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January 19, 2022
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संवेदी साहचर्य सीखने के प्रतिमानों ने सेरिबैलम के कार्य और मस्तिष्क के बाकी हिस्सों के साथ इसके संबंधों और व्यवहार के बारे में बहुत कुछ प्रकट किया है। माउस को एक मॉडल जीव के रूप में उपयोग करते हुए, हम इन शक्तिशाली तरीकों को प्रभावी ढंग से और सस्ते में लागू करने के लिए दुनिया भर की प्रयोगशालाओं के लिए पर्याप्त विस्तार के साथ एक विधि प्रस्तुत करते हैं। हमारा प्रोटोकॉल शोधकर्ताओं को कई सेरिबैलम-निर्भर व्यवहार स्थापित करने की अनुमति देगा।
हमारे शोध मंच के मुख्य कार्यों को एक विशेष शोध प्रश्न को फिट करने के लिए आसानी से संशोधित किया जा सकता है। प्रारंभ करने के लिए, कैमरा सीरियल इंटरफ़ेस केबल को कैमरे से कनेक्ट करें, और SBC पर कैमरा पोर्ट. फिर होस्ट कंप्यूटर पर SBC के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम डाउनलोड करें, और माइक्रोएसडी कार्ड में ssh नामक एक फ़ाइल बनाएं।
होस्ट मशीन से माइक्रोएसडी कार्ड को बाहर निकालें। इसे एसबीसी माइक्रोएसडी कार्ड स्लॉट में डालें, और एसबीसी को पावर दें। अगला, होस्ट के लिए वायर्ड कनेक्शन स्वीकार करने के लिए SBC तैयार करने के लिए, एक टर्मिनल खोलें, कमांड ifconfig टाइप करें “और SBC का ईथरनेट IP पता रिकॉर्ड करें।
फिर रास्पबेरी पाई कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग के इंटरफ़ेस टैब पर जाएं, और कैमरा, एसएसएच और वीएनसी के लिए विकल्प सक्षम करें। वायर्ड कनेक्शन स्थापित करने के लिए, एक ईथरनेट केबल को एसबीसी और एक होस्ट कंप्यूटर पर ईथरनेट पोर्ट से कनेक्ट करें, और इन केबलों के दूसरे छोर को ईथरनेट स्विच से जोड़ें। उसके बाद, किसी वर्चुअल नेटवर्क कंप्यूटिंग क्लाइंट, जैसे VNC का उपयोग करते हुए, SBC IP पते और डिफ़ॉल्ट प्रमाणीकरण का उपयोग कर डेस्कटॉप तक पहुँच।
इसके बाद, एसबीसी के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर और आवश्यक पायथन पुस्तकालयों को डाउनलोड करें। माइक्रो-कंट्रोलर पर सीधे नियंत्रण की अनुमति देने के लिए, माइक्रो-कंट्रोलर एकीकृत विकास वातावरण, या IDE सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करें। उसके बाद एक SBC टर्मिनल विंडो खोलें, डाउनलोड निर्देशिका के लिए नेविगेट करें, और IDE स्थापित करें।
माइक्रो-कंट्रोलर IDE खोलने के बाद, उपकरण का चयन करें, उसके बाद लायब्रेरीज़ प्रबंधित करें, और पॉल Stoffregen से एन्कोडर लायब्रेरी स्थापित करें. अंत में, SBC पर USB पोर्ट में एक थंब ड्राइव डालें, और USB बाहरी संग्रहण डिवाइस को माउंट करने के लिए आदेश दर्ज करें। माइक्रो-कंट्रोलर के प्रोग्रामिंग पोर्ट से एसबीसी कनेक्ट करने के बाद, माइक्रो-कंट्रोलर आईडीई के साथ डाउनलोड स्केच खोलें, और इसे माइक्रो-कंट्रोलर पर अपलोड करें।
अगला, डाउनलोड करें और होस्ट कंप्यूटर पर Arduino IDE के उपयुक्त संस्करण को स्थापित करें। फिर DTSC_US डाउनलोड करें। होस्ट कंप्यूटर के लिए ino स्केच.
होस्ट कंप्यूटर और माइक्रो-कंट्रोलर के लिए USB B तार के लिए USB A कनेक्ट करें। स्केच खोलें, और इसे माइक्रो-कंट्रोलर पर अपलोड करें। माइक्रो-कंट्रोलर के ब्रेडबोर्ड, एलईडी, रोटरी एनकोडर, ड्राइवर के साथ स्टेपर मोटर, और ड्राइवर के साथ सोलेनोइड वाल्व के लिए तारों को संलग्न करें।
फिर स्टेपर मोटर ड्राइवर के सकारात्मक-वी और जीएनडी पिन के लिए बिजली की आपूर्ति के एक चैनल को तार करें। बिजली की आपूर्ति को चालू करने के बाद, संलग्न चैनल वोल्टेज को 25 वोल्ट पर सेट करें। अगला, सोलेनोइड वाल्व ड्राइवर होल्ड-वोल्टेज पिन को बिजली की आपूर्ति के सकारात्मक नेतृत्व को तार करें, और स्पाइक-वोल्टेज पिन के लिए अन्य सकारात्मक लीड।
बिजली की आपूर्ति को चालू करने के बाद, स्पाइक वोल्टेज से जुड़े चैनल को 12 वोल्ट पर सेट करें, और चैनल को होल्ड वोल्टेज से 2.5 वोल्ट से जोड़ा गया। फिर सोलेनोइड वाल्व के लिए प्रति वर्ग इंच 20 पाउंड के दबाव के लिए विनियमित एक वायु स्रोत को कनेक्ट करें। अगला, चलने वाले पहिया को बनाने के लिए, फोम रोलर से तीन इंच का पहिया काटें, और सटीक पहिया केंद्र में एक चौथाई इंच का छेद ड्रिल करें।
फिर पहिया में एक चौथाई इंच शाफ्ट डालें, और क्लैंपिंग हब का उपयोग करके इसे जगह में ठीक करें। रोटरी एन्कोडर को 4.5 इंच एल्यूमीनियम चैनल पर चिपकाएं। फिर एल्यूमीनियम ब्रेडबोर्ड पर एल्यूमीनियम चैनल को स्थिर करें।
रोटरी एन्कोडर के लिए पहिया संलग्न करने के बाद, एक समकोण अंत क्लैंप में डाला गया एक असर के साथ पहिया शाफ्ट के मुक्त पक्ष को स्थिर करें, जो ब्रेडबोर्ड-माउंटेड ऑप्टिकल पोस्ट पर स्थापित है। अगला, ऑप्टिकल पोस्ट और समकोण पोस्ट क्लैंप का उपयोग करके सिर restraints की स्थिति। फिर सशर्त उत्तेजना एलईडी और सोलेनोइड वाल्व आउटलेट को इकट्ठे पहिया के चारों ओर DEC बिना शर्त उत्तेजना के लिए स्थिति दें।
अगला, एक ऑप्टिकल पोस्ट पर DTSC बिना शर्त उत्तेजना और पाई कैमरा के लिए इस्तेमाल stepper मोटर माउंट. अवरक्त प्रकाश सरणी को पाई कैमरा के रूप में एक ही तरफ रखें, थोड़ा ऊपर और सीधे सामना करना पड़ रहा है जहां जानवर का चेहरा तैनात किया जाएगा। ऐक्रेलिक के एक टुकड़े के किनारे पर फोम टैप करके विलंबित स्पर्श चौंका देने वाली कंडीशनिंग के लिए एक स्पर्श उत्तेजना बनाएं।
एक clamping हब का उपयोग कर एक चौथाई इंच शाफ्ट करने के लिए माउंट, तो स्टेपर मोटर शाफ्ट करने के लिए स्पर्श उत्तेजना संलग्न। एक सिर की प्लेट को प्रत्यारोपित करने के लिए, माउस को एनेस्थेटाइज़ करें, फिर खोपड़ी की मध्यरेखा के साथ एक स्केलपेल के साथ एक चीरा बनाएं, आंखों के पिछले किनारे से खोपड़ी तक। चीरा खुला फैलाएं, और इसे खोलने के लिए हेमोस्टैट्स के साथ दोनों पक्षों को दबाएं।
साइनोएक्रिलेट गोंद का उपयोग करके, सिर की प्लेट को खोपड़ी से जोड़ें। फिर उजागर हड्डी के सभी क्षेत्रों के लिए दंत सीमेंट पाउडर, विलायक और उत्प्रेरक का मिश्रण लागू करें। त्वचा को बंद, पीछे और सिर की प्लेट के सामने सीवन।
फिर पोस्टऑपरेटिव एनाल्जेसिया इंजेक्ट करें, जबकि माउस को कम से कम पांच दिनों के लिए ठीक होने की अनुमति दें। व्यवहार सत्रों के लिए चूहों को तैयार करने के लिए, उन्हें सिर संयम में बढ़ते हुए मंच पर आदत डालने की अनुमति दें। सत्र से पहले, सुनिश्चित करें कि सोलेनोइड वाल्व आउटलेट लक्ष्य आंख पर केंद्रित है, एक सेंटीमीटर से कम दूरी पर स्थित है, और स्पर्श उत्तेजना माउस की नाक पर केंद्रित है, जो लगभग 1.5 सेंटीमीटर दूर स्थित है।
DTSC सत्र की तैयारी के लिए, एक SBC टर्मिनल से GUI प्रारंभ करें। तीन परीक्षणों का एक परीक्षण सत्र चलाएँ, और सुनिश्चित करें कि टर्मिनल पर मुद्रित लॉग किया गया डेटा 20 से अधिक, लेकिन 100 से कम चरणों का विक्षेपण दिखाता है. किसी सत्र को चलाने के लिए, माउस को सिर संयम पर माउंट करें और SBC टर्मिनल से GUI प्रारंभ करें.
कैमरा रिकॉर्डिंग को बचाने के लिए, सत्र शुरू करने से पहले स्ट्रीम बटन दबाएं। इनपुट पशु आईडी फ़ील्ड में जानवर के लिए जानकारी की पहचान, और सेट बटन दबाएँ। फिर वांछित प्रयोग पैरामीटर इनपुट करें, और Arduino पर अपलोड करें “बटन दबाएं।
अंत में, सत्र प्रारंभ करने के लिए प्रारंभ सत्र हिट करें। स्वीकार्य प्रकाश व्यवस्था के साथ एक रिकॉर्डिंग सत्र से डीईसी प्रशिक्षण परिणाम यहां दिखाए गए हैं। स्वीकार्य रोशनी की स्थिति के परिणामस्वरूप आंख और पेरिओकुलर फर के बीच एक अच्छा विपरीत हुआ।
आठ सत्रों के लिए प्रशिक्षित एक एकल माउस के प्रदर्शन ने अप्रशिक्षित माउस में कोई वातानुकूलित प्रतिक्रिया के साथ व्यवहार के निशान दिखाए, और माउस को प्रशिक्षित करने के बाद मजबूत वातानुकूलित प्रतिक्रियाएं। एक नमूना परीक्षण वीडियो एक प्रशिक्षित माउस को एलईडी सशर्त उत्तेजना के जवाब में सफलतापूर्वक अपनी आंख बंद करता है, जबकि अप्रशिक्षित माउस बिना शर्त उत्तेजना तक पलक नहीं झपकाता है। वातानुकूलित प्रतिक्रिया दिनों में किए गए व्यवहार सत्रों के माध्यम से आकार और आवृत्ति में बढ़ जाती है।
सबऑप्टिमल प्रकाश की स्थिति गंभीर रूप से अधिग्रहित डेटा की गुणवत्ता को सीमित करती है। जब आंख और आसपास के फर के बीच का अंतर कम होता है, तो छवि में मामूली परिवर्तन एक ही सत्र में अनियंत्रित प्रतिक्रिया के रिकॉर्ड किए गए आकार को काफी बदल सकते हैं, और पलक की स्थिति का पता लगाने के लिए सिग्नल-टू-शोर अनुपात को कम कर सकते हैं। पांच सत्रों के लिए प्रशिक्षित माउस के लिए DTSC प्रशिक्षण परिणाम यहां प्रस्तुत किए गए हैं।
एक नमूना परीक्षण वीडियो एक प्रशिक्षित माउस को एलईडी सशर्त उत्तेजना के जवाब में पहिया का सफलतापूर्वक समर्थन करता है, जबकि एक अप्रशिक्षित माउस पहिया को स्थानांतरित करने में विफल रहता है जब तक कि स्पर्श बिना शर्त उत्तेजना लागू नहीं की जाती है। वातानुकूलित प्रतिक्रिया की आवृत्ति और आयाम प्रशिक्षण आगे बढ़ने के साथ-साथ बढ़ता है। एक बिना शर्त उत्तेजना के साथ प्रशिक्षित जानवरों के एक समूह में जो कम आयाम की अनियंत्रित प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करता है, किसी भी जानवर ने चार दिनों के प्रशिक्षण के बाद लगातार वातानुकूलित प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करना नहीं सीखा।
सफल व्यवहार के लिए, रिग पर चलते समय जानवर का आराम महत्वपूर्ण है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि पहिया रिग के लिए जानवरों की आदत से पहले स्वतंत्र रूप से और समान रूप से बदल जाता है। इस लचीले मंच का उपयोग करते हुए, हमने सिर-निश्चित जानवरों में सीखने के दौरान पुरकिंजे न्यूरॉन्स, सेरिबैलम की आउटपुट कोशिकाओं की गतिविधि को सफलतापूर्वक चित्रित और परेशान किया है।
हमने दो चढ़ाई फाइबर-निर्भर साहचर्य सीखने के कार्यों के दौरान जानवरों के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए एक एकल मंच विकसित किया है। कम लागत वाला डिजाइन फाइबर से जुड़े अनुमस्तिष्क गतिविधि पर चढ़ने की दिशा में निर्देशित ऑप्टोजेनेटिक या इमेजिंग प्रयोगों के साथ एकीकरण की अनुमति देता है।
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Cite this Article
Broussard, G. J., Kislin, M., Jung, C., Wang, S. S. -. A Flexible Platform for Monitoring Cerebellum-Dependent Sensory Associative Learning. J. Vis. Exp. (179), e63205, doi:10.3791/63205 (2022).
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