Farelerin Otomatik, Kantitatif / Bilişsel Davranışçı Tarama: Genetik, Farmakoloji, Hayvan Biliş ve Lisans Öğretim İçin

Summary

Genetik ve farmakolojik manipülasyonlar etkilerini değerlendirmek amacıyla, mekansal yerelleştirme, zamansal lokalizasyonu, süresi, hızı ve olasılık tahmini, risk değerlendirmesi, dürtüsellik ve doğruluğunu ve hafıza hassasiyet arabuluculuk mekanizmalarının fizyolojik anlamlı özelliklerini ölçmek için tam otomatik sistem Farelerde biliş temel mekanizmaları.

Abstract

Biz live-biliş temel mekanizmaların genetik ve farmakolojik manipülasyonlar etkilerinin değerlendirilmesi ve farelerde öğrenme için 7/24 davranışsal test sistemi tam otomatik, yüksek verim, yüksek hacimli, tarif. Standart bir polipropilen fare gövdesi küvet edilen bir standart ticari bir fare deney kutusuna bir akrilik boru ile bağlanır. Test kutu besleyiciler pelet bağlı 2 olan 3 haznelerini vardır. Tüm dahili bir LED aydınlatıcı ve kızılötesi (IR) ile kafa kafaya girdiler için izlenir kirişler. Fareler tarama sırasında sevkini ortadan ortamda yaşamak. Onlar protokol kontrol yazılımı ve yarı-gerçek-zamanlı veri analizi ve grafik yazılımı biz yazdım hangi, (klasik) protokolleri (enstrümantal) ve Pavlovyan edimsel performans ile iki veya daha fazla günlük beslenme dönemlerde onların yiyecek almak. Veri analizi ve grafik rutinleri çok büyük zaman-s analizini basitleştirmek için oluşturulan bir MATLAB tabanlı bir dilde yazılmışdavranışsal ve fizyolojik bir olay kayıtlarını sıkıştırılır ve ham verileri tek bir veri yapısı içinde yayınlanan grafikler ve istatistik tüm ara analizler yoluyla tam bir veri izi korumak için. Veri analizi, kod veriler birkaç kez bir gün ve otomatik olarak "bulut" saklanan ve üzerinde-laboratuvarda bilgisayar, istatistik ve grafiksel analizler, özne onu hasadın. Bu nedenle, tek tek farelerin ilerleme görselleştirilir ve her gün ölçülür. Veri analizi, kod protokol bireysel konuların protokolü otomatik avans izin, protokol kontrol koduna konuşuyor. Uygulanan davranışsal protokolleri eşleşen, autoshaping, zamanlanmış huni-anahtarlama, zamanlanmış huni-anahtarlama, dürtüsellik ölçümü ve gıda durumu sirkadiyen beklentisiyle risk değerlendirme. Açık kaynak protokol kontrol ve veri analizi kod yeni protokollerin eklenmesi kolaylaştırır. Sekiz ortamlarda test kabinede x 78 x 24 bir 48 sığacak; böyle iki sürücü kabininiinets (16 ortamlar) bir bilgisayar tarafından kontrol edilebilir.

Introduction

Biliş temel mekanizmalar aracılık hücresel ve moleküler mekanizmaların tanıtılması ayı genetik, moleküler genetik, moleküler biyoloji ve nörofarmakolojinin güçlü teknikler getirmek için, fizyolojik olarak anlamlı ölçmek yüksek hacimli, yüksek verimlilikte bir psikofiziksel tarama yöntemleri gerekir bilişsel mekanizmalarının özellikleri. Bir mekanizmanın bir psychophysically ölçülebilir, fizyolojik olarak anlamlı nicel özellik davranış ile ölçülür ve elektrofizyolojik veya biyokimyasal yollarla edilebilir bir özelliktir. Örnekler rodopsin soğurma spektrumu, sirkadyen saatin serbest çalışma süresi, ve iç yan ön beyin demeti içinde ^1,2 ödül akson refrakter süresi vardır. Hücresel ve moleküler ölçümlerine göre olabilir Psikofiziksel ölçümler nicel yazışma yoluyla psikolojik mekanizmaları hücresel ve moleküler mekanizmaları bağlamak için bir temel yatıyordu. Exampl içine, çubukların dış segmentlerinde rodopsin yerinde absorpsiyon spektrumunda insan skotopik spektral duyarlılık fonksiyonu üzerine superimposes olması foton-tetiklenen rodopsin izomerizasyonunu skotopik vizyonunda ilk adım olduğunu güçlü bir delildir. Karmaşık davranış kalıplarının nicel yönleri de davranışsal genetik ^3,4 içinde QTL yöntemlerin kullanımına merkezi vardır.

Köklü enstrümantal ve Pavlov öğrenme protokolleri üzerine fareler (ve fareleri) performansı zaman gibi soyut miktarını ölçmek beyin mekanizmaları bağlıdır, sayı, süresi, hızı, olasılık, risk ve mekansal konumu. Örneğin, Pavlovian şartlandırılmış cevapların edinim hızı takviye edici etkinlikleri (tipik olarak, gıda servis) ve yaklaşan takviye ^5-7 için sinyalin başlamasından sonra takviye ortalama gecikme arasındaki ortalama aralık arasındaki orana bağlıdır. İkinci Examp içinle, bir eşleştirme protokol iki besleme hunilere ziyaretlerin ortalama süresi oranı yaklaşık bu iki haznede ^8-10 donatı oranlarının oranına eşittir.

Altta yatan mekanizmaları ile ilgilenen nörologlar günümüzde yaygın olarak kullanılan davranışsal test yöntemleri koymak yoluyla düşük, çoğunlukla, düşük hacimli için vardır, ve emek yoğun ^26. Örneğin, sirkadyen osilatörler davranışsal olarak ölçülen dönemleri ve fazlar sirkadiyen süresi ve faz elektrofizyolojik ve biyokimyasal önlemlere göre olabilir, yanı Ayrıca, elektrofizyolojik ve biyokimyasal yöntemlerle ölçülen miktarları ile karşılaştırılabilir miktarlarda ölçer. Güncel davranışsal test yöntemleri gibi mekansal öğrenme, zamansal öğrenme, ya da öğrenme korku, yerine yatan mekanizmaların yanı öğrenme, kategorilerine odaklanmak. Uzamsal öğrenme ^11-15 yaygın olarak kullanılan su labirenti testi bu sh bir örnektirortcomings. Mekansal öğrenme bir kategoridir. Bu kategorideki Öğrenme ölü hesaplaşma ^16,17 mekanizmasıdır biri mekanizmasında bağlıdır. Ölü hesaplaşma kilometre sayacı, mesafe koşmak ¹⁸ ölçen mekanizma üzerinde sırayla bağlıdır. Benzer şekilde, zamansal öğrenme bir kategoridir. Yaklaşık 24 saatlik bir süre ile bir osilatör olaylar ^17,19 cereyan ettiği günün saati öğrenmek için hayvanlar için gerekli olduğundan bir sirkadiyen saat, bu kategorideki öğrenmeye bağlı olduğu mekanizmaları arasında yer alıyor. Gıda beklenti sağlar saat henüz ¹⁹ tespit edilmelidir.

Bir saat bir zaman ölçme mekanizmadır. Dönemlerde geniş bir yelpazesi ile endojen osilatörler beyin bu saatler ^16,17 fazlarını kayıt zaman içinde olayların bulmak için izin verir. Zamanında yerleri kayıt yeteneği zaman içinde yerleri arasında yani, mesafeler, süreler ölçüm sağlar. Ilişkisel öğrenme t bağlıdırO süreler ^5,6,20,21 ve beynin ölçümleri. Sayaçlar numarası ölçme mekanizmaları vardır. Bir olasılık da, bir alt-grubun numerosity ve süperset ve numerosity arasındaki oran, çünkü ölçüm sayısı, olasılık tahmini sağlar. Bir oran bu sayı ölçülmüştür, üzerinde aralığın süresine bölünmesiyle olayların sayısı olduğu için, oran tahminle olanak sağlamaktadır ölçüm sayısı ve ölçme süresi. Süresi ölçümleri, sayı, oran, olasılık ve değişen risklere davranışsal ayarlamaları etkinleştirin. ^22,23 Bizim yöntem bu temel mekanizmaların doğruluk ve hassasiyet ölçüm üzerinde duruluyor. Doğruluk beynin ölçü objektif bir ölçü karşılık hangi ölçüde olduğunu. Hassas, örneğin sabit bir hedef değerin beynin ölçüde değişiklik veya belirsizlik, sabit bir süresidir. Weber'in Kanunu psikofizik eski ve en güvenli kurulmuş sonucudur. Bu iddia ettiğini ve hassasbir büyüklüğün beynin ölçü bu miktar sabit bir parçasıdır. Bir dağılımın varyasyon istatistikçinin katsayısı Weber Kesir, (σ / μ), hassasiyet ölçer. Nesnel ortalamaya psikofiziksel ortalama oranı (örn. karar süresi ortalama) (objektif süresi ortalama) doğruluk ölçüsüdür.

Insan miktarını en aza indirirken Burada sunulan yöntem hacmi (laboratuar alanı belirli bir miktarda herhangi bir zamanda, taranmakta olan hayvan sayısı) ve veri akışını (tek bir hayvanın tarama ortalama süresi ile bölünmesiyle elde edilen bilgileri ve miktar) en üst düzeye çıkarır emek ölçümler yapmak için gerekli ve ivediliği maksimize hangi ile bilinir hale taraması sonuçları.

Burada sunulan veriler, analiz yazılım mimarisi otomatik olarak ham veri ve tüm sonuçlar özet ve tek d birlikte verilerden elde edilen istatistikleri koyarsayıların anlaşılır geniş denizleri hale alan başlıkları ile ata yapı, orada bulunan. Analitik yazılım sadece bu yapıda veri üzerinde çalışır ve her zaman aynı yapı içinde alanlarındaki faaliyetlerinin sonuçlarını saklar. Bu ham verilerden yayınlanmış özetleri ve grafikler için sağlam bir iz sigortalanır.

Yazılım otomatik yapısına tam otomatik test yönetilir deney-kontrol programları yazar, ve otomatik olarak ham veri hangi program geldiği gösterir. Böylece, deneysel koşullar test her noktasında, her bir hayvan için yürürlükte olduğu gibi hangi şüphesiz ve özet istatistik ham verilerden elde edilmiştir konusunda hiçbir şüphe ile, kusursuz bir veri izi korur. Veri korunması bu yöntem büyük ölçüde mümkün diğer laboratuarlar daha bu zengin veri setlerini analiz etmek için yapım, standart davranış tarama veri tabanlarının gelişimini kolaylaştırır.

Eleme sistemi, Şekil 1 'de şematize edilmiştir. On dolapları, her içeren 8 test ortamları 80 fareler t sağlayan bir 10 ft x 15 ft laboratuvar odasında kurulabiliro bir anda çalıştırabilirsiniz. Bir parti duvarında bir liman geçerek Kablolar başka bir odada elektrik / elektronik arabirim kartları ve PC'lere ortamları bağlamak gerekir. PC'ler protokol kontrol programları çalıştırmak. Bir bilgisayar her 2 dolaplar (16 ortamlarda test) için gereklidir. PC'ler veri analizi ve grafik yazılımı çalıştıran bir sunucu için bir Yerel Alan Ağı üzerinden bağlanmalıdır.

Protocol

TSsystem içinde üç tam otomatik protokolleri (eşleştirme, enstrümantal ve klasik koşullanma iştahlı) ve anahtar protokol Rutgers New Brunswick de Hayvan Bakım ve Tesisler Komitesi tarafından onaylanmıştır.

1.. Fiziksel Sistemini Kurmak

1. Dolapları ortamlarda test ayarlama (bkz. Şekil 1).
2. Protokol kontrol bilgisayarlarda test ortamlarında sağlanan deney-kontrol yazılımı yükleyin.
   Not: başka bir amaçla bu bilgisayarları kullanmayın!

2. Yazılım Sistem Kurma

1. Veri analiz yazılımı yüklü olduğu sunucu (bkz. Şekil 1) test ortamları kontrol bilgisayar (lar) sabit diskleri erişebilirsiniz böylece LAN (yerel ağ) kurmak.
2. "Bulut" veri depolama için bir dosya eşitleme hesabı kurmak.
3. PuBir bulut-klasör senkronize ticari programlama dilinin arama yolunda TSsystem klasör ve alt klasörleri t.
   Not: TSsystem bir yazılım araç olduğunu, yani onun tarafından oluşturulan çıktı dosyalarına hasat olduğunda otomatik olarak verileri işler karmaşık veri analizi ve veri-grafik kod oluşturulmasını kolaylaştıracaktır 30 üzerinden yüksek düzey işlevleri bir kütüphane Deney-kontrol programı. Tüm komutlar Deney yapının alanlarda veri üzerinde işlem ve (bakınız Şekil 2) ile aynı yapıda, diğer alanlardaki sonuçları koydu. Bu açık kaynak komutları en yaygın kullanılan ticari, bilimsel programlama ve grafik dillerinden birinde yazılmış. Bu en yararlı bir istatistik araç kutusu dahil olmak üzere birçok diğer "avadanlıklarını" vardır.

3. Deneme başlangıç

1. (Bkz. Şekil 3) TSbegin arayın.
   Not: TSbegin bir entegrasyon olduğunuTSsystem araç kutusunda ractive GUI (I nterface G raphic U ser). Ondan türetilen ham veriler ve tüm sonuçlar TSsystem araç kutusundaki diğer fonksiyonlar tarafından alınacaktır içine hiyerarşik veri yapısını oluşturma sürecinde kullanıcıyı açar.
2. (Bkz. Şekil 4) TSaddprotocol arayın.
   Not: TSaddprotocol TSsystem araç kutusunda bir GUI. Bu protokolü feshetme ve bir sonrakine gitmek için kararını otomatik olacak bu karar kodu belirtilerek, ve kullanılacak karar kriterlerini belirterek, deneysel bir protokol için kontrol parametrelerini belirleme sürecinde kullanıcıyı açar.
3. 7/24 canlı-test ortamlarında, çevre başına bir fare fareler yerleştirin.
   Notlar: numaralı deneysel ortamlarda (vb Kutu 1, Kutu 2) Her gider fare kimlik numarasını not dikkat edin. Ayrıca, deney-kontrol tanımlayan harfini notYerel Alan Ağı (LAN) ve IP adresi bilgisayar.
4. (Şekil 5) TSstartsession arayın.
   Not: TSstartsession TSsystem araç kutusunda bir GUI. Bu deneysel bir oturumu başlangıç ​​sürecinde kullanıcıyı açar. Deney oturumları, birkaç farklı davranış test protokolleri çalıştırılır sırasında bir ya da iki haftada bir, son. TSstartsession mağazalar oturumu başladığında protokol kontrol yazılımı okur makro gider bilgileri. Dahil yolunu ve protokol kontrol yazılımı okur kod dosyasının adıdır. TSsystem analitik yazılımı hiyerarşik veri yapısı içine bu kodu okur, bu yüzden herhangi bir zamanda yürürlükte kesin protokole olarak şüphe yoktur asla.
5. Kontrol bilgisayarlara gidin ve o bilgisayar tarafından kontrol kutuları için oturumu başlatmak için, MedPC klasöre yazılır makro çağırmak.

4. Veri Analizi

1. Eğer yeni bir protokol oluşturduk varsa, büyük ölçüde karmaşık verilerin oluşturulması analizleri basitleştirmek, hangi TSsystem araç kutusunda komutları kullanarak uygun veri analizi ve grafik kod yazmak.
   Not: Veri analizi ve sonuçları aşağıda açıklanmıştır TSsystem araç kutusunda dahil üç protokol için grafik kodu. Onlar açık bir kaynak, çünkü onlar irade değiştirilmiş olabilir. Bu analizler için kod yoğun kolay kullanıcı belirtilen protokolleri sonuçları analiz için kod oluşturmak için yapar, yorumladı edilir.
2. Deney süresi (birçok hafta 24 saat) için, olası ekipman arızaları (elektrik kesintileri, spontan, kontrol-bilgisayar reboot, pelet besleyici arızaları, vb), TSsystem veri-analiz belirten sunucudan e-posta uyarıları için monitör programı algılar.
3. TSsystem yazılı veri-analiz kod inci denir her zaman ürettiği performans araziler EğitimE analiz zamanlayıcı (tipik olarak 2-4 kez / gün).
   Not: Analiz Zamanlayıcı kullanıcı tarafından belirlenen aralıklarla veri analizi ve grafik programı çağırır. Çağrılan program TSsystem fonksiyonları ile yazılmıştır. Bu hiyerarşik veri yapısı içine protokol kontrol yazılımı yazıyor hangi dosyadan hasat ham verileri okur. Sonra, bu verileri analiz eder ve analizlerin sonuçlarını grafikler. Hiyerarşik veri yapısını içeren dosya bulut bir dosya senkronizasyon klasöründe saklanır. Bu otomatik off-site yedekleme sağlar. Erişim izni olan tüm personel ve işbirlikçilerinin bilgisayarlarda yapı dosyasının otomatik olarak dosya senkronizasyonu kopyalarını depolar. Belirtilen grafikler otomatik olarak belirtilen personelin ve işbirlikçilere-postayla gönderiliyor. Bir okul müdürü araştırmacı herhangi bir zamanda dünyanın her yerinden gelen test ilerlemeyi izlemek ve gerekirse uzaktan oturup gelen, on line, deney protokolü revize olabilire fareler test ediliyor nerede.
4. Onlar (bkz. Şekil 2) yarı gerçek zamanlı olarak, kullanılabilir hale gibi hiyerarşik veri yapısında veri ve özet istatistikleri incelemek için TSbrowser kullanın.

Representative Results

Sistemi ve bireysel araştırmacı veya sınıf öğretmeni amaçlarına uygun protokolleri çalıştırmak için kullanılması gerektiğini. Uygun protokol, 2-hazne autoshaping protokolü ve anahtar protokol: Ancak, genetik olarak manipüle farelerde ve büyük ölçekli farmakolojik test büyük ölçekli tarama yararlı gereken 3 protokoller paketi geliştirdik. Uygun protokol hatırlamak için, iki farklı noktada gelirlerin (birim zaman başına gıda pelet) tahmin etmek için fare kapasitesini ölçen hangi konum verimleri hangi gelir, gelirlerin oranı, ortalama ziyaret sürelerinin oranını maç ve hız ile ki bu algılar ve gelir oranı değişiklikleri ayarlar. Enstrümantal ve klasik koşullanma (ilişkisel öğrenme kur) 2-Hazne autoshaping protokol önlemler oranları. Anahtar protokol tedbirler aralık zamanlama doğruluğu ve kesinliği, olasılıkları tahmin etmek yeteneği (rölatif frekanslar)ve olasılıklar (risk değerlendirmesi) değişikliklere uyum için. Ayrıca dürtüsellik bir ölçü verir.

Eşleştirme. Iki yanal hunilerine (besleme hazneleri) her besleyiciler bağımsız olarak her pelet doğumu takiben bir katlanarak değişen gecikme ile silahlı vardır. Besleyici silahlı ve fare böylece kızılötesi (IR) ışın kesintiye, hazneye alay pelet salınımını tetikler her bir pelet teslim edilir. Sonraki kurulmadan önce geçmesi aralıkları olan beklentileri parametre dosyasında (Tablo 1) belirtilen üstel dağıtımları, çizilir. Bu protokol, farelerin, geri ilkine, daha sonra, diğer hareket daha sonra, içine bir süre alay, iki besleme hazneler arasında geçiş başlar. İki hazne kendi kalır ortalama süreleri oranı yaklaşık olarak bu iki hazne (dakika başına NB granüller in elde edilir ve dakika başına peletlerin oranına uygunçevre, bu hazneye alay dakika başına, bu iki haznede kendi yatırımlarından "döner") olan bunkerlerinden "gelirler", değil granül olduğunu. Böylece, ortalama 3 kez olsun sanki Hopper 1 birçok pelet Hopper 2 olarak, daha sonra bir ziyaretin ortalama süresi 1 yaklaşık 3 kat daha uzun süre 2 Hopper yapılan bir ziyaretin ortalama süresi gibidir Hopper için. Biz bu eşleştirme davranışı ⁸ göründüğü ile çabuklukla ilk bu protokolü çalıştırın. Bu ilk 24 saat içinde siloları ziyaret etmek için çok çekingen olan zaman fare, tabii ki, hariç, testin ilk 24 saat içinde, genellikle ölçülebilir.

Eşleştirme davranışı olan, iki hazne yerle uygun şekilde iki farklı oranları ilişkilendirmek için bir fare olanak uzamsal olarak lokalize mekanizmalardır süresi ve sayısı ve nispi oranlarını ölçmek işlem için mekanizmalar, bozulmamış olduğunu ima eder. Böylece, mükemmel bir hızlıtemel bilişsel fonksiyon testi. Bir fare deneyimli gelirlerin oranı beklenen ziyareti sürelerinin oranına uygun hangi ile hassas fare nicelikleri temsil hangi ile hassas bir göstergesidir.

Bir fare maçları hangi ile hassas grafiksel iki eşzamanlı çizilen kümülatif kayıtlar aynı eğime (Şekil 6) sahip ölçüde tarafından görüntülenmiştir. Bir toplu kayıt ölçümler dizisinin cumulating toplamıdır. Bu durumda, bir arsa (Şekil 6'da kırmızı olanlar) topak-by-topak gelir dengesizliği ölçmek kümülatif kayıt olduğu, (Şekil 6'da siyah olanlar), diğer topak-by-kümülatif kaydıdır pelet ziyaret dengesizlik ölçüsüdür. Tek arası besleme aralığı için, dengesizlik gelir ya -1 veya +1 aralığının sonuca elde edilen pelet 1 Hopper (dengesizlik = -1) ya da 2 (dengesizlik geldi bağlı olarak =1). Bu dengesizliklerin kümülatif kaydının eğimi ortalama gelir dengesizliği (besleme başına dengesizlik) olduğunu. 10 aralıklarla, fare Hopper 2 Hopper 1 ve 5 5 pelet alırsa, o zaman bu 10 arası besleme aralıkları üzerinden ortalama geliri dengesizliktir ; 10 pelet Hopper 2 geldiyse, o zaman olduğunu ; 10 Hopper 1 geldiyse, o zaman o . Bu nedenle, ortalama gelir dengesizlik -1 ila 1 arasında olabilir ve herhangi bir dengesizlik ortalama olduğunda 0'dır. Arası bir besleme aralığında ziyaret dengesizlik Hopper 2 (T 2) eksi Hopper 1 (T 1) harcanan zaman harcanan zaman, diki kez toplamda tarafından ivided. Tek arası besleme aralığı için, bu önlem olması gereken ya -1 veya 1, gelir dengesizliği aksine, -1 ile 1 arasında herhangi bir değer alabilir. Ancak, bu tedbirin kümülatif kaydının eğimi gelir tedbir için olduğu gibi, onun ortalama değerini yansıtmaktadır. Iki kümülatif kayıtları (Şekil 6 kırmızı ve siyah kayıtları) iki yamaçları eşit olduğunda, ortalama ziyaret dengesizlik fare oranı ortalama ziyaret sürelerinin oranını eşleştirme olduğu anlamına gelir, ortalama gelir dengesizliği eşittir İki bunkerlerinden kendi gelirlerinden.

Oranının neredeyse mükemmel eşleşmesini gösteren Şekil 6 (5027, 5015, ve 5024), kümülatif ziyareti dengesizlik arsa (siyah) eğimi yakından kümülatif gelir dengesizliği (kırmızı) eğim izler içinde farelerin üç, için gelirlerin oranı ortalama ziyaret süreleri. Not ne kadar hızlı oranıziyaret süreleri aşağı dönüm noktalarında, gelirlerin oranı değişikliği ayarlar. Öte yandan, Fare 5034 (sol alt arsa), ikinci besleme oturumu sırasında uyuflmuyordu, gelir dengesizliği (kırmızı) eğimi önemli ölçüde pozitif ise kümülatif ziyaret süreli dengesizlik arsa (siyah) eğimi 0'dır. Ancak, (siyah dikey sonra) üçüncü besleme aşamasında, yamaçları bu fare gelir oranı olarak ziyaret oranını maç için bu fazın başlangıcında aniden başladı demektir, hangi paralel. Açıkçası, bu nedenle, bunu yapmaktan aciz değildi, ama test bölümü sırasında nedense öyle yapmadım. Bu performansın tüm ders görüntülenmesi yerine bir kaç özet istatistiği tamamen güvenmek önemini göstermektedir. Fare 5028 ilk gelire oranı sırasında tam uyumlu, ama tersine zaman, tam tersine vermedi. Fare 5025 ^3. yedirirken sırasında "overmatched"g faz (dikey yeşil sonra), yani, onun ortalama ziyaret dengesizliği, ortalama gelir dengesizliği daha büyük olduğunu ve tamamen gelir dengesizliği tersine uyum yoktu. Uyarı Ancak, hepsi 6 fareler, 3 yabani türleri ve ilk 4 saatlik besleme aşamasında hassasiyet ile eşleşen 3 heterozigot hem de. Haber Ayrıca bu kayıtlar bir ilk eşleşen ancak gelire oranının tersine ani bir tepki değil, sadece gözlemler sırasında yalnızca 36-48 saat (2 besleme fazlar / döngüsü ile 1.5-2 gündüz / gece döngüsü), kapsayacak. Daha önce açıklandığı gibi, bu zekâ, süresi tahmini, sayı tahmini, oran tahmini, (hunilere gelir oranları) mekansal lokalizasyonu ve basit soyut miktarlarda hatırlamak yeteneği, biliş birçok temel mekanizmaları heterozigotunda bozulmadan işleyişini gösterir. Tipik olan kantitatif sonuçlar, başlangıç ​​ötesinde farelerde hiçbir işleme ile, bir canlı-in ortamında otomatik test elde edilir çevrede yerleştirme.

Şekil 6 belirgindir gibi, fareler kısa sürede hunilerine arasındaki döngüsü başlar gibi gelirlerin oranı da ziyaret sürelerinin oranını maç. Fare hunilerine arasındaki döngüsü başlar hangi ile hız onun cesaret veya keşfetmek için eğilim olarak adlandırılabilecek bir ölçüsüdür. Bu döngü kümülatif kayıt işaretlenmesiyle görüntülenmiştir, yani, oturum zamanın bir fonksiyonu olarak tamamlanmış olan döngü sayısı. 7, Şekil 6 'daki gibi aynı fareler bu araziler göstermektedir. Altıda beş ilk besleme aşamasının başlamasından önce biraz araştırma gösterdi ve kısa sürede başladı hunilerine arasında dolaşmak için aniden başladı. Bir fare, ancak (sol alt), yarıda, bu haznede arasında dolaşmak için aniden başladığı noktada ^2. besleme faz yoluyla kadar tüm (tek bir döngü) herhangi bir keşif davranışı yoktu.

.. "t> Enstrümental ve klasik koşullanma Geleneksel öğrenme kuramı çağrışımlı öğrenme iki tür arasında ayırım:. klasik koşullanma (ayrıca Pavlovian koşullama denir) ve enstrümantal klima (aynı zamanda edimsel koşullanma denir) her iki durumda fizyolojik anlamlı parametre öğrenme oranı This sinaptik güçlü klasik koşullanma (örneğin hazne aydınlatma ve gıda teslimat) veya bir SR olayın eşleştirme ve enstrümantal klima bir takviye olayına yanıt iki duyusal olayların eşleştirme yanıt olarak ayarlanır hızını ve kuvvetini ölçmek düşünülmektedir. öğrenme hızı denemeleri-to-edinme, yani önceki klimalı davranış görünümünü eşleşmeleri sayısı. Bizim ikinci protokol bu oranları ölçer. ayrıca besleme gecikmeleri de beklenen konuları öğretir tersi ile ölçülür Bilgi Üçüncü protokolde test edilmiştir iki pelet sağlayan besleyici,.

Bu protokol bir duruşma öncesi orta haznenin aydınlatma ile başlar, bunun için hiçbir pelet besleyici (Test Box, Şekil 1'de üst hakkının şemasına bakınız) olduğundan topaklar, asla teslim edilir bir. Fare ışıklı orta hazneye dürter zaman, ışık söner, ve iki yan haznelerinin rastgele seçilmiş biri yanar. Ne olursa olsun fare ne yaptığını, daha sonra bir topak aydınlatma sonra 4 sn teslim edilir, ışıklar sol hazne ise. Daha sonra bir pelet fare ne olursa olsun yine, aydınlatmadan sonra orada 12 saniye teslim edilir, ışıkları doğru hazne varsa. Böylece, ışıklı orta hazneye alay Bir araştırmaya başlamadan vesile olduğunu, bu hazne yandığında fare içine dürter kadar, hiçbir şey daha olur, fare pelet almak için bu huninin içine sokmak gerekir. Fare bu vesile yanıt vermedi sonra, bir topak teslim olacaked hangisi içine Hazne sonra ne olursa fare pelet teslim önce geçen aralık sırasında hazneye ya gider olsun, bu hazneye teslim gecikme özgü de, yanar.

Deneme başlatma hızının 1) kümülatif kaydı (Şekil 8), deneme-inisiyasyon gecikmeleri kümülatif dağılım (Şekil 9) ve CS-ITI kurcalamak-oranı kümülatif kayıtları: Yazılım otomatik olarak bu görevde üç performans araziler yapar farkları (Şekil 10). 2) medyan deneme başlatılması gecikme,, enstrümantal yanıtı (enstrümental öğrenme oranı) alımından 1) denemeler ve kısa hem de içine beklenti alay alımından 3) denemeler: Ve, bu kayıtlardan özet istatistiklerinin üç set türemiştir -gecikme ve (autoshaped, yani, klasik öğrenme oranları) uzun gecikme besleme hazneleri.

Zamanlı kararları. Üçüncü protokolİlk Fetterman'ın ve Killeen ²⁴ tarafından güvercinler ile kullanılan ve Balcı ve ark ²² tarafından fare için uyarlanmış "anahtarı" protokolü. Fare ışıklı orta hazneye dürter zaman önceki protokolde olduğu gibi, çalışmalar başlatıldı. Ancak, bu protokol, bu deneme başlatan gedikler sessizce ve rastgele bu deneme için "sıcak" huni olarak bilgisayar tarafından seçilen bir tanesi, ikisi de yan haznelerini yanar. İki hazneler ile ilişkili besleme süreleri önceki protokol (4 saniye ve 12 saniye) olarak aynıdır. Ancak, yalnızca sıcak hazne sunar, ve sadece "onun" besleme gecikme ya da sonra orada yapılan bir körü yanıt sunar. Kısa gecikmeli hazne sıcak ise fare, kısa gecikme sonunda bu haznesinde ise, o zaman, ilk körü olduğunu gecikme olduğunu hazneye bir pelet teslim ya da sonra orada yapılan. Uzun gecikme hazne sıcak hazne ise, ilk körü uzun l ya da sonra orada yapılanatency bu hazneye bir pelet sunar. Fareler hızla kısa gecikmeli hoperdeki alay zaman uzun gecikme hunisi geçmek, "uzun" denemeler, sonra en çok çalışmalar hakkında kısa gecikmeli hazneye ilk olarak gidip öğrenmek kısa sonuca bir pelet sunmak için başarısız 4 sn gecikme. Fare çalışmaların büyük çoğunluğunda, pelet alır. Bu uzun gecikme ya da sonra ilk körü yanlış hunisi olduğunu sonucu ile uzun bir deneme üzerinde kısa gecikmeli hunisi çok uzun kalır Ancak, deneme bir pelet teslim olmadan sona erer. Kısa bir gecikme yargılanan erken geçiş yapıp kısa gecikme ya da sonra ilk körü yanlış (uzun gecikme) hazne olduğunu Benzer şekilde,,, deneme pelet teslim olmadan sona erer. Ilgi veriler önceden uzun hazneye ilk körü kısa hazneye son körü fesih gecikmeli olarak tanımlanan uzun denemeler üzerindeki anahtarları gecikmeleri vardır.

Bu paradigm biz uzun gecikme değişir. Fareler görev o kadar kolay yapıldığı zaman hızlı lapa geçmek öğrenmek, çünkü 3 kez 4 sn kısa gecikme 12 saniye, uzun bir gecikme ile başlar. Biz o (bkz. Şekil 11) fareler kendi şalt zamanı nasıl sıkı test 8 sn hatta 7 sn veya 6 sn uzun gecikme kısaltmak. Zamanlama hassas ölçüsü anahtar gecikmeleri dağılımının Gauss bileşeni varyasyonun katsayısıdır. Varyasyon katsayısı Gauss standart sapması ve ortalama (σ / μ Şekil 11 ') arasındaki orandır.

Biz de böylece çok geç anahtarlama karşı erken geçiş rölatif risk değişen, uzun bir yargılama olasılığını değişir. Uzun bir deneme olasılığı yüksek olduğunda uzun bir deneme, bu ne kadar kısa sürede fare anahtarları önemli değil, çünkü, kısa-hunisi bir erken kalkış tarafından yapılan risk azalır. Ayrıca, risk incurrBir çok-geç ayrılış tarafından ed buna yükselir. Uzun bir deneme olasılığı düşük olduğunda, tersine, bir çok-geç ayrılış karşı bir erken çıkış relatif risk ters yönde kaydırır. Yaklaşık Aslında fareler ^22,23 (Şekil 12) ne olduğunu, hangi riskleri eşit şekilde rasyonel bir karar verici onun anahtarlarının dağıtımını değişmeli. Uzun bir yargılama olasılığını değiştirerek tarafından uyarılan vardiya Ölçme, (kısa bir deneme karşısında uzun) olasılığının tahmini için onların anahtarlarının dağıtımı değişkenliği tahmin etmek, ve bu iki tarafından ima göreceli riskleri hesaplamak için fare yeteneğini değerlendiriyor belirsizlik kaynakları.

Dürtüsellik. Anahtar gecikmeleri dağılımı bir karışım dağılımıdır. En koşullar altında farelerin büyük çoğunluğunda, dağılımı Şekil 11'de olduğu gibi, bir Gauss dağılımından geçiş gecikmeleri hakimdir. NasılHiç, çok yakında ortaya "dürtüsel anahtarları," küçük bir parçası orada sık sık, dikkatlice zamanlanmış gözükmemektedir, ve gibi, yaklaşık optimum konumlandırılmış zamansal kale direkleri arasında Gauss bileşen, aksine (açıkça optimal değildir ) Şekil 11 'de görülebilir. Bu itici anahtarların sıklığı çarpıcı fareler arasında ve şartlara göre değişir. Kısa gecikme yakın uzun gecikme (bkz. Şekil 11) hareket ettirerek işi daha zor hale yaptığı gibi uzun yargılama kuvvetle muhtemel yapma, çoğu farelerde kendi sıklığını artırmaktadır. Anahtar gecikmeleri dağılımı hemen hemen her zaman bir Weibull dağılımının karışımı bir Gauss dağılımı olan bir "weibgauss" fonksiyonu ile etkileyici bir doğrulukla uygun olabilir. Dürtüsellik ölçüsü Weibull dağılımı için izafi anahtarları bölümüdür.

Sirkadiyen Hafıza. Hayvanlar süresi hafızasına kaydetmekgün (kendi sirkadiyen saat faz) hangi motivasyonel önemli olayları ¹⁷ olur. Aynı olay rutin yaklaşık aynı sirkadiyen faz tekrarlarsa, onların davranış tekrarını tahmin başlar. Bir günlük tekrarını hatırlamak ve böylece önceden tahmin için bu yeteneği bir yaygın eğitimi göstergesi besleme-beklenti olduğunu davranışı ^25. Biz sadece fareler alacakaranlığı (ev ışığı) ve şafak (on evin ışığı) çevreleyen iki 4 saat aralıklarla pelet elde edebilirsiniz sırasında aralıklarla kısıtlayarak, bu süre yukarıda tarif edilen (ya da hemen hemen başka) protokolleri çalıştıran ölçmek. Diğer aralıklar esnasında farelere test ortamında yine de, ancak herhangi bir protokol görevi yapar. Bu nedenle, sadece planlanmış besleme aralıkları sırasında granül elde edilir. Test başladıktan sonra 6-15 gün arasında bir yerde, beklenti alay etkinlik saat ya da öylesine alacakaranlık besleme aralığı önce (Şekil 13) belirir. In yaklaşık-alacakaranlık beslemeterval önce evin ışık (alacakaranlık), söndürme herhangi bir sinyal bir saat olmadan başlar.

Davranışsal olayların 3/4 alacakaranlık besleme fazının başlangıcını önceki no-gıda durumu 9-hr fazının son 1/3 sırasında meydana gelen bu günlerde, biz gıda ileriyi gören etkinliğin bir örneği olarak sayar. Beklenti aktivitesi bu şekilde (Şekil 13 'de mavi yıldız işareti), test ilk birkaç gün boyunca oluşmaz attı. "Deneme" (gün)-to edinme sirkadiyen gıda beklenti aktivitesinin Bizim ölçüsü beklenti aktivite sıklığı, ilk istatistiksel olarak önemli bir artış gösteren sonra gündür.

Şekil 1. Tarama sisteminin şematik. Her kabine içeriyor8 test ortamları, hazneler topak besleyiciler (P) bağlı olan iki tanesi IR ışınları ile gözlenmiş 3 hazneler (H) ile bir fare test kutusu için akrilik bir boru ile birleştirilmiş, bir polipropilen fare küvet oluşan her. İki tür dolaplar (16 ortamlarda) ortamlarını kontrol eder ve uyarıcı ve tepki olayların zaman damgalı kayıtları günlükleri bir protokol kontrol programı çalıştıran tek bir PC (In-laboratuvarda bilgisayarlar). Tek bir protokol kontrol programı tüm farklı protokollerini uygular. Protokol ameliyat olduğunu ve hangi parametreleri ile protokol kontrol programı tarafından düzenli olarak okunan bir metin dosyası (Param Dosya), içeriği tarafından belirlenir. Bu metin dosyasının içeriğini değiştirerek ameliyat protokolü değiştirir. Protokol kontrol programı başka bir metin dosyasına olay rekor her 10 dk yazıyor. TSsystem veri analiz yazılımı, uzak bir sunucu üzerinde çalışan, hasadın veriler her 15 dk. Düzenli aralıklarla (genellikle her 8 veya 12 saat) başta, geniş bir istatistiksel gerçekleştirirve bugüne kadar elde edilen ve her yerden her zaman laboratuvarda herkes tarafından ulaşılabilen bir bulut-synch depolama sahası, dosyaların içine sonuçları koyar verilerin grafiksel analizi. Analiz yazılımı otomatik olarak protokol kontrol programı tarafından okunan parametre dosyasında (Param Dosyası) yeni parametreleri yazarak protokollerin belirtilen bir seri sonraki protokole bireysel fareler hareket eder. Öyle yaptığında o fare kullanıcı karşılamak belirtilen karar kriterlerine gelen verileri. LAN = yerel alan ağı. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 2A. TSbroswer GUI ekran görüntüsü. Tarayıcı karmaşık hiyerarşik veri ile f tarama sağlarondan elde edilen sonuçların ham veri ve Ile içerir. TSsystem işlevler bu yapı alanlarında veri üzerinde çalışan ve aynı yapı içinde diğer alanlardaki sonuçları saklayın. Her düzeyde alanlara astı ama düşük özet istatistikleri, notları ve sayısal endeksli düşük düzeyde içeren terminal veri alanları şunlardır: sayısal endeksli anapara alt seviyeleri: Konu Düzeyi, oturum düzeyi ve Deneme Düzeyi (müteakip panelleri görmek Bu rakam). resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 2B. Bir konunun seçimden sonra tarayıcının ekran görüntüsü. Sol alt pencerede veri fields doğrudan bu konuya tâbi. Onlar bu konu için istatistik özeti içerir. Oturumlar penceresinde bu konuda ve oturum alanı gibi, kendi alt alanları olan diğer alanlar için sayısal endeksli oturumları vardır. MacroInfo alanı yolu ve bir oturumun başlangıcında proses kontrol yazılımı tarafından okunan kod dosyasının dosya adı da dahil olmak üzere, protokol kontrol makro hakkında bilgi veren dalından oluşmaktadır. Protokoller alan farklı protokoller parametrelerini veren alt disiplin seçilen oturumda çalıştırmak, bir protokol sonlandırmak için karar dayandığı verileri, bu kararı yapar kodu ve karar kriterlerini içeren karar alanlar. Pencerenin sol alt köşesinde bir veri alanını seçerek sağ alt pencerede bu alandaki verileri görüntüler. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 2C. Bir oturumun seçimden sonra ekran görüntüsü. Alanları hemen seçilen oturum tâbi sol alt penceresinde görüntülenir. Bu alanlar arasında bunların ham veri ve alt bölümleri içeren olanlar ve ham verilerden çıkarılan özet istatistikleri içeren olanlardır. Bu pencerede bir veri alanı seçildiğinde, içeriği sağ alt penceresinde görüntülenir. Bu ekran resminde, eşleştirme protokolü ham verileri içeren alanı seçilmiştir. Oturumu penceresinin sağ Deneme Türü penceresinde seçilen oturumu sırasında çalıştırmak deneme türlerini görüntülenir. Bir "deneme" thei için analiz edilecek veri birden uzanıyor tanımlamak değil-mutlaka bitişik olaylar herhangi bir kullanıcı belirtilen dizisidir r içeriği. Kullanıcı çalışmaların keyfi birçok farklı türde tanımlayabilirsiniz. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

2D rakam. Bir deneme türü seçiminden sonra tarayıcının ekran görüntüsü., Bu tür sayısal endeksli denemeler Denemeler penceresinde görüntülenir. Her zaman olduğu gibi, veri alanları hemen sol alt penceresinde görüntülenen seçili alanına tâbi, ve, bu alanlardan biri seçilirse, içeriği sağ alt pencerede görüntülenir. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

yolları ">
Şekil 2E. Tek bir deneme seçimden sonra tarayıcının ekran görüntüsü. Kendisine bağımlı veri alanları bu alanların biri seçilirse, içeriği sağ alt pencerede görüntülenir, sol alt penceresinde görüntülenir ve. Otomatik olarak her denemede yer alanlar arasında duruşma başladı hangi oturum süresini belirterek alanları, bu deneme pusula ham veri dosyası, süresini ve satır numaralarını sona erdiği oturum zaman. Diğer alanlar (burada 'Pokes,' NumPks 've' AutoLngPkRate 'kullanıcı tüm alanların içeriği oturum düzeyinde bir alanda depolanan ham verilerden hesaplanır. Tanımlanmıştır. büyük görmek için buraya tıklayıngörüntü.

Şekil 3,. TSbegin gelen ilk isteminde ekran görüntüsü. TSbegin bu verilerden elde edilen ham veriler ve tüm özet istatistikler ve diğer sonuçları gidecek içine hiyerarşik veri yapısını oluşturma sürecinde kullanıcı kurşun istemlerini kullanır. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 4. TSaddprotocol için yardım ekran görüntüsü. Bu interaktif GUI prosedürü aracılığıyla kullanıcıyı açarbir deney protokolünün yeni bir sürümünü yaratmak ss. Bunu yapmak için, kullanıcının bu (örneğin, eşleşen protokolde eşzamanlı değişken aralık programları için yeni değerler) protokol parametreleri için yeni değerleri belirtmeniz gerekir. Kullanıcı ayrıca belirtmek (veya daha önce belirtilen seçin) protokolü feshetme ve sonraki protokole gitmek için karar için kod gerekir. Kullanıcı ayrıca belirtmek (veya daha önce belirtilen seçim) kararı alanlar ve karar kriterleri olmalıdır. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 5,. TSstartsession. TSstartsession gelen ilk komut istemi bir exp başlangıç ​​sürecinde kullanıcı olur interaktif bir GUIerimental oturumu. Bir seans genellikle o tek oturumda seyrinde birkaç farklı protokoller (görevler) ile, birkaç hafta için bir veya iki gün çalışır. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 6,. Kümülatif dengesizlik gelir (kırmızı elde edilen pelet,) için araziler ve 3 vahşi tip fareler ve 3 L1 heterozigotların (siyah) ziyaret süresi. İki eşzamanlı VI programları göreceli zenginliği yamaçlarında (dikey kesikli kırmızı çizgi ile işaretlenmiş) aşağı çevirin noktada tersine dönmüştür. Fare Kimlik numaraları her arsa üzerinde bulunmaktadır. Yeşil dikey alacakaranlık besleme fazının başlangıcını işaretlemek, siyah dikey şafak besleme phas başlangıcını işaretlemeke. Er (hata) değerleri gelir arsa ve ziyaret-süresi arsa arasındaki yamacında farklılıklar vardır. Bu dengesizlik hatalar Herrnstein fraksiyon iki kez hata vardır. Herrnstein gelir fraksiyonu bir huni elde edilen toplam gelirin fraksiyonu, ziyaret-süresi fraksiyonu (iki haznede harcanan kombine zaman göreceli) bir huni harcanan toplam zaman bölümüdür. Bir olumlu bir işaret yani, zaman kesir gelir kısmını daha fazla aşırı, "EşLEşTİRMEyİ AşAN" belirtir; negatif işaret zaman kesir gelir kısmını daha az aşırı, yani "uyuşmaması" gösterir. Bu deneyler ilgili ayrıntılar için Gallistel ark ²⁸ bkz. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 7. Şekil 6'da olduğu gibi aynı 6 fareler için test zamana karşı (Hopper 1 için bir geri dönüş izledi Hopper 2 ziyareti izledi Hopper 1 ziyaret,) kümülatif çevrimleri. Kesikli yeşil dikey besleme fazlarının vakalarını işaretlemek;. Katı kırmızı dikey, uzaklıklar büyük resmi görebilmek için buraya tıklayın .

Şekil 8,. Enstrümantal / klasik koşullanma protokolü, Şekil 6 ve 7'de aynı 6 fareler sırasında deneme-inisiyasyon hızlarda kümülatif kayıtları. Kısa ağır dikey kesik çizgiler bir significa orada hangi ilk deneme olarak tanımlanan her kayıttaki satın alma deneme, işaretlemek kaydın ilk segmentinde ortalama hızından daha büyük bir değere ortalama hız nt artış. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 9,. Deneme başlatma gecikmeleri kümülatif dağılımları, önceki rakamlar aynı fareler. Deneme-inisiyasyon hunisi yaktı, ya da fare tok iken fare test kutusunda mevcut değildi çalışmalarda son derece uzun bir inisiyasyon gizlilikler vardır çünkü dağılımları, 0.7 'de kesilmiştir. 0.5 yatay çizgi kümülatif dağılım kesiştiği da x-ekseni üzerinde nokta bir deneme başlatmak için ortalama gecikme.51047/51047fig9highres.jpg "target =" _blank "> büyük resmi görebilmek için buraya tıklayın.

Şekil 10. Bir besleme hunisi ve aydınlatma sırasında alay hızı ile önceki intertrial aralığında alay oranı arasındaki farklar toplu kayıtları. Önceki şekillerde olduğu gibi aynı farenin. Fare intertrial aralık sırasında daha hazne aydınlatma sırasında az dürter çünkü Başlangıçta, bu kaydın eğim, 0 ya da negatif. Fare bir pelet yaklaşan teslim beklentisiyle ışıklı hazneye sokmak başladığında eğimi pozitif döner. Topak fare atlama içine uzatıp olup Hazne özgü dağıtım gecikme süresi sonunda teslim edilir, çünkü bu beklenti alay klasik şartlandırılırbaşına ya da değil. Katı noktalar koşullanmış bir yanıttır ilk güvenilir (deneme-to-edinme) görünen hangi çalışmadır eğimi pozitif hale geldiği noktayı işaretlemek. Bu Bu örnek açıkça görüleceği gibi, son derece gürültülü (değişken) bir ölçüsüdür. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 11. Biraz yırtık ağır mavi çizgiler uzun hunisi (ağır siyah dikey 12'de, 8, ve üst arsa 7 sn besleme gecikme üç farklı ayarlarda Fare # 5024 için anahtar gecikmeleri kümülatif dağılımını gösteren, deneysel kümülatif dağılım fonksiyonları alt arsa için, sırasıyla). kısa bir besleme gecikme her zaman 4 sn oldu (Ağır dikey kesikli). Ampirik fonksiyonları üzerinde neredeyse tam üst üste ince kırmızı eğrileri bu verilere uygun 6-parametreli Weibull-Gauss fonksiyonları vardır. Ağır kırmızı dağılımları Weibull-Gauss karışım dağıtımları için gelen olasılık yoğunluk fonksiyonları vardır. (Bu kümülatif dağılım fonksiyonları türevleridir.) Bu karışım, dağılımlar Gauss bileşeninin parametreleri parsellerde gösterilmiştir. Uzun besleme gecikme kısaltılması onun anahtarı gecikmeleri (μ) ortalamasını kısaltmak ve hassasiyet (σ / μ) artırmak için fareyi neden oldu. Ayrıca bazı itici anahtarı (alt arsa olasılık yoğunluk fonksiyonunun sol kuyruk yumru) görünümünü neden oldu. Bu dürtüsellik ölçüsü Weibull-Gauss karışım dağılımının iyi uyan sürümü tarafından Weibull bileşeni atfedilen karışımın bölümüdür.target = "_blank"> büyük resmi görebilmek için buraya tıklayın.

Şekil 12. Anahtarı gecikmeleri (küçük açık daireler) kısa ve uzun çalışmaların nispi frekans değişiklikleri kısa bir süre sonra aniden kayması. Uzun denemeler arsa üstündeki minik kırmızı artılar ile işaretlenmiş ise, kısa denemeler, arsa altındaki küçük kırmızı artılar ile işaretlenmiştir. Alt ve üst kısmında elde edilen kırmızı renkli yoğunluğundaki değişiklik, kısa ve uzun çalışmalar göreli frekansı (olasılık) 'de değişiklik gösterir. Altta kırmızı (kısa denemeler daha muhtemel hale gelir) daha yoğun hale geldiğinde üstündeki kırmızı yoğun olduğunda, küçük daireler (anahtar gecikmeleri) çevreler, (uzun deneme olasılığında artış) yukarı doğru kayması ve unutmayınaşağıya doğru kayması. Mavi çizgiler dağılımlarının medyan vardır. Kheifets ve Gallistel ²³ Şekil 2. excerpted. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Şekil 13. 90 günlük test süresi boyunca davranışsal ve çevresel olayların 24 saat raster arsa Siyah noktalar rekor pokes,. Iki besleme siloları kırmızı ve yeşil noktalar rekor pelet teslimatları. Siyah sağ işaret üçgenler kayıt ev-ışık off; siyah üçgenin rekor ev-ışık eklentileri işaret yaptı; camgöbeği sol işaret üçgenler (unsignaled) kayıt öncesinde kendisini alacakaranlıkta 1 saat meydana alacakaranlıkta besleme aralığının arasında sergilenir; cyan sağ- işaret üçgenler kayıtalacakaranlık besleme aralığının uzaklıklar (3 saat sonra ev-ışık kapalı); sol işaret kırmızı üçgenler şafak besleme aralıklarla (on ev aydınlanmadan önce 2 saat) ve sergilenir (unsignaled) kaydetmek; sağ işaret kırmızı üçgenler uzaklıklar kaydetmek şafak yemleme. 24 saat zaman ekseni bizim gece yarısı değil, fare yaşadığı test ortamı ters döngü süresi geleneksel gece yarısı. Önceki alacakaranlık beslenmeye besleme-ilerisi faaliyet sergilenir mavi yıldız ile işaretlenmiştir. resmi büyütmek için buraya tıklayın .

Discussion

Bizim yöntem, insan emeğinin bir minimum zaman minimum miktarda kerede birçok fareler için biliş, öğrenme ve bellek, birkaç farklı mekanizmalarının işleyişi üzerinde fizyolojik anlamlı, kantitatif sonuçlar geniş bir yelpazede verir ve hiçbir elliyor gün, hafta veya test aylarında deneysel konularda. Bu nitelikler genetik ve farmakolojik tarama programları için uygun. Bu minimal modifiye off-the-raf donanım (test kutuları ve yuva küvetler) kullanır. Bu genetik olarak ve / veya farmakolojik olarak manipüle farelerin bilişsel kapasiteleri test etmek için diğer şu anda kullanılan yöntemlere göre daha az sürede temel biliş daha yönleri üzerinde farelerden daha fazla veri üretir.

Bu piyasada mevcut, iyi desteklenen dillerde yazılmış açık kaynak yazılım iki türlü bağlıdır: 1) deneysel protokollerin uygulanması için (Malzeme) test ekipmanları üreticisi tarafından sağlanan bir dil veveri kaydı; 2) bir çevrimiçi açık kaynak araç, TSsystem, yarı-gerçek-zamanlı veri analizi, grafik, ve karar verme. Araç en yaygın kullanılan birinde yazılı ve iyice (Malzeme) özel bilimsel veri analizi ve grafik dilleri desteklenmektedir.

Birlikte ham veri ile deneysel protokolleri, ve ham verilerden elde edilen tüm sonuçları yönetilir deney-kontrol kodu, tek bir veri yapısında tutulur çünkü TSsystem araç, açık ve güvenli bir veri izi sağlar. Bu hiyerarşik veri yapısı bu alanın içeriğini göstermektedir ki içinde bir elektronik başlıklarını gibi işlev alan isimler vardır. Bir elektronik başlıklarını farklı olarak, bu veri yapısında alan adları indekslenebilen vardır. Veri özetleme ve grafik komutları, örneğin, başlıklar üzerinden bir yol belirterek her yerde yapıya veri erişebilirsiniz:

"Experiment.Subject (3).Oturum (2). TrialTypeCS.Trial (5). NumPokes. "
Özel araç kutusunda, TSsystem içinde komutlar, bu alanlardaki veri üzerinde çalışan ve aynı yapı içinde başka bir alana veya alanlara sonuçları saklayın. Genellikle bir işlemin sonuçları saklandığı alan veya alanlar TSsystem komutu tarafından oluşturulur. Veri analizi, bu kod aynı yapı kendini depolanabilir. Yapının farklı düzeylerde keyfi uzunlukta açıklayıcı notlar koymak olabilir Notlar alanları içerir. Kullanıcı veri alanlarının içeriğini açıklayan ve yorumlama, ek notlar alanlar yapabilirsiniz. Böylece, yapı arşivleme veya kamuya erişilebilir veritabanı mağazalarında çevrimiçi tek bir dosyada deney ve veri analizi ilgili her yönünü koyarak. Deneme çalışırken, veri yapısını içeren dosya senkronize edilir bir klasörde "bulut." Bu düzenleme off-site depolama ve state-of-sanat yedekleme sigortalanır. Bu erişim sağlarbir araştırmacı internet erişimi olan her yerde ve her veri analizi ve grafik en son sürümü.

Kritik adımlar. Bir test protokolü yapımında önemli adımlar şunlardır:

1. Bilgisayar kontrollü fare test cihazının ticari tedarikçi tarafından sağlanan dilde proses kontrol kod yazma ve hata ayıklama (Ekipman ve Malzemeleri bakınız). Kimin temsilcisi sonuçlar yukarıda incelendi protokoller ile sopalarla bir kullanıcı Tamamlayıcı Malzeme sağlanan kodu kullanabilirsiniz. Bu tek kod dosyası yukarıda tarif edilen test protokolleri herhangi bir veya tüm uygular. Test belirli bir noktada belirli bir konu için ameliyat protokolü protokol parametre değerlerinin sütun o anda yürürlükte olan bağlıdır. Kullanıcı test başlamadan önce TSaddprotocol kullanarak hangi sırayla çalıştırılır, bu protokollerin belirler. Protokol özgü Aralık Ek Malzeme bulunuyorision kodları ve karar alanlar. Kullanıcı sadece karar kriterlerini belirtmek gerek. Bu karar kriterleri, belirli bir konu için belirli bir protokol toplanan ne kadar veri yönetir. Her denekten Sonuçlar grafiksel olarak her biri 24 saatlik bir süre içinde bir kaç kez tasvir olduğundan, kullanıcının şimdiye kadar her bir fareden elde edilen sonuçların ışığında, bir fare-by-fare olarak yukarı veya aşağı doğru kriterleri ayarlayabilirsiniz.
2. TSsystem araç kutusunda komutları kütüphanesini kullanarak yarı-gerçek-zamanlı veri analizi ve grafik kod yazma ve hata ayıklama. Kimin temsilcisi sonuçlar yukarıda incelendi protokoller ile sopalarla bir kullanıcı Yardımcı Malzeme sağlanan kodu kullanabilirsiniz. Her test protokolü (eşleştirme, enstrümantal ve klasik koşullanma ve zamanlanmış hazne anahtarlama) için bir master analiz işlevi yoktur. Protokol bağımsız sorunsuz çekim analizler yapar ve protokol özgü analy çağıran başka bir ana fonksiyon (DailyAnalysis.m),sis fonksiyonları onun sorunsuz çekim tamamlandığında.
3. Protokol düzgün ve tüm fareler sağlıklı tutmak için yeterli granül elde edilir ki çalıştığından emin olmak için veri analizi kod tarafından üretilen grafikler günlük izlenmesi.

Sorun Giderme. Bir veya daha fazla deneyler çalıştıran her DailyAnalysis.m fonksiyonu zamanlayıcı fonksiyonu ile her 24 saat içinde 2 veya daha fazla kez denir. Denir durumunda, bu hiyerarşik veri yapısını içerir ve tüm aktif konular için o yapının içine ham veri dosyaları okur dosyasını yükler. Bu ham veri dosyaları proses kontrol yazılımı tarafından her 10 dakikada yazılır. DailyAnalysis işlevi, temel kontrolleri bir dizi çalışır. Her fare son 24 saat içinde pelet yeterli sayıda elde etti Her fare etkin olduğu, topak dağıtıcılar düzgün çalıştığını doğrulamak için kullanıcı etkinleştirmek ve bu grafikler üretir. D yokluğuata saat bazıları kullanıcı sayısı belirtilen bir fare, bir kullanıcı tarafından belirtilen kritik değer, ya da bir pelet dağıtıcı, düzgün bir tetik e-posta uyarılarını faaliyet olmadığını düşündüren sayısal sonuçları altına düştüğünde elde edilen pelet bir dizi.

Değişiklikler. Proses kontrol kodu ve TSsystem kodu açık kaynak ve yaygın yorumladı, çünkü kullanıcılar kendi protokollerini hazırlamak olabilir. Kod Yardımcı Malzeme sağlanan hangi protokoller tek iştahlı protokolleri vardır. Onlar davranışı hedef bilişsel mekanizmaların işleyişine bağlıdır hangi nicel yönlerini ortaya çıkarmak için gıda ödül kullanın. Bununla birlikte, ticari bir fare test odaları ayak şoku ile korkusu klima sağlayan bir konfigürasyonda sipariş edilebilir. Böylece, sistem, içeriksel hem de uygulamak cued ve proses kontrol ve yarı gerçek-zamanlı veri anal hem gerekli bilgisayar kodu yazmak mümkün kullanıcılar için zaman günün-korku klima olabilirYsis. Ek Malzeme sağlanan ağır yorumladı kod dosyaları gerekli yeni kod oluşturulmasını kolaylaştıracaktır.

Sınırlamalar. Biliş temel mekanizmaları uzay ve zaman içinde kendilerini bulmak ve olay olasılıkları ve görevli riskleri tahmin etmek hayvanları sağlayacak olanlardır. Burada anlatılan tam otomatik test sistemi zaman kendilerini bulmak için fareler sağlayacak mekanizmaların kapsamlı test sağlar ve olasılıkları ve görevli riskleri tahmin etmek. Ancak, bu alanda kendilerini bulmak sağlayacak mekanizmaları hakkında çok sınırlı bilgi sağlar. Uygun protokol ve zamanlanmış anahtarlama protokol test fare test kutusu içindeki yerini temelinde özdeş siloları ayırt olup olmadığını. Hem Bununla birlikte, örneğin, bu protokoller testlerin hiçbiri, bilinen bir boşluk ²⁶ veya th geometrisini kullanarak yönelmelerini hayvanlar sağlayan mekanizmaBir fare tükendi ne kadar ölçer ve bu ölü hesaplaşma ¹⁸ merkezi bir rol oynar e kilometre sayacı.

. Tekniğin önemi burada davranışsal test tekniği beş önemli yollarından davranışsal farmakoloji ve davranışsal genetikte yaygın olarak kullanılan çoğu diğer tekniklerden farklıdır açıklanmıştır:

İlk olarak, fizyolojik olarak anlamlı ölçümler yapar. Bunlar, benzer sonuçlar ile analiz elektrofizyolojik ve biyokimyasal seviyede tekrar edilebilir, böyle bir aralık süresi temsil doğruluğu ve kesinliği gibi ölçümler, bulunmaktadır. Fizyolojik olarak anlamlı davranışsal ölçümleri bu moleküler ya da hücresel veya devre seviyesi mekanizma o davranışsal bildirim mekanizması nörobiyolojik gerçekleştirilmesidir form güvenli bağlantı hipotezler kurulmasında önemli bir rol oynamaktadır. Örnekler spektral duyarlılık fonksiyonları ve dönem ve phas davranışsal ölçüm vardırBu tür sirkadiyen saat olarak osilatörler es. Fizyolojik anlamlı olmayan davranışsal ölçümleri farklı örnekleri bir fare totarod asabilirsiniz zaman miktarıdır, bir su labirentinde bir batık platformu bulmak için ortalama gecikme, kadranda yüzerek yörüngesini yüzdesi platformu daha önce nerede bulundu ve daha önce bir test odasında bir fare donuyor şok olmuştur o zaman fraksiyonu.

İkincisi, bir otomatik, yüksek hacimli, yüksek verimlilik işlemdir. Farelere test sırasında işlenmez. Birçok fareler temel bilişsel mekanizmaları hakkında nicel bilgi veren birkaç farklı protokollerin çalışması sırasında, az zaman yatırım ile, laboratuvar alanı sınırlı bir miktarda aynı anda test edilebilir. Çoğu davranışsal test koyun ve test aparatı bunları kaldırmak için farelerin günlük kullanım gerektirir. Su labirenti ve conte en popüler Bazı prosedürler ( Her ölçü alınır ve görüntü kayıtları zaman alıcı bir puanlama sonra örneğin xtual korku şartlandırma) hemen önce ve hemen fare işleme gerektirir.

Üçüncü olarak, sonuçlar analiz ve yarı gerçek zamanlı olarak grafikle ve test testi tek tek ilerlemesi, her bir fare için otomatik olarak gerçekleşir edilir. Bu, her bir fare-to saat veriler ışığında fare fare (karar kriterleri değiştirme, örneğin,) prosedürü ayarlama sağlar. Yaygın olarak kullanılan testler veriler genellikle test çalıştırmak olmuştur uzun süre sonra analiz edilir. Bu her prosedürün zaman aynı miktarda toplu fareler çalışan gerektirir. Farklı fareler zaman çok farklı miktarlarda sonra farklı prosedürler ana nedeni bu savurgan olduğunu. Kolektif test süresi çok kısa yapılırsa, birçok fare görevi ana değil, hemen hemen tüm fareler görevi usta böylece yeterince uzun yapılmış ise, bazı farelerin daha uzun gereğinden fazla çalıştırılır.

ent "> Dördüncü, TSsystem araç kutusunun tasarım hangi protokol ve hangi parametrelerin herhangi bir test herhangi bir noktada ameliyat edildi hakkında hiçbir belirsizlik, yayınlanan özet istatistikler ve geri ham verilere grafiklerden bir sağlam, kolayca izlenebilir rotanın sağlar Testler, her fare veri hacmi yüksek (zaman-damgalı olaylar binlerce) elde zaman fare. Birçok akım testleri her bir fare için çok az veri elde, bu durumda, veri iz. kısa ve kolayca takip, sonra veri iz . Zamanla, biraz farklı proses kontrol kod dosya oluşturulacak, uzun kötü parçalanmış ve takip etmek zor olabilir; birçok farklı veri analiz kod dosyaları yazılır; farklı kod dosyaları farklı bir önceki sonuçları dosyalar üzerinde çalışan birçok farklı sonuç dosyaları üretmek. Bu hepsi bir arada kaydedildiğinden emin olmak için pek çok farklı elektronik dosyaları ve zor arasındaki karmaşık ilişkileri takip etmek zor olur. TSsystem, ham veri ve Intüm bunları aynı hiyerarşik veri yapısında saklanır türemiştir. Böylece, yayınlanan sonuçlar yatan ham veriden ayrı olamaz. Her oturum için proses kontrol kodu otomatik olarak aynı deneyde önceki tüm proses kontrol koduna karakteri TSsystem yazılım ve karşılaştırılmıştır karakteri tarafından okundu. Herhangi bir fark varsa, yeni bir oturum için kod, veri ve bu süreç kontrol versiyonu tanımlayan bir dizi otomatik olarak bir fare bu oturum için bir alan içine girilen ile birlikte yapısında depolanır. Böylece, proses kontrol kodun her sürümü otomatik olarak bu kodu yürütme elde veri olarak aynı yapı içinde saklanır. Hangi veri bir çok sürümü protokolünün hangi sürümünde gelen olarak bu sistem ile, bir emin değildir. Sayısı genellikle az olan veri analizi kod dosyaları, aynı zamanda analiz tamamlanması üzerine, bu yapı içinde depolanabilir. Bu bir tek d her şeyi koyarşubeleşme yapısı (ne astı ne) tarafından ve alan adları bilgilerin birçok farklı türleri arasındaki ilişkiler hem gösterir ata yapısı.

Beşinci olarak, ilgili tüm bilgileri bir arada özetleri ayıklamak ve grafikler oluşturmak için kullanılan çok yüksek seviyeli veri-analiz komutları ile, saklandığı TSsystem, özünde hiyerarşik veri yapısı laboratuarlar arasındaki karmaşık davranış fenotipleme verilerin mümkün paylaşımı yapan . Tek bir elektronik dosya diğer araştırmacılara veri işleme tüm düzeyleri, ve, sindirilmiş özetlenmiş ve verileri grafikle bilgisayar koduna anlaşılır, işletilebilir erişim sağlar. Zengin eski verilerin daha sonra reanalysis mümkün ayarlar yapar. Bu da büyük kullanılabilir kamu davranışsal ve bilişsel fenotipleme veritabanlarının oluşturulmasını mümkün kılar.

Gelecek uygulamalar. Tam otomatik sistem laboratuar derslerinde yararlı olabilir in hayvan davranışı. Bu fareler ve bunu yaparken onların sağlığı için olası tehditler hakkında görevli kaygıların doğru kullanımı konusunda öğrencilerin çok sayıda talimat giderek zahmetli sorunu finesses. Bu, şimdiye kadar onları ele olmadan gerçek fareler ile deney tasarlama ve yürütme öğrencilerin çok sayıda sağlar. Öğretim kullanmak için, bir öğrenci onlar geliştirdiler protokolde fare başarımlı gözlemlemek böylece, test kutularında küçük ucuz infrared video kameralar koymak isteyebilirsiniz. Bulut içinde saklanan tek bir hiyerarşik veri yapısı içinde ham verilerin yerleştirilmesi mümkün veri içeri olarak birçok farklı öğrenci aynı verileri analiz etmek için yapar

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)