이 문서 우리 발명, 자동된 T-maze 기구를 소개 하 고 의사 결정 지연 기반 및 무료 이동 설치류에 노력 기반 의사 결정을 분석 하기 위한이 장치를 기반으로 하는 프로토콜.
많은 신경 정신과 환자 어려움 및 의사 결정에에서 적자를 보여 줍니다. 설치류 모델 neurobiological 원인 근본적인 의사 결정 문제에 대 한 깊은 이해를 생성에 도움이 됩니다. 비용-혜택 기반된 T-maze 작업 있는 설치류는 높은 보상 팔 (HRA)와 낮은 보상 팔 (아이라) 중에서 선택 하는 결정을 측정에 사용 됩니다. T-maze 의사 결정 작업, 하나는 비용입니다 시간 지연 및 다른 어떤 그것은 물리적인 노력의 두 패러다임을 확인 하 고 있습니다. 두 패러다임 실험 동물, 여러 문의 지루하고 노동 집약적인 관리가 필요 하 고, 보상, 작은 팔 선택 녹음. 현재 작업에서 우리는 펠 릿 배달, 문 관리와 선택 녹음에 대 한 완전 자동화와 전통적인 T-maze에 따라 기구를 발명 했습니다. 이 자동화 된 설치 두 지연 및 노력 기반 의사 결정 설치류에서의 평가 위해 사용할 수 있습니다. 여기에 설명 된 프로토콜 연구소 조사 여러 유전자 변형된 생쥐의 의사 고기. 대표적인 데이터에서 우리는 연기나 중간 habenular와 쥐 aversions 지연 및 노력을 보여 하 고 즉각적이 고 손쉽게 보상을 선택 하는 경향이 보였다. 이 프로토콜에는 실험 개입으로 인 한 가변성을 감소 하 고 실험의 효율성을 향상 도움이 됩니다. 또한, 만성 실리콘 프로브 또는 microelectrode 녹음, 광섬유 이미징 또는 신경 활동의 조작 적용할 수 있습니다 쉽게 여기에 설명 된 설치를 사용 하 여 의사 결정 작업 중.
인간과 다른 동물 (를 포함 하 여 지연, 노력, 및 위험) 비용, 보상을 평가 한 다음 행동의 특정 과정을 선택 하는 그들의 결정. 의사 적자는 정신 분열 증 (SZ), 주의력 결핍 과잉 행동 장애 (ADHD), 강 박 장애 (강 박 신경 증), 파 킨 슨 병 (PD)와 중독1를 포함 하 여 수많은 정신병 질환에 나타납니다. 인간과 원숭이 대 한 연구는 그 몇 가지 주요 두뇌 지역 결정 만들기2,,34에 관련 된 공개. 영장류는 더 복잡 한 결정 자질에 종사, 비록 설치류 보상 우발 자주 변경 하는 환경에서 살아남기 위해 적응 결정 수 보고 되었습니다. 또한, 신경 회로 메커니즘 및 의사 결정 기본 분자 메커니즘은 마우스 모델 chemogenetic, optogenetic 및 도구 및 유전자 조작된 생쥐의 가용성 때문에 철저 하 게 조사 수 있습니다. 여러 작업 attentional 세트-교대 작업, 대가가 또는 지연 기반 T-maze 작업, 아이오와 도박 작업, 작업5, 학습 시각적 차별 반전 등 설치류 의사 결정 행동을 평가에 사용 되는 등. 유사한 T-maze 비용-혜택 피에르 그룹6 에 의해 원래 개발 되었다 프로토콜과 무료 이동 설치류7,8, 두 가지 유형의 결정 비용 (지연 및 노력)의 효과 검사 하는 데 사용 되었습니다 9,10. 이 작업의 특별 한 장점은 동물 레버 또는 그릇에 파 훈련 필요가 없습니다. 대신, 동물 높은 보상 높은 비용 한 팔 (HRA) 또는 낮은 보상 다른 팔 (아이라)에서 저렴 한 비용 옵션에서 옵션 사이 선택을 하십시오. 따라서,이 작업을 수행 하기 훨씬 쉽습니다.
지연 기반 패러다임에서 접합 문을 도입 실험 동물 목표 무기 중 하나를 입력 하면 일단 동물 목표 팔에 보관 됩니다 있도록. 동물은 아이라 선택, 목표 도어는 아이라를 즉시 철회 하 고 작은 양의 음식 배달. 동물 HRA를 선택 하는 경우 HRA에 목표 문을 필요한 지연 후 철회 것 이며 많은 양의 음식 펠 릿 (그림 1A) 합니다. 노력 기반 패러다임에서 HRA는 장벽으로 저지 하 고 동물 위에 많은 양의 펠 릿 (그림 1B)를 등반 해야 합니다. 일반적으로 말하자면, 지연 기반 패러다임 테스트 동물 모델의 충 동성을 매우 유용 하 노력을 기반으로 한 apathetic 동물2,,411,12, 를 알아내기 위해 도울 수 있다 13. Hitherto 연구원은 수동으로 계산 시간 지연 삽입 및 문 철수, 노력 배리어를 기동 시키기, 펠 릿 수를 세, 위치에 알 약을 배치, 배치, 동물을 반환 하 여이 시험을 수행 있다 동물의 선택 모든 재판에 대 한 기록. 이러한 노동 및 시간 비용이 행동 분석 결과의 광범위 한 사용을 방해 하는 연구원에 대 한 심각한 실험적인 병목을 포즈. 현재 작업에서 우리는 완전 자동화, 표준화, 및 높은 처리량 용량 설치류의 지연 또는 노력을 기반으로 결정을 평가 하는 T-maze 기반 설치를 개발 했다.
장치
상업적인 제조 업체와 함께 공동에서 ( 재료의 표참조) 우리는 수정 개발 자동화 소프트웨어 기반 인스트루먼트 컨트롤 (그림 2)를 사용 하는 T-maze 기구. 특히, 우리가 도입 “뒷문” 및 “백업 방법” 전통적인 T-maze (그림 2)에 비해 동물 점 그들 자신 다시 시작 하 고 새로운 재판을 시작을 갈 수 있도록. T-maze, 매트 회색 이며 두 흑인과 백인 쥐 실험 조건 및 소프트웨어 설정 되 면 제대로, 검출 될 수 있다. 그것은 3 개의 무기 구성 되어: 1 시작 팔 및 2 개의 목표 팔, 155 m m 높이 V 자형 벽 길이에 각 410 m m 30 m m 너비와 폭에 155 m m의 오픈 탑의 기본. V 자형 복도 점프에서 효과적으로 쥐를 방지할 수 있습니다. 또한, V 자형 복도 쉽게 그것 적용 한다 vivo에서 케이블 녹화 있습니다. 시작 상자 시작 팔의 끝에 첨부 됩니다. 목표 상자 각 목표 팔의 끝에 첨부 됩니다. 자동 식품 디스펜서 달콤한 음식 펠 릿의 미리 정의 된 수를 제공 하도록 각 목표 상자에 설치 됩니다. 펠 릿 섭취 적외선 센서에 의해 감지 되 고 컴퓨터에 의해 자동으로 기록 됩니다. 각 목표 상자 직선 복도 의해 시작 상자에 연결 되어 있습니다. 동물은 자율적으로 돌아갈 수 시작 상자 복도 통해 일단 재판 완료. 입구와 출구의 시작과 목표 상자에서 높이 155 m m의 슬라이딩 도어 있다. 또한, 슬라이딩 도어는 동물 (그림 2A) 선택 후 뒤로 이동 하지 않도록 하려면 각 목표 팔의 입구에 위치. 모든 슬라이딩 도어는 컴퓨터에 의해 제어 됩니다 고 수 될 자동으로 열리고 닫혀. 높은 감도 1/2″충전 결합된 장치 (CCD) 단 안경 카메라 동물의 동작을 추적 하는 장치 위에 설정 됩니다. 렌즈의 초점 거리 2.8-12 m m입니다. 카메라의 위치는 약 1.9 m 높은. 미로 바닥에서 0.5 m 이기 때문에, 카메라와 미로 사이의 거리는 약 1.4 m (그림 2B). CCD 카메라에서 가져온 추적 데이터 사용 T-maze, 열고 동물 관심사 (ROIs)의 특정 영역을 입력할 때 특정 문을 닫는 라이브-제어. 노력 기반 패러다임 사용 장벽을 3 차원 직각 삼각형 (그림 2C), V 자형 벽에 맞는 완벽 하 게,의 모양에 있으며 높이 약 155 m m. 동물 수직 측면을 확장 해야 하지만 45 ° 경사를 내려갈 수 있습니다. 기구는 실험 기간 동안 100 개 럭 스에 조명 이다. 실험에 사용 하는 펠 릿을 설탕 ( 재료의 표참조), 실리 카 젤 산 탄을 건조 한 유지 하는 데 사용 됩니다 ( 재료의 표참조).
의사 결정은 매우 진화15동안 보존 인지 과정. 인간과 동물 잠재적인 보상 기준으로 경쟁 작업 옵션의 비용을 평가 하 고 그들의 선택을 할 수 있습니다. 다양 한 신경 질환 및 정신 장애를 고통 받아 환자 의사 결정16의 다른 형태에 적자를 보여 줍니다. 그것은 따라서 의사 결정 과정을 기본 neurobiological 병 태 생리 기계 장치를 조사 하는 것이 중요입니다. 지난 몇 년 동안, 지연 및 노력 기반 의사 결정을 더 모으고 관심 연구. 또한, 설치류, 특히 쥐가 두 가지 형태의 의사 결정17공부 하 광범위 하 게 사용 되어 왔습니다.
많은 연구는 HRA와 아이라2,6,7,,89,10, T-maze 장치를 포함 하는 행동 작업을 사용 하 여 재미 있는 발견을 주도 18 , 19 , 20 , 21 , 22. 작업에서 HRA 연관 큰 보상 한 시간 지연 또는 노력 노력. 아이라에 동물 어떤 시간 지연 및 물리적인 노력 없이 즉시 작은 보상을 얻을 수 있습니다. 전통적인 접근은 인간 실험의 수동 개입에 의존합니다. 각 시험에는 실험 필요 알 약을 계산 하 여 HRA와 아이라, 음식 쟁반에 넣어 목표 문을 HRA에 아이라, 놓고 시작 팔의 끝에 동물을 두고. 동물 무기 중 하나 들어가면 접합 문 목표 팔을 제한 하는 동물을 배치 해야 합니다. 프로토콜을 따라는 실험 시간을 계산 하 고 설정된 지연 후 목표 문을 열 필요가 있다. 동물 목표 영역을 입력 하 고는 pellet(s)를 얻는다, 후, 감 금 소에 게 동물의 팔 선택과 행동을 기록 하는 실험 필요 합니다. 다음은 실험 다음 재판에 대 한 T-maze 문 및 펠 릿을 준비 해야 합니다. 학습 및 테스트 프로세스 전체는 엄청난 시간과 노동 집약. 또한, 다른 실험실에서 표준화의 부족은 또 다른 관심사 이다.
이 문서에서 우리는 비디오 추적 시스템 (그림 7) 전통적인 프로토콜의 문제를 해결 하기 위해 수정 된 자동화 된 T-maze 장치 기반 프로토콜 제시. 전통적인 T-maze에는 “뒷문”와 “다시 복도”를 도입 하 여 우리는 미로 “bisected isoceles 삼각형” 모양 얻었다. 이 설정의 장점은 (1) 완전 자동화는 행동의 학습 및 테스트. 이 실험 주관의 영향을 제거 하 고 인간의 시간 최소화 및 노동 투입. 우리에 있는 4 개의 설정 실험실, 4 쥐 훈련 또는 전통적인 프로토콜을 사용 하 여 불가능 되는 하나의 실험에 의해 동시에 테스트 될 수 있도록. (2) 있다 소프트웨어 유연성 제어 소프트웨어 자유롭게 펠 릿 수, 지연 시간, 문 시작 및 닫는, 시험 번호, 기간, 및 추적 모드를 포함 하 여 여러 개의 매개 변수를 설정 하는 경험을 수 있습니다. 따라서,이 시스템은 실험적인 요구의 다른 종류를 만날 수 있습니다. (3) 저기 광범위 한 호환성 모든 슬라이딩 도어는 T-maze에 열려 있을 때 미로의 기지에서 저장 하도록 설계 되었습니다. 따라서, 설치 optogenetic/광학 조작, 전기 생리학 기록 vivo에서 및 microdialysis를 포함 하 여 다양 한 생리 적 시스템으로 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, 쥐 위치 기본 설정으로 인해 HRA 선택 가능성을 제외, 적용 지연-와 노력-기반된 분석 결과 대 한 제어 테스트 것이 좋습니다. 두 목표 팔에 비용을 똑같게 여 동물 같은 비용에 모두 보상 결과 경험할 수 있는 기회가 있다. 선택 차동, 결정 하기 전에 비용 및 혜택을 통합 하는 필요 제거 보상 기준으로 간단 하 게 만들 수 있습니다. 이 또한 동물 들의 선택에 어떤 변화 든 지에 있는 그들은 그들의 결정을 평가 하는 방법에는 비용 또는 보상, 또는 메모리 적자 보다는 확장 하는 무 능력의 결과 인지를 테스트 합니다.
우리 실험실에서 우리는이 쥐의 약 10 긴장을 분석 했습니다. 한 예로 mHb:DTA 마우스 시연 지연-과 노력-기반 의사 결정에 강력한 형 대표 데이터에 표시 했다. 즉, 보상 값은 강하게 mHb:DTA 마우스에 시간과 노력에 의해 할인 된. 결과 충 동성 제어에 mHb의 중요 한 역할을 계시 했다. 또한, 우리는 의사 결정 과정 (되지 않은 데이터) 무료 이동 마우스에 실리콘 프로브 녹음을 적용 했습니다. 모든 실험의 자동화 된 설치 기능에 대 한 유효성 검사 벤치 마크를 제공합니다. 따라서, T-maze 기반으로 자동화 된 기구와 결정에 대 한 표준화 된 프로토콜은 유전 효과, 약리 효과 및 신경 회로 효과 지연과 노력 설치류의 할인에 적합 합니다. 요약 하자면, 설치 지연 및 노력 기반 의사 결정 분석을 위한 이상적인 시스템으로 많은 이점이 있다.
The authors have nothing to disclose.
우리 박사 매튜 F S Rushworth (실험 심리학, 옥스포드 대학) 및 박사 사 Masamichi (뇌 과학 연구 센터, 다마가와 대학) 프로젝트의 개시에, 세부 사항에 그들의 귀중 한 조언에 감사 하 고 싶습니다. 프로토콜. 우리는 중요 한 의견과 원고 편집에 대 한 박사 릴리 유 감사 합니다. 이 프로젝트 소설 과학 이니셔티브, Q.Z, RIKEN 노화 프로젝트 (자연 과학 (BS291003)의 국가 학회를 위한 Q.Z, 뇌 과학 프로젝트, 센터 RIKEN 인센티브 연구 프로젝트 (100226201701100443)에 의해 지원 되었다 10026-201701100263-340120) Q.Z 및 젊은 과학자 (B) (17841749) Q.Z. 위한 JSP Kakenhi 특정
기여 저자: Q.Z 잉태 하 고 프로젝트를 시작, Q.Z, Y.K H.G 실험 및 데이터 분석 수행, H.G 조정 연구소와 오하라 & Co., 주식 회사, 사이 작업 Q.Z 및 Y.K 쓴 원고, S.I 프로젝트 감독.
automated t-maze for decion making testing | O’HARA & Co.,ltd | no catalog number, customorized | Address requested by the reviewer: 4-28-16 Ekoda, Nakano-ku, Tokyo 165-0022 TEL: 81-3-3389-2451 FAX:81-3-3389-2453 |
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