Summary
Un'analisi costi-benefici è un approccio di scala di pesatura che il cervello esegue nel corso del processo decisionale. Qui, vi proponiamo un protocollo per addestrare i ratti su un paradigma decisionale basato su operant dove ratti scegliere premi più elevati, a scapito in attesa per 15 s a riceverli.
Abstract
Rinforzo-guidato processo decisionale è la possibilità di scegliere tra concorrenti corsi d'azione basato sul valore relativo i benefici e le loro conseguenze. Questo processo è parte integrante del comportamento umano normale e ha dimostrato di essere disturbato da disturbi neurologici e psichiatrici quali dipendenza, schizofrenia e la depressione. Roditori sono stati utilizzati a lungo per scoprire la neurobiologia della cognizione umana. A tal fine, sono state sviluppate diverse attività comportamentali; Tuttavia, la maggior parte sono non automatizzati e sono alta intensità di lavoro. Il recente sviluppo del microcontrollore open source ha permesso ai ricercatori di automatizzare attività basate su strumentale per valutare una gamma di compiti cognitivi, standardizzando la presentazione dello stimolo, migliorandone la registrazione di dati e di conseguenza, l'output di ricerca. Qui, descriviamo una ritardo-base rinforzo-guida decisionale operazione automatica, usando un operant t-labirinto controllato da programmi software personalizzato. Utilizzando questi compiti decisionali, mostriamo le modifiche alle attività potenziali di campo locale nella corteccia anteriore del cingulate di un ratto mentre esegue un compito decisionale basato su ritardo costi e benefici.
Introduction
Processo decisionale è il processo di riconoscimento e selezione di scelte basate sui valori e le preferenze del decisore e le conseguenze dell' azione selezionata1. Anche se il processo decisionale è stato ampiamente studiato in diversi campi (cioè, economia, psicologia e neuroscienze), i meccanismi neurali alla base di tali capacità cognitive ancora completamente non sono capiti. Due sottocategorie del processo decisionale sono decisioni percettive e rinforzo-guida del processo decisionale. Anche se essi incorporano concetti e considerevole degli elementi sovrapposti, percettivo processo decisionale si basa su informazioni sensoriali disponibili1,2, considerando che il processo decisionale di rinforzo-guida offerte con il valore relativo delle azioni maturate nel corso di una specifica scala cronologica3. Un aspetto importante del rinforzo processo decisionale è l'analisi costi-benefici che viene eseguita in modo intuitivo dal cervello calcolando i benefici delle scelte determinate e sottraendo i costi di ogni alternativa1.
Il t-labirinto (o la variante Y-labirinto) è uno dei labirinti più utilizzati in esperimenti cognitivi usando i roditori. Gli animali sono collocati nel braccio di inizio (la base della T) e consentiti di scegliere il braccio di obiettivo (uno dei bracci laterali). Attività come un forzato alternanza o sinistra-destra discriminazione sono usata principalmente con i roditori nel t-labirinto per testare riferimento e lavoro memoria4. T-labirinti sono anche ampiamente utilizzati nel processo decisionale esperimenti5,6,7. Nel modello più semplice, la ricompensa viene inserita nel braccio un solo obiettivo. La scelta è prevedibile, e animali certamente preferirebbe la ricompensa piuttosto che niente, indipendentemente dal valore di ricompensa. Un'altra opzione è di posizionare ricompense in entrambi i bracci obiettivo e poi lasciare che gli animali fanno una scelta di quale percorso a prendere a seconda di diversi parametri (cioè, la preferenza naturale dell'animale, la differenza nel valore di ricompense e i costi da pagare). Nella progettazione basata sul valore, il compito è più complicato avendo proprietà scala di pesatura. In questo modo, un animale riceve premi valutati in modo diverso, scegliendo tra le due alternative, nonché tra i costi delle azioni [cioè, la quantità di attesa (ritardo-base) o la quantità di sforzo (sforzo-basato) necessario per ricevere ricompense], ciascuno contribuendo alla decisione che è stata effettuata5,6.
Nel tradizionale basato su ritardo t-labirinto processo decisionale, gli animali sono addestrati per selezionare il braccio alta ricompensa (HRA) ed evitare l'opposto braccio basso ricompensa (LRA). I lati dell'Autorità registrazione integrità e il LRA rimangono invariati in tutto l'esperimento. Anche se l'attività descritta sopra è stata ben documentata nella letteratura, soffre di diversi inconvenienti procedurali. In primo luogo, avendo un braccio di obiettivo fisso, l'animale sa che braccio da scegliere all'inizio di ogni prova. In questo scenario, gli animali possono selezionare il braccio di obiettivo basato sulla loro memoria, piuttosto che il processo decisionale. Quindi, in un paradigma decisionale basato su ritardo, se un animale seleziona la ricompensa bassa a causa dell'intervento di studio, non sarà chiaro se questo è a causa di una perdita di memoria o l'intervento di studio. Un gruppo di controllo di memoria per segregare il comportamento osservato dal problema di memoria potrebbe essere considerato, ma questo oneri ricercatori e animali simili a causa del lavoro aggiuntivo7. Una seconda preoccupazione è il momento del processo decisionale da parte dell'animale: una volta che gli animali raggiungono la zona di decisione (incrocio di tutte le tre armi), di solito guardare a sinistra e a destra, pesano i costi e i benefici per quanto riguarda ogni braccio e quindi la loro decisione. Tuttavia, dopo un paio di prove, calcoli prima di arrivare alla zona della decisione e semplicemente eseguire direttamente al braccio ricompensa. Di conseguenza, questi due inconvenienti — una pre-distorsione per un braccio e trovare il momento del processo decisionale — entrambi altamente interrompere l'interpretazione di elettrofisiologici e dati di neuroimaging.
Nel metodo spiegato in questo documento, il braccio comodo (HRA) viene ricercato da un segnale uditivo e può variare da prova a prova. Animali avviare le prove di entrare nella zona di test (Figura 1) e innescando il cue uditivo da "naso-frugando" un cancello a infrarossi che è stato inserito all'incrocio delle tre armi. Il segnale audio (20 dB, tra 500 e 1.000 ms) viene riprodotto da un altoparlante all'estremità del braccio obiettivo.
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Protocol
Tutte le procedure descritte qui sono stati approvati, effettuate in conformità con la guida per la cura e l'uso di animali da laboratorio e sono stati approvati dal comitato di etica animale Istituto Florey o centro di ricerca di neuroscienza.
1. alloggiamento, manipolazione e restrizione alimentare
- Ratti del maschio adulto (normalmente 8 settimane) (eventuali ceppi) e conservatele in camera con un ciclo luce/buio di 12 h.
- Limitare il loro accesso al cibo per incoraggiare gli animali a svolgere il compito.
Nota: Custodia animali singolarmente è suggerito, poiché fornisce un migliore controllo dell'ingestione di cibo di ciascuno. - Nei giorni 1-3, gestire gli animali per circa 5 min, 2 volte al giorno.
Nota: Gestione degli animali consente di acquisire familiarità con il contatto umano e diminuisce il livello di stress e ansia negli animali in tutto gli esperimenti. - Pesare gli animali dopo ogni sessione di trattamento. Utilizzare peso del primo giorno come la quantità di alimentazione libero e tenere gli animali su circa 80-85% del loro importo libero-alimentazione.
2. sperimentale
- Utilizzare un t-labirinto equipaggiato con 3 partizioni o braccia, 2 altoparlanti di stimolo, 5 porte a scomparsa e 5 sensori di movimento a infrarossi o sensori a raggi infrarossi (IRB).
Nota: Il t-labirinto può essere costruito di medium density fiberboard (MDF) o cloruro di polivinile (PVC). - Controllare il labirinto costruito qui da un microcontrollore Arduino.
- Copiare il codice di Arduino al computer.
- Scarica il software Arduino dal sito Web del software e installarlo su un computer.
- Collegare il microcontrollore al computer tramite una porta USB.
- Sul computer, fare clic sull'icona del software, andare su strumentie quindi selezionare porta.
- Dal menu a discesa, scegliere la porta COM (porta di comunicazione) che collega il software al computer.
- Vai su strumenti e selezionare schede. Dal menu a discesa, selezionare il tipo di Arduino che controlla il t-labirinto.
- Fare clic su carica nella parte superiore sinistra della finestra di interfaccia. Selezionare il codice di Arduino. Attendere fino al termine del processo.
- Fare clic su monitor seriale nella parte superiore destra della finestra di interfaccia. Quindi, in una nuova finestra di pop-out, modificare la velocità in baud a 115200.
3. l'assuefazione al labirinto
- Prima di ogni sessione di assuefazione, portare gli animali in esperimento camera almeno 1 h prima dell'esperimento.
- Ogni braccio di obiettivo di lasciare 10 palline di zucchero e lasciare tutte le porte aperte.
Nota: In questa fase, non c'è nessuna necessità di tenere traccia dei movimenti degli animali (Figura 1). - Giorni 1-3: posizionare gli animali individualmente nel labirinto per periodi di 10 min, 1 x al giorno, per esplorare il labirinto senza restrizioni.
- Giorni 4-5: sistemare gli animali individualmente nel labirinto. Lasciare 2 pellet in ogni braccio e consentire loro di assaggiare il cibo da entrambi i lati. Rimuovere l'animale dal labirinto subito dopo aver mangiato pellet da entrambi i lati o dopo 5 min di essere nel labirinto.
Nota: La differenza principale tra questa fase e la fase precedente è che gli animali devono essere rimossi dal labirinto subito dopo aver mangiato pellet da entrambi i lati. Questo sarebbe acquisire un animale con essere rimosso dal labirinto alla fine di una prova. - Dopo ogni sessione, pulire i pavimenti di labirinto con etanolo al 70% e assicurarsi che l'etanolo evaporato prima di mettere il prossimo animale nel labirinto.
4. discriminazione formazione
-
Preparazione del labirinto
- Giorno 6: Portare gli animali in esperimento camera almeno 1 h prima dell'esperimento.
- Eseguire il programma di Arduino e impostare il numero prova a 14 di cui le prime 4 prove sarà forzato-scelta e il resto sarà prove di scelta.
Nota: È possibile che il programma genererà casualmente un numero uguale di prove per essere assegnato a sinistra e a destra il t-labirinto. - Prima dell'inizio di ogni prova, inserire 4 pellet nel braccio obiettivo che è quello di ripassato come l'Autorità registrazione integrità e 2 pellet in altro braccio che è il LRA.
-
Formazione di forzato-scelta trial (4 prove)
- In modo pseudo-casuale di bloccare un braccio prima di ogni prova in modo che l'animale è costretto a selezionare l'altro braccio.
Nota: Il braccio bloccato può essere un braccio di alta ricompensa o un braccio basso ricompensa mentre il segnale uditivo mette in evidenza il lato dell'Autorità registrazione integrità. - Metti un animale nella casella inizio (Figura 1). Dopo 5-7 s, aprire il cancelletto di partenza e contemporaneamente fare clic su Start nella finestra di interfaccia di Arduino.
- Subito dopo aver mangiato pellet o dopo 5 min di essere nel labirinto, raccogliere l'animale.
- Lasciare l'animale dalla gabbia per 2 min.
- In modo pseudo-casuale di bloccare un braccio prima di ogni prova in modo che l'animale è costretto a selezionare l'altro braccio.
-
Formazione di prova scelta (10 prove)
- Prima di ogni prova, chiudere la porta-B nel braccio che viene selezionato dal software di essere l'Autorità registrazione integrità. Lasciare aperto porta-A nel braccio opposto (LRA).
- Metti un animale nella casella inizio (Figura 1). Dopo 5-7 s, aprire il cancelletto di partenza e contemporaneamente fare clic su Start.
- Lasciate che l'animale liberamente scegliere entrambi i bracci. Se l'animale sceglie il HRA, porta aperta-A, lasciare l'animale entrare il camera e chiusa porta-A porta aperta-B immediatamente a dare l'accesso degli animali al cibo selezionato.
- Se l'animale sceglie il LRA, porta aperta-B al fine di dare l'accesso degli animali per il cibo ben.
- Rimuovere l'animale dopo che ha mangiato tutto il cibo nell'alimento selezionato bene e lasciarlo in dalla gabbia per 2 min.
- Completare le 10 prove di scelta per ogni animale e registrare la scelta dell'animale (HRA o LRA) in ogni prova.
- Calcolare la percentuale di scelta alta ricompensa (HRC) per tutte le prove a scelta dopo ogni sessione di allenamento.
- A seguito del completamento dei 14 percorsi, i tempi individuali ottenuti da ciascun sensore a raggi infrarossi sono mostrati nella finestra di interfaccia di Arduino.
5. ritardo formazione
- Una volta che ogni animale ha raggiunto 80% di HRC nella formazione di discriminazione (passaggio 4), è possibile iniziare l'addestramento di ritardo eseguendo 10 prove al giorno per ogni animale. In questa fase, porta-B deve essere aperto dopo solo un ritardo di 5 s, quando l'animale sceglie l'Autorità registrazione integrità.
- Se l'animale raggiunge un HRC di 80% alla fine di una sessione di allenamento con un ritardo di 5 s, aumentare il ritardo di 10 s per la prossima sessione di formazione.
- Una volta che l'animale ha raggiunto un HRC di 80% con un ritardo di 10 s, aumentare il ritardo a 15 s per il prossimo allenamento.
- Registrare la scelta dell'animale per ogni prova calcolare l'HRC dopo ogni sessione di allenamento.
- A seguito del completamento delle prove, i tempi individuali ottenuti da ciascun sensore a raggi infrarossi sono mostrati nella finestra di interfaccia di Arduino.
Nota 1: Il timer viene avviato quando si fa clic su invio. Il 'Time_decision' è il tempo dopo il naso-poke al IRB-1. 'Time_left_1' è il tempo quando un animale si rompe IRB - 1L e 'Time_left_2' è quando IRB - 2L è rotto. Se lo studio comportamentale è combinato con elettrofisiologia o imaging neurale (per esempio, formazione immagine del calcio) metodi, registrazione pellicola è suggerito per una migliore sincronizzazione del comportamento dell'animale per segnali neurali.
6. elettrofisiologia (elettrodo Fabrication)
- Utilizzare elettrodi bipolari o singoli per registrare i potenziali di campo locale (LFPs).
Nota: L'uso di elettrodi bipolari è suggerito perché consente locale ri-riferimento per ridurre l'impatto della conduzione volume. Di conseguenza, la LFP registrata è la tensione differenziale tra 2 elettrodi con ~ 200 μm distanza tra le punte. - Per rendere un elettrodo bipolare, incollare insieme 2 elettrodi di tungsteno o vento insieme 2 fili di acciaio (in genere, vengono utilizzati fili di acciaio rivestiti in PFA con diametro di 50 μm).
- Registrazione cavi una spina/presa mini per diventare un connettore per il sistema di registrazione di elettrofisiologia e saldare la messa a terra.
7. anestesia
- Per impiantare elettrodi, anestetizzare i ratti tramite un'iniezione intraperitoneale di una miscela di ketamina (100 mg/kg) e xilazina (8 mg/kg), o con la somministrazione di isoflurano come descritto nei passaggi seguenti.
Nota: Isoflurane è consigliata per il migliore controllo della sua profondità anestetica. - Utilizzare una macchina dell'anestetico con un ossigeno controllata e il flusso di vapore anestetico.
- Per anestetizzare l'animale da isoflurane, posizionarlo nella camera di induzione e impostare isoflurano ad un tasso di circa il 4% ed ossigeno a 500-1.000 mL/min la macchina dell'anestetico.
- Continuare l'induzione fino a quando non scomparirà il riflesso di raddrizzamento dell'animale.
- Impostare la frequenza di manutenzione anestetico a 1-2,5% di isoflurano e 300-400 mL/min di ossigeno sulla macchina.
- Posizionare un termoforo con isolante (lana di cotone) su un dispositivo stereotassica e quindi immobilizzare l'animale nel dispositivo stereotassica.
- Misurare il livello di anestesia di pizzicare le dita dell'animale.
8. intervento chirurgico
- Utilizza un rasoio elettrico o un paio di forbici, radersi la testa dell'animale dove l'incisione deve essere fatta.
- Strofinare l'area di chirurgia con etanolo e poi con povidone-iodio, 4%.
- Applicare il lubrificante di occhio per proteggere cornea dell'animale durante l'intervento chirurgico.
- Utilizzando tessuto forcipe, tirare delicatamente la pelle tra gli occhi e le orecchie dell'animale. Utilizzando le forbici, tagliare la pelle che è schiacciata tra il forcipe e rimuovere il periostio.
- Utilizzare acqua ossigenata per pulire e disinfettare il cranio.
- Trovare la posizione del punto di inserimento dell'elettrodo utilizzando coordinate stereotassiche e segnarlo sul cranio con un pennarello indelebile.
- Utilizzare un trapano palmare per fare un foro per l'elettrodo di messa a terra, uno per l'ancoraggio dell'impianto e un foro per elettrodo di registrazione.
- Inserire gli elettrodi ad un ritmo molto lento per ridurre al minimo i possibili danni corticali e subcortical.
- Collegare l'elettrodo di messa a terra al cranio mediante una piccola vite.
- Fissare il connettore spina/presa in luogo utilizzando un sottile strato di cemento acrilico dentale.
- Iniettare la buprenorfina (15 µ g/kg per via sottocutanea) o meloxicam (1-3 mg/kg, per via sottocutanea) come antidolorifico.
- Lasciare l'animale in una gabbia su una stuoia riscaldata per recuperare. Osservare l'animale almeno ogni 30 min fino a quando non ha recuperato dall'anestetico.
9. post-procedura di formazione
- A seguito della chirurgia, consentire almeno un periodo di recupero di 10 giorni. Casa animali individualmente con libero accesso al cibo e acqua ad libitum e monitorarli su base giornaliera (vedere Rudebeck, Walton, Smyth, Bannerman e Rushworth7 per ulteriori informazioni).
- Dopo il recupero, iniziare limitando la dieta dell'animale all'85% del loro importo libero-alimentazione.
- Riqualificare gli animali nel labirinto di ricordare la fase di discriminazione (passaggio 4).
- Continuare a ri-formazione i topi fino a quando non hanno raggiunto l'80% di HRC.
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Representative Results
I dati qui presentati sono la LFP registrate dalla corteccia orbitofrontal di sinistra (OFC) e la corteccia cingolata anteriore (ACC) di sei ratti maschii di Wistar utilizzando elettrodi bipolari (di acciaio con rivestimento PFA). La tabella 1 Mostra la lunghezza di acquisizione comportamentale per ogni fase di formazione. Le coordinate per la località di destinazione sono state determinate da un ratto Atlante9 del cervello e sono come segue: per l'AAC, 1,2 mm in avanti facendo il bregma, 0,8 mm laterale alla linea mediana e 2 mm ventrale al cranio; e per il OFC, 3,5 mm in avanti facendo il bregma, 2,3 mm laterale alla linea mediana e 5,4 mm ventrale al cranio.
Le registrazioni sono stati filtrati passa-banda (0.01 - 250 Hz) per estrarre LFPs e poi provato a 1.000 Hz. L'analisi spettrale è stato effettuato su LFPs usando il Multi-conicità10. Cinque Slepian coni e un prodotto di tempo-larghezza di banda di tre sono stati utilizzati per raggiungere la concentrazione ottima di spettrale. Tempo-frequenza spettrogrammi sono state stimate utilizzando una finestra scorrevole di 300 ms che è stata spostata sopra i dati a passi di 5 ms. Per una migliore osservazione della modulazione attività-dipendente dei poteri spettrali e per attenuare il problema di alimentazione-scala 1/f, spettrogrammi tutti erano base normalizzata e convertito in decibel utilizzando dBtf = 10log10 (Stf/mSf.), dove Stf è lo spettro al tempo t e la frequenza f e mSf è la gamma media di tutti i punti di tempo nella linea di base all'interno di una banda di frequenza11. I poteri spettrali sono stati computati per la linea di base (300 ms prima frugando naso), stimolo (100 ms), precamera (300 ms prima di entrare la camera) e finestre temporali di camera (600 ms). L'analisi statistica è stata effettuata usando una base di permutazione non parametrico t-test.
Come illustrato nella riga superiore della Figura 2A, c'era una diminuzione in sia la bassa (4-12 Hz) e alta (45-85 Hz) poteri di frequenza in ACC dall'inizio alla fine dello stimolo. Confrontando il tempo trascorso fuori dall'aula con il tempo in aula, l'analisi spettrale non hanno mostrato cambiamenti nelle attività oscillatoria (come nella riga superiore della Figura 2B) in ACC.
Oscillazioni di bassa frequenza in OFC ha mostrato anche le diminuzioni nei poteri spettrali mentre gli animali si avvicinò alla porta IR; Tuttavia, questo è apparso precedenti (-80 ms) e durò più a lungo rispetto alle oscillazioni di bassa frequenza in ACC (50-420ms). Attività di banda Mid/high-frequency (23-100 Hz) in OFC aumentate dopo l'inizio di stimolo (Figura 2A, riga inferiore). Nessun cambiamento significativo sono stato osservato nelle finestre di tempo pre-alloggiamento e camera quando erano rispetto insieme (Figura 2B, riga inferiore). Questi risultati sono in linea con i risultati precedenti, supponendo che la OFC e ACC sono entrambi coinvolti in decisioni basate sul valore2,12,13.
Figura 1: schematico di una scelta di prova in un'attività decisionale basato su ritardo. Il labirinto misura 60 cm x 10 cm x 40 cm. Casella di inizio è collegata al braccio inizio attraverso un portellone a scomparsa. Due altre porte a scomparsa (porta-A e porta-B) sono collocati presso ogni braccio di obiettivo e insieme fanno una camera a ritardare l'accesso degli animali alle ricompense. Porta-A viene inserito 12,5 cm dal punto di ingresso per ogni braccio e porta-B è collocato prima il cibo ben, 5 cm dall'estremità del braccio. Un rilievo cibo metallo ben, 3 cm di diametro, è posto all'estremità di ogni braccio di obiettivo, 2 cm sopra il pavimento di labirinto.
L'animale viene inserito nella casella inizio ed è permesso di avvicinarsi e naso-poke la porta a infrarossi (IRB-1) per attivare lo stimolo uditivo che spunti l'Autorità registrazione integrità (in questo pannello, il braccio destro). Il timestamp di IRB - 2L e IRB-2R scelta dell'animale. Se l'animale si gira a destra, porta-A è aperto per consentire all'animale di inserire il braccio (sezione) e viene chiuso immediatamente dopo l'animale entra. Dopo 15 s, porta-B è aperta per dare l'accesso degli animali alla ricompensa. Se l'animale decide di girare a sinistra, (porta-A è aperto sul lato sinistro), porta-B viene aperto immediatamente dopo entra nella camera di sinistra. Il timestamp di IRB - 3L e IRB-3R entrata dell'animale dell'aula.
Figura 2: dinamica temporale e spettrale di attività neurale ACC e OFC. (A), questo pannello Mostra tempo-frequenza appezzamenti di ACC (riga superiore) e dalle attività neurale OFC (riga inferiore) durante una successo discriminazione di alta ricompensa. I poteri spettrali sono normalizzati in base sottraendo l'intervallo di tempo post-che spuntavano dalla finestra di tempo di riferimento. Il valore 0 in ascissa indica l'inizio dello stimolo uditivo. (B), questo pannello Mostra tempo-frequenza appezzamenti di ACC (riga superiore) e OFC (riga inferiore) attività neurale quando l'animale entra nella camera. L'intervallo di tempo di camera è normalizzato dalla finestra di tempo pre-alloggiamento. Il valore 0 in ascissa indica il tempo di apertura porta-A. I sacchetti di colore raffigurano la portata dei cambiamenti spettrali in decibel scala. I rettangoli neri dimostrano deviazioni significative dal livello di probabilità (p < 0,05 da due-test di permutazione biadesivo). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
| Assuefazione | Formazione di discriminazione | Formazione di ritardo (5s) | Formazione di ritardo (10s) | Formazione di ritardo (15) | totale | |
| Ratto 1 | 3 giorni | 15 giorni | 8 giorni | 6 giorni | 5 giorni | 37 giorni |
| Ratto 2 | 3 giorni | 18 giorni | 9 giorni | 6 giorni | 5 giorni | 41 giorni |
| Ratto 3 | 3 giorni | 13 giorni | 7 giorni | 5 giorni | 6 giorni | 34 giorni |
| Ratto 4 | 3 giorni | 15 giorni | 9 giorni | 6 giorni | 6 giorni | 39 giorni |
| Ratto 5 | 3 giorni | 17 giorni | 8 giorni | 7 giorni | 5 giorni | 40 giorni |
| Ratto 6 | 3 giorni | 16 giorni | 7 giorni | 6 giorni | 6 giorni | 38 giorni |
Tabella 1: Variabilità comportamentale e il corso di tempo di apprendimento per 6 ratti.
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Discussion
Roditori lungamente sono stati usati negli studi sulle neuroscienze che trattano diversi argomenti, da abilità cognitive quali apprendimento e memoria2,14 e comportamento rinforzato7,15,16 al controllo centrale di organi17,18 e neurofarmacologia19,20. Proposta di protocollo ha spiegato un compito comportamentale complesso adatto per esperimenti coinvolti con elettrofisiologia e neuroimaging. Abbiamo descritto l'attività guidate rinforzato basati su ritardo per i ratti, ma può essere adattato per i topi da ratti e topi eseguire allo stesso modo sulle mansioni di terra asciutta.
Abbiamo usato il naso-frugando come lo stimolo per innescare uno stimolo audio. Tuttavia, leva-pressatura e altre modalità di stimolo come stimoli visivi o olfattivi possono anche essere utilizzati, singolarmente o contemporaneamente. Il compito dell'operatore proposto ha un certo numero di benefici e vantaggi rispetto ai metodi esistenti non operante. Più convincente è l'automatica timestamping precisa del corso delle decisioni degli animali che, altrimenti, è molto difficile. Il metodo è particolarmente adatto per studi di elettrofisiologia e neuroimaging. Un altro vantaggio è la rimozione le componenti spaziali dell'attività che richiedono gruppi di controllo di memoria spaziale. Come un compito molto impegnativo, è molto probabile che non tutti i ratti eseguano bene sul paradigma. Sostituire l'animale se resta inattivo nel braccio inizio, ritardi entrano nella zona di decisione per più di 5 min o genera errore più elevati tassi di confrontare con altri animali nel gruppo.
In qualsiasi momento di decisione, i costi e valori di qualsiasi scelta si suppone di essere valutati contemporaneamente. Pertanto, la scelta tra autorità registrazione integrità o LRA in questo compito può essere risultati delle modifiche nella codifica dei costi, nella codifica dei benefici, o il calcolo costi-benefici. Un avvertimento del metodo proposto è essere in grado di discriminare tra i processi di codifica.
Ci sono una serie di passaggi che possono essere intraprese per massimizzare il successo nell'addestramento degli animali e registrare i loro segnali elettrofisiologici. In primo luogo, la gestione degli animali prima dell'allenamento è cruciale. Come le registrazioni iniziano con collega i fili di registrazione testa-stadio dell'animale, tenta di acclimatare loro affinché essi consentono di tenere loro testa. Questo è molto importante, in quanto raramente trattati gli animali diventano ansiosi durante questa procedura e potrebbe danneggiare la testa-fase o il cavo di registrazione. In genere, ben gestiti animali sono meno stressati, più facile lavorare con e tendono a produrre meno variabili dati.
In secondo luogo, roditori lasciano dietro una varietà di segnali odorant nel labirinto (cioè, feromone-contenenti urina e feci, secernono feromoni dalla loro regione di baffo e dei fluidi da loro rilievi del piede). Di conseguenza, il labirinto ha bisogno di essere pulito dopo ogni uso individuale e a conclusione di un esperimento per minimizzare l'impatto di queste molecole odorant residua sui risultati dei test. Etanolo (70%) è un comune disinfettante utilizzato per pulire l'apparecchiatura di collaudo. Tuttavia, come molti disinfettanti, alcol in sé ha un odore che può influenzare il comportamento del roditore. Pertanto, assicurarsi di che sarà evaporato completamente prima di mettere un animale nel labirinto.
In terzo luogo, anche se LFPs sono meno sensibili al rumore di picchi, utilizzando connettori solidi e un cavo ben protetto diminuisce il livello di rumore in movimento. Leggermente spruzzare acqua sul pavimento labirinto può diminuire l'eventuale elettricità statica che viene creato dall'attrito tra pelliccia dell'animale e la superficie del pavimento.
In conclusione, il protocollo descritto in questo articolo può aiutare a progettare esperimenti decisionali rinforzati basati sul ritardo e registrare segnali elettrofisiologici mentre l'animale sta eseguendo l'attività.
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Disclosures
Gli autori non hanno nulla a rivelare.
Acknowledgments
Questa ricerca è stata sostenuta dalla Fondazione neuroscienze di RMH, Australia; la Fondazione di cervello australiano; il RACP Thyne Reid Fellowship, Australia; e da un progetto di concedere le Scienze Cognitive e tecnologie Consiglio, l'Iran ad Abbas Haghparast.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| T-maze | Self made | ||
| Dustless Precision Sugar Pellets | TSE Systems Intl. Group | F0023 | 45 mg, Sucrose |
| Ketamine Hydrochloride Injection, USP | Sigma-Aldrich | 6740-87-0 | |
| Xylazine | Sigma-Aldrich | 7361-61-7 | |
| stereotaxic device | Stoelting | ||
| Isofluran | Santa Cruz Biotechnology | sc-363629Rx | |
| PFA-coated stainless-steel wires | A-M systems | ||
| acrylic cement | Vertex, MA, USA | ||
| (wooden or PVC (polyvinyl chloride)-made) | local suppliers | ||
| Mini-Fit Power Connector | Molex | 15243048 | |
| ethannol 70% | Local suppliers | ||
| buprenorphine | diamondback drugs | ||
| Arduino UNO | Arduino | https://www.arduino.cc/ | |
| Infrared emitting diode | Sharp | GL480E00000F | http://www.sharp-world.com/ |
| Chronux Toolbox | Chronux.org | ||
| Arduino codes | https://github.com/dechuans/arduino-maze |
References
- Gold, J. I., Shadlen, M. N. The neural basis of decision making. Annual Review of Neuroscience. 30, 535-574 (2007).
- Shi, Z., Müller, H. J. Multisensory perception and action: development, decision-making, and neural mechanisms. Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 81 (2013).
- Sutton, R. S., Barto, A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. 1, MIT Press. Cambridge, MA. (1998).
- Khani, A., Rainer, G. Neural and neurochemical basis of reinforcement-guided decision making. Journal of Neurophysiology. 116, 724-741 (2016).
- Fatahi, Z., Haghparast, A., Khani, A., Kermani, M. Functional connectivity between anterior cingulate cortex and orbitofrontal cortex during value-based decision making. Neurobiology of Learning and Memory. 147, 74-78 (2018).
- Khani, A., et al. Activation of cannabinoid system in anterior cingulate cortex and orbitofrontal cortex modulates cost-benefit decision making. Psychopharmacology. 232, 2097-2112 (2015).
- Rudebeck, P. H., Walton, M. E., Smyth, A. N., Bannerman, D. M., Rushworth, M. F. Separate neural pathways process different decision costs. Nature Neuroscience. 9, 1161-1168 (2006).
- Gage, G. J., et al. Surgical implantation of chronic neural electrodes for recording single unit activity and electrocorticographic signals. Journal of Visualized Experiments. (60), e3565 (2012).
- Paxinos, G., Watson, C. The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates. , Academic Press. San Diego, CA. (1998).
- Bokil, H., Andrews, P., Kulkarni, J. E., Mehta, S., Mitra, P. P. Chronux: a platform for analyzing neural signals. Journal of Neuroscience Methods. 192, 146-151 (2010).
- Cohen, M. X. Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice. , MIT Press. Cambridge, MA. (2014).
- Luk, C. -H., Wallis, J. D. Choice coding in frontal cortex during stimulus-guided or action-guided decision-making. Journal of Neuroscience. 33, 1864-1871 (2013).
- Rudebeck, P. H., et al. Frontal cortex subregions play distinct roles in choices between actions and stimuli. Journal of Neuroscience. 28, 13775-13785 (2008).
- Goshadrou, F., Kermani, M., Ronaghi, A., Sajjadi, S. The effect of ghrelin on MK-801 induced memory impairment in rats. Peptides. 44, 60-65 (2013).
- Haghparast, A., et al. Intrahippocampal administration of D2 but not D1 dopamine receptor antagonist suppresses the expression of conditioned place preference induced by morphine in the ventral tegmental area. Neuroscience Letters. 541, 138-143 (2013).
- Esmaeili, M. -H., Kermani, M., Parvishan, A., Haghparast, A. Role of D1/D2 dopamine receptors in the CA1 region of the rat hippocampus in the rewarding effects of morphine administered into the ventral tegmental area. Behavioural Brain Research. 231, 111-115 (2012).
- Chaleek, N., Kermani, M., Eliassi, A., Haghparast, A. Effects of orexin and glucose microinjected into the hypothalamic paraventricular nucleus on gastric acid secretion in conscious rats. Neurogastroenterology & Motility. 24, e94-e102 (2012).
- Kermani, M., Eliassi, A. Gastric acid secretion induced by paraventricular nucleus microinjection of orexin A is mediated through activation of neuropeptide Yergic system. Neuroscience. 226, 81-88 (2012).
- Kermani, M., Azizi, P., Haghparast, A. The role of nitric oxide in the effects of cumin (Cuminum Cyminum L.) fruit essential oil on the acquisition of morphine-induced conditioned place preference in adult male mice. Chinese Journal of Integrative Medicine. , 1-6 (2012).
- Ahmadi, A., et al. Synthesis and antinociceptive behaviors of new methyl and hydroxyl derivatives of phencyclidine. Current Medicinal Chemistry. 19, 763-769 (2012).
