छोटे कृंतक में सामाजिक वरीयता व्यवहार की गतिशीलता पर नज़र रखने के लिए एक प्रणाली
Summary
यहां वर्णित एक उपन्यास स्वचालित प्रयोगात्मक प्रणाली है जो तीन-कक्ष परीक्षण का विकल्प प्रदान करती है और कई चेतावनी ों को भी हल करती है। यह प्रणाली कई व्यवहार मापदंडों की आपूर्ति करती है जो सामाजिक वरीयता और सामाजिक नवीनता वरीयता परीक्षणों के दौरान छोटे कृंतक व्यवहार गतिशीलता के कठोर विश्लेषण को सक्षम करती है।
Abstract
सामाजिक व्यवहार के न्यूरोबायोलॉजिकल तंत्र की खोज के लिए व्यवहार परीक्षणों की आवश्यकता होती है जिन्हें निष्पक्ष और पर्यवेक्षक-स्वतंत्र तरीके से पशु मॉडल ों पर लागू किया जा सकता है। सहस्राब्दी की शुरुआत के बाद से, तीन कक्ष परीक्षण व्यापक रूप से एक मानक प्रतिमान के रूप में इस्तेमाल किया गया है मिलनसारिता (सामाजिक वरीयता) और छोटे कृंतक में सामाजिक नवीनता वरीयता का मूल्यांकन । हालांकि, यह परीक्षण कई सीमाओं से ग्रस्त है, जिसमें स्थानिक नेविगेशन पर निर्भरता और व्यवहार गतिशीलता की लापरवाही शामिल है। प्रस्तुत और यहां मान्य एक उपन्यास प्रयोगात्मक प्रणाली है जो तीन-कक्ष परीक्षण का विकल्प प्रदान करती है, जबकि इसकी कुछ चेतावनीों को भी हल करती है। प्रणाली के लिए एक सरल और किफायती प्रयोगात्मक तंत्र और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ओपन-सोर्स विश्लेषण प्रणाली की आवश्यकता होती है, जो व्यक्तिगत और जनसंख्या के स्तर पर कई व्यवहार मापदंडों को स्वचालित रूप से मापता और विश्लेषण करता है। यह किसी भी सामाजिक भेदभाव परीक्षण के दौरान छोटे कृंतक की व्यवहार गतिशीलता के विस्तृत विश्लेषण की अनुमति देता है। हम वयस्क पुरुष चूहों और चूहों द्वारा किए गए सामाजिक वरीयता और सामाजिक नवीनता वरीयता परीक्षणों के दौरान सामाजिक व्यवहार की गतिशीलता का विश्लेषण करने में प्रणाली की दक्षता प्रदर्शित करते हैं। इसके अलावा, हम मूंछ ट्रिमिंग जैसे जोड़तोड़ के बाद कृंतक में सामाजिक व्यवहार की संशोधित गतिशीलता प्रकट करने के लिए प्रणाली की क्षमता को मान्य करते हैं। इस प्रकार, सिस्टम छोटे कृंतक मॉडलों में सामाजिक व्यवहार और गतिशीलता की कठोर जांच के लिए अनुमति देता है और उपभेदों, स्थितियों और उपचारों के बीच अधिक सटीक तुलना का समर्थन करता है।
Introduction
न्यूरोडेवलपमेंटल विकारों (एनडीडी) अंतर्निहित जैविक तंत्रों का खुलासा न्यूरोसाइंस1के क्षेत्र में मुख्य चुनौतियों में से एक है। इस चुनौती को संबोधित करने के लिए व्यवहार प्रतिमान और प्रयोगात्मक प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो कृंतकों के व्यवहार को मानक और निष्पक्ष तरीके से टाइप करते हैं। मोय और सहयोगियों द्वारा एक दशक से अधिक समय पहले प्रकाशित एक प्रभावशाली अध्ययन2 ने तीन चैंबर परीक्षण प्रस्तुत किया । तब से, इस परीक्षण को एनडीडी के कृंतक मॉडलों में सामाजिक व्यवहार की जांच करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। यह परीक्षण कृन्तकों की दो जन्मजात प्रवृत्तियों का मूल्यांकन करता है: 1) किसी वस्तु (मिलनसारिता, सामाजिक वरीयता [एसपी]) पर सामाजिक प्रोत्साहन के निकटता में रहने के लिए, और 2) एक परिचित (सामाजिक नवीनता वरीयता [एसएनपी])3,4पर एक उपन्यास सामाजिक प्रोत्साहन की निकटता को पसंद करने के लिए। बाद के कई अध्ययनों में कंप्यूटरीकृत तरीकों5,6 का उपयोग करके तीन-कक्ष परीक्षण के स्वचालित विश्लेषण के तरीकोंकासुझाव दिया गया ।
यह परीक्षण अभी भी कई चेतावनी से ग्रस्त है। सबसे पहले, यह मुख्य रूप से सामाजिक प्रोत्साहन के साथ सीधे बातचीत करने के लिए विषय की प्रेरणा के बजाय सामाजिक स्थान वरीयता की जांच करता है, हालांकि कुछ समूह घ्राण जांच (सूंघने) समय को भी मापते हैं, या तो मैन्युअल रूप से7 या वाणिज्यिक कंप्यूटरीकृत प्रणालियों का उपयोगकर8,9,10। दूसरा, तीन कक्ष परीक्षण ज्यादातर प्रत्येक कक्ष में विषय द्वारा बिताए गए कुल समय को मापने के लिए प्रयोग किया जाता है, और यह व्यवहार गतिशीलता उपेक्षा करता है । अंत में, यह सामाजिक व्यवहार के केवल एक पहलू पर निर्भर करता है, जो प्रत्येक कक्ष में विषय द्वारा बिताए गए समय है (या समय सूंघने, अगर मापा जाता है)।
यहां हम एक उपन्यास और सस्ती प्रायोगिक प्रणाली प्रस्तुत करते हैं जो तीन कक्ष तंत्र का विकल्प है। यह उपरोक्त चेतावनी को हल करते समय समान व्यवहार परीक्षणों के प्रदर्शन की अनुमति देता है। प्रस्तुत व्यवहार प्रणाली स्वचालित रूप से और सीधे दो उत्तेजनाओं के प्रति एक कृंतक के खोजी व्यवहार को मापता है। इसके अतिरिक्त, यह एक पर्यवेक्षक-स्वतंत्र तरीके से व्यवहार गतिशीलता का विश्लेषण करता है। इसके अलावा, यह प्रणाली कई व्यवहार मापदंडों को मापता है और व्यक्तिगत और जनसंख्या दोनों के स्तर पर इनका विश्लेषण करती है; इस प्रकार, यह प्रत्येक परीक्षण के दौरान सामाजिक व्यवहार और इसकी गतिशीलता के कठोर विश्लेषण का समर्थन करता है। इसके अलावा, विभिन्न परीक्षण चरणों के दौरान क्षेत्र के विपरीत कोनों में कक्षों की यादृच्छिक पुनर्स्थिति स्थानिक स्मृति या वरीयता के किसी भी प्रभाव को बेअसर करती है। इस प्रणाली का उपयोग अन्य भेदभाव परीक्षणों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे सेक्स भेदभाव । कस्टम तंत्र का उत्पादन करना आसान है, और विश्लेषण प्रणाली सार्वजनिक रूप से एक ओपन-सोर्स कोड के रूप में सुलभ है, जिससे किसी भी प्रयोगशाला में इसके उपयोग की अनुमति मिलती है। हम सामाजिक वरीयता और सामाजिक नवीनता वरीयता परीक्षणों के दौरान अलग फर रंगों के साथ कृंतक उपभेदों में सामाजिक व्यवहार के कई मापदंडों को मापने के लिए इस प्रणाली की क्षमता प्रदर्शित करते हैं। हम मूंछ ट्रिमिंग जैसे जोड़तोड़ के बाद कृंतक में सामाजिक व्यवहार की संशोधित गतिशीलता प्रकट करने की प्रणाली की क्षमता को भी मान्य करते हैं।
ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर: प्रयोगात्मक विषय और उत्तेजनाओं के साथ इसकी बातचीत को ट्रैक करने के लिए मैटलैब (2014a-2019a) में तीन एल्गोरिदम लिखे गए थे। सभी एल्गोरिदम गिटहब में जमा किए गए थे, जो & https://github.com/shainetser/TrackRodent>पर पाए गए थे । सभी चार एल्गोरिदम का मुख्य उद्देश्य उत्तेजनाओं क्षेत्रों के साथ किसी भी सीधे संपर्क का पता लगाने के लिए विषय के शरीर की आकृति को ट्रैक करना है।
शरीर आधारित एल्गोरिदम: इस एल्गोरिदम में तीन संस्करण हैं जो सफेद पृष्ठभूमि (ब्लैकमाउसबॉडीबेस्ड) पर एक अवायर ्ड डार्क माउस की आकृति को ट्रैक करते हैं, एक अंधेरे पृष्ठभूमि पर एक सफेद माउस (WhiteMouseBodyBased), या एक अंधेरे पृष्ठभूमि पर एक सफेद चूहा (WhiteRatBodyBased ). सॉफ्टवेयर के ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) के लिए आवश्यक है कि प्रयोगकर्ता चूहों या चूहों का उपयोग करके एक प्रयोग चुनता है और फिर सही कोड का चयन करता है। एल्गोरिदम के प्रत्येक संस्करण के लिए, दो वैकल्पिक कोड हैं: एक जो विश्लेषण करते समय स्क्रीन पर ट्रैकिंग प्रक्रिया प्रस्तुत करता है, और एक जो नहीं करता है (इसलिए, यह तेजी से चलता है और इसे “तेज़” कहा जाता है)। उदाहरण के लिए, ब्लैकमाउसबॉडीबेस्ड एल्गोरिदम के लिए प्रासंगिक कोड के नाम हैं: “BlackMouseBodyBased23_7_14” और “BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast”। “फास्ट” के साथ समाप्त होने वाले सभी एल्गोरिदम ऑनलाइन ट्रैकिंग नहीं दिखाते हैं, और उपयोगकर्ताओं को सीधे परिणाम फ़ाइल (.चटाई फ़ाइल) के लिए डेटा को सहेजना होगा। सभी शरीर आधारित एल्गोरिदम विषय के शरीर का पता लगाने के लिए सॉफ्टवेयर के जीयूआई में एक ही सीमा (“कम दहलीज” स्थापित करने की आवश्यकता होती है।
हेड-डायरेक्शनलिटी आधारित एल्गोरिदम: दूसरा एल्गोरिदम, जो केवल काले चूहों के लिए उपलब्ध है, सिर दिशात्मकता का निर्धारण करने के अलावा शरीर आधारित एल्गोरिदम पर आधारित है। यह एल्गोरिदम “उत्तेजनाओं” क्षेत्रों के साथ विषय के सिर की बातचीत का पता लगाता है, इस प्रकार झूठी सकारात्मक है कि इन क्षेत्रों के साथ विषय के यादृच्छिक संपर्कों से उत्पन्न कर सकते है परहेज । इस एल्गोरिदम के लिए, माउस शरीर की आकृति के दो डिटेक्शन थ्रेसहोल्ड को परिभाषित किया गया है: उच्च सीमा, जिसमें काले चूहों की उज्जवल पूंछ और कम सीमा शामिल है, जिसमें पूंछ के बिना शरीर शामिल है। इसके बाद, एल्गोरिदम निचली सीमा का उपयोग करके पता लगाए गए सीमाओं के लिए एक अंडाकार फिट बैठता है और माउस सिर और पूंछ (दोनों के बीच कोई अंतर नहीं होने के स्थान को परिभाषित करता है)। पूंछ और सिर के बीच अंतिम भेदभाव उच्च सीमा द्वारा परिभाषित सीमाओं पर आधारित है ।
वायर्ड एनिमल एल्गोरिदम: तीसरे एल्गोरिदम का उद्देश्य केबल से जुड़े केबल (यानी, इलेक्ट्रिकल वायर या ऑप्टिकल फाइबर) से उत्पन्न कलाकृतियों को कम करना है, जिससे केबल से जुड़े जानवर के व्यवहार का विश्लेषण होता है। इस एल्गोरिदम में केवल काले चूहों और सफेद चूहों के लिए कोड हैं। चूहों के लिए कोड के लिए प्रयोगकर्ता को कम और उच्च थ्रेसहोल्ड दोनों को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है, जबकि माउस कोड के लिए केवल कम सीमा की आवश्यकता होती है।
Protocol
Representative Results
Discussion
यहां वर्णित प्रायोगिक प्रणाली, जिसे तीन-कक्ष तंत्र2,5के विकल्प के रूप में डिजाइन किया गया था, अपनी कुछ सीमाओं को हल करते हुए समान परीक्षणों के प्रदर्शन की अनुमति देता है। त्रिकोणी?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
इस काम को ह्यूमन फ्रंटियर साइंस प्रोग्राम (एचएफएसपी ग्रांट आरपीजी0019/2015), इजराइल साइंस फाउंडेशन (आईएसएफ अनुदान #1350/12, 1361/17) द्वारा मिल्ग्रोम फाउंडेशन और इजरायल के विज्ञान, प्रौद्योगिकी और अंतरिक्ष मंत्रालय (ग्रांट #3-12068) द्वारा समर्थित किया गया था।
Materials
| Flea3 1.3 MP Mono USB3 Vision | FLIR (formerly PointGrey) | FL3-U3-13Y3M-C | Monochromatic Camera |
| FlyCap 2.0 | FLIR (formerly PointGrey) | FlyCapture 2.13.3.61X64 | Video recording software |
| Home 5 minute Epoxy glue | Devocon | 20845 | For gluing the metal mesh to the Plexiglas stimuli chambers |
| Matlab 2014-2019 | MathWorks | R2014a – R2019a | Programming environment |
| Plexiglas boards (6 mm thickBlack or white) | Melina (1990) LTD, Israel | NaN | For arena and stimuli chambers construction |
| Red led strips (60 leds per meter) connected to a 12V power supply | 2012topdeal eBay supplier | NaN | For illumination of the acoustic chamber |
References
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