İki tırmanma elyafına bağımlı ilişkisel öğrenme görevi sırasında hayvan davranışlarını izlemek için tek bir platform geliştirdik. Düşük maliyetli tasarım, fiber ile ilişkili serebellar aktiviteye tırmanmaya yönelik optogenetik veya görüntüleme deneyleriyle entegrasyona izin verir.
Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.
Yöntem makalesi
Beyinciğe Bağımlı Duyusal İlişkisel Öğrenmeyi İzlemek için Esnek Bir Platform
Bu makalede
Özet
Özet
Purkinje hücrelerine fiber girişlerinin tırmanması, beyinciğe bağımlı ilişkisel öğrenme için kritik olan öğretici sinyaller sağlar. Bu sinyallerin kafaya sabitlenmiş farelerde incelenmesi, görüntüleme, elektrofizyolojik ve optogenetik yöntemlerin kullanımını kolaylaştırır. Burada, bir koşu tekerleğinde serbestçe lokomote yapan kafa sabit farelerde ilişkisel öğrenmenin izlenmesine izin veren düşük maliyetli bir davranışsal platform (~ 1000 $) geliştirilmiştir. Platform iki ortak ilişkisel öğrenme paradigmasını içerir: göz kırpma koşullandırması ve gecikmiş dokunsal irkilme koşullandırması. Davranış bir kamera kullanılarak ve tekerlek hareketi bir dedektör tarafından izlenir. Bileşenleri ve kurulumu açıklıyoruz ve eğitim ve veri analizi için ayrıntılı bir protokol sağlıyoruz. Bu platform, optogenetik stimülasyon ve floresan görüntülemenin dahil edilmesine izin verir. Tasarım, tek bir ana bilgisayarın aynı anda birden fazla hayvanı eğitmek için birden fazla platformu kontrol etmesini sağlar.
Giriş
Koşullu bir yanıt ortaya çıkarmak için uyaranlar arasındaki saniyenin altındaki ilişkinin Pavlovian koşullandırılması, serebellara bağımlı öğrenmeyi araştırmak için uzun zamandır kullanılmaktadır. Örneğin, klasik gecikmeli göz kırpma koşullandırmasında (DEC), hayvanlar, her zaman bir refleks yanıp sönmesini ortaya çıkaran koşulsuz bir uyaranla (ABD; örneğin, korneaya uygulanan bir hava üflenmesi) tekrar tekrar eşleştirildiğinde, nötr bir koşullu uyarana (CS; örneğin, bir ışık parlaması veya işitsel ton) yanıt olarak iyi zamanlanmış bir koruyucu göz kırpma yapmayı öğrenirler. ve CS'nin sonunda veya yakınında gelir. Öğrenilen yanıt koşullu yanıt (CR) olarak adlandırılırken, refleks yanıt koşulsuz yanıt (UR) olarak adlandırılır. Tavşanlarda, beyinciğe özgü lezyonlar bu öğrenme biçimini bozar 1,2,3,4. Ayrıca, tırmanan fiber girdileri5 tarafından yönlendirilen Purkinje hücre kompleksi sivri uçları, uygun şekilde zamanlanmış CR'lerin elde edilmesi için gerekli bir 6,7 ve yeterli 8,9 sinyali sağlar.
Daha yakın zamanlarda, kafa sabit fareler için fiber bağımlı ilişkisel öğrenme paradigmalarına tırmanmak geliştirilmiştir. DEC, bu konfigürasyona uyarlanan ilk ilişkisel öğrenme paradigması10,11'dir. Kafaya sabitlenmiş farelerde DEC, serebellar bölgeleri tanımlamak için kullanılmıştır 11,12,13,14,15,16,17 ve devre elemanları 11,1 2,13,14,15,18,19 görev edinimi ve neslinin tükenmesi için gerekli olanlar. Bu yaklaşım aynı zamanda görev parametrelerinin hücresel düzeydeki fizyolojik temsilinin13,15,16 öğrenme ile nasıl geliştiğini göstermek için de kullanılmıştır.
Göz kırpmaya ek olarak, gecikmiş irkilme dokunsal koşullandırma (DTSC) paradigması yakın zamanda kafaya sabitlenmiş fareler20 için yeni bir ilişkisel öğrenme görevi olarak geliştirilmiştir. Kavramsal olarak DEC'e benzer şekilde, DTSC, nötr bir CS'nin bir ABD ile sunumunu, UR olarak21,22'lik bir irkilme refleksini devreye sokmak için yeterli yoğunlukta yüze bir dokunuşu içerir. DTSC paradigmasında, hem UR hem de CR, bir tekerlek üzerinde geriye doğru hareket olarak okunur. DTSC şimdi ilişkisel öğrenmenin serebellar aktiviteyi ve gen ekspresyonu kalıplarını nasıl değiştirdiğini ortaya çıkarmak için kullanılmıştır20.
Bu çalışmada, DEC veya DTSC'nin tek bir platformda esnek bir şekilde uygulanması için bir yöntem geliştirilmiştir. Uyaran ve platform öznitelikleri Şekil 1'de şematize edilmiştir. Tasarım, bir kamera ile hayvan davranışını izleme kapasitesinin yanı sıra bir tekerlek üzerindeki fare hareketini izlemek için bir döner kodlayıcı içerir. Veri kaydı ve deneme yapısının tüm yönleri, eşleştirilmiş mikrodenetleyiciler (Arduino) ve tek kartlı bir bilgisayar (SBC; Ahududu Pi). Bu cihazlara sağlanan bir grafik kullanıcı arayüzü üzerinden erişilebilir. Burada kurulum, deneme hazırlama ve yürütme için bir iş akışı ve veri görselleştirme için özelleştirilmiş bir analiz işlem hattı sunuyoruz.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Protokol
Burada açıklanan hayvan protokolleri, Princeton Üniversitesi Hayvan Bakım ve Kullanım Komiteleri tarafından onaylanmıştır.
1. SBC'yi ayarlama
- Fotoğraf makinesi seri arabirimi (CSI) kablosunu Raspberry NoIR V2 fotoğraf makinesine ve SBC'deki kamera bağlantı noktasına bağlayın.
- SBC işletim sistemini ana bilgisayara indirin. İşletim sistemi görüntüsünü mikro güvenli dijital (microSD) bir karta yazın.
NOT: Raspberry Pi SBC için bu prosedürlerle ilgili ayrıntılı talimatlar başka bir yerde bulunabilir23. Sistem aşağıdaki işletim sistemleri kullanılarak test edilmiştir: Stretch, Buster, Bullseye. - Güvenli kabuk iletişimini etkinleştirmek için, microSD kartın önyükleme bölümünde "ssh" adlı uzantısız bir dosya oluşturun. Bu yapıldıktan sonra, microSD kartı ana makineden çıkarın ve SBC microSD kart yuvasına takın. SBC'ye güç kaynağını takarak güç verin.
- SBC'yi ana bilgisayara kablolu bir bağlantıyı kabul edecek şekilde hazırlayın.
- SBC'ye uygun bir kabloyla bir monitör takın. Bir terminal açın, ifconfig komutunu yazın ve SBC'nin ethernet IP adresini kaydedin.
NOT: Raspberry Pi model 3B+ bir HDMI ekran bağlantı noktasına sahipken, model 4B'de bir mikro-HDMI bağlantı noktası vardır. - Raspberry Pi yapılandırma ayarının Arabirim sekmesine gidin ve Kamera, güvenli kabuk ağ protokolü (SSH) ve Sanal Ağ Bilgi İşlem (VNC) seçeneklerini etkinleştirin.
- SBC'ye uygun bir kabloyla bir monitör takın. Bir terminal açın, ifconfig komutunu yazın ve SBC'nin ethernet IP adresini kaydedin.
- Ana bilgisayar ile SBC arasında kablolu bir bağlantı kurun.
- SBC'deki ethernet bağlantı noktasına ve bir ana bilgisayara bir ethernet kablosu bağlayın. Bu kabloların diğer ucunu bir ethernet anahtarına takın.
- VNC görüntüleyici24 gibi bir sanal ağ bilgi işlem istemcisi kullanın ve SBC IP adresini ve varsayılan kimlik doğrulamasını (kullanıcı = "pi", parola = "ahududu") kullanarak masaüstüne erişin.
- Protokol adımlarında bulunan gerekli yazılımları indirin.
DİKKAT: SBC'ye yetkisiz erişimi önlemek için varsayılan kullanıcı adını ve parolayı değiştirin.- Makine yazılımını indirmek için SBC terminaline aşağıdaki komutu girin:
git klonu --derinlik=1 https://github.com/gerardjb/assocLearnRig - Gerekli python kütüphanelerini indirmek için aşağıdaki komutları girin.
cd assocLearnRig
python3 setup.py - Mikrodenetleyici üzerinde doğrudan kontrole izin vermek için, SBC'ye bağlanın ve 1.6.4-1.6.7 adımlarını izleyerek mikrodenetleyici tümleşik geliştirme ortamını (IDE) indirin.
- SBC masaüstünde web tarayıcısını açın ve https://arduino.cc/en/software'a gidin. IDE'nin en son Linux ARM 32 bit sürümünü indirin.
- SBC masaüstünde bir terminal penceresi açın ve cd Downloads/ yazarak indirilenler dizinine gidin
- IDE'yi yüklemek için, terminale aşağıdaki komutları yazın:
tar -xf arduino--linuxarm.tar.xz
sudo mv arduino- /opt
sudo /opt/arduino-/install.sh
(burada indirilen IDE'nin sürümüdür) - SBC masaüstünde mikrodenetleyici IDE'nin bir örneğini açın. Araçlar > Kitaplıkları Yönet menü seçeneğini belirleyin. Paul Stoffregen'den "Encoder" kütüphanesini yükleyin.
- Makine yazılımını indirmek için SBC terminaline aşağıdaki komutu girin:
- SBC yerleşik belleği bir USB flash sürücüyle genişletin.
- SBC'deki bir USB bağlantı noktasına bir başparmak sürücü takın. Varsa bir USB 3.0 bağlantı noktası kullanın.
- Başparmak sürücüsünü ve benzersiz başvurusunu ( UUID) bulmak için ls -l /dev/disk/by-uuid/ terminalini yazın. UUID'yi kaydedin.
- Pi kullanıcısının USB aygıtına yazmasına izin vermek için, aşağıdaki komutları terminale tek tek yazın:
sudo mkdir /media/usb
sudo chown -R pi:pi /media/usb
sudo mount /dev/sda1 /media/usb -o uid=pi,gid=pi
NOT: Başparmak sürücü, SBC yeniden başlatıldığında /etc/fstab konumundaki fstab dosyasının sonuna aşağıdaki satır eklenerek otomatik olarak bağlanacak bir aygıt olarak eklenebilir:
UUID= /media/usb vfat auto,nofail,noatime,users,rw,uid=pi,gid=pi 0 0
2. Kablolama uyaran donanım ve montaj aşaması
- Mikrodenetleyicileri bağlayın ve hazırlayın.
- SBC'yi mikrodenetleyicinin programlama portuna (Arduino Due) USB2 tip A - USB2 mikro kablosuyla bağlayın.
NOT: Düzgün çalışmasını sağlamak için Malzeme Tablosundaki ürün gibi yüksek kaliteli bir kablo kullanın. - İndirilen proje deposunda "dueAssocLearn.ino" dosyasını bulun. Mikrodenetleyici IDE ile çizimi açın ve SBC'ye bağlı mikrodenetleyiciye yükleyin.
- Ana bilgisayara Arduino IDE'nin uygun sürümünü indirin ve yükleyin.
- Ana bilgisayarı USB2 tip B - USB2 tip A kablosuyla mikrodenetleyiciye (Arduino Uno) bağlayın.
- GitHub deposuna (https://github.com/gerardjb/assocLearnRig) gidin ve "DTSC_US.ino" çizimini ana bilgisayara indirin.
- Ana bilgisayarda, mikrodenetleyici IDE'sini çalıştırın ve "DTSC_US.ino" çizimini açın, ardından mikrodenetleyiciye yükleyin.
- SBC'yi mikrodenetleyicinin programlama portuna (Arduino Due) USB2 tip A - USB2 mikro kablosuyla bağlayın.
- Mikrodenetleyicilere, breadboard'a, LED'lere, döner kodlayıcıya, sürücülü step motora ve sürücülü solenoid valfe Şekil 2'deki Fritzing diyagramında gösterildiği gibi kabloları bağlayın.
- Step motora ve solenoid valfe güç verin.
- Bir güç kaynağının bir kanalını step motor sürücüsünün +V ve GND pimlerine düzgün bir şekilde bağlayın.
- Güç kaynağını açın ve bağlı kanal voltajını 25 V'a ayarlayın.
NOT: Step motor, sürücü ve güç kaynağı arasındaki bağlantılar doğru yapılandırılmışsa, step motor sürücüsündeki yeşil gösterge LED'i yanar. - Bir güç kaynağının pozitif kablosunu solenoid valf sürücüsü tutma voltajı pimine ve diğer pozitif kabloyu ani voltaj pimine düzgün bir şekilde bağlayın.
- Negatif uçları kontrol sinyaliyle paylaşılan bir zemine takın.
- Güç kaynağını açın ve tutma voltajına bağlı kanalı yaklaşık 2,5 V'a ve ani voltaja bağlı kanalı yaklaşık 12 V'a ayarlayın.
- Luer adaptörünü kullanarak ~20 PSI basınca ayarlanmış bir hava kaynağını solenoid valfe bağlayın.
- Tüm uyaran bileşenlerinin ve kameranın düzgün çalışıp çalışmadığını test edin.
- SBC'de bir terminal açın ve klonlanan GitHub deposuna gitmek için cd ~/assocLearnRig yazın.
- Terminalde, kontrol grafiği kullanıcı arabirimini başlatmak için python3 assocLearnRig_app.py yazın.
- Akış düğmesine basarak kamera akışını başlatın.
- DEC Radyo düğmesini seçin, mikrodenetleyiciye yükleyin ve Oturumu Başlat düğmesine basarak varsayılan parametrelerle bir oturum başlatın.
NOT: Bu adımdan sonra, terminalde veri günlüğünün bir çıktısı görünmeli, kamera akışındaki mesaj kaybolmalı ve LED CS ve solenoid valf US her deneme sırasında uygun zamanlarda açılıp kapanmalıdır. - Oturum sona erdikten sonra, DTSC Radyo düğmesi seçili olarak önceki adımları tekrarlayın.
NOT: GitHub deposundaki çizimler ("testStepper.ino", "testRotary.ino" ve "testSolenoid.ino"), yukarıdaki adımlar tatmin edici sonuçlar sağlamazsa tek tek bileşenleri test etmek için kullanılabilir.
- Koşu tekerleğini yapın.
- Bir köpük silindirinden 3 inçlik bir tekerlek kesin. Tam tekerlek merkezinde 1/4 inçlik bir delik açın, böylece tekerlek farenin hareketi tarafından çevrildiğinde sallanmayacaktır.
- Tekerleğe 1/4 inçlik bir şaft yerleştirin ve tekerleğin her iki tarafına yerleştirilmiş sıkma göbeklerini kullanarak yerine sabitleyin.
- Döner kodlayıcıyı bir M3 cıvata kullanarak 4,5" alüminyum kanala takın. Alüminyum breadboard üzerindeki alüminyum kanalı, gösterildiği gibi 1/4" cıvata, somun ve yıkayıcı ile dik açılı bir braket kullanarak stabilize edin.
- Tekerleği ve döner kodlayıcıyı bir şaft kaplin manşonu kullanarak takın.
- Tekerlek milinin serbest tarafını, breadboard montajlı optik direğe monte edilmiş dik açılı bir uç kelepçesine yerleştirilmiş bir rulman ile stabilize edin.
NOT: Tekerleğin elle döndürülürken sallanmadan serbestçe döndüğünden emin olun. - Uyaran donanımını, kafa kısıtlamasını, kızılötesi ışık dizisini ve pikamerayı monte edilmiş tekerleğin etrafına yerleştirin.
- Optik direkleri ve dik açılı direk kelepçelerini kullanarak koltuk başlıklarını, kafa direkleri tekerlek aksının 1,5 cm önünde ve tekerlek yüzeyinin 2 cm yukarısında olacak şekilde konumlandırın. (Değerler 20 g'lık bir fare içindir).
- DEC US için kullanılan CS LED ve solenoid valf çıkışını, DEC için kullanılan gözden 1 cm'den daha az uzağa yerleştirin.
- DTSC US için kullanılan step motoru monte edin
- Picamera'yı hayvanın olacağı yerden ~ 10 cm uzaklıktaki optik bir direğe monte edin.
NOT: Picamera montajının tasarımı, GitHub deposundaki "RaspPiCamMount1_1.stl" dosyasından bir 3D yazıcıda yapılabilir. - Kızılötesi ışık dizisini biraz yukarıya ve doğrudan pikamera ile aynı taraftaki yüzün konumuna bakacak şekilde yerleştirin.
- Bir sıkma göbeği kullanarak 1/4" şafta monte edilmiş bir akrilik parçasının kenarına köpük bantlayarak DTSC için dokunsal bir uyaran yapın. Dokunsal uyaranı step motor miline takın.
NOT: Akrilik parçanın tasarımı, GitHub deposundaki "TactileStimDesign.pdf" deseni izlenerek lazerle kesilebilir.
3. Davranış deneylerinin hazırlanması ve çalıştırılması
- Fare kafa plakasının implante edilmesi.
- Stereotaktik bir çerçevede% 2 izofluran ve kafa sabiti kullanarak bir fareyi anestezi altına alın.
- Gözlere oftalmik merhem uygulayın.
- Sabunlu su ve steril bir neşter kullanarak kafa derisini tıraş edin. Doğrudan insizyon bölgesinin derisinin altına lidokain enjekte edin ve cerrahi bölgeyi povidon ile temizleyin.
- Kafa derisinin orta çizgisi boyunca gözlerin arka kenarından kafatasının arka kenarına kadar bir neşter ile bir kesi yapın, kafatasına çok sert basmamaya dikkat edin.
- Kesisi açın ve açık tutmak için her iki tarafı steril hemostatlarla kelepçeleyin. Etanol ile batırılmış bir pamuklu çubuk kullanarak periostu yavaşça çıkarın ve açıkta kalan kafatasının yüzeyinin kurumasını bekleyin.
- Kafa plakası seviyesini kafatası üzerine yerleştirin ve kafa plakasının ön tarafını gözlerin arkasına yerleştirdiğinizden emin olun. Kafa plakasını kafatasına tutturmak için siyanoakrilat yapıştırıcı kullanın ve yapıştırıcının tamamen kurumasını bekleyin.
- Diş çimento tozunu (1 kepçe), çözücüyü (2 damla) ve katalizörü (1 damla) bir karıştırma kabında karıştırın ve maruz kalan kemiğin tüm bölgelerine uygulayın. Yüzey, kafa plakasının üst kenarı ile aynı hizaya gelene kadar katmanlar ekleyin ve başlık plakasının kafatasına sıkıca tutturulduğundan emin olun.
- Gerekirse cildi başlığın arkasına ve önüne kapatarak dikin.
- Hayvanın en az 5 gün boyunca iyileşmesine izin verirken, kurumsal kılavuzlara göre carprofen gibi ameliyat sonrası analjezi enjekte edin.
- Davranış oturumlarına hazırlanma.
- Test hayvanlarının, deneylerden önceki 5 gün boyunca 30 dakikalık seanslar boyunca baş dayanağına monte ederek platforma alışmalarına izin verin.
NOT: Alışkanlık seanslarının sonunda, hayvanlar tekerlek üzerinde rahatça koşmalıdır. - (Yalnızca DEC) Seanslardan önce, solenoid valf çıkışının >1 cm uzaklıktaki hedef göze ortalandığından emin olun.
- (Yalnızca DEC) Basmalı düğmeyi kullanarak bir hava pufunu manuel olarak harekete geçirin. Farenin, kambur bir duruş benimsemek veya etkilenen perioküler bölgeyi ipsilateral ön pençe ile tutmak gibi açık stres belirtileri göstermeden derhal bir göz kırpması oluşturduğundan emin olun.
- (Yalnızca DTSC) Seanslardan önce, dokunsal uyaranın ~ 1,5 cm uzağa yerleştirilmiş hayvanın burnuna ortalandığından emin olun.
NOT: DTSC davranışsal oturumu çalışmadığında, el ile yeniden konumlandırmaya izin vermek için step motor otomatik olarak devre dışı bırakılır. - (Yalnızca DTSC) SBC terminalinde, GUI'yi başlatmak için python3 assocLearnRig_app.py yazın.
- (Yalnızca DTSC) GUI'deki Oturumu Başlat düğmesine basarak varsayılan parametrelerle üç denemeden oluşan bir test oturumu çalıştırın.
- (Yalnızca DTSC) Terminale yazdırılan günlüğe kaydedilen verilerin, her denemede ABD'yi takiben döner kodlayıcıda 20'den büyük, ancak 100 adımdan daha az bir sapma gösterdiğinden emin olun.
DİKKAT: Zarar görmemek ve hayvana stresi azaltmak için, uyaranı hayvandan daha uzağa başlatın ve gerekli koşullar yerine getirilene kadar yaklaştırın.
- Test hayvanlarının, deneylerden önceki 5 gün boyunca 30 dakikalık seanslar boyunca baş dayanağına monte ederek platforma alışmalarına izin verin.
- Veri günlüğü ile davranışsal oturumlar çalıştırma.
- Baş kısıtlamasına bir fare takın.
- SBC'nin terminalinde, GUI'yi başlatmak için python3 assocLearnRig_app.py yazın.
- Davranışsal denemeler sırasında kamera kayıtlarına izin vermek için Akış düğmesine basın.
NOT: Oturumlar kamera olmadan çalıştırılabilir. Bu durumda, yalnızca döner kodlayıcıdan gelen veriler ve uyaran sunum zaman damgaları günlüğe kaydedilir. - Hayvan kimliği alanına hayvan için tanımlayıcı bilgileri girin ve Set düğmesine basın.
- Hangi davranışsal paradigmanın istendiğine bağlı olarak Oturum Türü başlığı altındaki radyo düğmesinden DEC veya DTSC'yi seçin.
- İstediğiniz deney parametrelerini Hayvan Kimliği alanının altındaki alanlara girin ve Arduino'ya Yükle düğmesine basın.
NOT: Deneme parametrelerinin ayrıntıları GitHub deposu README bölümünde bulunabilir. - Oturumu başlatmak için Oturumu Başlat düğmesine basın.
- Bir oturum başlatıldığında, veriler SBC başparmak sürücü bağlama noktasındaki "/media/usb" dizininde oluşturulan yeni bir dizinde günlüğe kaydetmeye başlar.
4. Verileri dışa aktarma ve analiz etme
- Kaydedilen tüm oturumları ana bilgisayara aktarmak için bir komut istemi açın ve pscp -r pi@Pi_IP_address:/media/usb* komutunu host_computer_destination girin, ardından SBC parolasıyla kimliğinizi doğrulayın.
NOT: Yukarıdaki komut bir Windows makinesi içindir. Mac ve Linux makinelerde terminali kullanın ve "pscp" yerine "scp" yazın. - Ana bilgisayara Anaconda25 veya başka bir python paket yöneticisi (PPM) yükleyin.
- GitHub deposuna gidin ve "analyzeSession.py", "summarizeSessions.py", "session2mp4s.py" ve "requirementsHost.txt" indir.
- Bir PPM istemi açın ve Python paket yüklemesinin gerekli python kitaplıklarına sahip olduğundan emin olmak için conda install --file directory_containing_requirementsHostrequirements Host.txt yazın.
- "directory_containing_analyzeData" ve "analyzeData.py" içeren dizine gitmek için istemde cd session2mp4s.py yazın. python analyzeSession.py yazarak analiz programını çalıştırın
NOT: Python 2 sürümü Python olarak kullanılıyorsa bir hata mesajı oluşturulur. Sürümü denetlemek için, istemde python -V yazın. - İstendiğinde verileri içeren dizini seçin. Birden çok alt dizine sahip dizinler sırayla analiz edilecektir.
- DEC oturumları için, analiz edilen her oturum dizini için, deneme ortalaması görüntüsünden farenin gözünü içeren bir ilgi alanı (ROI) seçin.
NOT: Son analiz veri dosyaları ve özet grafikler, analiz edilen her oturum dizininin bir alt dizinine doldurulur. - Birden çok oturumda özet veriler oluşturmak için python summarizeSessions.py yazın.
- Görüntüleme veri dosyalarını görüntülenebilir session2mp4s.py dosyalarına dönüştürmek için python .mp4 yazın.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Sonuçlar
DEC deneyleri ve analizleri için iş akışı
Doğru deneysel parametre seçimi, başarılı gecikmeli göz kırpma koşullandırma (DEC) eğitimi için önemlidir. Burada sunulan veriler için, GUI 350 ms'lik bir CS süresi ve 50 ms'lik bir ABD süresi seçmek için kullanılmıştır. Bu eşleştirme, 300 ms'lik bir uyarıcılar arası aralıkla sonuçlanır: düşük genlikli CR üretimini önlemek için yeterince uzun10 ve zayıf öğrenme veya iz koşullandırma rejimine girmekten kaçınmak için yeterince kısa, ek be...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Tartışma
Burada özetlenen ilişkili protokollere sahip platform, iki duyusal ilişkisel öğrenme görevinde hayvan davranışını güvenilir bir şekilde izlemek için kullanılabilir. Her görev, tırmanan fiber yolu boyunca sağlam iletişime bağlıdır. Burada açıklanan tasarımda, serebellar yanıtın öğrenilmesini ve kaydedilmesini / pertürbasyonunu kolaylaştırmak için unsurları birleştiriyoruz. Bunlar, serbest hareket 11,18'in yanı sıra kafa sabitlemesine izin veren bir tekerleği içerir.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Açıklamalar
Yazarların açıklayacağı bir çıkar çatışması yoktur.
Teşekkürler
Bu çalışma, Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüleri NRSA F32 MH120887-03 (G.J.B.'ye) ve R01 NS045193 ve R01 MH115750'den (S.S-H.W.'ye) hibelerle desteklenmektedir. DEC kurulumunu optimize etmek için yararlı tartışmalar için Dr. Bas Koekkoek ve Henk-Jan Boele'ye ve DTSC kurulumunu optimize etmek için yararlı tartışmalar için Dr. Yue Wang ve Xiaoying Chen'e teşekkür ederiz.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| C & için "B" Hızlı Taban B METABOND - 10 mL şişe | Parkell | S398 | Diş çimentosu çözücüsü |
| "C" Üniversal TBB Katalizörü - 0.7 mL | Parkell | S371 | Katalizör |
| # 8 Pullar | Thorlabs | W8S038 | Pullar |
| 0.250" (1/4") x 8.00" Paslanmaz Çelik Hassas Şaft | Servocity | 634172 | 1/4" şaft |
| 0.250" (0,770 inç) Sıkıştırma Göbeği | Servocity | 545588 | Sıkıştırma göbeği |
| 1/4" - 6 mm Set Vidalı Mil Kuplörü - 5 paket | Aktobotik | 625106 | Mil bağlantı manşonu |
| 1/4 "-20 Kapak Vidaları, 3/4" Uzun | Thorlabs | SH25S075 | 1/4 "cıvata |
| 100 adet 5 mm 395– 400 nm UV Ultraviyole LED Işık Yayan Diyot Şeffaf Yuvarlak Lens 29 mm Uzun Kurşun (DC 3V) LED'ler Işıklar +100 adet Dirençler | EDGELEC | & lrm; ED_YT05_U_100Pcs | CS LED'leri |
| 2 m Mikro HDMI - DVI-D Kablosu - M/M - 2 m Mikro HDMI - DVI Kablosu - 19 pin HDMI (D) Erkek - DVI-D Erkek - 1920 x 1200 Video | Star-tech& | lrm; HDDDVIMM2M | Raspberry Pi4B kabloyu izlemek için |
| 256 GB Ultra Fit USB 3.1 Flash Sürücü | SanDisk | SDCZ430-256G-G46 | USB flash sürücü |
| 3.3 V– 5 V 4 Kanal Lojik Seviye Dönüştürücü Çift Yönlü Vites Değiştirici Modülü | Amazon | B00ZC6B8VM | Mantık seviye değiştirici |
| 32 GB 95 MB/sn (U1) microSDHC EVO Select Hafıza Kartı | Samsung | MB-ME32GA/ | microSD kart |
| 4.50" Alüminyum Kanal | Servocity | 585444 | 4.5" alüminyum kanal |
| 48-LED CCTV Ir Kızılötesi Gece Görüş Aydınlatıcı | Towallmark | SODIAL | Kızılötesi ışık dizisi |
| 4 ADET Breadboards Kiti 2 ADET 830 Nokta 2 ADET 400 Nokta Lehimsiz Breadboards Proto Shield Dağıtım Bağlantı Blokları | için REXQualis B07DL13RZH | Breadboard Dahil | |
| 5 Bağlantı Noktalı Gigabit Yönetilmeyen Ethernet Ağ Anahtarı | TP-Link | TL-SG105 | Ethernet anahtarı |
| 5 V 2.5 A Raspberry Pi 3 B+ Güç Kaynağı/Adaptör | Kablosuz | ; DCAR-RSP-2A5 | Raspberry Pi 3B+ |
| 5-0 ETHILON SİYAH için güç kaynağı 1 x 18" C-3 | Ethicon | 668G | Sütürler |
| 6 mm Şaft Kodlayıcı 2000 PPR Pushpull Hat Sürücüsü Evrensel Çıkış Hattı Sürücü Çıkışı 5-26 V dc Besleme | Calt | B01EWER68I | Döner kodlayıcı |
| ve Oslash; 1/2" Optik Direk, SS, 8-32 Ayar Vidası, 1/4"-20 Musluk, L = 1", 5'li Paket | Thorlabs | TR1-P5 | Optik Direkler |
| ve Oslash; 1/2" Optik Direk, SS, 8-32 Ayar Vidası, 1/4"-20 Musluk, L = 2", 5 Paket | Thorlabs | TR2-P5 | Optik Direkler |
| ve Oslash; 1/2" Optik Direk, SS, 8-32 Ayar Vidası, 1/4"-20 Musluk, L = 4", 5 Paket | Thorlabs | TR4-P5 | Optik Direkler |
| ve Oslash; 1/2" Optik Direk, SS, 8-32 Ayar Vidası, 1/4"-20 Musluk, L = 6", 5'li Paket | Thorlabs | TR6-P5 | Optik Direkler |
| ve Oslash; 1/2" Direk Tutucu, Yaylı Altıgen Kilitli Kelebek Vida, L = 2" | Thorlabs | PH2 | Optik direk tutucu |
| Adaptör-062-M X LUER LOCK-F | The Lee Co. | TMRA3201950Z | Solenoid valf luer adaptörü |
| Aeromat Köpük Rulo Boyutu: 36 "Uzunluk | Aeromat | B002H3CMUE | Köpük rulo |
| Alüminyum Breadboard 10" x 12" x 1/2", 1/4"-20 Musluklar | Thorlabs | MB1012 | Alüminyum devre tahtası |
| Amazon Basics HDMI - DVI Adaptör Kablosu, Siyah, 6 Fit, 1'li Paket | Amazon | HL-007347 | Raspberry Pi3B+ monitör kablosu |
| Arduino Uno R3 | Arduino | A000066 | Arduino Uno (mikrodenetleyici kartı) |
| Arduino Due | Arduino | A000062 | Arduino Due (mikrodenetleyici kartı) |
| Tezgah Güç Kaynağı, Tek, Ayarlanabilir, 3 Çıkış, 0 V, 24 V, 0 A, 2 A | Tenma | 72-8335A | Güç kaynağı |
| Şeffaf Çizilmeye ve UV ışınlarına dayanıklı dökme akrilik levha, 12" x 24" x 1/8" | McMaster Carr | 8560K257 | Akrilik levha |
| CNC Step Motor Sürücüsü 1.0– 4.2 Bir 20– Nema 17 ve 23 Step Motor için 50 V DC 1/128 Mikro Adım Çözünürlükleri | Step Online | B06Y5VPSFN | Step motor sürücüsü |
| Kompakt Basınçlı Hava Regülatörü, Sıralı Tahliye, Pirinç Gövde, 1/4 NPT | McMaster Carr | 6763K13 | Hava kaynağı regülatörü |
| Pamuklu Çubuk | Püriten | 806-WC | Pamuklu çubuk |
| Dell 1908FP 19" Düz Panel Monitör - 1908FPC | Dell | 1908FPC | |
| Raspberry Pi Kamera için bilgisayar monitörü Flex Kablo | Adafruit | 2144 | kamera seri arabirim kablosu |
| Yüksek Torklu Nema 17 Bipolar Step Motor 92 oz ve middot; inç/65 N ve orta nokta; cm 2.1 A Ekstruder Motor | Step Online | 17HS24-2104S | Step motor |
| İzofluran | Henry Schein | 66794001725 | İzofluran |
| Krazy Maksimum Bağ Kalıcı Tutkal, 0.18 oz. | Krazy Tutkal | KG483 | Siyanoakrilat tutkal |
| Lidokain HCl | VetOne | 510212 | Lidokain |
| Düşük Mukavemetli Çelik Altıgen Somun, Sınıf 2, Çinko Kaplama, 1/4 "-20 Diş Boyutu | McMaster Carr | 90473A029 | Somun |
| M3 x 50 mm Kısmen Dişli Altıgen Anahtar Soket Kapağı Başlı Vidalar 10 adet | Uxcell | A16040100ux1380 | M3 cıvata |
| NEMA 17 Step Motor Dağı | ACTOBOTICS | 555152 | Step motor montajı |
| Resmi Raspberry Pi Güç Kaynağı 5.1 V 3 A, USB C ile - 1,5 m uzunluğunda | Adafruit | 4298 | Raspberry Pi 4B |
| Optixcare Dog & için güç kaynağı Cat Eye Lube Yağlama Jeli, 0.70 oz tüp | Optixcare | 142422 | Ofhalimik merhem |
| Hassas Paslanmaz Çelik Bilyalı Rulman, Korumalı, Ticaret No. R188-2Z, 13000 rpm Maksimum Hız | McMaster-Carr | 3759T57 | Rulman |
| Premium Dişi/Dişi Jumper Telleri - 40 x 6" | Adafruit | 266 | Telli |
| Premium Dişi/Erkek 'Uzatma' Jumper Telleri - 40 x 6" (150 mm) | Adafruit | 826 | Telli |
| Premium Erkek/Erkek Jumper Telleri - 40 x 6" | Adafruit | 758 | Telli |
| C& için Radyoopak L-Toz B METABOND - 5 g | Parkell | S396 | Diş çimentosu tozu |
| Raspberry Pi (3B+ veya 4B) | Adafruit | 3775 veya 4295 | Raspberry Pi |
| Raspberry Pi NoIR Kamera Modülü V2 - 8MP 1080P30 | Raspberry Pi Foundation | RPI3-NOIR-V2 | Raspberry NoIR V2 kamera |
| Dik Açılı Braket, 1/4" (M6) Havşalı Yuva, 8-32 Musluk | Thorlabs | AB90E | Dik açılı braket |
| ø için dik açılı kelepçe; 1/2 "Direkler, 3/16" Hex | Thorlabs | RA90 | Dik açılı optik direk kelepçesi |
| ø için dik açılı uç kelepçesi; 1/2" Direkler, 1/4"-20 Saplama ve 3/16" Altıgen | Thorlabs | RA180 | Dik açılı uç kelepçesi |
| RJ45 Cat-6 Ethernet Yama İnternet Kablosu | Amazon | CAT6-7FT-5P-BLUE | Ethernet kablosu |
| ø için döner kelepçe; 1/2 "Mesajlar, 360 derece; Sürekli Ayarlanabilir, 3/16" Hex | Thorlabs | SWC | Döner optik direk kelepçeleri |
| Spike & Sürücüyü Basılı Tutun-0.1 ILA 5 MS | The Lee Co. | IECX0501350A | Solenoid valf sürücüsü |
| Döner Taban Adaptörü | Thorlabs | UPHA | Direk tutucu adaptörü |
| USB 2.0 A-Erkek - Mikro B Kablosu, 6 fit | Amazon | & lrm; 7T9MV4 | USB2 tip A - USB2 mikro kablo |
| USB 2.0 Yazıcı Kablosu - A-Erkek - B-Erkek, 6 Fit (1,8 m) | Amazon | B072L34SZS | USB2 tip B - USB2 tip A kablosu |
| VHS-M/SP-12 V | The Lee Co. | INKX0514900A | Solenoid valf |
| Çinko Kaplı Çelik 1/4 "rondela, OD 1.000" | McMaster Carr | 91090A108 | Pullar |
Kaynaklar
- McCormick, D. A., Lavond, D. G., Clark, G. A., Kettner, R. E., Rising, C. E., Thompson, R. F. The engram found? Role of the cerebellum in classical conditioning of nictitating membrane and eyelid responses. Bulletin of the Psychonomic Society. 18 (3), 103-105 (1981).
- McCormick, D. A., Clark, G. A., Lavond, D. G., Thompson, R. F. Initial localization of the memory trace for a basic form of learning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 79 (8), 2731-2735 (1982).
- McCormick, D. A., Thompson, R. F. Cerebellum: essential involvement in the classically conditioned eyelid response. Science. 223 (4633), New York, N.Y. 296-299 (1984).
- Krupa, D. J., Thompson, J. K., Thompson, R. F. Localization of a memory trace in the mammalian brain. Science. 260 (5110), New York, N.Y. 989-991 (1993).
- Llinás, R., Sugimori, M. Electrophysiological properties of in vitro Purkinje cell dendrites in mammalian cerebellar slices. The Journal of Physiology. 305, 197-213 (1980).
- Mintz, M., Lavond, D. G., Zhang, A. A., Yun, Y., Thompson, R. F. Unilateral inferior olive NMDA lesion leads to unilateral deficit in acquisition and retention of eyelid classical conditioning. Behavioral and Neural Biology. 61 (3), 218-224 (1994).
- Welsh, J. P., Harvey, J. A. Cerebellar lesions and the nictitating membrane reflex: performance deficits of the conditioned and unconditioned response. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. 9 (1), 299-311 (1989).
- Mauk, M. D., Steinmetz, J. E., Thompson, R. F. Classical conditioning using stimulation of the inferior olive as the unconditioned stimulus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 83 (14), 5349-5353 (1986).
- Steinmetz, J. E., Lavond, D. G., Thompson, R. F. Classical conditioning in rabbits using pontine nucleus stimulation as a conditioned stimulus and inferior olive stimulation as an unconditioned stimulus. Synapse. 3 (3), New York, N.Y. 225-233 (1989).
- Chettih, S. N., McDougle, S. D., Ruffolo, L. I., Medina, J. F. Adaptive timing of motor output in the mouse: The role of movement oscillations in eyelid conditioning. Frontiers in Integrative Neuroscience. 5, 72(2011).
- Heiney, S. A., Wohl, M. P., Chettih, S. N., Ruffolo, L. I., Medina, J. F. Cerebellar-dependent expression of motor learning during eyeblink conditioning in head-fixed mice. The Journal of Neuroscience. 34 (45), 14845-14853 (2014).
- Heiney, S. A., Kim, J., Augustine, G. J., Medina, J. F. Precise control of movement kinematics by optogenetic inhibition of purkinje cell activity. Journal of Neuroscience. 34 (6), 2321-2330 (2014).
- Ten Brinke, M. M., et al. Evolving models of pavlovian conditioning: Cerebellar cortical dynamics in awake behaving mice. Cell Reports. 13 (9), 1977-1988 (2015).
- Gao, Z., et al. Excitatory cerebellar nucleocortical circuit provides internal amplification during associative conditioning. Neuron. 89 (3), 645-657 (2016).
- Giovannucci, A., et al. Cerebellar granule cells acquire a widespread predictive feedback signal during motor learning. Nature Neuroscience. 20 (5), 727-734 (2017).
- Ten Brinke, M. M., et al. Dynamic modulation of activity in cerebellar nuclei neurons during pavlovian eyeblink conditioning in mice. eLife. 6, 28132(2017).
- Wang, X., Yu, S., Ren, Z., De Zeeuw, C. I., Gao, Z. A FN-MdV pathway and its role in cerebellar multimodular control of sensorimotor behavior. Nature Communications. 11 (1), 6050(2020).
- Albergaria, C., Silva, N. T., Pritchett, D. L., Carey, M. R. Locomotor activity modulates associative learning in mouse cerebellum. Nature Neuroscience. 21 (5), 725-735 (2018).
- Kim, O. A., Ohmae, S., Medina, J. F. A cerebello-olivary signal for negative prediction error is sufficient to cause extinction of associative motor learning. Nature Neuroscience. 23 (12), 1550-1554 (2020).
- Yamada, T., et al. Sensory experience remodels genome architecture in neural circuit to drive motor learning. Nature. 569 (7758), 708-713 (2019).
- Horlington, M. Startle response circadian rhythm in rats: lack of correlation with motor activity. Physiology & Behavior. 5 (1), 49-53 (1970).
- Yeomans, J. S., Li, L., Scott, B. W., Frankland, P. W. Tactile, acoustic and vestibular systems sum to elicit the startle reflex. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 26 (1), 1-11 (2002).
- Raspberry Pi Operating system images. , Available from: https://www.raspberrypi.com/software/operationg-systems/ (2021).
- VNC Server. VNC® Connect. , Available from: https://www.realvnc.com/en/connect/download/vnc/ (2021).
- Anaconda: The world's most popular data science platform. , Available from: https://xddebuganaconda.xdlab.co/ (2021).
- De Zeeuw, C. I., Ten Brinke, M. M. Motor learning and the cerebellum. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. 7 (9), 021683(2015).
- Badura, A., et al. Normal cognitive and social development require posterior cerebellar activity. eLife. 7, 36401(2018).
- Koekkoek, S. K. E., Den Ouden, W. L., Perry, G., Highstein, S. M., De Zeeuw, C. I. Monitoring kinetic and frequency-domain properties of eyelid responses in mice with magnetic distance measurement technique. Journal of Neurophysiology. 88 (4), 2124-2133 (2002).
- Kloth, A. D., et al. Cerebellar associative sensory learning defects in five mouse autism models. eLife. 4, 06085(2015).
- Boele, H. -J., Koekkoek, S. K. E., De Zeeuw, C. I. Cerebellar and extracerebellar involvement in mouse eyeblink conditioning: the ACDC model. Frontiers in Cellular Neuroscience. 3, (2010).
- Lin, C., Disterhoft, J., Weiss, C. Whisker-signaled eyeblink classical conditioning in head-fixed Mice. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (109), e53310(2016).
- Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nature Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
- Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neuroscience. 21 (9), 1281-1289 (2018).
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Yeniden basım ve izinler
