Method Article

System rzeczywistości wirtualnej typu open source do pomiaru uczenia się przestrzennego u myszy z unieruchomioną głową

DOI:

10.3791/64863

⸱

March 3rd, 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Division of Systems Neuroscience, New York State Psychiatric Institute, 2Department of Psychiatry, Columbia University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tutaj prezentujemy uproszczoną konfigurację sprzętu i oprogramowania open-source do badania uczenia przestrzennego myszy za pomocą wirtualnej rzeczywistości (VR). System ten wyświetla wirtualną ścieżkę liniową do myszy z ograniczeniem głowy działającej na kole, wykorzystując sieć mikrokontrolerów i komputer jednopłytkowy z łatwym w użyciu pakietem oprogramowania graficznego Python.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Eksperymenty behawioralne na myszach pozwalają neurobiologom obserwować aktywność obwodów nerwowych za pomocą narzędzi do obrazowania elektrofizjologicznego i optycznego o wysokiej rozdzielczości, dostarczając jednocześnie precyzyjnych bodźców sensorycznych zachowującemu się zwierzęciu. Niedawne badania na ludziach i gryzoniach z wykorzystaniem środowisk rzeczywistości wirtualnej (VR) wykazały, że VR jest ważnym narzędziem do odkrywania mechanizmów neuronalnych leżących u podstaw uczenia się przestrzennego w hipokampie i korze mózgowej, ze względu na niezwykle precyzyjną kontrolę nad parametrami, takimi jak wskazówki przestrzenne i kontekstowe. Tworzenie wirtualnych środowisk dla zachowań przestrzennych gryzoni może być jednak kosztowne i wymagać rozległego doświadczenia w zakresie inżynierii i programowania komputerowego. Tutaj prezentujemy prosty, ale potężny system oparty na niedrogim, modułowym sprzęcie i oprogramowaniu typu open source, który umożliwia naukowcom badanie uczenia się przestrzennego u myszy z ograniczoną głową za pomocą środowiska VR. System ten wykorzystuje sprzężone mikrokontrolery do pomiaru lokomocji i dostarczania bodźców behawioralnych, podczas gdy myszy z krępowaną głową biegają na kole w zgodzie z wirtualnym środowiskiem toru liniowego renderowanym przez graficzny pakiet oprogramowania działający na komputerze jednopłytkowym. Nacisk na przetwarzanie rozproszone pozwala naukowcom projektować elastyczne, modułowe systemy do wywoływania i mierzenia złożonych zachowań przestrzennych u myszy w celu określenia związku między aktywnością obwodów neuronalnych a uczeniem się przestrzennym w mózgu ssaków.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nawigacja przestrzenna to etologicznie ważne zachowanie, za pomocą którego zwierzęta kodują cechy nowych miejsc na mapie kognitywnej, która służy do znajdowania obszarów możliwej nagrody i unikania obszarów potencjalnego niebezpieczeństwa. Nierozerwalnie związane z pamięcią, procesy poznawcze leżące u podstaw nawigacji przestrzennej mają wspólne podłoże neuronalne w hipokampie1 i korze mózgowej, gdzie obwody neuronalne w tych obszarach integrują napływające informacje i tworzą mapy poznawcze środowisk i zdarzeń do późniejszego przywołania2. Podczas gdy odkrycie komórek miejsca w hipokampie3,4 i komórek siatki w korze śródwęchowej5 rzuciło światło na to, jak tworzy się mapa poznawcza w hipokampie, pozostaje wiele pytań dotyczących tego, w jaki sposób określone podtypy neuronalne, mikroukłady i poszczególne subregiony hipokampa (zakręt zębaty i obszary cornu amonis, CA3-1) oddziałują na siebie i uczestniczą w tworzeniu i przypominaniu pamięci przestrzennej.

Obrazowanie dwufotonowe in vivo było użytecznym narzędziem do odkrywania dynamiki komórkowej i populacji w neurofizjologii sensorycznej6,7; jednak typowa konieczność zastosowania zagłówka ogranicza użyteczność tej metody do badania zachowań przestrzennych ssaków. Pojawienie się wirtualnej rzeczywistości (VR)8 rozwiązało ten problem, prezentując wciągające i realistyczne środowiska wzrokowo-przestrzenne, podczas gdy myszy z krępowaną głową biegają po piłce lub bieżni, aby badać kodowanie przestrzenne i kontekstowe w hipokampie8,9,10 i cortex11. Co więcej, wykorzystanie środowisk VR z zachowującymi się myszami pozwoliło naukowcom z dziedziny neuronauki przeanalizować składniki zachowań przestrzennych poprzez precyzyjne kontrolowanie elementów środowiska VR 12 (np. przepływ wizualny, modulacja kontekstowa) w sposób niemożliwy do przeprowadzenia w rzeczywistych eksperymentach uczenia przestrzennego, takich jak labirynt wodny Morrisa, labirynt Barnesa lub zadania z tablicą otworów.

Środowiska VR są zazwyczaj renderowane na procesorze graficznym (GPU) komputera, który radzi sobie z obciążeniem związanym z szybkim obliczaniem tysięcy wielokątów niezbędnych do modelowania ruchomego środowiska 3D na ekranie w czasie rzeczywistym. Duże wymagania dotyczące przetwarzania zazwyczaj wymagają użycia oddzielnego komputera z procesorem graficznym, który renderuje środowisko wizualne na monitorze, wielu ekranach13 lub projector14, ponieważ ruch jest rejestrowany z bieżni, koła lub piankowej piłki pod zwierzęciem. Powstałe w ten sposób urządzenie do sterowania, renderowania i projekcji środowiska VR jest zatem stosunkowo drogie, nieporęczne i nieporęczne. Co więcej, wiele takich środowisk w literaturze zostało zaimplementowanych przy użyciu zastrzeżonego oprogramowania, które jest zarówno kosztowne, jak i może być uruchomione tylko na dedykowanym komputerze.

Z tych powodów zaprojektowaliśmy system VR o otwartym kodzie źródłowym do badania zachowań związanych z uczeniem się przestrzennym u myszy z ograniczoną głową za pomocą komputera jednopłytkowego Raspberry Pi. Ten komputer z systemem Linux jest zarówno mały, jak i niedrogi, a jednocześnie zawiera układ GPU do renderowania 3D, co pozwala na integrację środowisk VR z wyświetlaczem lub aparatem behawioralnym w różnych indywidualnych konfiguracjach. Ponadto opracowaliśmy pakiet oprogramowania graficznego napisanego w Pythonie, "HallPassVR", który wykorzystuje komputer jednopłytkowy do renderowania prostego środowiska wizualnoprzestrzennego, wirtualnego toru liniowego lub korytarza, poprzez ponowne połączenie niestandardowych funkcji wizualnych wybranych za pomocą graficznego interfejsu użytkownika (GUI). Jest to połączone z podsystemami mikrokontrolera (np. ESP32 lub Arduino) w celu pomiaru lokomocji i koordynowania zachowania, na przykład poprzez dostarczanie innych modalności bodźców sensorycznych lub nagród, aby ułatwić uczenie się przez wzmacnianie. System ten zapewnia niedrogą, elastyczną i łatwą w użyciu alternatywną metodę dostarczania wzrokowo-przestrzennych środowisk VR myszom z krępowaną głową podczas obrazowania dwufotonowego (lub innych technik wymagających fiksacji głowy) w celu badania obwodów neuronalnych leżących u podstaw zachowań związanych z uczeniem się przestrzennym.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszystkie procedury w tym protokole zostały zatwierdzone przez Instytucjonalną Komisję ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt Instytutu Psychiatrycznego Stanu Nowy Jork.

UWAGA: Komputer jednopłytkowy służy do wyświetlania środowiska wizualnego VR skoordynowanego z uruchamianiem myszy z ograniczeniem głowy na kółku. Informacja o ruchu jest odbierana jako szeregowe wejście z mikrokontrolera ESP32 odczytującego enkoder obrotowy sprzężony z osią koła. Środowisko VR jest renderowane przy użyciu akceleracji sprzętowej OpenGL na procesorze graficznym Raspberry Pi, który wykorzystuje pakiet pi3d Python 3D dla Raspberry Pi. Wyrenderowane środowisko jest następnie wyświetlane za pomocą projektora na kompaktowym, otaczającym ekranie parabolicznym wyśrodkowanym na polu widzenia myszy z ograniczeniem głowy15,16, podczas gdy zachowanie (np. lizanie w odpowiedzi na nagrody przestrzenne) jest mierzone przez drugi mikrokontroler ESP32 o zachowaniu. Graficzny pakiet oprogramowania umożliwia tworzenie wirtualnych środowisk torów liniowych składających się z powtarzających się wzorców bodźców wizualnych wzdłuż wirtualnego korytarza lub korytarza z graficznym interfejsem użytkownika (GUI). Projekt ten można łatwo sparametryzować, co pozwala na tworzenie złożonych eksperymentów mających na celu zrozumienie, w jaki sposób mózg koduje miejsca i sygnały wizualne podczas uczenia się przestrzennego (patrz sekcja 4). Projekty niestandardowych komponentów sprzętowych niezbędnych dla tego systemu (tj. koła jezdnego, ekranu projekcyjnego i urządzenia zagłówkowego) są deponowane w publicznym repozytorium GitHub (https://github.com/GergelyTuri/HallPassVR). Zaleca się zapoznanie się z dokumentacją tego repozytorium wraz z tym protokołem, ponieważ strona będzie aktualizowana o przyszłe ulepszenia systemu.

1. Konfiguracja sprzętu: Budowa koła do biegania, ekranu projekcyjnego i aparatu do mocowania głowy

UWAGA: Niestandardowe komponenty dla tych konfiguracji mogą być łatwo wykonane, jeśli użytkownik ma dostęp do sprzętu do druku 3D i cięcia laserowego lub może być zlecony profesjonalnej produkcji lub usługom prototypowania 3D (np. eMachinehop). Wszystkie pliki projektowe są dostarczane jako . STL 3D lub . Pliki DXF AutoCAD.

  1. Koło do biegania i konfiguracja behawioralna (Rysunek 1)
    UWAGA: Koło składa się z przezroczystego akrylowego cylindra (6 średnicy, 3 szerokości, 1/8 grubości) wyśrodkowanego na osi zawieszonej na laserowo wycinanych akrylowych mocowaniach za pomocą łożysk kulkowych. Zespół koła jest następnie montowany na lekkiej aluminiowej ramie (z rowkiem t) i bezpiecznie mocowany do płytki stykowej optycznej (Rysunek 1C-E).
    1. Wytnij laserowo boki mocowań kół i osi z arkusza akrylowego 1/4 cala i przymocuj boki koła do akrylowego cylindra za pomocą cementu akrylowego. Przykręć kołnierz osi do środka bocznej części koła.
    2. Włóż oś do środkowego kołnierza koła, zatrzaśnij łożyska kulkowe w mocowaniach osi i przymocuj je do pionowego aluminiowego pręta nośnego.
    3. Włóż oś koła do zamontowanych łożysk kulkowych, pozostawiając 0.5-1 cala osi za łożyskami do zamocowania enkodera obrotowego.
    4. Przymocuj mocowanie enkodera obrotowego do końca osi naprzeciwko koła i włóż enkoder obrotowy; następnie użyj łącznika wału, aby połączyć oś koła z wałem enkodera obrotowego.
    5. Przymocuj port lizawki do ramienia elastycznego, a następnie przymocuj do aluminiowej ramy koła za pomocą nakrętek z rowkiem teowym. Użyj rurki 1/16 cala, aby podłączyć port lizawki do zaworu elektromagnetycznego, a zawór do zbiornika na wodę.
      UWAGA: Port lizawki musi być wykonany z metalu z przylutowanym drutem, aby przymocować go do pojemnościowych pinów wykrywających dotyk zachowania ESP32.
  2. Ekran projekcyjny
    UWAGA: Ekran VR to mały paraboliczny ekran do projekcji tylnej (rozmiar płótna: 54 cm x 21,5 cm) oparty na projekcie opracowanym w laboratorium Christophera Harveya15,16. Kąt projekcji (trapez) zastosowanego projektora LED różni się od kąta projekcji używanego wcześniej projektora laserowego; w związku z tym oryginalny projekt jest nieco zmodyfikowany poprzez zamontowanie urządzenia pod ekranem i uproszczenie systemu lusterek (Rysunek 1A, B). Zapoznanie się z dokumentacją laboratorium Harvey wraz z naszą jest wysoce zalecane w celu dostosowania środowiska VR do potrzeb użytkownika15.
    1. Wytnij laserowo boki ekranu projekcyjnego z 1/4 cala czarnych matowych arkuszy akrylowych. Wycięte laserowo lustro do projekcji tylnej z 1/4 cala lustrzanego akrylu.
    2. Zamontuj ramę ekranu projekcyjnego za pomocą aluminiowych prętów i wytnij laserowo panele akrylowe.
    3. Włóż półprzezroczysty materiał ekranu projekcyjnego do parabolicznej szczeliny w ramie. Włóż lusterko do projekcji tylnej do szczeliny z tyłu ramy ekranu projekcyjnego.
    4. Umieść projektor LED na dolnej płycie montażowej wewnątrz ramy ekranu projekcyjnego. Dopasuj projektor do mocujących, aby zoptymalizować pozycjonowanie wyświetlanego obrazu na parabolicznym ekranie do projekcji tylnej.
    5. W razie potrzeby uszczelnij moduł projektora, aby zapobiec zanieczyszczeniu czujników optycznych światłem.
  3. Aparatura zagłówkowa
    UWAGA: Ta konstrukcja urządzenia zagłówkowego składa się z dwóch zazębiających się kolektorów wydrukowanych w 3D do mocowania metalowego słupka głowicy (Rysunek 1E, F).
    1. Korzystając z drukarki 3D SLM o wysokiej rozdzielczości, wydrukuj w 3D słupek głowy trzymający ramiona.
      UWAGA: Tworzywo sztuczne drukowane żywicą jest w stanie zapewnić stabilne mocowanie głowy podczas eksperymentów behawioralnych; jednakże, aby osiągnąć maksymalną stabilność w wrażliwych zastosowaniach, takich jak zapis jednokomórkowy lub obrazowanie dwufotonowe, zaleca się stosowanie obrabianych części metalowych (np. eMachineShop).
    2. Zamontuj wydrukowany w 3D uchwyt sztycy czołowej na dwuosiowym goniometrze z optycznymi słupkami montażowymi, aby można było przechylić głowę zwierzęcia w celu wypoziomowania preparatu.
      UWAGA: Ta funkcja jest niezbędna w długoterminowych eksperymentach obrazowania in vivo, gdy wymagane jest znalezienie tej samej populacji komórek w kolejnych sesjach obrazowania. W przeciwnym razie tę funkcję można pominąć, aby obniżyć koszt konfiguracji.
    3. Wykonaj słupki główne.
      UWAGA: Dwa rodzaje słupków czołowych o różnym stopniu skomplikowania (i cenie) są zdeponowane w linku zamieszczonym w Tabeli Materiałów wraz z niniejszą instrukcją.
      1. W zależności od typu eksperymentu zdecyduj, który główny post chcesz wdrożyć. Głowice są wykonane ze stali nierdzewnej i są zazwyczaj zlecane do produkcji w dowolnym lokalnym warsztacie mechanicznym lub serwisie internetowym (np. eMachineShop).

2. Konfiguracja sprzętu/oprogramowania elektronicznego (komputer jednopłytkowy, mikrokontrolery ESP32, Rysunek 2)

  1. Konfiguracja komputera jednopłytkowego.
    UWAGA: Komputer jednopłytkowy znajdujący się w Tabeli Materiałów (Raspberry Pi 4B) jest optymalny dla tej konfiguracji, ponieważ ma wbudowany procesor graficzny ułatwiający renderowanie środowiska VR oraz dwa porty HDMI do kontroli/monitorowania eksperymentów i projekcji VR. Inne komputery jednopłytkowe o tych cechach mogą być potencjalnie zastąpione, ale niektóre z poniższych instrukcji mogą być specyficzne dla Raspberry Pi.
    1. Pobierz jednopłytkową aplikację imager komputerowy na komputer i zainstaluj system operacyjny (obecnie Raspberry Pi OS r.2021-05-07) na karcie microSD (16+ GB). Włóż kartę i uruchom komputer jednopłytkowy.
    2. Skonfiguruj komputer jednopłytkowy dla biblioteki pi3d Python 3D: (pasek menu) Preferencje > konfiguracji Raspberry Pi.
      1. Kliknij Wyświetl > wygaszanie ekranu>
        2. wyłączyć.
      2. Kliknij Interfejsy > Port szeregowy > włączyć.
      3. Kliknij Wydajność > pamięci GPU > 256 (MB).
    3. Uaktualnij pakiet biblioteki obrazów Pythona dla pi3d: (terminal)> sudo pip3 install pillow --upgrade.
    4. Zainstaluj pakiet pi3d Python 3D dla komputera jednopłytkowego: (terminal)> sudo pip3 install pi3d.
    5. Zwiększ poziom wyjściowy HDMI dla projektora: (terminal)> sudo nano /boot/config.txt, odkomentuj config_hdmi_boost=4, zapisz i uruchom ponownie.
    6. Pobierz i zainstaluj zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) z arduino.cc/en/software (np. arduino-1.8.19-linuxarm.tar.gz), które jest potrzebne do załadowania kodu na enkoder obrotowy i zachowanie mikrokontrolerów ESP32.
    7. Zainstaluj obsługę mikrokontrolera ESP32 na IDE:
      1. Kliknij Plik > Preferencje > dodatkowe adresy URL menedżera zarządu = https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json
      2. Kliknij Narzędzia > Tablice > Menedżer tablic > ESP32 (by Espressif). Zainstaluj wersję 2.0.0 (przekazywanie obecnie kończy się niepowodzeniem w wersji 2.0.4).
    8. Pobierz i zainstaluj środowisko IDE przetwarzania z https://github.com/processing/processing4/releases (np. processing-4.0.1-linux-arm32.tgz), które jest niezbędne do nagrywania i kreślenia w trybie online zachowania myszy podczas VR.
      UWAGA: W razie potrzeby środowiska Arduino i Processing mogą być uruchamiane na oddzielnym komputerze PC od komputera jednopłytkowego VR.
  2. Skonfiguruj połączenia enkodera obrotowego ESP32.
    UWAGA: Enkoder obrotowy sprzężony z osią koła mierzy obrót koła za pomocą lokomocji myszy, który jest zliczany za pomocą mikrokontrolera ESP32. Zmiany pozycji są następnie przesyłane do portu szeregowego GPIO komputera jednopłytkowego w celu sterowania ruchem w środowisku wirtualnym za pomocą pakietu oprogramowania graficznego, a także do zachowania ESP32 w celu sterowania strefami nagrody (Rysunek 2).
    1. Podłącz przewody między komponentem enkodera obrotowego a obrotowym ESP32. Enkodery obrotowe mają zazwyczaj cztery przewody: +, GND, A i B (dwie linie cyfrowe dla enkoderów kwadraturowych). Podłącz je za pomocą przewodów połączeniowych do ESP32 3,3 V, GND, 25, 26 (w przypadku dołączonego kodu).
    2. Podłącz przewody szeregowe RX/TX między obrotowym ESP32 a zachowaniem ESP32. Wykonaj proste połączenie dwuprzewodowe między obrotowym ESP32 Serial0 RX/TX (odbiór/nadawanie) a portem Serial2 zachowania ESP32 (TX/RX, piny 17, 16; patrz port Serial2 po prawej stronie płytki PCB OMwSmall). Spowoduje to przeniesienie informacji o ruchu z enkodera obrotowego do konfiguracji zachowania dla stref przestrzennych, takich jak strefy nagrody.
    3. Podłącz przewody szeregowe RX/TX między obrotowym ESP32 a GPIO komputera jednopłytkowego (lub bezpośrednie połączenie USB). Wykonać dwużyłowe połączenie pomiędzy pinami 14, 15 GPIO komputera jednopłytkowego (RX/TX) a obrotowym ESP32 Serial2 (TX/RX, piny 17, 16). Spowoduje to przeniesienie informacji o ruchu z enkodera obrotowego do graficznego pakietu oprogramowania działającego na komputerze jednopłytkowym.
      UWAGA: Ten krok jest konieczny tylko wtedy, gdy obrotowy ESP32 nie jest podłączony przez USB (tj. jest to połączenie szeregowe GPIO w "/dev/ttyS0"), ale w przeciwnym razie kod HallPassVR_wired.py musi zostać zmodyfikowany tak, aby używał "/dev/ttyUSB0". To połączenie przewodowe zostanie zastąpione bezprzewodowym połączeniem Bluetooth w przyszłych wersjach.
    4. Podłącz obrotowy ESP32 USB do komputera jednopłytkowego USB (lub innego komputera z uruchomionym IDE), aby przesłać początkowy kod enkodera obrotowego.
  3. Skonfiguruj zachowanie połączeń ESP32 ze sprzętem behawioralnym (za pośrednictwem płytki PCB OpenMaze).
    UWAGA: Mikrokontroler ESP32 będzie kontrolował wszystkie interakcje ze zwierzętami nie-VR (dostarczanie bodźców i nagród nie-VR, wykrywanie lizania myszy), które są połączone za pomocą ogólnej płytki PCB "breakout board" dla ESP32, "OMwSmall", której projekty są dostępne za pośrednictwem strony internetowej OpenMaze (www.openmaze.org). Płytka drukowana zawiera elementy elektroniczne niezbędne do napędzania elementów elektromechanicznych, takich jak zawory elektromagnetyczne używane do dostarczania płynnych nagród.
    1. Podłącz zawór elektromagnetyczny cieczy 12 V do wyjścia IC ULN2803 po lewej stronie płytki PCB OMwSmall (pin 12 w example konfiguracja i kod). Ten układ scalony bramkuje zasilanie 12 V do zaworu elektromagnetycznego nagrody, sterowanego przez wyjście GPIO na zachowaniu mikrokontrolera ESP32.
    2. Podłącz port lizania do wejścia dotykowego ESP32 (np. T0, GPIO4 w przykładowym kodzie). ESP32 ma wbudowany pojemnościowy czujnik dotyku na określonych pinach, który zachowanie kodu ESP32 wykorzystuje do wykrywania lizania przez mysz dołączonego metalowego portu lizania podczas zachowania VR.
    3. Podłącz przewody szeregowe RX/TX między zachowaniem ESP32 Serial2 (styki 16, 17) a enkoderem obrotowym ESP32 Serial0 (patrz krok 2.2.2).
    4. Podłącz USB do portu USB komputera jednopłytkowego (lub innego komputera), aby wgrać nowe programy do zachowania ESP32 dla różnych paradygmatów eksperymentalnych (np. liczba/lokalizacja stref nagrody) i przechwycić dane o zachowaniu za pomocą dołączonego szkicu przetwarzania.
    5. Podłącz adapter ścienny 12 V DC do złącza gniazda baryłkowego 2.1 mm na płytce PCB ESP32 OMwSmall, aby zapewnić zasilanie zaworu elektromagnetycznego nagrody.
    6. Podłącz wyjście HDMI #2 komputera jednopłytkowego do portu HDMI projektora; spowoduje to przeniesienie środowiska VR renderowanego przez procesor graficzny komputera jednopłytkowego na ekran projekcyjny.
    7. (Opcjonalnie) Podłącz przewód synchronizacyjny (pin 26) do konfiguracji obrazowania neuronowego lub zapisu elektrofizjologicznego. Sygnał TTL (tranzystor-tranzystor-logika) o napięciu 3,3 V będzie wysyłany co 5 sekund, aby ustawić systemy z dokładnością bliską milisekundy.
  4. Skonfiguruj oprogramowanie: Załaduj oprogramowanie układowe/oprogramowanie do enkodera obrotowego ESP32 (Rysunek 2B) i zachowuj ESP32 (Rysunek 2E) za pomocą IDE i pobierz oprogramowanie VR Python na komputer jednopłytkowy. Zobacz https://github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software.
    1. Najpierw podłącz enkoder obrotowy ESP32 do portu USB komputera jednopłytkowego - zostanie on automatycznie nazwany przez system operacyjny "/dev/ttyUSB0".
    2. Załaduj kod enkodera obrotowego: Otwórz plik RotaryEncoder_Esp32_VR.ino w IDE, a następnie wybierz ESP32 w obszarze Narzędzia > Tablice > Moduł deweloperski ESP32. Wybierz port ESP32, klikając Narzędzia > Port > /dev/ttyUSB0, a następnie kliknij Prześlij.
    3. Podłącz zachowanie ESP32 do portu USB komputera jednopłytkowego - zostanie on nazwany przez system operacyjny "/dev/ttyUSB1".
    4. Załaduj kod sekwencji zachowania do zachowania ESP32 (IDE, ESP32 Dev Module już wybrane), a następnie kliknij Narzędzia > Port > /dev/ttyUSB1 i kliknij Upload: wheel_VR_behavior.ino.
    5. Przetestuj połączenia szeregowe, wybierając port szeregowy dla każdego ESP32 w IDE (Tools > Port > /dev/ttyUSB0 lub /dev/ttyUSB1), a następnie klikając Narzędzia > Monitor szeregowy (szybkość transmisji: 115,200), aby obserwować wyjście szeregowe z płytki obrotowej (USB0) lub płytki zachowania (USB1). Obróć pokrętło, aby zobaczyć nieprzetworzone wyjście ruchu z obrotowego ESP32 na USB0 lub sformatowane wyjście ruchu z zachowania ESP32 na USB1.
    6. Pobierz graficzny pakiet oprogramowania Python z https://github.com/GergelyTuri/HallPassVR/tree/master/software/HallPassVR (do /home/pi/Documents). Ten folder zawiera wszystkie pliki niezbędne do uruchomienia graficznego pakietu oprogramowania, jeśli pakiet pi3d Python3 został wcześniej poprawnie zainstalowany (krok 2.1).

3. Uruchamianie i testowanie pakietu oprogramowania graficznego

UWAGA: Uruchom graficzny interfejs użytkownika pakietu oprogramowania, aby zainicjować środowisko ścieżki liniowej VR, skalibruj odległości w oprogramowaniu VR i kodzie ESP32 zachowania, a następnie przetestuj akwizycję i wykreślenie online zachowania myszy podczas biegania i lizania za pomocą dołączonego szkicu języka przetwarzania.

  1. Otwórz okno terminala w komputerze jednopłytkowym i przejdź do folderu HallPassVR (terminal:> cd /home/pi/Documents/HallPassVR/HallPassVR_Wired)
  2. Uruchom VR GUI: (terminal)> python3 HallPassVR_GUI.py (otworzy się okno GUI, Rysunek 3A).
  3. Graficzny graficzny interfejs użytkownika oprogramowania
    1. Wybierz i dodaj cztery elementy (obrazy) z listy (lub wybierz wstępnie zapisany wzór poniżej, a następnie kliknij Prześlij) dla każdego z trzech wzorów wzdłuż ścieżki, a następnie kliknij Generuj.
      UWAGA: Nowe pliki obrazów (.jpeg) można umieścić w folderze HallPassVR/HallPassVR_wired/images/ELEMENTS przed uruchomieniem GUI.
    2. Wybierz obrazy podłogi i sufitu z menu rozwijanych i ustaw długość ścieżki na 2 m dla tego przykładowego kodu (musi być równa trackLength w milimetrach [mm] w kodzie zachowania ESP32 i kodzie przetwarzania).
    3. Nazwij ten wzór, jeśli chcesz, (będzie przechowywany w HallPassVR_wired/images/PATH_HIST).
    4. Kliknij przycisk Start (poczekaj, aż uruchomi się okno VR, zanim klikniesz w innym miejscu). Środowisko VR pojawi się na ekranie #2 (ekran projekcyjny, Rysunek 3B, C).
  4. Uruchom szkic przetwarzania, aby uzyskać i wykreślić dane behawioralne/ruch.
    1. Otwórz plik VRwheel_RecGraphSerialTxt.pde w środowisku IDE przetwarzania.
    2. Zmień zwierzę = "yourMouseNumber"; zmienna i ustaw sessionMinutes równą długości sesji behawioralnej w minutach.
    3. Kliknij przycisk Uruchom w środowisku IDE przetwarzania.
    4. Sprawdź okno wykresu przetwarzania, które powinno pokazywać aktualną pozycję myszy na wirtualnym torze liniowym podczas obracania się koła, wraz ze strefami nagród i histogramami przebiegu zagrywek, okrążeń i nagród aktualizowanymi co 30 sekund (Rysunek 3D). Przesuń kółko do biegania ręcznie, aby zasymulować działanie myszy w celu przetestowania, lub użyj myszy testowej do wstępnej konfiguracji.
    5. Kliknij okno wykresu i naciśnij q na klawiaturze, aby zatrzymać pobieranie danych behawioralnych. Plik tekstowy ze zdarzeniami i czasami zachowania (zwykle <2 MB na sesję) oraz obraz ostatniego okna wykresu (.png) są zapisywane, gdy upłynie sessionMinutes lub użytkownik naciśnie q, aby wyjść.
      UWAGA: Ze względu na niewielki rozmiar plików wyjściowych .txt szacuje się, że na karcie SD komputera jednopłytkowego można zapisać co najmniej kilka tysięcy nagrań zachowań. Pliki danych można zapisać na pendrivie w celu późniejszej analizy lub, jeśli są podłączone do sieci lokalnej, można nimi zarządzać zdalnie.
  5. Skalibruj długość ścieżki zachowania z długością ścieżki VR.
    1. Przesuwaj koło ręcznie, obserwując korytarz VR i pozycję myszy (na wykresie przetwarzania). Jeśli korytarz VR kończy się przed/po osiągnięciu przez mysz końca wykresu zachowania, stopniowo zwiększaj/zmniejszaj długość ścieżki VR (HallPassVR_wired.py, corridor_length_default, w centymetrach [cm]), aż ścieżka zostanie zresetowana jednocześnie w obu systemach.
      UWAGA: Kod jest obecnie skalibrowany dla koła jezdnego o średnicy 6 cali przy użyciu 256-pozycyjnego kwadraturowego enkodera obrotowego, więc użytkownik może być zmuszony do zmiany kodu VR (HallPassVR_wired.py, corridor_length_default, w centymetrach [cm]) i kodu zachowania (wheel_VR_behavior.ino, trackLength, w milimetrach [mm]), aby uwzględnić inne konfiguracje. Pozycja behawioralna jest jednak resetowana na każdym okrążeniu VR, aby zachować zgodność między systemami.

4. Trening myszy i uczenie się przestrzenne

UWAGA: Myszom wszczepia się implanty do unieruchomienia głowy, przyzwyczaja do zagłówka, a następnie szkoli się, aby stopniowo biegać na kole i lizać płynne nagrody ("losowe żerowanie"). Myszy, które osiągają konsekwentne bieganie i lizanie, są następnie szkolone w zadaniu z ukrytą nagrodą przestrzenną przy użyciu środowiska VR, w którym pojedyncza strefa nagrody jest prezentowana zgodnie ze wskazówką wizualną na wirtualnym torze liniowym. Uczenie się przestrzenne jest następnie mierzone jako zwiększona selektywność lizania dla pozycji bezpośrednio przed strefą nagrody.

  1. Operacja implantacji głowy: Ta procedura jest szczegółowo opisana w innym miejscu w tym czasopiśmie i w innych, więc zapoznaj się z tą literaturą, aby uzyskać szczegółowe instrukcje7,17,18,19,20,21.
  2. Harmonogram nawadniania
    1. Ogranicz ilość wody na 24 godziny przed pierwszym użyciem (patrz poniżej) i pozwól na spożycie wody ad libitum po każdej sesji przyzwyczajenia lub zachowania z ograniczeniem głowy. Zmniejszaj czas dostępności wody stopniowo przez trzy dni podczas przyzwyczajenia do około 5 minut i dostosuj ilość dla poszczególnych myszy tak, aby ich masa ciała nie spadła poniżej 80% ich wagi sprzed ograniczenia. Codziennie monitoruj wagę każdego zwierzęcia, a także obserwuj stan każdej myszy pod kątem oznak odwodnienia22. Myszy, które nie są w stanie utrzymać 80% masy ciała sprzed ograniczenia lub wydają się odwodnione, powinny zostać usunięte z badania i zapewnić im dostęp do wody.
      UWAGA: Ograniczenie wody jest konieczne, aby zmotywować myszy do biegania na kole za pomocą płynnych nagród, a także do wykorzystania lizania przestrzennego jako wskazania wyuczonych lokalizacji na torze. Wytyczne instytucjonalne mogą się różnić co do szczegółowych instrukcji dotyczących tej procedury, dlatego użytkownik musi skonsultować się z indywidualnymi instytucjonalnymi komitetami ds. opieki nad zwierzętami, aby zapewnić zdrowie i dobrostan zwierząt podczas ograniczeń w dostępie do wody.
  3. Obsługa: Z wszczepionymi myszami należy obchodzić się codziennie, aby przyzwyczaić je do kontaktu z człowiekiem, po czym jako wzmocnienie można podawać ograniczoną ilość wody ad libitum (1-5 minut / dzień, 2 dni do 1 tygodnia).
  4. Przyzwyczajenie do zagłówka
    1. Przyzwyczajaj myszy do zagłówka przez coraz dłuższy czas, umieszczając je w aparacie zagłówkowym, jednocześnie nagradzając je okazjonalnymi kroplami wody, aby zmniejszyć stres związany z mocowaniem głowy.
    2. Zacznij od 5-minutowej fiksacji głowy i zwiększaj czas trwania o 5 minut dziennie, aż myszy będą w stanie tolerować fiksację do 30 minut. Usuń myszy z aparatu fiksacyjnego, jeśli wydają się mieć problemy lub mało się ruszają. Jednak myszy na ogół zaczynają biegać na kole spontanicznie w ciągu kilku sesji, co oznacza, że są gotowe do następnego etapu treningu.
      UWAGA: Myszy, które wielokrotnie zmagają się z zagłówkiem lub nie biegają i nie liżą w poszukiwaniu nagrody, powinny zostać regresowane do wcześniejszych etapów treningu i usunięte z badania, jeśli nie osiągną postępów przez trzy takie cykle naprawcze (patrz Tabela 1).
  5. Trening biegania/lizania (losowe żerowanie)
    UWAGA: Aby wykonać zadanie uczenia się przestrzennego w środowisku VR, myszy muszą najpierw nauczyć się biegać na kole i konsekwentnie lizać, aby od czasu do czasu otrzymać nagrody. Progresja parametrów behawioralnych instrumentu jest kontrolowana przez mikrokontroler zachowania ESP32.
    1. Losowe żerowanie z nagrodami nieoperacyjnymi
      1. Uruchom graficzny graficzny interfejs użytkownika ze ścieżką do dowolnych elementów wizualnych (wybór użytkownika, patrz krok 3.3).
      2. Prześlij program behawioralny do zachowania ESP32 z wieloma nagrodami nieoperacyjnymi (zmienne kodowe: isOperant=0, numRew=4, isRandRew=1), aby uwarunkować myszy do biegania i lizania. Uruchom myszy w 20-30 minutowych sesjach, aż myszy będą biegać przez co najmniej 20 okrążeń na sesję i lizać, aby uzyskać nagrody prezentowane w losowych lokalizacjach (od jednej do czterech sesji).
    2. Losowe zbieranie z nagrodami za działanie na co drugi okrążenie
      1. Prześlij program behawioralny z altOpt=1 (naprzemienne okrążenia instrumentalne/nieoperacyjne) i trenuj myszy, aż zaczną lizać zarówno nieoperacyjne, jak i instrumentalne strefy nagrody (od jednej do czterech sesji).
    3. W pełni funkcjonalne losowe żerowanie
      1. Prześlij program behawioralny z czterema operacyjnymi losowymi strefami nagrody (zmienne kodu ESP32 zachowania: isOperant=1, numRew=4, isRandRew=1). Pod koniec tego etapu treningu myszy powinny biegać konsekwentnie i wykonywać liźnięcia testowe na całej długości ścieżki (od jednej do czterech sesji; Rysunek 4A).
  6. Uczenie przestrzenne
    UWAGA: Przeprowadź eksperyment uczenia się przestrzennego z pojedynczą ukrytą strefą nagrody w pewnej odległości od pojedynczej wskazówki wizualnej, wybierając korytarz o długości 2 m z ciemnymi panelami wzdłuż toru i pojedynczym panelem bodźców wizualnych o wysokim kontraście pośrodku jako wskazówkę wizualną (pozycja 0,9-1,1 m), analogicznie do ostatnich eksperymentów z przestrzennymi wskazówkami węchowymi20. Myszy muszą lizać strefę nagrody (w pozycji 1,5-1,8 m) znajdującą się w pewnej odległości od wizualnej wskazówki w wirtualnym środowisku toru liniowego.
    1. Uruchom program graficzny ze ścieżką ciemnego korytarza z pojedynczą wskazówką wizualną pośrodku (np. szachownica, patrz krok 3.3, Rysunek 3A).
    2. Prześlij program behawioralny z pojedynczą ukrytą strefą nagrody do zachowania ESP32 (zmienne kodu zachowania ESP32: isOperant=1, isRandRew=0, numRew=1, rewPosArr[]= {1500}).
    3. Delikatnie umieść mysz w aparacie do mocowania głowy, dostosuj dziobek lizawki do miejsca tuż przed ustami myszy i ustaw kółko myszy na środku strefy ekranu projekcyjnego. Upewnij się, że główka myszy znajduje się w odległości ~12-15 cm od ekranu po ostatnich regulacjach.
    4. Ustaw nazwę zwierzęcia w szkicu przetwarzania, a następnie naciśnij uruchom w środowisku IDE przetwarzania, aby rozpocząć pobieranie i wykreślanie danych behawioralnych (patrz krok 3.4).
    5. Uruchom mysz przez 30-minutowe sesje z pojedynczą ukrytą strefą nagród i pojedynczym korytarzem VR z wskazówką wizualną.
    6. Offline: pobierz plik danych .txt z folderu Processing sketch i przeanalizuj zachowanie lizania przestrzennego (np. w Matlabie z dołączonymi plikami procVRbehav.m i vrLickByLap.m).
      UWAGA: Myszy powinny początkowo wykonywać testowe liźnięcia na całej wirtualnej ścieżce ("losowe żerowanie"), a następnie zacząć lizać selektywnie tylko w pobliżu miejsca nagrody, postępując zgodnie ze wskazówką wizualną VR (Rysunek 4).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten otwarty zestaw behawioralny wirtualnej rzeczywistości pozwolił nam określić ilościowo zachowanie lizania jako odczyt uczenia przestrzennego, gdy myszy z krępowaną głową poruszały się po wirtualnym środowisku liniowym. Siedem myszy C57BL/6 obojga płci w wieku 4 miesięcy umieszczono w ograniczonym harmonogramie nawadniania i najpierw przeszkolono do ciągłego lizania na niskich poziomach podczas biegania na kole w celu uzyskania losowych nagród przestrzennych ("losowe żerowanie") bez VR. Chociaż ich wydajność początkowo...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten system VR o otwartym kodzie źródłowym dla myszy będzie działał tylko wtedy, gdy połączenia szeregowe zostaną prawidłowo wykonane między mikrokontrolerami obrotowymi i behawioralnymi ESP32 a komputerem jednopłytkowym (krok 2), co można potwierdzić za pomocą monitora szeregowego IDE (krok 2.4.5). Aby uzyskać pomyślne wyniki behawioralne z tego protokołu (krok 4), myszy muszą być przyzwyczajone do aparatu i czuć się komfortowo biegając na kole w celu uzyskania płynnych nagród (kroki 4.3-4.5). Wymaga to wystarczającego (...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Clay Lacefield jest założycielem i opiekunem firmy OpenMaze.org, która udostępnia projekty płytek PCB OMwSmall używanych w tym protokole do bezpłatnego pobrania.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Chcielibyśmy podziękować Noah Pettitowi z laboratorium Harveya za dyskusję i sugestie podczas opracowywania protokołu w tym rękopisie. Praca ta została wsparta nagrodą BBRF Young Investigator Award i NIMH 1R21MH122965 (G.F.T.), a także NINDS R56NS128177 (R.H., C.L.) i NIMH R01MH068542 (R.H.).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Pręt aluminiowy o średnicy 1/4 "McMaster-Carr9062K263" długości do osi koła
1/4"-20 z walcowym, 3/4" długości (x2)Amazon.comB09ZNMR41Vdo mocowania uchwytów słupków głowicy do słupków optycznych
Aluminiowy pręt 2"x7" z rowkiem T (x2)8020.net1020Rama montażowa koła/zwierzęcia
Średnica 6", szerokość 3" Cylinder akrylowy (1/8" gruby)Canal Plastics33210090702Koło jezdne (niestandardowa szerokość cięta na canalplastics.com)
z gniazdowym 8-32 x 1/2"McMaster-Carr92196A194mocujący słupek głowicy do słupka optycznego 
Regulowane ramię (14")Amazon.comB087BZGKSLdo przytrzymania/regulacji wylewki lizawki
Kod analizy (MATLAB)niestandardowyplik zapisany w kodzie github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis
Kołnierz montażowy osi, 1/4" IDPololu1993do montażu koła do osi
Łożysko kulkowe (5/8" OD, 1/4" ID, x2)McMaster-Carr57155K324do montażu osi koła do ramy
Kod Behavior ESP32niestandardowyplik napisany w kodzie github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino / tablicy zachowań
Czarne nieprzezroczyste matowe arkusze akrylowe (grubość 1/4 ")Canal Plastics32918353422laserowo wycięty plik przy montażu ekranu github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR
Przezroczysty arkusz akrylowy (grubość 1/4 "),Canal Plastics32920770574laserowo wycięty plik w github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR zespół koła
ESP32 devKitC v4 (x2)Amazon.comB086YS4Z3Fmikrokontroler do zachowania i enkoder obrotowy
ESP32 shieldOpenMaze.orgOMwSmallopis na www.openmaze.org (https://claylacefield.wixsite.com/openmazehome/copy-of-om2shield). Pliki gerber ZIP w: https://github.com/claylacefield/OpenMaze/tree/master/OM_PCBs
Łączniki i wsporniki 8020.net4138, 3382,3280do montażu ramy koła
Edmund Optics66-526, 66-527opcjonalnie dla zachowania. Głowica dostrajająca do obrazowania
Pythona HallPassVRniestandardowyplik napisany w github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR
Uchwytniestandardowyprojekt Plik projektu 3D na github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR montażu na głowie / zacisku na słupku
Projektor LEDTexasInstruments DLPDLCR230NPEVMlub inny mały projektor LED
Lick wylewkaVWR20068-638(lub ~16 G metalowa rurka podskórna)
M 2,5 x 6 dociskoweMcMaster-Carr92015A097zabezpieczające słupek głowicy 
Matowy biały papier dyfuzyjnyAmazon.commateriał ekranu
Metalowe słupkizamówienie Plikprojektu 3D na github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR Projekty montażu na głowicy/słupka głowicy
Różne rurki i adaptery do rurek (1/16" ID)do budowy linii wodnej
Optyczna płytka stykowaThorlabszgodnie z wymaganiami użytkownika
Słupki optyczne, średnica 1/2" (2x)ThorlabsTR4do ustawiania mocowania głowy
Kod przetwarzanianiestandardowy plik napisanyw kodzie
github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing Raspberry Pi 4Braspberry.com, adafruit.comKomputer jednopłytkowy do renderowania środowiska HallPassVR.
Zacisk kątowyThorlabsRA90do ustawiania mocowania głowicy
Enkoder obrotowy (kwadratura, 256 kroków)DigiKeyENS1J-B28-L00256Ldo pomiaru obrotów koła
Enkoder obrotowy ESP32 kodniestandardowy plik zapisanyw kodzie github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino/Enkoder obrotowy
SCIGRIP 10315 cement akrylowyAmazon.com
Łącznik wałuMcMaster-Carr9861T426do sprzężenia wału enkodera obrotowego z osią
Srebrne lustrzane arkusze akryloweCanal Plastics32913817934laserowo wycięty plik przy montażu ekranu github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR
Zawór elektromagnetycznyParker003-0137-900do podawania nagród wodnych
dla goniometrów , Kod na słupek głowy na

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Lisman, J., et al. Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition. Nature Neuroscience. 20 (11), 1434-1447 (2017).
  2. Buzsaki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
  3. O'Keefe, J., Dostrovsky, J. The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research. 34 (1), 171-175 (1971).
  4. O'Keefe, J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Experimental Neurology. 51 (1), 78-109 (1976).
  5. Fyhn, M., Molden, S., Witter, M. P., Moser, E. I., Moser, M. B. Spatial representation in the entorhinal cortex. Science. 305 (5688), 1258-1264 (2004).
  6. Letzkus, J. J., et al. A disinhibitory microcircuit for associative fear learning in the auditory cortex. Nature. 480 (7377), 331-335 (2011).
  7. Lacefield, C. O., Pnevmatikakis, E. A., Paninski, L., Bruno, R. M. Reinforcement learning recruits somata and apical dendrites across layers of primary sensory cortex. Cell Reports. 26 (8), 2000-2008 (2019).
  8. Dombeck, D. A., Harvey, C. D., Tian, L., Looger, L. L., Tank, D. W. Functional imaging of hippocampal place cells at cellular resolution during virtual navigation. Nature Neuroscience. 13 (11), 1433-1440 (2010).
  9. Gauthier, J. L., Tank, D. W. A dedicated population for reward coding in the hippocampus. Neuron. 99 (1), 179-193 (2018).
  10. Rickgauer, J. P., Deisseroth, K., Tank, D. W. Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields. Nature Neuroscience. 17 (12), 1816-1824 (2014).
  11. Yadav, N., et al. Prefrontal feature representations drive memory recall. Nature. 608 (7921), 153-160 (2022).
  12. Priestley, J. B., Bowler, J. C., Rolotti, S. V., Fusi, S., Losonczy, A. Signatures of rapid plasticity in hippocampal CA1 representations during novel experiences. Neuron. 110 (12), 1978-1992 (2022).
  13. Heys, J. G., Rangarajan, K. V., Dombeck, D. A. The functional micro-organization of grid cells revealed by cellular-resolution imaging. Neuron. 84 (5), 1079-1090 (2014).
  14. Harvey, C. D., Collman, F., Dombeck, D. A., Tank, D. W. Intracellular dynamics of hippocampal place cells during virtual navigation. Nature. 461 (7266), 941-946 (2009).
  15. Pettit, N., et al. Harvey Lab Mouse VR. , Available from: https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR (2021).
  16. Pettit, N. L., Yap, E. L., Greenberg, M. E., Harvey, C. D. Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus. Nature. 609 (7926), 327-334 (2022).
  17. Turi, G. F., et al. Vasoactive intestinal polypeptide-expressing interneurons in the hippocampus support goal-oriented spatial learning. Neuron. 101 (6), 1150-1165 (2019).
  18. Ulivi, A. F., et al. Longitudinal two-photon imaging of dorsal hippocampal CA1 in live mice. Journal of Visual Experiments. (148), e59598(2019).
  19. Wang, Y., Zhu, D., Liu, B., Piatkevich, K. D. Craniotomy procedure for visualizing neuronal activities in hippocampus of behaving mice. Journal of Visual Experiments. (173), e62266(2021).
  20. Tuncdemir, S. N., et al. Parallel processing of sensory cue and spatial information in the dentate gyrus. Cell Reports. 38 (3), 110257(2022).
  21. Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., Tank, D. W. Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice. Neuron. 56 (1), 43-57 (2007).
  22. Guo, Z. V., et al. Procedures for behavioral experiments in head-fixed mice. PLoS One. 9 (2), 88678(2014).
  23. Jordan, J. T., Gonçalves, J. T. Silencing of hippocampal synaptic transmission impairs spatial reward search on a head-fixed tactile treadmill task. bioRxiv. , (2021).
  24. Urai, A. E., et al. Citric acid water as an alternative to water restriction for high-yield mouse behavior. eNeuro. 8 (1), (2021).
  25. Saleem, A. B., Diamanti, E. M., Fournier, J., Harris, K. D., Carandini, M. Coherent encoding of subjective spatial position in visual cortex and hippocampus. Nature. 562 (7725), 124-127 (2018).
  26. Ravassard, P., et al. Multisensory control of hippocampal spatiotemporal selectivity. Science. 340 (6138), 1342-1346 (2013).
  27. Aghajan, Z. M., et al. Impaired spatial selectivity and intact phase precession in two-dimensional virtual reality. Nature Neuroscience. 18 (1), 121-128 (2015).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Virtual Reality SystemSpatial LearningHead Restrained MiceOpen Source HardwareBehavioral ExperimentsNeural Circuit ActivityLocomotion MeasurementVisual StimuliSingle Board ComputerReward Conditioning

Related Articles