Sono tem funções importantes para a restauração do corpo e cérebro a carga diária de vigília1a seguir. Tem sido demonstrado que o sono desempenha um papel na retenção da memória e de plasticidade cerebral geral1. O EEG é o padrão ouro para detectar sono2. Em roedores, monitorização de EEG requer implantação cirúrgica de eletrodos afixados um monte de cabeça, após o qual o animal precisa de um período de tempo para se recuperar de2. Após a recuperação, o animal está ligado ao dispositivo de gravação e é dado a outro período de habituação2. Por causa desses períodos necessários de recuperação e habituação, EEG é demorado e trabalhoso e não pode ser razoavelmente executada em grande escala. Além disso, o procedimento cirúrgico de implante de eletrodo carrega um risco inerente ao animal. Finalmente, a análise de dados para marcar o sono em estudos de EEG também é muito trabalhosa. Uma alternativa, método não-invasivo, de alta produtividade de monitoramento do sono iria ajudar muito pesquisa sono roedores.
Um baseado na atividade casa-gaiola sistema de monitoramento utilizado para detectar o sono aborda as limitações dos estudos de EEG. A premissa simples é que um animal inativo é provável que um animal adormecido. Tem sido demonstrado que 40 s de inatividade contínua (guardada em 10 épocas de s) é uma medida confiável de sono, medida com um EEG (mostrado para ter 88-94% de concordância)3. Sistemas de monitoramento de casa-gaiola podem ser usados para estudar os grandes grupos de animais com tempo de configuração mínima. Mostramos que é preciso animais cerca de um dia para se habituar a habitação individual na casa-gaiola monitoramento sistema4 em contraste com as semanas de recuperação necessários para EEG estudos2. Além disso, algumas configurações podem também detectar parâmetros fisiológicos, tais como temperatura corporal, frequência cardíaca, atividade e alimentação. Temperatura e batimentos cardíacos são determinados a partir da implantação de um pequeno transmissor. Esses parâmetros podem fornecer mais informações sobre o mouse e podem ser usados em paralelo com a gravação de sono para aumentar ainda mais a nossa compreensão do sono e como é afetado.
Embora seja uma ferramenta poderosa, existem algumas limitações para os tipos de dados que podem ser adquiridos a partir de monitoramento baseado em atividade de casa-gaiola. Estudos de EEG podem diferenciar entre o REM e não REM de sono, que podem ser importantes para uma compreensão mais profunda da arquitetura do sono. Sistemas de monitoramento baseado na atividade casa-gaiola só podem fornecer dados para a duração total de sono. Além disso, embora a saída para monitoramento baseado em atividade de casa-gaiola dá informações sobre a duração de tal sono, nós não posso avaliar com precisão duração tal devido a limitação inerente de 40 s intervalos3. Apesar dessas limitações, casa-gaiola monitoramento da duração de sono fornece uma medida importante e biológica que possam influenciar muitos fatores a jusante, incluindo a saúde do animal e comportamento5.
Monitoramento de casa-gaiola baseado em atividade tem sido usado para detectar o sono em muitos estudos indicando sua versatilidade. Citamos uma amostra destes estudos4,6,7,8,9,10,11,12. Além do método apresentado, existem outros métodos de detecção de sono através de monitoramento baseado em atividade, cada um contendo suas próprias limitações de13,14. Alguns desses estudos examinar longos períodos de sono ininterrupto (72 h) enquanto alguns examinar sono em blocos de 24 h. Neste estudo, apresentamos a análise de sono para cada período de 24 h após a resposta de injeções diárias de intraperitoneal (IP) e a mudanças periódicas de gaiola em um modelo do rato da frágil X síndrome (Fmr1 KO ratos). Nós escolhemos Fmr1 KO ratos porque eles reduziram o sono4 e são supor para ser hiper-reactivas a informação sensorial15. Nossos dados destacam a capacidade de detectar mudanças nos padrões de sono em resposta a um evento estressante. Este método é ideal para a obtenção de informações gerais sobre o sono em grandes coortes de ratos. O método pode ser útil para entender os efeitos de alterações genéticas específicas sobre o sono, os efeitos dos tratamentos farmacológicos, ou respostas aos eventos, como um fator de estresse. Além disso, o método fornece um meio simples de triagem para uma resposta antes de iniciar estudos mais envolvidos.