Yöntem makalesi

Farelerin Otomatik, Kantitatif / Bilişsel Davranışçı Tarama: Genetik, Farmakoloji, Hayvan Biliş ve Lisans Öğretim İçin

DOI:

10.3791/51047

⸱

26 Şubat 2014

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, Rutgers University, 2Department of Psychology, Koç University, 3Center for Neural Science, New York University, 4Department of Mathematics & Computer Science, Fairfield University

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Genetik ve farmakolojik manipülasyonlar etkilerini değerlendirmek amacıyla, mekansal yerelleştirme, zamansal lokalizasyonu, süresi, hızı ve olasılık tahmini, risk değerlendirmesi, dürtüsellik ve doğruluğunu ve hafıza hassasiyet arabuluculuk mekanizmalarının fizyolojik anlamlı özelliklerini ölçmek için tam otomatik sistem Farelerde biliş temel mekanizmaları.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Biz live-biliş temel mekanizmaların genetik ve farmakolojik manipülasyonlar etkilerinin değerlendirilmesi ve farelerde öğrenme için 7/24 davranışsal test sistemi tam otomatik, yüksek verim, yüksek hacimli, tarif. Standart bir polipropilen fare gövdesi küvet edilen bir standart ticari bir fare deney kutusuna bir akrilik boru ile bağlanır. Test kutu besleyiciler pelet bağlı 2 olan 3 haznelerini vardır. Tüm dahili bir LED aydınlatıcı ve kızılötesi (IR) ile kafa kafaya girdiler için izlenir kirişler. Fareler tarama sırasında sevkini ortadan ortamda yaşamak. Onlar protokol kontrol yazılımı ve yarı-gerçek-zamanlı veri analizi ve grafik yazılımı biz yazdım hangi, (klasik) protokolleri (enstrümantal) ve Pavlovyan edimsel performans ile iki veya daha fazla günlük beslenme dönemlerde onların yiyecek almak. Veri analizi ve grafik rutinleri çok büyük zaman-s analizini basitleştirmek için oluşturulan bir MATLAB tabanlı bir dilde yazılmışdavranışsal ve fizyolojik bir olay kayıtlarını sıkıştırılır ve ham verileri tek bir veri yapısı içinde yayınlanan grafikler ve istatistik tüm ara analizler yoluyla tam bir veri izi korumak için. Veri analizi, kod veriler birkaç kez bir gün ve otomatik olarak "bulut" saklanan ve üzerinde-laboratuvarda bilgisayar, istatistik ve grafiksel analizler, özne onu hasadın. Bu nedenle, tek tek farelerin ilerleme görselleştirilir ve her gün ölçülür. Veri analizi, kod protokol bireysel konuların protokolü otomatik avans izin, protokol kontrol koduna konuşuyor. Uygulanan davranışsal protokolleri eşleşen, autoshaping, zamanlanmış huni-anahtarlama, zamanlanmış huni-anahtarlama, dürtüsellik ölçümü ve gıda durumu sirkadiyen beklentisiyle risk değerlendirme. Açık kaynak protokol kontrol ve veri analizi kod yeni protokollerin eklenmesi kolaylaştırır. Sekiz ortamlarda test kabinede x 78 x 24 bir 48 sığacak; böyle iki sürücü kabininiinets (16 ortamlar) bir bilgisayar tarafından kontrol edilebilir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Biliş temel mekanizmalar aracılık hücresel ve moleküler mekanizmaların tanıtılması ayı genetik, moleküler genetik, moleküler biyoloji ve nörofarmakolojinin güçlü teknikler getirmek için, fizyolojik olarak anlamlı ölçmek yüksek hacimli, yüksek verimlilikte bir psikofiziksel tarama yöntemleri gerekir bilişsel mekanizmalarının özellikleri. Bir mekanizmanın bir psychophysically ölçülebilir, fizyolojik olarak anlamlı nicel özellik davranış ile ölçülür ve elektrofizyolojik veya biyokimyasal yollarla edilebilir bir özelliktir. Örnekler rodopsin soğurma spektrumu, sirkadyen saatin serbest çalışma süresi, ve iç yan ön beyin demeti içinde 1,2 ödül akson refrakter süresi vardır. Hücresel ve moleküler ölçümlerine göre olabilir Psikofiziksel ölçümler nicel yazışma yoluyla psikolojik mekanizmaları hücresel ve moleküler mekanizmaları bağlamak için bir temel yatıyordu. Exampl içine, çubukların dış segmentlerinde rodopsin yerinde absorpsiyon spektrumunda insan skotopik spektral duyarlılık fonksiyonu üzerine superimposes olması foton-tetiklenen rodopsin izomerizasyonunu skotopik vizyonunda ilk adım olduğunu güçlü bir delildir. Karmaşık davranış kalıplarının nicel yönleri de davranışsal genetik 3,4 içinde QTL yöntemlerin kullanımına merkezi vardır.

Köklü enstrümantal ve Pavlov öğrenme protokolleri üzerine fareler (ve fareleri) performansı zaman gibi soyut miktarını ölçmek beyin mekanizmaları bağlıdır, sayı, süresi, hızı, olasılık, risk ve mekansal konumu. Örneğin, Pavlovian şartlandırılmış cevapların edinim hızı takviye edici etkinlikleri (tipik olarak, gıda servis) ve yaklaşan takviye 5-7 için sinyalin başlamasından sonra takviye ortalama gecikme arasındaki ortalama aralık arasındaki orana bağlıdır. İkinci Examp içinle, bir eşleştirme protokol iki besleme hunilere ziyaretlerin ortalama süresi oranı yaklaşık bu iki haznede 8-10 donatı oranlarının oranına eşittir.

Altta yatan mekanizmaları ile ilgilenen nörologlar günümüzde yaygın olarak kullanılan davranışsal test yöntemleri koymak yoluyla düşük, çoğunlukla, düşük hacimli için vardır, ve emek yoğun 26. Örneğin, sirkadyen osilatörler davranışsal olarak ölçülen dönemleri ve fazlar sirkadiyen süresi ve faz elektrofizyolojik ve biyokimyasal önlemlere göre olabilir, yanı Ayrıca, elektrofizyolojik ve biyokimyasal yöntemlerle ölçülen miktarları ile karşılaştırılabilir miktarlarda ölçer. Güncel davranışsal test yöntemleri gibi mekansal öğrenme, zamansal öğrenme, ya da öğrenme korku, yerine yatan mekanizmaların yanı öğrenme, kategorilerine odaklanmak. Uzamsal öğrenme 11-15 yaygın olarak kullanılan su labirenti testi bu sh bir örnektirortcomings. Mekansal öğrenme bir kategoridir. Bu kategorideki Öğrenme ölü hesaplaşma 16,17 mekanizmasıdır biri mekanizmasında bağlıdır. Ölü hesaplaşma kilometre sayacı, mesafe koşmak 18 ölçen mekanizma üzerinde sırayla bağlıdır. Benzer şekilde, zamansal öğrenme bir kategoridir. Yaklaşık 24 saatlik bir süre ile bir osilatör olaylar 17,19 cereyan ettiği günün saati öğrenmek için hayvanlar için gerekli olduğundan bir sirkadiyen saat, bu kategorideki öğrenmeye bağlı olduğu mekanizmaları arasında yer alıyor. Gıda beklenti sağlar saat henüz 19 tespit edilmelidir.

Bir saat bir zaman ölçme mekanizmadır. Dönemlerde geniş bir yelpazesi ile endojen osilatörler beyin bu saatler 16,17 fazlarını kayıt zaman içinde olayların bulmak için izin verir. Zamanında yerleri kayıt yeteneği zaman içinde yerleri arasında yani, mesafeler, süreler ölçüm sağlar. Ilişkisel öğrenme t bağlıdırO süreler 5,6,20,21 ve beynin ölçümleri. Sayaçlar numarası ölçme mekanizmaları vardır. Bir olasılık da, bir alt-grubun numerosity ve süperset ve numerosity arasındaki oran, çünkü ölçüm sayısı, olasılık tahmini sağlar. Bir oran bu sayı ölçülmüştür, üzerinde aralığın süresine bölünmesiyle olayların sayısı olduğu için, oran tahminle olanak sağlamaktadır ölçüm sayısı ve ölçme süresi. Süresi ölçümleri, sayı, oran, olasılık ve değişen risklere davranışsal ayarlamaları etkinleştirin. 22,23 Bizim yöntem bu temel mekanizmaların doğruluk ve hassasiyet ölçüm üzerinde duruluyor. Doğruluk beynin ölçü objektif bir ölçü karşılık hangi ölçüde olduğunu. Hassas, örneğin sabit bir hedef değerin beynin ölçüde değişiklik veya belirsizlik, sabit bir süresidir. Weber'in Kanunu psikofizik eski ve en güvenli kurulmuş sonucudur. Bu iddia ettiğini ve hassasbir büyüklüğün beynin ölçü bu miktar sabit bir parçasıdır. Bir dağılımın varyasyon istatistikçinin katsayısı Weber Kesir, (σ / μ), hassasiyet ölçer. Nesnel ortalamaya psikofiziksel ortalama oranı (örn. karar süresi ortalama) (objektif süresi ortalama) doğruluk ölçüsüdür.

Insan miktarını en aza indirirken Burada sunulan yöntem hacmi (laboratuar alanı belirli bir miktarda herhangi bir zamanda, taranmakta olan hayvan sayısı) ve veri akışını (tek bir hayvanın tarama ortalama süresi ile bölünmesiyle elde edilen bilgileri ve miktar) en üst düzeye çıkarır emek ölçümler yapmak için gerekli ve ivediliği maksimize hangi ile bilinir hale taraması sonuçları.

Burada sunulan veriler, analiz yazılım mimarisi otomatik olarak ham veri ve tüm sonuçlar özet ve tek d birlikte verilerden elde edilen istatistikleri koyarsayıların anlaşılır geniş denizleri hale alan başlıkları ile ata yapı, orada bulunan. Analitik yazılım sadece bu yapıda veri üzerinde çalışır ve her zaman aynı yapı içinde alanlarındaki faaliyetlerinin sonuçlarını saklar. Bu ham verilerden yayınlanmış özetleri ve grafikler için sağlam bir iz sigortalanır.

Yazılım otomatik yapısına tam otomatik test yönetilir deney-kontrol programları yazar, ve otomatik olarak ham veri hangi program geldiği gösterir. Böylece, deneysel koşullar test her noktasında, her bir hayvan için yürürlükte olduğu gibi hangi şüphesiz ve özet istatistik ham verilerden elde edilmiştir konusunda hiçbir şüphe ile, kusursuz bir veri izi korur. Veri korunması bu yöntem büyük ölçüde mümkün diğer laboratuarlar daha bu zengin veri setlerini analiz etmek için yapım, standart davranış tarama veri tabanlarının gelişimini kolaylaştırır.

Bu yöntem bağlı olduğu firmware ve yazılım için destek kaybı riskini en aza indirir. Test aygıtı trivially köklü bir ticari bir kaynaktan modifiye edilir. Programlama dilleri protokol kontrolü için donanım üreticisi tarafından sağlanan özel dil vardır, ve, veri analizi ve grafik için, bir amaca, ticari olmayan, açık kaynak kodlu araç kutusu (TSsystem) çok yaygın olarak desteklenen ticari, bilimsel programlama, veri yazılı analizi ve grafik dili. Araç uzun zaman damgalı olay kayıtlara yapısal bilgi ve özet istatistikleri ayıklanması için üst düzey komutları içerir. Protokol-uygulama programları ve veri analiz programları açık kaynak ve iyice belgelenmiştir.

Eleme sistemi, Şekil 1 'de şematize edilmiştir. On dolapları, her içeren 8 test ortamları 80 fareler t sağlayan bir 10 ft x 15 ft laboratuvar odasında kurulabiliro bir anda çalıştırabilirsiniz. Bir parti duvarında bir liman geçerek Kablolar başka bir odada elektrik / elektronik arabirim kartları ve PC'lere ortamları bağlamak gerekir. PC'ler protokol kontrol programları çalıştırmak. Bir bilgisayar her 2 dolaplar (16 ortamlarda test) için gereklidir. PC'ler veri analizi ve grafik yazılımı çalıştıran bir sunucu için bir Yerel Alan Ağı üzerinden bağlanmalıdır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

TSsystem içinde üç tam otomatik protokolleri (eşleştirme, enstrümantal ve klasik koşullanma iştahlı) ve anahtar protokol Rutgers New Brunswick de Hayvan Bakım ve Tesisler Komitesi tarafından onaylanmıştır.

1.. Fiziksel Sistemini Kurmak

  1. Dolapları ortamlarda test ayarlama (bkz. Şekil 1).
  2. Protokol kontrol bilgisayarlarda test ortamlarında sağlanan deney-kontrol yazılımı yükleyin.
    Not: başka bir amaçla bu bilgisayarları kullanmayın!

2. Yazılım Sistem Kurma

  1. Veri analiz yazılımı yüklü olduğu sunucu (bkz. Şekil 1) test ortamları kontrol bilgisayar (lar) sabit diskleri erişebilirsiniz böylece LAN (yerel ağ) kurmak.
  2. "Bulut" veri depolama için bir dosya eşitleme hesabı kurmak.
  3. PuBir bulut-klasör senkronize ticari programlama dilinin arama yolunda TSsystem klasör ve alt klasörleri t.
    Not: TSsystem bir yazılım araç olduğunu, yani onun tarafından oluşturulan çıktı dosyalarına hasat olduğunda otomatik olarak verileri işler karmaşık veri analizi ve veri-grafik kod oluşturulmasını kolaylaştıracaktır 30 üzerinden yüksek düzey işlevleri bir kütüphane Deney-kontrol programı. Tüm komutlar Deney yapının alanlarda veri üzerinde işlem ve (bakınız Şekil 2) ile aynı yapıda, diğer alanlardaki sonuçları koydu. Bu açık kaynak komutları en yaygın kullanılan ticari, bilimsel programlama ve grafik dillerinden birinde yazılmış. Bu en yararlı bir istatistik araç kutusu dahil olmak üzere birçok diğer "avadanlıklarını" vardır.

3. Deneme başlangıç

  1. (Bkz. Şekil 3) TSbegin arayın.
    Not: TSbegin bir entegrasyon olduğunuTSsystem araç kutusunda ractive GUI (I nterface G raphic U ser). Ondan türetilen ham veriler ve tüm sonuçlar TSsystem araç kutusundaki diğer fonksiyonlar tarafından alınacaktır içine hiyerarşik veri yapısını oluşturma sürecinde kullanıcıyı açar.
  2. (Bkz. Şekil 4) TSaddprotocol arayın.
    Not: TSaddprotocol TSsystem araç kutusunda bir GUI. Bu protokolü feshetme ve bir sonrakine gitmek için kararını otomatik olacak bu karar kodu belirtilerek, ve kullanılacak karar kriterlerini belirterek, deneysel bir protokol için kontrol parametrelerini belirleme sürecinde kullanıcıyı açar.
  3. 7/24 canlı-test ortamlarında, çevre başına bir fare fareler yerleştirin.
    Notlar: numaralı deneysel ortamlarda (vb Kutu 1, Kutu 2) Her gider fare kimlik numarasını not dikkat edin. Ayrıca, deney-kontrol tanımlayan harfini notYerel Alan Ağı (LAN) ve IP adresi bilgisayar.
  4. (Şekil 5) TSstartsession arayın.
    Not: TSstartsession TSsystem araç kutusunda bir GUI. Bu deneysel bir oturumu başlangıç ​​sürecinde kullanıcıyı açar. Deney oturumları, birkaç farklı davranış test protokolleri çalıştırılır sırasında bir ya da iki haftada bir, son. TSstartsession mağazalar oturumu başladığında protokol kontrol yazılımı okur makro gider bilgileri. Dahil yolunu ve protokol kontrol yazılımı okur kod dosyasının adıdır. TSsystem analitik yazılımı hiyerarşik veri yapısı içine bu kodu okur, bu yüzden herhangi bir zamanda yürürlükte kesin protokole olarak şüphe yoktur asla.
  5. Kontrol bilgisayarlara gidin ve o bilgisayar tarafından kontrol kutuları için oturumu başlatmak için, MedPC klasöre yazılır makro çağırmak.

4. Veri Analizi

  1. Eğer yeni bir protokol oluşturduk varsa, büyük ölçüde karmaşık verilerin oluşturulması analizleri basitleştirmek, hangi TSsystem araç kutusunda komutları kullanarak uygun veri analizi ve grafik kod yazmak.
    Not: Veri analizi ve sonuçları aşağıda açıklanmıştır TSsystem araç kutusunda dahil üç protokol için grafik kodu. Onlar açık bir kaynak, çünkü onlar irade değiştirilmiş olabilir. Bu analizler için kod yoğun kolay kullanıcı belirtilen protokolleri sonuçları analiz için kod oluşturmak için yapar, yorumladı edilir.
  2. Deney süresi (birçok hafta 24 saat) için, olası ekipman arızaları (elektrik kesintileri, spontan, kontrol-bilgisayar reboot, pelet besleyici arızaları, vb), TSsystem veri-analiz belirten sunucudan e-posta uyarıları için monitör programı algılar.
  3. TSsystem yazılı veri-analiz kod inci denir her zaman ürettiği performans araziler EğitimE analiz zamanlayıcı (tipik olarak 2-4 kez / gün).
    Not: Analiz Zamanlayıcı kullanıcı tarafından belirlenen aralıklarla veri analizi ve grafik programı çağırır. Çağrılan program TSsystem fonksiyonları ile yazılmıştır. Bu hiyerarşik veri yapısı içine protokol kontrol yazılımı yazıyor hangi dosyadan hasat ham verileri okur. Sonra, bu verileri analiz eder ve analizlerin sonuçlarını grafikler. Hiyerarşik veri yapısını içeren dosya bulut bir dosya senkronizasyon klasöründe saklanır. Bu otomatik off-site yedekleme sağlar. Erişim izni olan tüm personel ve işbirlikçilerinin bilgisayarlarda yapı dosyasının otomatik olarak dosya senkronizasyonu kopyalarını depolar. Belirtilen grafikler otomatik olarak belirtilen personelin ve işbirlikçilere-postayla gönderiliyor. Bir okul müdürü araştırmacı herhangi bir zamanda dünyanın her yerinden gelen test ilerlemeyi izlemek ve gerekirse uzaktan oturup gelen, on line, deney protokolü revize olabilire fareler test ediliyor nerede.
  4. Onlar (bkz. Şekil 2) yarı gerçek zamanlı olarak, kullanılabilir hale gibi hiyerarşik veri yapısında veri ve özet istatistikleri incelemek için TSbrowser kullanın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sistemi ve bireysel araştırmacı veya sınıf öğretmeni amaçlarına uygun protokolleri çalıştırmak için kullanılması gerektiğini. Uygun protokol, 2-hazne autoshaping protokolü ve anahtar protokol: Ancak, genetik olarak manipüle farelerde ve büyük ölçekli farmakolojik test büyük ölçekli tarama yararlı gereken 3 protokoller paketi geliştirdik. Uygun protokol hatırlamak için, iki farklı noktada gelirlerin (birim zaman başına gıda pelet) tahmin etmek için fare kapasitesini ölçen hangi konum verimleri hangi gelir, gelirlerin ora...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bizim yöntem, insan emeğinin bir minimum zaman minimum miktarda kerede birçok fareler için biliş, öğrenme ve bellek, birkaç farklı mekanizmalarının işleyişi üzerinde fizyolojik anlamlı, kantitatif sonuçlar geniş bir yelpazede verir ve hiçbir elliyor gün, hafta veya test aylarında deneysel konularda. Bu nitelikler genetik ve farmakolojik tarama programları için uygun. Bu minimal modifiye off-the-raf donanım (test kutuları ve yuva küvetler) kullanır. Bu genetik olarak ve / veya farmakolojik olarak manipüle farelerin biliş...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu sistemin oluşturulması 5RO1MH77027 tarafından desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
SmartCtrl BağlantıPaneli Med AssociatesSG-716B (115)girişler/çıkışlar için kontrol paneli
SmartCtrl Arayüz ModülüMed AssociatesDIG-716B (114)her oda için akıllı kart
Üniversal KabloMed AssociatesSG-210CB (115)akıllı karttan kontrol paneline giden kablo
Masa Üstü Arayüz DolabıMed AssociatesSG-6080C (109)akıllı kartları tutmak için dolap
Raf Montajlı Güç KaynağıMed AssociatesSG-500 (112)28 volt güç
Geniş Fare Test OdasıMed AssociatesENV-307W (31)test odası
Dolgu Paneli PaketiMed AssociatesENV-307W-FP (32)test odası için çeşitli boyutlarda paneller
Geniş Fare Modüler Izgara ZeminiMed AssociatesENV-307W-GF (31)test odası zemin ızgarası
Kafa GirişDedektörü Med AssociatesENV-303HDW (62)hazneye kafa girişi/pelet girişi
Pelet DispenseriMed AssociatesENV-203-20 (73)besleyici
Pelet YuvasıMed AssociatesENV-303W (61)hazne
Pelet Yuvası IşığıMed AssociatesENV-303RL (62)hazne ışığı
House LightMed AssociatesENV-315W (43)ev ışığı
IR Kontrol CihazıMed AssociatesENV-253B (77)yuva ve test arasındaki tüp için giriş dedektörü
FanMed AssociatesENV-025F28 (42)her oda için egzoz fanı
Polipropilen Nest Küvetyuva kutusu
Akrilik Bağlantı Yuva arası borubağlantısı ve test alanları
Çelik Dolapdolabı (78 "H, 48" W, 24 "D)
MedPC deney-kontrol yazılımını çalıştıranWindows bilgisayarı
sunucu
MedPC yazılımıMed Associatestarafından deneyim kontrol bilgisayarına bağlıtescilli süreç kontrol programlama dili
Matlab w İstatistik Araç KutusuMatlabtescilli veri analizi ve grafik programlama sistemi
TSsystemin Supplementary Material'da w kıdemli yazardan güncellemelerAçık kaynaklı Matlab Toolbox
Not: Bu, 8 test ortamı içeren bir kabin için gereken donanımdır. Bu tür her bir kabin için donanım çoğaltılmalıdır. Ancak, bir bilgisayar 2 kabini kontrol edebilir (16 test ortamı)
Test odalarını tutmak içinMatlab çalıştıran, LAN Yazılımı

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Gallistel, C. R., Shizgal, P., Yeomans, J. S. A portrait of the substrate for self-stimulation. Psychol. Rev. 88, 228-273 (1981).
  2. Takahashi, J. S. Molecular neurobiology and genetics of circadian rhythms in mammals. Ann. Rev. Neurosci. 18, 531-553 (1995).
  3. Mackay, T. F. C., Stone, E. A., Ayroles, J. F. The genetics of quantitative traits: challenges and prospects. 10, 565-577 (2009).
  4. Weber, J. N., Peterson, B. K., Hoekstra, H. E. Discrete genetic modules are responsible for complex burrow evolution in Peromyscus mice. Nature. 493, 402-405 (2013).
  5. Balsam, P. D., Drew, M. R., Gallistel, C. R. Time and Associative Learning. Compar. Cogn. Behav. Rev. 5, 1-22 (2010).
  6. Gallistel, C. R., Gibbon, J. Psychol Rev. Psychol Rev. 107, 289-344 (2000).
  7. Ward, R. D., et al. Conditional Stimulus Informativeness Governs Conditioned Stimulus—Unconditioned Stimulus Associability. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 38, 217-232 (2012).
  8. Gallistel, C. R., et al. Is matching innate. J. Exp. Anal. Behav. 87, 161-199 (2007).
  9. Herrnstein, R. J. Derivatives of matching. Psychol. Rev. 86, 486-495 (1979).
  10. Mark, T. A., Gallistel, C. R. Kinetics of matching. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 20, 79-95 (1994).
  11. Brandeis, R., Brandys, Y., Yehuda, S. The use of the Morris water maze in the study of memory and learning. Int. J. Neurosci. 48, 29-69 (1989).
  12. Foucaud, J., Burns, J. G., Mery, F. Use of spatial information and search strategies in a water maze analog in Drosophila melanogaster. PLoS ONE. 5, (2010).
  13. Logue, S. F., Paylor, R., Wehner, J. M. Hippocampal lesions cause learning deficits in inbred mice in the Morris water maze and conditioned-fear task. Behav. Neurosci. 111, 104-113 (1997).
  14. Upchurch, M., Wehner, J. M. Differences between inbred strains of mice in Morris water maze performance. Behav. Genet. 18, 55-68 (1988).
  15. Zilles, K., Wu, J., Crusio, W. E., Schwegler, H. Water maze and radial maze learning and the density of binding sites of glutamate, GABA, and serotonin receptors in the hippocampus of inbred mouse strains. Hippocampus. 10, 213-225 (2000).
  16. Chen, G., King, J. A., Burgess, N., O'Keefe, J. How vision and movement combine in the hippocampal place code. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110, 378-383 (2013).
  17. Gallistel, C. R. The organization of learning. , Bradford Books/MIT Press. (1990).
  18. Wittlinger, M., Wehner, R., Wolf, H. The desert ant odometer: a stride integrator that accounts for stride length and walking speed. J. Exp. Biol. 210, (2007).
  19. Challet, E., Mendoza, J., Dardente, H., Pevet, P. Neurogenetics of food anticipation. Eur. J. Neurosci. 30, 1676-1687 (2009).
  20. Arcediano, F., Miller, R. R. Some constraints for models of timing: A temporal coding hypothesis perspective. Learn. Mot. 33, 105-123 (2002).
  21. Denniston, J. C., Blaisdell, A. P., Miller, R. R. Temporal Coding in Conditioned Inhibition: Analysis of Associative Structure of Inhibition. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 30, 190-202 (2004).
  22. Balci, F., Freestone, D., Gallistel, C. R. Risk assessment in man and mouse. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 2459-2463 (2009).
  23. Kheifets, A., Gallistel, C. R. Mice take calculated risks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 8776-8779 (2012).
  24. Fetterman, J. G., Killeen, P. R. Categorical scaling of time: Implications for clock-counter models. J. Exp. Psychol. Animal Behav. Process. 21, 43-63 (1995).
  25. Luby, M., et al. Food anticipatory activity behavior of mice across a wide range of circadian and non-circadian intervals. PLoS One. 7, (2012).
  26. Lee, S. A., Vallortigara, G., Ruga, V., Sovrano, V. A. Independent effects of geometry and landmark in a spontaneous reorientation task: a study of two species of fish. Animal Cogn. 15, 861-870 (2012).
  27. Rodriguiz, R., Wetsel, W. C. Animal Models of Cognitive Impairment Ch. 12. Levin, E. D., Buccafusco, J. J. , CRC Press. (2006).
  28. Gallistel, C. R., et al. Fully Automated Cognitive Assessment of Mice Strains Heterozygous for Cell--Adhesion Genes Reveals Strain--Specific Alterations in Timing Precision. Philosoph. Trans. Royal Soc. B. , (2013).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Otomatik Davran sal TestlerFare Bili sel TaramaY ksek Kapasiteli FenotiplemeOperant Ko ullanma ProtokolleriPavlovyen Ko ullanma ProtokolleriMATLAB Veri AnaliziK z l tesi Hazne zlemePelet Besleme SistemleriSirkadyen Beklenti l mD rt sellik De erlendirme Protokolleri

İlgili makaleler