המתואר כאן הוא מערכת ניסיונית אוטומטית המציעה חלופה למבחן שלושה בחדר וגם פותרת מספר אזהרות. מערכת זו מספקת פרמטרים התנהגותיים מרובים המאפשרים ניתוח קפדני של דינמיקה התנהגותית קטנה מכרסם במהלך העדפה חברתית והעדפה החדשנות חברתית בדיקות.
חקירת מנגנונים נוירוביולוגיה של התנהגות חברתית דורשת בדיקות התנהגותיות שניתן ליישם על דגמי חיות באופן לא משוחד ובלתי תלוי-מצופה. מאז תחילת המילניום, הבדיקה התלת-קאמרית הייתה משמשת רבות כפרדיגמה סטנדרטית להערכת יכולת החיברות (העדפה חברתית) והעדפת חדשנות חברתית במכרסמים קטנים. עם זאת, בדיקה זו סובלת ממגבלות מרובות, כולל התלות שלה בניווט מרחבי ורשלנות של דינמיקה התנהגותית. מוצג ומאומת כאן הוא מערכת ניסיונית חדשנית המציעה חלופה למבחן התלת-תאי, תוך פתרון גם לכמה מהאזהרות. המערכת דורשת מנגנון ניסיוני פשוט ובמחיר סביר וזמין לציבור מערכת ניתוח בקוד פתוח, אשר מודד ומנתח באופן אוטומטי פרמטרים התנהגותיים מרובים ברמות הפרט והאוכלוסייה. היא מאפשרת ניתוח מפורט של הדינמיקה התנהגותית של מכרסמים קטנים במהלך כל מבחן אפליה חברתית. אנו מדגימים את היעילות של המערכת בניתוח הדינמיקה של התנהגות חברתית במהלך העדפה חברתית והעדפה החדשנות חברתית בדיקות כפי שבוצעה על ידי עכברים זכרים מבוגרים חולדות. יתר על כן, אנו לאמת את היכולת של המערכת כדי לחשוף דינמיקה שונה של התנהגות חברתית אצל מכרסמים בעקבות מניפולציות כגון קיצוץ הויקר. כך, המערכת מאפשרת חקירה קפדנית של התנהגות חברתית דינמיקה במודלים מכרסמים קטנים ותומכת השוואות מדויקות יותר בין זנים, תנאים, וטיפולים.
חשיפת המנגנונים הביולוגיים המשמשים כבסיס להפרעות נוירולוגיות (NDDs) היא אחד האתגרים העיקריים בתחום מדעי המוח1. הטיפול באתגר זה מחייב תפיסות התנהגותיות ומערכות נסיוניות המטיתאת התנהגותם של מכרסמים בצורה סטנדרטית ובאופן לא משוחד. מחקר בעל השפעה שפורסם לפני יותר מעשור על ידי מוי ועמיתים2 הציגו את המבחן שלושה הקאמרית. מאז, בדיקה זו נעשה שימוש נרחב כדי לחקור התנהגות חברתית מודלים מכרסמים של NDDs. בדיקה זו מעריכה שתי נטיות מולדת של מכרסמים: 1) כדי להישאר בסמיכות של גירוי חברתי על אובייקט (היכולת החברתית, הנקרא גם העדפה חברתי [SP]), ו 2) להעדיף את הקירבה של גירוי חברתי הרומן על אחד מוכר (העדפה חברתית החדשנות [snp])3,4. מספר מחקרים שנעשו לאחר מכן הציעו שיטות לניתוח אוטומטי של הבדיקה התלת-קאמרית תוך שימוש בשיטות ממוחשבות5,6.
בדיקה זו עדיין סובלת ממספר אזהרות. ראשית, הוא בעיקר בוחן העדפה חברתית מקום ולא את המוטיבציה של הנושא לקיים אינטראקציה ישירה עם גירוי חברתי, למרות שחלק מהקבוצות גם מדידת הריח בחקירה (רחרוח) זמן, או באופן ידני7 או שימוש במערכות ממוחשבות מסחריות8,9,10. שנית, הבדיקה התלת-קאמרית משמשת בעיקר למדידת הזמן הכולל המושקע בנושא בכל חדר, והיא מזניחה את הדינמיקה ההתנהגותית. לבסוף, הוא מסתמך על היבט אחד בלבד של ההתנהגות החברתית, שהוא הזמן המושקע בנושא בכל חדר (או זמן לרחרח, אם נמדד).
כאן אנו מציגים מערכת ניסיונית ומשתלמת שהיא חלופה למנגנון התלת-תאי. זה גם מאפשר ביצועים של אותן בדיקות התנהגותיות תוך כדי פתרון האזהרות הנ ל. מערכת ההתנהגות המוצגת אוטומטית ומודדת את התנהגות התחקיר של מכרסם כלפי שני גירויים. בנוסף, היא מנתחת את הדינמיקה ההתנהגותית באופן עצמאי. יתר על כן, מערכת זו מודדת פרמטרים התנהגותיים מרובים מנתח אלה ברמות הפרט והאוכלוסייה; כך, הוא תומך בניתוח קפדני של התנהגות חברתית הדינמיקה שלה במהלך כל בדיקה. יתר על כן, מיקום אקראי של התאים בפינות הפוכות של הזירה במהלך שלבי הבדיקה השונים מנטרל כל השפעות של זיכרון מרחבי או העדפה. ניתן להשתמש במערכת זו גם עבור בדיקות אפליה אחרות, כגון אפליה מינית. המנגנון המותאם אישית קל לייצור, ומערכת הניתוח נגישה לציבור כקוד פתוח, ובכך מאפשרת את השימוש בו בכל מעבדה. אנו מדגימים את היכולת של מערכת זו כדי למדוד פרמטרים מרובים של התנהגות חברתית בזנים מכרסמים עם צבעי פרווה ברורים במהלך העדפה חברתית העדפה חדשנות חברתית בדיקות. אנו גם לאמת את היכולת של המערכת לחשוף דינמיקה שונה של התנהגות חברתית מכרסמים בעקבות מניפולציות, כגון קיצוץ הקצקר.
מכרסם תוכנה: שלושה אלגוריתמים נכתבו ב MATLAB (2014a-2019a) כדי לעקוב אחר הנושא הניסיוני ואת האינטראקציות שלה עם הגירויים. כל האלגוריתמים הופקד בגיתוב, שנמצאו ב- tfils.pauoniiiiiiiiiiiiiiiiiiienone המטרה העיקרית של כל ארבעת האלגוריתמים היא לעקוב אחר קווי המתאר של גוף הנבדק כדי לזהות מגע ישיר עם האזורים הגירויים.
אלגוריתם מבוסס גוף: אלגוריתם זה יש שלוש גירסאות לעקוב אחר קווי המתאר של עכבר כהה לא קווית על רקע לבן (בלאקהעכבר מבוסס), עכבר לבן על רקע כהה (Whitemousebody מבוסס), או עכברוש לבן על רקע כהה (Whiteratbody מבוסס ). ממשק המשתמש הגרפי (GUI) של התוכנה דורש שהניסוי יבחר ניסוי באמצעות עכברים או חולדות ולאחר מכן יבחר את הקוד הנכון. עבור כל גירסה של האלגוריתם, קיימים שני קודים אופציונליים: אחד המציג את תהליך המעקב על המסך בזמן שהוא מבצע את הניתוח, ואחד שאינו מופיע (מכאן, הוא פועל מהר יותר ונקרא “מהיר”). לדוגמה, שמות הקודים הרלוונטיים לאלגוריתם המבוסס על בלקעכבר הם: “BlackMouseBodyBased23_7_14” ו-“BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast”. כל האלגוריתמים המסתיימים ב-“fast” אינם מציגים את המעקב המקוון, ומשתמשים חייבים לשמור ישירות את הנתונים בקובץ התוצאות (קובץ. mat). כל האלגוריתמים המבוססים על הגוף דורשים קביעת סף בודד (“סף נמוך” ב-GUI של התוכנה) כדי לאתר את גוף הנושא.
אלגוריתם מבוסס ראש: האלגוריתם השני, הזמין רק עבור עכברים שחורים, מבוסס על אלגוריתם מבוסס גוף, בנוסף לקביעת כיוון הראש. אלגוריתם זה מזהה את האינטראקציות של ראש הנושא עם האזורים “גירויים”, ובכך להימנע תוצאות חיוביות שווא שיכול לנבוע מקשרים אקראיים של הנושא ‘ עם אזורים אלה. עבור אלגוריתם זה, שתי ספי זיהוי של מתארי גוף העכבר מוגדרים: סף גבוה, הכולל את הזנב הבהיר של עכברים שחורים, ואת הסף הנמוך, הכולל את הגוף ללא זנב. לאחר מכן, האלגוריתם מתאים אליפסואיד לגבולות שאותרו באמצעות הסף התחתון ומגדיר את המיקום של ראש העכבר והזנב (ללא הבחנה בין השניים). האפליה הסופית בין הזנב לראש מתבססת על הגבולות המוגדרים על ידי הסף הגבוה יותר.
אלגוריתם בעלי חיים קווית: האלגוריתם השלישי מטרתו למזער את הממצאים הנובעים מכבלי כבלים (כלומר, חוטי חשמל או סיבים אופטיים) המחוברים לבעל החיים, ומאפשר ניתוח של התנהגות בעל החיים בעת התחברות לכבל. אלגוריתם זה יש קודים רק עבור עכברים שחורים ועכברים לבנים. הקוד עבור חולדות דורש את הניסויים להגדיר סף נמוך וגבוה, בעוד קוד העכבר דורש רק סף נמוך.
המערכת הניסיונית המתוארת כאן, שתוכננה כחלופה למנגנון התלת-תאי2,5, מאפשרת ביצועים של אותם בדיקות תוך פתרון חלק מהמגבלות. השימוש בתאים משולשים, הממוקמים בשתי פינות מנוגדות של הזירה המלבנית מגביל את אזור האינטראקציה בין הנושאים למישור מוגדר היטב, ובכך מאפשר ני…
The authors have nothing to disclose.
עבודה זו נתמכת על ידי התוכנית למדעי הגבול האנושית (HFSP RGP0019/2015), הקרן הלאומית למדעים (מענקי הקרן #1350/12, 1361/17), על ידי קרן מילגרן ועל ידי משרד המדע, הטכנולוגיה והמרחב של ישראל (גרנט #3-12068).
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 |