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Behavior

基于 IntelliCage 的阿尔茨海默病多基因模型认知功能的自动、长期行为检测

doi: 10.3791/58009 Published: August 4, 2018

Summary

本文介绍了一种基于 IntelliCage 系统的阿尔茨海默病遗传模型认知评估的协议, 它是一种具有操作性调节的高通量自动化行为监测系统。

Abstract

多种因素--如衰老和基因--往往与认知下降有关。基因改良的小鼠认知衰退模型, 如阿尔茨海默病 (AD), 已成为一个有希望的工具来阐明的基础机制和促进治疗进展。一个重要的步骤是验证和定性的预期行为异常的模型, 在广告, 认知下降的情况下。对实验动物进行长期行为调查, 研究衰老的影响需要研究人员的大量努力。IntelliCage 系统是一种高吞吐量和经济高效的小鼠测试电池, 它消除了日常人类处理的需要。在这里, 我们描述如何利用该系统的长期分型的基因阿尔茨海默病模型, 特别是关注的认知功能。实验采用重复的测试电池来评估空间学习和执行功能。这种具有成本效益的年龄依赖性分型使我们能够确定基因在各种认知方面的瞬态和/或永久性影响。

Introduction

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过去十年中, 神经元疾病动物模型的发展提供了对其基础的机械理解, 以促进治疗进展1,2,3。高通量行为测试电池在遗传动物模型中的应用是研究人类疾病的基本机制和药物治疗鉴定的一种启发式的探索工具。用于长期观察衰老和/或痴呆模型的研究测试电池传统上迫使实验室消耗大量的专门人力和时间。家庭网箱监测系统将是一项成本效益高的战略, 因为这将降低人类行为观察的成本。一些研究小组开发了自动化的基于视觉的工具, 帮助单个个体在456的小型家庭笼子中的行为分型。然而, 这种方法限制了社会互动, 测试环境的大小, 以及包括认知功能在内的各种行为措施。IntelliCage 是第二代家庭网箱监测系统, 旨在在一个社会家庭笼中执行各种认知任务。重要的是, 这种方法可以消除日常处理, 使我们能够进行长期的行为监测和评估的认知功能, 它可以消除对专门的实际处理的要求, 并使高重现性数据采集7。在这里, 我们描述的长期分型和有效性的基因小鼠模型的阿尔茨海默病 (AD) 已产生最近8,9,10使用自动家庭网箱监测系统。一个测试电池, 包括空间学习和执行功能的评估, 反复执行在多个年龄点 (9–12和14–17月老)。这个年龄依赖性的分型使我们能够确定基因在不同认知方面的瞬态和/或永久性影响。我们发现, 一些广告模型显示了一些认知方面的瞬态和永久性表型, 在长期分析中, 使用了自动化的家庭笼监测系统10。因此, 利用家庭网箱监测系统进行的自动化研究对各种认知功能障碍模型的长期行为分型和验证具有很高的效益和成本效益。

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Protocol

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所有的程序都得到了机构动物护理和使用委员会的批准, 他们是根据山本理脑科学研究所的动物实验指南进行的。

1. 设置设备

注: 自动家庭笼监控系统概述见图 1。每个系统 (39 cm x 58 cm x 21 cm) 包含一个微处理器和四个角落室, 每个有两个水瓶和一个环形天线, 用于检测植入到动物体内的转发器的射频识别 (图 1A)。微处理器的标识号由旋转选择器 (硬件地址) 定义 (图 1B)。微处理器的标识号不应重叠。每个角落的两个门由计算机控制, 用于操作调节 (图 1C)。通常, 每个笼子可以评估多达12只老鼠 (见图 2作为小组住房的例子)。使用更多的老鼠是可以接受的。然而, 我们应该确保小鼠不会过度战斗, 而且他们在执行强有力的竞争任务时不会过度拥挤。

  1. 通过 CAN 电缆串行连接到计算机上的笼子。
  2. 将电池电缆连接到微处理器中的插头 (通电)。然后, 所有的指示灯都应该打开几秒钟, 所有的门都应该移动。如果指示灯不关闭或门不移动, 则拔下电源线并 replug (不良的电气连接可能导致操作不正常)。
  3. 确保滑动门正确打开和关闭。如果门不正确移动, 检查连接到黑色手臂的小磁铁。如果这个问题经常发生, 考虑把磁铁粘在手臂上。
  4. 继续检查整个实验门的条件 (至少每天一次)。
  5. 打开电脑。

2. 软件

注意: 自动家庭笼监控系统的软件 ("设计器"、"控制器" 和 "分析器") 的所有三组件都被设计成图形用户界面 (图 3)。在实验过程中, 用户可以轻松地控制或添加各种功能。

  1. 使用 "设计器" 制作实验文件
    注意: "设计器" 用于生成和编辑实验文件 (系统上的程序), 用于执行各种实验协议和测试系统状态 (图 3A)。一个实验文件嵌入了动物列表、硬件设置和多个实验协议。用户还可以通过与作者联系获得已发布的日志协议。
    1. 创建动物列表
      1. 定义条件。建立实验大设计, 包括以下参数: 1) 主题小鼠的数量, 2) 基因线 (或治疗组), 3) 性 (雄性动物, 雌性动物或两者) 的数量, 和 4) 要使用的笼子的数量。
      2. 在中央工具栏中选择适当的转发器类型 (DataMars 或 Trovan)。
      3. 设置 "组"。在 "组" 面板中, 分别按 "组" 窗口中的 "绿色加号 (+)" 或 "红十字 (x)" 按钮添加或删除实验组 (i. e, 基因型或治疗)。
      4. 设置 "群集"。使用 "群集" 函数可以通过定义正确的、不正确的和中性的角和边来平等地操作子群。
        注意: 访问、nosepoke 和舔事件 (所有行为任务的主要数据) 都与定义相关联。此设置是空间学习任务所必需的。在整个实验中, 每个动物所定义的星团保持不变。例如, 在一个用于位置首选项 (PP) 任务或位置首选项反转 (PPR) 的群集中, 一个拐角被定义为正确 (可水访问), 并且三个角被定义为不正确 (不可用水)。此外, 群集还可以使用 "链接" 功能链接到另一组。
      5. 分配变量, 包括 "名称"、"标记" (转发器 ID)、"性别"、"组" 和 "群集"。
      6. 保存和粘贴动物名单, 选择 "出口动物", "进口动物"... 在 "文件" 菜单栏中复制动物列表进行另一项实验。
    2. 在 "设置" 选项卡中设置硬件. 使用 "设置" 选项卡中的相应 ID 号 (硬件地址) 设置所有系统. 将 "设计器" 一节中的地址数对应于实际地址数。
    3. 在 "IntelliCage" 选项卡中构建实验协议
      1. 使用以下头和下标签 ("模块" 和 "选项" 选项卡) 在 "IntelliCage" 选项卡中构建实验协议。
      2. 通过单击 "模块" 选项卡 (图 3A), 在 "模块空间" 中设计实验结构。若要添加新模块, 请按 "模块" 选项卡中的 "添加" (绿色加号按钮)。
        注: 有四种不同类型的组件, 即 "任务"、"Utils"、"记者" 和 "事件"。通常, 实验从触发事件开始, 即 "访问"、"Nosepoke" 或 "饮酒"。若要选择触发器事件, 请从 "事件" 部分拖动相应的单位来定义起始符号。随后, 要设置某些执行器的输出 (如开门), 请将单元从 "任务" 部分 (例如, "门"、"指示灯" 和 "空气") 中拖动。
      3. 将 "单位" 部分中显示的单位拖动到 "模块空间" 中。
        注意: 再次, 用户可以从作者那里获得已发布的协议 (作为实验文件), 并通过导入新的动物列表重用这些文件。用户不必制作所有模块。
      4. 要制作一个 nosepoke 适应模块 (图 6A), 将 "门" 单元从 "任务" 部分、"门" 和 "定时器" 单元从 "Utils" 部分拖拽, 并将 "访问" 和 "Nosepke" 单元从 "事件" 部分拖动到 "模块空间" 中。
      5. 将 Nosepoke 单元 "上" 线上的 "任意" 链接到门单元中的 "in"。将 "退出" 连接到 "门" 单元中的 "关闭"。将 "门" 中的 "出" 链接到 "定时器" 单元中的 "激活"。链接 "出" 在门打开的 "门" 单位。将 "定时器" 单元中的 "出" 链接到 "门" 单元中的 "关闭"。将 "期间" 设置为 "计时器" 部分中的 5000 (毫秒)。
        注: "门" 单元用于控制序列的输入和输出。在打开状态 ( 默认状态 ) 中 , 连接到输出的序列将作。相比之下, 在 "关闭" 状态下, 连接到输出的序列将被停止。可以指定打开速率的概率 (图 6A图 8A图 9A)。"模块选择器" 用于在同一实验期间随机或在某一特定序列中更改模块。例如, 在串行反应时间 (系统) 任务中, 使用模块选择器 (设置 "RandomExcludeDefault" 模式) 与 "访问" 单元的 "端" 线相连 (图 8A ), 在访问的每一端随机切换模块 (可变延迟长度)。)."拆分器" 单元将用于将输入信号定向到拐角的指定一侧。对于更复杂的模块 (如在 "已完成" 或 "延迟贴现" (DD) 任务中使用的), 这是必需的, 需要特定方的操作。例如, 在 DD 任务中, 只有一方 (加糖方) 将以延迟打开 (图 9A)。
      6. 在 "选项" 选项卡中定义笼中门的初始状态. 指定在非饮用会话中关闭的所有门作为 PP 或 PPR 任务的典型初始状态。
      7. 在 "选项" 选项卡中设置时间安排。模块在特定的时间点进行了更改, 并执行了 "日模式" 窗口中定义的操作。
        注: "日模式" 部分可用于设置实验时间窗口。通常, 夜间时间, 活动阶段的老鼠, 是用来评估行为的认知任务。应该注意的是, 任务的持续时间可能会影响到水的摄入量。如果工期在相对容易的任务中较长, 则在时间窗口结束时的性能可能由于满意而降低。因此, 需要仔细设置时间窗口。
  2. 使用 "控制器" 运行实验
    1. 通过按 "控制器" 中 "设置" 部分中的 "实验" 按钮来加载实验文件。
    2. 通过按 "控制器" (中心右侧部分) 的 "开始" 按钮运行实验。
    3. 监视和可视化系统和鼠标的当前状态。
      注意: 行为事件的解释如下: 访问, 进入一个角落 (由热传感器检测);nosepoke, 把鼻子放到角落里的洞里 (用红外线光束探测到, 并可分为左右 nosepoke);舔, 舔, lickometer 检测 (计数为接触时间和频率)。
    4. 仔细检查系统的状态, 特别注意提醒。
      警告: 错误的动物标签 (转发器号码) 将在日志中报告, 即使实际的标签号码是正确的 (i. e., "未注册的标签 ***", "存在信号没有天线注册")。这可能是由于使用了即将过期的转发器。但是, 这个错误不是一个严重的问题。在这种情况下, 应该重新检查消息中标识的动物是否可以被检测到。由于长时间没有访问或饮酒而造成的错误将显示为, 例如, "** (动物 ID) 在过去720分钟内没有进行任何访问" (图 3B)。仔细检查可能导致此类错误的几种可能性。最严重的情况是动物已经死了。第二个最严重的可能性是, 该动物的检测系统存在问题 (转发器无法正常工作, 或者已经掉出)。第三种可能性是动物只是不活跃。如果动物没有在整个24小时内进行任何访问, 实验者应考虑将动物从笼子中移除, 因为它的健康状况。一个严重的问题, 没有一个错误的指示是失败的门关闭 (几乎总是由于问题与磁铁在门上)。这导致了一个不适当的饮酒角的产生。要检查这个问题, 所有的门的条件应检查在一个非饮酒的会话至少一天一次。在出现此问题时获取的数据不能用于分析 PP、PPR、工作时间或 DD 任务。
    5. 通过按 "控制器" 上的 "停止" 按钮, 将所有行为事件与时间和动物信息的标记一起输出 (图 3B)。
  3. 使用 "分析器" 进行数据处理
    1. 使用 "分析器", 分析和可视化数据。
    2. 将时间作废数据导出为 Excel 文件 (图 3C)。"图表" 选项卡中显示的图形结果有助于了解数据。在 "数据" 选项卡中, 数据排列在多个列中, 可以使用任何参数对其进行排序和筛选。

3. 动物制剂

  1. 使用15克以上的动物 (2 月或更长的年龄)。
    注: 如果动物小于15克, 多个老鼠可以同时访问一个角落, 导致数据收集失败。老年动物应仔细监测, 以确保他们能够跳到角落里, 爬上饲养者。一些年龄较大的小鼠或带有基因突变的小鼠可能因无法进入水或食物而死亡。
  2. 减少潜在的侵略风险。
    注意: 即使使用雌性小鼠, 在开始实验之前, 最好还是把所有的老鼠放在笼子里, 在年轻的时候 (也就是1 月的年龄)。在笼中使用雄性小鼠时, 应获得一条鼠标线的轮廓, 特别是在攻击性方面。
  3. 在异氟醚吸入麻醉下, 将射频识别转发器 (消毒, 针包括) 植入 dorso 颈部的小鼠体内 (图 4)。
    1. 将鼠标放在腔内进行麻醉诱导。
    2. 将氧气流量计调整到0.8 至1.5 升/分和异氟醚蒸发器, 至2.0 至2.5%。
    3. 在呼吸速率变慢后从感应腔释放鼠标 (约5% 滴)。
    4. 用口罩维持麻醉。
    5. 将眼膏应用于眼睛, 防止眼部干燥。
    6. 捏和提起肩胛后部周围的皮肤, 以创建一个口袋。
    7. 用70% 乙醇将注射部位浇灭, 以尽量减少将毛发引入皮下的空间。然后, 插入注射针通过与脊柱平行的皮肤。
    8. 将微晶片弹出。
    9. 通过皮肤捏住微晶片, 保持肩胛骨间的空间。
    10. 慢慢地取出针。继续捏这个区域几秒钟以提供止血。
    11. 如果针插入不当, 使用后管理疼痛缓解。
    12. 从麻醉中释放老鼠。
    13. 将鼠标放在恢复笼中并监视它, 直到它们醒来并移动。避免将鼠标留在无人看管的情况下。
    14. 将鼠标返回到主笼子, 一旦它已经完全流动。
    15. 检查植入转发器与转发器读取器至少1周。
      注意: 植入转发器的位置对于识别是绝对关键的 (见图 2)。不要将转发器垂直插入颈部;这可能导致动物的脊髓受到严重的伤害。转发器有时会在几个小时或几天后脱落。检查转发器是否使用转发器读取器工作。在可选的, 植入转发器再次, 如果它脱落;然而, 重复植入可能导致人工行为的改变。检查到期日期。过期转发器将经常传输错误的信号, 导致数据丢失。
  4. 将动物引入笼子, 用转发器读取器检查在小鼠体内植入的转发器。如果未检测到转发器, 则移除鼠标。

4. 运行实验

注意: 老鼠喂养的广告随意与标准鼠标周, 并保持与合成床上用品, 每1或2周改变, 取决于任务的时间表。在空间学习任务中避免改变床上用品, 特别是最初的时间。灯在08:00 和20:00 之间。实验模块按科学问题依次执行。实验时间表如图 5所示。

  1. 一般活动
    注意: 老鼠按顺序适应笼子里的环境使用三实验条件: 自由适应, 动物能总容易地进入角落的水瓶 (一天到1星期适应通常被考虑足够);在那里, 老鼠可以在每 nosepoke 到角落门前面的洞 (3 天到1周的适应通常被认为足够的时候) 进入5秒的水瓶;和饮酒疗程的适应, 老鼠可以在一天的特定时间内进入水瓶。
    1. 为 FA、警校和 DSA 任务准备实验文件。
    2. 在 "控制器" 中运行 FA 任务。
    3. 定期测量访问量、nosepokes 和/或舔集的次数, 作为一般活动的指标。
    4. 在 "控制器" 中运行该任务。
    5. 在 "控制器" 中运行 DSA 任务。
      注意: 许多学习范式需要适应饮酒会话。要设置 DSA 的时间安排, 请使用两个不同的实验模块: 默认 (用于缺水) 会话和饮酒会话。老鼠无法进入水瓶, 因为在缺省模块中 nosepoke 后什么也没有发生。饮酒疗程与警校的训练单元相同。"设计器" 中 "选项" 选项卡中定义的时间安排可以转换为由另一个模块定义的非饮酒会话。
  2. 空间学习和记忆任务
    注意: PP 任务用于评估空间学习 (通常是5–7天)。在 PP 任务中, 小鼠在四个角 (一个正确的角和三个不正确的角) 的三处获得水的机会有限。因此, 在饮酒期间, 动物们必须去某个角落喝水。PPR 任务用于评估灵活性或 compulsivity, 并能够流畅地改变行为 (通常为5-7 天)。在 PPR 任务中, 小鼠只能用在 PP 任务中的正确角的相反角落里的水来访问。
    1. 为 PP 和 PPR 任务准备实验文件。通过在 "设计器" 的 "动物" 选项卡中设置 "簇" (通常为1-4 个角) 来定义鼠标的正确角 (参见图 6A, 底部)。为了避免在一个角落的交通拥挤, 把四角均匀地分配给所有的老鼠。
    2. 在控制器中运行 PP 任务。
    3. 评估时间课程的空间学习表现, 数字和正确 nosepokes 的百分比。
      注意: 当前版本的 PP 任务更注重空间学习, 而不是空间记忆, 因为任务不需要不同试验之间的时间间隔。要更多地关注空间内存, 请考虑使用位置回避 (PA) 任务或空间任务的未定义的新版本, 利用试验之间的特定时间间隔。
    4. 在 "控制器" 中运行 PPR 任务。
    5. 根据时间路线、数量和正确 nosepokes 的百分比来评估灵活性或 compulsivity。
      注意: PPR 数据的解释需要仔细判断。PPR 任务的初始性能强烈依赖于 PP 任务中的性能。这是因为 PPR 任务依赖于干扰或改变行为的必要性。因此, 如果 PP 任务的性能接近100% 正确, PPR 的性能就会特别差。灵活性可以被认为是执行职能的11,12,13
    6. 评估 PA 中的空间恐惧记忆。
      注: PA 任务包括4连续会话: 习惯 (1 天);调理 (空气粉扑在 nospoke 以后被介绍在预定义的角落的任何边 [不正确的 nosepoke], 天 2);24 h 断裂在测试笼子外面 (老鼠被安置回到他们的正常家庭笼子, day3);将小鼠放回试验笼中, 无空气吹气 (天 4–10)。
      1. 为 PA 准备实验文件。
      2. 运行习惯 (1 天)。
      3. 运行调理 (2 天)。
      4. 把老鼠带到正常的家庭笼子里, 保持24小时 (day3)。
      5. 把老鼠带回测试笼, 运行测试协议 (4–10天)。
      6. 评价厌恶空间学习的基础上不正确的 nosepokes 的比例在空调日 (2 天), 厌恶空间记忆的基础上, 在返回到测试笼 (3 天), 和灭绝学习的基础上, 在天4–10。
  3. 执行功能评估 (冲动、注意和 Compulsivity)
    1. 工作任务
      注意: 此过程以前更详细地描述了1014。在这组任务中, 所有四个角都以同样的方式操作, 每天24小时。该课程由两个培训班 (培训1和 2) 和两个测试课程 (测试1和 2) 组成。在第一次训练课程 (训练 1) 中, 动物被训练了解黄色 LED 灯是 nosepoke 的开始信号。LED 灯总是在初始 nosepoke 后立即闪烁 (延迟设置为0秒)。
      在第二次培训课程 (培训 2) 中, 延迟设置为在0.5、1.0、2.0 和4.0 之间随机变化。在此期间, 过早的反应没有任何后果 (培训前)。任何 nosepoke 在延迟期间被认为是过早的反应, 而第一个 nosepoke 时, 门被打开 (5 s) 被认为是正确的反应。在第一个测试会话 (用于评估冲动的测试 1) 中, 第一个 nosepoke 定义正确的一侧, 并启动一个延迟周期 (根据任务阶段的不同, 0.5–4.0 s), 然后在特定时间段内打开黄色指示灯 (刺激持续时间 =2.0 秒, 具体取决于任务阶段)。门然后打开。延迟期后的第一个 nosepoke 打开门 (5 秒), 并将其算作正确的 nosepoke, 而在延迟期内的任何 nosepoke 被认为是过早 nosepoke。第二个测试会话中有几个修改 (测试 2, 用于评估注意)。在启动刺激 (0.2–1.0 s, 稍短于第一次测试) 后, 老鼠提供了一个时间段期间, nosepokes 被允许 (有限的持有, 通常 2 s)。门打开 (5 s) 在正确 nosepoke 以后, 是第一个 nosepoke 在有限的举行期间。Nosepokes 在有限的保留以后被考虑作为被省去的 nosepoke 并且不导致任何变动在结果。误差分为三类: 过早 nosepoke、省略 nosepoke 和遗漏 (仅限第一 nosepoke)。注意测试要求有能力注意 LED 闪光灯 (定义的持续时间的刺激持续时间) 以及适度快速反应 (定义的持续时间限制)。试验的时间过程如图 7所示。
      1. 准备实验文件以完成任务。
      2. 运行培训 1 3 天。
      3. 运行培训 2 7 天。
      4. 运行的测试 1 (冲动) 7 天。根据以下公式计算冲动:
        Equation 1
        其中 P 为过早 nosepoke 试验 (或不正确 nosepoke 的数量), T 是总试验的数量 (第一 nosepoke 的数量)。
      5. 运行测试 2 (注意) 7 天。使用以下公式计算精度 (被视为注意的性能指示器):
        Equation 2
        其中 C 是正确的 nosepoke 试验的数量 (正确的第二 nosepokes 的数量), T 是总试验的数量 (第一 nosepokes 的数量), O 是遗漏试验的数量 (第二个 nosepoke 的试验的数量), 并且 P 是过早的数量nosepoke 试验 (或在有限持有之前的第二个不正确 nosepoke 的数量)。
    2. DD 任务
      注意: 这是一个简单的选择任务, 在那里动物选择要么等待喝甜水 (SW, 0.5% 糖精或10% 蔗糖) 与延迟或饮用正常的水没有延迟。所选一侧的门打开, 而另一侧的门保持闭合。SW 和正常水被分配在所有角落的右边或左边相同地。DD 任务计划包括培训和测试会话。在训练课程中, 老鼠可以在没有等待时间的情况下访问 SW 和水。这样, 老鼠就会发展他们对 SW 的偏爱。在测试会话中, 等待时间每天增加 (i. e, 0, 1, 2,..., 8 秒)。通过使多个模块呈现不同的延迟长度 (0、1、2、.、8 s), 并在 "模块" 和 "选项" 区域 (日模式) 中设置 "链接", 每天的延迟会依次增加。在这项任务中, 所有四个角都以同样的方式运行, 每天24小时。
      1. 准备 DD 任务的实验文件。
      2. 定义 SW 的一侧 (在所有拐角的左右两侧)。
      3. 用含有 SW 的瓶子替换已定义的边上的水瓶。
      4. 运行训练课程, 训练动物在规定的两侧饮用 SW, 5–7天不延误。
      5. 计算偏好指数, 定义为在 SW 一侧舔或 nosepoking 与舔或 nosepokes 总次数的比值。因此, 将包含 SW 的边的首选项索引计算为:
        Equation 3

        Equation 4
        前者的指标更多地集中在行动结果上, 而后者则侧重于选择行为。
        注: 在训练结束时, 确保大多数小鼠优先选择与 SW (> 90% 为基于舔数的索引, > 80% 为第一个基于 nosepoke 的索引) 的两侧。
      6. 随后, 运行 DD 任务的测试会话9天 (延迟0到8秒)。
      7. 评估的时间路线的变化的偏好向一侧与 SW 评估 compulsivity。
  4. 数据分析
    1. 使用 "分析器" 打开存档, 并将所有数据导出到 Excel 文件中。如果数据量相当大, 最好对数据进行筛选 (i., 提取用于空间任务的饮酒会话, 并提取第一和第二 nosepokes 的任务)。

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Representative Results

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在我们以前的研究中, 通过10的自动化家庭网箱监测系统的实验, 检测出 AD 模型中年龄依赖性的认知缺陷。他们的广告模式在 PP 的表现是完整的年轻成人和老科目;然而, PPR 的表现明显和逐渐受损 (图 6)。在适应阶段观察一般行为或焦虑也很重要, 因为这些特质可能影响认知15。广告模型没有显示任何严重异常的访问, nosepoke, 舔数字在法, NP 和 DSA 会议。因此, 广告模型可能具有较低的灵活性。

为了评估执行功能, 记录了在广播和 DD 中的行为表现。旧的广告模型 (NL G F) 在最后阶段缺乏准确性 (测试 2) (图 8)。促进 compulsivity 观察的年轻成人和老对象的 NL-G F 小鼠 (图 9B, 顶部)。有趣的是, 尽管 compulsivity 的小鼠在年老时有了增加, 但它与野生型小鼠 (图 9B, 底部) 相比, 有了很大的提高。这是一个例子的瞬态表型的 NL F 突变。

Figure 1
图 1: 自动家庭笼监控系统的组件.(A) 系统概览。(B) 连接器的位置。(C) 带有操作门的转角室。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 2
图 2: 研究小组住房的例子.通常, 每笼使用12只老鼠。在使用四组 (三种遗传模型和一种野生型) 的情况下, 每 IntelliCage 的三只老鼠被认为是足够的。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 3
图 3: 系统的软件.(A) "设计师" 是用来制作实验文件的。左边: 动物名单部分包括动物和小组定义的信息。右: 模块空间用于定义实验操作。(B) "控制器" 可用于运行、监测和记录实验。左边: 一个笼子的状态工作与显示动物的参观, nosepoke 和舔在四个角落。右: 如果出现一些问题, 将显示报警窗口。(C) 分析仪可用于处理和输出由控制器获取的数据。左边: 所有数据被标记以动物、环境在笼子之内和时间的信息。筛选将有助于进一步分析 Excel 或其他分析软件。权利: 访问的时间线 (也 nosepoke 或舔) 可以单独地显示。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 4
图 4: 转发器植入.(A) 转发器 (DataMars) 的微晶片。(B) 转发器植入 (transpondering) 的侧面图。避免导致脊髓损伤。(C) 转发器的最高视图。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 5
图 5: 实验的时间线为认知评估与自动家庭笼监测系统.对认知评估的测试电池进行了两次 (第一组, 9–12月大; 第二组, 14–17月), 然后进行了评估一般活动的实验 (第三组 [18 月大])。该电池被指定用于评估多个认知领域 (由颜色-红色表示: 一般活动;蓝色: 空间学习和记忆;绿色: 执行功能), 在确认和描述预期的认知缺陷方面具有优势。法: 自由适应;Nosepoke 适应;每日生活津贴: 饮酒会话适应;PP: 地方偏爱;PPR: 地方偏爱逆转;连续反应时间 (冲动和注意);避免; 安置:延迟贴现。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 6
图 6: PP 和 PPR 任务的实验设计和代表性结果.(A) 顶部, 是 PP 或 PPR 的范例模块设计。底部, 正确的拐角设置被改为在 PPR 的相反一侧。(B) 在年龄较大的情况下, AD 模型中的空间反转学习的赤字 (NL F)。数据被表示为平均标准误差 (SEM)。∗ < 0.05;∗∗ < 0.01。颜色表示比较组: 蓝色: NL vs 重量;红色: F 与重量;绿色: F 与重量。此数字已从参考10修改。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 7
图 7: 完成任务的试验流程.左: (imp) 的试验流程。第一个 nosepoke 定义正确的一侧, 并启动一个延迟周期 (0.5–4.0 s), 之后, 黄色指示灯将打开。门然后打开。右: 试验流程。第一个 nosepoke 定义正确的一侧, 并启动延迟周期 (2.0 s), 之后, 黄色指示灯在较短的时间内打开 (0.2–1.0 s)。老鼠被提供一个时间期间在期间 nosepokes 被允许 (有限的举行, 2 s)。门打开 (5 s) 在正确 nosepoke 以后, 是第一个 nosepoke 在有限的举行期间。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 8
图 8: 实验设计和工作任务的代表性结果.(A) 用于系统的模块设计实例。(B) 特定于老年的 AD 模型的注意力下降。数据被表示为平均值. ∗p < 0.05;∗∗ < 0.01。颜色表示比较组: 蓝色: NL vs 重量;红色: F 与重量;绿色: F 与重量。此数字已从参考10中修改。请单击此处查看此图的较大版本.

Figure 9
图 9: DD 任务的实验设计和代表性结果.(A) DD 任务的模块示例。(B) 在青年和老年人的广告模式 (compulsivity) 中促进了这方面的宣传。这是表型的一个例子。另一方面, compulsivity 在另一个广告模型中短暂增加 (NL F)。数据被表示为平均值. ∗p < 0.05;∗∗ < 0.01。颜色表示比较组: 蓝色: NL vs 重量;红色: F 与重量;绿色: F 与重量。此数字已从以前的工作10中进行了修改。请单击此处查看此图的较大版本.

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Discussion

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本文介绍了在转基因 AD 模型中, 采用自动家庭笼监控系统进行长期认知行为分析的方法。最关键的一步是在适当位置植入转发器。在执行植入之前, 确保转发器的过期日期没有通过。第二个重要的问题是, 每天检查系统的运行情况, 特别是作为一个小课题, 在研究期间可能会变得更加严重 (i.、堆积门、跌落式转发器、不良电连接)。.).第三, 必须能够解决问题, 因为在整个实验计划中可能会发生很多事情。

本文介绍了认知评估的基本任务包。这些任务是通过引用常规的行为测试产生的, 但它们不能完全模仿常规测试。例如, 已完成的任务不设置选择模式。五选择序列选择任务 (5CSRTT), 一个工作模式的任务, 通常是在一个房间内进行 9, 5 或3孔, 以测量精度16,17, nosepoke。我们的团队以前试图实施一个选择版本的, 但老鼠没有学习规则在相当长的时间内 (2 周或以上)。该系统的使用者应了解差异, 并仔细讨论数据。

另一个问题是对重复测量的限制。正如前面的研究18所提到的, 第一个是重复实验不能简单地比较年龄的影响。我们观察到, 第二个 PA 测试的数据未能复制 AD 模型10中的内存损伤。所有基因型的表现都比第一次 PA 测试差得多。这种差异可能来自年龄差异或适应厌恶刺激 (以前 PA 任务的经验)。实验者应注意重复效应, 并考虑任务的顺序。为了克服厌恶刺激在第二次 PA 试验中的适应性, 最好使用更强的气吹刺激或添加一些新的环境刺激, 如不同类型的床上用品或声音19

各研究人员一直在为202122232425的自动化家庭网箱监测研究开发新的方法和协议, 26、支持软件使用开源库27。因此, 系统的可能性已经扩大。最后, 该系统为长期检测提供了自动化高通量行为筛选, 用于研究广泛的认知功能, 有利于分型和验证疾病模型。

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Disclosures

没有宣布利益冲突。

Acknowledgments

我们感谢嫂子安藤在摄影材料方面的帮助。这项研究得到了援助资助的探索性研究 (jsp KAKENHI 赠款号 16K15196)。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
IntelliCage TSE Systems - Parchased in 2011 or later
PC Dell Inspiron 580s -
Display Dell SI75T-WL -
ALPHA-dri Shepherd Specialty Papers - Standard bedding
Aron Alpha (Krasy Glue) 2 g Toagosei (Krasy Glue) #04612 Cyanoacrylates for gluing magnet and blak arm
Handheld Transponder Reader BTS-ID R-560 Transponder reader, which reads both Trovan and DataMars
Transponder DataMars T-VA, T-VAS, or another series Basic package of transponders and implanters
Diamond Grip Plus Ansel Microflex DGP-INT-M Experimental glove
Isoflurane Pfizer 1119701G1092 -
Vaporizer for small animals DS Pharma Biomedical SF-B01 Facemask included
Neo-Medrol Pfizer 006472-001 Eye ointment
Ethanol (70%) - - -
Excel Microsoft 00202-51382-15524-AA928 For data analysis

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基于 IntelliCage 的阿尔茨海默病多基因模型认知功能的自动、长期行为检测
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Masuda, A., Kobayashi, Y., Itohara, S. Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer's Disease, Using IntelliCage. J. Vis. Exp. (138), e58009, doi:10.3791/58009 (2018).More

Masuda, A., Kobayashi, Y., Itohara, S. Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer's Disease, Using IntelliCage. J. Vis. Exp. (138), e58009, doi:10.3791/58009 (2018).

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