16 mei 2025
Hier presenteren we een protocol om roofzuchtig achtervolgingsgedrag in een muismodel te detecteren en te kwantificeren. Dit platform biedt een nieuw onderzoeksparadigma voor het bestuderen van de dynamiek en neurale mechanismen van roofzuchtig achtervolgingsgedrag bij muizen en zal een gestandaardiseerd platform bieden voor het bestuderen van achtervolgingsgedrag.
Roofzuchtig achtervolgingsgedrag omvat verschillende fysiologische processen, maar mist een geschikte onderzoeksmethode. Dit onderzoek heeft tot doel een gestandaardiseerde methode voor te stellen om neurale mechanismen van dierlijk gedrag veroorzaakt door sensorische stimuli te onderzoeken, vooral bij het achtervolgen van roofdieren en prooien. Technologieën zoals optogenetica, elektrofysiologie en beeldvorming van de hersenen worden vaak gebruikt om de wetenschap op dit gebied vooruit te helpen. Optogenetica maakt nauwkeurige controle van neurale activiteit mogelijk en de elektrofysiologie registreert neuronale signalen. De belangrijkste uitdagingen zijn de oncontroleerbaarheid van levende prooien, zoals krekels, waardoor het moeilijk is om de achtervolging te observeren en te definiëren voor gestandaardiseerde experimenten. Roofzuchtig gedrag kan worden onderverdeeld in vier fasen: zoeken, achtervolgen, aanvallen en consumeren. In de afgelopen jaren zijn de laatste twee stadia uitgebreid bestudeerd, terwijl het zoek- en achtervolgingsgedrag zelden aan de orde zijn geweest. Dit protocol biedt flexibele en controleerbare kunstmatige prooien voor herhaalde experimenten en modellering, maximaliseert de simulatie van natuurlijke jacht met real-time interactie en lage latentie, en biedt schaalbare hardware en software die kosteneffectief en gebruiksvriendelijk zijn.
[Verteller] Monteer om te beginnen een webcam op een dwarsbalk boven het hele platform om in realtime de posities van de muis en het robotaas in de arena eronder te volgen en de beelden naar de computer te verzenden. Ontwerp een grote ronde arena met een diameter van 800 millimeter en een hoogte van 300 millimeter, bestaande uit een vierkant acrylpaneel aan de onderkant en een acrylbuis als rand. Plaats vier gelijkmatig verdeelde pictogrammen, vierkant, driehoek, cirkel en kruis, op de binnenmuren van de arena om als visuele aanwijzingen te dienen. Bevestig een blauwe sticker op het oppervlak van de magneet voor gemakkelijke identificatie en locatie. Gebruik een ronde neodymium magneet met voerpellets als robotaas. Monteer vervolgens een tweedimensionale schuifregelaar met een effectieve slag van 1.000 millimeter onder de arena. Installeer nog een neodymiummagneet op de drager van de schuifregelaar om te dienen als trekmagneet voor het op afstand verplaatsen van het robotaas met behulp van magnetische kracht. Drijf de polaire magneet aan met behulp van servomotoren die worden aangestuurd door een STM32-bord en een schakelcircuit. Schrijf een diagram voor de snelheidsregelingsmodus. Zet de servomotor in de snelheidsrichtingsmodus waarbij de hoge of lage signaalniveaus de voorwaartse of achterwaartse richting coderen en de frequentie van de PWM-golfuitgang de snelheid codeert. Om het robotaas naar het midden van de arena te verplaatsen, voert u het resetprogramma uit. Isoleer de muis aan de rand van de arena met behulp van een schot. Stel daarna de naam van het experiment en het pad van het bestand in. Stel vervolgens de bewegingssnelheid van het robotaas in op 5 centimeter per seconde in het hoofdprogramma. Klik op Uitvoeren en controleer in het pop-upvideovenster of de muis en het robotaas stabiel worden herkend. Verwijder het schot en start de timer om het roofzuchtige gedrag van de muis gedurende 20 minuten te observeren. Breng de muis terug naar zijn kooi en wacht een herstelperiode van 24 uur met vrije toegang tot voedsel en water. Maak na elke gewenningsproef de grondig schoon met 75% alcohol en water. Verplaats het robotaas naar het midden van de arena door het resetprogramma uit te voeren zoals eerder weergegeven, en isoleer de muis met een schot aan de rand van de arena. Nadat u de naam van het experiment, het pad van het bestand en de bewegingssnelheid van het robotaas hebt ingesteld, klikt u op Uitvoeren in de software en bekijkt u het videovenster om een stabiele detectie van zowel de muis als het robotaas te garanderen. Verwijder het schot en start de timer. Als de muis het robotaas binnen 60 seconden vangt, sluit u het hoofdprogramma en laat u de muis alle voedselpellets consumeren voordat hij wordt teruggebracht naar de kooi. Breng de muis terug naar de kooi zonder enige beloning of straf als de muis er niet in slaagt het robotaas binnen 60 seconden te vangen. De predatietaken werden uitgevoerd met verschillende snelheidsmoeilijkheidsgraden, en de resultaten tonen aan dat de tijd tot het vangen van het eerste robotaas aanzienlijk afnam tijdens bewoningsproeven, wat wijst op snel leren bij muizen. Muizen hadden een hoger vangsucces bij 15 centimeter per seconde dan bij 30 centimeter per seconde, wat een snelheidsafhankelijke moeilijkheidsgraad vertoonde. De predatietijd stabiliseerde zich echter onder de 15 seconden na herhaalde proeven, ongeacht de snelheid van het aas. Verschillende zoek- en achtervolgingsfasen werden ook waargenomen in de bewegingspatronen van de muizen. Het achtervolgingsgedrag werd op betrouwbare wijze geïnduceerd bij alle aassnelheden, wat blijkt uit een kleinere afstand en een hogere snelheid tijdens de achtervolging. De predatietaken werden ook uitgevoerd met verschillende ontsnappingsstrategieën. De bèta-ontsnappingsstrategie had echter geen invloed op de slagingspercentages van predatie. De predatietijd nam af en stabiliseerde zich onder de 15 seconden met beide ontsnappingsstrategieën. Muizen vertoonden consistent achtervolgingsgedrag onder beide ontsnappingsstrategieën.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Deze studie presenteert een protocol voor het detecteren en kwantificeren van roofdier-achtervolgingsgedrag bij muizen. De methode is erop gericht onderzoek naar de neurale mechanismen die ten grondslag liggen aan dit gedrag te standaardiseren, om zo verdere exploratie van roofdier-prooi-dynamiek te faciliteren.
De standaardisatie van de kwantificering van confronterend achtervolgingsgedrag bij knaagdieren vult een kritisch gat in de gedragsneurowetenschappen en de vroege discovery-biologie. Dit real-time interactieve systeem maakt reproduceerbaar, high-throughput onderzoek mogelijk naar de neurale mechanismen die ten grondslag liggen aan complex gedrag, wat bijdraagt aan de voorspellende betrouwbaarheid bij targetvalidatie en mechanistische risicoreductie. De beheersbaarheid en schaalbaarheid van het platform maken het tot een herbruikbaar middel voor cross-functionele R&D-teams die zich richten op neurogedragsmatige fenotypering en de ontwikkeling van translationele modellen.
Dit interactieve systeem integreert in het ontdekkingscontinuüm, van vroege mechanistische studies tot preklinische modelvalidatie, waardoor hypothese-gestuurd onderzoek en robuuste gedragsfenotypering mogelijk worden gemaakt.