Summary
패러다임은 쥐의 자동 숙련 된 도달 작업의 훈련과 분석을 위해 제공됩니다. 당기 시도의 분석은 운동 학습의 고유 한 하위 프로세스를 보여준다.
Abstract
숙련 된 도달 작업은 일반적으로 건강하고 병적 인 조건에서 모터 기술 학습 및 운동 기능의 연구에 사용되지만, 시간이 많이와 모호한 간단한 성공률을 넘어 정량화 할 수있다. 여기서 우리는 ETH Pattus, 기록이 당겨 쥐에서 손의 회전 운동을하는 것이 훈련에 도달 자동 앞다리를위한 로봇 플랫폼 범위 및 풀 작업을위한 교육 과정을 설명합니다. 수행 된 인상 시도 학적 정량은 정중선 속도 견인 궤적의 공간 변동 편차 당기는 물론 성공 당기는 등의 움직임 파라미터 별개 시간 정보의 존재를 보여준다. 우리는 교육 패러다임에서 약간의 조정이 어려움, 일반적으로 운동 기능 또는 숙련 된 작업 실행을 작업하기 위해 자신의 관계를 드러내는 이러한 매개 변수의 변화가 발생하는 방법을 보여줍니다. , 전기 생리 약리 및 optogenetic 기술과 결합하여,이 패러다임을 사용할 수 있습니다(뇌졸중 후 예) 모터 학습과 기억 형성뿐만 아니라 손실과 기능의 회복을 기본 메커니즘을 탐구합니다.
Introduction
모터 작업은 널리 신경 학적 또는 약리학 동물 모델에서 운동 기능의 변화 운동 학습 또는 관련 행동 및 신경의 변화를 평가하는 데 사용됩니다. 미세 운동 기능하지만, 설치류 정량화하기 어렵다. 이러한 시리얼 1의 조작, 파스타 2, 해바라기 씨 3과 손재주를 필요로하는 작업은 민감하고 동물의 광범위한 교육이 필요하지 않습니다. 그들의 주요 단점은 이러한 작업은 대부분 질적 결과를 산출하고 명확하게 점수 어려울 수 있다는 것입니다.
이러한 태스크에 이르는 단일 펠릿 변형 숙련 도달 작업, 4, 5를 정량화하는 것이 더 간단하다. 그러나, 이러한 작업의 성공적인 실행을 기초 학적 요인 제한된 정도로 추정하고 노동 집약적 프레임 별 영상 A를 필요로 할 수있다nalysis.
로봇 장치 앞다리 기능과 모터의 기술을 양태를 정량화 수단으로 인기를 얻고있다. 여러 자동화 도달 작업이 가능합니다. 이러한 리니어 가이드를 따라 핸들 6, 7, 간단한 말단 사지 운동 앞발 9 8 또는 내전 및 외전 당기는 등의 앞다리 이동 한 측면에 다수의 초점. 이러한 장치는 모터의 기능 분석을위한 약속을 보여주는 반면, 단지 복합 모터 동작 연장을 제한에 도달하는 단일 펠릿 실행 중에 반영한다.
여기서는 쥐 10, 11, 다양한 모터 작업 훈련 및 평가를 위해 개발 된 3 자유도의 로봇 장치, ETH Pattus의 사용을 입증한다. 그것은 평면과 손, 파악에 쥐의 앞다리 운동의 회전 운동 및 기록수평면에서 수행 작업 당기는. (밀고 당기고 수평면으로 이동 쥐 시험 케이지 (45cm : 15cm, 길이 : 40cm, 높이 폭)의 창을 통해 도달 할 수있는 6mm 직경의 구형 핸들을 통해 로봇과 상호 작용 운동)과 회전 (내전 - 회 외전 운동). 따라서, 종래의 단일 펠릿 도달 태스크 실행 중에 그 근사 동작을 수행하는 래트 수있다. 창은 10mm 폭 케이지 바닥에서 50mm에 위치해 있습니다. 핸들은 바닥에서 55mm에 위치해 있습니다. 미닫이 블록 시험 도달 로봇이 시작 위치에 도달하고, 시험 완료 후 닫힐 때 열리는 사이 핸들에 접근. 올바르게 실행 운동 후 쥐 테스트 케이지의 반대쪽에 음식 보상을받을 수 있습니다.
로봇은 소프트웨어를 통해 제어되고 위치 (O)에 대한 정보의 결과로, 1000 Hz에서 3 로터리 인코더로부터 출력되는 기록수평면뿐만 아니라 그것의 회전 각도로 핸들 F (세부 사항은도 11을 참조하는 참조). 성공적인 작업 실행을 위해 요구되는 조건 (예를 들어 최소가 도달 및 풀 태스크의 중심선으로부터의 거리 및 최대 편차 당기는 필요) 각 트레이닝 세션 이전에 소프트웨어에서 정의된다. 핸들의 초기 표준화 기준 위치는 각 트레이닝 세션의 시작에서 고정 홀더가 기록된다. 이 참고 문헌은 각각의 시험에 대한 핸들의 일정한 시작 위치를 보장 세션 내의 모든 시험에 사용된다. 케이지 창 핸들 상대의 정수 위치는 케이지와 로봇 (그림 1)에 마크의 정렬에 의해 보장된다.
도달 운동의 비디오 녹화는 작은 고속 카메라 (120 프레임 / 초, 640 × 480 해상도)를 사용하여 기록됩니다. 카메라의 뷰에있는 작은 디스플레이는 세션을 훈련, 쥐의 식별 번호를 표시,시험 번호 및 시험 결과 (성공 또는 실패). 이러한 동영상이 기록 결과를 확인하고, 터칭 선행 움직임 도달 핸들 당김 또는 회전의 효과를 평가하기 위해 사용된다.
여기서, 우리는 도달 및 풀 작업의 변동이 로봇 플랫폼의 사용을 입증한다. 이 작업은 다른 당업자 도달 패러다임에 필적하고 재현성있는 결과를 얻을 수 시간 이내에 훈련 될 수있다. 우리는 전형적인 교육 프로토콜뿐만 아니라, 일부의 메인 출력 파라미터를 설명한다. 또한, 우리는 사용 훈련 프로토콜의 사소한 변경은 모터 기술 학습 프로세스 내에서 독립적 인 서브 프로세스를 나타낼 수있다 행동 결과의 변경된 시간 과정에서 발생할 수 방법을 보여줍니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
여기에 제시된 실험은 취리히, 스위스의 캔톤의 수의학 사무소의 승인을하고, 국가 및 기관의 규정에 따라 수행되었다.
1. 먹이 조건
참고 : 모든 교육 세션은 예약 공급 프로토콜에 따라 수행된다.
- 교육이 완료되면, 하루에 한 번 쥐에게 표준 차우의 50g / kg을 공급. 음식이 양 (체중 자유 먹이 무게의> 90 %이다)의 주요 중량 손실을 방지하기에 충분하지만, 재현성 행동 조절을 보장하기 위해 충분히 작다. 자신의 체중이 안정적으로 유지하기 위해 매일 쥐를 무게.
주 : 추가 하룻밤 (10-12 시간) 식량 부족은 첫 번째 보상 터치 세션 (단계 2.3) 이전에 유용 할 수있다.
도달 범위 및 풀 작업 2. 교육 과정
- 준비 : 쥐 레아에 대한 그들의 새로운 가정 케이지에 길들 허용세인트 동물 시설에 도착 후 일주일. 이 기간 동안 정기적으로 쥐를 처리하고 새로운 음식에 쥐를 길들하는 홈 케이지에서 먼지없는 정밀 알약을 제공합니다. 이러한 펠릿 트레이닝 프로토콜에 걸쳐 보상으로 사용한다.
- 요법 이니는 : 30 ~ 45 분 동안 테스트 케이지의 쥐를 놓고 분말 차우와 혼합 먹이 그릇에 30 ~ 50 알약을 제공합니다. 열고 케이지 창을 닫고 자신의 소리에 쥐를 길들 때때로 펠렛 디스펜서를 실행합니다.
- 2-3 일 동안은이 과정을 반복합니다.
- 터치 보상 : 케이지 창을 통해 구형 핸들을 터치 쥐를 훈련하고 음식 보상을 검색 케이지의 반대쪽으로 이동합니다.
- 핸들 각 시험의 시작 바로 시험 케이지 창 외측에 위치되도록, 소프트웨어 설정을 조정하고 케이지 창의 중심과 핸들 정렬. 때 시험 즉, 성공 </ EM>를 즉시 검출 된 핸들 (어떤 방향으로 0.25 mm 변위)에 가벼운 터치로, 톤 소리와 보상이 분배된다. 창이 열린 후 더 터치가 180 초 동안 감지되지 않은 경우 실패로 시련을 분류.
- 교육 케이지에 쥐를 넣습니다. 이 핸들 근처에 개최 펠릿에서 잡아시키기에 의해 도달하는 쥐하라는 메시지를 표시합니다. 케이지에 눌러 핸들과 음식 그릇에 쥐의 관심을 안내합니다.
- 쥐가 독립적으로 케이지 창을 통해 도달하고 음식 펠렛을 검색 할 때 메시지를 표시 중지합니다.
- 100 시험 (터치)가 완료 될 때까지 계속 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다.
- 3-4일에 대한 교육을 계속 쥐가 2 일 연속에 30 분 이내에 100 시험을 달성 할 때 훈련 (단계 2.4)의 다음 단계를 시작합니다.
참고 :이 단계를 통해-훈련하지 마십시오. 이 동작에 형성 될 수 있도록 보상 터치의 목적은 쥐와 로봇 간의 상호 신뢰성을 달성하는 것이다이후 훈련.
- 무료 풀 (FP) : 연락 로봇의 손잡이를 잡아 쥐를 훈련.
- 핸들이 각 시험의 시작 창에서 18mm 위치가 성공적인 재판 중단없이 적어도 10mm에 대한 뽑아해야합니다 그래서 소프트웨어 설정을 조정합니다. 이 단계에서 당기는 운동에는 측면 제한이 없습니다.
- 핸들 윈도우가 열린 후 180 초 동안 이동되지 않은 경우 실패로 재판 분류 핸들이 도달 작업 영역 (중심선으로부터 이상 12mm)의 외부로 이동하는 경우, 또는 래트에서 10mm 이하 뽑아 때 첫 번째 터치 후 5 초가 감지되었습니다.
- 첫 번째 FP 세션의 첫 번째 20 시험하는 동안 왼쪽과 오른쪽 발을 사용하는 횟수를 기록해 둡니다. 재판의 적어도 80 %에 사용되는 발은 양호한 발 생각된다.
참고 : 발 환경 설정은 이미 보상에 명확 할 수있다- 터치 세션. - 바람직한 발을 당기는 촉진하는 윈도우의 가장자리에 정렬 될 때까지 (오른손 래트 반대로위한 윈도우의 좌측에 로봇 5mm 이동 IE) 측 방향으로 핸들을 이동.
참고 :이 쥐에 대한 모든 다음 훈련 세션의 새장이 동일한 상대적인 위치에 손잡이를 배치합니다. 케이지 벽에 로봇에 표시하여 정확한 위치를 보증합니다. - 100 시험이 완료 될 때까지 훈련 케이지 기차에서 쥐를 넣어 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다.
참고 : 쥐가 충분히 밖으로 도달하지 않는 경우, 핸들 근처에 개최 펠릿에서 잡아 수 있도록함으로써 그것을하라는 메시지를 표시합니다. 쥐 반복 실패한 시도 후 당기려고 노력하지 않을 수 있습니다. 케이지에 눌러 그들이 집게 한 쌍의 개최 펠릿에 대한 잡아하거나 의욕을 복원 할 펠렛을 분배 할 수 있습니다. - 2.4에 설명 된대로 만 FP 교육과 관련된 실험을 위해, 훈련을 계속합니다.
아니TE는 : 일반적으로 1-2 FP 세션은 SP (스트레이트 풀) 훈련에 대한 보상 터치에서 전환을하기 위해 필요하다. 이러한 FP 세션의 목적은 오히려 만 터치 그것보다, 핸들을 밖으로 도달, 잡아 당겨 쥐를 길들하는 것입니다. 보상 터치 훈련과 마찬가지로 오버 기차하지 않도록 목표는 다음 트레이닝 단계로 전환하는 경우에 중요하다.
- 핸들이 각 시험의 시작 창에서 18mm 위치가 성공적인 재판 중단없이 적어도 10mm에 대한 뽑아해야합니다 그래서 소프트웨어 설정을 조정합니다. 이 단계에서 당기는 운동에는 측면 제한이 없습니다.
- 스트레이트 풀 (SP)는 : 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나지 않고 핸들을 끌어 쥐를 훈련.
주 : 정중선하지 케이지 윈도우의 중간 점에, 로봇의 개시 위치를 기준으로 규정된다. 따라서, 케이지 윈도우의 중간에서 끝나는 당기는 시도는 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나는 당겨 궤도가 발생합니다.- 인상 움직임이 양쪽에 중간 선에서 2mm 이상을 일탈하지 않는 경우에만 시험이 음색과 펠렛에 의해 보상되도록 소프트웨어 설정을 조정합니다. 단계 2.4에 설명 된대로 다른 모든 매개 변수를 유지합니다.
- 100 시험이 완료 될 때까지 훈련 케이지 기차에서 쥐를 넣어 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다.
참고 : 쥐가 매우 흥분되고 반복 실패한 시도 후 당기려고 노력하지 않을 수 있습니다. , 도달 작업에 관심을 리디렉션 그들 집게 한 쌍의 개최 펠릿에 대한 잡아하거나 의욕을 복원 할 펠렛을 분배 수 있도록 케이지에 누릅니다. - 쥐가 고원의 성능에 도달 할 때까지 훈련을 계속, 또는 실험의 목표에 따라 교육 기간을 적용.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
여기, 우리는 남성 긴 에반스 쥐 (10-12 주 이전)를 사용하여 범위 및 풀 작업 (3) 변화를 보여줍니다. 자유 풀 (FP) 군 (N = 6)에서, 횡 래트 제한없이 22 일 동안 로봇의 손잡이를 당기도록 훈련시켰다. 에서 동물 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나지 않고 핸들을 끌어 훈련을받은 (N = 12) 1 (SP1) 그룹을 직선은-당깁니다. 이 동물들은 보상 터치 스트레이트 풀 훈련 (단계 2.3) (단계 2.5)에서 직접 전환. 두 FP SP1 및 동물 용 핸들은 케이지 윈도우의 중심에 놓았다. 이러한 결과는 이전에 Lambercy 등의 알에 발표되었다. SP2의 그룹에서 10 쥐 (N = 7) 연속 풀 훈련으로 전환하기 전에 2 FP-훈련을 받았다. 핸들이이 그룹에 대한 케이지 윈도우의 가장자리에 정렬하고, 결과가 약간 더 어려운 과제는 당기면 핸들이 중앙선으로부터 2mm 이상을 벗어나는 것처럼이며케이지 윈도우의 중간 지점이다.
모든 쥐가 쉽게 로봇 조작기 (그림 2A)와 상호 작용을 배웁니다. (즉, 핸들이 적어도 10mm를 끌어 당기는 시도 횟수) 유효 당긴의 수는 급속히 증가하고 FP SP1 2-3 일 후에 안정 대지 레벨에 도달한다. 유효한 시도의 수는 SP2 쥐에서 SP 교육 전반에 걸쳐 세션 당 유효한 당긴의 안정적인 수의 결과로, SP2의 FP 세션 동안 비슷한 속도로 증가한다. 고원 성능은 모든 트레이닝 패러다임 높고 중심선으로부터 편차의 허용 양에 핸들 위치 제한 등 작업의 파라미터에 독립적이다.
SP1 쥐 (즉 정중선의 2mm 내에 남아있는 유효 당긴의 비율) 5-4 교육 세션 (그림 2B) 후 고원 성공률에 도달합니다. SP2 래트 보여직선 풀 작업이 버전의 성공적인 실행을 달성하기 어려운 것을 나타내는 11 세션 후 느린 진행과 범위 고원 성공률. 최종 성공률은 SP1 및 SP2에 대한 유사하다.
SP 훈련 동안, 당기 궤적은 중간 선에서 편차 감소에 의해 입증, 점점 더 똑바로되고 (즉, 측정 된 궤적과 중간 선 사이의 영역) 및 SP1 및 SP2 모두에서 성공적으로 당긴 다 (그림 3, 그림 5A)의 수가 증가의 결과로. 정중선의 편 차량이 SP1 쥐보다 더 높은 레벨에서 안정하지만 흥미롭게 FP 쥐의 평균 인상 궤적뿐만 아니라 22 일 훈련 기간 똑바로된다. 이 로봇의 핸들 케이지 윈도우의 중심에 위치 할 때 자연스러운 인상 궤도 비교적 직선임을 나타낸다. 핸들은 승 정렬되면창의 에지 i 번째 그러나 puling 궤적 곡선이며, 중심선으로부터 편차 SP2-FP 세션 동안 안정적으로 유지. SP2의 그룹의 중심선으로부터 편차 확률 중심을 벗어난 핸들 위치의 결과, SP1 군 이상 남아있다.
견인 궤적의 변화 (95 % 신뢰 구간 즉, 크기) 및 FP SP1 급격히 떨어지고 3-4 훈련 (도 5B) 이후에 이러한 그룹에 유사한 수준에 도달한다. 흥미롭게도, SP2 동물 변동성이 감소를 표시하지 않고 지속적으로 SP 세션 동안 상대적으로 낮은 변동성과 당기하지만 SP2-FP 세션 동안 궤도 변동성의 급격한 감소를 보여 않습니다.
마찬가지로, 둘 다 평균과 피크는 초기 교육 세션 (FP, SP1 및 SP2-FP) 동안 속도 증가를 당겨하지만 (SP2-SP 세션 동안도 안정의 5C, 5D). 평균 당기는 속도가 SP2 세션 동안 변경되지 않지만, 인상 속도 프로파일 (그림 4) 훨씬 덜 변수 교육을 통해이된다. (속도를 당기는 것은 제로, 그림 5 층에 떨어질 경우, 즉 시험을)이 submovements의 수 모두와 정지와 시험의 수 (잡아 당기는 운동, 그림 5E의 가속과 감속의 예 수)를 반영됩니다. 초기 SP1 및 SP2-FP 세션 동안 강한 감소, 모두 submovements의 수와 중지와 시도 횟수 후 22 세션 훈련 기간 동안 SP1 및 SP2 감소하는 것을 계속한다. FP 쥐에서 중지와 submovements과 시련의 수는 초기에 빠르게뿐만 아니라 감소하지만, 두 직선 풀 그룹보다 높은 수준에서 안정과 지속적인 개선을 표시하지 않습니다. 흥미롭게도, 속도를 당기는 것은 (그림 4 시험의 결과에 밀접하게 관련 될 것 같지 않습니다
성공적으로 일반적으로 직선 풀 작업을 수행하는 법을 배워야하지 않는 쥐의 ~ 5 % 손잡이를 당겨 배울 수 있지만, 직선 (그림 6) 당기 할 수 없습니다 않습니다. 이 동물은 낮은 성공률 결과, 중간 선에서 지속적으로 높은 편차를 보여줍니다. SP2-FP 세션 동안 여기에 제시된 동물 중 성능이 작업을 성공적으로 획득 할 SP2 동물의 그것과 달리 대등하다.
그림 1 : 로봇 조작기의 개요 및 위치를 처리합니다. (A) 훈련 케이지와 정렬을위한 로봇 조작기 마크를 보여주는 기술 도면. (B)이 트레이닝 세션의 시작에서 일정 기준 위치에 유지 핸들. (C)은 일에 무료 초기 위치에 핸들인장 시험의 예술. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2 : 도달 범위 및 풀 작업의 전형적인 학습 곡선. (A) 유효한 소개 FP-와 무료 풀 작업에서 시도를 당겨 (FP, N = 6), 연속 풀 소개 FP-세션없이 작업 (SP1, N = 12)과 직선 풀 작업 (SP2, N = 7) 세션 (SP2-FP). 값 (SP2)와 (SP1) 소개 FP-세션없이 직선 당기는 작업에 유효한 시도의 비율로 평균 ± SEM (B) 성공적인 당기는 시도합니다. 값은 평균 ± SEM은 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3 : 당기 궤적은 SP 2 작업의 교육 전반에 걸쳐 점진적으로 똑바로하고 덜 변수가된다. 성공 (블랙), (회색)와 평균 (녹색) 궤도가 대표적인 동물에 대한 첫 번째와 마지막 직선 풀 트레이닝 세션에 표시됩니다 실패했습니다. 점선은 성공적인 재판이 실행되는 내 4mm 폭 넓은 영역을 보여줍니다. 적색 점은 손잡이의 시작 위치를 나타낸다. 녹색 점은 완벽하게 직선 10mm 당겨 시도의 이론적 엔드 포인트를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4 : </ strong>을 평균 속도 유효한 시도의 당기는 방향은 교육 전반에 걸쳐 약간 증가하고 마지막 (B)에 우선 (A) 교육 세션에서 적은 변수를당하는에서. 시도를 당겨 평균 (녹색)과 성공 (검정)의 개별 당기는 속도 프로파일 및 실패 (회색)은 SP2 작업을 수행하는 대표적인 동물에 대한 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5 : 당기 무료로 측정 매개 변수의 개요 (FP, N = 6) 작업, 입문 FP-세션없이 스트레이트 풀 작업 (SP 1, N = 12)와 스트레이트 풀 작업 (SP 2
6 "SRC ="/ 파일 / ftp_upload / 54970 / 54970fig6.jpg "/>
그림 6 : 성공적으로 SP 2 작업을 수행하는 학습하지 않는 동물의 예. (A) 첫 번째와 마지막 트레이닝 세션 궤적 당겨. 성공 (블랙), (회색)와 평균 (녹색) 궤도가 대표적인 동물에 대한 첫 번째와 마지막 직선 풀 트레이닝 세션에 표시됩니다 실패했습니다. 점선은 성공적인 재판이 실행되는 내 4mm 폭 넓은 영역을 보여줍니다. 적색 점은 손잡이의 시작 위치를 나타낸다. 녹색 점은 완벽하게 직선 10mm 당겨 시도의 이론적 엔드 포인트를 보여줍니다. 훈련 기간 동안 유효하고 성공적으로 당겨 시도를 보여주는 (B) 학습 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
숙련 된 도달 작업은 일반적으로 병적 인 조건 (6)에서 모터 기술 습득뿐만 아니라 운동 기능의 장애를 연구하는 데 사용됩니다. 동작 도달 신뢰성 모호 분석 모터 습득뿐만 아니라, 손실 및 신경 질환의 동물 모델에서 이어지는 기능 회복에 관여하는 신경 생리 학적 과정을 기초 세포 메카니즘의 연구에 중요하다. 여기에 제시된 결과는 당기는 운동의 공간 및 시간 측면 모터 기술 훈련 도중 별개의 프로파일을 표시하는 방법을 보여줍니다. 이 프로세스 (7), (12) 학습 모터 기술 내에서 다른 서브 프로세스를 반영 할 수있다.
여기에 제시된 결과에서는 표시되도록 손잡이 (SP2 대 SP1)의 다른 시작 위치로서 트레이닝 프로토콜에도 작은 변화, 변형 된 움직임 파라미터 프로파일을 초래한다. 추가 기능으로이전에 우리의 이전에 게시 된 훈련 프로토콜 10 연속 풀 훈련이 FP 세션을 보내고, 우리는 똑바로 당겨 기술에서 끌어 학습의 효과를 해리 할 수 있었다. 또한,이 개선 된 트레이닝 프로토콜 (SP2) 고원 성능 레벨은 전에 중재를위한 시간을 허용하는 모터 학습 메커니즘을 연구하는데 유리하다 얕은 학습 곡선이있는 태스크의 결과에 로봇의 핸들의 중심에서 벗어난 위치 도달했다. 또한, 즉시 성공률에 반영되지 않습니다 어려움을 작업과 관련된 요인에서 실행 작업과 관련된 요인을 구별 할 수 있지만, 모터 기술 4의 추가 정제를 나타낼 수있다. submovements의 수에 반영 당기는 움직임 부드럽게 실행 직선 당기는 당업자의 척도로 간주 될 수있다. 대조적으로, 움직임의 공간 변화가 유효 당긴의 수가 급격히 떨어진다범위 및 풀 작업의 세 가지 버전으로 증가하지만 바로 바로 풀 작업에서 성공을 당기에 관련되지 않고, 한 번 일반적인 운동 기능 또는 융합 성공적으로 시험에 필요한 올바른 운동에서보다는 숙련 된 작업 실행을 반영 할 수있다 태스크의 규칙은 알게되었다.
우리의 로봇 범위 및 풀 작업의 실행은 매우 신뢰성과 동물 사이의 재현이다. 모든 동물들은 훈련 빠질 작업을 취득하고, 다수 (동물 90-95 %)은 일직선 작업을 배울 수있다. 직선 유효 당기는 시도의 높은 숫자를 계속 실행 당기는 동안 지속적으로 낮은 성공률을 보여 심지어 동물. 이러한 실패했지만 유효한 시도가 완벽하게 기록되어있다. 실패 고전 숙련 된 도달 작업의 시도에 도달하면 일반적으로 불완전 도달 운동을 초래한다. 성공적인 작업 취득에 관한 이동 양태를 분석하는 것이 가능 만 아니라, 알그래서 매개 변수 고장의 원인이되는 운동을 평가한다.
여기에 제시된 측정 움직임을 당기는에 대한 자세한 정보를 제공하는 동안, 도달 범위 및 풀 앞다리 운동의 모든 측면을 캡처하지. 유효한 당기는 시도의 끝에서 이전 핸들의 출시 첫 번째 터치 또는 이후에 발생 도달 행동의 모든 변경 사항은 기록되지 않습니다 때문에 동일한 정밀도로 분석 할 수 없습니다. 예를 들어, 당겨 이동하기 전에 시도 잡는의 개수가 기능 회복 모델과 관련하여 관련 될 수있는 경우에도, 측정되지 않는다. 고속 비디오 레코딩의 분석이 추가 정보를 제공한다. 움직임 추적 13, 14에 대한 전술 한 방법은 이러한 목적을 위해 구성 될 수있다.
또한, 우리의 기록은 핸들의 쥐의 그립의 품질에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 의 회전내전 또는 외전의 발을 나타내는 처리, 고속 비디오와 함께 약간의 통찰을 제공 할 수있다. 회전 및 그립 특히 쥐 뇌졸중 모델에서 영향 때문에 9, 15, 16, 미래의 실험은 여기에 제시된 범위 및 풀 작업 후 스트로크 모터 적자를 캡처에 얼마나 효과적인 결정하기 위해 필요하다.
여기에 제시된 과제는 종래의 단일 펠릿 도달 작업을 모방하도록 디자인되었다 : 필수 당기는 거리 창 펠릿 이러한 작업과 수평면 내에서 핸들의 자유 운동의 전형적인 거리에 기초 쥐의 자연 발 궤적을 측정 할 수있게 유효한 시험에서 10 mm 거리 이상.
마찬가지로, 핸들 로봇의 작업 영역의 바깥으로 이동 무효 시험 (예, 핸들을 당기는 동안 옆 와이프된다) 또는인출 된 거리가 불충분 여기서 발표 때 핸들이 바닥에 떨어지지 않는 경우에도, 단일 펠릿 도달 작업의 삭제 펠릿 유사한 것으로 해석 될 수있다.
이 디자인은 하나의 간단한 움직임을 측정하기위한 자동화 된 작업보다 당기는 운동의 더 많은 부분을 캡처합니다. 그러나, 또한 당김 및 회전 운동의 상호 작용을 가능하게하고 동물에게 보상을위한 기회를 제공한다. 운동 기능 회복 동안 움직임 보상 통찰력은 중요 할뿐만 아니라, 결과 해석을 복잡하게 할 수있다.
범위 및 풀 작업의 인수에 중요한 단계는 훈련의 보상 터치 단계를 성공적으로 조절합니다. 쥐와 로봇 사이의 신뢰할 수있는 상호 작용없이, 더 훈련 단계를 수행하고 안정적으로 정량화하기 어렵다. 그러나, 전환 교육 단계 동안 쥐를 지나치게 연습하지 똑같이 중요하다. 동안imals보다 3 ~ 4 일 보상 터치 훈련 기간 동안 성능 향상을 보여주기 위해 계속, 이상 - 통합 이후의 범위 및 풀 교육의 행동을 효과적으로 형성을 방지 할 수 있습니다.
핸들의 일정한 위치는 올바른 실행하고 여기에 제시된 로봇 범위 및 풀 작업을 사용하여 얻은 데이터의 신뢰성 분석을 위해 필수적이다. 로봇의 정중선과 나머지 핸들의 위치는 소프트웨어 정의하지만, 케이지 윈도우 핸들의 상대적인 위치를 용이하게하거나 옆으로 이동하여 변화한다. 여기서는 에지 또는 창의 중심으로 어느 핸들 정렬 작업 취득 변경 및 모터 기술 학습 기본 공정을 연구 할 수있는 방법을 보여준다. 훈련 기간 내에 핸들의 변덕 정렬은, 그러나, 효과와 수율 신뢰할 수없는 행동 판독을 교란 소개합니다.
프로토콜이 여기에 설명에서, 쥐의는 이전 하나의 펠렛에 도달 실험 (4), (17)과 비슷한 100 시험, 구성 매일 세션에서 훈련을하고 있습니다. 자동 설정으로 트레이닝 세션 당 시도 횟수 용이 연구원의 부분에 많은 노력이 필요없이 증가 될 수있다. 세션 당 시험의 숫자가 높을수록 낮은 내 개별적인 변동을 초래할 수 있지만, 학습 및 복구 속도에 따라 훈련 시도의 수를 증가시키는 효과가 고려되어야한다. 또한, 포만감과 피로 등의 요소가 더 관련성이 될 것입니다 매우 긴 교육 세션의 성능을 방해 할 수 있습니다.
학습 능력 모터 스킬 균주 성별 차이 래트 4, 18, 19에 기재 하였지만, 우리는 모두 수컷 스프 라그 - 돌리에서 안정적인 성능을 얻은D 긴 에반스 쥐. (4-5 개월) 이전 동물 젊은 사람 (8~10주)보다 일반적으로 느린과 시험 사이에 긴 간격을 보여줍니다. 음식 펠렛은 자당 물 보상으로 대체하는 경우 또한, 우리는 나이가 동물에서 성능 저하를 관찰했다. 당기에 보상 터치에서 전환 할 때 액체 보상 경험 어려움을 수신 이전 동물. 이는 경우에 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다 같은 요구르트 또는 땅콩 기름으로 더 입에 액체 보상을 사용하여, 연령과 관련된 보상-환경으로 인해 발생할 수 있습니다. 우리는 고형 식품 보상이 사용되는 경우 동물에 안정적인 학습 행동을 관찰 할 수 있지만, 대안 적으로, 이전 동물의 행동은, (종래의 펠릿 도달에 비해)보다 추상적 도달 작업을 이해하는데 어려움을 나타낼 수있다. 뇌졸중 neurode의 모델, 즉 이전 동물의 사용이 바람직하다 실험 (설계 할 때 즉, 선택된 보상의 효과가 특히 고려되어야생식 질환).
우리는 아직 ETH Pattus를 사용하여 모터 기술 학습의 성별 차이를 연구하지 않았습니다. 그들의 학습 전략이 남성 다를 수 있지만 암컷 쥐에서, SP 또는 FP 작업을 취득 할 수 없을 것 같지는 않다. 발정주기가 암컷 쥐의 척추 밀도에 영향을 미치는 있지만, 그러나, 학습 곡선과 일차 운동 피질 학습 관련 소성에 대한 효과는 20 제한됩니다.
로봇 작업은 여러 가지 방법으로 변형 될 수 필요한 운동 다소 정확하게 할 수있다 (예를 들어, 도달 및 풀 태스크 소정의 궤도로부터의 편차의 제한된 양) 또는 로봇을 방해하거나 지원할 수있다 어느 하나 또는 삼차원 (핸들의 수평면 및 회전 각도에 세로 또는 가로의 움직임) 모두에서 실행되는 움직임. 이 논문에 제시된 범위 및 풀 작업에 대한 변화 이외에, 모터 기술 리터를 설계 할 수있다핸들 예시 회전 각도, 최대 이동 속도 또는 가속도 프로파일에 대한 시험의 성공 여부를 정의 작업을 획득.
작업 파라미터를 쉽게 변화를 허용 이외에, 여기에 제시된 실험 구성은 공간적으로 케이지의 반대측에 분배되는 소정의 보상에서 모터 동작을 분리시킨다. 보상의 크기를 적응하는 것은 작업의 어려움 (21)에 영향을주지 않고 고전 도달하는 작업에 수 없습니다 (작은 음식 펠렛을 하나보다 더 많이 이해하기 어렵다) 없으며 독립적 동물의 스킬 레벨의 보상 확률을 변화시킬 수있다. 로봇 작업을 사용하여 모터의 동작에 대해 얻어진 보상 기술은, 현재의 성능에 기초하여 변화 될 수 있으며, 또는 동기 등의 요소를 평가하도록 변화 될 수있다.
결론적으로, 자동 교육 학적 운동 분석과 함께 자동 객관적인 방법을 제공한다밀접하게 기존의 숙련 된 도달 작업을 모방하지만, 모두 성공의 추가 데이터를 산출하고 당기는 시도 실패 모터 기술 학습을 연구. 이 방법은 도달 범위 및 풀의 움직임이나 결과 식품 보상으로 향상이나 간섭을 목표로, 전기 생리 약리 또는 optogenetic 개입와 함께 조사의 새로운 길을 열어.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
저자는 공개 아무것도 없어
Acknowledgments
이 연구는 스위스 국립 과학 재단 (National Science Foundation), 베티와 데이비드 Koetser 재단 뇌 연구와 ETH 재단에 의해 지원되었다.
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
- Irvine, K. -A., et al. A novel method for assessing proximal and distal forelimb function in the rat: the Irvine, Beatties and Bresnahan (IBB) forelimb scale. JoVE. (46), (2010).
- Ballermann, M., Metz, G. A., McKenna, J. E., Klassen, F., Whishaw, I. Q. The pasta matrix reaching task: a simple test for measuring skilled reaching distance, direction, and dexterity in rats. J Neurosci Meth. 106 (1), 39-45 (2001).
- Kemble, E. D., Wimmer, S. C., Konkler, A. P. Effects of varied prior manipulatory or consummatory behaviours on nut opening, predation, novel foods consumption, nest building, and food tablet grasping in rats. Behav Proc. 8 (1), 33-44 (1983).
- Buitrago, M. M., Ringer, T., Schulz, J. B., Dichgans, J., Luft, A. R. Characterization of motor skill and instrumental learning time scales in a skilled reaching task in rat. Behav Brain Res. 155 (2), 249-256 (2004).
- Whishaw, I. Q., Pellis, S. M. The structure of skilled forelimb reaching in the rat: A proximally driven movement with a single distal rotatory component. Behav Brain Res. 41 (1), 49-59 (1990).
- Hays, S. A., et al. The isometric pull task: a novel automated method for quantifying forelimb force generation in rats. J Neurosci Meth. 212 (2), 329-337 (2013).
- Sharp, K. G., Duarte, J. E., Gebrekristos, B., Perez, S., Steward, O., Reinkensmeyer, D. J. Robotic Rehabilitator of the Rodent Upper Extremity: A System and Method for Assessing and Training Forelimb Force Production after Neurological Injury. J Neurotrauma. 33 (5), 460-467 (2016).
- Hays, S. A., et al. The bradykinesia assessment task: an automated method to measure forelimb speed in rodents. J Neurosci Meth. 214 (1), 52-61 (2013).
- Meyers, E., et al. The supination assessment task: an automated method for quantifying forelimb rotational function in rats. J Neurosci Meth. 266, 11-20 (2016).
- Lambercy, O., et al. Sub-processes of motor learning revealed by a robotic manipulandum for rodents. Behav Brain Res. 278, 569-576 (2015).
- Vigaru, B. C., et al. A robotic platform to assess, guide and perturb rat forelimb movements. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 21 (5), 796-805 (2013).
- Klein, A., Sacrey, L. -A. R., Whishaw, I. Q., Dunnett, S. B. The use of rodent skilled reaching as a translational model for investigating brain damage and disease. Neurosci Biobehav Rev. 36 (3), 1030-1042 (2012).
- Gharbawie, O. A., Whishaw, I. Q. Parallel stages of learning and recovery of skilled reaching after motor cortex stroke: "Oppositions" organize normal and compensatory movements. Behav Brain Res. 175 (2), 249-262 (2006).
- Palmér, T., Tamtè, M., Halje, P., Enqvist, O., Petersson, P. A system for automated tracking of motor components in neurophysiological research. J Neurosci Meth. 205 (2), 334-344 (2012).
- Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. A behavioral method for identifying recovery and compensation: Hand use in a preclinical stroke model using the single pellet reaching task. Neurosci Biobehav Rev. 37 (5), 950-967 (2013).
- Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. Compensation aids skilled reaching in aging and in recovery from forelimb motor cortex stroke in the rat. Neurosci. 167 (1), 21-30 (2010).
- Molina-Luna, K., et al. Dopamine in motor cortex is necessary for skill learning and synaptic plasticity. PloS one. 4 (9), (2009).
- VandenBerg, P. M., Hogg, T. M., Kleim, J. A., Whishaw, I. Q. Long-Evans rats have a larger cortical topographic representation of movement than Fischer-344 rats: A microstimulation study of motor cortex in naı̈ve and skilled reaching-trained rats. Brain Res Bull. 59 (3), 197-203 (2002).
- Whishaw, I. Q., Gorny, B., Foroud, A., Kleim, J. A. Long-Evans and Sprague-Dawley rats have similar skilled reaching success and limb representations in motor cortex but different movements: some cautionary insights into the selection of rat strains for neurobiological motor research. Behav Brain Res. 145 (1-2), 221-232 (2003).
- Harms, K. J., Rioult-Pedotti, M. S., Carter, D. R., Dunaevsky, A. Transient Spine Expansion and Learning-Induced Plasticity in Layer 1 Primary Motor Cortex. J Neurosci. 28 (22), 5686-5690 (2008).
- Metz, G. A., Whishaw, I. Q. Skilled reaching an action pattern: stability in rat (Rattus norvegicus) grasping movements as a function of changing food pellet size. Behav Brain Res. 116 (2), 111-122 (2000).
