Summary
Eine Kosten / Nutzen-Analyse ist ein mit einem Gewicht von Waage-Ansatz, den das Gehirn im Laufe der Entscheidungsfindung führt. Hier schlagen wir ein Protokoll zum trainieren auf einer operanten-basierte Entscheidungsfindung Paradigma wo Ratten wählen höhere Gewinne auf Kosten von 15 warten Ratten s, sie zu empfangen.
Abstract
Verstärkung-geführte Entscheidungsfindung ist die Fähigkeit, zwischen konkurrierenden Vorgehensweisen basierend auf dem relativen Wert der Leistungen und deren Folgen zu wählen. Dieser Prozess ist ein wesentlicher Bestandteil der normalen menschlichen Verhaltens und hat gezeigt, dass durch neurologische und psychiatrische Erkrankungen wie z. B. sucht, Schizophrenie und Depression gestört werden. Nagetiere haben lange verwendet, um die Neurobiologie der menschlichen Wahrnehmung zu entdecken. Zu diesem Zweck wurden mehrere Verhaltens Aufgaben entwickelt; aber die meisten sind nicht-automatisierte und arbeitsintensiv. Die jüngste Entwicklung des OpenSource-Mikrocontrollers ermöglichte Forscher operanten-basierte Aufgaben für die Bewertung einer Vielzahl von kognitiven Aufgaben, Standardisierung der reizdarbietung automatisieren verbessern die Datenaufzeichnung und infolgedessen die Forschungsergebnisse. Hier beschreiben wir eine automatisierte Verzögerung-basierte Verstärkung-geführte Entscheidungsfindung Aufgabe, mit Hilfe eines operanten T-maze durch individuell geschriebenen Software-Programme gesteuert. Anhand dieser Entscheidungsfindungen Aufgaben zeigen wir die Änderungen in das lokale Feld mögliche Aktivitäten in der anterioren cingulären Cortex einer Ratte, während es eine Verzögerung-basierte Kosten-Nutzen-Analyse und Entscheidungsfindung Aufgabe ausführt.
Introduction
Entscheidungsfindung ist der Prozess zu erkennen und Entscheidungen basierend auf die Werte und Präferenzen der Entscheidungsträger und die Folgen von der ausgewählten Aktion1auswählen. Obwohl Entscheidungsfindung ausgiebig in verschiedenen Bereichen untersucht wurde, (d.h., Ökonomie, Psychologie und Neurowissenschaften), neuronalen Mechanismen, die solche kognitiven Fähigkeiten noch nicht vollständig geklärt sind. Zwei Unterkategorien der Entscheidungsfindung sind Wahrnehmungs Entscheidungsfindung und Verstärkung-geführte Entscheidungsfindung. Obwohl sie erhebliche Überlappende Elemente und Konzepte zu integrieren, setzt Wahrnehmungs Entscheidungsfindung auf die sensorischen Informationen1,2, während Verstärkung-geführte Entscheidungsfindung beschäftigt sich mit den relativen Wert Aktionen in einem bestimmten zeitlichen Rahmen3gewonnen. Ein wichtiger Aspekt der verstärkten Entscheidungsfindung ist die Kosten-/ Nutzenanalyse, die intuitiv durch das Gehirn erfolgt durch die Vorteile der gegebenen Möglichkeiten computing und die damit verbundenen Kosten für jede alternative1subtrahieren.
Die T-maze (oder die Y-Maze-Variante) ist eines der am häufigsten verwendeten Labyrinthe in kognitiven Experimente mit Nagetieren. Tiere sind in der Start-Arm (die Basis des T) platziert und durften Studienarm mit Tor (eines der Seitenarme) wählen. Aufgaben wie eine erzwungene Wechsel oder rechts-links-Diskriminierung dienen hauptsächlich mit Nagetieren in der T-maze, um Referenz- und Arbeits-Speicher4zu testen. T-Labyrinthe sind auch weit verbreitet in Entscheidungsprozessen Experimente5,6,7. In der einfachsten Ausführung steht die Belohnung nur ein Ziel-Arm. Die Wahl ist berechenbar, und Tiere würden sicherlich lieber die Belohnung als nichts, ohne Rücksicht auf die Belohnung Wert. Eine weitere Möglichkeit ist es, Belohnungen in beiden Behandlungsarmen Ziel und dann lassen die Tiere, die sich entscheiden welchen Weg zu nehmen abhängig von mehreren Parametern (d.h., die natürliche Vorliebe des Tieres und der Unterschied in der Wert der Prämien und die Kosten zu entrichten). Im Value based Design ist die Aufgabe komplizierter, indem er mit einem Gewicht von Waage-Eigenschaften. Auf diese Weise erhält ein Tier anders bewertet Belohnungen durch die Wahl zwischen zwei Alternativen sowie die Kosten der Maßnahmen [d.h., den Betrag des Wartens (Verzögerung-basiert) oder die Menge von Bemühung (Aufwand-basiert) benötigt, um Belohnungen zu erhalten], jeder bei der Entscheidung, die5,6gemacht wird.
Bei der traditionellen Verzögerung-basierte T-maze Entscheidungsfindung, Tiere werden ausgebildet, um wählen die hohe Belohnung Arm (HfG) und vermeiden das Gegenteil niedrigen Lohn Arm (LRA). Die Seiten der HRA und die LRA bleiben unverändert, während das Experiment. Obwohl die Aufgabe, die oben beschrieben in der Literatur gut dokumentiert ist, leidet es mehrere prozessuale Nachteile. Erstens, indem man einen festes Ziel Arm, weiß das Tier die arm, um von Anfang an jede Prüfung zu wählen. In diesem Szenario können die Tiere den Ziel Arm basierten auf ihr Gedächtnis nicht auf Entscheidungsfindung auswählen. Daher in einem Verzögerung-basierte Entscheidungsfindung Paradigma, wird wählt ein Tier den niedrige Lohn wegen der Studie Intervention, es nicht klar sein ob dies durch einen Verlust des Gedächtnisses oder der Studie Intervention ist. Eine Speicher-Kontrollgruppe das beobachtete Verhalten von das Speicherproblem zu trennen könnte angesehen werden, aber dies belastet Forscher und Tiere gleichermaßen wegen der zusätzlichen Arbeit7. Ein zweites Anliegen ist der Moment der Entscheidungsfindung durch das Tier: angekommen Tiere die Entscheidung-Zone (die Kreuzung von allen drei Waffen), sie sehen in der Regel nach links und nach rechts, wiegen die Kosten und Vorteile für jeden Arm und dann ihre Entscheidung treffen. Aber nach ein paar versuchen, führen Sie solch eine Berechnung vor der Ankunft an der Entscheidung und führen Sie einfach direkt auf die Belohnung Arm. Infolgedessen wurden diese beiden Nachteile — ein Pre-Bias auf einen Arm und die Suche nach dem Moment der Entscheidungsfindung – beide sehr unterbrechen die Interpretation der elektrophysiologischen und Neuroimaging Daten.
Bei der Methode erklärt in diesem Papier die bevorzugte Arm (HfG) ist durch eine auditive Cue vorgehört und variieren von Studie zu Studie. Tiere zu initiieren die Prüfungen durch die Eingabe der Testzone (Abbildung 1) und Auslösung des auditiven Cues durch "Nase stossen" ein Infrarot-Tor, das an der Kreuzung der drei Arme gelegt wurde. Das Audio-Signal (20 dB, zwischen 500 und 1000 ms) wird am Ende der Ziel-Arm von einem Lautsprecher gespielt.
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Protocol
Alle Verfahren erklärt hier wurden genehmigt und durchgeführt gemäß dem Leitfaden für die Pflege und Verwendung von Labortieren und wurden von der Ethikkommission Florey Institute Tier oder Neuroscience Research Center genehmigt.
(1) Gehäuse, Bedienung und Essen Einschränkung
- Verwenden Sie (normalerweise 8 Wochen alt) erwachsenen männlichen Ratten (alle Sorten) und halten sie in den Raum mit einem 12-h-Hell-Dunkel-Zyklus.
- Beschränken Sie ihre Lebensmittel-Zugang um die Tiere zur Erfüllung der Aufgaben zu fördern.
Hinweis: Unterbringung der Tiere einzeln wird empfohlen, da sie eine bessere Kontrolle über die Nahrungsaufnahme bietet. - An Tagen 1-3 behandeln Sie die Tiere für ca. 5 min, 2 x pro Tag.
Hinweis: Handhabung vertraut macht die Tiere mit menschlichen Kontakt und sinkt das Niveau von Stress und Angst bei den Tieren während der Experimente. - Wiegen der Tiere nach jeder Behandlung. Verwenden Sie am ersten Tag Gewicht als die freie Fütterung Menge und halten Sie die Tiere auf ca. 80-85 % ihrer gratis-Fütterung Höhe.
2. Versuchsaufbau
- Verwenden Sie ein T-maze mit 3 Partitionen oder Arme, 2 Impulse Lautsprecher, 5 versenkbaren Türen und 5 Infrarot-Bewegungsmelder oder Infrarot-Strahl (IRB) Sensoren ausgestattet.
Hinweis: Die T-maze kann der mitteldichte Faserplatten (MDF) oder Polyvinylchlorid (PVC) aufgebaut werden. - Das Labyrinth gebaut hier durch ein Arduino-Mikrocontroller zu steuern.
- Kopieren Sie den Arduino Code in den Computer.
- Herunterladen Sie die Arduino-Software von der Software-Website und installieren Sie es auf einem Computer.
- Schließen Sie den Mikrocontroller über einen USB-Anschluss an den Computer an.
- Klicken Sie auf dem Computer auf Software, gehen Sie auf Extrasund wählen Sie dann Port.
- Wählen Sie aus dem Dropdown-Menü den com-Port (COM-Anschluss), der die Software an den Computer anschließt.
- Gehen Sie auf Extras und wählen Sie Boards. Wählen Sie aus dem Dropdown-Menü den Arduino, die die T-maze steuert.
- Klick hochladen , oben links im Fenster Schnittstelle. Wählen Sie den Arduino Code. Warten Sie, bis der Vorgang beendet ist.
- Klicken Sie auf Serial Monitor oben rechts des Fensters Schnittstelle. Danach in einem neuen Pop-Out-Fenster, müssen Sie die Baudrate 115200.
3. die Gewöhnung an das Labyrinth
- Bringen Sie vor jeder Tagung der Gewöhnung die Tiere zum Experiment Raum mindestens 1 h vor dem Experiment.
- 10 Zucker-Pellets bei jedem Ziel Arm zu verlassen und alle Türen offen lassen.
Hinweis: In diesem Stadium gibt es keine Notwendigkeit, die Tiere Bewegungen (Abbildung 1) zu verfolgen. - Tage 1-3: Legen Sie die Tiere einzeln in das Labyrinth für einen Zeitraum von 10 min, 1 X pro Tag, um das Labyrinth ohne Einschränkungen zu erkunden.
- 4-5 Tage: Legen Sie die Tiere einzeln in das Labyrinth. Lassen Sie 2 Pellets in jedem Arm und es ermöglichen Sie ihnen, probieren Sie das Essen von beiden Seiten. Entfernen Sie das Tier aus dem Labyrinth, sofort nach dem Essen Pellets aus beidseitig oder nach 5 min, in das Labyrinth.
Hinweis: Der Hauptunterschied zwischen diesem Stadium und der vorherigen Stufe ist, dass Tiere aus dem Labyrinth sofort nach dem Essen Pellets aus beiden Seiten entfernt werden müssen. Dies würde ein Tier damit vertraut, aus dem Labyrinth am Ende eines Prozesses entfernt wird. - Nach jeder Sitzung das Labyrinth Böden mit 70 % Ethanol sauber und stellen Sie sicher, dass das Ethanol verdampft ist, vor dem Einlegen des nächsten Tieres in das Labyrinth.
(4) Diskriminierung Training
-
Labyrinth-Vorbereitung
- 6. Tag: Bringen Sie die Tiere zum Experiment Raum mindestens 1 h vor dem Experiment.
- Führen Sie das Arduino Programm aus, und legen Sie die Prüfungsnummer auf 14 von denen die ersten 4 Prüfungen werden gezwungen-Wahl und des Rests wird Wahl Studien.
Hinweis: Das Programm wird nach dem Zufallsprinzip generieren eine gleiche Anzahl von Studien, um den linken und rechten Seite von dem T-maze zugeordnet werden. - Vor Beginn jeder Prüfung legen Sie 4 Pellets im Studienarm Ziel ist es, als der HRA und 2 Pellets in den anderen Arm ist die LRA vorgehört werden.
-
Gezwungen-Wahl Probetraining (4 Versuche)
- Pseudo-zufällig blockieren Sie einen Arm vor jeder Verhandlung, damit das Tier gezwungen ist, den anderen Arm auszuwählen.
Bemerkung: Die blockierte Arm kann eine hohe Belohnung Arm oder einen niedrigen Lohn Arm während das akustische Signal die Seite der HRA unterstreicht. - Legen Sie ein Tier in das Feld "Start" (Abbildung 1). Nach 5-7 s gleichzeitig öffnen Sie das Starttor zu und klicken Sie auf starten , in dem Arduino Schnittstelle Fenster.
- Sammeln Sie das Tier sofort nach dem Essen Pellets oder nach 5 min, in das Labyrinth.
- Lassen Sie das Tier im Hause Käfig für 2 min.
- Pseudo-zufällig blockieren Sie einen Arm vor jeder Verhandlung, damit das Tier gezwungen ist, den anderen Arm auszuwählen.
-
Andere Wahl Probetraining (10 Versuche)
- Schließen Sie vor jeder Verhandlung Tür-B in den Arm, die von der Software ausgewählt ist, werden die HRA. Lassen Sie Tür-A offen in den gegenüberliegenden Arm (LRA).
- Legen Sie ein Tier in das Feld "Start" (Abbildung 1). Nach 5-7 s gleichzeitig öffnen Sie das Starttor zu und klicken Sie auf Start.
- Lassen Sie das Tier entweder Arm frei wählen. Wählt das Tier die HFG, offene Tür-A, lassen Sie das Tier der Kammer geschlossen Tür-A und offene Tür-B sofort, den Tieren Zugang zu ausgewählten Lebensmitteln gut eingeben.
- Wählt das Tier die LRA, offene Tür-B um die tierischen zugreifen, das Essen gut.
- Entfernen Sie das Tier zu, nachdem sie alle Lebensmittel in das ausgewählte Essen gut gegessen hat und lassen Sie ihn in die Heimat Käfig für 2 min.
- Füllen Sie 10 Choice Prüfungen für jedes Tier und zeichnen Sie des Tieres Wahl (HRA oder LRA auf) in jeder Prüfung.
- Berechnen Sie den Prozentsatz der hohe Belohnung Wahl (HRC) für alle Wahl-Versuche nach jedem Training.
- Nach Abschluss der 14 Routen werden die einzelnen Zeiten durch jede Infrarot-Sensor erhalten im Fenster "Arduino-Schnittstelle" angezeigt.
5. Verzug Training
- Jedes Tier 80 % der HRC in der Diskriminierung Ausbildung (Schritt 4) angekommen, beginnen Sie die Verzögerung Ausbildung von 10 Studien pro Tag für jedes Tier. In diesem Stadium ist Tür-B nach nur 5 s Verzögerung geöffnet werden, wenn das Tier die HRA auswählt.
- Wenn das Tier einen HRC von 80 % am Ende einer Trainingseinheit mit 5 s Verzögerung erreicht, erhöhen die Verzögerung auf 10 s für die nächste Trainingseinheit.
- Sobald das Tier einen HRC von 80 % mit 10 s Verzögerung erreicht hat, erhöhen die Verzögerung auf 15 s für die nächste Trainingseinheit.
- Notieren Sie das Tier Wahl für jeden Versuch, die HRC nach jedem Training zu berechnen.
- Nach Abschluss der Prüfungen werden die einzelnen Zeiten durch jede Infrarot-Sensor erhalten im Fenster "Arduino-Schnittstelle" angezeigt.
Anmerkung 1: Der Timer startet, wenn Sie auf Enterklicken. Die "Time_decision" ist die Zeit nach der Nase-Poke die IRB-1. "Time_left_1" ist die Zeit, wann ein Tier bricht IRB - 1L und "Time_left_2" ist beim IRB - 2L gebrochen ist. Wenn die Verhaltensstörungen Studie mit Elektrophysiologie oder neuronale Bildgebung kombiniert wird (z. B.Kalzium Imaging) Methoden, Filmaufnahmen wird vorgeschlagen, für eine bessere Synchronisation von Verhalten des Tieres auf neuronale Signale.
(6) Elektrophysiologie (Elektrode Herstellung)
- Verwenden Sie Einzel- oder bipolare Elektroden, um das lokale Feld-Potentiale (drängendere) aufzuzeichnen.
Hinweis: Die Verwendung von bipolaren Elektroden wird vorgeschlagen, da es ermöglicht lokale Referenzierung wieder zur Verringerung der Auswirkungen der Lautstärke Wärmeleitung. Daher ist die aufgezeichneten LFP die differentielle Spannung zwischen 2 Elektroden mit einer ca. 200 μm Abstand zwischen den Spitzen. - Um eine bipolare Elektrode, 2 Wolframelektroden zusammenkleben oder wind 2 Edelstahl-Drähte zusammen (in der Regel PFA-beschichtetem Edelstahl-Drähte mit einem Durchmesser von 50 μm verwendet werden).
- Löten Sie die Erdung und Aufnahme Kabel an eine Mini-Steckdose, einen Anschluss für die Elektrophysiologie recording-System werden.
7. Narkose
- Um die Elektroden zu implantieren, Betäuben Sie die Ratten durch eine intraperitoneale Injektion einer Mischung von Ketamin (100 mg/kg) und Xylazin (8 mg/kg), oder durch die Gabe von Isofluran wie in den folgenden Schritten beschrieben.
Hinweis: Isofluran ist durch die verbesserte Steuerung der Narkose Tiefe empfohlen. - Verwenden Sie eine Narkose-Maschine mit einem kontrollierten Sauerstoff und Narkose Dampf fließen.
- Um das Tier von Isofluran zu betäuben, legen Sie sie in die Kammer Induktion und Isofluran mit einer Rate von etwa 4 % und Sauerstoff mit 500-1.000 mL/min auf die Narkose Maschine.
- Die Induktion weiter, bis der aufrichtenden Reflex des Tieres verschwindet.
- 1-2,5 % Isofluran und 300-400 mL/min Sauerstoff die Narkose Wartung-Rate auf der Maschine festgesetzt.
- Wärmekissen mit Isolierung (Watte) auf einem stereotaktischen Gerät zu platzieren und dann das Tier in der stereotaktischen Gerät zu immobilisieren.
- Messen Sie die Höhe der Anästhesie durch Kneifen die Zehen des Tieres.
8. chirurgische Verfahren
- Mit einen elektrischen Rasierer oder eine Schere, rasieren Sie den Kopf des Tieres, wo ist der Schnitt gemacht werden.
- Schrubben Sie den OP-Bereich mit Ethanol und dann mit Povidon-Jod, 4 %.
- Wenden Sie Auge Schmiermittel zum Schutz der Hornhaut des Tieres während der Operation.
- Mit Gewebe Pinzette, ziehen Sie die Haut zwischen Augen und Ohren des Tieres. Mit Schere, schneiden Sie die Haut, die zwischen der Zange eingeklemmt ist und entfernen Sie das Periost.
- Verwenden Sie Wasserstoffperoxid reinigen und Desinfizieren des Schädels.
- Suchen Sie die Position der Einfügemarke Elektrode mithilfe der stereotaktischen Koordinaten und markieren Sie ihn auf den Schädel mit einem wasserfesten Filzstift.
- Handheld-Bohrer ein Loch für die Erdung-Elektrode, einer für die Verankerung des Implantats und ein Loch pro Aufnahme Elektrode zu verwenden.
- Legen Sie die Elektroden mit einer sehr niedrigen Übertragungsrate möglichen kortikalen und subkortikalen Schaden gering zu halten.
- Verbinden Sie die Erdung Elektrode an den Schädel mit einer kleinen Schraube.
- Sichern der Stecker/Steckdose im Ort mit einer dünnen Schicht von dental Acryl Zement.
- Buprenorphin zu injizieren (15 µg/kg subkutan) oder Meloxicam (1-3 mg/kg subkutan) als Schmerzmittel.
- Lassen Sie das Tier in einem Käfig auf einer beheizten Matte zu erholen. Beobachten Sie das Tier mindestens alle 30 min, bis es von der Narkose erholt hat.
9. nach dem Verfahren Training
- Lassen Sie nach der Operation mindestens eine 10-tägige Erholungsphase. Die Tiere einzeln mit freiem Zugang zu Nahrung und Wasser Ad Libitum und auf einer täglichen Basis zu überwachen (siehe Rudebeck, Walton, Smyth, Bannerman und Rushworth7 für weitere Informationen).
- Beginnen Sie nach der Erholung das Tier Ernährung auf 85 % des frei-Fütterung Höhe zu beschränken.
- Trainieren Sie die Tiere in das Labyrinth die Diskriminierung Phase (Schritt 4) erinnern.
- Fahren Sie fort, die Mäuse Umschulung, bis sie 80 % der HRC erreicht haben.
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Representative Results
Die hier vorgestellten Daten ist die aufgezeichneten LFP aus den linken orbitofrontalen Kortex (OFC) und der anterioren cingulären Cortex (ACC) von sechs männliche Wistar-Ratten mit bipolaren Elektroden (der PFA-beschichteter Edelstahl). Tabelle 1 zeigt die Verhaltensstörungen Erwerb Länge für jede Ausbildungsstufe. Die Koordinaten für die Zielregionen von einer Ratte bestimmt waren brain Atlas9 und sind wie folgt: für die AAC, 1,2 mm anterior Bregma, 0,8 mm Lateral der Mittellinie und 2 mm ventralen an den Schädel; und für den OFC 3,5 mm anterior der Bregma, 2,3 mm lateral der Mittellinie bis 5,4 mm ventralen an den Schädel.
Die Aufnahmen waren Bandpass gefiltert (0,01 - 250 Hz), drängendere zu extrahieren und dann bei 1.000 Hz abgetastet. Die Spektralanalyse wurde am drängendere mithilfe der Multi-Kegel10durchgeführt. Verjüngt sich fünf James und ein Zeit-Bandbreite-Produkt von drei wurden verwendet, um die optimale spektrale Konzentration zu erreichen. Zeit-Frequenz Spektrogramme wurden geschätzt mit einem Schiebe-Fenster von 300 ms, die über die Daten bei 5 ms Schritten verschoben wurde. Für eine bessere Beobachtung der Aufgabe-abhängige Modulation der spektralen Mächte und das 1/f macht Skalierung Problem, alle Spektrogramme abzuschwächen wurden Grundlinie normalisiert und in Dezibel dBTf mit = 10log10 (STfStudienfachsf), Wo befindet sich das Spektrum an Zeit t und Frequenz f und mSf STf ist das mittlere Spektrum von allen Zeitpunkten in der Baseline innerhalb einer Frequenz Band11. Die spektrale Kräfte wurden für die Basislinie (300 ms vor der Nase stossen), Stimulus (100 ms), Vorkammer (300 ms vor dem Eintritt in die Kammer) und Kammer (600 ms) Zeitfenster berechnet. Die statistische Auswertung erfolgte mittels einer nicht-parametrischen Permutation-basierten t-test.
Wie in der obersten Zeile der Figur 2Adargestellt, gab es ein Rückgang der Low (4-12 Hz) und hoch (45-85 Hz) Frequenz Befugnisse in der ACC von Anfang bis zum Ende des Reizes. Vergleicht man die Zeit außerhalb der Kammer mit der Zeit in der Kammer, zeigte die Spektralanalyse keine Änderungen an den oszillierenden Aktivitäten (wie in der obersten Zeile der Abb. 2 b) in der ACC.
Niederfrequente Schwingungen in der OFC zeigte auch sinkt der spektralen Befugnisse, während die Tiere das IR Tor näherte; Dies erschien früher (-80 ms) und dauerte länger gegenüber jedoch die niederfrequente Schwingungen in der ACC (50-420ms). Mitte/Hochfrequenz-Band verstärkt (23-100 Hz) in der OFC nach dem Reiz einsetzen (Abb. 2A, untere Reihe). Keine wesentlichen Änderungen wurden in die Vorkammer und Kammer Zeitfenster beobachtet, wenn sie waren im Vergleich zusammen (Abb. 2 b, untere Reihe). Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit bisherigen Erkenntnissen angenommen, dass der OFC und ACC beide sind Beteiligten in der wertorientierten Entscheidungsfindung2,12,13.
Abbildung 1: Schematische eine Testversion in eine Verzögerung-basierte Entscheidungsfindung Aufgabe Wahl. Das Labyrinth misst 60 x 10 cm x 40 cm. Das Feld "Start" ist mit den Start-Arm durch eine versenkbare Tür verbunden. Zwei andere versenkbaren Türen (Tür-A und Tür-B) befinden sich an jedem Ziel-Arm und zusammen machen sie eine Kammer, die Tiere Zugang zu Belohnungen zu verzögern. Tür-A liegt 12,5 cm vom Einstiegspunkt an jedem Arm und Tür-B befindet sich kurz vor dem Essen gut, 5 cm vom Ende des Armes. Eine erhöhte Metall Essen gut, 3 cm im Durchmesser, befindet sich am äußersten Rand jedes Ziel-Arm, 2 cm über dem Boden Labyrinth.
Das Tier befindet sich im Feld "Start" und darf sich zu nähern und Nase-Poke die Infrarot-Tor (IRB-1) den auditiven Reiz ausgelöst, der die HRA Queues (in diesem Bereich, den rechten Arm). Die IRB - 2L und IRB-2R Zeitstempel des Tieres Wahl. Wenn das Tier dreht sich rechts, Tür-A wird geöffnet, um das Tier den Arm (Kammer) geben lassen und sofort, nachdem das Tier tritt geschlossen. Nach 15 s, Tür-B wird geöffnet, um das Tier Zugang zur Belohnung geben. Wenn das Tier wählt Links, abbiegen (Tür-A wird geöffnet, auf der linken Seite), Tür-B wird geöffnet, sobald es die linke Kammer betritt. Die IRB - 3L und IRB-3R Zeitstempel des Tieres Eingang zur Kammer.
Abbildung 2: zeitlichen und spektralen Dynamik der ACC und OFC neuronale Aktivitäten. (A) dieses Panel zeigt Zeit-Frequenz Grundstücke ACC (obere Reihe) und OFC (untere Zeile) neuronale Aktivitäten während eine erfolgreiche hohen Lohn-Diskriminierung. Die spektrale Kräfte sind durch Subtraktion der Post-poking Zeitfenster von der Grundlinie Zeitfenster Grundlinie normalisiert. Der Wert 0 in der Abszisse bezeichnet den Beginn des auditiven Reizes. (B) dieses Panel zeigt Zeit-Frequenz-Parzellen des ACC (obere Reihe) und OFC (untere Zeile) neuronale Aktivitäten wenn das Tier die Kammer betritt. Das Zeitfenster der Kammer wird durch die Vorkammer Zeitfenster normalisiert. Der Wert 0 in der Abszisse bezeichnet die Zeit des Öffnens der Tür-A. Die Farbe Taschen zeigen das Ausmaß der spektralen Änderungen in Dezibel-Skala. Die schwarzen Rechtecke zeigen signifikante Abweichungen von der Chance-Ebene (p < 0,05 durch zwei-doppelseitige Permutationstest). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
| Gewöhnung | Diskriminierung-training | Verzögerung-Training (5 s) | Verzögerung-Training (10 s) | Verzögerung-Training (15) | insgesamt | |
| Ratte 1 | 3 Tage | 15 Tage | 8 Tage | 6 Tage | 5 Tage | 37 Tage |
| Ratte 2 | 3 Tage | 18 Tage | 9 Tage | 6 Tage | 5 Tage | 41 Tage |
| Ratte 3 | 3 Tage | 13 Tage | 7 Tage | 5 Tage | 6 Tage | 34 Tage |
| Ratte 4 | 3 Tage | 15 Tage | 9 Tage | 6 Tage | 6 Tage | 39 Tage |
| Ratte 5 | 3 Tage | 17 Tage | 8 Tage | 7 Tage | 5 Tage | 40 Tage |
| Ratte 6 | 3 Tage | 16 Tage | 7 Tage | 6 Tage | 6 Tage | 38 Tage |
Tabelle 1: Behavioral Variabilität und den zeitlichen Verlauf des Lernens für 6 Ratten.
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Discussion
Nagetiere haben lange in neurowissenschaftlichen Studien verwendet wurde, die sich mit verschiedenen Themen, von kognitiven Fähigkeiten wie lernen und Gedächtnis2,14 und verstärkte Verhalten7,15,16 für die zentrale Steuerung der Organe17,18 und Neuropharmacology19,20. Das vorgeschlagene Protokoll erklärt eine komplexe Verhaltens-Aufgabe geeignet für Experimente mit Elektrophysiologie und Neuroimaging beteiligt. Haben wir beschrieben, die Verzögerung-basierte verstärkte geführte Aufgabe für Ratten, kann aber es angepasst für Mäuse seit Ratten und Mäuse ebenso auf trockenes Land Aufgaben durchführen.
Wir verwendet Nase stossen als Stimulus, um einen Audio-Impuls auszulösen. Hebel-Pressen und anderen Reiz Modalitäten wie visuelle und olfaktorische Reize können jedoch auch sein, einzeln oder gleichzeitig eingesetzt. Die vorgeschlagenen operante Aufgabe hat eine Reihe von Vergünstigungen und Vorteile gegenüber bestehenden nicht-operanten Methoden. Die meisten überzeugend ist die automatische genaue Zeitstempel natürlich die Tiere Entscheidungen, die ansonsten sehr schwierig ist. Die Methode eignet sich besonders gut für Elektrophysiologie und Neuroimaging Studien. Ein weiterer Vorteil ist die räumlichen Komponenten der Aufgabe entfernen die räumliche Gedächtnis Kontrollgruppen erfordern. Als eine sehr anspruchsvolle Aufgabe ist es sehr wahrscheinlich, dass nicht alle Ratten auf das Paradigma durchführen. Ersetzen Sie das Tier, wenn es Verzögerungen in die Entscheidung Zone für mehr als 5 min Leerlauf in den Start-Arm bleibt oder erzeugt höhere Fehler, die Preise im Vergleich zu anderen Tieren in der Gruppe.
In jedem Moment der Entscheidung werden die Kosten und die Werte der keine andere Wahl als gleichzeitig ausgewertet werden. Daher kann die Wahl HRA oder LRA in dieser Aufgabe Ergebnisse von Änderungen in der Codierung der Kosten, in der Codierung des Nutzens oder bei der Kosten-Nutzen-Berechnung sein. Eine Einschränkung der vorgeschlagenen Methode wird nicht in der Lage, zwischen der Codierung Prozessen zu unterscheiden.
Es gibt eine Reihe von Maßnahmen, die ergriffen werden, um den Erfolg bei der Ausbildung der Tiere und ihre elektrophysiologische Signale zu maximieren. Erstens ist es entscheidend, Umgang mit den Tieren vor dem Training. Versuchen sie die Aufnahme-Sessions mit Anschluß die Aufnahme Drähte an das Tier Kopf-Stufe beginnen, zu gewöhnen, so dass sie Ihnen erlauben, ihren Kopf halten. Dies ist sehr wichtig, da selten Tiere werden während dieses Vorgangs ängstlich behandelt und der Kopf-Bühne oder das Aufnahmekabel beschädigen können. In der Regel gut behandelt Tiere sind weniger gestresst, einfacher, mit zu arbeiten, und tendenziell weniger Variable Daten zu produzieren.
Zweitens, Nagetiere hinterlassen eine Vielzahl von Geruchsstoff Cues im Labyrinth (d.h., Pheromon-haltige Urin und Kot, absondern, Pheromone aus ihrer Whisker-Region und in Flüssigkeiten aus ihren Fuß-Pads). Das Labyrinth muss deshalb nach jedem einzelnen Gebrauch und beim Abschluss eines Experiments zur Minimierung der Auswirkungen dieser verbleibende Geruchsstoff Moleküle auf die Testergebnisse abgewischt werden. Ethanol (70 %) ist eine gemeinsame Desinfektionsmittel verwendet, um Test-Equipment zu reinigen. Aber wie viele Desinfektionsmittel hat Alkohol selbst einen Geruch, der Nager Verhalten beeinflussen kann. Stellen Sie daher sicher, dass er vollständig verdunstet ist, vor dem Einlegen eines Tieres in das Labyrinth.
Drittens, obwohl drängendere Lärm unempfindlicher als Stacheln sind, über solide Stecker und ein gut gesichertes Kabel sinkt das Niveau der Bewegung Geräusche. Leicht Besprühen mit Wasser auf dem Boden Labyrinth kann keine statische Elektrizität verringern, die durch die Reibung des Tieres Pelz und der Bodenoberfläche entsteht.
Zusammenfassend kann das Protokoll in diesem Artikel beschriebenen zur Verzögerung aufgrund verstärkter Entscheidungsfindung Experimente zu entwerfen und elektrophysiologische Signale aufnehmen, während das Tier die Aufgabe ausführt.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Acknowledgments
Diese Forschung wurde unterstützt von RMH Neurowissenschaften Stiftung, Australien; der australische Gehirn-Stiftung; Das RACP Thyne Reid Fellowship, Australien; und von einem Projekt aus der kognitiven Wissenschaften und Technologien Rat, Iran, Abbas Haghparast zu gewähren.
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
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