Summary
새로운 자극 - 반응 연관성 학습 궁극적 개별 뉴런의 스파이크 출력 변화에 반영 신경 다양한 프로세스를 결합한다. 여기에서 우리는 동물, 취득 소화하고, 하나의 실험 세션 내에서 조건 반응을 재 취득하는 동안 단일 신경 세포의 활동을 지속적으로 등록을 허용하는 행동 프로토콜을 설명합니다.
Abstract
학습의 주체가 행동 신경 과학자 모두에서 엄청난 관심을 받고있다 동안 동물은 그 응답이 소멸 될 때 operantly 조건 반응을 취득하거나하는 동안, 상대적으로 소수의 연구자들은 단일 신경 세포의 활동을 관찰했다. 그러나 이러한 경우에도, 관찰 기간은 보통 학습의 단일 스테이지, 즉, 취득 또는 소멸을 포괄하지만, 둘 모두 (예외는 반전 학습을 이용하는 프로토콜을 포함한다;. 예 Bingman 외 1 참조). 그러나 수집 및 멸종은 다른 학습 메커니즘을 수반하기 때문에 다른 유형 및 / 또는 신경 가소성의 궤적을 동반 할 것으로 예상된다.
따라서, 우리는 하나의 행동 세션에서 학습하는 세 가지 단계가 하나의 뉴런 '활동 전위의 동시 녹음에 적합합니다 기관 행동 패러다임을 개발했다. 동물다시 매핑 다른 새로운 시각적 자극 (취득)의 프리젠 테이션에 두 가지 선택 응답의 각을 필요로하는 단일 간격 강제 선택 작업에 대한 교육. 미리 정의 된 성능 기준, 두 개의 선택 응답 중 하나에 도달 한 후에는 더 이상 (멸종)을 강화하지 않습니다. 성능 수준에있는 특정 감소에 따라, 올바른 응답은 (재 취득) 다시 강화됩니다. 모든 세션에있는 자극의 새로운 세트를 이용하여, 동물 반복적 취득 흡광-재 획득 과정을 거칠 수있다. 학습의 세 단계가 단일 행동 세션에서 발생하기 때문에, 다수의 패러다임은 단일 뉴런의 스파이크 출력의 동시 관찰에 적합하다. 우리는 모델 시스템으로 비둘기를 사용하지만, 작업이 간단하게 가동 차별 학습 할 수있는 임의의 다른 종에 적용될 수있다.
Introduction
새로운 자극 - 반응 - 결과 연관성 학습 신경 가소성 공정의 넓은 범위를 결합한다. 이러한 프로세스는 궁극적으로 개별 신경 세포의 변화 스파이크 출력에 반영됩니다. 확실하게, 가장 자주 사용되는 학습 패러다임 중 하나는 설치류와 함께 실시 파블로프 공포 조건화이다. 이 설정에서 조건 반응의 수집 및 멸종 수십 실험 2에서 열립니다. 이 짧은 시간 내에 동물의 다수의 실행 허용하므로 조건화 된 공포의 급속한 발전은 유리할 수있다. 또한, 수집 및 멸종 순진 동물 3,4에서 하루에 시험 수십에서 관찰 또는 2~3일 2,5-8에 걸쳐 확산 될 수있다. 그러나 통찰력이 반드시 공포 조건화의 도메인 외부에 적용되지 않는이 실험에서 학습하는 동안 신경 활동의 변화를 얻었다. 예를 들어, 목표 지향적 행동은 포지에 의해 구동TIVE 강화가 더 적절 아니라 파블로프 조절 절차를보다 조작 적으로 모델링하고, 부분적으로 다른 신경 기판 9,10에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 공포 조건화는 CS에 신경 반응은 학습하는 동안 신경 활동의 변화의 분석에 심각한 제한을 배치, 수십 시험에서 관찰 할 수 있도록 신속하게 개발하고 있습니다.
불행하게도, 보통 응답 조건화의 수집 및 멸종은 많은 일이 소요된다. 그것은 몇 시간 이상에 걸쳐 단일 세포의 활동을 기록하기 어렵기로 악명이 때문, 신경 생리 학적 연구에 대한 해로운입니다. 때문에 세포 외 기록 활동 전위의 파형의 높은 유사성까지, 일일에 기록 스파이크 특히 높은 가진 영역에서, 다음 (11, 12) 상에 기록 된 유사한 파형을 가진 스파이크와 동일한 셀에서 생성되는 항에 문제가있다 예컨대 해마와 같은 세포 밀도.
(컬럼비아 livia 그럴싸하게 domestica)는 실험 심리학 13-17 클래식 모델 생물이다. 이러한 조류는 복잡한 시각 차별 (18)을 수행 할 수 유연하게 변화 보강 사태 (19, 20)에 동작을 적용 할 수있게하고, 강화의 최소한 1,000 실험을 수행하는 고유 열성적인 노동자이다. 이러한 특성은 아래에서 설명하는 실험을하기에 특히 적합합니다.
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Protocol
윤리 정책
모든 실험은 과학 분야에서 동물의 관리 및 사용에 대한 독일의 지침에 따라 수행 하였다. 절차는 노스 라인 - 웨스트 팔리 아, 독일의 국가의 국민 윤리위원회에 의해 승인되었다.
시스템 개요
조작 적 테스트 상공 회의소
조작 적 챔버 (그림 1)는 34cm X 34cm X 50cm를 측정한다. (약 20cm 바닥층 위에 위치 4cm X 4cm) 세 반투명 응답 키는 챔버의 뒷벽에 함몰된다. 자극은 응답 키 뒤에 장착 된 LCD 평면 스크린을 통해 표시됩니다. 측벽에 위치한 두 개의 2 와트 전구는 어두운 조명을 제공합니다. 챔버는 외부 소리를 마스킹하는 소리 감쇠 칸막이에 보관되어 있습니다. 스피커는 항상 백색 잡음을 제공한다. 식품 (곡물)은 센트 아래에있는 음식 호퍼에 의해 제공됩니다어 키. 실험 하드웨어는 사용자가 작성한 MATLAB 코드 (21)에 의해 제어된다. 동물은 끊임없이 챔버의 전방 벽에 부착 된 디지털 카메라를 통해 모니터링된다.
맞춤형 마이크로 드라이브
16 전극 와이어 하우징 마이크로 드라이브는 우리의 실험실에서 맞춤형이다; 디자인은 Bilkey 및 동료 (22, 23)에 의해 작업을 기반으로하고, 독자에 대한 자세한 설명은이 기사라고합니다. 우리는 전극의 큰 숫자 (대신 8의 16, 25 μm의 니크롬 선)을 허용하도록 설계를 수정, 우리는 headstage 소켓에 전도성 실버 접착제를 통해 전극 와이어를 연결합니다. 또한, 우리는 임피던스를 줄이기 위해 더 나은 신호 대 잡음 비율을 달성하기 위해, 전극 팁의 금 도금을 사용하여 (적용 -3 ~ 3 초간 V를, 임피던스는 <100 kΩ의 드롭해야한다).
마이크로 드라이브가 조립되면, 전극이 원하는 길이로 절단되어, 조건 CLEANE 아르증류수에 20 분 및 세척 20 분 동안 초음파 목욕 (증류수 Tergazyme)에서 D. 전극의 끝 부분의 금 도금을 주입하기 전에 즉시 수행해야합니다. 접지를 위해, 우리는 횡 소뇌 위에 배치 실버 볼 전극을 사용한다. 재료의 규격은이 기사와 함께 제공되는 자료 표에 나와 있습니다.
자유롭게 이동하는 동물들과 함께 작업하는 중요한 문제는 운동의 유물이다. 우리는 동물이 이동하는 동안 우리의 설정에서 이동 유물 인해 크게 kΩ의> 500 (A) 높은 전극의 임피던스에) 플러그 (임플란트)와 소켓 (headstage)의 B 접점) 불완전 첨부 것으로 나타났습니다. 플러그와 소켓 사이의 기계적 접촉이 빠르게 비둘기 (헤드 보빈, 키 쪼아)의 활발한 움직임을 저하하기 때문에 상업적으로 이용 가능한 마이크로 커넥터의 다양한 자유롭게 새를 이동 기록을 만족스럽게 수행하지 않습니다. 임플란트와 headstage 사이의 가장 기계적인 연결이 Ginder 과학에서 headplug 어셈블리를 달성했다. 이 플러그 소켓 어셈블리는 18 연락처 기능 단단히 링 너트에 의해 서로 부착되어 있습니다.
전기 생리학 녹화 설정
; NPI 전자 GmbH는 독일 유니티 게인 (연산 증폭기) 1) 맞춤형 headstage 2) 두 개의 랙에 보관되어 15 차동 증폭기 모듈 장치를 장착 (DPA-2FS 및 EPMS-07, 각각 : 전기 생리학 설정은 다음과 같은 구성 요소를 포함하는 ), 3) (16) - 채널 아날로그 - 디지털 컨버터 (전원 1천4백1마르크의 I). 원시 신호는 1,000 X를 증폭 대역 통과는 16 ~ 20 kHz의 샘플링 속도로 디지털화 (500 ~ 5,000 Hz의 1 차 오더 필터), 여과 및 오프라인 처리를 위해 Spike2 버전 7.06a 함께 저장됩니다. (예 : 자극 증상이나 동물의 개별 키 건성으로) 이벤트 시간은 실험실 내장 병렬 포트 IO 상자를 통해 캡처됩니다 (로즈에게 참조; 등 21)과 신경 생리 학적 데이터와 함께 저장을위한 AD 컨버터 (그림 1 참조)로 전달.. 오프라인 처리는 더 아래에 설명되어 있습니다.
그림 1. 시스템 개요. 정보 흐름은 색 화살표로 상징된다. 컴퓨터 1 컨트롤 하드웨어 (평면 스크린 모니터, 빛 집, 음식 호퍼, 피더 빛, 응답 키를 통해 자극 디스플레이) 행동 출력에 관한 및 AD 컨버터 이벤트 타임 스탬프를 전송한다. A / D 변환기와 이벤트 타임 스탬프로부터 얻어지는 컴퓨터 (2) 점포 신경 생리 학적 신호는 컴퓨터 (1)로부터 수신. 좌측의 사진은 소리 감쇄 칸막이 내부 조절 챔버를 나타낸다. 그 요소는 다음과 같다 : 1) 음향 감쇠 쉘, 2-4) 응답 키초, 5) 식품 호퍼, 6) 장치 등 7) 집 빛, 8) 관찰 카메라.
단일 간격 - 강제 선택 (SIFC) 차별 작업
이해를 돕기 위해, 우리는 여기에서 최종 SIFC 작업을 설명하고 아래 작업에 동물을 훈련하는 데 필요한 단계를 설명합니다.
SIFC 작업은 intertrial 간격 (ITI)이 경과 한 후, 중앙 키는 최대 5 초 ( '초기 단계') 녹색 transilluminated된다. 그림 2에 설명되어 있습니다. 즉시 5 초 안에 동물의 세 번째 응답을 다음과 같은 몇 가지 샘플 자극 중 하나를 2 초 동안 중앙 키에 표시됩니다 ( '샘플 단계'예 자극은 그림 2를 삽입에 표시됩니다). 2 초 후, 중앙 키가 다시 녹색 transilluminated 및 동물이 가로 키 ( '확인 단계') transilluminated 전에 한번 더 응답해야한다. 도시 자극의 신원에 따라샘플 단계에서, 동물은 왼쪽 또는 오른쪽 키 ( '선택 상') 중 하나에 대한 하나의 응답을 직접해야합니다. 올바른 대상을 선택하면, (곡식을) 보상에 대한 액세스는 2 초 동안 부여됩니다. 따라서, 작업의 핵심은 중앙 키에 특정 자극의 프레 젠 테이션 후 왼쪽 선택 키에 응답하고, 다른 자극 제시 후 올바른 선택 키에 대한 응답으로 구성되어 있습니다. 샘플 위상은 초기화 및 확인 단계에서 브라켓되는 이유는 샘플 자극이 제시되는 동안 중앙 키 앞에 동물의 머리를 유지하는 것이다.
동물의 주인되면 자극 한 쌍에 대해이 작업 (이제부터는, '잘'자극, FS), 그것은 모든 새 세션에서 새로운 자극 (NS) 쌍으로 제시하고, 두 개의 새로운 자극하는 배우가되고 왼쪽 또는 오른쪽 선택 키에 대한 응답으로 따라야합니다. FS 쌍 번째 중에 제시되는 것을 계속OSE 실험은 적절한 제어 조건을 제공합니다. 마지막 작업에 적절한 성능을 전반적으로 강화 확률 <0.5> 1000 시험을 수행 할 수있는 동물의 의지에 결정적으로 달려있다. 다음 단락에서는 동물 SIFC의 레벨에 도달 할 때까지 태스크의 복잡성이 점차 증가하는 트레이닝 절차를 설명; 동시에, 보강 확률 및 세션 당 시행 횟수는 최종 태스크에 지속적으로 높은 성능을 보장하기 위해 증가 될 필요가있다.
1. 동물 교육
- 음식 제한
- 음식을 무료로 이용할 적어도 2 주 후에 동물의 무게를 측정. 무료 수유 무게로이 무게를. 동물은 자신의 자유 먹이 체중의 85 %에 도달 할 때까지 다음 1-2주에 음식에 대한 액세스를 제한합니다.
- 이 비둘기는 전체 실험 기간에 걸쳐 건강한 신체 모양과 정상적인 활동을 유지하는 것이 중요합니다. 에그 말은, 신중하게 행동 학습 및 테스트의 전체 기간에 걸쳐 동물의 모양과 무게를 모니터링 할 수 있습니다. 매일 음식 섭취량을 평가하기 위해 각 실험 세션 이전과 이후 동물의 무게를 측정. 필요한 경우 추가로 체중 감소를 방지하는 추가적인 음식을 공급한다. 주말에 음식에 대한 무제한 액세스를 제공합니다.
- Autoshaping
Autoshaping은 실험 챔버에 동물을 길들과 조건화 된 반응을 설정하는 역할을한다.- 중앙 키에 5 초 시각적 인 자극을 (이제부터는, 초기화 자극, IS)를 제시. 즉시 (첫 번째 온다 무엇이든) 응답 키에 IS 또는 단일 펙의 종료시, 키 조명 및 현재 식품 보상 (음식 호퍼의 2 초 활성화)을 끕니다.
- (24) 학습을 촉진하기 위해 더 이상 샘플 프리젠 테이션 시간보다 상당히 ITI을 유지합니다. ITI 120 초 값을 사용하여 하루에 40 시련을 실행합니다. 나중에 IS에게 다시마지막 작업의 초기화, 확인 및 선택 키 자극으로 (그림 2 참조). 훈련이 단계는 약 일주일 동물을 취할 것입니다.
- 동물 (시험의> 85 %에서) 안정적으로 응답하면, 10 초 아래로 2 초에 샘플 프리젠 테이션 시간까지 ITI 단계적으로 감소. 동시에, 3 (3 고정비, FR 3)에 보강을 위해 요구되는 반응의 수를 증가시킨다. 또한, 하루에 재판의 총 개수를 증가시킨다. 동물이 약 1 시간 동안 매일 훈련하도록 매개 변수를 선택합니다. 훈련이 단계는 대략 이주 지속됩니다.
- 피사체가 안정적으로 3 키에 IS에 응답 할 때까지 왼쪽과 오른쪽 대응 키 위해 1.2.3 - 1.2.1 단계를 반복합니다. 왼쪽, 오른쪽, 무작위 중앙 키의 활성화와 대체 시험.
- 이제 중앙에 먼저 IS를 제시하고, 응답을 조건으로, 어느 한쪽의 키에 (대한 보강을 생략) 키 응답을 중심으로. 시험에 대한 시험에서 무작위로 대체 활성화 측면 키. 피사체가 5 초 후 중앙 키에 반응하지 않는 시련을 종료합니다. 동물 (3 일 ~) 안정적으로 수행 할 때까지 반복합니다.
- (예제 그림 2, 삽입을 참조) 나중에 최종 작업에서 FS 될 것입니다 2 개의 새로운 자극을 소개합니다. 이러한 자극과 1.2.3 - 반복 1.2.1 단계. 응답은 보통 4 일 안에 첫 번째 자극에보다 신속하게보다 설정됩니다.
행동 패러다임의 그림 2. 그림은. 5 초 ITI 후, 중앙 키는 최대 5 초 (초기화) 녹색 transilluminated된다. 동물이 5 초 이내에 3 배를 응답하는 경우, 1 4 없음; 샘플 자극은 동일한 위치에 표시된다. 동물이 한 번 이상 응답해야하는 동안 2 초 고정 된 샘플 프리젠 테이션 시간 후, 중앙 쪼아 키는 다시 (확인) 녹색 transilluminated된다. 다른 펙 후, 2면 키가 녹색 transilluminated됩니다. 제목은 사이드 키 중 하나에 응답하여 일단 선택을 나타낸다. 수집 및 재 취득하는 동안 올바른 응답은 피더 빛의 활성화, 또는 단독으로 공급 장치 등의 활성화와 함께 2 초 음식 접속 뒤에 있습니다. 잘못된 경우, 집 등은 3 초 동안 꺼집니다. 멸종 동안 멸종 자극에 모두 정확하고 잘못된 답변은 하찮은 남아있다. 삽입 된 예를 들어 소설과 친숙한 자극 쌍을 보여줍니다.
- 친숙한 자극에 대한 단일 간격 강제 선택 (SIFC) 작업의 교육
- 초기화, 샘플, 확인, 선택의 전체 순서를 설정 : 각 시험에서, 현재 인터넷IS (FR 3) RST 다음 두 FS (2 초 고정 기간) 중 하나, 다시 IS (FR 1). 메시지 - 선택 디자인을 사용하여 각 시험에서, 주어진 FS에 대한 올바른 경우에만 선택 키를 transilluminate. 훈련이 단계는 대략 1 주일 정도 소요됩니다.
- 피사체 (양측 키> 85 % 응답)을 안정적으로 수행되면, 자유 보유 시험 (보유 단계 transilluminated 양측 키)를 소개한다. 동물이 올바른면에 응답하는 경우, 2 초 동안 음식에 대한 액세스를 제공합니다. 잘못된 응답은 타임 아웃 처벌 (2 초 동안 오프 houselights) 뒤에있다. 응답이 3 초 이내에 지정하지 않으면, 시험을 종료하고 ITI를 다시 시작합니다. 동물은 일반적으로 2 주 안에 작업이 하위 구성 요소를 배운다.
- 점차적으로 20 %에서 100 %로 후속 세션에서 자유 선택 시험의 비율을 증가시킨다.
- 주제는 자유 선택 시험에서 90 % 정확> 수행하는 경우, 0.5에 올바른 응답을 보상 확률을 감소병렬로 1,000 세션 당 시험의 수를 증가하는 동안. 매개 변수 매일 / 세션을 변경할 수 있지만, 유연하게 초기화 누락 및 올바른 응답의 비율에 관한 주제의 성능 수준에 따라 그들을 선택하지 마십시오. 훈련이 단계는 약 4 주입니다 것입니다.
- 비둘기는 익숙하지 않은 자극에 응답을 거부하는 경향이있다. 동물이 안정적으로 수행되면 따라서> 1,000 실험, 시각적 자극의 큰 세트에 도형 응답 (1.2 절 참조). 그러나, 최종 패러다임하지만 균일 한 컬러 디스플레이에 새로운 자극으로 나중에 사용하기 위해 운명의 시각적 자극을 preexpose하지 않습니다.
- 최종 단일 간격 강제 선택 작업을 소설 자극과 다른 강화 된 상태에서
- 워밍업
주제는 FS와 50 시험을 수행 할 수 있습니다. 이러한 자극에 대한 보상 확률을 설정 <1 (예를 들어, 0.5-0.8) 조기 포만과를 방지하기 위해 모든 단계에서,따라서, 대응하는 동기 부여의 부족. - 취득 단계
FS와 NS의 프레 젠 테이션과 함께 무작위로 대체 시험. 두 NS에 알맞은 다른 응답 키를 할당하고 모든 정답을 강화. 지난 120 시험을 통해 실행 평균으로 올바른 응답의 비율을 계산합니다. 인수는 NS의 각 성능이 85 %를 초과하면 완료된 것으로 간주되지만, 150 시험의 최소 전에 실행되지 않았을. - 멸종 단계
임의의 NS (멸종 자극)에 정확하고 처벌 잘못된 응답을 보강 중지합니다. 멸종 자극에 반응 올바른이 60 % 이하로 떨어지면과 동물이 총이 단계에서 적어도 150 시련을 경험 한 경우 재 취득 단계를 시작합니다. - 재 취득 단계
다시 정확한 강화하고 취득 단계에서와 같이 멸종 자극에 잘못 반응을 처벌. 이 자극에 대한 성능이 85 %와 애니를 초과하는 경우 세션을 종료LS는 총이 단계에서 적어도 150 시험을 수행 하였다.
- 워밍업
2. 전기 생리학
- 전극 이식
이식 수술은 전체 취득 흡광-재 취득 순서를 완료 (3 배속)의 반복적 동물 후에 일어난 밖에도 25보다 상세히 설명한다.- 치과 시멘트 헤드가 마이크로 드라이브 등의 마운트 고정을 위해 두개골에 5-6 스테인리스 microsrews를 놓습니다.
- 단지 그 뇌 영역 위의 개두술을 수행; 조심스럽게 경질를 해부하고 원하는 위치로 전극을 낮 춥니 다.
- 머리에 마이크로 드라이브를 고정하기 전에 마운트 가이드 정맥 주위에 바셀린을 적용; 이 가이드 튜브를 싸는으로부터 치과 시멘트를 방지 할 것이다.
- 지상과 소뇌를 덮는 두개골 아래에 배치 된 절연 실버 볼 전극을 사용합니다.
- 진통제 (Carprofen, 10 ㎎ / K와 함께 동물을 제공합니다G는 수술 다음과 같은 세 가지 일) 매일 두 번 주입했다. 동물은 최소 2 주 동안 복구 할 수 있습니다.
- 녹음 동물이 작업을 수행하는 동안
- 시작하기 전에 각 세션 사전 전극 적어도 125 μm의 (드라이브 나사의 절반 회전)에 대한 새로운 자극의 새로운 쌍을 사용합니다. 충분한 신호 대 잡음비의 어떠한 활동 전위가 관찰되지 않으면, 세션을 중단 홈 케이지에 동물을 배치하고 다음날 다시 시도.
- headstage 케이블 등은 동물의 정상적인 쪼아 및 공급 동작을 방해하지 않는 것을 준비한다. 이것은 조화 챔버의 상부에 몇개 탄성 스트랩 케이블을 연결 및 일부 시간 동안 케이블에 연결된 새 익숙하게함으로써 달성 될 수있다.
- 가능한 경우, 새들의 이동 여분의 자유를 제공하는 정류자 사용한다.
- 오프라인 신호 분석
- 밴드-P엉덩이 필터 Spike2를 사용하여 가파른 롤 오프 오프라인 500 5,000 Hz까지 모든 채널. 진폭 임계 값에 스파이크를 추출하고 수동으로 주성분 분석을 사용을 정렬 할 수 있습니다.
- (MATLAB 중앙 환율, 파일 ID 번호 37339 파일에서 사용 가능) 사용자가 작성한 MATLAB 코드를 사용하여 결과를 정렬 검사합니다. 잘 고립 된 하나의 단위 (그림 3)는 다음 조건을 모두 충족해야합니다 :) 주성분 공간에서 명확하게 분리 된 클러스터, 모든 기록 된 파형이 중첩 열지도 (그림 3A로 그려지는 여러 단위의 B) 아무 표시도 없습니다 ), C) 대칭 적으로 분포 피크 파형의 진폭 (그림 3B), 변하지 않는 스파이크 진폭 (그림 3C), E)에 의해 입증 세션에 걸쳐 D) 안정 녹음 앞 스파이크의 내화물 기간 동안 발생이 없거나 거의 스파이크 이벤트 (도 3d), 및 적어도 2 (SNR의 신호 대 잡음비 (SNR)는 여기에 D입니다노이즈 대역 (2.5 번째 및 모든 파형의 제 1 빈의 값의 분포의 97.5 번째 백분위 수))의 트리밍 폭으로 나눈 평균 스파이크 파형의 최소 및 최대의 차이로 efined. 도 3에 도시 된 유닛의 SNR은 3.9이다.
- 운동 관련 유물의 원료 채널을 오프라인으로 검사합니다. 표시 할 때 채널을 폐기하십시오.
- 키 쪼아 중에 발생하는 전기 유물 드문 경우 적절한 스파이크 파형과 혼동 될 수있다. 스파이크의 시간 히스토그램을 검사하여 레코딩의 오염에 대한 테스트는 각각의 등록 키 펙 (요정 펙 시간 막대 그래프, PPTH, 그림 3E)을 기준으로 계산합니다. 쪼아 유도 된 유물은 시간이 0으로 히스토그램 가까이에 피크 (± 50 밀리 초)로 표시됩니다. 별도의 확인으로, 별도의 키 펙의 ± 20 밀리 초 내에 등록 된 모든 추정 스파이크 이벤트의 파형을 음모하고 스파이크 비교 파형을 찍으 검출전자이 창 (그림 3 층).
단위 분리 그림 3. 품질 메트릭. 모든 파형의 시간 - 전압 값. B) 최대 (적색), 최소 (녹색), 노이즈 모든 파형 (블루) 전압 값의 분포) 열지도. 분포가 잘 우수한 단위 분리. C) 자발적인 모든 intertrial 간격으로 2 초 세그먼트에서 계산 발사 속도 (빨간색) 및 세션에서 시간의 함수로 스파이크 진폭 (피크 - 피크)을 나타내는 구분됩니다. D)이 장치에 대한 Interspike 간격 분포. : 두 곡선은 박스 카 기능 (50 데이터 포인트 폭)로 부드럽게했다. 빈 폭 10 밀리 초 (삽입 : 1 밀리 초). 매우 짧은 간격으로 거의없는 (<4 밀리 초 이하의 간격의 0.1 %)이다. <강한> E) PSTH 키 건성으로 트리거. (20 밀리 초 ±) 키 펙에 가까운 이벤트 카운트는) 키 펙 이벤트의 ± 20 밀리 초 안에 기록 된 모든 157 파형을 붉은 색. F 강조 표시됩니다. 파형은 패널 A.에 도시 전체 파형 모양에 뒤지지
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Representative Results
행동
도 4a는 일례 세션에서 동물의 행동의 성능을 보여준다. 동물의 성능 수준은 180 시험 (45 자극 프리젠 테이션)에서 NS 2에 대한 기준을 도달하고 처음부터 NS 1의 100 %에 가깝습니다. 이 전략 - 처음 두 새로운 자극에 대해 동일한 키에 응답하고 자극 중 하나에 대한 응답을 조정 -됩니다에 대한 자주 모두 NS에 응답 초기 무작위로 관찰했다. 이 세션에서, NS 2 무작위이 자극 다음 모든 선택은 (학습 단계 사이의 전환이 수직 검은 색 점선으로 표시되어있다) 하찮은 남아 있다는 것을 의미 멸종을 받아야하는 선택되었다. 멸종하는 동안, 성능은 멸종 자극에 감소하지만 다른 NS 높은 유지됩니다. 기준은 정확하고 잘못된 응답을 지금 강화하고 (재 취득) 다시 처벌됩니다. 시험 370에 도달하고 성능 수준이 기준에 도달 할. 시험 402 FS의 성능 레벨 (> 95 %, 데이터는 도시하지 않음)에 지속적으로 높은 것입니다. 나) 학습의 각 단계를 완료하는 데 필요한 시험의 수 (평균) 총 5 동물 및 44 세션에 걸쳐 평균. 평균적으로, 동물이 올바르게 응답 지속적으로 대응하기 ~ 700 시험을 필요로했다. 멸종 ~ 900 시험을 갔고, 재 취득 단지 원래의 취득 (그림 4B)보다 훨씬 적은 약 60 시험.
학습의 세 단계에 걸쳐 2 새로운 자극에 대한 그림 4. 예 행동 결과.) 한 마리의 성능을 제공합니다. 곡선 소설 STIMUL에 대해 개별적으로 시험의 총 수의 함수로서 %의 올바른 선택 (각각의 자극 (30) 프리젠 테이션에 대응, 지난 120 시험을 통해 의미), 묘사우리 1, 소설 2 자극, 두 자극에 걸쳐 평균. . 친숙한 자극의 성능은 지속적으로 95 % 정확 (데이터는 도시하지 않음) B) 학습의 세 단계 각각에서 기준 성능을 달성하는 데 필요한 시험 횟수를 평균 이상이었다; 오차 막대, SEM.
신경 데이터
그림 5는 동물이 SIFC 작업을 수행하는 동안 기록 된 nidopallium의 caudolaterale (NCL)의 두 단위의 응답 패턴을 보여줍니다. NS의 프리젠 테이션 동안 응답 변조는 그림 (a)에 표시됩니다. 수집 단계에서, 단위는 응답이 학습의 다른 두 단계 동안 수집 단계 및 발사에 작은 변화의 끝 부분 감소와 함께, NS 2 (멸종)의 이용에 강하게 반응한다. 전체 세션에 걸쳐 NS에 응답 할 약간이있다. 샘플 자극 발병 후 3 ~ 4 초 정도 응답 증가는 배달을 보상 할 예정이다. 활동 수준관련된 익숙한 자극이 (데이터 미도시) 변조되지 않았다.
도 5b는 SIFC 동안 기록 다른 NCL 유닛의 응답 패턴을 표시한다. 이 신경 세포는 감각 코딩의 암시 오른쪽 아닌 왼쪽으로 이동 (왼쪽 위), 동안 응답합니다. 그러나, 반응 강도는 학습의 단계에 걸쳐 변화 : 두 최하위 패널에 걸쳐 개발을 설명하기 위해 연속 분위수로 분할, 스파이크 밀도 함수 (SDF에이) 잘 하나 (왼쪽)와 하나의 새로운 자극 (오른쪽)에 대해 우측의 선택에 트리거 표시 실험 세션. 응답은 두 자극 조건에 대한 평균 운동 시간은 (오른쪽) 매우 유사했다하더라도, 전체 세션에 걸쳐 친숙한 자극에 대한 낮았다. 또한, 소설의 프레 젠 테이션하지만 익숙한 자극 후 우측 선택시 응답 (기준 전나무의 감소에 의해 평행하지 실험 세션에 걸쳐 감소속도를 보내고하는 것은). 따라서, 두 뉴런은 운동을 선행 자극의 참신뿐만 아니라 특정 운동을 코딩하는 그림 (b)의 신경 세포로, 특히 소설의 자극이 점점 익숙해지면서 발사 감소했다.
SFIC 작업 동안 기록. 기능은 2 소설의 발병에 트리거) 스파이크 밀도)가 각각 NS 1, NS 2 (상위 및 하위 행을 자극 두 가지 예를 들어 단위에서 그림 5. 응답 패턴 3의 학습 단계 (열에 대한 분할 ), 각 학습 단계에서 응답을 다시 후반 초반 3 등분 (중간)에 분할. NS 2 멸종 지정되었다. PSTHs (빈 폭 1 MS)가) 기하 급수적으로 수정 가우시안 커널 (σ = 100 밀리 초와 τ = 100 밀리 초). B와 부드럽게했다
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Discussion
이 프로토콜은 동시에 하나의 단위 녹음에 적합한 복잡한 행동 작업을 설명합니다. 우리는 비둘기 SIFC 태스크를 설명했지만, 쉽게 코 넘나들며 레버 또는 누름보다는 건성 키를 요구하고, 후각, 청각, 촉각 자극에 의해 카메라를 대체하여 설치류에 적용 할 수있다.
아마도 교육 과정 중 가장 중요한 단계는 보상 확률의 1) 점진적 감소와 시험 번호 2)의 증가이다. 익숙한 자극에 대한 단속 강화에 대하여, 우리는 0.5-0.8 범위의 보상 확률을 결정; 이러한 조기 포만을 방지하기 위해 안정적인 성능을 생산하는 충분히 큰 수 있습니다. 즉, 말, 많은 새들이 0.2 아래로 보상 확률을 잘 수행 할 용의가 있습니다.
세션 (500-1,500) 당 시험의 큰 숫자가 필요하기 때문에 조절 된 반응시의 인수, 소멸, 그리고 재 취득mply이 많은 시험을 필요로하고, 발사 속도의 정확한 추정은 낮은 발사 속도 (NCL에서,베이스 라인 점화 환율 <1 Hz에서입니다)와 뉴런에서 기록, 특히 25 시험, 말, 이하와 어렵 기 때문에. 따라서, 우리는 각각의 자극이 적어도 35 번 표시되도록 학습 단계를 완료에 필요한 시험의 최소 수를 설정합니다.
순진한 동물의 경우, SIFC 작업에 대한 교육은 약 4개월 걸리지 만 정확한 기간은 개인에 크게 의존한다. 때문에 작업의 높은 요구에, 그것은 모든 동물이 최종 패러다임 실적 끝날 가능성이 높습니다. 각각의 새가 너무 많은 시련을 생략 또는 훈련 기간 동안 높은 오류율을 생성하는 경우,이 주제를 교체하는 것을 망설이지 않는다. 우리의 경험에 의하면,이 동물은 마지막 작업을 제대로 수행하지 않을 확률이 높습니다.
에 단일 단위 레코딩을 실시 대부분의 이전 연구자유롭게 이동하는 비둘기가 제대로 녹음 중에 모터 출력을 등록하지 못했습니다. 이 샘플 프레젠테이션이나 지연 단계 (25)와 같은 시험의 중요한 기간 동안 신경 반응의 해석을 복잡하게한다. 이 문제는 실험은 일반적으로 제목이 더 간다 시험에서 무엇을하고 있는지 알 수 없습니다하는 이동 / 노 이동 작업에 내재; 같은주의 사항이 장기간 지연 기간을 통합 메모리 작업을 작업에 적용됩니다. 머리 고정을 사용하지 않고 동물의 움직임을 제어를 달성하기 위해, 우리는 동물이 동일한 작업 (키 쪼아) 비록 조건 (샘플 자극) 변경을 수행해야하는 작업을 디자인했다. 우리 SIFC 패러다임에서, 시각적 입력뿐만 아니라 모터 출력이 모두 잘 통제하고 지속적으로 모니터링합니다. 동물의 프레 젠 테이션에 걸쳐 모든 샘플의 자극에 펙 필요하기 때문에 동물이 서로 다른 학습 이력에 자극을보고있는 동안, 우리는 모터 출력을 유지. 우리는 현재 메 톡시을 모색하고 있습니다DS는 머리의 움직임의 연속 등록 headstage에 가속도계를 부착으로 모터 출력의 더 나은 제어를 달성하기 위해. 또한, 우리는 mechanoelectric 변환기에 의해 각 키 펙의 힘을 측정하는 방법을 개발하고있다.
우리의 패러다임은 일반적인 신경 반응 패턴을 식별하여 신경 발화 속도에 감각, 모터,인지 변수의 기여를 disentangling 수 있습니다. 예를 들어, 왼쪽으로 응답 전 운동 신경 세포는 동물에 관계없이 자극 정체성, 왼쪽으로 응답을 만들려고 할 때마다 샘플 단계에서 발사 증가 할 것으로 예상된다. 마찬가지로, 간단한 운동 뉴런 키 쪼아, 또는 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동하는 동안 발사 할 것으로 예상된다. 주관적인 보상 확률이 NS의 TR보다 FS에 높기 때문에 보상 기대를 나타내는 신경 세포는 반면에, 샘플 단계 동안 발생하고, 더 일찍 획득 (도중 NS보다 FS위한 것이다IALS NS)를 알게되지만, 대물 보상 확률이 올바른 NS 재판에 높기 때문에 NS 일관) (정확하게 분류 할 때이 나중에 반전해야하기 전에. 마지막으로, 특정 자극 특징에 반응 신경 세포는 학습의 단계에서 변경없이 샘플 자극 중 하나에 대해 지속적으로 불 것으로 예상된다.
세포 단위의 녹화 품질 메트릭의 범위를 검사 한 번 11,26 여러 단위에서 기록 스파이크하는 경향이 있기 때문에 제대로 하나 또는 여러 개의 뉴런 (27)이 원산지 스파이크를 분류하는 것이 중요합니다. tetrodes 대신 단일 전극을 사용하는 것은 확실히 품질 (11)의 정렬의 추가적인 증가를 산출한다. 이 (예를 들어, 해마) 높은 세포 밀도 또는 (예 : entopallium으로) 매우 높은 자발적인 활동이 뇌 영역에 기록이 의도 할 때 고려되어야한다. 그러나, 우리가 사용하는 microplugs는 최대 1에서만 사용할 수 있습니다지금은 기록 채널의 전체 수에 대한 상한을 구성하는 8 연결.
결론적으로, 우리는 비 영장류 실험 동물에 대한 높은 복잡한 작업을 개발했다. 이 작업은 단일 신경 세포의 녹음과 현상을 학습의 조사를 가능하게 맞춘,하지만 같은 시간에 같은 분류, 의사 결정 및 보상 코딩 등의 주제를 해결하기 위해 적합했다.
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Disclosures
저자가 공개하는 게 없다.
Acknowledgments
이 연구는 MCS (1581 FOR, STU 544/1-1) 및 (1581 FOR, SFB 874) OG에 독일 연구 재단 (DFG)에서 교부금에 의해 지원되었다. DFG의 웹 사이트는 http://www.dfg.de/en/index.jsp입니다. 출자자는 전기 생리학을 설정에 대한 도움말은 금 도금 프로토콜과 함께 우리를 제공뿐만 아니라 토비아스 오토 토마스 Seidenbecher 감사 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 게시 할 수있는 의사 결정, 또는 manuscript.The 저자의 준비에 역할이 없습니다 녹음 장비.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Resistance wire (for use as electrodes) | California Fine Wire, Grover Beach, CA, USA | Stablohm 675; formvar-coated nichrome wires (outer diameter 25 µm) | |
| Microconnectors | Ginder Scientific, Nepean, Ontario, Canada | GS18PLG-220 (plug) & GS18SKT-220 (socket to build headstage) | |
| Cannulae | Henke Sass Wolf, Tuttlingen, Germany | 0.4 x 20 mm/ 27 Gx3/4" | |
| Gold solution for plating | Neuralynx, Bozeman, MT, USA | SIFCO Process Gold Non-Cyanide, Code 5355 | |
| Solution for ultrasonic bath | Alconox, Inc., New York, USA | 1304 | Tergazyme |
| Conductive glue | Henkel Loctite | LOCTITE 3888 Silver filled, conductive, adhesive | |
| Stainless steel screws | J.I. Morris, Southbridge, MA, USA | F0CE125 self-tapping miniature screws, body length 1/8 inches | |
| Light-curing dental cement | van der Ven Dental, Duisburg, Germany | Omniceram Evo Flow A2 | |
| Light-curing unit | van der Ven Dental, Duisburg, Germany | Jovident Excelled 215 Curing Light (wireless LED light curing unit) | |
| Filter amplifiers | npi electronic GmbH, Germany | DPA-2FS | |
| A/D converter | Cambridge Electronic Design, Cambridge, UK | power 1401 | |
| Spike2 software | Cambridge Electronic Design, Cambridge, UK | Version 7.06a | |
| MATLAB | The Mathworks, Natick, MA, USA | R2012a |
References
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