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설치류의 자동 행동 훈련을위한 오픈 소스, 완전히 사용자 정의 가능한 5 선택 직렬 반응 시간 작업 도...
설치류의 자동 행동 훈련을위한 오픈 소스, 완전히 사용자 정의 가능한 5 선택 직렬 반응 시간 작업 도...
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JoVE Journal Behavior
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설치류의 자동 행동 훈련을위한 오픈 소스, 완전히 사용자 정의 가능한 5 선택 직렬 반응 시간 작업 도구 상자

Full Text
4,799 Views
09:39 min
January 19, 2022

DOI: 10.3791/63385-v

Julia Morais Gancz1, Nada El Jundi2, Eva Strippelmann2, Michael Koch2, Detlef Wegener1

1Cognitive Neurophysiology Department, Brain Research Institute,University of Bremen, 2Neuropharmacology Department, Brain Research Institute,University of Bremen

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

본 프로토콜은 Arduino 및 관련 하드웨어를 사용하여 설치류 동물 모델을위한 오픈 소스 5 선택 직렬 반응 시간 작업 도구 상자와 자동화 된 행동 훈련을위한 선택적 스크립트를 포함한 다목적 Matlab 도구 상자의 개발을 설명합니다. 스크립트는 사용자 정의 할 수 있으며 다양한 시험 및 테스트 설계의 구현을 용이하게합니다.

이 프로토콜은 5가지 선택 직렬 반응 시간 작업을 교육하고 수행하기 위한 사용자 지정 가능한 오픈 소스 도구 상자를 제공합니다. 이것은 설치류의 점성 공간적 관심과 충동을 연구하기위한 잘 정립 된 행동 테스트입니다. 도구 상자의 가장 큰 장점은 저렴한 비용과 사용자 정의 가능성입니다.

특정 자극 파라미터 및 보상 구성과 관련하여 높은 유연성을 제공하고 비표준 테스트 설계를 장려합니다. 5 선택 연속 반응 시간 작업은 설치류의주의 과정, 충동성 및 강박성에 대한 통찰력을 제공합니다. 우리의 도구 상자는 다른 설치류가 아닌 동물 모델에 쉽게 적응할 수 있습니다.

또한 선택적 계단 절차에 의해 동물의 반자동 훈련을 허용합니다. 비디오에서는 사용법에 대한 단계별 소개를 제공합니다. 이 절차는 우리 실험실의 생물학 학생 인 Eva Strippelmann에 의해 시연 될 것입니다.

자유롭게 사용할 수 있는 통합 개발 환경 또는 IDE 소프트웨어를 여는 것부터 시작하십시오. 파일 및 열기 탭으로 이동하여 하드웨어 제어를위한 스크립트를 클릭하십시오. 그런 다음 마이크로 컨트롤러 USB를 컴퓨터에 꽂습니다.

화면 왼쪽 상단에서 도구로 이동하여 자동으로 선택된 보드 및 프로세서 정보가 연결된 마이크로 컨트롤러 보드와 일치하는지 확인합니다. 해당 보드 및 프로세서 정보를 확인한 후 포트 탭을 클릭하여 사용 가능한 포트를 선택합니다. 화면 왼쪽 상단에서 확인 버튼을 클릭하여 스크립트 실수가 없는지 확인합니다.

완료되면 화살표가있는 업로드 탭을 클릭하여 스크립트를 마이크로 컨트롤러 보드에 업로드하십시오. 실험 컨트롤에 대한 네 개의 스크립트와 함수가 모두 동일한 폴더에 있는지 확인한 후 프로그래밍 플랫폼을 열고 홈 도구 모음 및 경로 설정을 클릭합니다. 그런 다음 폴더 추가 단추로 이동하여 모든 실험 컨트롤 스크립트가 포함된 폴더를 선택합니다.

완료되면 저장 버튼을 클릭하고 경로 설정 창을 닫습니다. 홈 도구 모음 탭에서 열기를 눌러 스크립트와 함수를 엽니다. 습관화를 위한 도구 상자를 준비하려면 열려 있는 사용자 스크립트를 선택합니다.

일곱 줄의 습관화 변수가 true로 설정되었음을 확인한 후 여덟 줄에 분 단위로 숫자를 작성하여 습관화에 대한 시간 제한을 설정하십시오. 아홉 번째 줄에 0.01과 1 사이의 숫자를 써서 자극 조명의 밝기 수준을 선택합니다. 실험 세션에 대한 도구 상자를 준비하려면 열려 있는 사용자 스크립트를 선택하고 일곱 줄의 변수가 false로 정의되어 있는지 확인합니다.

12행에 디렉터리 경로를 입력하여 실험 데이터를 자동으로 저장합니다. 정확한 이름을 가진 디렉토리가 있는지 확인하십시오. 그런 다음 13행에 주체 ID를 입력합니다.

그런 다음 14행과 15행의 변수가 true로 정의되어 있는지 확인합니다. 완료되면 16줄에 숫자를 입력하여 평가판을 설정하고 17행에 시간 제한을 분 단위로 설정하여 프로그램을 자동으로 중지합니다. 표준 5선택 직렬 반응 시간 태스크 또는 5CSRTT 패러다임에 대한 파라미터 구성을 위해, 조명될 수 있는 조리개 수에 해당하는 45행에 숫자 값을 입력하십시오.

라인 46의 변수는 의사 랜덤 또는 랜덤으로 정의되어야합니다. 47행의 자극 지속 시간 길이를 초 단위로 설정합니다. 라인 48의 변수가 단일로 표시되고 라인 49의 숫자 값이 하나인지 확인하십시오.

라인(50)에서, 목표 자극의 밝기를 숫자로 정의한다. 64 행의 변수는 이진수이어야하지만 65 행에서는 종속적이지 않아야합니다. 그런 다음 정확한 코 찌꺼기를 따라 방출되는 식품 펠릿의 수에 해당하는 71 행에 숫자 값을 입력하십시오.

대안적으로, 자동화된 행동 훈련을 허용하는 상이한 계단 절차가 정의될 수 있다. 줄 26의 변수가 true로 정의되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 29행에 첫 번째 또는 두 번째 그룹의 이름을 입력합니다.

나중에 열린 계단 기능을 선택합니다. 네 번째 줄에 첫 번째 그룹의 이름을 입력하고 77 행에 두 번째 그룹의 이름을 입력하십시오. 두 번째 학습 수준에 대한 첫 번째 그룹의 기준을 변경하려면 성능 검사에서 계산된 매개 변수 중 하나를 입력하고 17행에 선택한 숫자 값을 입력합니다.

기준을 추가하거나 바꿀 수 있습니다. 두 번째 훈련 수준에서 업데이트할 첫 번째 그룹의 매개 변수(예: 시간 초과 기간)를 변경하려면 19행에 매개 변수와 선택한 숫자 값을 입력합니다. 피험자의 두 번째 그룹이 정의되어 있는 경우 그에 따라 진행한다.

행동 훈련 세션을 시작하기 전에 동물들은 챔버에 익숙해 져야합니다. 도구 상자는 습관화 프로토콜을 제공합니다. 습관화 세션을 시작하려면 각 조리개에 두 개의 보상 식품 펠릿을 배치하여 피연산자 챔버를 준비하십시오.

잡지 플랩 도어를 테이프로 붙여서 첫 번째 습관화 단계를 위해 열린 상태로 유지하십시오. 두 번째 습관화 단계에서는 잡지 플랩 도어의 테이프를 제거합니다. 잡지 문에 다섯 개의 음식 펠릿을 배치하여 작동제 챔버를 준비하십시오.

실험 훈련 세션을 시작하기 전에 작동 챔버의 벽과 바닥을 청소하십시오. 설치가 준비되면 열린 사용자 스크립트를 선택하고 75행의 COM 설명이 선택한 사용 가능한 포트와 일치하는지 확인합니다. 설명이 일치하지 않으면 실험 제어 스크립트에서 숫자 값을 변경합니다.

쥐를 챔버에 넣으십시오. 열려 있는 사용자 스크립트에서 녹색 재생 단추 실행을 선택하기 전에 편집기 도구 모음 탭을 클릭합니다. 명령 창 정보를 읽어 프로그램이 올바르게 실행되고 있는지 확인하십시오.

그러면 도구 상자는 사용자가 이전에 정의한 대로 작업을 시작합니다. 실험 세션은 지정된 평가판 또는 제한 시간 후에 자동으로 중지됩니다. 세션이 종료되기 전에 동물이 미리 지정된 성능 수준에 도달하고 사용자가 계단 절차를 정의한 경우 도구 상자는 다음 교육 수준을 로드하고 새 설정으로 훈련을 계속합니다.

레벨은 다음 훈련 세션이 시작될 때 자동으로 로드됩니다. 실험을 중지하려면 컴퓨터 키보드의 Escape 키를 누릅니다. 명령 창 디스플레이에 메시지가 나타나면 Y를 입력하고 컴퓨터 키보드의 Enter 키를 눌러 현재 세션을 중지하고 획득한 데이터를 저장합니다.

그러면 세션의 개요가 있는 간단한 그래프가 자동으로 표시됩니다. 10마리의 리스터 후드 래트를 5-choice 직렬-반응 시간 태스크 툴박스를 사용하여 훈련시켰다. 각 랫트에 의한 훈련 수준당 소비된 세션의 수를 분석하고, 모든 피험자에 대한 평균을 결정하였다.

피험자 간의 차이는 초기 수준에서 가장 유의했고 이후 수준에서는 감소했다. 네 번째 수준에서, 기준이 성과 측정에 대한 임계 값을 포함하도록 변경되었을 때, 평균 세션 수와 쥐 간의 분산이 증가했으며, 두 마리의 쥐가 수준을 결론 짓는 데 다섯 일과 육 일이 걸렸습니다. 그러나, 모든 래트는 14 내지 22 세션 내에 여덟 번째 수준에 도달하였다.

대표적인 분석은 5CSRTT 장치에서 훈련 수준당 및 모든 훈련 일수에 걸친 피험자의 평균 성과를 보여준다. 정확도 백분율과 배출 백분율을 계산하고 각 수준의 모든 시험에서 평균 총 정정 응답 수를 결정했습니다. 모든 과목은 60 % 이상의 여덟 번째 및 최종 교육 수준에서 최종 정확도를 달성했습니다.많은 과목이 약 80 %의 정확도를 달성했습니다.

5선택 직렬 반응 시간 작업 도구 상자는 완전히 사용자 정의 및 오픈 액세스가 가능합니다. 자극 구성 및 작업 설계 및 기록 된 행동 데이터의 포괄적 인 세트를 지정하기위한 많은 추가 옵션을 제공합니다. 도구 상자를 사용하면 예를 들어 5선택 직렬 반응 시간 패러다임의 비표준 버전을 조사하여 의사 결정 프로세스에 대한 더 깊은 통찰력을 얻거나 관련 동작을 보상할 수 있습니다.

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행동 문제 179

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