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Behavior

छोटे कृंतक में सामाजिक वरीयता व्यवहार की गतिशीलता पर नज़र रखने के लिए एक प्रणाली

Published: November 21, 2019 doi: 10.3791/60336
Automatic Translation
1, 1, 1, 2, 1
1Sagol Department of Neurobiology, The Integrated Brain and Behavior Research Center, University of Haifa, 2Faculty of Natural Sciences, University of Haifa

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।

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Protocol

बताए गए सभी तरीकों को हाइफा विश्वविद्यालय की संस्थागत पशु देखभाल और उपयोग समिति (आईएसीयूसी) द्वारा अनुमोदित किया गया है।

1. प्रायोगिक सेट-अप

  1. क्षेत्र
    1. चूहों के लिए प्रयोगात्मक क्षेत्र का निर्माण करें(चित्रा 1ए, डी)एक ध्वनिक कक्ष (60 सेमी x 65 सेमी x 80 सेमी) के बीच में एक सफेद या काले रंग (जानवर के रंग के आधार पर) प्लेक्सीग्लास बॉक्स (60 सेमी x 65 सेमी x 80 सेमी, 2 सेमी मोटी फोम के साथ अंदर पर लेपित 2 सेमी मोटी लकड़ी से बना) रखकर। प्रकाश के लिए, ध्वनिक कक्ष (दरवाजे के अलावा) के चारों ओर फोम की एक पट्टी (2 सेमी चौड़ी, कक्ष की छत के नीचे 10 सेमी) को हटा दें, और लाल या सफेद प्रकाश बल्ब के साथ एक एलईडी पट्टी संलग्न करें। सुनिश्चित करें कि प्रकाश प्रतिबिंब को रोकने के लिए क्षेत्र के आसपास संभव के रूप में एक समान है।
    2. चूहों के लिए ऊपर वर्णित चूहों के लिए इसी तरह के क्षेत्र का निर्माण करें, विभिन्न आयामों के साथ जो स्प्राग-डाबले (एसडी) चूहों(चित्रा 1जी)के आकार को उचित रूप से फिट करते हैं। एक ध्वनिक कक्ष (90 सेमी x 60 सेमी x 85 सेमी) के बीच में एक काला प्लेक्सीग्लास बॉक्स (50 सेमी x 50 सेमी x 40 सेमी) रखें, जो 2 सेमी मोटी फोम के साथ अंदर की ओर 2 सेमी मोटी लकड़ी से बना है)।
  2. कक्षों
    1. चूहों के लिए, 6 मिमी मोटी प्लेक्सीग्लास से दो काले या सफेद (फर रंग के आधार पर) त्रिकोणीय कक्ष (12 सेमी आइसोसेल, 35 सेमी ऊंचाई, फर्श बंद) बनाएं। उन्हें क्षेत्र के दो बेतरतीब ढंग से चयनित विपरीत कोनों में पता लगाएं(चित्रा 1बी, ई)। जाल के माध्यम से उत्तेजना के साथ सीधी बातचीत की अनुमति देने के लिए एपॉक्सी गोंद का उपयोग करके प्रत्येक कक्ष के निचले हिस्से में धातु की जाली (18 मिमी x 6 सेमी; 1 सेमी x 1 सेमी छेद) चिपकाएं। प्रत्येक कक्ष को इस तरीके से चिह्नित करें कि विषयों को सुराग दिए बिना वीडियो में दूसरों से भेदभाव की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए चित्रा 1बी, ई देखें)।
      नोट: प्रत्येक कक्ष में अंततः एक सामाजिक उत्तेजना (माउस) या वस्तु (प्लास्टिक खिलौना, 5 सेमी x 5 सेमी x 5 सेमी, एक अलग आकार और रंग के साथ होगा; चित्रा 1सी, मैं इनसेट) । एपॉक्सी गोंद गंध उपयोग से पहले कम से कम एक सप्ताह के लिए वाष्पित होने दें।
    2. चूहों के लिए, दो काले त्रिकोणीय कक्ष (20.5 सेमी isosceles, 40 सेमी ऊंचाई, 6 मिमी मोटी plexiglass से बना, फर्श बंद के साथ) बनाएं और उन्हें क्षेत्र के दो बेतरतीब ढंग से चयनित विपरीत कोनों में रखें(चित्रा 1एच),प्रत्येक धातु की जाली (25 सेमी x 7 सेमी; 2.5 सेमी x 1 सेमी छेद) अपने निचले हिस्से को कवर करें(चित्रा 1I)।
  3. ध्वनिक कक्ष के शीर्ष पर एक विस्तृत कोण लेंस से लैस एक उच्च गुणवत्ता वाला मोनोक्रोमेटिक कैमरा रखें और वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करके विषय के व्यवहार को स्पष्ट रूप से देखने और रिकॉर्ड करने में सक्षम बनाने के लिए इसे कंप्यूटर से कनेक्ट करें (सुझावों के लिए सामग्री की तालिका देखें)।

2. व्यवहार प्रतिमान

नोट: चरण 2.1-2.7 चूहों के लिए व्यवहार प्रतिमान का वर्णन करते हैं। चूहों से जुड़े विशिष्ट निर्देशों के लिए धारा 2.8 देखें।

  1. सुनिश्चित करें कि सभी जानवरों के पिंजरों (विषयों: 2-4 महीने पुराने पुरुष चूहों; उत्तेजनाओं: 21-30 दिन पुराने किशोर चूहों) व्यवहार प्रयोग शुरू करने से पहले कम से 1 घंटे के लिए प्रयोगात्मक कमरे में रहते हैं ।
  2. अनुकूलन अवधि के बाद, दो विपरीत कोनों पर बेतरतीब ढंग से क्षेत्र में दो खाली कक्षों डालें। आदत के 15 मिन के लिए अखाड़े के बीच में विषय रखें। उस समय के दौरान, दो सामाजिक उत्तेजनाओं, एक अलग कक्ष में आदत के लिए क्षेत्र से बाहर स्थित जगह है । किसी अन्य कक्ष में एक वस्तु (एक प्लास्टिक खिलौना, 5 सेमी x 5 सेमी x 5 सेमी, एक अलग आकार और रंग के साथ) रखें।
  3. सामाजिक वरीयता (एसपी) परीक्षण करने के लिए, वीडियो रिकॉर्डिंग शुरू करें और परीक्षण के अंत तक रिकॉर्डिंग रखें।
  4. दो खाली कक्षों को हटा दें और तुरंत वस्तु और सामाजिक उत्तेजनाओं में से एक डालें, प्रत्येक एक अलग कक्ष में। इन कक्षों को बेतरतीब ढंग से अखाड़े के विपरीत कोनों में ढूंढें जो आदत के दौरान खाली थे। एसपी परीक्षा के 5 मिन के लिए उत्तेजनाओं के साथ बातचीत करने के लिए विषय की अनुमति दें। परीक्षण के अंत में, रिकॉर्डिंग बंद करो।
  5. एसपी टेस्ट के बाद उत्तेजनायुक्त कक्षों को अखाड़े से हटादें और 15 मिन के लिए खाली अखाड़े में विषय छोड़ दें। 10% इथेनॉल पोंछे के साथ बाहर से कक्षों को साफ करें।
  6. सामाजिक नवीनता वरीयता (एसएनपी) परीक्षण करने के लिए, वीडियो रिकॉर्डिंग शुरू करें और क्षेत्र में दो कक्षों डालें: एक ही सामाजिक सपा परीक्षण (परिचित उत्तेजना) के लिए इस्तेमाल उत्तेजना युक्त है, और दूसरा उपन्यास सामाजिक उत्तेजना युक्त । इन कक्षों को अखाड़े के दो विपरीत कोनों में बेतरतीब ढंग से रखें, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि इन स्थानों का उपयोग सपा के परीक्षण के लिए नहीं किया गया था। एसएनपी परीक्षण के 5 मिन के लिए उत्तेजनाओं के साथ बातचीत करने के लिए विषय की अनुमति दें ।
  7. एसएनपी परीक्षण के अंत में, वीडियो रिकॉर्डिंग बंद करो, अखाड़े से विषय और कक्षों को हटा दें, और विषय को वापस अपने घर के पिंजरे में रखें। अगले प्रयोग (किसी अन्य विषय के साथ) के लिए कक्षों में उत्तेजनाओं को छोड़ दें या उन्हें अपने घर पिंजरों में वापस करें। 10% इथेनॉल के बाद चल रहे पानी के साथ क्षेत्र और कक्षों को साफ करें और सूखने दें।
  8. चूहों के लिए व्यवहार प्रतिमान
    1. चूहों के लिए, दो संशोधनों के साथ चरण 2.1-2.7 में वर्णित व्यवहार प्रतिमान को दोहराएं: 1) चूहे के विषयों को संभालें और प्रयोग से पहले 2 दिनों (10 मिन हर दिन) के लिए कक्षों में सामाजिक उत्तेजनाओं को आदत डालें; और 2) चूहों को सामाजिक उत्तेजनाओं के संपर्क में आने की लंबी अवधि देने के लिए 15 मिन के लिए एसपी टेस्ट का विस्तार करें। बाद में एसपी टेस्ट के विश्लेषण को शुरुआती 5 मिन तक सीमित रखें।
      नोट: एक ही सत्र चलाने के लिए कम से कम एक अखाड़ा और पांच कक्षों की जरूरत है ।

3. व्यवहार विश्लेषण के लिए ट्रैकरोडेंट जीयूआई का उपयोग करना

नोट: ट्रैकरोडेंट जीयूआई के लिए चित्रा 2ए का ऊपरी पैनल देखें।

  1. ओपन मैटलैब (2014a-2019a के साथ परीक्षण किया गया) और ट्रैकरोडेंट फ़ोल्डर चुनें।
  2. प्रत्येक फ़ोल्डर पर सही क्लिक करके और पथ में जोड़ें का चयन करके सभी सबफोल्डर को काम करने के रास्ते में जोड़ें। चयनित फ़ोल्डर्स और सबफोल्डर।
  3. कमांड विंडो में ट्रैकरोडेंट टाइप करें और एंटर दबाएं।
  4. लोड सत्र फ़ाइल (AVI) का चयन करके एक ही फ़ाइल या एकाधिक वीडियो फ़ाइलें (AVI या MP4 प्रारूप) अपलोड करें।
  5. एक फिल्म निरीक्षक, वीडियो क्लिप फ्रेम-बाय-फ्रेम के निरीक्षण की अनुमति देता है, तुरंत सूची में पहली फाइल(चित्रा 2ए)के लिए खोला जाएगा । वीडियो क्लिप की जांच करने और विश्लेषण किए जाने वाले सेगमेंट के पहले और अंतिम फ्रेम को परिभाषित करने के लिए इसका उपयोग करें। इन फ्रेम की संख्या रिकॉर्ड करें, जिसकी आवश्यकता बाद में होगी। जब किया खिड़की बंद करो।
  6. अतिरिक्त वीडियो फ़ाइलों का निरीक्षण करने के लिए, निरीक्षण फिल्म दबाकर और एक विशिष्ट वीडियो फ़ाइल का चयन करके किसी भी समय वीडियो निरीक्षक खोलें।
  7. परीक्षण की गई प्रजातियों का चयन करें (माउस या चूहा; माउस डिफ़ॉल्ट है)।
  8. विषय और क्षेत्र (काले या सफेद) के रंगों के अनुसार, ट्रैकिंग को बाधित करने वाले सभी क्षेत्रों को बाहर करें।
    1. किसी दिए गए क्षेत्र को बाहर करने के लिए, प्रेस क्षेत्र को बाहर करें,और कर्सर के बाद एक क्रॉस आकार में परिवर्तन, बहिष्कार के लिए क्षेत्र के सभी कोनों को चिह्नित करें। जब किया जाता है, तो माउस पर दाएं क्लिक करें, फिर चिह्नित क्षेत्र के केंद्र पर डबल बाएं क्लिक करें। बहिष्कृत क्षेत्र स्क्रीन पर लाल रंग का छाया बन जाएगा। जरूरत के अनुसार कई क्षेत्रों को बाहर करने के लिए इस प्रक्रिया को दोहराएं।
  9. किसी क्षेत्र को बहिष्कार से हटाने के लिए, बहिष्कृत क्षेत्रको हटा दें, फिर (क्रॉस किए गए कर्सर का उपयोग करके) क्षेत्र पर क्लिक करें ताकि बहिष्कार से हटाया जा सके।
  10. विषय द्वारा अपनी जांच का स्वत: पता लगाने के लिए प्रत्येक कक्ष को 'उत्तेजना' क्षेत्र के रूप में परिभाषित करने के लिए, उपयुक्त बॉक्स की जांच करके या तो बहुभुज या अण्डाकार होने के लिए 'उत्तेजना' क्षेत्र का आकार चुनें, फिर उत्तेजना एक्स (जहां "एक्स" 1, 2, या 3 का प्रतिनिधित्व करता है) दबाएं। 'उत्तेजना' क्षेत्रों को इसी तरह बहिष्कृत क्षेत्रों में चिह्नित करें, जो तब पीले रंग में बन जाएंगे। किसी विशिष्ट 'उत्तेजना' क्षेत्र के स्थान को बदलने के लिए, उत्तेजना एक्स को फिर से दबाएं और नए क्षेत्र के स्थान को चिह्नित करें (यह स्वचालित रूप से स्थान को अपडेट करेगा)।
    नोट: सभी फ़ाइलों के लिए एक सुसंगत तरीके से विभिन्न उत्तेजनाओं संख्या चुनें (यानी सभी एसपी परीक्षण फ़ाइलों के लिए उत्तेजना 1 के रूप में वस्तु)।
  11. क्षेत्र के अंदर एक विशिष्ट आभासी डिब्बे में विषय की उपस्थिति को ट्रैक करने के लिए, 'डिब्बे' क्षेत्र (बहुभुज या अण्डाकार) के आकार का चयन करें, फिर डिब्बे एक्स (जहां "एक्स" 1, 2, 3, 4, या 5 का प्रतिनिधित्व करता है) प्रेस करें। 'डिब्बे' क्षेत्रों को इसी तरह बहिष्कृत या उत्तेजनाओं वाले क्षेत्रों में चिह्नित करें, जो तब नीले रंग में बन जाएंगे। किसी विशिष्ट 'डिब्बे' क्षेत्र के स्थान को बदलने के लिए, डिब्बे एक्स को फिर से दबाएं और नए क्षेत्र के स्थान को चिह्नित करें (यह स्वचालित रूप से स्थान को अपडेट करेगा)।
  12. सूची से वांछित एल्गोरिदम चुनें (ब्लैकमाउसबॉडीआधारित वीडियो के लिए इस्तेमाल किया गया था) (चित्रा 2बीमें उपलब्ध एल्गोरिदम देखें)।
  13. जीयूआई के संबंधित संपादन बक्से में विश्लेषण के लिए फ्रेम शुरू करने और समाप्त करने की संख्या लिखें।
  14. विषय शरीर का पता लगाने के लिए एक सीमा चुनें।
    नोट: अधिकांश एल्गोरिदम केवल "कम" सीमा का उपयोग करते हैं, जबकि सिर दिशात्मकता-आधारित एल्गोरिदम "उच्च" सीमा का उपयोग करते हैं, साथ ही। "कम" दहलीज के लिए, एक स्तर है कि पूंछ के बिना माउस/चूहा शरीर भी शामिल है (जितना संभव हो) चुनें, जबकि "उच्च" दहलीज भी पूंछ शामिल होना चाहिए । सिर दिशात्मकता आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करने के मामले में, सॉफ्टवेयर पूंछ स्थान के विपरीत होने के रूप में सिर स्थान निर्धारित करेगा।
    नोट: सॉफ्टवेयर बाद में चुने हुए दहलीज का उपयोग करके पता लगाए गए छोटे वस्तुओं को अनदेखा करेगा।
  15. किसी दिए गए सीमा के लिए विषय सीमाओं का स्वचालित पता लगाने का मूल्यांकन करने के लिए, प्रासंगिक दहलीज क्षेत्र में एक मूल्य डालें और कीबोर्ड पर एंटर दबाएं।
  16. कई फ़ाइलों को चुनते समय, अगली फ़ाइल (शीर्ष पर अगले बटन का उपयोग करके) पर जाएं और प्रत्येक फ़ाइल के लिए उपयुक्त परिभाषाओं का चयन करें। समाप्त होने पर, जीयूआई के शीर्ष पर पिछले और अगले बटन का उपयोग करके प्रत्येक के बीच घूमकर सभी फ़ाइलों के लिए मापदंडों और क्षेत्र स्थानों को सत्यापित करें।
    नोट: सभी क्षेत्रों और मापदंडों की परिभाषाएं किसी दी गई फ़ाइल के लिए विशिष्ट हैं।
  17. सभी चयनित फ़ाइलों के व्यवहार विश्लेषण शुरू करने के लिए, पहली फ़ाइल और प्रेस स्टार्ट पर जाएं।
  18. विश्लेषण के अंत में, एक परिणाम फ़ाइल (.चटाई फ़ाइल) फिल्म फ़ाइलों की एक ही निर्देशिका में प्रत्येक फिल्म के लिए बचाया जाता है ।
    नोट: यदि एल्गोरिदम के धीमी (गैर-फास्ट) संस्करण का उपयोग किया जाता है, तो यह शरीर द्रव्यमान के केंद्र के एक सफेद क्रॉस के साथ फिल्म के एक संस्करण को भी बचाएगा, जो अपने रंग को हर फ्रेम में बदलता है जो जांच के रूप में पता चला है, जब तक कि जीयूआई के सहेजें विश्लेषण फिल्म टॉगल बटन अनियंत्रित न हो। फिल्म का यह संस्करण (एक ही निर्देशिका में सहेजा गया, मूल फिल्म के समान नाम के साथ, प्रत्यय 'विश्लेषणित फिल्म' के साथ) सिस्टम द्वारा किए गए स्वचालित पता लगाने की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए ऑफ़लाइन उपयोग किया जा सकता है।

4. परिणाम प्रस्तुति के लिए ट्रैकरोडेंट जीयूआई का उपयोग करना

नोट: परिणाम प्रस्तुति के लिए चित्रा 2ए के निचले पैनल देखें।

  1. प्रत्येक फिल्म फ़ाइल के परिणामों का निरीक्षण करने के लिए, प्रेस लोड परिणाम फ़ाइल और व्यवहार विश्लेषण द्वारा उत्पन्न .mat फ़ाइलों का चयन करें।
  2. निम्नलिखित विश्लेषणों में से किसी भी ऑनस्क्रीन की जांच करने के लिए टॉगल बटन के बीच ले जाएं: माउस स्थान ट्रेस(चित्रा 2ए); सत्र के साथ डिब्बों पर व्यवसाय (यदि 'डिब्बों' को परिभाषित किया गया था, तो नहीं दिखाया गया); सत्र के साथ उत्तेजनाअन्वेषण(चित्रा 2सी); डिब्बों में कुल समय (यदि 'डिब्बों' को परिभाषित किया गया था, तो नहीं दिखाया गया); और कुल उत्तेजनाओं की खोज समय(चित्रा 2डी)।
    नोट: 'उत्तेजना' क्षेत्र ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें सॉफ्टवेयर विषय इंटरैक्शन का मूल्यांकन करता है, जबकि 'कंपार्टमेंट' क्षेत्र ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें सॉफ्टवेयर विषय की उपस्थिति को ट्रैक करता है। स्टॉप विश्लेषण बटन का उपयोग करके विश्लेषण को रोकने से अंतिम विश्लेषण किए गए फ्रेम तक उत्पन्न परिणाम स्वचालित रूप से बच जाएंगे। अधिकांश कंप्यूटरों के लिए, एक बार में 20 फिल्मों को अपलोड करना और विश्लेषण करना संभव होना चाहिए (कंप्यूटर प्रदर्शन के आधार पर)।

5. जनसंख्या विश्लेषण के लिए ट्रैकरोडेंटजनसारांश जीयूआई का उपयोग करना(चित्रा 2ई)

  1. ओपन मैटलैब (2014a-2019a के साथ परीक्षण किया गया) और ट्रैकरोडेंट फ़ोल्डर चुनें।
  2. कमांड विंडो और प्रेस एंटरमें ट्रैकरोडेंटजनसारांश टाइप करें।
  3. परिणाम फ़ाइलोंको दबाकर कई ट्रैकरोडेंट परिणाम फ़ाइलें (.चटाई प्रारूप) अपलोड करें।
  4. विश्लेषण के लिए अंतिम फ्रेमकी संख्या भरें , परीक्षण का नाम, उत्तेजना 1 नामऔर उत्तेजना 2 नाम।
  5. सभी उपयुक्त बक्से की जांच करके वैकल्पिक विश्लेषण ों की सूची से वांछित विश्लेषण चुनें।
  6. एक स्प्रेडशीट फ़ाइल के रूप में चेक किए गए विश्लेषणों के सभी परिणामों को निकालने के लिए उपयुक्त बॉक्स की जांच करके निर्यात परिणामों को एक स्पेडशीट में चुनें।
  7. प्रेस शुरू करें और विश्लेषण पूरा होने तक प्रतीक्षा करें।
    नोट: यह विश्लेषण समाप्त करता है। सॉफ्टवेयर का उपयोग वांछित के रूप में कई फिल्म फ़ाइलों के परिणामों का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, यह देखते हुए कि वे सभी व्यवहार से ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर का उपयोग करके विश्लेषण किए गए थे। सॉफ्टवेयर द्वारा किए गए विश्लेषण में 30 हर्ट्ज की फ्रेम दर पर वीडियो रिकॉर्डिंग माना जाता है। मामले में कि एक अलग फ्रेम दर का उपयोग किया गया था, 30 से समय गुणा करें और इसे सही मूल्य (एस) में परिवर्तित करने के लिए रिकॉर्डिंग के लिए उपयोग की जाने वाली फ्रेम दर द्वारा विभाजित करें।

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Representative Results

C57BL/6J चूहों में सामाजिक वरीयता परीक्षण के लिए प्रणाली का उपयोग करना
चित्रा 1 प्रायोगिक सेट-अप के तीन संस्करणों को दिखाता है। पहला संस्करण(चित्रा 1ए-सी)चूहों के लिए गहरे फर रंगों के साथ बनाया गया है, जैसे C57BL/6J चूहों । दूसरा(चित्रा 1डी-एफ)चमकीले फर रंगों वाले चूहों के लिए योजना बनाई गई है, जैसे कि बीएबी/सी या आईसीआर (सीडी-1) चूहे । तीसरा बड़ा है(चित्रा 1जी-I)और एसडी चूहों जैसे चमकीले फर रंगों वाले चूहों के लिए डिज़ाइन किया गया है। पहले विषयों की जांच की भोली वयस्क (8-12 सप्ताह पुराने), समूह रखे (पिंजरे प्रति दो से पांच जानवरों) पुरुष C57BL/6J चूहों थे । सामाजिक उत्तेजनाओं किशोर (21-30 दिन पुराने), समूह रखे (पिंजरे प्रति दो से छह जानवर), पुरुष C57BL/6J चूहों थे । ऑब्जेक्ट उत्तेजनाएं अलग रंगों के साथ गंधरहित प्लास्टिक खिलौने थे (चित्रा 1सी, आईमें इनसेट)। प्रयोगों की वीडियो फ़ाइलों का विश्लेषण ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर (शरीर आधारित एल्गोरिदम, चित्र 2एमें उदाहरण स्क्रीन चित्र और जीयूआई) का उपयोग करके किया गया था, जो 1) शरीर केंद्र और 2 के आधार पर स्वचालित रूप से और लगातार ट्रैक किए गए विषय स्थान का उपयोग करके।

विश्लेषण में निम्नलिखित प्रक्रियाएं शामिल थीं। विश्लेषण से बाहर किए जाने वाले फिल्म फ़ाइल और रेखांकन परिभाषित क्षेत्रों को अपलोड करने के बाद, प्रयोगकर्ता ने दो क्षेत्रों को ग्राफिक रूप से परिभाषित किया, प्रत्येक में एक अलग कक्ष शामिल है, जैसा कि 'उत्तेजनाएं'(चित्रा 2ए,पीले रंग के क्षेत्र)। उपयोगकर्ता पांच क्षेत्रों को आभासी 'डिब्बों' के रूप में भी परिभाषित कर सकते हैं। फिर, उपयोगकर्ता संभावित एल्गोरिदम(चित्रा 2बी)की सूची से "BlackMouseBodyBased23_7_14_Fast" एल्गोरिदम चुनते हैं। स्टार्ट एनालिसिस बटन दबाने के बाद, सॉफ्टवेयर ने जानवरों के स्थान फ्रेम-बाय-फ्रेम को ट्रैक किया और एरिना(चित्रा 2ए,ब्लू लाइन) में माउस स्थान ट्रेस को चित्रित किया। इस विश्लेषण के दौरान, सॉफ्टवेयर ने 'उत्तेजना' क्षेत्रों और विषय के शरीर समोच्च(चित्रा 2सी)के बीच संपर्कों को भी ट्रैक किया। इस तरह के संपर्क घटनाओं को जांच के रूप में परिभाषित किया गया था और प्रत्येक उत्तेजना के लिए जांच समय की गणना करने के लिए सेवा की गई थी और जिस समय के दौरान कोई जांच व्यवहार प्रदर्शित नहीं किया गया था(चित्रा 2डी)। चित्रा 2सी में स्पष्ट के रूपमें, डी विश्लेषण फिल्म दिखा रहा है, 'उत्तेजना 2' के लिए उच्च जांच समय मनाया गया था, जो सामाजिक प्रोत्साहन था, वस्तु है, जो इस मामले में 'उत्तेजना 1' के रूप में परिभाषित किया गया था की तुलना में.

C57BL/6J चूहों में सामाजिक वरीयता परीक्षण के जनसंख्या विश्लेषण
ट्रैकरोडेंट सॉफ़्टवेयर को प्रायोगिक समूह की सभी वीडियो फ़ाइलों का विश्लेषण करने की अनुमति देने के बाद, इस सॉफ़्टवेयर के सभी संभावित विश्लेषणों का चयन करते हुए "ट्रैकरोडेंटपॉपुलेशनसारांश" जीयूआई(चित्रा 2ई)का उपयोग करके इस समूह के लिए जनसंख्या विश्लेषण किया गया था। 58 C57BL/6J वयस्क पुरुष चूहों के साथ किए गए एसपी परीक्षण के लिए इन विश्लेषणों के विशिष्ट आउटपुट चित्र 3में प्रदर्शित किए जाते हैं, ठीक वैसे ही जैसे वे कंप्यूटर स्क्रीन पर दिखाई दिए थे, सभी त्रुटि सलाखों के साथ एसईएम का चित्रण किया गया था। इन परिणामों के सांख्यिकीय विश्लेषण पहले11प्रकाशित किए गए थे।

दो उत्तेजनाओं में से प्रत्येक की ओर विषयों की आबादी का औसत कुल जांच समय (एक ही लिंग किशोर सामाजिक प्रोत्साहन और एक वस्तु) चित्रा 3एमें प्रदर्शित किया जाता है, जो सामाजिक प्रोत्साहन की दिशा में विषय की एक स्पष्ट वरीयता को दर्शाया गया है । यद्यपि एल्गोरिदम सरल है, एक उत्कृष्ट सहसंबंध देखा गया था (आर2 = 0.91, पी एंड एलटी;10-6,पियर्सन का सहसंबंध) जांच समय के बीच मैन्युअल रूप से एक प्रशिक्षित पर्यवेक्षक द्वारा मापा जाता है और सॉफ्टवेयर द्वारा गणना किए गए मूल्य। इस वरीयता की गतिशीलता चित्रा 3बीमें देखी जा सकती है, जिसमें प्रत्येक उत्तेजना के लिए औसत जांच समय 20 एस डिब्बे में समय के साथ प्लॉट किया जाता है। जैसा कि दिखाया गया है, सामाजिक वरीयता सत्र भर में विषयों द्वारा बनाए रखा जाता है, हालांकि यह प्रारंभिक दौर में मामूली मजबूत लग रहा था ।

चित्रा 3सी प्रत्येक उत्तेजना के लिए जांच समय को दर्शाया गया है, जो कुल जांच समय के साथ-साथ मुक्केबाज़ी अवधि के अनुसार कम (6 एस), मध्यम (>6 s, ‧19 एस), और लंबे (>19 s) मुकाबलों में वर्गीकृत किया गया है। 1 एस डिब्बे में मुक्केबाज़ी अवधि के अनुसार प्रत्येक उत्तेजना के लिए जांच समय का वितरण चित्रा 3डीमें प्रदर्शित किया जाता है । जैसा कि चित्रा 3सी, डीमें दिखाया गया है, छोटे मुकाबलों में उत्तेजनाओं के बीच कोई अंतर नहीं था, जबकि मध्यम और लंबे मुकाबलों में स्पष्ट सामाजिक वरीयताएं दिखाई दीं । इन परिणामों से पता चलता है कि C57BL/6J चूहों में, छोटे मुकाबलों जिज्ञासा को प्रतिबिंबित, जबकि लंबे मुकाबलों विषय और उत्तेजनाओं के बीच एक बातचीत को प्रतिबिंबित । जांच की सापेक्ष अवधि (आरडीआई, [सामाजिक-वस्तु]/[सामाजिक +ऑब्जेक्ट]) प्रत्येक श्रेणी (लघु, मध्यम और लंबे मुकाबलों) के साथ-साथ कुल जांच समय के लिए मूल्यों को चित्रा 3ईमें दिखाया गया है । जैसा कि दिखाया गया है, उच्चतम आरडीआई मूल्य लंबे मुकाबलों के साथ प्राप्त किया जाता है, सुझाव है कि वे सबसे अच्छा विषयों की सामाजिक वरीयताओं को प्रतिबिंबित ।

परीक्षण के दौरान जांच मुक्केबाज़ी की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए, प्रत्येक श्रेणी के लिए समय के साथ वितरण अलग से साजिश रची गई । लघु(चित्रा 3एफ)और मध्यम(चित्रा 3जी)जांच मुकाबलों के समय के साथ वितरण समय के साथ इन मुकाबलों में क्रमिक कमी का सुझाव देते हैं । इसके विपरीत, लंबे मुकाबलों(चित्रा 3एच)का एक समान विश्लेषण परीक्षण के दौरान क्रमिक वृद्धि दिखाता है। यह प्रवृत्ति मतलब मुक्केबाज़ी अवधि(चित्रा 3I)के वितरण से भी परिलक्षित होती है, जो समय के साथ क्रमिक वृद्धि दिखारही है। इस प्रकार, ऐसा लगता है जैसे विषयों ने मुख्य रूप से परीक्षण के शुरुआती चरणों के दौरान जिज्ञासा का प्रदर्शन किया, जबकि बाद में उन्होंने उत्तेजनाओं के साथ अधिक बातचीत प्रदर्शित की। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि अंतिम क्षणों के दौरान, छोटे मुकाबलों की दिशा में विश्लेषण का एक अंतर्निहित पूर्वाग्रह है, क्योंकि सत्र के अंत में लंबे मुकाबलों को कृत्रिम रूप से समाप्त कर दिया गया था। इसलिए जांच मुकाबलों के टाइम कोर्स पर विचार करते समय अंतिम क्षणों को नजरअंदाज किया जाना चाहिए।

हम भी एक ही उत्तेजना की ओर लगातार जांच मुकाबलों के बीच अंतराल का विश्लेषण (यानी, समय यह विषय लिया प्रत्येक जांच मुक्केबाज़ी के अंत के बाद एक ही उत्तेजना को लौटने के लिए) । यह पैरामीटर एक ही उत्तेजना पर लौटने और जांच करने के लिए विषय के आग्रह को दर्शाता है। यहां, अंतराल को शॉर्ट (5 एस), मीडियम (>5 s, ‧20 s), और लंबे (>20 s) मुकाबलों में भी वर्गीकृत किया गया था, जिन्हें फिगर 3जेमें प्रत्येक उत्तेजना के लिए कुल समय अंतराल के साथ दिखाया जाता है । 1 एस डिब्बे में अंतराल का हिस्टोग्राम चित्रा 3Kमें प्रदर्शित किया गया । जैसा कि चित्रा 3जे, केमें दिखाया गया है, सामाजिक प्रोत्साहन की जांच के बीच अंतराल वस्तु की जांच के बीच उन लोगों की तुलना में बहुत कम थे । तदनुसार, लंबी दूरी में अंतराल के आरडीआई मूल्यों में उच्चतम पूर्ण मूल्य(चित्रा 3एल); इसलिए, उन्हें सामाजिक वरीयता का आकलन करने वाले खोजी समय-स्वतंत्र परिवर्तनीय के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। प्रत्येक श्रेणी के लिए अलग से प्लॉट किए गए अंतराल के समय के साथ वितरण(चित्रा 3एम-ओ)छोटे और मध्यम अंतराल में क्रमिक कमी और जांच मुकाबलों के बीच लंबे अंतराल में विपरीत परिवर्तन का सुझाव देता है, जो सबसे अधिक संभावना जांच मुकाबलों के सामान्य लंबाई को प्रतिबिंबित करता है। जांच मुकाबलों के वितरण के समान, अंतराल का अंतिम मिनट लघु मूल्यों के प्रति पक्षपातपूर्ण है और इसे नजरअंदाज किया जाना चाहिए ।

हमने विषयों में एक उत्तेजना से दूसरे में देखे गए संक्रमणों का भी विश्लेषण किया । यह साजिश चित्रा 3पीमें प्रदर्शित होती है, जिस पर हर समय बिंदु विषय ने एक नई उत्तेजना की जांच शुरू की एक नीली बिंदी द्वारा चिह्नित की जाती है, हर पंक्ति एक अलग विषय का प्रतिनिधित्व करती है, और लाल रेखा औसत संक्रमण दर का प्रतिनिधित्व करती है। के रूप में स्पष्ट है, संक्रमण दर उच्चतम था (~ १.५ संक्रमण/मिन) परीक्षण के पहले 2 मिन के दौरान और धीरे से चोटी के ५०% से भी कम करने के लिए कम हो गया था । समय के साथ मतलब संक्रमण दर के वितरण से भी यही प्रवृत्ति स्पष्ट है(चित्रा 3क्यू)।

अंत में, प्रत्येक विषय के लिए परीक्षण के दौरान सामाजिक प्रोत्साहन(चित्रा 3आर)और ऑब्जेक्ट(चित्रा 3एस)की ओर जांच मुकाबलों के हीटमैप दिखाए जाते हैं, जिसमें मुक्केबाज़ी अवधि(चित्रा 3एस)को चिह्नित करने वाले रंग दिखाए जाते हैं। कुल मिलाकर, परिणाम सुझाव है कि C57Bl/6J चूहों में, सपा परीक्षण मोटे तौर पर एक प्रारंभिक अन्वेषणात्मक चरण में विभाजित है (एक उच्च संक्रमण दर और लघु जांच मुकाबलों की विशेषता) और एक देर से बातचीत चरण (कम संक्रमण दर और लंबी जांच मुकाबलों की विशेषता) ।

एसडी चूहों में सामाजिक नवीनता वरीयता परीक्षण की जनसंख्या विश्लेषण
चित्रा 4 59 एसडी चूहों द्वारा किए गए एसएनपी परीक्षण के लिए ऊपर के समान विश्लेषण दिखाता है। आमतौर पर, उपन्यासबनाम की वरीयता । परिचित सामाजिक उत्तेजनाओं एक उपन्यास सामाजिक प्रोत्साहन बनामकी ओर वरीयता से कमजोर है . एक वस्तु, सपा परीक्षण(चित्रा 3)में चूहों द्वारा प्रदर्शित । फिर भी, सामाजिक नवीनता वरीयता सभी मापदंडों से स्पष्ट रूप से परिलक्षित होती है। विशेष रूप से, जैसा कि चूहों में सपा परीक्षण से ऊपर निष्कर्ष निकाला गया है, लंबी जांच मुकाबलों और लंबे अंतराल सबसे स्पष्ट रूप से उत्तेजनाओं के बीच मतभेदों को प्रदर्शित करने वाले मापदंड हैं, जैसा कि उनके उच्चतम निरपेक्ष आरडीआई मूल्यों(चित्र 4ई, एल)से परिलक्षित होता है; यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एसएनपी परीक्षण के लिए आरडीआई मूल्यों को [परिचित-उपन्यास] /[परिचित + उपन्यास] के रूप में परिभाषित किया गया है)।

मूंछ का नुकसान दोनों C57BL/6J चूहों और एसडी चूहों में सामाजिक वरीयता ख़राब
सामाजिक व्यवहार की गतिशीलता पर somatosensory हेरफेर के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए, विश्लेषण सपा 29 C57BL/6J चूहों और ३३ एसडी चूहों द्वारा पूरा मूंछ ट्रिमिंग के बाद परीक्षण के बाद परीक्षण के परीक्षण का प्रदर्शन किया गया था (परीक्षण से पहले 3-7 दिन आयोजित) । फिर इन नतीजों की तुलना जानवरों को नियंत्रित करने के लिए की गई। के रूप में चित्रा 5ए-एफमें प्रदर्शित, मूंछ छंटनी चूहों वस्तु पर सामाजिक उत्तेजना पसंद नहीं किया, के रूप में दो उत्तेजनाओं के बीच जांच के समय में अंतर की कमी से परिलक्षित (चित्रा 5ए की तुलना 5डी)और सामाजिक उत्तेजना की ओर लंबी जांच मुकाबलों के नुकसान (चित्रा 5बी की तुलना 5ई)। दिलचस्प बात यह है कि मूंछ से छंटनी किए गए चूहों ने चूहों को नियंत्रित करने की तुलना में संक्रमण की बढ़ी हुई दरों को भी दिखाया (चित्रा 5सी की तुलना चित्रा 5एफसे) ।

कुल मिलाकर, इन आंकड़ों से पता चलता है कि मूंछ छंटनी चूहों स्पष्ट रूप से सामाजिक प्रोत्साहन के साथ अपनी बातचीत की अवधि कम । चूहों के विपरीत, मूंछ-छंटनी चूहों ने अपनी सामाजिक प्राथमिकताओं(चित्रा 5जी-एल)को खोना नहीं था। हालांकि, वे काफी परीक्षण के पहले मिनट के दौरान अपने व्यवहार बदल गया है, जब वे कम लंबी जांच मुकाबलों था (चित्रा 5एच की तुलना 5कश्मीर चित्रा)और कई और अधिक संक्रमण (चित्रा 5मैं आंकड़ा 5एलकी तुलना) । इस प्रकार, मूंछ ट्रिमिंग ने सपा परीक्षण में चूहों और चूहों दोनों के व्यवहार को काफी संशोधित किया, लेकिन दोनों प्रजातियों के बीच एक बहुत ही अलग तरीके से। ये परिणाम चूहों और चूहों की सामाजिक बातचीत में मूंछ पर निर्भर सोमाटोसेंसरी उत्तेजना के लिए एक अलग भूमिका का सुझाव देते हैं।

Figure 1
चित्रा 1: प्रायोगिक सेट-अप। (A)काले फर के साथ चूहों के लिए डिजाइन प्रयोगात्मक क्षेत्र का एक योजनाबद्ध चित्रण। (ख)ऊपर से अखाड़े की एक तस्वीर, मंद लाल बत्ती का उपयोग कर, क्षेत्र में एक C57BL/6J विषय माउस दिखा । (ग)एक सफेद कक्ष के मेशेड क्षेत्र को दिखाने वाली एक तस्वीर, जिसके माध्यम से विषय उत्तेजना के साथ बातचीत करता है (इनसेट: चूहों के लिए उपयोग की जाने वाली वस्तु उत्तेजना की तस्वीर)। (डी-एफ) जैसा कि पैनलए-सी में दिखाया गया है, एक प्रयोगात्मक क्षेत्र और उज्ज्वल फर के साथ चूहों के लिए डिज़ाइन किया गया कक्ष। (जी-1) जैसा कि पैनलए-सी में दिखाया गया है, एक प्रयोगात्मक क्षेत्र और कक्ष उज्ज्वल फर (इनसेट इन [I]: चूहों के लिए उपयोग की जाने वाली वस्तु उत्तेजना की तस्वीर) के साथ चूहों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 2
चित्रा 2: ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर। (A)ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर चलाने वाले कंप्यूटर की एक स्क्रीन। बाएं: विश्लेषण फिल्म की शुरुआत में वीडियो छवि (प्रयोगकर्ता द्वारा चुना गया पहला फ्रेम), लेबल ' उत्तेजनाओं ' क्षेत्रों को दिखाता है और C57BL/6J विषय के आंदोलन पथ को ट्रैक किया गया है । सही: सॉफ्टवेयर जीयूआई। (ख)जीयूआई के साथ उपयोग किए जाने वाले सॉफ्टवेयर के वैकल्पिक कोड की सूची। इनमें से प्रत्येक कोड एक अलग प्रयोगात्मक स्थिति में फिट बैठता है। (ग)पैनल ए में दिखाए गए विशिष्ट प्रयोग का विश्लेषण, जब जीयूआई के परिणाम प्रस्तुति अनुभाग में सत्र के साथ उत्तेजना अन्वेषण का विकल्प चुना गया था। यह साजिश (प्रत्येक फ्रेम पर) दिखाती है कि क्या विषय 'उत्तेजना 1' या 'उत्तेजना 2' के संपर्क में था। प्रस्तुत मामले में, 'उत्तेजना 2' की दिशा में एक स्पष्ट वरीयता इस उत्तेजना की ओर पाए गए जांच मुकाबलों की उच्च संख्या और अवधि से स्पष्ट है। (घ)पैनलए और सी में दिखाए गए प्रयोग का विश्लेषण, जब जीयूआई के परिणाम प्रस्तुति अनुभाग में कुल उत्तेजनाओं की खोज समय का विकल्प चुना गया था। यहां भी, 'उत्तेजना 2' की दिशा में एक स्पष्ट वरीयता इस उत्तेजना की दिशा में जांच समय के उच्च स्तर से स्पष्ट है। (ई)ट्रैकरोडेंटपॉपुलेशनसारांश सॉफ्टवेयर का जीयूआई जो जानवरों की आबादी से परिणामों के विश्लेषण और साजिश रचने में सक्षम बनाता है, जिनमें से प्रत्येक का उपयोग ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर का उपयोग करके किया जाता है (इस तरह के विश्लेषण के परिणामों के लिए चित्रा 3 देखें)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 3
चित्रा 3: TrackRodent सॉफ्टवेयर का उपयोग कर एसपी परीक्षण के दौरान C57BL/6J चूहों की जांच व्यवहार का विश्लेषण । यह आंकड़ा एसपी परीक्षण करने वाले 58 C57BL/6J वयस्क पुरुष चूहों की आबादी के लिए नियोजित ट्रैकरोडेंटपॉपुलेशनसारांश सॉफ्टवेयर(चित्रा 2E)के सभी वैकल्पिक विश्लेषणों के विभिन्न भूखंडों को दर्शाता है। विभिन्न भूखंडों को समान क्रम और तरीके से प्रदर्शित किया जाता है क्योंकि वे कंप्यूटर स्क्रीन पर दिखाई देते थे (प्रत्येक भूखंड के विस्तृत विवरण के लिए प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग देखें)। (क)उत्तेजनाओं की जांच का कुल समय,(ख)समय के साथ उत्तेजनाओं की जांच,(C)लघु बनाम लंबे मुकाबले - कुल समय,(घ)1s बिन हिस्टोग्राम मुकाबलों के,(ई)लघु बनाम लंबे मुकाबले-आरडीआई,(एफ)& 6 समय के साथ मुकाबलों,(जी)6−19 एस समय के साथ मुकाबलों,(एच)>19 समय के साथ मुकाबलों,(मैं)समय के साथ मुक्केबाज़ी अवधि का मतलब है,(जे)कम बनाम लंबे अंतराल-कुल समय,(कश्मीर)1 एस बिन हिस्टोग्राम अंतराल - आरडीआई,(एम)और एलटी; समय के साथ 5 एस अंतराल,(एन)समय के साथ 5−20 एस अंतराल,(ओ)और समय के साथ 20 एस अंतराल,(पी)उत्तेजनाओं के बीच संक्रमण - रस्टर प्लॉट,(क्यू)समय के साथ उत्तेजनाओं के बीच संक्रमण,(आर)सामाजिक के साथ मुक्केबाज़ी अवधि का हीट-मैप,ऑब्जेक्टके साथ मुक्केबाज़ी अवधि का हीट-मैप। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 4
चित्रा 4: ट्रैकरोडेंट सॉफ्टवेयर का उपयोग करएसएनपी परीक्षण के दौरान एसडी चूहों के जांच व्यवहार का विश्लेषण करना। एसएनपी परीक्षण करने वाले 59 एसडी वयस्क पुरुष चूहों की आबादी के लिए नियोजित ट्रैकरोडेंटपॉपुलेशनसारांश सॉफ्टवेयर(चित्रा 2E)के सभी वैकल्पिक विश्लेषणों के लिए भूखंड। विभिन्न भूखंडों को समान क्रम और तरीके से प्रदर्शित किया जाता है क्योंकि वे कंप्यूटर स्क्रीन पर दिखाई देते थे (प्रत्येक भूखंड के विस्तृत विवरण के लिए प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग देखें)। (ए-क्यू) जैसा कि चित्रा 3में वर्णित है। (R)परिचित के साथ मुक्केबाज़ी अवधि का हीट-मैप,(एस)उपन्यास के साथ मुक्केबाज़ी अवधि का हीट-मैप। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5: चूहों और चूहों की मूंछ-ट्रिमिंग सामाजिक व्यवहार को अलग ढंग से ख़राब करती है। (A)पुरुष C57BL/6J चूहों (n = ५८) के लिए सपा परीक्षण के दौरान मतलब जांच समय (20 एस डिब्बे में मापा) की साजिश । (ख)सामाजिक और वस्तु उत्तेजनाओं के लिए पैनल ए में दिखाए गए एसपी टेस्ट के साथ लंबे (>19 एस) जांच मुकाबलों के औसत कुल समय का वितरण (1 न्यूनतम डिब्बे) । वस्तु की तुलना में सामाजिक प्रोत्साहन की दिशा में लंबे समय तक जांच मुकाबलों के बहुत लंबे समय पर ध्यान दें। }सपा में दिखाए गए टेस्ट के समय के साथ ट्रांजिशन रेट का डिस्ट्रीब्यूशन (1 मिन बिन) (ए) में दिखाया गया है। (डी-एफ) जैसा कि पैनलए-सी में दिखाया गया है, परीक्षण से लगभग 1 सप्ताह पहले 29 चूहों की मूंछ छंटनी की गई थी । इन जानवरों ने अपनी सामाजिक वरीयता खो दी, जैसा कि(डी)सामान्य जांच समय और(ई)लंबे मुकाबलों के वितरण से परिलक्षित होता है। उन्होंने सामाजिक प्रोत्साहन के साथ कम निरंतर बातचीत का सुझाव देते हुए संक्रमण (एफ) की उच्च सामान्य दर भी प्रदर्शित की। (जी-1) जैसा कि पैनल ए-सी में दिखाया गया है, 60 एसडी चूहों ने एसपी टेस्ट किया। चूहों की तुलना में चूहों के व्यवहार की विभिन्न गतिशीलता पर ध्यान दें, कम संक्रमण दरों और परीक्षण के प्रारंभिक चरण (2 मिन) में लंबी जांच मुकाबलों की लंबी अवधि के साथ। (जे-एल) जैसा कि पैनलों में दिखाया गया है जी-एच, ३३ चूहों मूंछ छंटनी की गई । ध्यान दें कि चूहों ने मूंछ-ट्रिमिंग के बाद सामाजिक वरीयता नहीं खोई थी, जैसा कि चूहों ने किया था, परीक्षण के पहले 2 मिन में उनके सामाजिक व्यवहार की गतिशीलता बदल गई थी, जिसमें अधिक संक्रमण और कम लंबे मुकाबले दिखाए गए थे। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

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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। त्रिकोणीय कक्षों का उपयोग, जो आयताकार क्षेत्र के दो विपरीत कोनों में स्थित हैं, विषय-उत्तेजना इंटरैक्शन क्षेत्र को एक अच्छी तरह से परिभाषित विमान तक सीमित करता है, इस प्रकार जांच व्यवहार के सटीक स्वचालित विश्लेषण को सक्षम करता है। एक लाभ प्रत्येक परीक्षण के लिए कई व्यवहार मापदंडों की गणना करने के लिए विश्लेषण सॉफ्टवेयर (TrackRodent) का उपयोग है। यह प्रतिमान के विभिन्न चरणों के दौरान क्षेत्र के यादृच्छिक विपरीत कोनों में कक्षों को फिर से स्थापित करने की अनुमति देता है, जो स्थानिक नेविगेशन कौशल के किसी भी प्रभाव को बेअसर करता है।

इसके अलावा, क्षेत्र के दो कोनों, जो प्रत्येक चरण के दौरान खाली छोड़ दिया जाता है, विषय आराम और संवारने के लिए एक सुविधाजनक जगह प्रदान करते है और इसे कक्षों से दूर आकर्षित, झूठी सकारात्मक परिणाम ों को कम । इस प्रकार, प्रणाली एसपी और एसएनपी परीक्षणों के दौरान प्रत्येक उत्तेजना की जांच करने के लिए विषय की प्रेरणा का प्रत्यक्ष मूल्यांकन करने की अनुमति देती है। इसके अलावा, जैसा कि वीडियो का व्यवहार विश्लेषण ट्रैकरोडेंट सॉफ़्टवेयर द्वारा स्वचालित तरीके से किया जाता है, एक प्रयोगकर्ता विश्लेषण के लिए कई फिल्में लोड कर सकता है, प्रत्येक के लिए सही मापदंडों को परिभाषित कर सकता है, और सॉफ्टवेयर प्रक्रिया को रातोंरात संसाधित करने देता है, जो कीमती समय बचाता है। विशेष रूप से, इस प्रणाली का उपयोग किसी भी प्रकार के सामाजिक भेदभाव परीक्षण के लिए किया जा सकता है, जैसे पुरुष और महिला सामाजिक उत्तेजनाओं या अलग उपभेदों की उत्तेजनाओं के बीच भेदभाव । इसके अलावा, इस प्रणाली का उपयोग करके ट्रैक किए जा सकने वाले विषयों के आकार की कोई सीमा (ऊपरी/निचली) नहीं है; इस प्रकार, इसका उपयोग किशोरों या मोटापे से ग्रस्त जानवरों के साथ किया जा सकता है। यह प्रयोगात्मक प्रणाली उत्पादन करने के लिए सस्ती और सरल है, और विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटर कोड सार्वजनिक रूप से एक ओपन-सोर्स कोड के रूप में उपलब्ध हैं, जिससे किसी भी प्रयोगशाला को आसानी से विधि अपनाने की अनुमति मिलती है।

प्रणाली में जांच व्यवहार का स्वचालित पता लगाना किसी विषय की शरीर की आकृति और प्रयोगकर्ता द्वारा परिभाषित प्रत्येक क्षेत्र के बीच शारीरिक संपर्क का पता लगाने पर आधारित है । इस प्रकार, यदि विषय सिर के बजाय अपने शरीर के साथ 'उत्तेजनाओं' क्षेत्र को छूता है, तो इस घटना को जांचकर्ता माना जाता है (यानी, एक झूठा सकारात्मक)। इस उद्देश्य के लिए, सिर-दिशाआधारित एल्गोरिदम उत्पन्न किया गया था, जो विषय के सिर की पहचान करता है और केवल सिर और 'उत्तेजनाओं' के बीच संपर्क को ध्यान में रखता है। हालांकि, यह एल्गोरिदम शरीर आधारित एल्गोरिदम की तुलना में काफी धीमा चलता है; इसलिए, बड़ी संख्या में फिल्मों के विश्लेषण के लिए इसकी सिफारिश नहीं की जाती है, जब तक कि प्रायोगिक शर्तों को इसकी आवश्यकता न हो।

दो एल्गोरिदम के बीच समान परिणाम देखे गए (1.1% अंतर, एन = 11 प्रयोग, 5 मिन प्रत्येक, डेटा नहीं दिखाया गया); इसलिए, शरीर आधारित एल्गोरिदम का अक्सर उपयोग किया जाता था। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि हालांकि जानवरों के बड़े समूहों के विश्लेषण यहां प्रस्तुत कर रहे हैं, एक बहुत छोटे समूह के आकार के लिए दो उत्तेजनाओं के बीच एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर को देखने के लिए की जरूरत है, कुल जांच प्रणाली द्वारा मापा समय के आधार पर । उदाहरण के लिए, बिजली गणना से पता चला है कि चूहों के एसपी और एसएनपी परीक्षणों के लिए क्रमशः केवल पांच और आठ जानवरों के नमूना आकार की आवश्यकता होती है (α = 0.05, पावर = 0.8)। फिर भी, सामाजिक व्यवहार की सभी गतिशीलता का अवलोकन सुनिश्चित करने के लिए जानवरों के काफी बड़े समूहों का उपयोग यहां किया गया था।

सिस्टम के लिए आवश्यक है कि प्रयोगकर्ता विषय के शरीर की रूपरेखा का पता लगाने के लिए मैन्युअल रूप से सीमा को परिभाषित करता है। उपयोग करने के लिए सही सीमा ढूंढना कुछ अनुभव की आवश्यकता हो सकती है; इसलिए, इस प्रणाली में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश एल्गोरिदम में नियमित, धीमे संस्करण होते हैं। ये संस्करण विश्लेषण ित फिल्म पेश करते हैं और ऑनलाइन जांच की घटनाओं का पता लगाते हैं, जबकि उनके तेज़ संस्करण ऑनलाइन प्रस्तुति को सक्षम नहीं करते हैं। यह सिफारिश की जाती है कि नए उपयोगकर्ता नियमित संस्करणों का उपयोग करें और यह सुनिश्चित करने के लिए ऑनलाइन विश्लेषण की निगरानी करें कि यह ठीक से काम करता है, और वे विश्लेषण प्रक्रिया के साथ अनुभव एकत्र करने के बाद ही "फास्ट" एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

तीन कक्ष परीक्षण पर इस प्रणाली का एक लाभ यह है कि यह जांच व्यवहार के कई मापदंडों को मापता है, इस प्रकार अधिक विस्तृत विश्लेषण का समर्थन । यह फायदा दो गुना है। सबसे पहले, प्रयोगकर्ता को वरीयता निर्धारित करने के लिए पूरी जांच समय पर पूरी तरह से भरोसा नहीं करना पड़ता है। यह पाया गया कि लंबे समय तक जांच मुकाबलों और लंबे अंतराल कुल जांच समय से अधिक संवेदनशील होते हैं जब दूसरे पर एक उत्तेजना की वरीयता का पता लगाया जाता है । इन मापदंडों के बारे में यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि परीक्षण के अंतिम क्षणों के दौरान उनके मूल्य नीचे की ओर पक्षपाती हैं, क्योंकि 5-मिनट सत्र के अंत में लंबी जांच मुकाबलों और अंतराल को समय से पहले समाप्त कर दिया जाता है ।

दूसरा, कई पैरामीटर विभिन्न जोड़तोड़ के बाद सामाजिक जांच की गतिशीलता में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगाने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, यह पाया गया कि C57BL/6J पुरुष चूहों मूंछ ट्रिमिंग के बाद अपनी सामाजिक वरीयता खो दिया है । इसके विपरीत, एसडी पुरुष चूहों ने अपनी सामाजिक वरीयता को बनाए रखा लेकिन सामाजिक व्यवहार गतिशीलता को बदल दिया जैसा कि परीक्षण के प्रारंभिक चरण में कम जांच मुकाबलों और संक्रमण के उच्च स्तर द्वारा दिखाया गया है। कुल मिलाकर, ये डेटा मूंछ ट्रिमिंग के बाद सामाजिक बातचीत के लिए चूहों और चूहों की प्रवृत्ति में कमी का सुझाव देते हैं। इस प्रकार, यह प्रणाली सामाजिक व्यवहार की गतिशीलता के कठोर विश्लेषण का समर्थन करती है, जो विभिन्न जोड़तोड़ के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकती है।

संक्षेप में, हमने यहां एक उपन्यास, सरल और सस्ती प्रायोगिक प्रणाली प्रस्तुत की जो सामाजिक जांच व्यवहार गतिशीलता के स्वचालित विश्लेषण का समर्थन करती है। इस प्रणाली से विभिन्न उपभेदों और छोटे कृंतककी की आनुवंशिक रूप से संशोधित लाइनों में सामाजिक व्यवहार घाटे का विस्तृत विश्लेषण करने में मदद मिलेगी। इसके अलावा, जांच मुकाबलों का सटीक पता लगाने यहां प्रदर्शन किया, इस प्रणाली की क्षमता के साथ संयुक्त व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए, जबकि विषयों बिजली के केबल या ऑप्टिकल फाइबर से जुड़े रहे हैं, रिकॉर्डिंग शामिल प्रयोगों में इसके उपयोग की अनुमति देता है सामाजिक व्यवहार से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की।

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Disclosures

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

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

Name Company Catalog Number Comments
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 12 V power supply 2012topdeal eBay supplier NaN For illumination of the acoustic chamber

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छोटे कृंतक में सामाजिक वरीयता व्यवहार की गतिशीलता पर नज़र रखने के लिए एक प्रणाली
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Netser, S., Haskal, S., Magalnik, H., Bizer, A., Wagner, S. A System for Tracking the Dynamics of Social Preference Behavior in Small Rodents. J. Vis. Exp. (153), e60336, doi:10.3791/60336 (2019).

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