Contextuele en cued Fear Conditioning Test Met behulp van een video analysesysteem in Muizen
March 1st, 2014
Dit artikel presenteert een protocol voor een contextuele en cued vreesconditionering test met een video-analysesysteem om angst leren en geheugen in muizen te beoordelen.
De contextuele en acute angstconditioneringstest is een gedragstest die veel wordt gebruikt om het leervermogen van Lawrence te beoordelen. Onthoud associaties tussen een agressieve ervaring en omgevingssignalen. Er zijn echter enkele methodologische verschillen in deze test met de werkplek, wat kan resulteren in moeilijkheden bij het vergelijken van gegevens en het reproduceren van resultaten.
Om stabielere en nauwkeurigere gegevens te verkrijgen, is het belangrijk om het testprotocol zoveel mogelijk te standaardiseren. In deze demonstratie laten we het protocol van de veldtest zien. De Angst Functioneren test is een eenvoudige, gevoelige en betrouwbare test voor het beoordelen van uw geheugen.
Deze test wordt vaak gebruikt om neurologische en moleculaire mechanismen te begrijpen die ten grondslag liggen aan leren en geheugen, en ook om de cognitieve functie van potentiële muismodellen van psychiatrische stoornissen zoals posttraumatische stressstoornis en schizofrenie te evalueren. In de test wordt het gedrag bij confrontatie, dat wordt gemeten als een index van leren en geheugen, beoordeeld door de menselijke observator en sommige geautomatiseerde systemen om het gedrag automatisch te analyseren. We ontwikkelen een beeldanalysesysteem met behulp van beeld FG en beeld A gebaseerde softwareprogramma.
We distribueren een dergelijk softwareprogramma en het kan gratis worden gedownload op dit adres. In deze demonstratie introduceren we ons testprotocol en het geautomatiseerde analysesysteem. Eerst laten we zien hoe de app veilig kan worden bediend als afbeelding van het softwareprogramma.
Ten tweede demonstreren we de gedetailleerde protocollen van de test, inclusief de contexttest voor conditionering en de Q-test voor apparaatgebruik van het systeem. Ten slotte presenteren we een resultaten die aangeven dat het N-beeld FD-systeem zeer betrouwbare resultaten kan produceren. Laten we nu beginnen.
Begin met de angstconditioneringstest snel. Een muis wordt in een kamer met een gradiëntvloer geplaatst. De OID wordt gepresenteerd als een auditeur.
De auditeur wordt 30 seconden afgespeeld. Daarna wordt een elektrische voetschok gegeven. Deze koppeling van een auditeur en de voetschok wordt drie keer herhaald om de associatie tussen de auditeur en de elektrische voetschok te versterken.
Tijdens de test wordt het vriesgedrag gemeten als een index van geassocieerd leren en onrechtvaardig geheugen. Ten tweede, na 24 uur, wordt de muis in dezelfde conditioneringskamer geplaatst en wordt het vriesgedrag beoordeeld. Om contextueel gecontroleerde angst te meten, wordt de muis vervolgens overgebracht naar een ander gevormde G zonder enige auditieve cue en daarna wordt de auditieve cue gepresenteerd.
In deze test wordt het vriesgedrag gebruikt als een index van acute angstgeheugen. Tijdens de test wordt het gedrag van de muis opgenomen via een camera die is aangesloten op een computer. Het gedrag wordt beoordeeld als vries of niet-vries.
Met behulp van het beeldsoftwareprogramma kan het programma het percentage vriestijd en afstandverkeer berekenen. Hier wordt een voorbeeld van beeldanalyse tijdens de test gedemonstreerd. Live beelden worden vastgelegd met een lengte per seconde.
Het programma creëert een binair beeld van elke live afbeelding voor elk paar. Met opeenvolgende beelden wordt de hoeveelheid gebied waardoor de muis is bewogen, berekend door het beeldprogramma. Wanneer het gebied onder een bepaalde drempel ligt, wordt het gedrag als vries beoordeeld, wat over het algemeen wordt gedefinieerd als een volledige afwezigheid van enige beweging, behalve ademhaling en moeilijk te verslaan.
Vriesgedrag dat korter is dan de gedefinieerde tijdsdrempel, wordt niet als vries beoordeeld. De drempelwaarde moet van tevoren worden ingesteld zodat deze de beste overeenkomst oplevert tussen vriestijden zoals gemeten door beeld Z en menselijke observaties. Wanneer de hoeveelheid gebied gelijk is aan de drempel of X drie Z, wordt het gedrag als niet-vries beschouwd.
Hier demonstreren we ons testprotocol bij muizen met behulp van dit video-analysesysteem. In dit protocol is de operator geconstrueerd op een kamer met metalen roosters en onbedekt met een transparant leidingbeeld. FD kan een donker onderwerp onderscheiden van een witte achtergrond in elke vastgelegde videobeeld.
Maar dit proces stelt ons in staat om het vriesgedrag van het onderwerp te analyseren dat de kamer op een witte vloer moet worden geplaatst om het gedrag van zwarte, goede of direct zwarte muizen te analyseren. Het vriesgedrag van aluminium muizen kan ook worden geanalyseerd door beeld D met behulp van zwarte metalen roosters Onder een zwarte regel zijn lichtgevende diodelichten aangebracht op het zeil boven het apparaat. De roosterregel wordt verlicht door LED-lichten.
Een luidspreker verbonden met de witte ruisgenerator is gemonteerd op zeil boven het deksel. Er wordt een 55 witte ruis gepresenteerd als een auditieve cue. De roosters zijn verbonden met een schokgenerator om een elektrische voetschok te leveren.
De schokwindtest wordt ingesteld op 0,3 miljoen paar voordat de test wordt gestart. De huidige intensiteit op het rooster moet worden gecontroleerd door een metaal omdat de schoktest kan worden verminderd door een opbouw van fe en urine ro de muizen, het testkamerkje wordt geplaatst in een geluiddichte loom om externe ruis te minimaliseren. Tijdens de test bevindt de beroepsrechter zich in een ander geluid dan het geluid waarin de coning- en contexttests worden uitgevoerd.
Het bestaat uit een kamer met verschillende eigenschappen dan de coningkamer. Het is noodzakelijk om de sensorische codes zoveel mogelijk te wijzigen om een normale context te bieden, zodat de muis Nobel context zal waarnemen als niet gerelateerd aan de contingkamer. In dit protocol is het apparaat een acryl driehoekige kamer met een vlakke acryl regel en de transparante leiding.
Een luidspreker is gemonteerd op zeil boven de leiding om een of drie cue te presenteren. Deze cue is dezelfde cue die aan de muizen werd gegeven bij hawing. Het verlichtingsniveau van de vloer is ingesteld om studies uit te voeren.
Elke kamer is een kubus met een zeil gemonteerde opgeladen cab, apparaatcamera om het gedrag van de muis te bewaken. Voordat elke test begint, worden de acrylwanden en vloeren afgeveegd met een tong zo in super hoog gross water en de roosters worden schoongemaakt met
Overzicht
Dit artikel presenteert een protocol voor een contextueel en aangestuurd angstconditioneringstest met behulp van een videoanalysesysteem om angstleren en geheugen bij muizen te beoordelen. De studie heeft tot doel methodologieën te standaardiseren om de betrouwbaarheid van gedragsbeoordelingen in neurowetenschappelijk onderzoek te verbeteren.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschappen
- Gedragspsychologie
- Diermodellen
Achtergrond
- Angstconditionering is een veel gebruikte gedragstest om leren en geheugen te beoordelen.
- Methodologische verschillen kunnen vergelijking en replicatie van gegevens bemoeilijken.
- Het standaardiseren van protocollen is essentieel voor het verkrijgen van betrouwbare gegevens.
- Deze studie introduceert een geautomatiseerd videoanalysesysteem om de nauwkeurigheid van gedragsbeoordelingen te verbeteren.
Doel van de studie
- Om een gestandaardiseerd protocol voor angstconditioneringstests te demonstreren.
- Om een geautomatiseerd systeem te gebruiken voor het analyseren van muisgedrag tijdens tests.
- Om de betrouwbaarheid van gegevens verzameld in angstconditioneringsstudies te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Muizen ondergaan contextuele en aangestuurde angstconditioneringstests.
- Freezing-gedrag wordt gemeten als een index van angstgeheugen.
- Een beeldanalysesysteem legt gedrag van muizen vast en analyseert dit.
- Gedrag wordt beoordeeld op basis van bewegingspatronen gedetecteerd door de software.
Belangrijkste resultaten
- Het geautomatiseerde systeem biedt betrouwbare metingen van freezing-gedrag.
- Gestandaardiseerde protocollen leveren consistente resultaten op tussen proeven.
- Resultaten ondersteunen het gebruik van geautomatiseerde analyse in gedragsonderzoek.
- De studie demonstreert de effectiviteit van het videoanalysesysteem bij het beoordelen van angstconditionering.
Conclusies
- Gestandaardiseerde angstconditioneringsprotocollen verbeteren de betrouwbaarheid van gegevens.
- Geautomatiseerde analysesystemen kunnen gedragsbeoordelingen in de neurowetenschappen verbeteren.
- Deze aanpak kan een beter begrip van leer- en geheugenmechanismen faciliteren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Standardized behavioral phenotyping is critical for de-risking target validation in neuroscience drug discovery. Automated video analysis systems improve data reliability and reproducibility, reducing variability in fear conditioning assays used to evaluate cognitive phenotypes in psychiatric disorder models. This supports predictive confidence in early discovery by enabling consistent, quantitative assessment of learning and memory mechanisms.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to fear memory and anxiety pathways.
- Operational Value: Provides reliable, quantitative freezing behavior metrics for assessing cognitive function in disease models.
- Predictive Value: Supports biological de-risking by standardizing assessment of learning and memory phenotypes.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized, automated measurement of freezing behavior as a robust phenotypic readout.
- Operational Value: Ensures assay reproducibility across laboratories and timepoints through validated video analysis thresholds.
- Scalability: Enables high-throughput-compatible screening of genetic or pharmacological modifiers of fear conditioning.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Facilitates evaluation of cognitive deficits in mouse models of PTSD, schizophrenia, and other neuropsychiatric disorders.
- Mechanistic De-risking: Links observed freezing behavior to underlying neural mechanisms of fear learning.
- Preclinical Utility: Supports go/no-go decisions by providing reliable, quantifiable cognitive endpoints.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from target hypothesis testing through lead optimization, where reliable cognitive phenotyping informs target selection and compound prioritization.
- Discovery Biology: Supports mechanistic interrogation of fear conditioning pathways and neural circuit function.
- Screening: Enables standardized, quantitative assessment of freezing behavior for compound effect evaluation.
- Analytics: Provides automated, reproducible movement-based readouts for behavioral comparison across conditions.
- Translational Research: Connects fear conditioning phenotypes to clinical relevance in stress- and cognition-related disorders.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, standardized platform for behavioral assessment across multiple discovery projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation through reliable, objective behavioral phenotyping.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization across sites and operators via validated image analysis parameters.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality by reducing false positives in cognitive phenotype assessment.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of targets based on consistent, quantifiable learning and memory data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and video-based motion tracking.
- Dependent on standardized imaging setup, including controlled lighting, chamber design, and audio-shock delivery systems.
- Necessitates cross-team agreement on freezing behavior thresholds and analysis parameters.
- Must account for strain- and genotype-specific behavioral baselines when adapting the system.
- Limited to environments where automated tracking can distinguish subject movement from background noise.
