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足と数字軌道の3次元再構成で到達する自動化されたラットシングルペレット
Summary July 10th, 2019
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げっ歯類の熟練したリーチは、一般的に器用なスキルを研究するために使用されますが、タスクを実装し、動作を分析するために多大な時間と労力を必要とします。モーショントラッキングとリーチ軌道の3次元再構成を用いて、熟練したリーチの自動化バージョンについて説明します。
Transcript
この方法は、確立されたラットの熟練した到達プロトコルに基づいて構築され、トレーニングとテストを自動化し、比較的迅速に大規模なデータセットを取得するための効率的な手段を提供します。それは前肢運動学の立体の再建を可能にする間実験者の努力を最小にする。キネマティクスは、正確なタイミングの介入の影響を評価したり、生理学的記録と相関させたりするために使用できます。
いくつかの調整を行えば、この手法をマウスでも適用できます。ライトを点灯し、熟練した到達室にラットを置くことによって開始します。鉗子を使用して、ボックスの前面にある到達スロットを通してペレットを保持します。
ラットが鉗子から3つのペレットを食べるようにします。次にラットが鉗子からペレットを食べようとしたときにペレットを引き戻し、ラットが11本の足のうち最も多くの足でペレットに達するまで繰り返し、足の好みを示す。次に、ペレット送出ロッドをラットの好ましい足に対して、到達スロットの反対側に合わせます。
ペレットを配達ロッドに置きます。その後、ペレットでラットを餌に鉗子を使用しますが、その足がロッドのペレットに当たるように、ラットを配達ロッドに向けます。ラットが餌を与えられずに送達ロッドに10到達を試みた後、ラットを次の段階に進める。
次に、ラットの足の好みに基づいてペレット送出ロッドを配置し、2つの位置に設定します。アクチュエータリモコンを使用してペレット送達ロッドの高さ位置を設定します。配達ロッドが正しい高さになったら、ライトが赤く点滅するまで目的の番号を押したままにして設定します。
その後、ラットをチャンバーに入れ、ラットをペレットで後ろに餌を与える。ラットがチャンバーの後ろに移動して、自動バージョンが実行されている場合に赤外線ビームを壊す場合は、ペレット送出ロッドを3位に移動します。最後に、ラットがペレットに達するのを待ってから、ペレットの送達ロッドを2位に戻します。
ノックオフした場合は、配達ロッドに新しいペレットを置きます。ラットが1に始まるまでラットを徐々に少なくして餌を与え、餌を与えずにペレットを要求するために後ろに移動し、2つは、後ろのペレットを要求した後すぐに前面に移動する。ラットがこれを10回行った後、自動化されたタスクのトレーニングを開始します。
自動化システムを設定するには、チャンバーのライトを点灯し、ペレット貯留層を補充します。ラットの足の好みに応じてペレット送達ロッドを配置します。アクチュエータの位置が正しく設定されていることを確認します。
次に、コンピュータの電源を入れ、熟練した到達プログラムを開きます。件名の下にラット ID 番号を入力し、手のドロップダウンメニューから足の基本設定を選択します。ビデオの保存パスを指定します。
次に、セッション時間と最大動画数を設定します。ペレットリフトの継続時間も設定し、早期到達ペナルティを有効にします。次に、キャリブレーション画像を撮影するには、手の届くチャンバーの中に手を置き、到達スロットを通してワニクリップを突きます。
アリゲータークリップで、到達スロットの前に立方体を保持します。次に、赤い側が上のミラーに、緑の側が左の鏡に、青の側が右ミラーに表示されるように立方体を配置します。動作プログラムでは、ROI しきい値が非常に大きい値に設定されていることを確認します。
実行ボタンをクリックし、カメラの初期化ボタンが緑色になったら、開始ボタンを押してビデオの取得を開始します。[Cal Mode] をクリックし、[Cal イメージの取り込み] をクリックして画像を作成します。キューブを少し動かして、別の画像を撮ります。
合計 3 つのイメージに対してもう一度繰り返します。最後に、[停止] をクリックしてプログラムを停止し、次に [停止] ボタンをクリックします。箱から手の手と立方体を取り除きます。
その日にキャリブレーション画像が撮影された後、行動室で何かをぶつけないように注意してください。まず、ラットを熟練した到達室に置きます。白い矢印をクリックしてプログラムを実行します。
次に、x オフセット、y オフセット、ROI 幅、ROI 高さを調整して、足検出の ROI の位置を設定します。足のドーサムを示すサイドミラーにROIを配置し、そのスロットの前に直接移動し、[開始]をクリックしてプログラムを開始します。ラットが到達していない間に、ライブ ROI トリガー値がゼロから 1 の間で振動するまで低い ROI しきい値を調整します。
次に、鼻突きの間の生きたROIトリガ値よりも大幅に大きく、ラットが到達したときに生きているROIトリガー値よりも低くなるようにROIしきい値を設定します。ラットが到達したときにビデオが一貫してトリガーされるまで調整しますが、スロットを通して鼻を突き刺すときはトリガーされません。最初のいくつかの試行を監視して、すべてが正常に動作していることを確認します。
ペレットを要求する前にラットが到達した場合、早期到達数の増加を観察する。ペレットを要求した後にラットが到達した場合、ビデオのコピーがビンファイルとして保存されている間、ビデオの数が増加するのを観察してください。最後に、セッション時間またはビデオの最大数に達した後、ストップサインボタンを押します。
結果は、ラットが熟練した到達タスクを20日後に獲得することを示す。ここでは、単一セッションからのリーチ軌道を示す。これは、プレゼンテーションの容易さのための最初の足の進歩のみを表します。
さらに、足検出トリガーが正確に設定されていない場合、足が到達スロットに違反するフレームに大きなばらつきがあり、動きに達する際に介入がトリガされたときの変動を招く可能性があります。動物の慎重な取り扱い以外に、このプロトコルでは予防措置は取らないです。ビデオやその他の介入が適切な瞬間にトリガーされるように、ROI しきい値を正しく設定することが最も重要です。
この方法は、光遺伝学、カルシウムイメージング、および基本的な運動障害病態に至るまでの質問に対処することができる遺伝モデルなどの他のいくつかの技術と組み合わせることができます。この技術により、詳細なリーチの相関を可能にし、動態学を生理学的記録や介入と把握することで、研究者は神経回路の変化に伴って動きがどのように変化するかだけでなく、どのように変化するかに答えることができるようになります。
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