Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

Otomatik, Alzheimer hastalığının IntelliCage kullanarak, birden çok genetik modellerinde bilişsel işlevler için uzun vadeli davranış tahlil

doi: 10.3791/58009 Published: August 4, 2018

Summary

Bu kağıt edimsel Klima otomatik yüksek üretilen iş davranış izleme sistemi IntelliCage sistemini kullanarak Alzheimer hastalığı genetik modelleri için bilişsel değerlendirme için bir protokol açıklar.

Abstract

Multipl faktörler — yaşlanma ve genler gibi — sık bilişsel gerileme ile ilişkilidir. Alzheimer hastalığı (Ah), gibi bilişsel gerileme genetiği değiştirilmiş fare modelleri temel mekanizmaları aydınlatmak ve tedavi edici gelişmeler teşvik için umut verici bir araç haline gelmiştir. Doğrulama ve modelleri, reklam, bilişsel gerileme söz konusu olduğunda beklenen davranış anormallik karakterizasyonu bir önemli adımdır. Uzun vadeli davranışsal araştırma araştırmacılar gelen talep önemli çabalar yaşlanma etkisini incelemek için laboratuvar hayvanların. Günlük insan işleme gereksinimini ortadan kaldıran bir yüksek işlem hacmi ve düşük maliyetli test pil fareler için IntelliCage sistemidir. Burada, biz nasıl sistem içinde bir genetik Alzheimer hastalığı modelinin fenotipleme uzun süreli kullanıldığında tarif özellikle bilişsel işlevler üzerinde duruluyor. Deneme kayma öğrenme ve yönetim işlevleri değerlendirmek testlerin tekrarlanan pil kullanır. Bu düşük maliyetli yaş bağımlı fenotipleme genler geçici ve/veya kalıcı etkileri çeşitli bilişsel yanları hakkında tanımlamak için bize izin verir.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Hayvan modellerinde nöron hastalığı geliştirme son on yılda bunların temelinde ve tedavi edici gelişmeler1,2,3teşvik için mekanik anlamak sağlamıştır. Genetik hayvan modellerinde yüksek üretilen iş davranış testi pil uygulamadır insan hastalıklarının temel mekanizmaları ve kimlik ilaç araştırmak için bir sezgisel araştırma aracı. Araştırma testi piller yaşlanma uzun vadeli gözlem için uyarlanmış ve/veya demans modelleri geleneksel olarak laboratuvarlar özel insan gücü ve zaman büyük miktarlarda tüketmek zorunda. İnsanlar tarafından davranış gözlem maliyetini azaltmak gibi bir ev-kafes izleme sistemi maliyet-etkin bir strateji olacaktır. Bazı araştırma ekipleri tek bir bireyin davranış fenotipleme bir küçük ev kafes4,5,6' yardımcı otomatik görme gücü-esaslı araçları geliştirdik. Ancak, bu tür yöntemleri sosyal etkileşim, test ortamları boyutunu ve çeşitli bilişsel fonksiyonları arasında davranış önlemleri sınırı. IntelliCage sosyal ev kafese çeşitli bilişsel görevlerini gerçekleştirmek için tasarlanmış bir ikinci nesil ev-kafes izleme sistemidir. Önemlisi, bu yöntem her gün o sağlar bize uzun vadeli davranış bilişsel işlevler değerlendirilmesi ile izleme gerçekleştirmek için işleme ortadan kaldırabilir ve özel pratik kullanım gereksinimini ortadan kaldırmak ve son derece tekrarlanabilir etkinleştirmek veri alma7. Burada, biz uzun vadeli tarif fenotipleme ve doğrulama Alzheimer hastalığının olmuştur (AD) genetik fare modellerinde oluşturulan son zamanlarda ev-kafes otomatik izleme kullanarak8,9,10 sistem. Değerlendirmeler kayma öğrenme ve yönetim işlevleri dahil, bir test pil art arda birden çok yaş noktalarda (9 – 12 ve 14 – 17 aylık) gerçekleştirildi. Bu yaş bağımlı fenotipleme genler geçici ve/veya kalıcı etkileri çeşitli bilişsel yanları hakkında tanımlamak izin verdi. Bulduğumuz bazı reklam modelleri geçici ve kalıcı fenotipleri otomatik ev-kafes izleme sistemi10kullanarak uzun vadeli analizde test çeşitli bilişsel yönlerini gösterdi. Böylece, ev-kafes izleme sistemi kullanarak otomatik çalışma yararlı ve uzun vadeli davranış fenotipleme ve doğrulama bilişsel işlev bozukluğu çeşitli modelleri için düşük maliyetlidir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Tüm yordamları kurumsal hayvan tarafından kabul edildi ve bakım Komitesi kullanın ve hayvan deneme için RIKEN beyin bilim Enstitüsü esaslarına göre yapılmıştır.

1. ayar aparatı

Not: Otomatik ev-kafes izleme sistemi genel bakış Şekil 1' de gösterilen. Her sistem (39 cm x 58 cm x 21 cm) bir mikroişlemci ve her biri olan iki su şişeleri ve hayvanlar (Şekil 1A) implante transponderler radyo frekans kimliği tespit için halka anten dört köşe odaları içerir. Kimlik numaraları mikroişlemci döner seçici (donanım adresleri) tarafından tanımlanan (Şekil 1B). Mikroişlemci kimlik numaraları değil üst üste. Her köşede iki kapı edimsel Klima (Şekil 1 c) için kullanılan bilgisayarlar tarafından kontrol edilir. Genellikle, her kafes (Grup konut örnek olarak bkz: Şekil 2 ) 12'ye kadar fareler değerlendirebilirsiniz. Fareler daha çok sayıda kabul edilebilir kullanmaktır. Ancak, bir fareler aşırı savaşmazsan güçlü rekabetçi görevleri gerçekleştirdiğinizde onlar aşırı kalabalık değil emin olmanız gerekir.

  1. Kafesleri seri olarak CAN kablolar aracılığıyla bir bilgisayara bağlayın.
  2. Mikroişlemci (güç açık) fişler için pil kabloları bağlayın. Tüm LED'ler sonra bir kaç saniye için açık olması ve tüm kapıları hareket etmeliyiz. LED açmayın ya da kapıları hareket etmiyor, çıkarın ve elektrik kablosunu tekrar baslatin (kötü elektrik bağlantıları neden olabilir yanlış işleyen).
  3. Sürgülü kapılar açık ve doğru bir şekilde yakın olun. Kapıları doğru hareket etmiyor, siyah koluna bağlı küçük mıknatıslar kontrol edin. Bu sorun sık sık oluşuyorsa, mıknatıs kolu yapıştırma göz önünde bulundurun.
  4. Kapıları deneyler (günde en az bir kez) boyunca koşullarını kontrol etmeye devam.
  5. Çevirmek belgili tanımlık PC.

2. yazılım

Not: Tüm üç bileşenleri otomatik ev-kafes izleme sistemi için yazılım ("Tasarımcı", "Denetleyici" ve "Analyzer") grafik kullanıcı arabirimleri (Şekil 3) tasarlanmıştır. Kullanıcıların kolayca kontrol veya deneme sırasında çeşitli işlevler ekleyebilirsiniz.

  1. "Tasarımcı" kullanarak dosyaları deneme yapma
    Not: "Tasarımcı" oluşturmak ve deneysel dosyalar (Programlar sistemdeki) çeşitli deneysel protokoller gerçekleştirmek için ve sistem (Şekil 3A) durumunu test etmek için düzenlemek için kullanılır. Bir deneysel dosyasını hayvan listesi, donanım ayarını ve birden çok deneysel protokol gömer. Kullanıcılar da yayımlanan günlük iletişim kuralları yazarlar ile iletişim kurarak elde edebilirsiniz.
    1. Hayvan listesi oluşturma
      1. Koşulları tanımlayın. Aşağıdaki parametreleri içerir deneysel büyük tasarım oluşturmak: 1) konu fareler, 2) genetik çizgiler (veya tedavi grupları) sayısı sayısı 3) seks (erkek hayvanlar, dişi hayvanlar veya her ikisi) ve 4) kafes sayısı kullanılacak.
      2. (DataMars veya Trovan) uygun transponder türü merkezi araç çubuğunda seçin.
      3. "Gruplar" ayarlayın. "Gruplar" Masası'ndaki Ekle/Kaldır deneysel grupları (i.e., genotip veya tedavi) basarak "yeşil artı (+)" veya "kırmızı çarpı işareti (x)" düğme "Gruplar" penceresinde, anılan sıraya göre.
      4. "Kümeler" ayarlayın. Alt gruplar eşit doğru yanlış ve tarafsız köşelerinde ve yanlarında tanımlayarak çalıştırmak için "Küme" işlevini kullanın.
        Not: Ziyaret, nosepoke ve yalamak olaylar, herhangi bir davranış görevler için ana veri tanımı ile ilişkili tüm vardır. Bu ayar kayma öğrenme görevler için gereklidir. Her hayvan için tanımlanmış kümeleri deneme boyunca aynı kalır. Örneğin, bir küme yer tercih (PP) görev veya yer tercih ters (PPR) için bir köşeye doğru olarak (su erişilebilir) tanımlanır ve üç köşe olarak yanlış (su-ulaşılmaz) tanımlanır. Buna ek olarak, küme başka bir "Bağlantı" işlevini kullanarak bağlanabilir.
      5. "Adı", "Etiket" (transponder ID), "Seks", "Grup" ve "Küme" gibi değişkenler atayın.
      6. Kaydetmek ve hayvan listeleri "Hayvanlar"... ihracat ve "Alma hayvanlar"... başka bir deney için hayvan listeleri çoğaltmak için "Dosya" menü çubuğunda seçerek yapıştırın.
    2. "Kur" sekmesini Set up tüm sistemlerinde karşılık gelen kimlik numaralarına (donanım adresi) karşılık adres adres gerçek sayısı için "tasarımcı" bölümündeki "Kur" sekmesini kullanarak donanımda ayarlayın.
    3. "IntelliCage" sekmesinde deneysel protokoller inşa
      1. Deneysel iletişim kuralları aşağıdaki baş ve alt sekme (sekmeler) "Modül" ve "Seçeneği" kullanarak "IntelliCage" sekmesinde oluşturmak.
      2. "Modülü alanı" deneysel yapılarda (Şekil 3A) "Modül" sekmesini tıklatarak tasarım. Yeni modül eklemek için "Ekle" (yeşil artı düğmesini "Modül" sekmesinde) tuşuna basın.
        Not: Bileşenleri, yani "Görevler", "Utils", "Gazeteciler" ve "Olaylar" dört farklı türü vardır. Genellikle, bir deney tetikleyici olay, yani "Ziyaret", "Nosepoke" veya "İçme" başlıyor. Tetik olayı seçmek için başlangıç işareti tanımlamak için etkinlikler bölümünden ilgili birimi sürükleyin. Daha sonra "Görev" bölümünden birimleri (örneğin Kapı açılış) belirli aktüatörler için çıkış ayarlamak için sürükleyin (Örn., "Kapı", "Neden" ve "Hava").
      3. "Birim" bölümünde "Modülü uzaya" gösterilen birimler, sürükleyin.
        Not: Yine, kullanıcılar yayımlanmış protokolleri (deneysel dosyaları olarak) yazarlardan edinebilir ve yeni hayvan listesi alarak dosyaları yeniden. Kullanıcılar tüm modülleri yapmak zorunda değil.
      4. Nosepoke uyum (NPA) modülü (Şekil 6A) için "Kapı" birim "Görevler" bölümüne, "Kapı" ve "Zaman" birim "Utils" bölümünde ve "Olaylar" bölümünden "Ziyaret" ve "Nosepke" birim "Modülü uzaya" sürükleyin.
      5. "Herhangi bir" kapı biriminde Nosepoke birimi "In" için "ON" satırındaki link. "Dışarı" "Kapı" ünitesinde "Yakın" bağlantı. "Dışarı" "Çekim" ünitesinde "Harekete geçirmek" için "kapısında" bağlantı. "Dışarı" "Kapı" birimindeki açık kapıya bağlantı. "Dışarı" "Kapı" ünitesinde "Kapatmak" için "Zaman" biriminde bağlantı. "Dönem" Zamanlayıcı bölümünde (ms) 5000 ayarlayın.
        Not: "Gate" birim giriş ve çıkış sırası denetlemek için kullanılır. "Açık" durumda (varsayılan durum), "Çıkış" bağlı sıra ameliyat olacak. Buna ek olarak, "Yakın" durumda çıktısına bağlı sıra durdurulacak. Açılış fiyatı olasılığı olabilir belirtilen (Şekil 6A, Şekil 8Ave Þekil 9A). "Modülü seçici" modülleri deneysel dönemde rasgele veya belirli bir sırayla değiştirmek için kullanılır. Seri tepki süresi (SRT) görev, örneğin, modülleri (değişken gecikme uzunlukları) rastgele modülü (Şekil 8A "Ziyaret" birim "Son" satırına bağlı seçici ("RandomExcludeDefault" modunu ayarlama) kullanarak ziyaret her ucundaki anahtarlanır ). "Kırık" birim köşe belirlenen bir tarafı için bir giriş sinyali yönlendirmek için kullanılır. Bu işlem belirli bir tarafın gerektiren daha karmaşık modülleri için SRT veya gecikme indirim (DD) görev kullanılanlar gibi gereklidir. Örneğin, DD görev, yalnızca bir taraf (şekerli taraf) bir gecikmeyle (Þekil 9A) açılır.
      6. Kapıları ilk durumunu belirt "Seçenekler" sekmesini kafeslerde PP veya PPR görevler için tipik ilk durum olarak sigara içme oturum kapatılması için bütün kapıları tanımlayın.
      7. Planlandığı gibi zamanında "Seçenekler" sekmesinde ayarlayın. Belgili tanımlık ölçü birimi belli zaman noktalarda değiştirilir ve "Gün desen" penceresinde tanımlanan eylem gerçekleştirilir.
        Not: "Gün desen" bölümü deneysel zaman penceresi ayarlamak için kullanılabilir. Tipik olarak, gece saat aktif faz fareler, bilişsel görevleri davranışını değerlendirmek için kullanılır. Bu görevin süresini su alımı miktarını etkileyebilir fark. Süre nispeten kolay görevler uzun ise, memnuniyeti sonunda zaman pencerenin performansı düşebilir. Böylece, zaman penceresi dikkatli bir şekilde ayarlanması için gereklidir.
  2. "Denetleyicisi" kullanarak deneme gerçekleştirme
    1. "Deney"... basarak Deneysel dosyasını yüklemek düğmesini "Denetleyici" "ayarlama" bölümünde.
    2. Deneme, "Denetleyici" (Merkezi doğru bölümü) "Başlat" düğmesine basarak çalıştırın.
    3. İzlemek ve geçerli durumunu sistem ve fareler görselleştirin.
      Not: Aşağıdaki gibi davranışsal olaylar açıklanmıştır: ziyaret, bir köşeye (termal sensör tarafından tespit); girme nosepoke, burun deliği iç köşe (kızılötesi ışın tarafından algılanır ve sol ve sağ nosepoke bölünmüş); koyarak yala, (kişi zaman ve frekans olarak sayılır) lickometer tarafından algılanan yalıyor.
    4. Dikkatle özellikle dikkat edilecek noktalar dikkat sistem durumunu denetleyin.
      Dikkat: gerçek etiket numarası doğru olsa bile hatalar nedeniyle bir yanlış hayvan etiketi (transponder numarası) günlüğüne bildirilir (i.e., "kayıtsız etiketi ***", "Durum sinyal anten kayıt olmadan", vs.). Bu dolmak üzere bir transponder kullanımı nedeniyle olabilir. Ancak, bu hata ciddi bir sorun değil. Bu durumda, bir iletide tanımlanan hayvan algılanabilir tekrar kontrol. Hatalar nedeniyle bir ziyareti veya içki olmadan uzun süre görüntülenir Örneğin olarak, "*** (hayvan kimliği) did değil yapmak herhangi bir ziyaret sırasında son 720 dakika" (Şekil 3B). Böyle hatalarına neden birkaç olasılıktan dikkatle kontrol edin. Hayvan çoktan öldü en ciddi durumdur. İkinci en ciddi olasılık var (haberleşme cihazını çalışmıyor, ya da düşmüş) hayvan için algılama sistemi ile ilgili bir sorun var. Üçüncü ihtimal hayvan etkin sadece değildir. Hayvan bir genelinde 24 saat süreyle herhangi bir ziyaret yapmak değil deneyci onun sağlık durumu nedeniyle kafes hayvan kaldırılıyor dikkate almalısınız. Bir hata göstergesi yok ciddi bir sorun (hemen hemen her zaman nedeniyle kapı mıknatıslar sorunları) kapatmak için kapı başarısızlıktır. Bu uygunsuz bir içki köşesi oluşturulmasında sonuçlanır. Bu sorun denetlemek için tüm kapılar şartları bir sigara içme oturumu sırasında günde en az bir kez kontrol edilmelidir. Bu sorun olmadığı durumlarda alınan veri s, PPR, SRT veya DD görevleri analiz için kullanılamaz.
    5. Etiketi ile tüm davranış olayları zaman ve hayvan bilgi için "Kumanda üzerindeki" (Şekil 3B) "Stop" düğmesine basarak çıktı.
  3. "Analyzer" kullanarak veri işleme
    1. "Analyzer" kullanarak, analiz ve verileri görselleştirin.
    2. Zaman binned veri Excel dosyaları (Şekil 3 c) olarak dışa aktarma. "Grafik" sekmesinde gösterilen grafik sonuçları verileri anlaşılmasını kolaylaştırabilir. "Veri" sekmesinde, verileri birden fazla sütunlar içinde düzenlenir ve sıralanabilir ve herhangi bir parametre kullanarak filtre.

3. hayvan hazırlık

  1. Hayvanlar üzerinde 15 g (2 ay yaşında veya daha büyük) kullanın.
    Not: hayvanlar 15 g küçüktür, birden çok fareler bir köşe aynı anda, veri toplama hatası önde gelen ziyaret edebilirsiniz. Yaşlı hayvanlar köşeleri atlamak ve besleyici tırmanmak mümkün olduklarından emin olmak için dikkatle izlenmelidir. Su veya gıda erişemediği bazı büyük fareler veya genetik mutasyonlar motor bozuklukları sergilenmesi ile fareler ölebilir.
  2. Saldırganlık potansiyel riskini azaltır.
    Not: Dişi fareler kullanırken bile genç yaşta (yani, 1 ay yaşında) birlikte bir kafes içinde tüm fareler konut deneyi başlatmadan önce başlamak daha iyidir. Bir profil fare satırının özellikle göre saldırganlık, erkek farelerin kafeste kullanırken alınmalıdır.
  3. Radyofrekans kimlik transponder (steril, iğne dahil) subkutan isoflurane inhalasyon anestezi (Şekil 4) altında dorso-servikal bölgede fareler içine implant.
    1. Anestezi indüksiyon için odasında fareyi getirin.
    2. Oksijen akış ölçer için 0,8 2.0 %2.5 1, 5 L/dak ve isoflurane vaporizatör için ayarlayın.
    3. Solunum hızı olduktan sonra yavaş indüksiyon odası üzerinden fare düğmesini bırakın (yaklaşık % 5 damla).
    4. Bir yüz maskesi ile anestezi korumak.
    5. Oftalmik merhem gözler için göz kurutma önlemek için geçerlidir.
    6. Çimdik ve deri bir cep oluşturmak için scapulae arka bölümünü kaldırın.
    7. Enjeksiyon yeri saç giriş subkutan uzaya en aza indirmek için % 70 etanol ile ıslatın. Daha sonra omurga için paralel deri yoluyla enjekte iğne yerleştirin.
    8. Mikroçip subkutan dışarı atmak.
    9. Mikroçip arası skapular yer tutmak için deri yoluyla çimdik.
    10. İğneyi yavaşça geri alıyorum. Alan hemostaz sağlamak birkaç saniye için çimdik devam ediyor.
    11. Sonrası yönetim ağrı kesici iğne yanlış takılmış kullanın.
    12. Anestezi üzerinden fare düğmesini serbest bırakın.
    13. Fare kurtarma kafese koyun ve uyan ve hareket kadar izlemek. Fare katılımsız bırakmamak.
    14. Tamamen ayaktan haline gelmiştir sonra fare ev kafese dönün.
    15. İmplante transponder transponder okuyucu ile en az 1 hafta için kontrol edin.
      Dikkat: İmplante transponderler konumunu kesinlikle için kimlik önemlidir (bkz. Şekil 2). Transponder dikey boyundan eklemek değil; Bu neden olabilir, hayvanlar hayvan spinal kord ciddi yaralanma alırsınız. Transponder bazen birkaç saat veya gün sonra dökülmeye. Transponder transponder okuyucu kullanarak çalışıp çalışmadığını kontrol edin. İçinde isteğe bağlı, dışarı; düşerse transponder tekrar implant Ancak, yeniden tekrarlanan implant yapay davranış değişikliğine neden olabilir. Bitiş tarihini gözden geçirin. Süresi dolan transponder verileri eksik kaynaklanan yanlış sinyalleri sık aktarır.
  4. Hayvanlar kafesin içine tanıtmak ve transponder transponder okuyucularını kullanma farelerde implante kontrol edin. Transponderler değil algılanırsa fareyi kaldırın.

4. koşma deneyler

Not: Fare ad libitum standart fare chow ile beslenen ve her 1-2 hafta görev zamanlamaya bağlı olarak değişik sentetik yatak takımları ile yapılmaktadır. Yatak kayma öğrenme sırasında özellikle ilk 1-2 gün değiştirmekten kaçının. 08:00 ve 20:00 arasında ışıklar. Deneysel modüller sırasıyla bilimsel sorular göre gerçekleştirilir. Deneysel zamanlamayı Şekil 5' te gösterilmektedir.

  1. Genel etkinliği
    Not: Fareler sırayla üç deneysel koşullar kullanarak kafes ortamına adapte olmuşlardır: ücretsiz adaptasyon, nerede hayvanlar her zaman erişebilir su şişeleri köşelerinde liberal (habituation 1 hafta için bir gün normal olarak kabul edilir yeterli); NPA, nerede fareler için 5 su şişeleri erişebilir kapıları (habituation genellikle yeterli sayılır 1 hafta 3 gün); köşelerinde önünde deliklere her nosepoke sonra s ve içme oturum fareler, günün belirli bir saatinde su şişeleri erişebileceği uyum.
    1. SK, NPA ve DSA görevler için deneme dosyaları hazırlayın.
    2. SK görev "Denetleyicisi" çalıştırın.
    3. Ziyaret, nosepokes ve/veya düzenli aralıklarla dizin genel faaliyet olarak yalama bölüm günlük veya sirkadiyen etkinlik sayısını ölçmek.
    4. NPA görev "Denetleyicisi" çalıştırın.
    5. DSA görev "Denetleyicisi" çalıştırın.
      Not: Birçok öğrenme paradigmaları içme oturum için adaptasyon gerektirir. DSA için saat zamanlamayı ayarlamak için iki farklı deneysel modülü kullanır: (su yoksunluk için) varsayılan oturum ve içme oturum. Varsayılan modülünde bir nosepoke sonra hiçbir şey olmuyor çünkü fareler su şişeleri erişemez. İçme oturum NPA modülü için aynıdır. "Tasarımcı" sekmesinde "Seçeneğini" olarak tanımlanan zaman çizelgesi sonra sigara içme oturumuna başka bir modül tarafından tanımlanan geçiş yapabilirsiniz.
  2. Kayma öğrenme ve bellek görevleri
    Not: PP görevi kayma öğrenme (genellikle 5-7 gün) değerlendirmek için kullanılır. PP görevde, farelerin su üç dört köşe (doğru köşelerinden ve üç yanlış köşeler) erişiminiz sınırlanır. Böylece, hayvanlar su içme oturumları sırasında içmek için belirli bir köşesini ziyaret etmek olurdu. PPR görev esneklik veya compulsivity ve davranış, akıcı bir şekilde (normalde 5-7 gün) değiştirme yeteneği değerlendirmek için kullanılır. PPR görevde, fareler sadece su s görev içinde belgili tanımlık doğru köşe olarak kullanılan ters köşe erişebilirsiniz.
    1. S ve PPR görevler için deneme dosyaları hazırlayın. Fareler için doğru köşeleri "Kümeler" (genellikle 1-4 köşe her) ayarlayarak "Tasarımcı" "Hayvan" sekmesi belirleyin (bkz: Şekil 6A, alt). Bir köşesinde yoğun trafik önlemek için tüm fareler için dört bir yanına düzgün ayrılamadı.
    2. PP görev alanında denetleyicisini çalıştırın.
    3. Zaman ders, sayıları ve doğru nosepokes yüzdesi üzerinde kayma öğrenme performansını değerlendirmek.
      Not: görev does değil istemek farklı denemeler arasında bir zaman aralığı olarak PP görev geçerli sürüm daha kayma kayma bellek yerine, öğrenmeye odaklanır. Kayma bellek üzerinde daha fazla odaklanmak için yer kaçınma (PA) görev veya belirli zaman denemeler arasındaki boşlukları kullanır kayma görev tanımsız bir yeni sürüm kullanmayı düşünün.
    4. PPR görev "Denetleyicisi" çalıştırın.
    5. Esneklik veya compulsivity zaman ders, sayısı ve doğru nosepokes yüzdesi dayalı değerlendirmek.
      Not: Birkaç dikkatli kararlar PPR verileri yorumlayabilmek gerekir. İlk PPR görev performansını güçlü performans s görev bağlıdır. Bunun nedeni PPR görev girişim veya davranışını değiştirmek için gerekliliği üzerinde dayanır. Bu nedenle, PP görev performansını % 100 doğru yakın ise PPR performansını özellikle zayıf olabilir. Esneklik yönetim işlevleri11,12,13biri kabul edilebilir.
    6. Kayma korku bellek PA değerlendirmek
      Not: PA görev 4 sürekli seans oluşur: habituation (gün 1); Merkezi Klima (Hava-puf nospoke önceden tanımlanmış köşe [yanlış nosepoke], herhangi bir tarafını, sonra giriliyor 2. gün); 24 saat mola (geri onların normal ev-kafes, day3 fareler yerleştirilir) test kafes dışında; Fareler geri hava-puf (gün 4 – 10) olmadan test kafes içine yerleştirerek.
      1. Deney dosyaları PA için hazırlayın
      2. Habituation (gün 1) çalıştırın.
      3. Klima (2 gün) çalıştırın.
      4. Fareler normal ev kafesler alıp 24 saat (day3) devam.
      5. Fareler geri test kafese götür ve test protokolü (gün 4 – 10) çalıştırın.
      6. Değerlendirmek yanlış nosepokes oranı üzerinde Klima günündeki (2 gün) caydırıcı kayma öğrenme, caydırıcı kayma bellek test kafes (3 gün) dönüş günü dayalı ve yok olma öğrenme gün 4-10 dayalı.
  3. Yönetim işlevi (dürtüsellik, dikkat ve Compulsivity) değerlendirilmesi
    1. SRT görevleri
      Not: Bu yordam daha önce daha fazla ayrıntı10,14' te tanımlanmıştır. Görevleri bu kümesinde, tüm dört köşe aynı şekilde, günde 24 saat çalışır. SRT iki eğitim toplantıları oluşur (SRT-eğitim 1 ve 2) ve iki test oturum (SRT-Test 1 ve 2). İlk eğitim oturumunda (SRT-eğitim 1), hayvanlar sarı LED ışık bir nosepoke için bir başlangıç sinyali olduğunu öğrenmek için eğitilmiştir. LED ışıklar her zaman hemen ilk nosepoke sonra flash (gecikme 0 olarak küme s).
      İkinci eğitim oturumunda (SRT-eğitim 2), 0,5, 1,0, 2,0 ve 4.0 arasında rastgele değiştirmek için gecikme ayarla s. Bu dönemde, hiçbir sonuç (öncesi eğitim) erken yanıt var. Gecikme süresi boyunca herhangi bir nosepoke kapı açıldığında ilk nosepoke ise erken bir yanıt olarak kabul edilir (5 s) doğru bir yanıt olarak kabul edilir. İlk test oturumunda (SRT-Test 1, dürtüsellik değerlendirmek için kullanılan), ilk nosepoke takmamaya tanımlar ve bir gecikme süresi başlatır (0,5-4,0 s, görev faz bağlı olarak), sonra hangi sarı LED'ler belirli bir süre için açık olduğundan (uyarıcı süresi = 2.0 s, görev faz bağlı olarak). Kapıyı daha sonra açılır. Gecikme süresi Kapı açıldıktan sonra ilk nosepoke (5 s) ve gecikme süresi boyunca herhangi bir nosepoke erken nosepoke olarak kabul edilir iken doğru bir nosepoke sayılır. İkinci test oturumunda (SRT-Test 2, dikkat değerlendirmek için kullanılan) birçok değişikliği vardır. Bir uyarıcı başladıktan sonra (0.2-1.0 s, ilk test biraz daha kısa), fareler bir zaman dilimi boyunca nosepokes izin verilmektedir (sınırlı tutmak, genellikle 2 s). Kapılar açık (5 s) sadece doğru bir nosepoke sonra hangi sırasında sınırlı tutun ilk nosepoke olduğunu. Sonra sınırlı tutun olarak kabul edilen Nosepokes nosepoke ihmal ve herhangi bir değişiklik sonucu yol değil. Hataları üç tipe ayrılır: erken nosepoke, ihmal nosepoke ve ihmal (ilk nosepoke). Dikkat testi (uyarıcı süresi süresi tarafından tanımlanan) LED birden parlamak ve orta derecede hızlı yanıt (sınırlı tutma süresi tarafından tanımlanan) fark yeteneği gerektirir. Zaman ders deneme Şekil 7' de gösterilmektedir.
      1. SRT görevler için deneme dosyaları hazırlayın.
      2. SRT-eğitim 1 3 gün boyunca çalıştırın.
      3. SRT-eğitim 2 7 gün boyunca çalıştırın.
      4. SRT-Test 1 (dürtüsellik) 7 gün boyunca çalıştırın. Dürtüsellik aşağıdaki formüle göre hesaplar:
        Equation 1
        Burada P erken nosepoke deneme sayısı (veya yanlış nosepoke sayısı) ve T toplam denemeler (ilk nosepoke sayısı) sayısıdır.
      5. SRT-Test 2 (dikkat) 7 gün boyunca çalıştırın. (Hangi ilgi için bir performans göstergesi olarak kabul edilir) doğruluk hesaplamak aşağıdaki formülü kullanarak:
        Equation 2
        burada C doğru nosepoke denemeler (doğru ikinci nosepokes sayısı) sayısıdır, T toplam denemeler (ilk nosepokes sayısı) sayısıdır, O ihmal denemeler (ikinci bir nosepoke eksik deneme sayısı) sayısıdır ve P erken sayısıdır nosepoke denemeler (veya sınırlı tutun önce ikinci yanlış nosepoke sayısı).
    2. DD görev
      Not: Bu bir basit seçim nerede hayvanlar bir gecikmeyle (SW, % 0.5 sakarin veya % 10 sükroz) şekerli su içmek için beklemek ya da bir gecikme olmadan normal su içmek için seçin iş. Karşı tarafta kapı kapalı kalırken seçilen yan kapıyı açar. SW ve normal su her köşesinden sağ veya sol taraf aynı şekilde ayrılır. DD görev zamanlama eğitim ve test oturumları içerir. Eğitim oturumunda, fareler SW ve su bir bekleme süresi olmadan erişebilirsiniz. Böylece, fareler onların tercihi Batı tarafına gelişecektir. Test oturumlarında günlük bekleme süresi artar (i.e., 0, 1, 2,..., 8 s). Gecikmeler sırayla her gün birden çok modülü farklı gecikme uzunluğu sergilenmesi yaparak artırmak (0, 1, 2,..., 8 s) ve "Köprü" "Modül" ve "Seçenekler" alanlarında (gün desenler) ayarlama. Bu görev, tüm dört köşe aynı şekilde, günde 24 saat çalışır.
      1. DD görev için deneysel dosyasını hazırlama.
      2. SW (tüm köşe sağ veya sol taraf) tarafında tanımlayın.
      3. İçeren şişelerde ile tanımlanmış kenarlarında su şişeleri yerine SW.
      4. 5-7 gün boyunca içecek SW herhangi bir gecikme ile tanımlanmış kenarlarında hayvan yetiştirmek eğitim oturumu çalıştırın.
      5. Yalama veya nosepoking yalıyor veya nosepokes toplam sayısı için Batı tarafındaki oranı olarak tanımlanır tercih endeksi hesaplanır. Tercih dizin içeren SW böylece olarak hesaplanır tarafı için:
        Equation 3
        veya
        Equation 4
        Eski dizin daha ikinci odak daha üstünde seçim davranış sırasında eylem sonuçları üzerinde duruluyor.
        Not: çoğu fare tercihen SW ile taraf seçtiğinizden emin olun (> % 90 sayı tabanlı yalama dizin için > ilk nosepoke tabanlı dizin % 80'i) eğitim sonunda.
      6. Daha sonra DD görev test oturumu 9 gündür (gecikme 0-8 s) çalıştırın.
      7. Zamanlı kurs compulsivity değerlendirmek için tercihi SW ile yana doğru değişimin değerlendirmek.
  4. Veri Analizi
    1. Açık belgili tanımlık "çözümlemek" kullanarak arşivler ve tüm verileri Excel dosyaları olarak dışa aktarın. Veri miktarı oldukça büyük miktardır, verilere filtre uygulamak daha iyi olur (i.e., kayma görevler için içme oturum ve SRT görevler için birinci ve ikinci nosepokes özü).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Bizim önceki çalışmada, Yaş bağımlı bilişsel açıkları reklam modelleri kullanarak otomatik ev-kafes izleme sistemi10deneyler tarafından tespit edildi. Performanslarını reklam modelleri PP genç yetişkinler ve büyük konularda olduğu gibi; Ancak, PPR performansında önemli ölçüde ve giderek oldu Engelliler (Şekil 6). Genel davranış ya da anksiyete gibi özellikleri biliş15etkileyebilir çünkü uyum aşamasında gözlemlemek önemlidir. Reklam modelleri brüt anormallikleri ziyaret, nosepoke ve yalama numaraları SK, NP ve DSA oturumlarında belli etmedi. Böylece, reklam modelleri alt esneklik olabilir.

Yönetim işlevleri değerlendirmek için SRT ve DD davranış performans kaydedildi. Büyük reklam modelleri (NL-G-F) doğruluk SRT (SRT-Test 2) (Şekil 8) son aşamasında yoksun. Kolaylaştırılmış compulsivity gözlenen genç yetişkinler ve NL-G-F farelerin eski konular (Şekil 9B, üst). İlginçtir, yaşlılığında genç yetişkinler, olan NL-F farelerin compulsivity bir artış olsa da, farelerde vahşi-tip (Şekil 9B, alt) karşılaştırılabilir oldu. NL-F mutasyon geçici fenotip örneğidir.

Figure 1
Şekil 1: otomatik ev-kafes izleme sisteminin bileşenleri. (A)sistem genel bakış. Bağlayıcılar (B) konumu. (C) köşesi operant kapıyla odası. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 2
Şekil 2: örnek çalışma grubu konut. Genellikle, kafes başına 12 fareler kullanılır. Dört gruba (üç genetik model ve bir vahşi-tipi) kullanarak söz konusu olduğunda, Grup IntelliCage başına başına üç fare yeterli kabul edilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 3
Şekil 3: system yazılımı. (A) "Tasarımcı" deneysel dosyaları oluşturmak için kullanılır. Sol: Hayvan liste bölümü hayvan ve grup tanımlarını bilgilerdir. Sağ: Modülü yer deneysel işlem tanımlamak için kullanılır. (B) "Denetleyici" Çalıştır, monitör ve kayıt deneyler için kullanılabilir. Sol: Bir kafesin hayvanların ziyaret, nosepoke, görüntüleme ve dört köşe kısımlarda yalama çalışma durumu. Sağ: bazı sorunlar ne varsa Alarm windows görünür. (C) Analyzer işlemek ve denetleyici tarafından alınan veri vermek için kullanılabilir. Sol: Tüm verileri hayvan, kafes ve zaman içinde ortamda bilgiler ile etiketlenir. Filtreleme daha fazla analiz Excel veya diğer analitik yazılım yardımcı olacaktır. Sağ: Zaman-içini kaplamak, tek tek ziyaret (Ayrıca nosepoke veya yalıyor) gösterilebilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 4
Şekil 4: Transponder implantasyon. Transponder (DataMars)(a)mikroçip. (B) yan transponder implantasyon (transpondering) görüntüleyin. Neden yaralanma omurilik üzerinde kaçının. (C) haberleşme cihazını üstten görünüm. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 5
Şekil 5: zaman-line otomatik ev-kafes izleme sistemi ile bilişsel değerlendirme için deneyler. Bilişsel değerlendirme için test pil iki kez gerçekleştirildi (1 set, 9-12 ay eski; ve 2 ayarlar, 14 – 17 aylık) sonunda genel etkinliğini değerlendirmek için deneyler tarafından takip (3 set [18 aylık]). Bu pil birden çok bilişsel alan değerlendirmek için tayin edilen (renklerle gösterilen — Kırmızı: genel faaliyet; Mavi: kayma öğrenme ve hafıza; Yeşil: yönetim işlevi), bu doğrulama ve beklenen bilişsel açıkları karakterizasyonu avantajları vardır. FA: Ücretsiz uyum; NPA: Nosepoke uyum; DSA: Oturum adaptasyon içme; PP: Yer tercih; PPR: Yer tercih ters; SRT: Seri reaksiyon zamanı (dürtüsellik ve dikkat); PA: Yer kaçınma; DD: Gecikme indirim. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 6
Şekil 6: deneysel tasarım ve s ve PPR görevleri temsilci sonuçlarını. (A)Top, PP veya PPR için bir örnek modül tasarımı. Alt doğru köşe ayarı PPR karşı tarafında değiştirilir. (B) açıkları kayma ters büyük yaşta elde edildi bir reklam modeli (NL-G-F) öğrenme içinde. Verileri ortalama ± standart hata demek (SEM) ifade edilir. ∗p < 0,05; ∗∗p < 0,01. Rengi belirtir karşılaştırma grupları: mavi: NL vs WT; Kırmızı: NL-F vs WT; Yeşil: NL-G-F vs WT. Bu rakam başvuru10değiştirildi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 7
Şekil 7: SRT görevleri akışının duruşma. Sol: SRT (IMP) deneme akışı. İlk nosepoke takmamaya tanımlar ve bir gecikme süresi başlatır (0,5-4,0 s), sonra da sarı LED yanar. Kapıyı daha sonra açılır. Sağ: SRT (att) deneme akışı. İlk nosepoke takmamaya tanımlar ve bir gecikme süresi başlatır (2.0 s), sonra da sarı LED'ler daha kısa sürede açık olduğundan (0.2-1.0 s). Fareler sırasında nosepokes için izin verilen bir zaman dilimi ile sağlanır (sınırlı tutmak, 2 s). Kapılar açık (5 s) sadece doğru bir nosepoke sonra hangi sırasında sınırlı tutun ilk nosepoke olduğunu. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 8
Şekil 8: deneysel tasarım ve SRT görevleri temsilci sonuçlarını. (A) SRT için bir örnek modül tasarımı. (B) dikkat düşüş bir reklam modeli büyük yaşta özgüdür. Verileri ortalama ± SEM ∗p olarak ifade edilen < 0,05; ∗∗p < 0,01. Rengi belirtir karşılaştırma grupları: mavi: NL vs WT; Kırmızı: NL-F vs WT; Yeşil: NL-G-F vs WT. Bu rakam başvuru10değiştirildi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 9
Şekil 9: deneysel tasarım ve DD görev temsilcisi sonuçlarını. (A) modülü DD görev için bir örnek. (B) compulsivity genç ve eski çağ reklam modeli (NL-G-F) kolaylaştırdı. Bu fenotip örneğidir. Öte yandan, compulsivity geçici başka bir reklam modeli (NL-F) yükseltilmiştir. Verileri ortalama ± SEM ∗p olarak ifade edilen < 0,05; ∗∗p < 0,01. Rengi belirtir karşılaştırma grupları: mavi: NL vs WT; Kırmızı: NL-F vs WT; Yeşil: NL-G-F vs WT. Bu rakam önceki çalışma10değiştirildi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Bu kağıt genetiği değiştirilmiş reklam modelleri uzun vadeli bilişsel ve davranışsal deneyleri için otomatik ev-kafes izleme sistemi kullanma yöntemini açıklar. Transponder uygun pozisyonda implantasyonu en önemli adımdır. İmplantasyon gerçekleştirmeden önce Bu transponder son kullanma tarihi geçti değil emin olun. İkinci önemli nokta özellikle küçük bir sorun daha sonra daha ciddi bir çalışma sırasında olabilir gibi günlük, sisteminin işleyişi kontrol etmektir (i.e., bir yığılmış kapı, düştü-out transponder, kötü elektrik bağlantıları, vb .). Üçüncü olarak, birçok sorunlar deneysel zamanlama ortaya çıkabilir çünkü sorun çekim için güçlü olmak esastır.

Bu kağıt görevleri bilişsel değerlendirme için temel bir paket tanıttı. Bu görevleri geleneksel davranışsal testlere bakarak üretildi, ama mükemmel geleneksel testleri taklit edemez. Örneğin, SRT görevleri seçim modu ayarlı değil. Beş seçim seri seçim görev (5CSRTT), manken SRT görevleri, normalde bir bölme doğruluğu16,17ölçmek nosepoke için 9, 5 veya 3 delikli yürütülmektedir. Ekibimiz daha önce SRT seçim sürümü uygulamak istedim ama fareler kural (2 hafta veya daha fazla) nispeten uzun süre içinde öğrenmek başarısız oldu. Bu sistemin Kullanıcı arasındaki farkı unutmayın ve veri dikkatle tartışmak gerekir.

Tekrarlanan ölçüm için kısıtlamaları hakkında başka bir konudur. Önceki çalışma18' de belirtildiği gibi ilk defa tekrarlanan deneyler sadece yaş etkisi karşılaştıramazsın gerçekleşiyor. Biz gözlenen ikinci PA test verilerden bellek bozukluğu reklam modelleri10çoğaltmak başarısız oldu. Tüm genotip performansını ilk PA test bundan çok daha kötü. Bu fark yaş farkı veya habituation caydırıcı uyarıcı (önceki PA görev deneyimi) gelebilir. Denemecileri tekrar etkisi sorun ve görevlerin sırasını göz önünde bulundurun. İkinci PA testinde caydırıcı uyarıcı habituation üstesinden gelmek için daha güçlü hava-puf uyarıcı kullanmak veya bazı roman çevre uyarıcı yatak takımları farklı türleri gibi eklemek için daha iyi olabilir veya ses19.

Ana sayfa-kafes otomatik izleme20,21,22,23,24,25çalışmalar için çeşitli araştırmacılar yeni yöntemleri ve iletişim kuralları geliştirmekteyiz, 26ve destekleyici yazılım açık kaynak kütüphane27kullanarak. Bu nedenle, sistem olasılığı genişletilmiş oldu. Son olarak, sistem fenotipleme ve hastalık modeller doğrulanıyor faydalı olduğu çeşitli bilişsel işlevler, incelemek için kullanılır uzun vadeli deneyleri için otomatik yüksek üretilen iş davranış tarama sağlar.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Hiçbir çıkar çatışmaları ilan etti.

Acknowledgments

Biz onun fotoğrafını malzeme yardımında Reiko Ando teşekkür ederiz. Bu araştırma için araştırmacı araştırma Grant-in-Aid tarafından desteklenmiştir (JSP'ler KAKENHI Grant sayı 16K 15196).

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Bryan, K. J., Lee, H., Perry, G., Smith, M. A., Casadesus, G. Transgenic Mouse Models of Alzheimer's Disease: Behavioral Testing and Considerations. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. CRC Press/Taylor & Francis. (2009).
  2. Nestler, E. J., Hyman, S. E. Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience. 13, (10), 1161-1169 (2010).
  3. Crawley, J. N. Behavioral Phenotyping Strategies for Mutant Mice. Neuron. 57, (6), 809-818 (2008).
  4. Zarringhalam, K., Ka, M., et al. An open system for automatic home-cage behavioral analysis and its application to male and female mouse models of Huntington's disease. Behavioural Brain Research. 229, (1), 216-225 (2012).
  5. Prusiner, S. B., Jackson, W. S., King, O. D., Lindquist, S. The power of automated high-resolution behavior analysis revealed by its application to mouse models of Huntington's and prion diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95, (23), 13363-13383 (1998).
  6. Jhuang, H., Garrote, E., et al. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications. 1, (6), 1-9 (2010).
  7. Krackow, S., Vannoni, E., et al. Consistent behavioral phenotype differences between inbred mouse strains in the IntelliCage. Genes, brain, and behavior. 9, (7), 722-731 (2010).
  8. Nilsson, P., Saito, T., Saido, T. C. New mouse model of Alzheimer's. ACS chemical. 5, (7), 499-502 (2014).
  9. Saito, T., Matsuba, Y., et al. Single App knock-in mouse models of Alzheimer's disease. Nat Neurosci. 17, (5), 661-663 (2014).
  10. Masuda, A., Kobayashi, Y., Kogo, N., Saito, T., Saido, T. C., Itohara, S. Cognitive deficits in single App knock-in mouse models. Neurobiology of Learning and Memory. (2016).
  11. Chan, R. C. K., Shum, D., Toulopoulou, T., Chen, E. Y. H. Assessment of executive functions: Review of instruments and identification of critical issues. Archives of Clinical Neuropsychology. 23, (2), 201-216 (2008).
  12. Jurado, M. B., Rosselli, M. The Elusive Nature of Executive Functions: A Review of our Current Understanding. Neuropsychology Review. 17, (3), 213-233 (2007).
  13. Diamond, A. Executive Functions. Annual Review of Psychology. 64, (1), 135-168 (2013).
  14. Kobayashi, Y., Sano, Y., et al. Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice. Frontiers in behavioral neuroscience. 7, 17 (2013).
  15. Robinson, O. J., Vytal, K., Cornwell, B. R., Grillon, C. The impact of anxiety upon cognition: perspectives from human threat of shock studies. Frontiers in human neuroscience. 7, 203 (2013).
  16. Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. (3-4), 362-380 (2002).
  17. Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
  18. Codita, A., Gumucio, A., et al. Impaired behavior of female tg-ArcSwe APP mice in the IntelliCage: A longitudinal study. Behavioural brain research. 215, (1), 83-94 (2010).
  19. Blumstein, D. T. Habituation and sensitization: new thoughts about old ideas. Animal Behaviour. 120, 255-262 (2016).
  20. Endo, T., Maekawa, F., et al. Automated test of behavioral flexibility in mice using a behavioral sequencing task in IntelliCage. Behavioural brain research. 221, (1), 172-181 (2011).
  21. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213, (2), 304-312 (2010).
  22. Puścian, A., Łęski, S., Górkiewicz, T., Meyza, K., Lipp, H. -P., Knapska, E. A novel automated behavioral test battery assessing cognitive rigidity in two genetic mouse models of autism. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8, 140 (2014).
  23. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213, (2), 304-312 (2010).
  24. Harda, Z., Dzik, J. M., et al. Autophosphorylation of αCaMKII affects social interactions in mice. Genes, Brain and Behavior. e12457 (2018).
  25. Aarts, E., Maroteaux, G., et al. The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated home-cage environment. Behavioural Brain Research. 294, 123-130 (2015).
  26. Safi, K., Neuhäusser-Wespy, F., et al. Mouse anxiety models and an example of an experimental setup using unconditioned avoidance in an automated system -IntelliCage. Cognition Brain & Behavior. 10, (4), 475-488 (2006).
  27. Dzik, J. M., Puścian, A., Mijakowska, Z., Radwanska, K., Łęski, S. PyMICE: APython library for analysis of IntelliCage data. Behavior Research Methods. 50, (2), 804-815 (2018).
Otomatik, Alzheimer hastalığının IntelliCage kullanarak, birden çok genetik modellerinde bilişsel işlevler için uzun vadeli davranış tahlil
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter