Küçük Kemirgenlerde Sosyal Tercih Davranışının Dinamiklerini İzleme Sistemi
21 Kasım 2019
Burada açıklanan üç oda testi için bir alternatif sunan ve aynı zamanda çeşitli uyarılar çözer yeni bir otomatik deneysel sistemdir. Bu sistem, sosyal tercih ve sosyal yenilik tercihi testleri sırasında küçük kemirgen davranış dinamiklerinin titizlikle analizini sağlayan birden fazla davranışsal parametre sağlar.
Sosyal davranışın nörobiyolojik mekanizmalarının araştırılması, hayvan modellerine tarafsız ve gözlemci bağımsız bir şekilde uygulanabilecek davranışsal testler gerektirir. Sistemimiz küçük kemirgen modellerinde sosyal davranışların ve dinamiklerinin ayrıntılı bir şekilde araştırılmasını sağlar ve suşlar, koşullar ve tedaviler arasındaki doğru karşılaştırmaları destekler. Bu sistem, erkekler ve kadınlar arasında ayrımcılık gibi her türlü sosyal ayrımcılık testi için kullanılabilir.
Ayrıca, deneklerin boyutları için bir sınır yoktur. Analiz, izleme için en uygun parametreleri seçmek için biraz deneyim gerektirir. Yeni kullanıcılar için ilk değerlendirme için bilgisayar ekranında izleme öneririz.
Analizden en az bir saat önce tüm farelerin ev kafeslerini alışma için deneysel odaya yerleştirin. Alışma süresinin sonunda arenanın iki zıt köşesinden arenaya iki boş oda yerleştirin. Daha sonra, akustik oda içinde arena bulmak ve alışkanlık 15 dakika boyunca arenanın ortasında konu fareler yerleştirin.
Bu dönemde, iki sosyal uyarıcı fareyi alışma için arenanın dışında bulunan farklı odalara yerleştirin. Ve başka bir odada farklı bir şekil ve renk ile 5x5x5 santimetre plastik oyuncak. SP testini gerçekleştirmek için bir video kamerayla kayıt yapmaya başlayın.
Hemen iki boş odaları kaldırın ve yerleşim sırasında boş olmuştu arenanın köşelerinde sosyal ve nesne uyaran odaları yerleştirin. Deneklerin kaydı durdurmadan ve odacıkları içeren uyaranları arenadan çıkarmadan önce beş dakika boyunca uyaranlarla etkileşime girmelerine izin verin. Sonra, 15 dakika boyunca boş arenada konu bırakın.
Sosyal yenilik tercihi testi yapmak için video kaydına başlayın ve SP testinde kullanılan aynı sosyal uyarıcı hayvanları içeren odayı ve sp testi için kullanılmayan arenanın iki köşesine yeni sosyal uyarıcı fareyi içeren odayı yerleştirin. Deneklerin kaydı durdurmadan ve konuları ve odaları arenadan çıkarmadan önce beş dakika boyunca uyaranlarla etkileşime girmelerine izin verin. Daha sonra, akan su ve% 10 etanol ile arena ve odaları temizleyin.
Fare davranışını çözümlemek için parça kemirgen grafik kullanıcı arabirimini kullanmak için MATLAB'ı açın ve İzole Dizini'ni seçin, Yol'a Ekle'yi seçmek için sağ tıklatın, Seçili Klasörler ve Alt Klasörler tüm alt klasörleri çalışma yoluna eklemek için. Komut penceresine TrackRodent girin ve Enter tuşuna basın. Tek veya birden çok video dosyası yüklemek için Yükle Oturum Dosyasını seçin.
Video klibin kare incelemesi ile bir çerçeve sağlayan bir film denetçisi hemen listedeki ilk dosya için açılacaktır. Ek video dosyalarını incelemek için video denetçisini açmak ve istediğiniz zaman belirli bir video dosyası seçmek için Filmi İncele'yi tıklatın. Gerekirse test edilen türleri seçin ve konu ve arenanın renklerine uygun olarak izlemeyi kesintiye uğratan tüm alanları hariç tutmak için Alanı Hariç Tut'a tıklayın.
Her odayı konu tarafından incelenmesi için bir uyarıcı alanı olarak tanımlamak için, çokgen veya eliptik kutuyu işaretleyin ve uyarıcı alanların işaretlebilmesi için Stimulus X'e tıklayın. Ardından, listeden istenen algoritmayı seçin ve ilgili düzen kutularındaki çözümleme için başlangıç ve bitiş karesi numaralarını girin. Belirli bir eşik için konu kenarlıklarının otomatik olarak algılanmasını değerlendirmek için ilgili eşik alanına bir değer girin ve Enter tuşuna basın.
Seçili dosyaların tümünün davranış analizini başlatmak için ilk dosyaya geçin ve Başlat'ı tıklatın. Doğru eşiği bulmak çok önemlidir ve deneyim gerektirir. Yeni kullanıcıların hızlı olmayan algoritmaları kullanmaları ve düzgün çalıştıklarından emin olmak için çözümlemeyi çevrimiçi olarak izlemeleri önerilir.
Çözümlemenin sonunda, film dosyalarının aynı dizininde her film için bir sonuç dosyası kaydedilir. Her film dosyasının sonuçlarını incelemek için Yükle Sonuçları Dosyası'nı tıklatın ve davranış analizi tarafından oluşturulan MAT dosyalarını seçin. Fare nin konum izini, oturum boyunca uyaran ların keşfini ve toplam uyarankeşif süresini incelemek için geçiş düğmeleri arasında hareket ettirin.
MATLAB'daki TrackRodent klasöründe nüfus analizi için komut penceresinde tek bir sözcük olarak TrackRodentPopulationSummary girin. Birden çok TrackRodent sonuç dosyasını yüklemek için Sonuç Dosyalarını Girin'i tıklatın ve sonuç dosyalarını seçin. Analiz, test adı, uyarıcı bir ad ve uyarıcı iki ad için son çerçevenin numaralarını doldurun ve isteğe bağlı listeden istenilen analizler için uygun kutuların tümünü seçin.
Sonuçları tek bir dosyadaki elektronik tabloya ayıklamak için Dışa Aktarma kutusunu işaretleyin. Ardından Başlat'ı tıklatın ve program durum satırında çözümleme parametrelerini ve verileri kaydedilene kadar bekleyin. Bu deneyde, deneklerin popülasyonunun iki uyarandan her birine yönelik ortalama toplam araştırma süresi, deneklerin toplumsal uyarıcıya karşı açık bir tercihini ortaya konur.
Sosyal tercih, oturum boyunca konu tarafından sürdürüldü, ancak tercih oturumun başlarında biraz daha güçlü görünüyordu. Her uyarıcıiçin araştırma süresi, toplam araştırma süresine ek olarak kısa, orta ve uzun nöbetlere göre sınıflandırılabilir. Görüldüğü gibi, orta ve uzun müsabakalar net sosyal tercihler gösterirken, kısa nöbetlerde uyaranlar arasında hiçbir fark yoktu, bu da C57 Black 6J farelerinin kısa nöbetlerinin merakı yansıttığını, uzun nöbetlerin ise konu ile uyarıcı arasındaki etkileşimi yansıttığını düşündürmektedir.
Buna ek olarak, test süresince sosyal uyarıcı ve nesneye yönelik araştırmanın ısı haritaları, müsabaka süresini kodlayan renklere sahip tüm denekler için oluşturulabilir. Daha da önemlisi, deneklerin bir uyarıcıdan diğerine geçiş oranı, yavaş yavaş azalan dan önce testin ilk iki dakikasında en yüksek ti. Aynı eğilim, ortalama geçiş oranının zaman içinde dağılımında da belirgindi.
Bu yöntem elektrofizyolojik kayıt veya optogenetik uyarıcı sistemlere bağlı herhangi bir fare ile bir tel ile kullanılabilir. Bunun için özel bir algoritma kullanıyoruz. Sistemimiz şu anda küçük kemirgen izleme gerektiren çeşitli paradigmalar için dünya çapında çeşitli laboratuvarlar tarafından kullanılmaktadır.
Herhangi bir ayrımcılık testinde davranış dinamiklerini değerlendirmek için kullanılabilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, küçük kemirgen modellerde sosyal davranışı değerlendirmek için tasarlanmış yeni bir otomatik deney sistemi sunmaktadır. Sistem, sosyal tercih ve yenilik tercih testlerinin kapsamlı bir analizi için birden fazla davranış parametresi sağlamaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Davranış Analizi
- Hayvan Modelleri
Arka Plan
- Kemirgenlerde sosyal davranışı anlamak, nörobiyolojik araştırmalar için kritik öneme sahiptir.
- Üç bölmeli test gibi geleneksel yöntemlerin sınırlamaları vardır.
- Otomatik sistemler, gözlemci önyargısını azaltabilir ve veri doğruluğunu artırabilir.
- Bu sistem, farklı soylar ve koşullar arasında önyargısız testlere izin verir.
Çalışmanın Amacı
- Kemirgenlerde sosyal davranışı değerlendirmek için otomatik bir sistem geliştirmek.
- Sosyal dinamiklerin ayrıntılı araştırmasını sağlamak.
- Farklı deneysel koşullar arasında karşılaştırmaları kolaylaştırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Sosyal testler sırasında kemirgen davranışı otomatik izleme.
- Sosyal tercih ve yenilik tercih analizi.
- Gözlemci bağımsız veri toplama.
- Çeşitli sosyal ayrımcılık testlerini izlemek için esnek parametreler.
Ana Sonuçlar
- Sistem, birden fazla davranış parametresini başarılı bir şekilde takip eder.
- Farklı kemirgen soyları arasında doğru karşılaştırmalara izin verir.
- İlk değerlendirmeler, bilgisayar ekranında gerçek zamanlı olarak izlenebilir.
- Konu boyutu sınırlaması olmadan çeşitli sosyal ayrımcılık testleri için uygulanabilir.
Sonuçlar
- Bu otomatik sistem, kemirgenlerde sosyal davranışı çalışmasını geliştirir.
- Geleneksel davranış testlerinin sınırlamalarını giderir.
- Sistem çok yönlüdür ve çeşitli araştırma ihtiyaçlarına uyarlanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Automated behavioral tracking systems enable objective, high-throughput assessment of social phenotypes in rodent models, supporting target validation in neuropsychiatric drug discovery. By quantifying dynamic social interactions, the system enhances predictive confidence in early-stage mechanistic de-risking. This facilitates data-driven go/no-go decisions and improves translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of social preference phenotypes to validate targets implicated in social behavior disorders.
- Operational Value: Provides observer-independent, quantitative readouts for consistent target engagement assessment across strains and conditions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates multi-parametric behavioral data (investigation time, bout duration, transition rates) for comprehensive phenotypic screening.
- Operational Value: Supports assay standardization through automated detection algorithms and configurable tracking parameters.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Reveals modified social dynamics following genetic, pharmacological, or environmental manipulations, supporting disease-relevant modeling.
- Operational Value: Enables longitudinal tracking of behavioral changes, facilitating risk-adjusted advancement decisions in preclinical pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
The system integrates into discovery biology workflows by providing quantitative social behavior metrics that inform hypothesis testing and pathway clarification.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by quantifying dynamic social interactions in genetic and pharmacological models.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for compound effect assessment in social discrimination paradigms.
- Analytics: Enables statistical comparison of behavioral parameters (e.g., bout duration, transition rates) across experimental groups.
- Translational Research: Connects discovery-phase social phenotypes to preclinical validation through consistent behavioral readouts.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for multiple social behavior tests, reducing redundant assay development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in social behavior target validation.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through automated, standardized behavioral analysis.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early identification of ineffective targets via robust phenotypic screening.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing quantitative social behavior data for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and video tracking parameter optimization.
- Dependent on MATLAB environment and compatible video acquisition systems.
- Necessitates standardization of arena setup, stimulus presentation, and habituation protocols across sites.
- Adaptation considerations include species-specific tracking parameters and arena size adjustments for different rodent models.
- Practical limitations include the need for controlled environmental conditions to minimize confounding variables in social behavior assays.
