Abstract
臨床研究は、一般的に空間学習および記憶能力をターゲットに、認知機能の低下を評価するためのパラダイムの様々な活用しています。しかし、nonmodel種の認知プロセスへの関心は、一般的に生態コンテキスト内で、また研究の新興分野となっています。爬虫類の認知に関する実験的研究が疎であるが、特に、爬虫類における認知プロセスへの関心が高まっています。実験空間学習と記憶のためにテストしているいくつかの爬虫類の研究は爬虫類で使用するために修正されたげっ歯類のパラダイムを使用しています。空間的に基づく認知のためにテストするときしかし、この分類群の生理機能および行動の生態学的に重要な側面を考慮しなければなりません。ここでは、乾燥した土地バーンズ迷路と小さなうろこに覆われた爬虫類で空間学習および記憶能力のために、プロービング時のパフォーマンスを向上させることができ、関連試験プロトコルの変更について説明します。説明パラダイムとプロceduresが正常に空間学習と記憶が生態学的関連装置およびプロトコルと、この分類群で評価することができることを実証し、オス側-blotchedトカゲ( うたstansburiana)と共に使用しました。
Introduction
このような認知能力の進行性の低下とアルツハイマー存在として多くの神経変性疾患は、通常、脳1-4の劣化と同時に。認知プロセス上の脳損傷や劣化の影響を試験するために、臨床研究は、モデル齧歯類および試験装置およびプロトコルの標準化の利点を活用しています。特に、空間学習と記憶のプロセスは、このようなモリス水迷路、バーンズ迷路、および放射状迷路のようないくつかの標準的なパラダイムを介して評価されている(これらおよび他のパラダイムの包括的見直しのため、5,6を参照してください)。これらの空間学習および記憶パラダイムの豊かな歴史は、研究者が人間の記憶、脳機能、および疾患の関係のファセットとニュアンスの多くを理解することができ、非常に成功しました。
認知プロセスの評価が終了するための臨床研究で検討されてきたが電子いくつかの時間は、nonmodel種の認知能力に向けた研究は比較的新しいです。 nonmodel種で認知を研究する研究者は、特に生存と再生の文脈では、一般的に認知過程の生態と進化の関連性に興味を持っています。爬虫類のいくつかの研究では、高度な認知能力は、特定の空間記憶に、いくつかの行動、特にに関するナビゲーションと向きの根底にあることが示唆されています。多くの研究は、爬虫類の変位7,8-後に再配向することができることを実証しているがしかし、再配向挙動の基礎となる認知的メカニズムはまだ離れてからかわれていません。このため、いくつかの研究は、実験的にナビゲーション9-17時空間学習及び記憶の重要性を評価することを試みてきました。これらの研究における方法論は、主に、げっ歯類のパラダイムとプロトコルをモデルに時々爬虫類で使用するために修正されたが、これらの研究されています空間記憶を評価する変数成功を収めています。他の研究は、このような9,10の証拠を発見しながら、いくつかの研究では、いくつかの種11-17で空間学習と記憶を実証しました。したがって、爬虫類のナビゲーション中の空間学習と記憶の役割や存在はまだ不明です。
実験的に爬虫類に空間学習と記憶を評価する際に問題となり得る1つの問題は、タスクの生態学的関連性です。爬虫類は生態、行動、生理機能に大きな変化を実証げっ歯類全く異なる特殊な分類群です。爬虫類の種間の動作の違いは、おそらく使用パラダイムは自然な行動にタップしていない場合は特に、空間認知能力の評価に影響を与える可能性があります。この迷路は理想的なパラダイムの選択ではないかもしれないのに対し、例えば、一般的に小さな裂け目に避難を求めるの種で、空間的な能力が簡単にバーンズ迷路を用いて評価することができます一般的に静止したままの種インチ同様に、ほとんどのうろこに覆われた爬虫類は水生ではありませんので、モリス水迷路は、空間学習および記憶をテストするための適切な選択であること(ただし、15を参照してください)ないかもしれません。しかし、この迷路は亀16に空間的な能力をテストするための理想的な選択肢かもしれません。爬虫類は、特に基板の、テスト手順中に考慮されなければならない、外温性と適切な温度維持している最後に、このグループの生理機能は、考慮されなければなりません。
ここで紹介するプロトコルとパラダイムは、大人の側blotchedトカゲの空間学習と記憶( うたstansburiana)13、一般的に岩18の小さな隙間に捕食者から逃げる小さなトカゲを探索するために使用されました。種の自然史と行動のこの側面を知って、私たちは、空間学習と記憶をテストするために、伝統的なバーンズ迷路の修正を使用していました。バーンズ迷路ISAドライランド迷路、通常は齧歯類モデルにおける空間認知をテストするために使用されます。我々は、設計およびプロトコル(後述)の両方で、げっ歯類の迷路からいくつかの方法で私たちの迷路を変更しました。我々の迷路プラットフォームの周囲に沿って互いから等距離に10穴( 図1)を有する円形プラットフォームから成っていました。ここで説明するプロトコルはゴール穴の位置を学習する訓練試行に参加する対象を必要とする被験者がゴール穴の位置を学習したら、その後、プローブ試行を目標に、ナビゲーション中の空間メモリの使用を確認するために使用されます。
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Protocol
すべての手順は、ペンシルベニア州立大学の施設内動物管理使用委員会によって承認された(IACUC - プロトコルID:43242)、すべての地域、州、および連邦規制に付着しました。
1.準備
- 購入または構築物バーンズ迷路を、その目標穴を確保する適切に対象の種のためにサイズ調整されています。このプロトコルでは、7大人の側-blotchedトカゲ( うたのstansburiana)を使用します。他の種を用いた研究のための十分なサンプルサイズを決定します。
- バーンズ迷路を構築する場合は、床から任意の標準的な、非多孔質ラウンドテーブル(直径106センチ)、上昇し76.2センチメートルを購入。
- 巻尺を使用して、テーブルの周囲に26センチメートル離間10等距離点とテーブルの端から6.35センチメートルをマーク。げっ歯類迷路は、一般的に複数の穴を持っているのに対し、10ホールを使用してください。そうすることでエスケープオプションの数の削減を可能にします。
- ホールソービットを使用して(2.54直径cm)で、すべての10ゴールの穴と砂の任意のシャープなエッジをドリルアウト。
- 寸法のためのガイドとして家庭用エンクロージャを使用して、ネジで各ホールの下4棚支持ペグをマウントします。
- 明るい頭上の照明やナビゲーション(ドア、キャビネットなど )に利用可能な空間キューと静かな部屋で迷路を置きます。
- 直接迷路上記のオートフォーカス、広角レンズウェブカメラ(11.3センチメートルのx 3.99センチメートル)または他の適切なカメラをマウントします。ビデオフィードからの視野が全体の迷路を包含するようにしてください。
- 迷路からコンピュータとオブザーバー椅子少なくとも1メートルを配置します。
- 永久的なマーカーまたはテープで床の上に迷路の脚をマークします。これは、裁判の過程で迷路の任意の微小移動を補正することができます。
- ランダムに "10"を介して連続して「1」として、穴の1と番号他の穴を割り当てます。永久的なマーカーで、外側の側面に沿って番号を書き込みます参照を容易にするための迷路の。数字は迷路内の動物には見えないことを確認してください。
- ランダムに乱数発生器を使用して、被験体にゴール穴を割り当てます。
2.訓練試行
注:爬虫類、文献から得ることができる好適な体温を有します。動物は複数の訓練試行の上に遅くなる場合は、迷路はあまりにもクールであってもよく、これは動作に影響を与える可能性があります。迷路の下に小さなスペースヒーター、熱テープが適切に最適な体温および行動性能を維持するために、迷路の表面温度、体温の最良の熱指標を増加させることができます。
- 被験者は、試験室の外に収納されている場合は、試験前に室温で少なくとも30分に自宅エンクロージャ内の動物をもたらします。試験前に体温を維持するために、ホーム・エンクロージャ( 例えば 、加熱ランプ、加熱テープ)の熱を提供するために必ず。
- ビデオフィードのためのオープン追跡ソフトウェアとウェブカメラアプリケーションです。カスタムトラッキングソフトウェアは、Matlabの画像処理ツールボックスのために書かれました。他の追跡ソフトウェアは、市販されています。
- ビデオフィードからの視野を評価します。迷路が視野にない場合は、迷路は床にマークの範囲内であることを確認してください。
- 日付に関する情報を含むワークシートを開き、スタート/訓練試行の終了時刻、件名ID、割り当てられた目標の穴、数回の訓練試験の実行、ノート、観察者のイニシャル。
- 被験者が試験される順序をランダム化します。体系的に被験者。
- そのホームケージから第一の主題を外し、静かに迷路の中央に被写体を配置します。動物の上にプラスチック製の浴槽を置きます。そうすることは研究者が無意識の向きの偏りを防ぐことができます。 30秒が順応することを可能にします。
- 直接以下のように、迷路の下で動物のホームケージをマウントペグマウントに囲いの上部をスライドさせることで、目標穴を締結しました。ホームケージでの日光浴の岩は、動物が穴に下降するときの止まり木となる穴、直下にあることは確かです。この時点で、ナビゲーションで使用するための家庭用筐体の熱的または化学的手がかりの使用は無関係です。
- げっ歯類の迷路は、被写体のエスケープとしてクリーンな筐体を使用しています。しかし、迷路の下で動物のホームエンクロージャを搭載することにより訓練試行中穴への参入を奨励します。
- ゆっくり迷路の上からプラスチック製の浴槽を削除します。
- ウェブカメラアプリケーションで訓練試行の記録を開始します。
- 被験者は10分間迷路を探索することができます。非定型何が発生した場合は、ワークシートにこの点に注意してください。
- 被験者が落下またはテーブルをオフに実行している場合は、そっと迷路の中央に被写体を返します。動物、30秒以下のための迷路の外にある場合、タイミングと記録を続けます。被験者は30秒以上のための迷路の外にある場合は、裁判を中止します。ワークブックのメモセクションにこの情報を記録します。
- 被験者が自力でゴール穴に下降した場合、その時点でのオーバーとして裁判を考えます。
- 被験者がゴール穴に降りていない場合は、10分が経過した後にオーバーとして裁判を考えます。
- 被験者は10分後にゴール穴に下降しない場合は、手で穏やかに、動物を導く適切な目標の穴に、第1ヘッド。
- ビデオおよび追跡ソフトウェアを停止します。ビデオ映像を保存します。
- エンクロージャがまだ迷路の下にマウントされている間、被写体がそのホームエンクロージャ内に少なくとも2分間休ませることができます。
- スプレーボトルや紙タオルを使用して、水に1:10石鹸の希釈石鹸混合物で迷路の上部を清掃してください。迷路をナビゲートするときにそうすることで化学的手がかりの使用を排除します。いくつかの種、化学感覚情報を頻繁に使用すること特に、necesすべての香りの手がかりを排除するためにお湯で迷路の追加のすすぎをsitate。
- 迷路の下からエンクロージャを削除し、いずれかの同じ個体か、新しい個人と訓練試行を繰り返します。各被験者は、個々の試験の間30分間隔で、一日あたり最大5訓練試行で実行することができます。
- 被験者が自力でそのゴールの穴に下降するまでの目標位置の学習が発生したことを示す、3つの異なる訓練試行中に、この手順を繰り返します。 3訓練試行が連続している必要はありません。被験者がこの基準に達した場合、被験者は、空間記憶を評価するためにプローブ試行に移動します。
3.プローブトライアル
注:被験者が基準に達すると、対象はゴールに移動する方法を学びました。被験者は、空間戦略またはいくつかの他のナビゲーション戦略を使用してナビゲートされている場合は、この時点では、それはまだ不明です。プローブ試行被験者は訓練試験で基準に達した後、これのための試験は、一日を実行する必要があります。
- 迷路の足が床にマーク内であることを保証する、迷路を180°回転させます。迷路の回転は直接、より安定した空間キューと直接競合しているとの目標を識別ローカル手がかりを可能にします。
- 迷路の下で対象のホームエンクロージャを取り付ける工程2.3を省略し、2.5.2 - を繰り返して、2.1を繰り返します。そうすることで迷路探査中に自宅のエンクロージャから発せられる嗅覚や他の手がかりの使用を排除します。
- プローブ試験中、被験者は探索行動を評価するために、完全な10分間迷路を探索するのは自由です。 10分後、ビデオ、および追跡ソフトウェアを停止します。
- 迷路から被写体を削除し、そのホームケージに戻します。
- 希釈された石鹸混合物と迷路の上部を清掃してください。
4.行動措置
注:トレーニングトリアについて(;動物の鼻の穴から1cm以内でなければなりませんnongoal穴の調査は)、との正しい象限に費やした時間の割合LSは、行動などの目標穴に到達するための待ち時間などの対策、発生したエラーの数を含みます迷路。
- 訓練試行のために、検索方針を決定します。直接の戦略は、より少ない3エラーでゴール穴に下降として定義されています。シリアル戦略は迷路の周囲に沿って3つ以上の連続した迷路の穴の検査です。ランダムな戦略は、3つ以上のエラーが発生した迷路の穴の非シリアル検査です。
注:プローブ試験のために、行動測定は、空間的に正しい穴に到達する待ち時間、空間的に正しい穴を調査する前に発生したエラーの数、および迷路の空間的に正しい象限に費やした時間の割合を含みます。 - 計算するときに、空間的に正しい目標穴の非ランダム選択のより厳格な評価のために、交換せずにサンプリングを採用チャンス率。
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Representative Results
このプロトコルは、小さなトカゲで空間的にベースのナビゲーションの実験的な評価が可能になります。以前の研究では、正常に男性側-blotchedトカゲ13で空間ナビゲーションを探索するために、このプロトコルを使用していました。その特定の研究では、男性はゴールの穴に移動するように訓練されたと、基準に達した後は、ゴールの穴にナビゲートするときに優先順位キューを評価するために、プローブ試行に進みました。
48.29:平均(81訓練試行 - ここで紹介するその研究からの代表的な結果は、トカゲがゴールの位置を学習した一方で、各個人の基準に到達するために必要な訓練試行の数はかなり変動したと17の範囲であったことを示しています)。そのため、個人全体の基準に到達するための訓練試行の可変数の、試験は四分位に分け、平均しました。複数の訓練試行のINDIVIオーバー双対は、被験者が目標穴た(p = 0.012、 図2)の位置を学習したことを示す、特に訓練試行の第1および第4四分位の間、目標穴を見つけるために、より少ない時間がかかりました。プローブ試験中に、迷路は、このように相反するローカルおよび空間キューを回転させました。個人が偶然た(p <0.001、 図3)よりも優れた速度で空間的に正しいゴールの穴に行って、空間キューを優先されていたことを示す、迷路の空間的に正しい象限た(p <0.001)に時間の大半を費やしナビゲーション中。
図1.小型トカゲのためのバーンズ迷路デザイン。バーンズ迷路(106センチメートルの直径)、床から上昇し76.2センチメートル。十等距離目標ホール周囲に沿って配置さ26センチメートル離れています。目標の穴は、SMAを可能にするために、直径2.54センチメートルあります llのトカゲは、テーブルの下にマウントされたホームケージに下降します。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図2. 訓練試行。 SEM±レイテンシ(複数可)訓練試行(N =四分位当たり7人)の間に目標穴を見つけます。なぜなら個人にわたって基準に到達するまでの訓練試行の可変数の、試験は、四分位学習ブロックに分割し、平均しました。個人は個人がゴール穴の位置を学習したことを示す、最も顕著訓練試行た(p = 0.012)の第1および第4四分位間の目標穴を、見つけるために待ち時間の減少を実証しました。 LaDage らからのデータ。 2012。ig2large.jpg "ターゲット=" _空白 ">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図3. プローブトライアル。空間的に正しい目標穴を選択する前に、エラーの数 + SEM(N = 7)。個人が作為的に空間的な戦略がナビゲーション中に使用されたことを示す、プローブ試験(P <0.001)の間に空間的に正しい目標穴を選びました。破線は、チャンスの性能を表しています。 LaDage らからのデータ。 2012 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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Discussion
実験空間学習と記憶のためにテストする場合、プロトコルの主な手順のいくつかで対処されているいくつかの重要な概念の問題があります。まず、被験者は、彼らが訓練試行の過程で目標穴の位置を学習していることを証明しなければなりません。予め設定された基準を達成する目的の穴位置の学習が発生したことを示しています。被験者がゴール穴の位置を学習しない場合は、ナビゲーションの戦略を決定するための実現可能な方法はありません。動物が基準に達しない場合は、プローブ試行は、キューが迷路のナビゲーション時に優先されるかを決定するために重要です。プローブ試行の間に、ローカルおよび空間キューは、ナビゲーションのための唯一の手がかりのの使用を優先する被写体を強制的に対立しています。このように、プローブ試行は、キューのタイプは迷路のナビゲーション中にリコールと優先順位付けされているかの評価のために重要です。対空間ローカル手がかりに焦点のため、ナビゲーションのために使用され得る他の潜在的な手がかりを排除することが重要です。これらの手がかりは、研究の潜在的な交絡になる可能性があります。特に、うろこに覆われた爬虫類では、嗅覚は、配偶者選択、捕食回避、および食品19の場所で主要な役割を果たしています。その結果、試験の間の嗅覚を排除することが迷路にいる間嗅覚の次排除することが重要です。
このプロトコルは成人男性側-blotchedトカゲ13とうまく働いたが、迷路やプロトコルへの変更は、おそらく若いトカゲで、または異なる種(LaDage、未発表データ)に空間学習と記憶をテストする際に発生する必要があります。例えば、若年トカゲ(サイドblotchedトカゲのためのすなわちより若い9ヶ月)、ジャンプ、または樹種がゴール穴に下降に少しに関しては、迷路をオフに逃げる傾向がある種。いくつかのケースでは、迷路周囲に壁や囲まれた迷路は、CIRのを助けることができます空間キューはまだ迷路の表面から見える限り、この問題をcumventing。迷路の任意のタイプを変更する際にも、タスクの生態学的関連性を考慮しなければなりません。バーンズ迷路にうまく実行、岩石中の割れ目にし、地面に小さな穴に逃げるサイドblotchedトカゲ、。動機にさらされていない限りしかし、じっとしている傾向にある種は、バーンズ迷路課題でうまく迷路探査を誘導する( 例えば 、シミュレートされた捕食試行)を実行しない場合があります。同様に、他の修正は、より大きな種のための穴の直径を大きくし、穴に降りていない種のための穴の代わりに皮を使用して、樹種に対して垂直方向に迷路を配向などのタスクのパフォーマンスを向上させることができました。以前の研究では、迷路の属性を変更するとパフォーマンスが20-24の変化を作成することができることを実証しました。このように、自然の中のバーンズ迷路に修正を加える、違い彼保守党と関心の種の挙動を考慮しなければなりません。
このプロトコルは、サイドblotchedトカゲに空間学習および記憶をプロービングするために十分によく働いている間、プロトコルを実行するいくつかの制限や困難がありました。探査を奨励し、迷路から脱出だろう導入されない動機がなかったため、主に、サイドblotchedトカゲは、おそらく基準に到達するために訓練試行の多数を必要としました。このため、書かれたようなプロトコルは、非常に時間がかかる、訓練試行中の齧歯類の性能と比較し、特にです。迷路を脱出するためにモチベーションを高めるために嫌悪刺激を導入することは、この問題を回避し、基準に到達するために必要な訓練試行の回数を減少させることができます。また、研究の不足の実験的空間記憶をテストし、爬虫類の学習ので、このプロトコルと迷路の変更が適切かapplicabではないかもしれませんすべての種のためのル。このような上記で示唆したもののような修飾は、対象の種のための適切な迷路やプロトコルを設計する際に役立つことがあります。
ここで説明するプロトコルは、小さなトカゲの空間学習と記憶の実験的なテストを行うことができます。爬虫類の配向およびナビゲーションフィールド7,8,25において実証されてきたが、ほとんどは、その手がかりがナビゲーション中に使用され、優先順位付けされるように知られています。実験的に爬虫類にナビゲーション中のキューの優先順位付けをテストするいくつかの研究は、この分類群全体の空間学習と記憶についての一般化を排除する傾向があり、様々なパラダイムと種を使用しています。しかし、試験装置およびプロトコルを標準化し、少なくとも種内および研究間で、空間学習およびメモリに一般化するためのプロービングに役立ちます。この基礎が確立されると、プロトコルの他の、より詳細なアプリケーションが適切であろう。 instancのためeは、より明白なローカルキューを導入するか、トレーニング中に空間的手がかりの信頼性を低下させることは、迷路内のナビゲーションのためのローカルキューを利用する上でより大きな依存を誘発することができます。また、男女が異なる手がかりに優先順位をつけることがあり、したがって、このタスクにメスを評価することも、キューの優先順位付けで興味深い半陰陽の違いを照明することができます。このような改変は、空間とローカルの両方の手がかりの顕著性と安定性は、メモリとその後のリコールにキューの優先順位付けを調節し、ナビゲーション中にこれらの手がかりをどのように使用できるかを明らかにすることができます。
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Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Barnes maze | TSE Systems | 302050-BM/M | Available from other vendors. Alternatively, a Barnes maze can be constructed from a standard, non-porous round table. |
Heat tape | Big Apple Pet Supply | May also use a small space heater situated on the floor under the maze. | |
Pet keeper for small animals | Petco | 1230204 | Housing enclosure that can be mounted under the maze. |
Nickel plated shelf support pegs | Newegg | 241941 | Pegs attached to underside of maze. Secures enclosure to maze during trials. |
LifeCam Studio webcam | Microsoft | Q2F-00013 | Available from other vendors. Other brands of webcams may also be used. |
Tracking software | Code custom written for Matlab and the Image Toolbox |
Video tracking software. Other tracking software such as VideoMot 2 from TSE Systems can be used. |
References
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