Summary
Парадигма представляется для подготовки и анализа автоматизированной квалифицированной идущей задачи у крыс. Анализ тянущих попыток выявляет различные подпроцессы моторного обучения.
Abstract
Квалифицированные, достигающие задачи обычно используются при изучении двигательных навыков обучения и двигательной функции при здоровых и патологических состояний, но может занять много времени и неоднозначным для количественной оценки за рамки простых показателей успеха. Здесь мы опишем процедуру обучения на охват и тянуть задач с ETH Pattus, роботизированной платформы для автоматизированной подготовки передних конечностей, достигающего, что записи тяговое и вращательных движений рук у крыс. Кинематическая количественное определение объема выполняемых тянущих попыток выявляет наличие различных временных профилей параметров движения, таких как скорость вытягивания, пространственная изменчивость тянущего траектории, отклонение от средней линии, а также вытягивать успех. Мы покажем, как незначительные изменения в тренировочной парадигмы приводят к изменениям в этих параметрах, выявляя их отношение к задаче трудности, общей двигательной функции или квалифицированного выполнения задачи. В сочетании с электрофизиологических, фармакологических и оптогенетика методов, эта парадигма может быть использованадля изучения механизмов , лежащих в основе обучения двигателя и формирования памяти, а также потери и восстановление функции (например , после инсульта).
Introduction
двигательные задания широко используются для оценки поведенческих и нейронные изменения, связанные с двигательной обучения или к изменениям в моторной функции в неврологических или фармакологических животных моделях. Точная функция двигателя может быть трудно дать количественную оценку у грызунов, однако. Задачи , требующие ловкости рук, такие как манипуляции зерновых 1, макаронных изделий 2 или 3 семян подсолнечника чувствительны и не требуют серьезной подготовки животного. Их основной недостаток заключается в том, что эти задачи дают в основном качественные результаты и может быть трудно забить однозначно.
Квалифицированные , достигающие задачи, такие как вариации одной гранулы , достигающего задачи являются более простым для количественного определения 4, 5. Тем не менее, кинематические факторы, которые лежат в основе успешного выполнения этих задач может быть выведено лишь в ограниченной степени и требуют трудоемкого кадр за кадром видео Aнализ.
Роботизированные устройства завоевали популярность как средство количественной оценки аспектов функции передних конечностей и двигательных навыков. Несколько автоматизирован, достигающие задачи доступны. Большинство внимание на один аспект движения передних конечностей, например, потянув из ручки вдоль линейной направляющей 6, 7, простые дистальных движений конечностей 8, или и супинация лапы 9. В то время как эти устройства показывают обещание для анализа двигательной функции в, они лишь отражают сложные действия двигателя выполняются в течение одной гранулы, достигающей до ограниченного расширения.
Здесь мы демонстрируем использование трех степенями свободы роботизированного устройства, ETH Pattus, разработанной для обучения и оценки различных двигательных задач у крыс 10, 11. Он записывает планарных и вращательное движение движений крыс передних конечностей в пределах досягаемости, держитесь, ивытягивать задачи, выполняемые в горизонтальной плоскости. Крысы взаимодействуют с роботом через 6 мм диаметра сферической ручки, которая может быть достигнута через окно в испытательной клетке (ширина: 15 см, длина: 40 см, высота: 45 см) и перемещается в горизонтальной плоскости (заманивать движений) и вращали (движения пронация-супинация). Таким образом, она позволяет крысу выполнять движения, которые аппроксимируют расстрелянных во время обычных одиночных гранул достижения задач. Окно имеет ширину 10 мм и расположена в 50 мм над пол клетки. Ручка расположена в 55 мм над уровнем пола. Раздвижная блоки дверные доступ к ручке между достижением испытаний и открывается, когда робот достигнет своего начального положения и закрывается после того, как судебный процесс будет завершен. После того, как правильно выполненного движения, крысы получали награду еды на противоположной стороне испытательной клетки.
Робот управляется с помощью программного обеспечения и записывает выход из 3-х датчиков вращения на частоте 1000 Гц, в результате чего информация о положении Oе ручки в горизонтальной плоскости, а также его угла поворота (подробнее см позиция 11). Условия , необходимые для успешного выполнения задачи определены в программном обеспечении до начала каждой тренировки (например , требуется как минимум вытягивать расстояние и максимальное отклонение от средней линии в досягаемость-и-Pull задачи). Первоначальная унифицированного эталонного положения ручки записывается с фиксированным держателем в начале каждой тренировки. Эта ссылка используется для всех испытаний в течение сеанса, обеспечивая постоянное начальное положение ручки для каждого испытания. Постоянное расположение рукоятки относительно окна клетки обеспечивается за счет выравнивания меток на клетке и робот (рисунок 1).
Видеозаписи с идущими движений записываются с использованием небольшой высокоскоростной камеры (120 кадров / с, разрешение 640 х 480). Небольшой дисплей в поле зрения камеры показывает идентификационный номер крысы, тренировка,пробный номер и пробный результат (успех или не удалось). Эти видео используются для проверки записанных результатов и оценки последствий достижения движений, которые предшествуют прикосновений, подтягивания или вращение ручки.
Здесь мы демонстрируем использование этой роботизированной платформы в вариациях длинна-и-Pull задачи. Эта задача может быть обучен в течение определенного периода времени, что сопоставимо с другими квалифицированными идущими парадигм и дает воспроизводимые результаты. Мы опишем типичный протокол обучения, а также некоторые из основных выходных параметров. Кроме того, мы покажем, как незначительные изменения в используемом протоколе подготовки может привести к изменению курсов времени поведенческих результатов, которые могут представлять независимые подпроцессы в рамках процесса обучения двигательных навыков.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Эксперименты, представленные здесь, были одобрены ветеринарной службы кантона Цюрих, Швейцария и были проведены в соответствии с национальными и институциональными нормами.
1. Условия для кормления
ПРИМЕЧАНИЕ: Все тренировки проводятся в соответствии с запланированным протоколом кормления.
- Поток крыс 50 г / кг стандартного корма один раз в день, после завершения обучения. Это количество пищи достаточно, чтобы предотвратить большую потерю веса (массы тела> 90% свободного вскармливания массы), но достаточно малы, чтобы обеспечить воспроизводимую поведенческую кондиционирования. Взвесьте крысы ежедневно, чтобы гарантировать, что их масса тела остается стабильной.
Примечание: Дополнительная ночь (10-12 ч) лишение пищи может быть полезным до первой сессии вознаграждение касание (шаг 2.3).
2. Процедура подготовки для Reach-и-Pull задачи
- Приготовление: Дайте крыс приучить к их новому дому клетки для в LEAй через неделю после прибытия в виварии. Ручка крыс регулярно в течение этого времени и дают Беспылевое точности гранул в домашней клетке, чтобы приучить крыс к новой пище. Эти гранулы будут использоваться в качестве наград по всему протоколу обучения.
- Привыкание: Поместите крыс в испытательной клетке в течение 30-45 мин и обеспечивают 30-50 гранул в кормушке, смешивают с порошкообразным кормом. Открыть и закрыть окно клетки и запустить окатышей дозатор иногда приучить крыс к их звуку.
- Повторите эту процедуру в течение 2-3 дней.
- Вознаграждение касание: Поезд крыс прикоснуться к сферической ручки через окно клетки и затем перейти на противоположную сторону клетки , чтобы получить награду пищи.
- Настройте параметры программного обеспечения, так что ручка расположена в непосредственной близости от окна клетки тестирования в начале каждого испытания и выровнять ручку с центром окна клетки. Когда испытания будут успешными, то есть </ EM>, как только легкое прикосновение на ручке (0,25 мм смещения в любом направлении) было обнаружено, звучит сигнал и награда распределяется. Классифицировать испытания, как потерпели неудачу, когда никакое касание не обнаружено в течение 180 секунд после того, как откроется окно.
- Поместите крысу в тренировочной клетке. Подскажите крысу протянуть руку, позволяя ему захватить в гранулах, состоявшейся около ручки. Направьте внимание крысы к ручке и кормушки, нажав на клетку.
- Стоп побуждая, когда крыса самостоятельно достигает максимума через окна клетки и извлекает из него шарик пищи.
- Продолжайте до тех пор 100 испытаний (Прикосновения) не будут завершены или до тех пор, пока через 60 минут, в зависимости от того что наступит раньше.
- Продолжить обучение в течение 3-4 дней и начать следующий этап обучения (шаг 2,4), когда крысы достичь 100 испытаний в течение 30 мин в течение 2 дней.
ПРИМЕЧАНИЕ: Не пережимать тренировать этот шаг. Цель поощрений касание является достижение надежного взаимодействия между крысиной и роботом, так что такое поведение может иметь формупоследующее обучение.
- Свободная тяга (FP): Поезд крыс протянуть руку и вытащить ручку робота.
- Настройте параметры программного обеспечения, так что ручка расположена в 18 мм от окна в начале каждого испытания, и должны быть дергают в течение по крайней мере 10 мм без перерыва для успешных испытаний. Там нет боковых ограничений на тяговое движение на этом этапе.
- Классифицировать суд, как потерпели неудачу, когда ручка не был перемещен в течение 180 секунд после того, как откроется окно, когда ручка перемещается за пределы достижимости рабочей области (более 12 мм от средней линии), или когда крыса потянуло менее 10 мм в пределах через 5 секунд после первого прикосновения было обнаружено.
- Обратите внимание на количество раз, которые используются левая и правая лапа в течение первых 20 испытаний первой сессии FP. Лапа, который используется, по крайней мере 80% испытаний считается предпочтительным лапу.
Примечание: Paw предпочтение может быть уже ясно, в награду-Touch сессий. - Установите рукоятку в боковом направлении, пока она не совпадет с краем окна для облегчения вытягивания с предпочтительным лапе (т.е. перемещения робота 5 мм в левой части окна для правшей крыс и наоборот).
ПРИМЕЧАНИЕ: Установите ручку в этом же положении по отношению к клетке для всех последующих тренировок для этой крысы. Убедите точное размещение метками на клетки стенки и на роботе. - Поместите крысу в тренировочной клетке и поезда до 100 испытаний пока не будут завершены или до тех пор, пока через 60 минут, в зависимости от того что наступит раньше.
Примечание: Если крыса не достигает достаточно далеко, подскажите его, позволяя ему захватить в гранулах, состоявшейся около ручки. Крысы могут перестать пытаться тянуть после неоднократных неудачных попыток. Нажмите на клетку, пусть захватить для пеллет, проведенных с парой щипцов или отказаться от гранул, чтобы восстановить их мотивацию. - Для экспериментов с участием только обучение FP, продолжить обучение, как описано в разделе 2.4.
НЕТTE: Как правило, 1-2 сеансов FP необходимы, чтобы помочь переходу от награды прикосновения к SP (растягивание) обучения. Цель этих FP сеансов приучить крыс достучаться, схватить и потянуть за ручку, а не только прикоснуться к ней. Как и в случае вознаграждение касание тренировки, важно не переусердствовать поезд, если цель состоит в том, чтобы перейти к следующему этапу обучения.
- Настройте параметры программного обеспечения, так что ручка расположена в 18 мм от окна в начале каждого испытания, и должны быть дергают в течение по крайней мере 10 мм без перерыва для успешных испытаний. Там нет боковых ограничений на тяговое движение на этом этапе.
- Прямая тяга (SP): Поезд крыс , чтобы потянуть за ручку , не отклоняясь более чем на 2 мм от средней линии.
Примечание: по средней линии определяется относительно начального положения робота, а не к средней точке окна клетки. Таким образом, тянущее попытка заканчивается в средней точке окна клетке приведет к тяговым траектории, которая отклоняется более чем на 2 мм от средней линии.- Настройте параметры программного обеспечения, так что только судебные процессы, где тяговое движение не отклоняется более чем на 2 мм от средней линии по обе стороны вознаграждаются тоном и таблетки. Хранить все остальные параметры, как описано в шаге 2.4.
- Поместите крысу в тренировочной клетке и поезда до 100 испытаний пока не будут завершены или до тех пор, пока через 60 минут, в зависимости от того что наступит раньше.
Примечание: Крысы могут стать чрезвычайно возбужден и прекратить попытки вывести после неоднократных неудачных попыток. Нажмите на клетку, чтобы перенаправить свое внимание на достижении задачи, пусть они захватить для пеллет, проведенных с парой щипцов или отказаться от гранул, чтобы восстановить их мотивацию. - Продолжить обучение до тех пор, крысы не достигают производительности плато, или адаптировать период обучения в соответствии с целью эксперимента.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Здесь мы покажем, 3 вариации рич-и тяговой задачи с использованием самцов крыс Long-Evans (10-12 недель). В свободной тяги (FP) группы (N = 6), крысы были обучены тянуть ручку робота в течение 22 дней без боковых ограничений. Животные в прямой тянуть 1 (SP1) группу (N = 12) были обучены потянуть за ручку, не отклоняясь более чем на 2 мм от средней линии. Эти животные переходили непосредственно с вознаграждением касание (шаг 2.3) для прямой тяги подготовки (шаг 2.5). Для обоих FP и SP1 животных, ручка была помещена в центре окна клетки. Эти результаты были опубликованы ранее в Lambercy и соавт. 10 Крысы в группе SP2 (N = 7) получили 2 FP-тренировочные занятия , прежде чем перейти к прямой тянуть тренировки. Ручка была выровнена с краем окна Клетка для этой группы, в результате чего является немного более сложной задачей, так как ручка будет отклоняться более чем на 2 мм от средней линии если потянутьк средней точке окна клетки.
Все крысы легко научиться взаимодействовать с робототехнических manipulandum (фиг.2А). Число действительных извлечений (то есть число тянущих попыток , где ручка вытягивается по меньшей мере , 10 мм) быстро возрастает и достигает стабильного уровня плато через 2-3 дня в FP и SP1. Количество допустимых попыток увеличивается при сопоставимой скорости во время сеансов FP в SP2, что приводит к стабильной числа действительных извлечений за сеанс по всей SP обучения у крыс SP2. производительность нагорье высока во всех учебных парадигм и не зависит от параметров задачи, как положения рукоятки и лимитов на разрешенной величины отклонения от средней линии.
Крысы SP1 достигают успеха плато (то есть процент допустимых рывков , которая остается в пределах 2 мм от средней линии) после 5-4 тренировок (рис 2В). SP2 крыс показываютзамедление темпов прогрессирования успеха и достигают плато после 11 сессий, что свидетельствует о том, что успешное выполнение этой версии прямой тянуть задачи является более сложной задачей. Окончательные показатели успеха одинаковы для SP1 и SP2.
Во время обучения SP, тянущие траектории становятся все более ровнее, о чем свидетельствует уменьшилось отклонение от средней линии (то есть область между измеренной траектории и средней линии) , а также приводит к увеличению числа успешных извлечений в обоих SP1 и SP2 (Рисунок 3, Рисунок 5А). Интересно отметить, что средняя вытягивать траектория крыс FP становится ровнее в течение периода обучения 22 дней, а также, хотя величина отклонения от средней линии стабилизируется на более высоком уровне, чем у крыс SP1. Это указывает на то, что естественный вытягивать траектории относительно прямой, когда ручка робота расположен в центре окна клетки. Когда ручка совмещена WIth края окна, тем не менее, траектория puling изогнута и отклонение от средней линии остается стабильным во время сеансов SP2-FP. Отклонение от средней линии в группе SP2 остается выше, чем в группе SP1, скорее всего, в результате смещенной от центра размещения рукоятки.
Изменчивость тянущих траекторий (т.е. размер 95% доверительный интервал) быстро падает в FP и SP1, и достигает сопоставимых уровней в этих группах после 3-4 тренировок (Рисунок 5В). Интересно отметить, что SP2 животные не показывают это снижение изменчивости и непрерывно тянуть с относительно низкой изменчивостью во время сессий SP, но показывают быстрое снижение траектории изменчивости в ходе сессий SP2-FP.
Точно так же, как среднее и пик потянув увеличение скорости во время начальной подготовки сессий (FP, SP1 и SP2-FP), но являются стабильными в течение SP2-SP сессий (рисs 5C, 5D). Хотя средняя скорость вытягивания не изменяется во время сеансов SP2, тянущие профили скорости становятся намного менее изменчивы посредством обучения (Рисунок 4). Это находит свое отражение как в количестве submovements (т.е. количество ускорений и замедлений в тяговом движении, Рисунок 5E) , а число испытаний с остановками (т.е. испытания , где вытягивать скорость падает до нуля, рис) 5F. После сильного снижения в начальный SP1 и SP2-FP сеансов, как числа submovements и количества испытаний с остановками продолжают уменьшаться в SP1 и SP2 в течение всего периода обучения 22-сессии. У крыс FP, количество submovements и испытаний с остановкой первоначально быстро убывают, а также, но стабилизируется на более высоком уровне, чем как прямой выдвижными групп и не показывают дальнейшее улучшение. Интересно, что скорость вытягивания не кажется, тесно связано с исходом судебного процесса (Рисунок 4
~ 5% крыс , которые не успешно учатся выполнять прямой тянуть задачу , как правило , учатся потянуть за ручку, но не в состоянии тянуть прямой (рисунок 6). Эти животные демонстрируют неизменно высокое отклонение от средней линии, что приводит к низкому уровню успеха. Производительность во время SP2-FP сеансов животных, представленные здесь во время иначе сравнима с SP2 животных, которые приобретают задачу успешно.
Рисунок 1: Обзор Роботизированная Manipulandum и ручки позиционирования. (A) Технический чертеж , показывающий роботизированную manipulandum и метки для выравнивания с тренировочной клетке. (B) Ручка провела в постоянной опорной позиции в начале тренировки. (C) Ручка в свободном исходном положении на стискусство тяговым суда. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 2: Типичные кривые разучивание Reach-и-Pull задачи. (A) Действительно потянув попытки в свободной тяговой задачи (FP, N = 6), прямая задача тянуть без вводных FP-сессий (SP1, N = 12) и прямая задача тянуть (SP2, N = 7) с вводным FP- сессий (SP2-FP). Значения представляют собой среднее ± SEM (В) Успешные попытки тянущие как процент от действительных попыток в прямой задаче с тяговым (SP2) и без него (SP1) вводных FP-сессий. Значения представляют собой среднее ± SEM Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 3: Натяжение Траектории стать Прогрессивно Straighter и менее изменчивы На протяжении подготовки Задачи SP 2. Успешный (черный), не удалось (серый) и средние (зеленый) траектории показаны для первой и последней сессии подряд тянуть обучения для представительного животного. Пунктирные линии показывают широкую зону 4 мм, внутри которого выполнен успешный судебный процесс. Красная точка обозначает начальную позицию ручки. Зеленая точка показывает теоретическую конечную точку идеально прямой попытке вытягивания 10 мм. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 4: </ сильный> Средняя скорость в направлении извлечения действительных попыток несколько увеличивается На протяжении обучения и становится менее изменчивы из первых (А) до последнего (B) учебной сессии. Среднее (зеленый) и отдельные тянущие профили скорости успешного (черный) и не удалось (серый), потянув попытки показаны для представительного животного, выполняющего задачу SP2. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 5: Обзор измеряемых параметров в свободном Тяговая (FP, N = 6) Задача, прямой Прицепные задачу без Вводные FP-сессий (SP 1, N = 12) и Straight Прицепные Задача (SP 2
6 "SRC =" / файлы / ftp_upload / 54970 / 54970fig6.jpg "/>
Рисунок 6: Пример животного , которое успешно не Learn для выполнения задачи SP 2. (А) Тяговая траектории в первой и последней тренировочной сессии. Успешный (черный), не удалось (серый) и средние (зеленый) траектории показаны для первой и последней сессии подряд тянуть обучения для представительного животного. Пунктирные линии показывают широкую зону 4 мм, внутри которого выполнен успешный судебный процесс. Красная точка обозначает начальную позицию ручки. Зеленая точка показывает теоретическую конечную точку идеально прямой попытке вытягивания 10 мм. (B) кривая обучения показывает действительные и успешные попытки тянущие на протяжении всего периода обучения. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Квалифицированные достигающие задачи, как правило , используются для изучения моторную приобретения навыков, а также нарушения двигательной функции при патологических состояниях 6. Надежный и однозначный анализ достижения поведения имеет важное значение для изучения клеточных механизмов, лежащих в основе приобретения двигательных навыков, а также нейрофизиологические процессы, связанные с потерей и последующее восстановление функции в животных моделях неврологических заболеваний. Результаты, представленные здесь, показывают, как пространственные и временные аспекты тянущего движения показывают различные профили во время тренировки двигательных навыков. Они могут отражать различные подпроцессы в пределах двигательного навыка процесса 7, 12 обучения.
В результатах , представленных здесь, мы покажем , что даже небольшое изменение в протоколе подготовки, например, различные исходное положение ручки (SP1 vs. SP2), приводит к измененных профилей параметров движения. По оныхING две FP сессии до прямой тянуть подготовки к нашему ранее опубликованному протоколу учебной 10, мы смогли отделить эффекты обучения , чтобы вытащить из навыка тянуть прямо. Кроме того, смещена от центра размещения рукоятки робота в этом улучшенного протокола тренировочного (SP2) приводит к задаче с более мелкой кривой обучения, что является более выгодным для изучения механизмов моторного обучения, поскольку это позволяет время для выступлений до того уровня производительности плато достиг. Кроме того, можно выделить факторы , связанные с которой будет выполняться задание от факторов , связанных с задачей трудности, которые не сразу отражается на показатели успеха, но может указывать на дальнейшее совершенствование двигательных навыков 4. Плавное выполнение тянущего движений, отраженных в количестве submovements можно рассматривать как меру опытный, прямой потянув. В отличие от этого, пространственная изменчивость движения резко падает, как количество действительных извлеченийувеличивается во всех трех версиях досягаемость-и-Pull задачи, но не имеет прямого отношения к вытягивать успеха в прямых выдвижными задач и может отражать общую двигательную функцию или сходимость на правильного движения, необходимого для успешного судебного разбирательства, а не квалифицированного выполнения задачи один раз правила задания были извлечены.
Исполнение наших роботизированных длинна-и-Pull задач является чрезвычайно надежным и воспроизводимым между животными. Все дрессированные животные приобретают свободное тянущий задачу, и большинство (90-95% животных) способен научиться прямой тянуть задачу. Даже животные, которые показывают стабильно низкие показатели успеха при движении по прямой, потянув продолжают выполнять большое количество допустимых тянущих попыток. Это не удалось, но действительные попытки полностью записаны. Не удалось достичь попыток в классической квалифицированной идущей задачи, как правило, приводит к неполному, достигающего движения. Поэтому не только возможно, чтобы проанализировать аспекты движения, связанного с успешным приобретением задачи, но дртак оценить, какие параметры движения приводят к неудаче.
В то время как измерения, представленные здесь, дают подробную информацию о потянув движений, не все аспекты движения досягаемость-и-вытягивают передних конечностей захвачены. Любые изменения в достижении поведения, которые происходят до первого прикосновения или после освобождения ручки в конце действительного тянущего попытки не регистрируются и поэтому не могут быть проанализированы с одинаковой точностью. Например, число попыток захвата до тяговым движения не измеряются, несмотря на то, что они могут иметь отношение по отношению к функциональным моделям восстановления. Анализ высокоскоростных видеозаписей предоставляет эту дополнительную информацию. Ранее описанные способы отслеживании перемещения 13, 14 могут быть приспособлены для этой цели.
Более того, наши записи не предоставляют информацию о качестве сцепления крысы ручки. Вращениеручка, указывая пронации или супинации лапу, может дать некоторое представление о том, в сочетании с высокоскоростным видео. Так как вращение и сцепление особенно страдают в моделях инсульта крыс 9, 15, 16, будущие эксперименты необходимы для определения того, насколько эффективно длинна-и-Pull задачи , представленные здесь, в захвате дефицита двигателя после инсульта.
Задачи, представленные здесь, были разработаны, чтобы имитировать обычные одной гранулы идущие задачи: требуемое вытягивать расстояние основано на типичном расстоянии между окном и окатышей в этих задачах и свободное движение рукоятки в горизонтальной плоскости позволяет измерять естественных подушечки траекторий крысы более 10 мм расстояние в допустимых испытаниях.
Точно так же, недействительные испытания , где ручка перемещается за пределы рабочего пространства робота (например, ручка наотмашь в сторону во время вытягивания) илигде растянутой расстояние недостаточно может быть истолковано как аналогичные сброшенных гранул в одной гранулы достижении задач, даже если ручка не падает на пол, когда выпустили.
Эта конструкция захватывает больше аспектов тянущего движения, чем автоматизированных задач, направленных на измерение одного простого движения. Тем не менее, это также дает возможность взаимодействия между вытягивать и вращательных движений и дает животным возможность компенсации. Понимание компенсаторных движений во время восстановления двигательной функции могут быть полезными, но и затрудняет интерпретацию результатов.
Важным шагом в приобретении досягаемость-и-Pull задач является успешное кондиционирование вознаграждение сенсорной ступени обучения. Без надежного взаимодействия между крысой и роботом, любые дальнейшие шаги подготовки трудно провести и количественно надежно. Не менее важно, чтобы не перенапрягать крыс во время переходных этапов подготовки, однако. В то время какimals может продолжать показывать улучшения в производительности во время вознаграждением касание тренировок в течение более 3-4 дней, чрезмерная консолидация препятствует эффективному формированию поведения в последующем длинна-и-Pull обучения.
Постоянное размещение рукоятки имеет важное значение для правильного выполнения и достоверного анализа любых данных, полученных с помощью роботизированного досягаемость-и-Pull задачу, представленную здесь. В то время как положение рукоятки относительно остальной части робота и к средней линии программно определена, ручка в положении относительно окна клетки легко изменяться путем перемещения либо боком. Здесь мы показали, как выравнивание ручки либо с краю или в центре окна изменяет приобретение задачи и могут быть использованы для изучения процессов, лежащих в основе обучения двигательных навыков. Непостоянная выравнивание рукоятки в течение всего периода обучения, однако, представит путая эффекты и выходы ненадежные поведенческие считываниями.
В протокол, описанный здесь, крысаs обучаются во время ежедневных сессий , состоящих из 100 испытаний, аналогичных нашим предыдущим одной гранулы , достигающих экспериментов 4, 17. С помощью автоматизированных обучающих установок количество испытаний на каждую сессию легко может быть увеличена, не требуя гораздо больше усилий со стороны исследователя. В то время как более высокие числа испытаний на сессии может привести к снижению внутри индивидуальной изменчивости, последствия увеличения числа испытаний на тренировке на скорость обучения и восстановления должно быть принято во внимание. Кроме того, такие факторы, как сытости и усталость становится более актуальным и может помешать производительности в очень длительных тренировок.
Хотя штамм и половые различия в двигательных навыков способности к обучению, были описаны у крыс 4, 18, 19, мы получили надежную работу в обоих самцов крыс Sprague-Dawleyd Long-Evans крыс. Старые животные (4-5 месяцев), как правило, медленнее, чем у более молодых (8-10 недель) и показывают более длительные интервалы между испытаниями. Кроме того, мы наблюдали низкую эффективность у пожилых животных, когда пищевые гранулы заменяют награду сахароза-вода. Старые животные, которые получают жидкие награды испытывают трудности при переходе от вознаграждения касание, чтобы вытягивать. Это может быть вызвано возрастными вознаграждением предпочтений, и в этом случае, используя более вкусную награду жидкости, такой как йогурт или арахисовое масло может дать лучшие результаты. В качестве альтернативы, поведение старых животных может указывать на трудности в понимании более абстрактной, достигающих задачу (по сравнению с обычной таблеткой, достигающей), хотя мы и наблюдаем надежное поведение обучения у этих животных при использовании твердых награды еды. Таким образом, эффект от выбранного награду особенно следует учитывать при проектировании экспериментов , когда использование более старых животных предпочтителен (т.е. в моделях инсульта или neurodeпорождающая болезнь).
Мы еще не изучали половые различия в обучении двигательных навыков с использованием ETH Pattus. Это маловероятно, что у самок крыс не сможет приобрести SP или задачи FP, хотя их стратегии обучения могут отличаться от самцов. Тем не менее, хотя цикл течки влияет на плотность позвоночника у самок крыс, эффекты на изучении кривых и обучения , связанных с пластичности в первичной моторной коре ограничены 20.
Робота задачи можно варьировать несколькими способами: требуемое движение может быть более или менее точным (например, ограниченное количество отклонений от заданной траектории в охвате-и-вытягивают задачи), или робот может помешать или помочь исполненного движения в одном или всех трех измерениях (в продольном направлении или в сторону движений в горизонтальной плоскости и угла поворота ручки). Помимо вариаций на местах, недоступных-и-Pull задач, представленных в данной статье, можно спроектировать двигатель умение лзаработав задачи, где, например угол поворота ручки, максимальной скорости движения или профиля ускорения определяют успех судебного процесса.
Кроме позволяет легко изменение параметров задачи, экспериментальная установка, представленная здесь пространственно отделяет действие двигателя, поступающий от заданного вознаграждения, которое дозируется на противоположной стороне клетки. Подгонка размер вознаграждения не представляется возможным в классических достижении задач , не затрагивая задач трудности 21 (Меньше пищи гранулы труднее понять, чем большего размера), а также не позволяет варьировать вероятность вознаграждения независимо от уровня мастерства животного. С помощью роботизированной задачи, награда получена для действия двигателя может изменяться в зависимости от квалификации, текущей производительности, или могут быть изменены с целью оценки факторов, таких как мотивация.
В заключение, автоматизированное обучение в сочетании с анализом кинематики движения обеспечивает автоматизированный, объективный методдля изучения навыков обучения двигателя, который близко имитирует обычные квалифицированных идущие задачи, но дает дополнительную информацию как успешных, так и не удалось, тянущие попытки. Такой подход открывает новые возможности для исследования в сочетании с электрофизиологических, фармакологических или оптогенетика мер, направленных на повышение или вмешательства длинна-и-Pull движений или в результате пищевых наград.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы не имеют ничего раскрывать
Acknowledgments
Это исследование было поддержано Национальным научным фондом Швейцарии, Бетти и Дэвид Koetser Фонд исследований мозга и ETH Foundation.
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).
