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

Aşağıdaki deneyin genel amacı, genetik ve farmakolojik olarak manipüle edilmiş fareleri arızalar ve temel biliş mekanizmaları açısından taramaktır. Bu, tam otomatik, yüksek verimli 24 7 davranışsal fenotipleme sisteminde fizyolojik anlamlı nicel özelliklerin psikofiziksel ölçümlerinin yapılmasıyla elde edilir. Bir sonraki adım, gelen verileri yarı gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve grafiklendirmektir, bu da fare bazında testin otomatik gerçek zamanlı kontrolünü sağlar.

Daha sonra, ham veriler, test protokolü kodu ve tüm ara istatistikler tek bir veri yapısında arşivlenir. Verileri kamuya açık hale getirmek ve daha fazla analizi teşvik etmek için sonuçlar, anahtar görevine bağlı olarak zamansal buhar fraksiyonunda gerinim'e özgü değişiklikleri göstermektedir. Bu tekniğin su labirenti gibi diğer yöntemlere göre en büyük avantajı, size fizyolojik olarak anlamlı sonuçlar vermesi, çok yüksek verim vermesi ve farelere hiç dokunmamasıdır.

Dolayısıyla bu yöntem, bilişsel nörogenetik alanındaki temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir, örneğin Kantitatif olarak değiştirilmiş aralık zamanlama mekanizmalarına sahip mutant suşlar var mı? Bu tekniğin etkileri, genetik bilişsel eksikliklerin tedavisine veya teşhisine kadar uzanır, çünkü bu mekanizmaların kritik bileşenlerini belirleyen genlerin keşfine yol açabilir. Bu yönteme yeni başlayan bireylerin MATLAB programlamanın temellerini anlamaları ve kantitatif otomatik Psikofiziksel testlerin gücünü anlamaları gerekir.

Adam ve ben bu sistemi yaratma fikrine ilk olarak, genetik olarak manipüle edilmiş fareler üzerinde yapılan testlerin emek yoğun ve niceliksel olmayan doğasını gördüğümüzde sahip olduk: Davranışsal test sistemini, oda başına 10 kabin ve kabin başına sekiz test ortamı olan standart bir laboratuvar odasında kurmak. Bu, aynı anda 80 farenin çalıştırılmasını sağlar. Her test ortamı, bir akrilik tüp ile bir fare test kutusuna bağlanan bir polipropilen fare küvetinden oluşur.

Test kutusu, kızılötesi ışınlarla izlenen üç hazneye sahiptir. İki dış hazne bağlı pelet besleyicilere sahiptir ve orta hazne gıda peletleri vermezken gıda peletleri verebilir. Bir parti duvarındaki bir porttan geçen kablolar, test ortamlarını, protokol kontrol programlarını çalıştıran başka bir odadaki elektrik arabirim kartlarına ve özel bilgisayarlara bağlar.

Her iki dolap için bir bilgisayar gereklidir. Bu bilgisayarlar, yerel alan ağı üzerinden veri analizi ve grafik yazılımını çalıştıran bir sunucuya bağlanır. Yerel alan ağını, veri çözümleme yazılımının kurulu olduğu sunucunun, sınama ortamlarını denetleyen bilgisayarların sabit disklerine erişebileceği şekilde ayarlayın.

Ardından, bulutta veri depolama için bir dosya senkronizasyon hesabı oluşturun. TS sistem klasörünü ve alt klasörlerini MATLAB arama yoluna ekleyin ve TS sistem klasörünün bulutla senkronize edilmiş bir klasör olduğundan emin olun. TS sistemi, karmaşık veri analizi ve veri grafiği kodunun oluşturulmasını kolaylaştıran, MATLAB'da yazılmış 30'dan fazla üst düzey işlevden oluşan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir.

TS sistem araç kutusunda, Ts işlevini çağırın, ham verilerin ve ondan türetilen tüm sonuçların TS sistem araç kutusundaki diğer işlevler tarafından yerleştirileceği hiyerarşik veri yapısını oluşturmaya başlar. Ardından, protokolü sonlandırma kararını otomatikleştirecek karar kodunu belirtmek ve bir sonrakine geçmek ve kullanılacak karar kriterlerini belirtmek için deneysel bir protokol için kontrol parametrelerini belirtmek üzere add protokolünü çağırın. Şimdi, fareleri, her ortam için bir fare olacak şekilde 7/24 canlı test ortamlarına yerleştirin.

Farelerin kimlik numarasını, kutu numarasını ve yerel alan ağındaki deney kontrol bilgisayarını tanımlayan harfi ve IP adresini not edin. Bir sonraki çağrı, deneysel oturumu başlatmak için oturumu başlat. Deneysel oturumlar bir ila iki hafta sürer ve bu süre zarfında birkaç farklı davranışsal test protokolü çalıştırılır.

Daha sonra bir kontrol bilgisayarında, o bilgisayar tarafından kontrol edilen tüm kutuları başlatacak makroyu çağırın. Bu makro TS başlangıç oturumu tarafından oluşturulmuştur. Bunu diğer kontrol bilgisayarlarında tekrarlayın.

Veri analizi, TS sistem araç kutusundaki komutları kullanarak yeni veri analizi ve grafik kodu yazarak veya Ts kitaplığında sağlanan mevcut veri analizi ve grafik kodunu kullanarak veya değiştirerek yapılabilir. Deneme başladıktan sonra, deney çoğunlukla kendi kendine çalışır, ancak deney süresi boyunca bir miktar izleme gerekir. Elektrik kesintileri, kendiliğinden kontrol, bilgisayarın yeniden başlatılması ve pelet besleyici arızaları gibi olası ekipman arızalarını gösteren TIA sistem veri analiz programından gelen uyarılar için e-postayı izleyin.

Bu e-posta uyarıları, arızanın günde iki ila dört kez zamanında onarılmasına izin verir. TS sistem veri analiz kodunun, analiz zamanlayıcısı tarafından her çağrıldığında ürettiği performans grafikleri. Bu çizimler herhangi bir zamanda dünyanın herhangi bir yerinden izlenebilir ve gerekirse deney protokolü, farelerin test edildiği bölgeden uzaktan çevrimiçi olarak revize edilebilir.

Ayrıca, hiyerarşik veri yapısındaki verileri ve özet istatistikleri incelemek için TS tarayıcısını kullanın, yarı gerçek zamanlı olarak kullanılabilir hale geldikçe elde edilen peletler için kümülatif dengesizlik grafikleri, gelir olarak adlandırılır, kırmızı ile çizilir ve ziyaret süresi, üç vahşi tip fare ve üç L bir heterozigot için siyah olarak çizilir. Farelerin üçü için dikey çizgi kırmızı çizgilerle işaretlenmiş eğimlerin aşağı doğru döndüğü noktada bir program tersine döndü. Kümülatif ziyaret dengesizliğinin eğimi, siyah çizgi grafiği, kümülatif gelir dengesizliğinin eğimini yakından takip eder.

Kırmızı çizgi, bu, ortalama ziyaret sürelerinin gelirlerin oranına oranının neredeyse mükemmel bir şekilde eşleştiğini gösterir. Ziyaret sürelerinin oranının, aşağı doğru bükülme noktalarındaki gelirlerin oranındaki değişime ne kadar hızlı uyum sağladığına dikkat edin. Öte yandan, başka bir fare, kümülatif ziyaretin sıfır eğimi ile gösterildiği gibi, ikinci besleme seansları sırasında eşleşemedi.

Süre dengesizliği grafiği siyah renkteyken, gelir dengesizliğinin eğimi kırmızı renkte büyük ölçüde pozitiftir. Bununla birlikte, üçüncü besleme aşamasında eğimler paraleldir, bu da bu farenin bu aşamanın başında, ziyaret oranını gelir oranına eşleştirmek için aniden başladığı anlamına gelir. Açıkçası, bu nedenle, bunu yapma yeteneğine sahipti, ancak testin bir kısmı sırasında herhangi bir nedenle bunu yapmadı.

Bu, tamamen birkaç özet istatistiğe güvenmek yerine tüm performans seyrini görselleştirmenin önemini göstermektedir. Bu fare, ilk gelir oranı sırasında tam olarak eşleşti, ancak tersine çevrildiğinde, fare, üçüncü besleme aşamasında aşırı eşleşen başka bir fareyi tam olarak tersine çevirmedi. Yani, ortalama ziyaret dengesizliği, ortalama gelir dengesizliğinden daha büyüktü ve gelir dengesizliğinin tersine çevrilmesine tam olarak uyum sağlamadı.

Bununla birlikte, altı farenin hepsinin, hem üç vahşi türün hem de üç heterozigotun, ilk dört saatlik besleme aşamasında hassas bir şekilde eşleştiğine ve gelir oranının tersine çevrilmesine ani bir tepki gösterdiğine dikkat edin. Bu, süre, tahmin, sayı, tahmin oranı tahmini, uzamsal lokalizasyon ve basit soyut miktarları hatırlama yeteneği gibi birçok temel biliş mekanizmasının heterozigotlarındaki bozulmamış işleyişi gösterir. Bilişsel nörogenetikte, neyin normal olarak çalıştığını belirlemek, neyin işe yaramadığını veya işleyişinde bazı ilginç nicel değişiklikler olduğunu bulmak kadar önemlidir.

Kümülatif döngüler veya hazne bir'e ziyaret, ardından hazne ikisine ziyaret, ardından hazne bir'e dönüş seans süresinin bir fonksiyonu olarak çizilir. Burada kesikli yeşil dikeyler, besleme aşamalarının başlangıcını işaretler. Sabit kırmızı dikey işaret.

Farenin hazneler arasında dönmeye başladığı hızı beslemenin ofseti, cesareti veya keşfetme eğilimi olarak adlandırılabilecek şeyin bir ölçüsüdür. Altı kişiden beşi, ilk besleme aşamasının başlamasından önce bir miktar keşif gösterdi ve başlar başlamaz hazneler arasında aniden döngü yapmaya başladı. Bununla birlikte, bir fare hiçbir keşif davranışı göstermedi, ikinci besleme aşamasının ortasına kadar tek bir döngü göstermedi, bu noktada aniden hazneler arasında döngü yapmaya başladı.

Enstrümantal ve klasik koşullandırma deneylerinin analizi, deneme başlatma hızlarının kümülatif kayıtlarını verir. Bu deneyler, koşullu davranışın ortaya çıkmasından önceki eşleşmelerin sayısı olan öğrenme oranını ölçtü. Dikey çizgi çizgileri, her kayıtta alım denemesini işaretler.

Satın alma denemesi, yeni yüksek hızın ilk segmentteki hızdan daha yüksek olması koşuluyla, deneme başlatma hızında önemli bir artışın olduğu ilk denemedir. Bu merdiven hükmü gereklidir, çünkü bazen ilk önemli artıştan önce önemli bir azalma olur. Deneme başlatma gecikme sürelerinin kümülatif dağılımları burada gösterilmiştir.

0,5'teki yatay çizginin kümülatif dağılımı kestiği X ekseninin üzerindeki nokta, bir denemeyi başlatmak için ortalama gecikme süresidir. Bir besleme hunisinin dürtme hızı sırasındaki dürtme hızı ile önceki denemeler arası aralık sırasındaki dürtme hızı arasındaki farkların kümülatif kayıtları burada gösterilmektedir. Başlangıçta, bu kaydın eğimi sıfır veya negatiftir, çünkü fare, hazne aydınlatması sırasında denemeler arası aralığa göre daha az dürter.

Fare, yaklaşan temyiz teslimatı beklentisiyle ışıklı hazneye girmeye başladığında eğim pozitife döner. Katı noktalar, eğimin pozitif hale geldiği noktayı işaretler, bu da koşullu yanıtın bu grafiklerde ilk kez güvenilir bir şekilde ortaya çıktığı denemedir. Mavi çizgiler, uzun haznedeki besleme gecikmesinin üç farklı ayarında bir fare için anahtar gecikme sürelerinin kümülatif dağılımını gösteren ampirik kümülatif dağılım fonksiyonlarıdır.

Ampirik fonksiyonların üzerine neredeyse tam olarak bindirilmiş ince kırmızı eğriler, bu verilere uyan altı parametreli belga fonksiyonudur. Ağır kırmızı çizgiler, belga karışım dağılımları için karşılık gelen olasılık yoğunluk fonksiyonlarıdır. Uzun besleme gecikmesinin kısaltılması, farenin anahtar gecikme sürelerinin ortalamasını kısaltmasına ve hassasiyetini artırmasına neden oldu.

Ayrıca, alt çizimdeki olasılık yoğunluk fonksiyonunun sol kuyruğundaki çıkıntı ile gösterildiği gibi bazı dürtüsel anahtarların ortaya çıkmasına neden oldu. Bu dürtüselliğin ölçüsü, Weibel Gauss karışım dağılımının en uygun versiyonu tarafından weibel bileşenine atfedilen karışımın fraksiyonudur. Bu analizde, kısa denemeler grafiğin altında küçük kırmızı artılarla işaretlenirken, uzun denemeler grafiğin üst kısmında küçük kırmızı artılarla işaretlenir.

Altta ve üstte ortaya çıkan kırmızı çizgilerin yoğunluğundaki değişiklik, kısa ve uzun denemelerin nispi sıklığındaki değişikliği gösterir. Anahtar gecikmeleri küçük açık dairelerle işaretlenir. Alttaki kırmızı daha yoğun hale geldiğinde, yani kısa denemeler daha olası olduğunda, küçük dairelerin yukarı doğru kaydığını ve üstteki kırmızı daha yoğun hale geldiğinde, yani uzun deneme olasılığında bir artış anlamına geldiğinde, dairelerin aşağı doğru kaydığını unutmayın.

Mavi çizgiler dağılımların medyanlarıdır. 90 günlük bir test süresi boyunca davranışsal ve çevresel olayların 24 saatlik bir raster grafiği burada gösterilmektedir. Siyah noktalar dürtmeleri kaydeder ve kırmızı ve yeşil noktalar iki besleme hunisinde pelet teslimatlarını kaydeder.

İlk siyah üçgenler ışıkları kaydederken, ikinci siyah üçgenler camgöbeği üçgenlerinin ilk sütunundaki ışıkları kaydeder, gün batımından bir saat önce meydana gelen alacakaranlık besleme aralığının başlangıcını kaydeder ve camgöbeği üçgenlerinin ikinci sütunu, ışıklar kapandıktan üç saat sonra meydana gelen alacakaranlık besleme aralığının ofsetini kaydeder. Bu eflatun üçgenler, ışıklar açılmadan iki saat önce meydana gelen şafak besleme aralıklarının işaretsiz başlangıcını kaydeder ve macenta üçgenlerin son sütunu, şafak beslemelerinin ofsetlerini kaydeder. Alacakaranlıkta beslenmeden önce beklenen beslenme aktivitesinin başlangıcı, altı ila 15 gün arasında mavi yıldızlarla işaretlenir.

Testin başlamasından sonra, fareler, sirkadiyen bir hafızanın kurulduğunu gösteren alacakaranlık beslenme aralığından yaklaşık bir saat önce gıda beklentisi dürtme aktivitesi sergilemeye başlar. L bir geninde bir mutasyon içeren heterozigotlar, vahşi tip çöp arkadaşı kontrollerinden daha fazla aralık zamanlama hassasiyeti gösterir. Bu şekil, renk farklılıklarıyla gösterilen, zamansal hedef direkleri arasında giderek daha dar aralıklarla deneme blokları halinde çalıştırıldığında, vahşi tip kontroller için kesinlik tahminlerinin kümülatif dağılımlarını düz çizgiler ve bunların zigotik çöp eşlerini kesikli çizgiler olarak çizer.

Buna karşılık, yarasa yüzlü veya BFC mutasyonunu taşıyan heterozigotlar, vahşi tip yediklerinden daha düşük aralık zamanlama hassasiyeti gösterir. Bu tekniğe hakim olduktan sonra, test bir gün gibi kısa bir sürede veya birkaç hafta kadar kısa bir sürede yapılabilir. Eşleştirme sadece bir günlük yemek gerektirir.

Beklentili öğrenme iki veya üç hafta sürer.