경과학
- 행동 분석
- 동물 모델
배경
- 설치류의 사회적 행동을 이해하는 것은 신경생물학 연구에 중요합니다.
- 세 방 테스트와 같은 기존 방법에는 한계가 있습니다.
- 자동화된 시스템은 관찰자의 편향을 줄이고 데이터 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
- 이 시스템은 다양한 계통과 조건에서 편향 없는 테스트를 가능하게 합니다.
연구 목적
- 설치류의 사회적 행동을 평가하기 위한 자동화된 시스템을 개발합니다.
- 사회적 역학의 상세한 조사를 가능하게 합니다.
- 다양한 실험 조건 간의 비교를 용이하게 합니다.
사용된 방법
- 사회적 테스트 중 설치류 행동의 자동화된 추적.
- 사회적 선호도 및 새로움 선호도 분석.
- 관찰자에 의존하지 않는 데이터 수집.
- 다양한 사회적 차별 테스트를 추적하기 위한 유연한 매개변수.
주요 결과
- 시스템은 여러 행동 매개변수를 성공적으로 추적합니다.
- 다양한 설치류 계통 간의 정확한 비교를 가능하게 합니다.
- 초기 평가를 컴퓨터 화면에서 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
- 피험자 크기의 제한 없이 다양한 사회적 차별 테스트에 적용 가능합니다.
결론
- 이 자동화된 시스템은 설치류의 사회적 행동 연구를 향상시킵니다.
- 기존 행동 테스트의 한계를 해결합니다.
- 시스템은 다양한 연구 요구 사항에 적용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Automated behavioral tracking systems enable objective, high-throughput assessment of social phenotypes in rodent models, supporting target validation in neuropsychiatric drug discovery. By quantifying dynamic social interactions, the system enhances predictive confidence in early-stage mechanistic de-risking. This facilitates data-driven go/no-go decisions and improves translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of social preference phenotypes to validate targets implicated in social behavior disorders.
- Operational Value: Provides observer-independent, quantitative readouts for consistent target engagement assessment across strains and conditions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates multi-parametric behavioral data (investigation time, bout duration, transition rates) for comprehensive phenotypic screening.
- Operational Value: Supports assay standardization through automated detection algorithms and configurable tracking parameters.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Reveals modified social dynamics following genetic, pharmacological, or environmental manipulations, supporting disease-relevant modeling.
- Operational Value: Enables longitudinal tracking of behavioral changes, facilitating risk-adjusted advancement decisions in preclinical pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
The system integrates into discovery biology workflows by providing quantitative social behavior metrics that inform hypothesis testing and pathway clarification.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by quantifying dynamic social interactions in genetic and pharmacological models.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for compound effect assessment in social discrimination paradigms.
- Analytics: Enables statistical comparison of behavioral parameters (e.g., bout duration, transition rates) across experimental groups.
- Translational Research: Connects discovery-phase social phenotypes to preclinical validation through consistent behavioral readouts.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for multiple social behavior tests, reducing redundant assay development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in social behavior target validation.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through automated, standardized behavioral analysis.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early identification of ineffective targets via robust phenotypic screening.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing quantitative social behavior data for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and video tracking parameter optimization.
- Dependent on MATLAB environment and compatible video acquisition systems.
- Necessitates standardization of arena setup, stimulus presentation, and habituation protocols across sites.
- Adaptation considerations include species-specific tracking parameters and arena size adjustments for different rodent models.
- Practical limitations include the need for controlled environmental conditions to minimize confounding variables in social behavior assays.
