Automatizzato, Quantitative cognitivo / comportamentale Proiezione di topi: per la genetica, farmacologia, Animal Cognition e istruzione laurea

Summary

Sistema completamente automatico di misura di proprietà fisiologicamente significativi dei meccanismi che mediano la localizzazione spaziale, localizzazione temporale, la durata, il tasso e la stima di probabilità, la valutazione del rischio, impulsività e l'accuratezza e la precisione della memoria, al fine di valutare gli effetti delle manipolazioni genetiche e farmacologiche su meccanismi fondamentali della cognizione nei topi.

Abstract

Descriviamo un throughput elevato, ad alto volume, completamente automatizzato, live-in 24/7 Sistema di test comportamentali per valutare gli effetti delle manipolazioni genetiche e farmacologiche sui meccanismi di base della cognizione e di apprendimento nei topi. Un mouse polipropilene custodia vasca standard è collegata tramite un tubo in acrilico a una casella di prova topo commerciale standard. Il test box ha 3 tramogge, 2 dei quali sono connessi a pellet alimentatori. Tutti sono internamente illuminabile con un LED e monitorato per le voci di testa da raggi infrarossi (IR) travi. I topi vivono nell'ambiente, che elimina la manipolazione durante lo screening. Ottengono il loro cibo per due o più periodi alimentazione quotidiana eseguendo in operante protocolli (classici) (strumentale) e pavloviano, per il quale abbiamo scritto il software del protocollo di controllo e software di analisi dei dati e la grafica quasi-real-time. Le routine di analisi dei dati e grafici sono scritti in un linguaggio basato su MATLAB creato per semplificare notevolmente l'analisi di grandi time-scostipato record comportamentali e fisiologiche degli eventi e di conservare una traccia completa dei dati dai dati grezzi attraverso tutte le analisi intermedie per i grafici e le statistiche pubblicate all'interno di una singola struttura dati. Il codice-analisi dei dati raccoglie i dati più volte al giorno e la sottopone ad analisi statistiche e grafici, che vengono memorizzati automaticamente nella "nuvola" e sul computer in laboratorio. Pertanto, il progresso di topi individuo è visualizzato e quantificato giornalmente. Il codice-analisi dei dati parla con il codice del protocollo di controllo, permettendo l'anticipo automatico dal protocollo protocollo di singoli soggetti. I protocolli comportamentali implementati sono corrispondenti, autoshaping, a tempo tramoggia-switching, la valutazione del rischio in temporizzata tramoggia-switching, misura impulsività, e l'anticipazione circadiano della disponibilità di cibo. Open-source protocollo di controllo e di code-analisi dei dati rende l'aggiunta di nuovi protocolli semplice. Ambienti di test Otto inseriscono in un 48 in x 24 in x 78 in armadietto, due come taxiinets (16 ambienti) possono essere comandate da un computer.

Introduction

Per portare le potenti tecniche della genetica, genetica molecolare, la biologia molecolare e della neurofarmacologia esercitate su chiarire i meccanismi cellulari e molecolari che mediano i meccanismi di base della cognizione, abbiamo bisogno di alto volume, alto-through messo metodi di screening psicofisici che quantificano fisiologicamente significativa proprietà dei meccanismi cognitivi. Un psicofisica misurabile, fisiologica di proprietà quantitativo significativo di un meccanismo che è una proprietà che può essere misurata per mezzo comportamentali e anche mediante elettrofisiologici e biochimici. Esempi sono lo spettro di assorbimento della rodopsina, il periodo di free-running dell'orologio circadiano, e il periodo refrattario degli assoni ricompensa nel pacchetto mediale prosencefalo ^1,2. Misurazioni psicofisiche che possono essere comparati a misurazioni cellulari e molecolari gettare le basi per collegare i meccanismi cellulari e molecolari di meccanismi psicologici attraverso la corrispondenza quantitativa. Per example, il fatto che la spettro di assorbimento in situ della rodopsina nei segmenti esterni di aste sovrappone la funzione di sensibilità spettrale scotopica umano è una forte evidenza che il fotone-triggered isomerizzazione della rodopsina è il primo passo in visione scotopica. Gli aspetti quantitativi di modelli di comportamento complessi, sono fondamentali anche per l'uso di metodi QTL nella genetica comportamentale ^3,4.

Le prestazioni di topi (e ratti) sui protocolli di apprendimento strumentali e di Pavlov consolidate dipende da meccanismi cerebrali che misurano la quantità astratte come il tempo, il numero, la durata, il tasso, la probabilità, il rischio, e la posizione spaziale. Ad esempio, la velocità di acquisizione di risposte condizionate Pavlovian dipende dal rapporto tra l'intervallo medio tra gli eventi di rinforzo (tipicamente, consegne alimentari) e la latenza media di rinforzo dopo l'inizio del segnale di imminente rinforzo ^5-7. Per un secondo example, il rapporto tra la durata media delle visite a due tramogge di alimentazione in un protocollo corrispondente è pari a circa il rapporto delle aliquote di rinforzo a quei due tramogge ^8-10.

I metodi di prova del comportamento attualmente in uso a livello di neuroscienziati interessati a meccanismi di base sono, per la maggior parte, basso volume, basso attraverso-messo, e alta intensità di manodopera ^26. Inoltre, non misurano quantitativi che possono essere comparati con quantità misurate con metodi elettrofisiologici e biochimici, come, ad esempio, i periodi comportamentale misurati e fasi di oscillatori circadiani possono essere confrontati con misure elettrofisiologiche e biochimiche del periodo circadiano e fase. Metodi di prova del comportamento attuali si concentrano su categorie di apprendimento, quali l'apprendimento spaziale, apprendimento temporale, o la paura di apprendimento, piuttosto che sui meccanismi sottostanti. Il test labirinto acquatico diffuso di apprendimento spaziale ^11-15 è un esempio di questi shortcomings. Apprendimento spaziale è una categoria. Apprendimento in quella categoria dipende da molti meccanismi, uno dei quali è il meccanismo di navigazione stimata ^16,17. Dead reckoning dipende a sua volta il contachilometri, il meccanismo che misura la distanza di esecuzione ^18. Allo stesso modo, l'apprendimento temporale è una categoria. Un orologio circadiano è tra i meccanismi su cui l'apprendimento in quella categoria dipende, perché è necessario un oscillatore con un periodo di circa 24 ore per gli animali per imparare l'ora del giorno in cui gli eventi si verificano ^17,19. L'orologio che permette di alimentare l'anticipazione deve ancora essere scoperto ^19.

Un orologio è un meccanismo di misurazione del tempo. Oscillatori endogeni con una vasta gamma di periodi permettere al cervello di individuare eventi nel tempo registrando le fasi di quegli orologi ^16,17. La possibilità di registrare informazioni in tempo consente la misurazione di durate, cioè, le distanze tra le posizioni in tempo. Apprendimento associativo dipende da tegli misurazioni del cervello di una durata ^5,6,20,21. I contatori sono meccanismi numerici di misurazione. Numero di misura permette la stima di probabilità, perché una probabilità è la proporzione tra la numerosità di un sottoinsieme e la numerosità del superset. Misura numero e durata misurazione abilitare stima tasso perché le velocità è il numero di eventi divisa per la durata dell'intervallo su cui è stata misurata quel numero. Misure di durata, numero, frequenza e probabilità consentono adeguamenti comportamentali ai rischi che cambiano. ^22,23 Il nostro metodo si concentra sulla misurazione l'accuratezza e la precisione di questi meccanismi fondamentali. L'accuratezza è la misura in cui la misura del cervello corrisponde ad una misura obiettiva. La precisione è la variazione o incertezza nella misura del cervello di un valore obiettivo fisso, per esempio, una durata fissa. La legge di Weber è il risultato più antica e consolidata saldamente in psicofisica. Essa afferma che la precisione delmisura del cervello di una grandezza è una frazione fissa di tale quantitativo. La Frazione Weber, che è il coefficiente di statistica di variazione in una distribuzione (σ / μ), misura di precisione. Il rapporto tra la media psicofisica (es. durata media giudicato) con la media oggettiva (durata media oggettiva) è la misura di precisione.

Il metodo qui presentato massimizza il volume (numero di animali sottoposti a screening in qualsiasi momento in una data quantità di spazio in laboratorio) e velocità (quantità di informazioni ottenute diviso per la durata media della proiezione di un singolo animale), riducendo al minimo la quantità di umana manodopera necessaria per effettuare le misurazioni e massimizzando l'immediatezza con cui i risultati dello screening diventato noto.

L'architettura del software di analisi dei dati presentati qui mette automaticamente i dati grezzi e tutti i risultati di sintesi e statistiche derivate dai dati in un unico dStruttura ata, con intestazioni di campo che rendono intelligibili i vasti mari di numeri in esso contenuti. Il software analitico funziona solo sui dati in tale struttura, e memorizza sempre i risultati delle sue operazioni nei campi all'interno di quella stessa struttura. Ciò assicura un percorso intatto dai dati grezzi alle riassunti e grafici pubblicati.

Il software scrive automaticamente nella struttura dei programmi esperimento di controllo che governarono il collaudo completamente automatizzato, e indica automaticamente che i dati grezzi provenienti da quale programma. Così, conserva un percorso di dati impeccabile, senza ombra di dubbio su quale condizioni sperimentali erano in vigore per ciascun animale in ogni punto del test e non c'è dubbio su come le statistiche riassuntive sono stati ricavati dai dati grezzi. Questo metodo di conservazione dati facilita notevolmente lo sviluppo di banche dati di screening comportamentali standardizzati, rendendo possibile per altri laboratori per analizzare ulteriormente questi insiemi di dati formattati.

Il sistema di screening è schematizzato in Figura 1. Dieci armadi, ciascuna contenente otto ambienti di test possono essere istituiti in un 10 ft x 15 ft stanza del laboratorio, consentendo a 80 t topio essere eseguito in una sola volta. I cavi che passano attraverso una porta in un muro di partito dovrebbero collegare gli ambienti alle schede elettrici / elettronici di interfaccia e PC in un'altra stanza. I PG eseguire i programmi di protocollo di controllo. È necessario un computer per ogni 2 armadi (ambienti di test 16). I PC devono essere collegati tramite una rete locale a un server che esegue il software di analisi dei dati e grafica.

Protocol

I tre protocolli completamente automatizzato in TSsystem (corrispondenza, appetitiva condizionamento strumentale e classica), e il protocollo di commutazione sono stati approvati dal Comitato di cura degli animali e Servizi alla Rutgers New Brunswick.

1. Installazione del sistema fisico

1. Impostare gli ambienti di test negli armadi (vedi Figura 1).
2. Installare il software esperimento di controllo fornito con gli ambienti di test sui computer protocollo di controllo.
   Nota: non utilizzare questi computer per altri scopi!

2. Installazione del software di sistema

1. Impostare la rete LAN (local area network) in modo che il server su cui è installato il software di analisi dei dati può accedere ai dischi rigidi del computer (s) che controllano gli ambienti di test (vedi Figura 1).
2. Creare un account di sincronizzazione dei file per la memorizzazione dei dati nella "nuvola".
3. Put la cartella TSsystem e le relative sottocartelle nel percorso di ricerca del linguaggio di programmazione commerciale in una cartella cloud sincronizzata.
   Nota: Il TSsystem è un toolbox software, cioè, una libreria di oltre 30 funzioni di alto livello che facilitano la creazione di complessi-analisi dei dati e data-grafica il codice che elabora automaticamente i dati ogni volta che viene raccolto dai file di output generati da il programma di esperimenti di controllo. Tutti i comandi operano su dati nel campi della struttura dell'esperimento e inserire i risultati in altri campi nella stessa struttura (vedi Figura 2). Questi comandi open-source sono scritti in una delle lingue più diffuse di programmazione scientifica e grafici commerciali. Ha molte altre "toolbox", tra i più utilmente una cassetta degli attrezzi statistiche.

3. Avvio di un esperimento

1. Chiamare TSbegin (vedi figura 3).
   Nota: TSbegin è un interactive GUI (G raphic U ser I Nterface) nella casella degli strumenti TSsystem. Essa conduce l'utente attraverso il processo di creazione della struttura di dati gerarchica in cui i dati grezzi e tutti i risultati che ne derivano saranno collocati dalle altre funzioni del toolbox TSsystem.
2. Chiamare TSaddprotocol (vedi Figura 4).
   Nota: TSaddprotocol è una GUI nella casella degli strumenti TSsystem. Essa conduce l'utente attraverso il processo di specificare parametri di controllo per un protocollo sperimentale, specificando il codice decisione che automatizza la decisione di porre fine al protocollo e passare a quello successivo, e specificando i criteri decisionali per essere utilizzato.
3. Mettere i topi in 24/7 ambienti di test dal vivo-in, un mouse per ambiente.
   Note: Prendersi cura di annotare il numero ID del mouse che va in ciascuno degli ambienti sperimentali numerati (Box 1, Box 2, ecc.) Inoltre, nota la lettera che identifica l'esperimento di controllocomputer sulla rete locale (LAN) e il relativo indirizzo IP.
4. Chiamare TSstartsession (Figura 5).
   Nota: TSstartsession è una GUI nella casella degli strumenti TSsystem. Essa conduce l'utente attraverso il processo di avvio di una sessione sperimentale. Sessioni sperimentali durano una o due settimane, durante le quali vengono eseguiti diversi protocolli di test comportamentali diverse. TSstartsession memorizza le informazioni che va nella macro che il software del protocollo di controllo legge quando viene avviata una sessione. Incluso è il percorso e il nome del file di codice che il software del protocollo di controllo legge. Software analitico di TSsystem legge questo codice nella struttura dati gerarchica, per cui non c'è dubbio, come al protocollo esatto in vigore in qualsiasi momento.
5. Vai ai computer di controllo e chiamare le macro scritte alla cartella MedPC, al fine di iniziare la sessione per le caselle controllate da computer.

4. Analisi dei dati

1. Se è stato creato un nuovo protocollo, scrivere del caso di analisi dei dati e il codice grafica utilizzando i comandi nella finestra degli strumenti TSsystem, che semplificano notevolmente la creazione dei dati di analisi complesse.
   Nota: I dati-analisi e il codice grafico per i tre protocolli i cui risultati sono descritti di seguito sono inclusi nella casella degli strumenti TSsystem. Perché, sono open source, possono essere modificati a piacimento. Il codice per queste analisi è ampiamente commentato, che rende più facile creare il codice per analizzare i risultati dei protocolli specificati dall'utente.
2. Per tutta la durata dell'esperimento (24 ore a molte settimane), monitorare e-mail per gli avvisi dal server che indica malfunzionamenti possibile attrezzature (interruzioni di corrente, spontanee, riavvia controllo del computer, malfunzionamenti di alimentazione a pellet, ecc), che il TSsystem dati, l'analisi programma rileva.
3. Studiare le trame di prestazioni che il codice-analisi dei dati scritti in TSsystem produce ogni volta che viene chiamato da thtimer e analisi (in genere 2-4 volte / die).
   Nota: Il timer analisi richiama il programma di analisi dei dati e di grafica a intervalli specificati dall'utente. Il programma richiamato è scritto con funzioni in TSsystem. Si legge nella struttura dati gerarchica i dati grezzi raccolti dal file a cui il software del protocollo di controllo scrive. Poi, analizza i dati e grafici dei risultati delle analisi. Il file contenente la struttura dati gerarchica è memorizzato in una cartella di file-sincronizzazione nel cloud. Ciò fornisce backup automatico off-site. I file di sincronizzazione memorizza copie automatiche della struttura dei file sui computer di tutto il personale ei collaboratori che hanno concesso l'accesso. Grafici specificati vengono inviati automaticamente al personale e collaboratori specificati. Un investigatore principale in grado di monitorare lo stato di avanzamento dei test da qualsiasi parte del mondo, in qualsiasi momento, e, se necessario, rivedere il protocollo sperimentale, on line, a distanza dal site dove vengono testati i topi.
4. Utilizzare TSbrowser per studiare i dati e le statistiche riassuntive nella struttura dati gerarchica non appena disponibili, in tempo quasi reale (vedi figura 2).

Representative Results

Il sistema può e deve essere utilizzato per eseguire i protocolli di misura per gli obiettivi del ricercatore individuale o di insegnante. Tuttavia, abbiamo sviluppato una suite di tre protocolli che dovrebbero rivelarsi utile nello screening su larga scala di topi geneticamente manipolati e su larga scala test farmacologici: il protocollo di corrispondenza, il protocollo autoshaping 2-hopper, e il protocollo di commutazione. Il protocollo corrispondente misura la capacità del topo di stimare il reddito (granuli di cibo per unità di tempo) in due sedi diverse, per ricordare che la posizione dei rendimenti che il reddito, in base al rapporto tra i suoi durata media di una visita al rapporto tra i redditi, e la rapidità con che rileva e adatta ai cambiamenti del rapporto di reddito. I 2-tramoggia misure protocollo autoshaping tassi di condizionamento strumentale e classica (le tariffe apprendimento associativo). Le misure protocollo interruttore intervallo precisione i tempi e la precisione, la capacità di stimare le probabilità (frequenze relative)e di adeguarsi ai cambiamenti nelle probabilità (valutazione del rischio). Inoltre, dà una misura di impulsività.

Matching. Gli alimentatori in ciascuna delle due tramogge laterali (le tramogge di alimentazione) sono armati in modo indipendente ad una latenza che varia in modo esponenziale dopo ciascuna consegna pellet. Il pellet viene consegnato ogni volta l'alimentatore è armato e il mouse scatena rilascio pellet frugando nella tramoggia, interrompendo così la (IR) raggio infrarosso. Gli intervalli che intercorrono prima del successivo inserimento sono tratte da distribuzioni esponenziali, le cui aspettative sono specificati nel file di parametri (Tabella 1). In questo protocollo, i topi rapidamente cominciano a ciclo tra le due tramogge di alimentazione, frugando per un po 'in una sola, per poi passare agli altri, poi di nuovo al primo. Il rapporto tra le durate medie dei loro soggiorni presso le due tramogge circa corrisponde al rapporto del pellet al minuto che stanno ottenendo dai due tramogge (NB pellet per min al'ambiente, che è il "reddito" di tramogge, non pellets per min del frugando nella tramoggia, cioè i "ritorni" dai loro investimenti nelle due tramogge). Quindi, se ottengono in media 3 volte il numero di palline da Hopper 1 a partire dal Hopper 2, quindi la durata media di una visita a tramoggia 1 è circa 3 volte più a lungo la durata media di una visita a tramoggia 2. Noi usiamo questo protocollo in primo luogo a causa della rapidità con la quale il comportamento corrispondente appare ^8. Di solito è misurabile entro le prime 24 ore di prova, ad eccezione, ovviamente, nel topo occasionale che è troppo timida per visitare le tramogge entro le prime 24 ore.

Comportamento di corrispondenza implica che i meccanismi di durata e numero di misura e di calcolo relativi tassi sono intatte, come lo sono i meccanismi di localizzazione delle spaziali che consentono a un mouse per associare adeguatamente i due tassi diversi, con le due diverse posizioni tramoggia. Così, è un eccellente praticaTest della funzione cognitiva di base. La precisione con cui il mouse corrisponde al rapporto delle sue durate visita attesi al rapporto tra i redditi esperti è un'indicazione della precisione con cui il mouse può rappresentare quantità.

La precisione con cui il mouse corrisponde viene graficamente visualizzata dalla misura in cui due record cumulativi simultaneamente tracciati hanno la stessa inclinazione (Figura 6). Un record cumulativo la somma cumulo di una sequenza di misure. In questo caso, una trama (quelle rosse in figura 6) è il record cumulativo della misura pellet-by-pellet reddito squilibrio, l'altro (quelli neri in figura 6) è il record cumulativo del pellet-by- pellet misura visit-squilibrio. Per un singolo intervallo inter-alimentazione, lo squilibrio reddito è o -1 o +1 a seconda che il pellet ottenuto al termine dell'intervallo proveniva da tramoggia 1 (squilibrio = -1) o 2 (squilibrio =+1). La pendenza della registrazione cumulativa di questi squilibri è lo squilibrio reddito medio (lo squilibrio per l'alimentazione). Se in 10 intervalli, il mouse ottiene 5 pellets da Hopper 1 e 5 da Hopper 2, quindi lo squilibrio reddito medio oltre che questi intervalli di 10 inter-alimentazione è ; Se tutti i 10 pellets provenienza tramoggia 2, allora è E se tutti 10 provenivano da tramoggia 1, allora è . Così, lo squilibrio reddito medio può variare da -1 a 1, ed è 0 quando non è in media non squilibrio. Lo squilibrio visita durante un intervallo inter-alimentare è il tempo trascorso a Hopper 2 (T 2) meno il tempo trascorso a Hopper 1 (T 1), divided dal totale dei due tempi. Per un singolo intervallo inter-alimentazione, questa misura può assumere qualsiasi valore compreso tra -1 e 1, a differenza dello squilibrio reddito, che deve essere -1 o 1. Tuttavia, la pendenza della registrazione cumulativa di questa misura riflette il suo valore medio, così come avviene per la misura del reddito. Quando i due versanti delle due record cumulativi (il rosso e il record neri in figura 6) sono uguali, la visita squilibrio media è pari allo squilibrio reddito medio, il che significa che il mouse è corrispondente al rapporto tra i suoi durata media di una visita al rapporto dei suoi redditi delle due tramogge.

Per tre dei topi in figura 6 (5027, 5015 e 5024), la pendenza della visita squilibrio plot cumulativo (nero) segue da vicino la pendenza dello squilibrio di reddito cumulativo (rosso), indicando quasi perfetta corrispondenza tra il rapporto tra la durata media di una visita al rapporto dei redditi. Nota quanto velocemente il rapportole durate visita regolato la modifica del rapporto dei redditi, nei punti di flesso verso il basso. D'altra parte, mouse 5034 (grafico in basso a sinistra) non è riuscito a corrispondere durante la seconda sessione di alimentazione, la pendenza della visita, durata squilibrio plot cumulativo (nero) è 0, mentre l'inclinazione dello squilibrio di reddito (rosso) è sostanzialmente positivo. Tuttavia, durante la terza fase di alimentazione (dopo la verticale nera), le piste sono parallele, il che significa che questo mouse iniziato bruscamente all'inizio di questa fase accoppiare il suo rapporto visita al rapporto reddito. Chiaramente, dunque, non era in grado di farlo, ma non lo ha fatto per qualche motivo durante una parte delle prove. Ciò dimostra l'importanza di visualizzare l'intero corso di esecuzione piuttosto che basarsi interamente su un paio di statistiche riassuntive. Topo 5028 abbinato proprio durante il primo rapporto di reddito, ma quando è stato invertito, ma non ha invertito completamente. Topo 5025 "sopraffatto" durante la feedin 3 ^°fase g (dopo il verde verticale), cioè, la sua visita squilibrio media è stata superiore al suo squilibrio di reddito medio e non ha regolare pienamente l'inversione dello squilibrio di reddito. Si noti, tuttavia, che tutti i 6 topi, entrambi i 3 tipi selvatici e 3 eterozigoti abbinati con precisione durante la prima fase di alimentazione di 4 ore. Si noti inoltre che questi record riguardano solo 36-48 ore (1,5-2 cicli giorno / notte con 2 fasi di alimentazione / ciclo), durante il quale si osserva non solo la corrispondenza iniziale, ma una risposta brusca per l'inversione del rapporto di reddito. Come spiegato in precedenza, questo dimostra il funzionamento intatta eterozigoti di molti meccanismi di base della conoscenza, vale a dire, la stima della durata, il numero di stima, stima tasso, localizzazione spaziale (dei tassi di reddito per tramogge), e la capacità di ricordare semplici quantità astratte. I risultati quantitativi, tipici, sono ottenuti da test automatizzati in un ambiente live-in, senza manipolazione dei topi oltre la loro iniziale posizionamento nell'ambiente.

Come si vede in Figura 6, topi corrispondono rapporto delle loro durate visita al rapporto tra i redditi appena cominciano a ciclo tra le tramogge. La rapidità con cui il mouse comincia a scorrere le tramogge è una misura di quello che si potrebbe chiamare la sua audacia o la tendenza ad esplorare. Questo viene visualizzato tracciando la registrazione cumulativa di cicli, cioè, il numero di cicli completati in funzione del tempo di sessione. Figura 7 mostra queste trame per lo stesso topi come in figura 6. Cinque dei sei mostrato qualche esplorazione prima dell'inizio della prima fase di alimentazione e cominciò bruscamente per scorrere tra le tramogge appena cominciato. Un topo, però (in basso a sinistra), non ha mostrato alcun comportamento esplorativo a tutti (non un singolo ciclo) fino alla metà del ^nd alimentazione fase 2, a quel punto, ha cominciato bruscamente per passare tra le tramogge.

. t "> teoria dell'apprendimento tradizionale strumentale e condizionamento classico distingue tra due tipi di apprendimento associativo:.. condizionamento classico (chiamato anche condizionamento pavloviano) e condizionamento strumentale (chiamato anche condizionamento operante) Il parametro fisiologico significativo in entrambi i casi è il tasso di apprendimento di questo è pensato per misurare la rapidità quale intensità sinaptiche vengono regolati in risposta alla coppia di due eventi sensoriali condizionamento classico (es tramoggia illuminazione e la consegna) o in risposta alla coppia di un evento SR e un evento di rinforzo nel condizionamento strumentale. L' tasso di apprendimento viene misurato per il reciproco del trial-to-acquisizione, cioè, il numero di accoppiamenti prima della comparsa del comportamento condizionato. nostro secondo protocollo misura questi tempi. Insegna anche soggetti le latenze di alimentazione che si possono attendere al due tramogge-pellet fornire, che la conoscenza è testato nel terzo protocollo.

Un preventiva in questo protocollo inizia con l'illuminazione della tramoggia centrale, quella dove pellet non vengono mai erogati, perché non c'è alimentatore pellet per esso (vedi schema di test di sicurezza, in alto a destra in Figura 1). Quando il mouse sporge nella tramoggia centrale illuminato, la luce non si spegne, e una scelta casualmente una delle due tramogge fiancheggianti accende. Se è la tramoggia sinistra che si illumina, poi un pellet viene consegnato ci 4 sec dopo illuminazione, indipendentemente da ciò che il mouse fa. Se è la tramoggia destra che si illumina, poi un pellet viene consegnato lì 12 sec dopo illuminazione, indipendentemente nuovamente di ciò che il topo fa. Così, il frugando nella tramoggia centrale illuminata è fondamentale nell'avviare un processo; quando questa tramoggia è illuminato, non succede nulla ulteriormente fino mouse sporge in essa; mouse deve colpire in questa tramoggia per ottenere un pellet. Una volta che il mouse ha fatto di questa risposta strumentale, un pellet sarà consegnareed in qualsiasi tramoggia poi accende, alla consegna latenza peculiare che tramoggia, indipendentemente dal fatto che il topo va dalla tramoggia o meno durante l'intervallo che intercorre prima della consegna pellet.

Il software effettua automaticamente tre appezzamenti di prestazioni in questa attività: 1) la registrazione cumulativa di velocità iniziale di prova (Figura 8), la distribuzione cumulativa di latenze trial-iniziazione (Figura 9) e le registrazioni cumulative del CS-ITI colpire-rate differenze (Figura 10). E, deriva da queste registrazioni tre serie di statistiche riassuntive: 1) prove alla acquisizione della risposta strumentale (tasso di apprendimento strumentale), 2) la mediana di latenza trial-iniziazione, e 3) prove per l'acquisizione di frugare anticipatoria sia nel breve latenza e le tramogge lunga latenza di alimentazione (autoshaped, cioè, i tassi di cultura classica).

Decisioni temporizzati. Il terzo protocollo èil protocollo "interruttore" prima utilizzato con i piccioni da Fetterman e Killeen ²⁴ e adattato per il mouse Balci et al ^22. Come nel precedente protocollo, le prove vengono avviate quando il mouse si sporge nella tramoggia centrale illuminato. Tuttavia, in questo protocollo, questo Poke trial-avvio illumina entrambe le tramogge di accompagnamento, di cui uno in silenzio e in modo casuale scelto dal computer come il serbatoio "caldo" per quella prova. Le latenze alimentazione associati alle due tramogge sono le stesse del precedente protocollo (4 sec e 12 sec). Tuttavia, solo la tramoggia caldo batte, e che offre solo in risposta a un poke fatto lì o dopo "sua" latenza alimentazione. Se la tramoggia breve latenza è caldo, allora se il mouse è a tramoggia che alla fine della breve latenza, la prima stoccata fatto lì o dopo che la latenza fornisce un pellet in tale tramoggia. Se il tempo di latenza tramoggia è la tramoggia calda, poi la prima stoccata fatto lì o dopo il lungo latency offre un pellet in quella tramoggia. I topi rapidamente imparano ad andare prima alla tramoggia breve latenza maggior parte degli studi e poi, sulle sperimentazioni "lunghe", passare alla tramoggia lunga latenza quando frugando nella tramoggia breve latenza non riesce a fornire un pellet a conclusione della breve tl di 4 sec. Il mouse ottiene i pellets sulla grande maggioranza degli studi. Tuttavia, se rimane troppo a lungo la tramoggia breve latenza su un processo lungo, con il risultato che la prima stoccata in corrispondenza o dopo la lunga latenza è nella tramoggia errato, il processo termina senza consegna pellet. Allo stesso modo, se passa prematuramente su un processo breve latenza, in modo che la prima stoccata al o dopo il breve latenza è nel torto (lunga latenza) tramoggia, il processo si conclude senza consegna pellet. I dati di interesse sono le latenze degli interruttori sulle lunghe prove, definite come la cessazione latenza dell'ultimo Poke nel breve tramoggia prima del primo Poke nella lunga tramoggia.

In questo paradigm, variamo la lunga latenza. Si comincia con un lungo periodo di latenza di 12 sec, che è 3 volte il breve latenza di 4 secondi, perché i topi imparano a cambiare poltiglia più veloce quando il compito è reso così facile. Abbiamo poi accorciare i tempi di latenza di 8 sec o addirittura a 7 sec 6 sec per verificare in quale misura i topi possono cronometrare la loro commutazione (vedere Figura 11). La misura della precisione temporale è il coefficiente di variazione della componente gaussiana della distribuzione delle latenze di commutazione. Il coefficiente di variazione gaussiana è il rapporto tra la deviazione standard e la media (σ / μ in Figura 11).

Abbiamo anche variare la probabilità di un processo lungo, variando così il rischio relativo di commutazione prematuramente rispetto commutazione troppo tardi. Quando la probabilità di un lungo processo è alta, il rischio, per la partenza anticipata dal breve-tramoggia è ridotto, perché in un lungo processo, non importa quanto presto gli interruttori del mouse. Inoltre, il rischio incurrEd da una partenza troppo tardi è corrispondentemente elevati. Viceversa, quando la probabilità di un lungo processo è bassa, il rischio relativo di partenza anticipata rispetto a una partenza troppo tardi sposta nella direzione opposta. Un decisore razionale dovrebbe spostare la distribuzione dei propri switch, in modo da equiparare circa i rischi, che è ciò che i topi, infatti, fanno ^22,23 (Figura 12). Misurare gli spostamenti indotti cambiando la probabilità di un processo lungo valuta la capacità del mouse per stimare la probabilità (di una lunga rispetto a un processo breve), per stimare la variabilità nella distribuzione dei loro interruttori, e per calcolare i relativi rischi implicati da queste due fonti di incertezza.

Impulsività. La distribuzione delle latenze di commutazione è una distribuzione miscela. Nella grande maggioranza dei topi nella maggior parte delle condizioni, la distribuzione è dominata da latenze di commutazione da una distribuzione gaussiana, come in Figura 11. Comemai, c'è spesso una piccola componente di "interruttori impulsivi", che si verificano troppo presto, non sembrano essere attentamente cronometrati, e non sono chiaramente ottimale (a differenza della componente gaussiana, che è di circa ottimamente posizionato tra i pali della porta temporali, come si può vedere in Figura 11). La frequenza di questi interruttori impulsivi sorprendentemente varia tra topi e condizioni. Rendendo il lungo processo altamente probabile aumenta la loro frequenza nella maggior topi, come fa rendendo il compito più difficile spostando i tempi di latenza più vicino al breve latenza (vedere Figura 11). La distribuzione delle latenze di commutazione può essere quasi sempre adatta con precisione impressionante da una funzione "weibgauss", che è la miscela di una distribuzione Weibull e una distribuzione gaussiana. La misura di impulsività è la frazione degli interruttori addebitate alla distribuzione Weibull.

Memoria circadiano. Animali registrare in memoria il tempodel giorno (fase del loro orologio circadiano), in cui gli eventi motivazionale importanti accadono ^17. Quando lo stesso evento ricorre normalmente approssimativamente alla stessa fase circadiana, il loro comportamento comincia ad anticipare la sua ricorrenza. Un'indicazione comunemente studiata di questa capacità di ricordare e quindi anticipare una ricorrenza quotidiana sta alimentando-anticipatorio comportamenti ^25. Misuriamo questo durante l'esecuzione dei protocolli di cui sopra (quasi tutti gli altri) o, semplicemente limitando gli intervalli durante i quali i topi possono ottenere pellet per due intervalli di 4 ore crepuscolo (casa di luce fuori) e l'alba (casa di luce) circostanti. Durante altri intervalli, i topi sono ancora in ambiente di prova, ma nessun protocollo è operativo. Così, ottengono pellets soltanto durante gli intervalli di alimentazione di linea. In qualche parte tra 6-15 giorni dopo l'inizio della prova, appare l'attività frugando anticipatoria in un'ora o così prima dell'intervallo alimentazione crepuscolo (Figura 13). L'alimentazione circa-tramonto intervallo inizia senza alcun segnale di un'ora prima estinzione della luce casa (tramonto).

In quei giorni in cui 3/4 degli eventi comportamentali si verificano durante la finale 1/3 della fase a 9 ore di disponibilità di no-food che precede l'inizio della fase di alimentazione crepuscolo, contiamo che come un'istanza di attività alimentare anticipatoria. Attività anticipatoria così ottenuto (asterischi blu in figura 13) non si verifica durante i primi giorni di test. Nostra misura di "processi" (giorni)-a-acquisizione di attività alimentare anticipatoria circadiano è il giorno dopo che la frequenza di attività anticipatoria mostra il primo aumento statisticamente significativo.

Figura 1. Schematica del sistema di screening. Ogni armadio contiene8 ambienti di test, ciascuno costituito da un mouse polipropilene idromassaggio collegati da un tubo acrilico a una casella di prova Mouse con 3 tramogge (H) monitorati da raggi IR, due dei quali sono collegati tramogge alimentatori pellet (P). Un singolo PC (In-lab computer), l'esecuzione di un programma di protocollo di controllo che controlla gli ambienti in due di questi armadi (16 ambienti) e registra i record con data e ora degli eventi di stimolo e risposta. Un programma unico protocollo di controllo implementa tutti i diversi protocolli. Quale protocollo è operativo e con quali parametri è determinata dal contenuto di un file di testo (Param File), che viene letto regolarmente dal programma di protocollo di controllo. Modifica del contenuto di questo file di testo cambia il protocollo operativo. Il programma di protocollo di controllo scrive il record di evento ogni 10 minuti per un altro file di testo. Il software TSsystem-analisi dei dati, in esecuzione su un server remoto, raccolti i dati ogni 15 min. A intervalli regolari (in genere ogni 8 o 12 ore), esegue una vasta statisticae l'analisi grafica dei dati ottenuti finora e mette i risultati in file in un sito di stoccaggio di cloud-synch, dove possono essere consultati da tutti in laboratorio in qualsiasi momento da qualsiasi luogo. Il software di analisi si sposta automaticamente le singole topi al protocollo successivo in una specifica serie di protocolli scrivendo nuovi parametri per il file di parametri (Param file) letto dal programma di protocollo di controllo. Lo fa in modo che quando i dati da quel topo soddisfare criteri decisionali specificati dall'utente. LAN = Local Area Network. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 2A. Schermata del TSbroswer GUI. Il browser permette di navigare attraverso il complesso dei dati gerarchici file che contiene i dati grezzi e tutti i risultati che ne derivano. Le funzioni del TSsystem operano su dati in campi di questa struttura e memorizzare i risultati in altri campi all'interno della stessa struttura. Subordinati ai campi a tutti i livelli, ma la più bassa sono i campi di dati dei terminali contenenti statistiche riassuntive, note e livelli inferiori numericamente indicizzati: Il preside numerico indicizzato livelli inferiori sono: il livello di soggetto, il livello di sessione, e il livello di prova (vedi pannelli successivi questa cifra). Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 2B. Schermata del browser dopo la selezione di un soggetto. Nella finestra in basso a sinistra sono i dati frtistiinaltricampi direttamente subordinati a quel soggetto. Essi contengono statistiche riassuntive per quel soggetto. Nella finestra Sessioni sono le sessioni numericamente indicizzati per questo argomento e altri campi che, come il campo di sessione, hanno campi subordinati di loro. Il campo MacroInfo ha sottocampi che danno informazioni sul protocol macro-controllo, incluso il percorso e il nome del file di codice letto dal software di controllo di processo all'inizio di una sessione. Il campo Protocolli ha sottocampi che danno i parametri dei diversi protocolli eseguito nella sessione selezionata, i campi decisionali contenenti i dati su cui si basa la decisione di sospendere un protocollo, il codice che rende tale decisione ei criteri decisionali. Selezione di un campo di dati nella finestra in basso a sinistra visualizza i dati in quel campo nella finestra in basso a destra. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 2C. Schermata dopo la selezione di una sessione. I campi immediatamente subordinati alla sessione selezionata vengono visualizzati nella finestra in basso a sinistra. Tra questi campi sono quelli che contengono i dati grezzi e nelle loro suddivisioni e quelli contenenti statistiche riassuntive estratte da tali dati grezzi. Quando si seleziona un campo dati in questa finestra, i suoi contenuti vengono visualizzati nella finestra in basso a destra. In questa schermata, è stato selezionato il campo contenente i dati grezzi dal protocollo corrispondente. Nella finestra Tipo di Trial a destra della finestra della sessione vengono visualizzati i tipi di prove eseguite durante la sessione selezionata. Un "processo" è qualsiasi sequenza specificata dall'utente di eventi non-necessariamente contigue che definiscono più tratti di dati che devono essere analizzati per thei contenuti r. L'utente può definire arbitrariamente diversi tipi di prove. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 2D. Schermata del browser dopo la selezione di un tipo di prova. Le prove numericamente indicizzati di questo tipo vengono visualizzati nella finestra di Trials. Come sempre, i campi di dati immediatamente subordinati al campo selezionato vengono visualizzati nella finestra in basso a sinistra, e, se è selezionato uno di quei campi, i suoi contenuti vengono visualizzati nella finestra in basso a destra. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

modi ">
Figura 2E. Schermata del browser dopo la selezione di una prova individuale. I campi di dati subordinati ad esso vengono visualizzati nella finestra in basso a sinistra e, se è selezionato uno di quei campi, i suoi contenuti vengono visualizzati nella finestra in basso a destra. Tra i campi inclusi automaticamente in ogni prova sono i campi che specificano il tempo della sessione in cui è iniziato il processo, il tempo della sessione in cui si è conclusa, la sua durata, ed i numeri di riga nel file di dati grezzi che bussola il processo. Gli altri campi (qui 'Sporge,' 'NumPks', e 'AutoLngPkRate' sono definiti dall'utente. I contenuti di tutti i campi sono calcolati a partire dai dati grezzi memorizzati in un campo a livello di sessione. Clicca qui per ingrandireimmagine.

Figura 3. Schermata della richiesta iniziale TSbegin. TSbegin utilizza istruzioni per guidare l'utente attraverso il processo di creazione della struttura di dati gerarchica in cui i dati grezzi e tutte le statistiche riassuntive e gli altri risultati ottenuti da tali dati andranno. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 4. Schermata di aiuto per TSaddprotocol. Questa GUI interattiva conduce l'utente attraverso la procedurass di creare una nuova versione di un protocollo sperimentale. A tale scopo, l'utente deve specificare nuovi valori per i parametri di tale protocollo (ad esempio, nuovi valori per i concorrenti programmazione degli intervalli variabili nel protocollo di corrispondenza). L'utente deve inoltre specificare (o scegliere specificato in precedenza) il codice per prendere la decisione di porre fine al protocollo e passare al protocollo successivo. L'utente deve inoltre specificare (o scegliere specificati in precedenza) i campi decisionali e criteri decisionali. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 5. Richiesta iniziale da TSstartsession. TSstartsession è una interfaccia grafica interattiva che conduce l'utente attraverso il processo di avvio di un expsessione erimental. Una sessione in genere viene eseguito da un giorno o due per diverse settimane, con diversi protocolli (attività) effettuate nel corso di quella seduta. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 6. Trame squilibrio cumulativi per reddito (pellets ottenuti, in rosso) e fare durata (in nero) per 3 topi wild type e 3 eterozigoti L1. La ricchezza relativa dei due programmi concorrenti VI si è invertita nel punto in cui le piste si rivolgono verso il basso (contrassegnato da linea verticale rossa tratteggiata). Numeri di identificazione del mouse sono su ogni terreno. Le verticali verdi segnano l'inizio della fase di alimentazione crepuscolo, le verticali nere segnano l'inizio dei PHA alimentazione albae. I valori di Er (per errore) sono le differenze di pendenza tra la trama del reddito e la trama visit-durata. Questi errori sono squilibrio doppio dell'errore nella frazione Herrnstein. La frazione reddito Herrnstein è la frazione del reddito totale ottenuto da una tramoggia, la frazione visita-durata è la frazione del tempo totale trascorso in una tramoggia (in funzione del tempo trascorso combinato ad entrambe tramogge). Un segno positivo indica "overmatching", cioè la frazione di tempo è più estremo della frazione reddito; un segno negativo indica "undermatching", cioè la frazione di tempo è meno estrema della frazione reddito. Per i dettagli su questi esperimenti vedere Gallistel et al ^28. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 7. Cicli cumulati (Hopper 1 visita, seguita da Hopper 2 visita, seguita da un ritorno a Hopper 1) in funzione del tempo di prova per gli stessi 6 topi come in figura 6. Verticali verdi tratteggiate segnano le insorgenze delle fasi di alimentazione;. Verticali rosse solidi, gli offset Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 8. Registrazioni cumulative di velocità trial-iniziazione durante la / protocollo condizionamento classico strumentale, stessi 6 topi come nelle figure 6 e 7. Le brevi linee tratteggiate verticali pesanti segnano il processo di acquisizione di ogni record, definito come il primo processo in cui c'era una significazione nt incremento della velocità media su un valore superiore alla velocità media nel primo segmento del record. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 9. Distribuzioni cumulative di latenze di iniziazione prova, stessi topi come nelle figure precedenti. Le distribuzioni sono stati troncati a 0.7, perché ci sono estremamente lunghi tempi di latenza di inizio degli studi quando il mouse non era presente nella scatola di prova quando la tramoggia prova-iniziazione illuminato, o il mouse è stato sazio. Il punto sopra l'asse x in cui la linea orizzontale a 0.5 interseca la distribuzione cumulativa è la latenza mediana di avviare un processo.51047/51047fig9highres.jpg "target =" _blank "> Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita.

Figura 10. Record complessivo delle differenze tra il tasso Perforare durante l'illuminazione di una tramoggia di alimentazione e il tasso frugando durante l'intervallo tra le prove precedenti. Stessi topi come nelle figure precedenti. Inizialmente, la pendenza di questo record è 0 o negativo, perché il mouse sporge di meno durante l'illuminazione tramoggia che durante l'intervallo tra le prove. La pendenza diventa positivo quando il mouse comincia a curiosare nella tramoggia illuminato in previsione della consegna imminente di un pellet. Questo Perforare anticipatoria è condizionata classicamente perché il pellet viene consegnato al termine della latenza consegna specifico tramoggia se il mouse sporge nella hopper o non. I punti solidi segna il punto in cui la pendenza diventa positiva, che è il processo in cui la risposta condizionata appare prima attendibilmente (trial-to-acquisizione). Questa è una (variabile) misura estremamente rumoroso, come è evidente in questo esempio. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 11. Le linee blu pesanti leggermente frastagliati sono funzioni di distribuzione cumulative empiriche, che mostra la distribuzione cumulativa di latenze di commutazione per il mouse # 5024 a tre differenti impostazioni di latenza di alimentazione alla lunga tramoggia (pesanti verticali nere a 12, 8 e 7 sec dalla trama top alla trama di fondo, rispettivamente). La breve latenza di alimentazione era sempre 4 sec (Pesante tratteggiata verticale). Le curve rosse sottili che si sovrappongono quasi esattamente sulle funzioni empiriche sono i 6-parametro funzioni Weibull gaussiani idonei a questi dati. Le distribuzioni rossi pesanti sono le corrispondenti funzioni di densità di probabilità per le distribuzioni miscela Weibull-gaussiana. (Sono le derivate delle funzioni di distribuzione cumulativa.) I parametri del componente gaussiana di queste distribuzioni miscela sono mostrate nelle piazzole. Accorciare i tempi di latenza di alimentazione ha causato il mouse per ridurre la media delle sue latenze di commutazione (μ) e aumentare la loro precisione (σ / μ). Essa ha anche causato la comparsa di alcuni interruttori impulsivi (l'urto nella coda sinistra della funzione di densità di probabilità nella trama di fondo). La misura di questa impulsività è la frazione della miscela attribuito al componente Weibull dalla versione miglior adattamento della distribuzione miscela Weibull-gaussiana.target = "_blank"> Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita.

Figura 12. Latenze di commutazione (piccoli cerchi aperti) si spostano bruscamente subito dopo cambiamenti nella frequenza relativa di prove brevi e lunghi. Le prove brevi sono contrassegnati con piccoli vantaggi rosso nella parte inferiore della trama, mentre le lunghe prove sono contrassegnati con piccoli vantaggi rosse nella parte superiore della trama. La variazione della densità delle risultanti striature rosse in basso e in alto indica la variazione della frequenza relativa (probabilità) delle prove corte e lunghe. Si noti che quando il rosso in basso diventa più denso (quando le brevi prove diventano più probabile), i piccoli cerchi (latenze switch) si spostano verso l'alto e quando il rosso in alto diventa più densa (un aumento del tempo-prova probabilità), i cerchispostare verso il basso. Le linee blu sono le mediane delle distribuzioni. Tratto da figura 2 Kheifets e Gallistel ^23. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Figura 13. 24 ore raster trama di eventi comportamentali e ambientali nel corso di un periodo di prova di 90 giorni i puntini neri record di Pokemon;. Puntini rossi e verdi record di consegne a pellet ai due tramogge di alimentazione. Nero-destra che punta triangoli off casa-luce discografiche; neri lasciati punta triangoli ons casa-luce discografiche; cyan rivolta verso sinistra triangoli registrare il (non segnalato) insorge dell'intervallo alimentazione crepuscolo, che si verificano 1 ora prima del tramonto stessa, ciano destro triangoli che puntano registrano iloffset dell'intervallo alimentazione crepuscolo (3 ore dopo la casa-light off), rivolta verso sinistra triangoli magenta registrare il (non segnalato) insorgenze degli intervalli di alimentazione all'alba (2 h prima casa-luce); triangoli magenta verso destra registrano gli spostamenti delle poppate dell'alba. L'asse del tempo 24 hr è mezzanotte convenzionale al nostro mezzanotte, non il tempo di inversione di ciclo dell'ambiente di prova in cui il mouse vissuto. Le insorgenze di attività di alimentazione-anticipatoria prima della somministrazione tramonto sono contrassegnati con un asterisco blu. Clicca qui per vedere l'immagine ingrandita .

Discussion

Il nostro metodo consente un'ampia gamma di fisiologici significativi, risultati quantitativi sul funzionamento di diversi meccanismi di cognizione, apprendimento e memoria, per molti topi in una volta, in un tempo minimo, con un minimo di lavoro umano, e senza manipolazione dei soggetti sperimentali nei giorni, settimane o mesi di test. Questi attributi adatti per programmi di screening genetici e farmacologici. Esso utilizza minimamente modificato hardware off-the-shelf (scatole di test e vasche nido). Produce più dati da più topi su più aspetti della cognizione base in meno tempo rispetto ad altri metodi attualmente utilizzati per testare le capacità cognitive dei topi geneticamente e / o farmacologicamente manipolati.

Essa dipende da due tipi di software open-source, scritto in disponibili in commercio, lingue ben supportati: 1) Un linguaggio fornito dal produttore di apparecchiature di prova (vedi Materiali) per l'attuazione di protocolli sperimentali ela registrazione dei dati, 2) un toolbox open-source, TSsystem, on line, l'analisi dei dati quasi in tempo reale, grafici, e il processo decisionale. La casella degli strumenti è scritto in uno dei ampiamente utilizzato più e accuratamente lingue supportate analisi dei dati scientifici e grafiche proprietarie (vedi Materiali).

La casella degli strumenti TSsystem garantisce una scia di dati chiari e sicuri, perché il codice esperimento di controllo che ha governato i protocolli sperimentali, insieme ai dati grezzi, e tutti i risultati derivati ​​dai dati grezzi, sono conservati in un'unica struttura dati. Questa struttura di dati gerarchica trovi nomi di campo, che funzionano come le intestazioni in un foglio a che indicano il contenuto del campo. A differenza delle intestazioni in un foglio di calcolo, i nomi dei campi in questa struttura dati sono indicizzabili. Comandi riepilogo dei dati e grafici possono accedere ai dati in qualsiasi punto della struttura specificando un percorso attraverso le intestazioni, ad esempio:

"Experiment.Subject (3).Session (2). TrialTypeCS.Trial (5). NumPokes ".
I comandi nella casella degli strumenti personalizzata, TSsystem, operano su dati in questi campi e memorizzare i risultati in un altro campo o campi all'interno della stessa struttura. Solitamente il campo o campi in cui sono memorizzati i risultati di un'operazione sono creati dal comando TSsystem. Il codice di analisi dei dati può essa stessa essere memorizzati in questa stessa struttura. I diversi livelli della struttura contengono campi Note, in cui possono essere messi note esplicative di lunghezza arbitraria. L'utente può effettuare campi note aggiuntive, spiegare e interpretare il contenuto dei campi di dati. Così, l'archiviazione della struttura o mettere online in archivi di database pubblicamente accessibili ogni aspetto rilevante della sperimentazione e l'analisi dei dati in un unico file. Mentre l'esperimento è in esecuzione, il file contenente la struttura dati è in una cartella sincronizzata in "the cloud". Questa disposizione assicura off-sito di stoccaggio e state-of-the art di backup. Dà accesso all'ultima versione di analisi dei dati e la grafica quando e dove un investigatore ha accesso a Internet.

Passaggi critici. I passaggi critici nella costruzione di un protocollo di prova sono:

1. La scrittura e il debug del codice di controllo di processo nella lingua fornita dal fornitore commerciali dell'apparato mouse test controllati dal computer (vedi Attrezzature e Forniture). Un utente che si attacca con i protocolli i cui risultati rappresentativi sono stati rivisti di cui sopra può utilizzare il codice fornito nel Materiale supplementare. Questo singolo file di codice implementa qualsiasi o tutti i protocolli di test sopra descritti. Il protocollo operativo per un dato soggetto in un determinato punto del test dipende da quale colonna dei valori dei parametri del protocollo sono in vigore in quel momento. L'utente stabilisce quali di questi protocolli vengono eseguiti in quale sequenza usando TSaddprotocol prima dell'inizio del test. Incluso nel materiale complementare specifiche del protocollo dicembredell'Ision codici e campi decisionali. L'utente deve specificare solo i criteri decisionali. Questi criteri decisionali regolano la quantità di dati raccolti da un determinato protocollo per un dato soggetto. Poiché i risultati di ciascun soggetto sono graficamente rappresentati più volte in ciascun periodo di 24 ore, l'utente può regolare i criteri verso l'alto o verso il basso su una base topo-by-topo alla luce dei risultati finora ottenuti da ciascun topo.
2. La scrittura e il debug del codice quasi in tempo reale, analisi dei dati e grafici utilizzando la libreria di comandi nella casella degli strumenti TSsystem. Un utente che si attacca con i protocolli i cui risultati rappresentativi sono stati rivisti di cui sopra può utilizzare il codice fornito nei Materiali supplementari. C'è una funzione di analisi master per ciascun protocollo di prova (corrispondenza, condizionamento strumentale e classica, e corredati di commutazione tramoggia). Un'altra funzione master (DailyAnalysis.m), che fa le analisi trouble-shooting protocollo indipendente e chiama il analisi specifica del protocollofunzioni sis quando ha completato il suo trouble-shooting.
3. Il monitoraggio quotidiano dei grafici prodotti dal codice di analisi dei dati per essere sicuri che il protocollo sta funzionando correttamente e che tutti i topi stanno ottenendo abbastanza pellet per mantenerli in buona salute.

Risoluzione dei problemi. La funzione DailyAnalysis.m viene chiamata 2 o più volte ogni 24 ore da una funzione timer ogni volta che uno o più esperimenti sono in esecuzione. Ogni volta che viene chiamato, si carica il file che contiene la struttura di dati gerarchica e legge in quella struttura i file di dati grezzi per tutti i soggetti attivi. Questi file di dati grezzi vengono scritti ogni 10 minuti dal software di controllo di processo. La funzione DailyAnalysis esegue una serie di controlli di base. Produce grafici che consentono all'utente di verificare che i dispensatori pellet funzionano correttamente, che ciascun topo è attivo, e che ciascun topo ha ottenuto un numero sufficiente di pellets nelle ultime 24 ore. L'assenza di data da un mouse per qualche determinato numero di ore, un numero di pellet ottenuto che scende sotto un valore critico specificato dall'utente, o risultati numerici suggeriscono che un erogatore pellet non funziona correttamente, innesco mail di notifica.

Modifiche. Poiché il codice di controllo di processo e il codice TSsystem sono open source e ampiamente commentati, gli utenti possono elaborare i propri protocolli. I protocolli per i quali il codice è previsto nei materiali supplementari sono solo protocolli appetitivi. Usano il cibo ricompensa per sollecitare comportamenti aspetti quantitativi dei quali dipendono il funzionamento dei meccanismi cognitivi di destinazione. Tuttavia, le camere test topo commerciali, possono essere disposte in una configurazione che consente la paura condizionata mediante urti piede. Così, il sistema può implementare sia contestuale, cued, e la paura di condizionamento ora del giorno per gli utenti in grado di scrivere il codice del computer necessaria sia per il controllo di processo e quasi anale dati in tempo realelisi. I file di codice pesantemente commentato previste nel Materiale complementare dovrebbero facilitare la creazione del nuovo codice richiesto.

Limitazioni. I meccanismi di base della cognizione sono quelle che consentono agli animali di collocarsi nello spazio e nel tempo e per stimare le probabilità di eventi e rischi che ne conseguono. Il sistema di prova completamente automatizzato qui descritto fornisce numerosi test dei meccanismi che consentono topi a collocarsi nel tempo, e di stimare probabilità e rischi. Tuttavia, fornisce informazioni molto limitate sui meccanismi che consentono loro di collocarsi nello spazio. Sia il protocollo corrispondente e test protocollo accensione temporizzata se il mouse può distinguere tramogge altrimenti identici sulla base della loro posizione all'interno della scatola della prova. Tuttavia, nessuno di questi test protocolli, ad esempio, il meccanismo che consente animali di orientarsi utilizzando la geometria di uno spazio familiare ²⁶ né the contachilometri che misura quanto ha eseguito un mouse e che svolge un ruolo centrale nella navigazione stimata ^18.

. Importanza della tecnica La tecnica di test comportamentali qui descritto si differenzia dalla maggior parte delle altre tecniche di uso comune in farmacologia comportamentale e genetica comportamentale in cinque modi principali:

In primo luogo, essa effettua misurazioni fisiologicamente significativi. Queste sono misure, come l'accuratezza e la precisione della rappresentazione di un intervallo di durata, che può essere ripetuta a livello elettrofisiologici e biochimici di analisi con risultati paragonabili. Misure comportamentali Fisiologicamente significative svolgono un ruolo cruciale nella creazione di ipotesi di collegamento sicure della forma questo meccanismo molecolare o cellulare o livello di circuito è la realizzazione neurobiologica di tale meccanismo comportamentale manifesto. Esempi sono la misurazione del comportamento delle funzioni di sensibilità spettrale dei periodi e PHAes di oscillatori, come l'orologio circadiano. Esempi diversi di misurazioni comportamentali che non sono fisiologicamente significativi sono la quantità di tempo che un mouse può appendere un rotarod, la latenza media per trovare una piattaforma sommersa in un labirinto acqua, la percentuale di una traiettoria nuotata nel quadrante in cui la piattaforma è stata precedentemente trovato, e la frazione di tempo in cui un mouse si blocca in una camera di prova in cui è stato precedentemente scioccato.

In secondo luogo, si tratta di una, ad alto volume, procedura automatizzata elevato throughput. I topi non sono gestite nel corso del test. Molti i topi possono essere testati contemporaneamente in una quantità limitata di spazio laboratorio, con un investimento di tempo minimo, durante l'esecuzione di diversi protocolli che danno informazioni quantitative sui meccanismi cognitivi di base. Maggior parte dei test comportamentali richiede una gestione quotidiana dei topi di metterli e toglierli dalla apparecchiatura di prova. Alcune delle procedure più popolari (il labirinto di acqua e conte xtual paura di condizionamento, ad esempio) richiedono trattando il mouse immediatamente prima ed immediatamente dopo ogni misura è presa e richiede tempo per segnare di registrazioni video.

In terzo luogo, i risultati vengono analizzati e rappresentate in quasi in tempo reale, e il progresso da un test all'altro avviene automaticamente per ciascun topo singolarmente. Ciò consente l'ottimizzazione della procedura (mediante, per esempio, cambiando i criteri decisionali) mouse mouse nella luce di dati up-to-the-ore di ciascun topo. I dati dei test comunemente usati sono spesso analizzate a lungo dopo il test è stato eseguito. Ciò richiede l'esecuzione topi collettivamente per la stessa quantità di tempo in ogni procedura. Questo è uno spreco perché diversi topi padroneggiare diverse procedure dopo quantità molto diverse di tempo. Se il tempo di test collettivi è fatto troppo breve, alcuni topi non padroneggiare il compito, se si è fatto abbastanza a lungo in modo che quasi tutti i topi padroneggiare il compito, alcuni topi sono gestite molto più a lungo del necessario.

ent "> In quarto luogo, il disegno del toolbox TSsystem assicura una, traccia facilmente rintracciabile intatta dalle statistiche riassuntive pubblicate e grafici torna ai dati grezzi, senza alcuna incertezza su quale protocollo e quali parametri sono stati operativi in ​​qualsiasi punto della prova di qualsiasi mouse. Molti test attuali ottengono pochissimi dati per ogni mouse, in questo caso, il sentiero dei dati è breve e facile da seguire. Quando i test ottengono un elevato volume di dati (migliaia di eventi con data e ora) da ogni topo, poi il sentiero dei dati può diventare lunga, mal frammentata e difficile da seguire Nel corso del tempo, vengono generati leggermente diverse file di codice processo di controllo;. molti file di codice analizzare diversi dati vengono scritti, le diverse file di codice producono molti risultati diversi file agendo su diversi risultati precedenti file. Diventa difficile tenere traccia delle complesse relazioni tra i molti diversi file elettronici e difficile per assicurarsi che essi sono tutti salvati insieme. Nel TSsystem, i dati grezzi etutto ciò che ne deriva sono memorizzati nella stessa struttura di dati gerarchica. Pertanto, i risultati pubblicati non possono separarsi dai dati grezzi sottostanti. Il codice di controllo di processo per ogni sessione viene letto automaticamente dal software TSsystem e il carattere per carattere rispetto a tutte le precedenti codice del processo di controllo nello stesso esperimento. Se non vi è alcuna differenza, il codice per la nuova sessione viene memorizzato nella struttura insieme ai dati e un numero identificativo che versione processo di controllo viene inserito automaticamente in un campo per quella sessione in quel mouse. Così, ogni versione del codice di controllo di processo viene memorizzato automaticamente nella stessa struttura dei dati ottenuti dall'esecuzione di tale codice. Con questo sistema, non si è mai sicuri su quale dati provengono da quale versione di un protocollo multi-versione. I file di codice-analisi dei dati, che sono generalmente poco numerosi, possono anche essere memorizzati in questa struttura dopo il completamento dell'analisi. Questo mette tutto in un unico dstruttura ata, che indica sia per la sua struttura di ramificazione (ciò che è subordinato a ciò) e dei suoi nomi di campo le relazioni tra i diversi tipi di informazioni.

Quinto, la struttura di dati gerarchica al centro della TSsystem, in cui tutte le informazioni pertinenti sono memorizzate, insieme con i comandi di analisi dei dati altissimo livello utilizzati per estrarre riassunti e costruire grafici, rende possibile la condivisione dei dati di fenotipizzazione comportamentali complessi tra laboratori . Un singolo file elettronico dà altri ricercatori intelligibile, l'accesso sfruttabile a tutti i livelli del trattamento dei dati, e al codice computer che digerito, riassunto e graficamente i dati. Rende la rianalisi successiva di ricchi dati più vecchi set possibile. Inoltre rende possibile la creazione di grandi banche dati utilizzabili pubblici comportamentali e cognitive fenotipizzazione.

Le applicazioni future. L'impianto completamente automatizzato può rivelarsi utile in corsi di laboratorio in comportamento animale. E Finezze la questione sempre più fastidioso di istruire un gran numero di studenti nella corretta gestione dei topi e delle preoccupazioni conseguono circa possibili minacce per la salute da farlo. Esso consente un gran numero di studenti per progettare ed eseguire esperimenti con i topi reale senza mai manipolazione. Per uso didattico, si potrebbe desiderare di mettere piccoli economici telecamere a raggi infrarossi nelle caselle di prova, in modo che gli studenti potevano osservare lo svolgimento del mouse nel protocollo hanno ideato. L'immissione dei dati grezzi in un'unica struttura gerarchica dei dati memorizzati nella nuvola rende possibile per molti studenti diversi per analizzare gli stessi dati come i dati vengono poll

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
SmartCtrl Connection Panel	Med Associates	SG-716B (115)	control panel for inputs/outputs
SmartCtrl Interface Module	Med Associates	DIG-716B (114)	smart card for each chamber
Universal Cable	Med Associates	SG-210CB (115)	cable from smart card to control panel
Tabletop Interface Cabinet	Med Associates	SG-6080C (109)	cabinet to hold smart cards
Rack Mount Power Supply	Med Associates	SG-500 (112)	28 volt power
Wide Mouse Test Chamber	Med Associates	ENV-307W (31)	test chamber
Filler Panel Package	Med Associates	ENV-307W-FP (32)	various-size panels for test chamber
Wide Mouse Modular Grid Floor	Med Associates	ENV-307W-GF (31)	test chamber floor grid
Head Entry Detector	Med Associates	ENV-303HDW (62)	head entry/pellet entry into hopper
Pellet Dispenser	Med Associates	ENV-203-20 (73)	feeder
Pellet Receptacle	Med Associates	ENV-303W (61)	hopper
Pellet Receptacle Light	Med Associates	ENV-303RL (62)	hopper light
House Light	Med Associates	ENV-315W (43)	house light
IR Controller	Med Associates	ENV-253B (77)	entry detector for tube between nest and test
Fan	Med Associates	ENV-025F28 (42)	exhaust fan for each chamber
Polypropylene Nest Tub			nest box
Acrylic Connection Tube			connection between nest and test areas
Steel Cabinet			cabinet to hold test chambers (78"H, 48"W, 24"D)
Windows computer			running MedPC experiment-control software
Server			running Matlab, linked to exper-control computer by LAN
Software
MedPC software	Med Associates		proprietary process-control programming language
Matlab w Statistics Toolbox	Matlab		proprietary data analysis and graphing programing system
TSsystem		in Supplementary Material w updates from senior author	Open-source Matlab Toolbox
Note: This is the euipment needed for one cabinet, containing 8 test environments. Hardware must be replicated for each such cabinet. However one computer can control 2 cabinets (16 test environments)