Name: Zautomatyzowane sięganie pojedynczych śruin szczura z 3-wymiarową rekonstrukcją trajektorii łap i palców (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-07-10T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 52 s
Description: Poznaj zautomatyzowaną metodę sięgania u szczurów z trójwymiarową rekonstrukcją kinematyczki kończyny przedniej. Technika ta minimalizuje wysiłek eksperymentatora i umożliwia efektywną analizę zręcznych umiejętności w badaniach neurobiologicznych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Autorzy chcieliby podziękować Karunesh Ganguly i jego laboratorium za porady dotyczące umiejętnego dotarcia do celu, a także Alexandrowi i Mackenzie Mathis za pomoc w adaptacji DeepLabCut. Prace te były wspierane przez National Institute of Neurological Disease and Stroke (grant nr K08-NS072183) oraz University of Michigan.

<ol><li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+apparatus+to+combine+parameterized+reaching+and+grasping+movements+in+3D+space%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space.</a> Journal of Neuroscience Methods. , (2018).</li>
<li>Sacrey, L. A. R. A., Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Similar+hand+shaping+in+reaching-for-food+%28skilled+reaching%29+in+rats+and+humans+provides+evidence+of+homology+in+release%2C+collection%2C+and+manipulation+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Similar hand shaping in reaching-for-food (skilled reaching) in rats and humans provides evidence of homology in release, collection, and manipulation movements.</a> Behavioural Brain Research. 204, 153-161 (2009).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Kolb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decortication+abolishes+place+but+not+cue+learning+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Decortication abolishes place but not cue learning in rats.</a> Behavioural Brain Research. 11, 123-134 (1984).</li>
<li>Klein, A., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Skilled+Forelimb+Movement+in+Rats%3A+The+Single+Pellet+Reaching+Test+and+Staircase+Test%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Protocols+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Analysis of Skilled Forelimb Movement in Rats: The Single Pellet Reaching Test and Staircase Test.</a> Current Protocols in Neuroscience. 58, 8.28.1-8.28.15 (2012).</li>
<li>Whishaw, I. Q., Pellis, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+structure+of+skilled+forelimb+reaching+in+the+rat%3A+a+proximally+driven+movement+with+a+single+distal+rotatory+component%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">The structure of skilled forelimb reaching in the rat: a proximally driven movement with a single distal rotatory component.</a> Behavioural Brain Research. 41, 49-59 (1990).</li>
<li>Zeiler, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medial+premotor+cortex+shows+a+reduction+in+inhibitory+markers+and+mediates+recovery+in+a+mouse+model+of+focal+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke.</a> Stroke. 44, 483-489 (2013).</li>
<li>Fenrich, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+single+pellet+grasping+using+automated+ad+libitum+full-time+training+robot%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot.</a> Behavioural Brain Research. 281, 137-148 (2015).</li>
<li>Azim, E., Jiang, J., Alstermark, B., Jessell, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skilled+reaching+relies+on+a+V2a+propriospinal+internal+copy+circuit%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Skilled reaching relies on a V2a propriospinal internal copy circuit.</a> Nature. , (2014).</li>
<li>Guo, J. Z. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortex+commands+the+performance+of+skilled+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Cortex commands the performance of skilled movement.</a> Elife. 4, e10774(2015).</li>
<li>Nica, I., Deprez, M., Nuttin, B., Aerts, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+Assessment+of+Endpoint+and+Kinematic+Features+of+Skilled+Reaching+in+Rats%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Behavioral+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Automated Assessment of Endpoint and Kinematic Features of Skilled Reaching in Rats.</a> Frontiers in Behavioral Neuroscience. 11, 255(2017).</li>
<li>Wong, C. C., Ramanathan, D. S., Gulati, T., Won, S. J., Ganguly, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+behavioral+box+to+assess+forelimb+function+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated behavioral box to assess forelimb function in rats.</a> Journal of Neuroscience Methods. 246, 30-37 (2015).</li>
<li>Torres-Espín, A., Forero, J., Schmidt, E. K. A., Fouad, K., Fenrich, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+motorized+pellet+dispenser+to+deliver+high+intensity+training+of+the+single+pellet+reaching+and+grasping+task+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioural+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">A motorized pellet dispenser to deliver high intensity training of the single pellet reaching and grasping task in rats.</a> Behavioural Brain Research. 336, 67-76 (2018).</li>
<li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepLabCut%3A+markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nature Neuroscience. 21, 1281-1289 (2018).</li>
<li>Ellens, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+rat+single+pellet+reaching+system+with+high-speed+video+capture%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An automated rat single pellet reaching system with high-speed video capture.</a> Journal of Neuroscience Methods. 271, 119-127 (2016).</li>
</ol>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Umiejętne docieranie do gryzoni stało się standardowym narzędziem do badania fizjologii i patofizjologii układu ruchu. Opisaliśmy, jak wdrożyć zautomatyzowane zadanie umiejętności sięgania szczura, które umożliwia: trening i testowanie przy minimalnym nadzorze, rekonstrukcję trajektorii 3D łapy i palca (podczas sięgania, chwytania i chowania łapy), identyfikację łapy w czasie rzeczywistym podczas sięgania oraz synchronizację z zewnętrzną elektroniką. Doskonale nadaje się do korelowania kinematyki kończyn przednich z fizj...

Ludzie polegają w dużym stopniu na umiejętnościach zręcznościowych, definiowanych jako ruchy, które wymagają precyzyjnie skoordynowanych ruchów wielostawowych i palcowych. Na umiejętności te wpływa szereg powszechnych patologii ośrodkowego układu nerwowego, w tym zmiany strukturalne (np. udar, guz, zmiany demielinizacyjne), choroby neurodegeneracyjne (np. Choroba Parkinsona) i nieprawidłowości funkcjonalne obwodów motorycznych (np. dystonia). Zrozumienie, w jaki sposób umiejętności zręcznościowe są nabywane i wdrażane przez centralne obwody motoryczne, może zatem poprawić jakość życia dużej populacji. Co więcej, takie zrozumienie może poprawić sprawność motoryczną u zdrowych ludzi poprzez optymalizację strategii treningowych i rehabilitacyjnych.
Analizowanie obwodów neuronalnych leżących u podstaw zręczności u ludzi jest ograniczone względami technologicznymi i etycznymi, co wymaga użycia modeli zwierzęcych. Naczelne są powszechnie wykorzystywane do badania zręczności kończyn ze względu na podobieństwo ich układów motorycznych i repertuaru behawioralnego do ludzi1. Jednak naczelne inne niż ludzie są drogie, mają długi czas pokoleniowania, co ogranicza liczbę badanych i interwencji genetycznych. Co więcej, chociaż zestaw narzędzi neuronaukowych mających zastosowanie do naczelnych jest większy niż do ludzi, wiele najnowszych osiągnięć technologicznych jest albo niedostępnych, albo znacznie ograniczonych u naczelnych.
Umiejętne sięganie do gryzoni jest uzupełniającym podejściem do nauki zręczności motorycznej. Szczury i myszy można wyszkolić, aby sięgały, chwytały i aportowały granulki cukru w stereotypowej sekwencji ruchów homologicznej do ludzkich wzorców sięgania2. Ze względu na ich stosunkowo krótki czas wytwarzania i niższe koszty mieszkaniowe, a także zdolność do zdobywania umiejętności w ciągu kilku dni lub tygodni, możliwe jest studiowanie dużej liczby przedmiotów zarówno w fazie uczenia się, jak i utrwalania umiejętności. Wykorzystanie gryzoni, zwłaszcza myszy, ułatwia również korzystanie z potężnych nowoczesnych narzędzi neuronaukowych (np. optogenetyki, obrazowania wapnia, genetycznych modeli chorób) do badania umiejętności zręcznościowych.
Umiejętne docieranie do gryzoni jest używane od dziesięcioleci do badania normalnej kontroli motorycznej i tego, jak wpływają na nią określone patologie, takie jak udar mózgu i choroba Parkinsona3. Jednak większość wersji tego zadania jest pracochłonna i czasochłonna, co łagodzi korzyści płynące z badania gryzoni. Typowe wdrożenia polegają na umieszczeniu gryzoni w komorze sięgającej z półką przed wąską szczeliną, przez którą gryzoń musi sięgnąć. Badacz ręcznie umieszcza granulki cukru na półce, czeka, aż zwierzę dotrze, a następnie umieszcza kolejny. Zasięgi są oceniane jako sukcesy lub porażki w czasie rzeczywistym lub za pomocą przeglądu wideo4. Jednak samo ocenianie zasięgu jako sukcesów lub porażek ignoruje bogate dane kinematyczne, które mogą dostarczyć informacji o tym, w jaki sposób (a nie tylko czy) docieranie jest upośledzone. Ten problem rozwiązano przez wprowadzenie szczegółowego przeglądu filmów docierających do odbiorców w celu zidentyfikowania i częściowego ilościowego oceny zasięgu podruchów5. Chociaż dodało to trochę danych dotyczących kinematyki zasięgu, znacznie wydłużyło to czas i wysiłek eksperymentatorów. Co więcej, wysoki poziom zaangażowania eksperymentatorów może prowadzić do niespójności w metodologii i analizie danych, nawet w obrębie tego samego laboratorium.
Ostatnio opracowano kilka zautomatyzowanych wersji umiejętnego docierania. Niektóre dołączają do klatki domowej6,7, eliminując potrzebę przenoszenia zwierząt. Zmniejsza to zarówno stres u zwierząt, jak i eliminuje konieczność aklimatyzacji ich w specjalistycznej komorze dosięgowej. Inne wersje pozwalają na śledzenie łap, dzięki czemu można badać zmiany kinematyczne pod wpływem określonych interwencji8,9,10, lub mają mechanizmy automatycznego określania, czy granulki zostały strącone z półki11. Zautomatyzowane zadania związane z umiejętnością sięgania są szczególnie przydatne w przypadku treningu o wysokiej intensywności, ponieważ mogą być wymagane do rehabilitacji po kontuzji12. Zautomatyzowane systemy pozwalają zwierzętom na wykonywanie dużej liczby wysięgów przez długi czas bez konieczności intensywnego zaangażowania badaczy. Co więcej, systemy, które umożliwiają śledzenie łap i automatyczną ocenę wyników, skracają czas poświęcany przez badaczy na analizę danych.
Opracowaliśmy zautomatyzowany system docierania do szczurów z kilkoma specjalistycznymi funkcjami. Po pierwsze, używając ruchomego postumentu do ustawienia śrutu w "pozycji sięgającej" od dołu, uzyskujemy prawie niezakłócony widok na kończynę przednią. Po drugie, system luster umożliwia wiele jednoczesnych widoków zasięgu za pomocą jednej kamery, co pozwala na trójwymiarową (3D) rekonstrukcję trajektorii zasięgu przy użyciu szybkiej kamery o wysokiej rozdzielczości (300 kl./s). Dzięki niedawnemu rozwojowi solidnych algorytmów uczenia maszynowego do śledzenia ruchu bez znaczników13, śledzimy teraz nie tylko łapę, ale także poszczególne kostki, aby uzyskać szczegółowy zasięg i kinematykę uchwytu. Po trzecie, frame-grabber, który wykonuje proste przetwarzanie wideo, umożliwia identyfikację w czasie rzeczywistym różnych faz docierania. Informacje te są wykorzystywane do wyzwalania akwizycji wideo (ciągłe pobieranie wideo nie jest praktyczne ze względu na rozmiar pliku), a także mogą być wykorzystywane do wyzwalania interwencji (np. optogenetyki) w określonych momentach. Wreszcie, poszczególne klatki wideo są wyzwalane przez impulsy logiki tranzystor-tranzystor (TTL), co pozwala na precyzyjną synchronizację wideo z nagraniami neuronowymi (np. elektrofizjologią lub fotometrią). Tutaj opisujemy, jak zbudować ten system, wyszkolić szczury do wykonania zadania, zsynchronizować aparaturę z systemami zewnętrznymi i zrekonstruować trajektorie dotarcia 3D.

<table><tbody><tr><td>przezroczyste panele poliwęglanowe</td><td>TAP Tworzywa sztuczne</td><td></td><td>cięte na zamówienie (patrz projekt ramki)</td></tr> <tr><td>źródło / detektor podczerwieni</td><td>Med Associates</td><td>ENV-253SD</td><td>30-calowa</td></tr><tr><td>kamera</td><td>zasięgu Basler</td><td>acA2000-340kc</td><td>2046 x 1086 CMV2000 340 fps Kolorowa kamera Link</td></tr><tr><td>obiektyw kamery</td><td>Megapiksel (computar)</td><td>M0814-MP2</td><td>2/3 "8mm f1.4 z blokadą Przysłony i do kamery do ustawiania ostrości</td></tr><tr><td></td><td>Basler</td><td>#2000031083</td><td>PoCL Camera Link SDR/MDR Pełny, 5 m - do transmisji danych</td></tr><tr><td>lustra</td><td></td> Siłownik liniowy Amazon <td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Concentrics</td><td>LACT6P</td><td>Siłownik liniowy Skok 6" (nominalny), siła 110 funtów, 12 VDC, z potencjometrem</td></tr><tr><td>zbiornik / lejek na pelety</td><td>Amico (Amazon)</td><td>a12073000ux0890</td><td>Lejek</td></tr> <tr>6"<td>rura prowadząca</td><td>ePlastics</td><td>ACREXT.500X.250</td><td>1/2" OD x 1/4" ID Przezroczysty. Wytłaczana rura akrylowa z pleksi x</td></tr><tr><td>pręt do dostarczania peletów</td> o długości 6 stóp <td>ePlastics</td><td>ACRCAR.250</td><td>0,250 "DIA. Odlewany pręt akrylowy (długość 2 '</td></tr>) <tr><td>plastikowe złącze T</td><td>Stany Zjednoczone Plastic Corp</td> <td># 62065</td><td>3/8 "x 3/8" x 3/8 " Identyfikator węża HDPE Tee</td></tr><tr><td>LED lights</td><td>Oświetlenie EVER</td><td>4100066-DW-F</td><td>Elastyczna wodoodporna taśma świetlna LED 12 V, taśma LED, światło dzienne białe, super jasne 300 jednostek 5050 diod LEDS, szpula 16,4 stopy 5 m Lekki</td></tr><tr><td>podkład</td><td>ePlastics</td><td>ACTLNAT0,125 x 12</td> x <td>36 0,125 "x 12" x 36 "Naturalny arkusz acetalu Folie</td></tr><tr><td>dyfuzora świetlnego</td><td>wynalazki</td><td>23114-01.007x8.5x11</td><td>", matowa dwustronna</td></tr><tr><td>szafka i niestandardowe materiały ramowe</td><td>różne (Home Depot itp.)</td><td></td><td>Płyta pilśniowa 3/4" (wymiary każdej konstrukcji znajdują się w protokole)</td></tr> <tr><td>pianka akustyczna</td><td>Acoustic First</td><td></td><td>FireFlex Wedge Acoustical Foam (2 "Thick)</td></tr><tr><td>wentylatory</td><td>Cooler Master (Amazon)</td><td>B002R9RBO0</td><td>Łożysko karabinowe 80mm Cichy wentylator chłodzący do obudów komputerowych i chłodnic procesora</td></tr><tr><td>Zawiasy do drzwi szafy</td><td>Everbilt (Home Depot</td><td>#14609</td><td>zawias stalowy ciągły (1.4" x 48")</td></tr> <tr><td>kółka szafki</td><td>Everbilt (Home Depot</td><td>#49509</td><td>Kółko z miękką gumową płytą obrotową o nośności 90 funtów i klamce drzwi szafki z hamulcem bocznym</td></tr><tr><td></td><td>Everbilt (Home Depot</td><td>#15094</td><td>Biały lekki uchwyt do drzwi (4,5")</td></tr><tr><td>komputer</td><td>Hewlett Packard</td><td>Z620</td><td>HP Z620 Biurkowa stacja robocza</td></tr><tr><td>Camera Link Frame Grabber</td><td>National Instruments</td><td>#781585-01</td><td>PCIe-1473 Virtex-5 LX50 Camera Link - W pełni</td></tr><tr><td>wielofunkcyjna płyta RIO</td><td>National Instruments</td><td>#781100-01</td><td>PCIe-17841R</td></tr><tr><td>Analogowy do płyty RIO National</td><td>Instruments</td><td>SCH68M-68F-RMIO</td><td>Wielofunkcyjny</td></tr><tr><td>cyfrowy do płyty RIO</td><td>National Instruments</td><td>#191667-01</td><td>SHC68-68-RDIO Cyfrowy do</td></tr><tr><td>analogowej listwy zaciskowej</td> serii R<td>National Instruments</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A Tłumienie szumów, ekranowany blok złączy we/wy</td></tr><tr><td>Cyfrowa listwa zaciskowa</td><td>National Instruments</td><td>#782536-01</td><td>SCB-68A Odrzucający szumy, ekranowany blok złączy I/O</td></tr><tr><td>24-pozycyjny stojak przekaźnikowy</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-RACK24</td><td>Płyta montażowa przekaźnika półprzewodnikowego (przekaźniki typu Gordos/OPTO-22), 24-kanałowy</td></tr><tr><td>przełącznik DC</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-ODC-05</td><td>Moduł przekaźnika półprzewodnikowego, pojedynczy, przełącznik DC, 3 do 60 VDC @ 3.5 A</td></tr><tr><td>DC Sense</td><td>Measurement Computing Corp.</td><td>SSR-IDC-05</td> moduł <td>przekaźnika półprzewodnikowego, pojedynczy, czujnik DC, 3 do 32 VDC</td></tr><tr><td>Zasilacz DC</td><td>BK Precision</td><td>1671A</td><td>Potrójne wyjście 30 V, 5 A Wyświetlacz cyfrowy Zasilacz DC</td></tr><tr><td>Granulki cukru</td><td>Bio Serv</td><td>F0023</td><td>Bezpyłowe granulki precyzyjne, 45 mg, sacharoza (bezsmakowe)</td></tr><tr><td>LabVIEW</td><td>National Instruments</td><td>LabVIEW 2014 SP1, wersje 64 i 32-bitowe</td><td>64-bitowy LabVIEW jest wymagany, aby uzyskać dostęp do wystarczającej ilości pamięci do strumieniowego przesyłania filmów, ale kodowanie FPGA musi być wykonywane w 32-bitowym LabVIEW</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Oprogramowanie</td> do kalibracji i rekonstrukcji <td>trajektorii bloków Matlab R2019a</td><td>jest napisane w Matlabie i wymaga zestawu narzędzi Computer Vision</td></tr></tbody></table>

zautomatyzowane sięganie pojedynczych śruin szczura z 3-wymiarową rekonstrukcją trajektorii łap i palców

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

Umiejętne sięganie gryzoni jest powszechnie używane do nauki zręczności, ale wymaga znacznego czasu i wysiłku do wykonania zadania i przeanalizowania zachowania. W ostatnim czasie opracowano kilka zautomatyzowanych wersji umiejętnego docierania. Tutaj opisujemy wersję, która automatycznie prezentuje granulki szczurom podczas nagrywania wideo w wysokiej rozdzielczości pod różnymi kątami przy dużej liczbie klatek na sekundę (300 kl./s). Łapa i poszczególne palce są śledzone za pomocą DeepLabCut, algorytmu uczenia maszynowego do szacowania pozycji bez znaczników. System ten może być również zsynchronizowany z zapisami fizjologicznymi lub może być wykorzystany do wyzwalania interwencji fizjologicznych (np. stymulacji elektrycznej lub optycznej).

Szczury szybko opanowują umiejętność chwytania po aklimatyzacji do aparatury, a ich wyniki w zakresie liczby prób oraz dokładności stabilizują się w ciągu 1–2 tygodni (Rysunek 5). Na Rysunku 6 przedstawiono przykładowe klatki wideo z zaznaczonymi strukturami zidentyfikowanymi przez DeepLabCut, a Rysunek 7 pokazuje nałożone na siebie trajektorie poszczególnych prób chwytania z jednej sesji. Na koniec, na Rysunku ...

Umiejętne sięganie gryzoni jest powszechnie używane do nauki zręczności, ale wymaga znacznego czasu i wysiłku do wykonania zadania i przeanalizowania zachowania. Opisujemy zautomatyzowaną wersję umiejętnego docierania ze śledzeniem ruchu i trójwymiarową rekonstrukcją trajektorii zasięgu.

Zautomatyzowane sięganie pojedynczych śruin szczura z 3-wymiarową rekonstrukcją trajektorii łap i palców

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the ...

Metoda ta opiera się na ustalonych protokołach docierania do szczurów w celu zautomatyzowania szkolenia i testowania, zapewniając skuteczny sposób na stosunkowo szybkie pozyskiwanie dużych zestawów danych. Minimalizuje wysiłek eksperymentatora, umożliwiając jednocześnie trójwymiarową rekonstrukcję kinematyki kończyn przednich. Kinematyka może być wykorzystana do oceny efektów interwencji precyzyjnie zaplanowanych w czasie lub skorelowana z zapisami fizjologicznymi.Po pewnych poprawkach technikę tę można również zastosować u myszy. Zacznij od włączenia świateł i umieść szczura w komorze wprawnego sięgania. Użyj kleszczy, aby przytrzymać śrut przez szczelinę sięgającą z przodu pudełka.Pozwól szczurowi zjeść trzy granulki z kleszczy. Następnym razem, gdy szczur spróbuje zjeść wypluwkę z kleszczy, odciągnij granulkę i powtarzaj, aż szczur sięgnie po wypluwkę jedną łapą, maksymalnie z 11 sięgnięć, co wskazuje preferencję łapy. Następnie wyrównaj pręt doprowadzający pellet z bokiem sięgającym przeciwlegle do preferowanej łapy szczura.Umieść granulat na pręcie podającym. Następnie użyj kleszczy, aby zwabić szczura granulką, ale skieruj szczura w stronę pręta dostawczego, tak aby jego łapa uderzyła w wypluwkę na pręcie. Po tym, jak szczur spróbuje 10 sięgnąć do pręta dostawczego bez przynęty, przejdź do następnej fazy.Następnie ustaw pręt dostarczający pellet w oparciu o preferencje łapy szczura i ustaw go w pozycji drugiej. Ustaw pozycję wysokości pręta doprowadzającego pelety za pomocą pilota siłownika. Gdy pręt podający znajdzie się na odpowiedniej wysokości, przytrzymaj żądaną liczbę, aż lampka zacznie migać na czerwono, aby ustawić.Następnie umieść szczura w komorze i zwabić szczura do tyłu granulką. Kiedy szczur przesunie się na tyle daleko do tyłu komory, że przerwałby wiązkę podczerwieni, gdyby wersja automatyczna była uruchomiona, przesuń pręt dostarczający granulki do pozycji trzeciej. Na koniec poczekaj, aż szczur sięgnie po wypluwkę, a następnie przesuń pręt do dostarczania pelletu z powrotem do pozycji drugiej.Umieść nowy granulat na pręcie dostawczym, jeśli zostanie strącony. Powtarzaj te kroki stopniowo, nęcąc szczura coraz mniej, aż szczur zacznie do jednego, przesuń się do tyłu, aby poprosić o pellet bez przynęty, a po drugie, natychmiast przejdź do przodu po poproszeniu o pellet z tyłu. Gdy szczur zrobi to 10 razy, rozpocznij trening nad automatycznym zadaniem.Aby skonfigurować zautomatyzowany system, włącz światła w komorze i napełnij zbiornik na pelety. Ustaw pręt doprowadzający granulat zgodnie z preferencjami łapy szczura. Sprawdź, czy pozycje siłownika są ustawione prawidłowo.Następnie włącz komputer i otwórz umiejętny program do docierania. Wprowadź numer identyfikacyjny szczura w obszarze tematu i wybierz preferencję łapy z menu rozwijanego dłoni. Określ ścieżkę zapisu filmów.Następnie ustaw czas sesji i maksymalną liczbę filmów. Ustaw również czas podnoszenia granulek i włącz karę za wczesny zasięg. Następnie, aby wykonać obrazy kalibracyjne, umieść pomocną dłoń w komorze sięgającej i wbij zacisk krokodylkowy przez szczelinę sięgającą.Przytrzymaj kostkę przed szczeliną sięgającą za pomocą zacisku krokodylkowego. Następnie ustaw sześcian tak, aby czerwona strona pojawiła się w górnym lustrze, zielona strona w lewym lustrze, a niebieska strona w prawym lustrze. W programie behawioralnym upewnij się, że próg zwrotu z inwestycji jest ustawiony na bardzo dużą wartość.Kliknij przycisk uruchamiania, a gdy przycisk inicjalizacji kamery zmieni kolor na zielony, naciśnij start, aby rozpocząć pobieranie wideo. Kliknij opcję Cal Mode (Tryb kalibracji), a następnie zrób zdjęcie, klikając opcję Take Cal Image (Zrób zdjęcie kalibracji). Przesuń lekko kostkę i zrób kolejny obraz.Powtórz tę czynność, aby uzyskać łącznie trzy obrazy. Na koniec zatrzymaj program, klikając stop, a następnie kliknij przycisk znaku stop. Wyjmij pomocną dłoń i kostkę z pudełka.Uważaj, aby nie uderzyć w nic w komorze behawioralnej po wykonaniu zdjęć kalibracyjnych tego dnia. Najpierw umieść szczura w komorze wprawnego sięgania. Kliknij białą strzałkę, aby uruchomić program.Następnie ustaw pozycję ROI do wykrywania łapy, dostosowując przesunięcie x, przesunięcie y, szerokość ROI i wysokość ROI. Umieść ROI w lusterku bocznym, które pokazuje grzbiet łapy bezpośrednio przed szczeliną sięgającą i kliknij start, aby rozpocząć program. Gdy szczur nie zbliża się, dostosuj dolną wartość progową ROI, aż wartość wyzwalacza ROI na żywo będzie oscylować między zerem a jeden.Następnie ustaw próg ROI tak, aby był znacznie większy niż wartość wyzwalająca ROI na żywo podczas szturchnięć nosem i niższy niż wartość wyzwalacza ROI na żywo, gdy szczur osiągnie. Dostosuj, aż filmy będą konsekwentnie uruchamiane, gdy szczur dotrze, ale nie wtedy, gdy wsadzi nos przez szczelinę. Monitoruj kilka pierwszych prób, aby upewnić się, że wszystko działa poprawnie.Kiedy szczur dociera przed poproszeniem o granulkę, obserwuj, jak rośnie liczba wczesnych uderzeń. Kiedy szczur dotrze po prośbie o granulkę, obserwuj, jak liczba filmów rośnie, podczas gdy kopia filmu jest zapisywana jako plik kosza. Na koniec, po osiągnięciu czasu sesji lub maksymalnej liczby filmów, naciśnij przycisk znaku stop.Wyniki wskazują, że po 20 dniach szczury nabywają umiejętności sięgania. W tym miejscu pokazane są trajektorie zasięgu z pojedynczej sesji. Stanowi to tylko początkowy postęp łapy dla ułatwienia prezentacji.Ponadto, jeśli wyzwalacz wykrywania łapy nie jest dokładnie ustawiony, istnieje znaczna zmienność w klatce, w której łapa narusza szczelinę sięgania, co może prowadzić do zmienności w tym, kiedy interwencje są wyzwalane podczas ruchów sięgania. Poza ostrożnym obchodzeniem się ze zwierzętami, w niniejszym protokole nie zostaną podjęte żadne środki ostrożności. Najważniejsze jest prawidłowe ustawienie progu ROI, aby filmy lub inne interwencje były uruchamiane w odpowiednich momentach.Metodę tę można połączyć z kilkoma innymi technikami, takimi jak optogenetyka, obrazowanie wapnia i modele genetyczne, które mogą odpowiadać na pytania od podstawowej kontroli motorycznej po patofizjologię zaburzeń ruchowych. Technika ta pozwala na korelację szczegółowej kinematyki zasięgu i uchwycenia z zapisami fizjologicznymi lub interwencjami, umożliwiając naukowcom nie tylko odpowiedź na pytanie, czy, ale także w jaki sposób ruchy zmieniają się wraz ze zmianami obwodów neuronalnych.

automated-rat-single-pellet-reaching-with-3-dimensional

Research

JoVE Journal

Behavior

Zachowanie

Paradygmat jest prezentowany w celu analizy nabywania u szczurów umiejętności sięgania kończynami przednimi do bardzo precyzyjnego dosięgnięcia.

Zdobycie wysoce precyzyjnego zadania dosięgania kończyn przednich u szczurów

Przedstawiono paradygmat do treningu i analizy zautomatyzowanego zadania umiejętnego sięgania u szczurów. Analiza prób ciągnięcia ujawnia wyraźne podprocesy uczenia się motorycznego.

Badanie procesów uczenia się umiejętności motorycznych za pomocą manipulandum robotycznego

Ten manuskrypt opisuje półautomatyczne zadanie, które kwantyfikuje supinację u szczurów. Szczury sięgają, chwytają i supinują kuliste manipulandum. Szczur jest nagradzany śrutem, jeśli kąt skrętu przekroczy kryterium ustawione przez użytkownika. To zadanie zwiększa przepustowość, wrażliwość na urazy i obiektywizm w porównaniu z tradycyjnymi zadaniami.

Zadanie supinacji gałki: półautomatyczna metoda oceny funkcji kończyn przednich u szczurów

Opisujemy nowatorski system analizy chodu, Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings (PrAnCER), zautomatyzowany system o otwartym dostępie do kwantyfikacji cech chodu u szczurów, który wykorzystuje nowatorską półprzezroczystą podłogę do automatycznego ilościowego określania chodu. System ten został zwalidowany przy użyciu haloperidolowego modelu choroby Parkinsona.

Analiza odcisków łap w nagraniach ze wzmocnieniem kontrastowym (PrAnCER): tani, zautomatyzowany system analizy chodu o otwartym dostępie do oceny deficytów motorycznych

Prezentowany tutaj jest protokół do zbierania i analizy trójwymiarowej kinematyki poruszania się czworonożnych u gryzoni do badań przedklinicznych.

Analiza kinematyczna chodu 3D do badań przedklinicznych na gryzoniach

Metoda oceny wpływu treningu na zdolności motoryczne jest użytecznym narzędziem. Niestety, większość ocen behawioralnych może być pracochłonna i/lub kosztowna. Opisujemy tutaj robotyczną metodę oceny umiejętności chwytania (sięgania do chwytania) u myszy.

Ocena umiejętnego chwytu u myszy za pomocą automatycznego trenażera

Wprowadzamy metodę analizy kinematycznej, która wykorzystuje trójwymiarowy aparat do przechwytywania ruchu zawierający cztery kamery i oprogramowanie do przetwarzania danych do przeprowadzania ocen funkcjonalnych podczas podstawowych badań z udziałem modeli gryzoni.

Analiza kinematyczna 3D do oceny funkcjonalnej w szczurzym modelu uszkodzenia nerwu kulszowego

Zautomatyzowana analiza chodu jest możliwym narzędziem do oceny funkcjonalnego powrotu do zdrowia w modelach gryzoni z uszkodzeniem nerwów obwodowych i uszkodzeniem rdzenia kręgowego. Chociaż wymaga to tylko jednego zestawu do oceny funkcji lokomotorycznych w różnych modelach eksperymentalnych, bardzo ważne jest skrupulatne dostosowanie i szkolenie zwierząt w sprzęcie i sprzęcie.

Zautomatyzowana analiza chodu w celu oceny powrotu do sprawności funkcjonalnej u gryzoni z uszkodzeniem nerwów obwodowych lub stłuczenia rdzenia kręgowego

Obecny protokół opisuje, jak korzystać z bezprzewodowej optogenetyki w połączeniu z szybką wideografią w jednym zadaniu typu "sięgnij do uchwytu" w celu scharakteryzowania obwodów neuronowych zaangażowanych w realizację umiejętnego zachowania motorycznego u swobodnie poruszających się myszy.

In vivo (in vivo) Bezprzewodowa kontrola optogenetyczna wykwalifikowanych zachowań motorycznych

Obecne badanie opisuje test zachowania motorycznego do analizy deficytów motorycznych w modelach gryzoni, w tym szczura TgF344-AD, z wykorzystaniem uczenia maszynowego.

Zadanie motoryczne w celu badania kinematyki stawów w przedklinicznym modelu chorób neurodegeneracyjnych

Protokół ten ustanawia pipeline oceny kinematyki tylnej kończyny szczura za pomocą testu na bieżni bez markerów z automatycznym oznaczaniem trajektorii wielostawowych opartym na głębokim uczeniu, co umożliwia powtarzalną ilościową ilościową identyfikację ruchu.

Wielostawowe synchroniczne śledzenie oparte na uczeniu głębokim do obiektywnej ilościowej kinematyki ruchowej kończyn tylnych u szczurów

Poznaj zautomatyzowaną metodę sięgania u szczurów z trójwymiarową rekonstrukcją kinematyczki kończyny przedniej. Technika ta minimalizuje wysiłek eksperymentatora i umożliwia efektywną analizę zręcznych umiejętności w badaniach neurobiologicznych.

Zautomatyzowane sięganie pojedynczych śruin szczura z 3-wymiarową rekonstrukcją trajektorii łap i palców

Przeglądaj więcej filmów