Summary
Un paradigma è presentato per la formazione e l'analisi di un compito di raggiungere abile automatizzata nei ratti. L'analisi dei tentativi tirando rivela sottoprocessi distinti di apprendimento motorio.
Abstract
compiti che raggiungono qualificati sono comunemente utilizzati negli studi di apprendimento delle capacità motorie e la funzione motoria in condizioni sane e patologiche, ma possono essere ambigue e ad alta intensità di tempo per quantificare al di là di semplici percentuali di successo. Qui, descriviamo la procedura di formazione per le attività di portata e trazione con ETH Pattus, una piattaforma robotica per zampa anteriore automatizzato raggiungere formazione che i record di trazione e movimenti di rotazione della mano nei ratti. quantificazione cinematica dei tentativi effettuati tirando rivela la presenza di profili temporali distinti di parametri movimento come tirando velocità, variabilità spaziale della traiettoria tirando, deviazione dalla linea mediana, e tirando successo. Mostriamo come piccoli aggiustamenti nel paradigma di formazione si traducono in alterazioni di questi parametri, rivelando la loro relazione al compito difficoltà, funzione generale del motore o l'esecuzione dell'attività qualificato. In combinazione con tecniche elettrofisiologiche, farmacologiche e optogenetic, questo paradigma può essere utilizzatoper esplorare i meccanismi alla base dell'apprendimento motorio e la formazione della memoria, così come la perdita e il recupero della funzione (ad esempio, dopo l'ictus).
Introduction
compiti motori sono ampiamente utilizzati per valutare i cambiamenti comportamentali e neurali legati all'apprendimento motore o ad alterazioni nella funzione motoria nei modelli animali neurologici o farmacologici. funzione motoria fine può essere difficile da quantificare nei roditori, però. Compiti che richiedono destrezza manuale, come la manipolazione di cereali 1, pasta 2 o 3 semi di girasole sono sensibili e non richiedono una formazione completa dell'animale. Il loro principale svantaggio è che questi compiti producono risultati prevalentemente qualitativi e può essere difficile segnare ambiguità.
Compiti che raggiungono specializzati, come ad esempio le variazioni del singolo pellet raggiungendo compito sono più semplici da quantificare 4, 5. Tuttavia, i fattori che stanno alla base cinematici esecuzione di successo di queste attività possono essere dedotte solo in misura limitata e richiedono alta intensità di lavoro fotogramma per fotogramma video di unANALISI.
dispositivi robotici hanno guadagnato popolarità come mezzo di quantificare aspetti della funzione degli arti anteriori e abilità motorie. Diverse le attività che raggiungono automatizzato sono disponibili. L'attenzione maggioranza su un singolo aspetto di un movimento zampa anteriore, come tirare una maniglia lungo una guida lineare 6, 7, semplici movimenti distali 8 o pronazione e supinazione della zampa 9. Mentre questi dispositivi sono promettenti per l'analisi della funzione motoria in, riflettono solo le azioni motorie complesse eseguite durante singolo pellet arrivando a un numero limitato di estendere.
Qui, dimostriamo l'uso di un dispositivo a tre gradi di libertà robotica, ETH Pattus, sviluppato per la formazione e la valutazione delle varie attività motorie nei ratti 10, 11. Si registra planare e movimento di rotazione dei movimenti degli arti anteriori ratto a portata di mano, afferrare, etirando compiti svolti nel piano orizzontale. Ratti interagiscono con il robot tramite 6 mm di diametro impugnatura sferica che può essere raggiunto attraverso una finestra nella gabbia test (larghezza: 15 cm, lunghezza 40 cm, altezza 45 cm) e spostato nel piano orizzontale (spinta e trazione movimenti) e ruotati movimenti di pronazione-supinazione (). Così, consente il ratto di effettuare movimenti che approssimano quelli eseguiti durante convenzionali singoli compiti pellet raggiungere. La finestra è largo 10 mm e situato a 50 mm al di sopra del pavimento della gabbia. La maniglia si trova a 55 mm dal pavimento. A scorrevole blocchi porta di accesso al manico tra il raggiungimento prove e si apre quando il robot raggiunge la sua posizione di partenza e si chiude dopo un processo è completato. Dopo un movimento eseguito correttamente, ratti ricevono un premio cibo sul lato opposto della gabbia test.
Il robot è controllato via software e registra uscita da 3 encoder rotativi a 1000 Hz, con conseguente informazioni sulla posizione of la maniglia nel piano orizzontale, così come il suo angolo di rotazione (per dettagli vedi riferimento 11). Le condizioni necessarie per l'esecuzione compito successo sono definiti nel software prima di ogni sessione di formazione (es minimo richiesto tirando distanza e massima deviazione dalla linea mediana in un compito portata-e-pull). Una posizione iniziale riferimento standardizzato del manico è registrato con un supporto fisso all'inizio di ogni sessione di addestramento. Questo riferimento viene utilizzato per tutte le prove all'interno di una sessione, assicurando una posizione di partenza costante della maniglia per ogni prova. Posizionamento costante del manico rispetto alla finestra gabbia è assicurata da allineamento dei segni sulla gabbia e robot (Figura 1).
Registrazioni video dei movimenti che raggiungono sono registrati utilizzando una piccola macchina fotografica ad alta velocità (120 fotogrammi / s, risoluzione 640 x 480). Un piccolo display nella visualizzazione della telecamera mostra il numero di identificazione del ratto, ALLENAMENTO,il numero di prova e il risultato di prova (successo o fallito). Questi video vengono utilizzati per verificare i risultati registrati e per valutare gli effetti di raggiungere movimenti che precedono il toccare, tirare o rotazione della maniglia.
Qui, dimostriamo l'uso di questa piattaforma robotica in variazioni di un'attività portata-and-pull. Questo compito può essere addestrato entro un periodo di tempo che è paragonabile ad altri paradigmi raggiungendo qualificati e produce risultati riproducibili. Descriviamo un tipico protocollo di formazione, così come alcuni dei parametri di uscita principali. Inoltre, si mostra come piccole modifiche nel protocollo di allenamento utilizzato può portare a corsi a tempo alterati di risultati comportamentali che possono rappresentare sottoprocessi indipendenti nell'ambito del processo di apprendimento di abilità motoria.
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Protocol
Gli esperimenti qui presentati sono stati approvati dal veterinario del Cantone di Zurigo, in Svizzera e sono state eseguite in conformità alle normative nazionali ed istituzionali.
1. condizioni di alimentazione
NOTA: Tutte le sessioni di formazione sono eseguiti nell'ambito di un protocollo di alimentazione pianificata.
- Alimentare i ratti 50 g / kg di chow normale una volta al giorno, dopo la formazione è completata. Questa quantità di cibo è sufficiente per evitare perdita di peso maggiore (peso corporeo è> 90% del peso libero-alimentazione), ma abbastanza piccolo per garantire condizionamento comportamentale riproducibile. Pesare i ratti quotidianamente per garantire il loro peso corporeo rimane stabile.
NOTA: durante la notte supplementare (10-12 h) privazione di cibo può essere utile prima della prima sessione di ricompensa-touch (passo 2.3).
2. Procedura di formazione per un compito Reach-e-pull
- Preparazione: Lasciare i ratti abituare alle loro nuove gabbie casa per a least una settimana dopo l'arrivo nella struttura animali. Gestire i topi regolarmente durante questo periodo e dare pellet di precisione senza polvere nella gabbia casa per abituarsi i ratti al nuovo cibo. Queste palline saranno utilizzati come premi in tutto il protocollo di allenamento.
- Assuefazione: Posizionare i topi in gabbia di prova per 30-45 min e fornire 30-50 pellet nella ciotola alimentazione, mescolato con Chow in polvere. Aprire e chiudere la finestra gabbia ed eseguire il distributore di pellet tanto in tanto per abituarsi i topi al loro suono.
- Ripetere questa operazione per 2-3 giorni.
- Ricompensa-touch: Formare i ratti a toccare la maniglia sferica attraverso la finestra gabbia e per poi spostarsi verso il lato opposto della gabbia per recuperare una ricompensa in cibo.
- Regolare le impostazioni del software in modo che la maniglia si trova appena fuori dalla finestra gabbia test all'inizio di ogni prova e allineare la maniglia con il centro della finestra gabbia. Quando le prove sono di successo, vale a dire </ Em>, non appena un tocco leggero sul manico 0,25 mm (spostamento in qualsiasi direzione) è stato rilevato, un segnale acustico e un premio viene erogato. Classificare prove come non riuscito quando è stato rilevato alcun contatto per 180 s dopo si apre la finestra.
- Mettere il topo nella gabbia di formazione. Prompt il ratto di raggiungere facendolo afferrare in un pellet tenuto vicino al manico. Dirigere l'attenzione del topo alla ciotola maniglia e cibo toccando sulla gabbia.
- Fermare spingendo quando il ratto raggiunge autonomamente attraverso la finestra gabbia e recupera il pellet cibo.
- Continuare fino a 100 prove (tocca) sono stati completati o fino a 60 minuti sono passati, quello che viene prima.
- Continuare la formazione per 3-4 giorni e iniziare la prossima fase di formazione (passo 2,4) quando i ratti raggiungono 100 prove entro 30 minuti per 2 giorni consecutivi.
NOTA: Non over-treno questo passaggio. L'obiettivo del premio-touch è realizzare interazione affidabile tra il ratto e robot, in modo che questo comportamento può essere plasmato insuccessiva formazione.
- Tiro libero (FP): Formare i ratti per raggiungere e tirare la maniglia del robot.
- Regolare le impostazioni del software in modo che la maniglia si trova 18 mm dalla finestra all'inizio di ogni prova, e deve essere tirato per almeno 10 mm senza interruzione per una prova di successo. Non ci sono restrizioni laterali sul movimento tirando in questa fase.
- Classificare un processo come guaste quando il manico non è stato spostato per 180 s dopo l'apertura della finestra, quando la maniglia viene spostata al di fuori dell'area di lavoro raggiungibile (più di 12 mm dalla linea mediana), o quando il ratto ha tirato inferiore a 10 mm all'interno è stato rilevato 5 s dopo il primo tocco.
- Prendere nota del numero di volte in cui viene utilizzata la zampa sinistra e destra durante le prime 20 prove della prima sessione FP. La zampa che viene utilizzato in almeno l'80% delle prove è considerata la zampa preferito.
NOTA: La zampa preferenza potrebbe essere già chiaro nella ricompensasessioni -Touch. - Spostare la maniglia lateralmente finché non è allineata con il bordo della finestra per facilitare tirando con la zampa preferita (cioè spostare il robot di 5 mm verso sinistra della finestra per ratti destri e viceversa).
NOTA: Posizionare la maniglia in questa stessa identica posizione rispetto alla gabbia per tutte le seguenti sessioni di formazione per questo topo. Assicurare posizionamento esatto da segni sulla parete della gabbia e sul robot. - Mettere il topo nella gabbia formazione e treno fino a 100 prove sono stati completati o fino a 60 minuti sono passati, quello che viene prima.
NOTA: se il ratto non raggiunge fuori abbastanza lontano, si chiederà facendolo afferrare in un pellet tenuto vicino al manico. I ratti possono smettere di cercare di tirare dopo ripetuti tentativi falliti. Toccare sulla gabbia, lasciarli afferrare pellet tenute con un paio di pinze o di dispensare un pellet di ripristinare la loro motivazione. - Per gli esperimenti che coinvolgono solo la formazione FP, continuare la formazione come descritto in 2.4.
NOTE: In genere, sono necessarie 1-2 sedute di FP per aiutare la transizione dal tocco ricompensa a SP (Straight Pull) di formazione. L'obiettivo di queste sessioni FP è quello di abituarsi ratti di raggiungere, afferrare e tirare la maniglia, piuttosto che solo toccarlo. Come ricompensa-touch di formazione, è importante non a un eccesso di treno se l'obiettivo è quello di passare ad una fase di formazione successiva.
- Regolare le impostazioni del software in modo che la maniglia si trova 18 mm dalla finestra all'inizio di ogni prova, e deve essere tirato per almeno 10 mm senza interruzione per una prova di successo. Non ci sono restrizioni laterali sul movimento tirando in questa fase.
- Tirare dritto (SP): Treno i ratti per tirare la maniglia senza deviare più di 2 mm dalla linea mediana.
NOTA: La linea mediana è definita rispetto alla posizione iniziale del robot, non al punto medio della finestra gabbia. Così, un tentativo tirando termina nel punto centrale della finestra gabbia si tradurrà in una traiettoria di trazione che si discosta di più di 2 mm dalla linea mediana.- Regolare le impostazioni del software in modo che solo i processi in cui il movimento di trazione non si discosti più di 2 mm dalla linea mediana su entrambi i lati sono ricompensati da un tono e una pallina. Tenere tutti gli altri parametri come descritto al punto 2.4.
- Mettere il topo nella gabbia formazione e treno fino a 100 prove sono stati completati o fino a 60 minuti sono passati, quello che viene prima.
NOTA: I ratti possono diventare estremamente agitato e smettere di cercare di tirare dopo ripetuti tentativi falliti. Toccare la gabbia per reindirizzare la loro attenzione al compito di raggiungere, far loro afferrare pellet tenute con un paio di pinze o di dispensare un pellet di ripristinare la loro motivazione. - Continuare la formazione fino a quando i ratti raggiungono prestazioni plateau, o adattare il periodo di formazione in base al l'obiettivo di un esperimento.
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Representative Results
Qui vi mostriamo 3 varianti di un'attività portata e tirare utilizzando ratti maschi a lungo Evans (10-12 settimane). Nel gruppo libero-pull (FP) (n = 6), i ratti sono stati addestrati a tirare la maniglia del robot per un periodo di 22 giorni senza limitazioni laterali. Animali in rettilineo-tirano 1 gruppo (SP1) (n = 12) sono stati addestrati a tirare la maniglia senza deviare più di 2 mm dalla linea mediana. Questi animali transizione direttamente dal premio-touch (passo 2,3) alla formazione dritto-pull (passo 2,5). Per entrambi gli animali FP e SP1, la maniglia è stato collocato nel centro della finestra gabbia. Questi risultati sono stati precedentemente pubblicati in Lambercy et al. 10 ratti nel gruppo SP2 (n = 7) ha ricevuto 2 sessioni di FP-allenamento prima di passare alla formazione straight-pull. La maniglia è allineata con il bordo della finestra gabbia per questo gruppo, risultante è un compito leggermente più difficile, come il manico potrebbe discostarsi più di 2 mm dalla linea mediana se tirataal punto medio della finestra gabbia.
Tutti i ratti facilmente imparare a interagire con il manipulandum robotico (Figura 2A). Il numero di tira validi (cioè il numero di tentativi tirando in cui la maniglia è tirata almeno 10 mm) aumenta rapidamente e raggiunge livelli plateau stabile dopo 2-3 giorni di FP e SP1. Il numero di tentativi validi aumenta a un tasso paragonabile durante le sessioni di FP SP2, con un conseguente numero stabile di tiri validi per ogni sessione di formazione in tutta SP nei ratti SP2. prestazioni di Plateau è alta in tutti i paradigmi di formazione ed è indipendente da parametri delle attività come la posizione della maniglia e limiti sulla quantità consentita di deviazione dalla linea mediana.
Ratti SP1 raggiungono tasso di successo plateau (ossia la percentuale di tiri validi che rimane entro 2 mm di linea mediana) dopo 5-4 sedute di allenamento (Figura 2b). ratti mostrano una SP2lenta progressione e plateau portata percentuale di successo dopo 11 sessioni, indicando che l'esecuzione riuscita di questa versione del compito testa dritta è più difficile da raggiungere. i tassi di successo finale sono simili per SP1 e SP2.
Durante la formazione SP, traiettorie tirando diventano sempre più diritta, come evidenziato dalla diminuzione deviazione dalla linea mediana (ossia l'area tra la traiettoria misurato e mediana) e un conseguente aumento del numero di tira successo sia SP1 e SP2 (Figura 3, Figura 5A). È interessante notare che la traiettoria media tirando di ratti FP diventa diritta durante il periodo di formazione 22 giorni e, anche se la quantità di deviazione dalla linea mediana stabilizza ad un livello superiore rispetto ai ratti SP1. Ciò indica che la traiettoria tirando naturale è relativamente semplice quando la maniglia del robot si trova nel centro della finestra gabbia. Quando la maniglia viene allineato won il bordo della finestra, tuttavia, la traiettoria puling è curvo e deviazione dalla linea mediana rimane stabile durante le sessioni SP2-FP. Deviazione dalla linea mediana nel gruppo SP2 rimane superiore rispetto al gruppo SP1, probabilmente come risultato di fuori centro posizionamento maniglia.
La variabilità delle traiettorie di trazione (ad esempio le dimensioni del l'intervallo di confidenza 95%) scende rapidamente in FP e SP1, e raggiunge livelli paragonabili in questi gruppi dopo 3-4 sedute di allenamento (Figura 5B). È interessante notare che gli animali SP2 non mostrano questa diminuzione di variabilità e continuamente tirare con relativamente bassa variabilità durante le sessioni SP, ma mostrano un rapido declino della variabilità traiettoria durante le sessioni SP2-FP.
Allo stesso modo, entrambi significano e picco tirando aumento di velocità durante le sessioni di formazione iniziale (FP, SP1 e SP2-FP), ma sono stabili durante le sessioni SP2-SP (Figuras 5C, 5D). Anche se la velocità media di trazione non cambia durante le sessioni di SP2, profili di velocità tirando diventano molto meno variabile attraverso la formazione (figura 4). Ciò si riflette sia nel numero di submovements (cioè il numero di accelerazioni e decelerazioni del movimento di trazione, Figura 5E) e il numero di prove con fermi (cioè processi in cui tirando la velocità scende a zero, Figura 5F). Dopo una forte diminuzione durante le sessioni iniziali SP1 e SP2-FP, sia il numero di submovements e il numero di prove con soste continuerà a diminuire in SP1 e SP2 per tutto il periodo di formazione 22-sessione. Nei ratti FP, il numero di submovements e prove con fermate inizialmente rapidamente diminuire pure, ma stabilizzarsi a un livello superiore rispetto entrambi i gruppi straight-pull e non mostrano un miglioramento continuo. È interessante notare che, tirando la velocità non sembra essere strettamente legato al risultato di un processo (Figura 4
Il ~ 5% dei ratti che non imparano con successo a svolgere il compito dritto-pull generalmente imparare a tirare la maniglia, ma non sono in grado di tirare dritto (Figura 6). Questi animali mostrano una deviazione elevata e costante dalla linea mediana, con conseguente bassi tassi di successo. Prestazioni durante le sessioni SP2-FP il animali presentati qui durante altrimenti paragonabile a quello degli animali SP2 che acquisiscono il compito con successo.
Figura 1: Panoramica dei robot Manipulandum e manico di posizionamento. (A) Disegno tecnico mostra la manipulandum robotica e contrassegni per l'allineamento con la gabbia di formazione. (B) della maniglia tenuta in posizione di riferimento costante all'inizio di una sessione. (C) Maniglia in posizione di partenza gratuito presso la starte di una prova di trazione. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 2: tipiche curve di apprendimento di una Task Reach-e-pull. (A) valido tirando tentativi in un compito di tiro libero (FP, N = 6), compito dritto tirare senza introduttivi FP-sessioni (SP1, n = 12) e un compito tirare dritto (SP2, N = 7) con FP introduttivo sessioni (SP2-FP). I valori sono media ± SEM (B) tentativi tirando successo come percentuale di tentativi validi nel compito tirando dritto con (SP2) e senza (SP1) introduttive FP-sessioni. I valori sono media ± SEM prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Tirare traiettorie diventano progressivamente più diritto e meno variabile corso di formazione della Task SP 2. Il successo (il nero), non è riuscito traiettorie (verde) media (grigio) e sono esposte per la prima ed ultima sessione di formazione tirare dritto per un animale rappresentativo. Le linee tratteggiate mostrano la zona di larghezza 4 millimetri all'interno del quale viene eseguita una prova di successo. Il punto rosso indica la posizione di partenza del manico. Il punto verde indica il punto finale teorico di un tentativo di tirare perfettamente dritto da 10 mm. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 4: </ strong> velocità media nella direzione di tiro di tentativi validi aumenta leggermente corso di formazione e diventa meno variabili dalla prima (A) fino all'ultimo (B) Sessione di formazione. Medio (verde) e singoli profili di velocità di trazione di successo (nero) e fallito (grigio) tirando tentativi sono mostrati per un animale rappresentante svolgere il compito SP2. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Una panoramica dei parametri misurati in un libero Tirare (FP, N = 6) Attività, diritti di tiro del compito senza introduttive FP-sessioni (SP 1, n = 12) e una a testa dritta Task (SP 2
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Figura 6: Esempio di un animale che non si impara con successo a svolgere il compito SP 2. (A) Tirando traiettorie nel primo e ultimo allenamento. Il successo (il nero), non è riuscito traiettorie (verde) media (grigio) e sono esposte per la prima ed ultima sessione di formazione tirare dritto per un animale rappresentativo. Le linee tratteggiate mostrano la zona di larghezza 4 millimetri all'interno del quale viene eseguita una prova di successo. Il punto rosso indica la posizione di partenza del manico. Il punto verde indica il punto finale teorico di un tentativo di tirare perfettamente dritto da 10 mm. (B) curva di apprendimento che mostra i tentativi di trazione validi e di successo in tutto il periodo di formazione. Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
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Discussion
Compiti che raggiungono qualificati sono comunemente utilizzati per studiare l'acquisizione delle capacità motorie, nonché compromissione della funzione motoria in condizioni patologiche 6. analisi affidabile e inequivocabile di raggiungere comportamento è essenziale per lo studio dei meccanismi cellulari alla base acquisizione delle capacità motorie, nonché processi neurofisiologici coinvolti nella perdita e successivo recupero della funzione in modelli animali di malattia neurologica. I risultati qui presentati mostrano come gli aspetti spaziali e temporali del movimento di trazione mostrano profili distinti durante l'allenamento delle capacità motorie. Questi possono riflettere sottoprocessi diversi all'interno della abilità motorie processo 7, 12 di apprendimento.
Nei risultati qui presentati, mostriamo che anche un piccolo cambiamento nel protocollo di formazione, come ad esempio una diversa posizione di partenza della maniglia (SP1 vs. SP2), comporta profili di parametri movimento alterati. Con l'adding due sessioni di FP prima dell'allenamento tirare dritto al nostro protocollo di allenamento precedentemente pubblicato 10, siamo stati in grado di dissociare gli effetti di imparare a tirare da la capacità di tirare dritto. Inoltre, il collocamento fuori centro del manico del robot in questo protocollo migliorato formazione (SP2) comporta un'attività con una curva di apprendimento meno profonda che è più vantaggioso per lo studio dei meccanismi di apprendimento motorio quanto consente tempo per interventi prima prestazioni plateau sono raggiunto. Inoltre, è possibile distinguere i fattori legati alla esecuzione dei task da fattori legati alla difficoltà del compito che non sono immediatamente riflessa in tassi di successo, ma può indicare un ulteriore affinamento di abilità motore 4. esecuzione uniforme dei movimenti di trazione, che si riflette nel numero di submovements può essere considerato una misura di qualificati, straight tirando. Per contro, variabilità spaziale del movimento scende rapidamente il numero di tira validiaumenta in tutte e tre le versioni del compito portata-and-pull, ma non è direttamente correlata alla trazione successo in compiti dritti e può riflettere funzione generale del motore o convergenza sul movimento corretto richiesto per una prova di successo, piuttosto che l'esecuzione dell'attività qualificato una volta le regole del compito sono stati tratti.
Esecuzione dei nostri compiti portata e trazione robotici è notevolmente affidabile e riproducibile tra gli animali. Tutti gli animali addestrati acquisiscono il compito di tiro libero, e la maggioranza (90-95% degli animali) è in grado di imparare il compito tirare dritto. Anche gli animali che mostrano tassi costantemente bassi successo durante dritto tirando continuare a eseguire un elevato numero di tentativi tirando validi. Questi fallito, ma i tentativi validi sono registrati integralmente. Impossibile raggiungere i tentativi in un compito di raggiungere abile classica in genere si traduce in un movimento di raggiungere incompleta. Non è quindi possibile solo analizzare aspetti del movimento correlati all'acquisizione compito successo, ma alin modo da valutare quale il movimento parametri dei risultati in un fallimento.
Mentre le misure qui presentati forniscono informazioni dettagliate sui movimenti di trazione, non tutti gli aspetti del movimento portata e-pull arti anteriori vengono catturati. Eventuali cambiamenti nel comportamento raggiungendo che si verificano prima della prima touch o dopo il rilascio della maniglia alla fine di un tentativo di trazione valida non sono registrati e non possono quindi essere analizzati con uguale precisione. Ad esempio, il numero di afferrare tentativi prima di un movimento di trazione non sono misurati, anche se possono essere rilevanti in relazione ai modelli di recupero funzionale. Analisi delle registrazioni video ad alta velocità fornisce queste informazioni aggiuntive. Metodi precedentemente descritti per il monitoraggio circolazione 13, 14 possono essere adattati per questo scopo.
Inoltre, le nostre registrazioni non forniscono informazioni sulla qualità della presa del ratto del manico. La rotazione delgestire, indicando pronazione o supinazione della zampa, potrebbe fornire qualche informazione in combinazione con video ad alta velocità. Dal momento che la rotazione e grip sono particolarmente colpiti in modelli di ictus ratto 9, 15, 16, sono necessari i futuri esperimenti per determinare l'efficacia delle attività di portata e trazione qui presentati sono a catturare deficit motori post-ictus.
I compiti qui presentati sono stati progettati per imitare tradizionali compiti che raggiungono singolo pellet: la distanza di trazione necessaria è basata sulla distanza tipica tra la finestra e pellet in questi compiti e la libera circolazione della maniglia all'interno del piano orizzontale consente la misurazione di traiettorie zampa naturali del ratto su una distanza di 10 mm prove valide.
Allo stesso modo, le prove nullo se la maniglia viene spostato al di fuori dell'area di lavoro del robot (per esempio, la maniglia è fregato da parte durante trazione) odove la distanza è insufficiente tirato potrebbe essere interpretato come simile a pellet scesi in singoli compiti pellet di raggiungere, anche se la maniglia non cadere a terra quando viene rilasciato.
Questo design cattura più aspetti del movimento di trazione di operazioni automatizzate, volte a misurare un unico semplice movimento. Tuttavia, permette anche l'interazione tra trazione e movimenti di rotazione e dà all'animale la possibilità per la compensazione. Insight in movimenti compensatori durante il recupero della funzione motoria può essere prezioso, ma complica anche l'interpretazione dei risultati.
Un passo fondamentale per l'acquisizione delle attività di portata e trazione è successo condizionata della fase di ricompensa tocco di formazione. Senza interazione affidabile tra ratto e robot, eventuali ulteriori fasi di formazione sono difficili da realizzare e quantificare in maniera affidabile. E 'altrettanto importante non overtrain i ratti durante le fasi di addestramento di transizione, tuttavia. mentre unimals possono continuare a mostrare miglioramenti nelle prestazioni durante le sessioni di formazione ricompensa-touch per più di 3-4 giorni, un eccesso di consolidamento impedisce efficace formazione del comportamento nella successiva formazione portata di mano-e-pull.
posizionamento costante del manico è essenziale per la corretta esecuzione e un'analisi affidabile dei dati ottenuti utilizzando l'attività portata e trazione robotico qui presentato. Mentre la posizione della maniglia rispetto al resto del robot e per linea mediana è definita dal software, la posizione della maniglia relativamente alla finestra gabbia è facilmente variato mediante il movimento laterale. Qui, abbiamo mostrato come l'allineamento della maniglia sia con il bordo o al centro della finestra altera acquisizione compito e può essere usato per studiare processi sottostanti apprendimento delle capacità motorie. allineamento Inconstant della maniglia entro un periodo di formazione, invece, introdurrà gli effetti e le rese Visualizzatori comportamentali inaffidabili confondenti.
Nel protocollo qui descritto, rattos sono addestrati durante le sessioni giornaliere composte da 100 prove, simili ai nostri precedenti esperimenti singolo pellet che raggiungono 4, 17. Con configurazioni formazione automatizzati il numero di prove per sessione può essere facilmente aumentata, senza richiedere molto più sforzo da parte del ricercatore. Mentre più alto numero di prove per sessione possono portare a bassa variabilità intra-individuale, gli effetti di aumentare il numero di prove per ogni sessione di formazione sulla velocità di apprendimento e di recupero deve essere preso in considerazione. Inoltre, fattori come la sazietà e la stanchezza diventeranno più rilevanti e potrebbero interferire con le prestazioni in allenamenti molto lunghi.
Sebbene ceppo e sesso differenze nelle capacità motorie capacità di apprendimento sono stati descritti nei ratti 4, 18, 19, abbiamo ottenuto prestazioni affidabili in entrambi maschi Sprague-Dawley unratti d lunga Evans. animali anziani (4-5 mesi) sono generalmente più lento di quelli più giovani (8-10 settimane) e mostrano intervalli più lunghi tra le prove. Inoltre, abbiamo osservato una riduzione delle prestazioni in animali più vecchi, quando pellet cibo vengono sostituiti con una ricompensa di saccarosio-acqua. animali più vecchi che ricevono ricompense liquidi incontrano difficoltà durante la transizione da ricompensa-touch per tirare. Ciò può essere causato da ricompensa preferenze legate all'età, in questo caso con una ricompensa liquido più appetibile come yogurt o olio di arachidi possono dare risultati migliori. In alternativa, il comportamento degli animali più anziani potrebbe indicare difficoltà a comprendere un compito di raggiungere più astratto (rispetto al pellet convenzionale raggiungere), anche se facciamo osservare il comportamento di apprendimento affidabile in questi animali quando vengono utilizzate ricompense alimentari solidi. Pertanto, l'effetto del premio scelto dovrebbe essere presa in considerazione in particolare nella progettazione esperimenti in cui l'uso di animali più grandi è preferibile (cioè in modelli di ictus o Neurodemalattia generativa).
Non abbiamo ancora studiato le differenze di sesso in materia di apprendimento delle capacità motorie utilizzando ETH Pattus. E 'improbabile che i ratti di sesso femminile non saranno in grado di acquisire la SP o compiti FP, anche se le loro strategie di apprendimento possono essere diverse dai maschi. Tuttavia, anche se il ciclo estrale colpisce densità delle spine nei ratti femmina, effetti su curve di apprendimento e la plasticità di apprendimento legati nella corteccia motoria primaria sono limitati 20.
I compiti robotici possono essere variati in diversi modi: il movimento richiesto può essere più o meno precisa (per esempio, un numero limitato di deviazione da una traiettoria prescritta in un compito portata-and-pull), o il robot possono interferire con o assistere il movimento eseguito in uno qualsiasi o tutti tre dimensioni (longitudinalmente o lateralmente movimenti nel piano e angolo di rotazione orizzontale della maniglia). Altro che le variazioni sui compiti portata e trazione presentati in questo documento, è possibile progettare abilità motoria lguadagnando compiti dove per esempio angolo di rotazione della maniglia, velocità massima di movimento, o profilo di accelerazione definiscono il successo di un processo.
Oltre consentendo una facile variazione dei parametri di attività, l'apparato sperimentale qui presentata separa spazialmente l'azione motore dal premio dato, che viene erogata sul lato opposto della gabbia. Adattare la dimensione ricompensa non è possibile in compiti che raggiungono classici senza influire compito difficoltà 21 (Una più piccola pellet cibo è più difficile da afferrare di una più grande), né è possibile variare la probabilità di un premio indipendentemente dal livello di abilità dell'animale. Utilizzando un compito robotico, il premio ottenuto per un'azione motore può essere variata in base giocata, performance attuale, o può essere variata per valutare fattori come la motivazione.
In conclusione, la formazione automatizzata in combinazione con l'analisi del movimento cinematica fornisce un metodo obiettivo automatizzatoper studiare l'apprendimento delle capacità motorie che imita strettamente tradizionali compiti che raggiungono qualificati, ma produce dati aggiuntivi sia di successo e tentativi falliti di trazione. Questo approccio apre nuove vie di ricerca in combinazione con interventi elettrofisiologiche, farmacologiche o optogenetic volte a valorizzazione o interferenza con i movimenti portata-and-pull o risultanti ricompense alimentari.
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Disclosures
Gli autori non hanno nulla da rivelare
Acknowledgments
Questa ricerca è stata sostenuta dal Fondo Nazionale Svizzero, la Betty e David Koetser Fondazione per la Ricerca sul Cervello e la Fondazione Politecnico.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ETH Pattus | ETH Pattus was made by the Rehabilitation Engineering Laboratory of Prof. Gassert at ETH Zurich. | ||
| Training cage | The plexiglass training cage was made in-house. | ||
| Pellet dispenser | Campden Instruments | 80209 | |
| 45-mg dustless precision pellets | Bio-Serv | F0021-J | |
| GoPro Hero 3+ Silver Edition | digitec.ch | 284528 | Small highspeed camera |
| Small display | Adafruit Industries | #50, #661 | 128 x 32 SPI OLED display controlled via an Arduino Uno microcontroller and Labview software |
| LabVIEW 2012 | National Instruments | 776678-3513 | ETH Pattus is compatible with more recent Labview versions. |
| Matlab 2014b | The Mathworks | MLALL |
References
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