마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

1Division of Systems Medical Science, Institute for Comprehensive Medical Science, Fujita Health University, 2Japan Science and Technology Agency, Core Research for Evolutionary Science and Technology (CREST), 3Center for Genetic Analysis of Behavior, National Institute for Physiological Sciences, National Institutes of Natural Sciences
Published 3/01/2014
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Behavior
 

Summary

이 문서에서는 마우스에서 학습 공포와 메모리를 평가하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험을위한 프로토콜을 제시한다.

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Shoji, H., Takao, K., Hattori, S., Miyakawa, T. Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice. J. Vis. Exp. (85), e50871, doi:10.3791/50871 (2014).

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Abstract

상황과 큐 공포 조건화 시험 학습과 환경 단서와 혐오의 경험 사이의 연관을 기억하는 쥐의 능력을 평가하는 행동 검사 중 하나입니다. 이 시험에서 마우스는 조절 실에 배치됩니다 및 조건 자극 (청각 신호)의 페어링과 혐오 무조건 자극 (전기 footshock를) 제공됩니다. 지연 시간 후, 마우스는 동일한 조화 챔버 및 청각 신호의 프리젠 테이션이 다르게 형성 챔버에 노출된다. 시험 중에 동작을 정지하기는 공포 기억의 지표로 측정된다. 자동으로 동작을 분석하기 위해, 우리는 http://www.mouse-phenotype.org/에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다 ImageFZ 응용 소프트웨어 프로그램을 사용하여 비디오 분석 시스템을 개발했습니다. 여기에, 우리의 프로토콜의 세부 사항을 보여주고, 우리는 상황에 대한 우리의 절차를 설명하고 ImageFZ의 SYST를 사용 C57BL/6J 마우스의 공​​포 조건화 시험을 보이기엠. 또한, 우리가 우리의 프로토콜 및 인간 관찰자에 의해 득점이 함께 ImageFZ 시스템 또는 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템에 의해 측정 된 냉동 시간을 비교하여 영상 분석 시스템의 성능을 검증. 우리의 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 의해 얻어진 데이터는 ImageFZ 시스템을 사용하여 동작 분석은 신뢰성이 높은 것을 나타내는, 인간 관측자에 의해 분석 된 것과 유사 하였다. 본 영화 문서에서는 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 실험적인 상황의 이해를 증진 할 것이다.

Introduction

상황과 큐 공포 조건화 시험은 설치류 1-3 연관 학습 공포와 메모리를 평가하는 데 사용되는 행동 패러다임이다. 이 테스트는 널리 유전자 녹아웃 마우스 1,4-16 공포의 학습과 기억의 신경 생물학적 메커니즘을 이해하는 데 사용되었습니다. 호흡 제외한 완전한 부동성으로 정의 냉동 동작이, 두려운 상황 일반적인 반응이다. 동물 전기 footshock와 청각 신호의 페어링에 노출 된 후이 행동 패러다임에서, 그들은 연관 공포의 학습과 기억의 지표로 측정 동결 동작을 표시하여 두려움을 생산하는 자극에 반응한다. 이 테스트는 덜 정교한 장비, 조사에 의하여 더 적은 물리적 노력, 그리고 다른 학습과 기억 작업보다 마우스의 경우 더 적은 교육 시간이 필요합니다, 그것은 일반적으로 2 일 동안 5 ~ 10 분 / 일 마우스 당이 필요합니다. 시험 절차는 SI이지만엠플과은 수행 할 수있는 약간의 시간을 필요로 수사관주의 깊게 관찰하고 마우스 동작을 측정해야하므로, 여러 가지 자동 측정 시스템은 행동 분석 17-20을 수행하기 위해 개발되었습니다. 우리 ImageFZ 소프트웨어 프로그램 개발 우리 영상 분석 시스템은 우리가 쉽게 동결 동작을 분석하고, 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수있다. 이 문서는 우리의 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

Protocol

실험은 모두 로컬 동물 보호 및 사용위원회가 정한 지침 및 프로토콜에 따라 수행되어야한다.

1. 장치 설정

  1. 에어컨 및 상황에 맞는 테스트를위한 장치의 대전 그리드 바닥의 사각 챔버, 음원 및 교정 충격 생성기입니다. 다양한 챔버의 크기는 치수 X 27cm X 30cm 21-25센티미터가 X 35cm X 30cm 22 54cm의 변화와 함께 사용된다. 덮여 금속 격자와 (0.2 cm 직경 0.5 cm 이격)이 프로토콜에서, 상기 장치는 (측벽에 백색;, 투명한 전면 및 후면 벽에서 33cm가 X X 28cm 25cm가) 아크릴 사각 챔버로 구성 투명 아크릴 뚜껑 (그림 1A)에 의해. 또한, 블랙 아구 티 또는 희석 갈색 생쥐의 거동을 분석하는 백색 아크릴 층 (도 1b)에 챔버를 배치 할 필요가 있기 때문에 I와 화상 분석 시스템(무료로 다운로드 할 수 있습니다, 재료 / 시약의 표 참조) mageFZ 소프트웨어 프로그램은 각 캡처 한 비디오 이미지의 흰색 배경에서 어두운 피사체를 구별한다. 흰둥이 마우스는 검은 금속 격자와 검은 색 아크릴 바닥 (그림 1B)를 사용하여 테스트 할 수 있습니다. 발광 다이오드 (LED) 조명이 장치 위의 천장에 부착된다. 그리드 층은 LED 조명 100 럭스 조명된다. 백색 잡음 / 톤 제너레이터 (그림 1C)에 연결된 스피커가 5cm 조건 자극 (CS)로 청각 신호 (백색 소음, 55dB)를 제시하는 뚜껑 위의 천장에 장착된다. 그리드는 무조건 자극 (미국)로 전기 footshock을 제공하는 충격 발생기 (그림 1C)에 연결됩니다. 시험 챔버는 시험 중에 외부 소음을 최소화하기 위해 방음 실 (170cm X 210cm X 200cm) (그림 1D)에 배치됩니다. 이 조건은 현재 대상이되지 않는 쥐를 방지청각 신호 또는 시험 마우스의 발성 청력 테스트합니다.
  2. 큐 시험 장치는 새로운 콘텍스트를 제공 조절 챔버에서 상이한 특성을 보유 챔버로 구성된다. 이것은 마우스가 조절 실 무관 것으로 신규 한 컨텍스트를 인식하도록 극력 감각 신호를 변경하는 것이 필수적이다. 일반적으로, 다른 상자 모양 또는 삼각형의 실이 사용됩니다. 또, 다른 조명 및 / 또는 후각 큐들은 또한 마우스에 제공된다. 이 프로토콜에서, 장치는 아크릴 삼각형 실이다 (33cm X X 32cm 29cm, 양쪽 벽에 흰색) 흰둥이를위한, 검은 아구 티, 또는 희석 갈색 쥐 또는 평면, 블랙 층의 평면, 흰색 바닥 마우스, 투명 아크릴 뚜껑 (그림 1E)으로 덮여있다. LED 조명은 장치 위의 천장에 부착된다. 바닥의​​ 조도는 30 럭스로 설정된다. 스피커는 5cm 홍보하는 뚜껑 위의 천장에 설치냉방시 마우스에 제공된 것과 동일하다 청각 신호를 ESENT. 삼각형 챔버는 에어컨 및 상황에 맞는 테스트가 수행되는 방에서 다른 방음 방에 있습니다.
  3. 각 챔버는 쿼드 비디오 스플리터와 USB 마우스의 행동을 모니터링하는 촬상 장치, 및 장치 및 마우스의 이미지를 통해 Windows 컴퓨터에 연결 천장 마운트 전하 결합 소자 (CCD) 카메라를 탑재는에 의해 캡쳐 및 분석 어플리케이션 소프트웨어 프로그램은 ImageFZ (프로토콜 6 참조). 백색 잡음 및 footshock 발생기는 자동 ImageFZ 소프트웨어 프로그램에 의해 제어되며, 시작 시간 및 백색 잡음 및 footshock의 기간에 대한 비디오에 도시 샘플 텍스트 파일 '단순 COND'를 참조 (텍스트 파일에 기록되어야한다 응용 프로그램에 읽기 매개 변수가 파일에 기록하는 방법에 대한 자세한 내용).
  4. 각각의 테스트는, 아크릴 벽에 시작하기 전에과 바닥은 슈퍼 차아 물 (산도 6-7)에 적신 수건으로 닦아하고, 그리드는 후각 신호에 따라 편견을 방지하기 위해 70 % 에탄올로 청소. 그리드는 그리드 인해 녹에 자신의 전기 전도성을 감소하지 않도록 에탄올 대신 슈퍼 차아 물을 닦아됩니다.

2. 동물 준비

  1. 일반적으로 2-4 마우스는 12 시간 빛 / 어둠주기 (예 : 오전 7:00에 점등)와 온도 제어 보류 실 (23 ± 2 ° C)에서 케이지 당 수용된다.
  2. 이 프로토콜에서, 행동에 케이지 운송 가능한 영향을 줄이기 위해 실험 환경에 쥐를 적응하기 위해, 마우스가 포함 된 케이지는 방음 테스트 룸에서 적어도 30 분에 인접한 방음 대기실에 동물 보관실에서 전송 각 테스트가 시작되기 전에.
  3. 실험 (도 2A)는 모두 해제 동안 수행되어야다른 시간 23,24에서 테스트하여 제조 행동 변화를 최소화하기 밝거나 어두운 위상 AME 기간 매일. 이 프로토콜에서 모든 실험은 (빛 단계에서 오전 8시부터 오후 6시까지) 어두운 단계의 시작하기 전에 가벼운 상과 1 시간의 개시 후 1 시간 사이에 실시됩니다. 단지 하나의 장치를 사용할 수있는 경우, 각각의 유전자형 생쥐는 실험 시간 및 동작 성능에 대한 피험자의 시험 순서의 잠재적 인 영향을 감소시키는 카운터 위해 테스트되어야한다. ImageFZ 4 장치의 최대를 제어 할 수 있습니다. 카운터 위해 4 장치를 사용하여 동시에 4 쥐를 테스트하는 것은 연구자가 시간을 절약 할 수 있으며 마우스 동작에 대한 실험 매개 변수의 가능한 효과를 감소시킨다.

3. 조절

  1. 마우스는 조절 챔버에 배치되며, 마우스는 일반적으로 자유롭게 120 초 동안 챔버를 탐색 할 수있다. 그 후, AU이러한 화이트 노이즈, 톤, 청각 리모콘으로 ditory 큐는 30 초 동안 CS로 제시하고, 0.1 ~ 0.8 mA의 footshock는 소리의 마지막 2 초 동안 미국과 마우스에 제공됩니다. CS-US 껍질을 벗기고의 프레 젠 테이션의 연결을 강화하기 위해 반복된다. 생쥐는 상기 챔버의 컨텍스트 및 혐오 경험 간의 연결을 설정하는 최종 프레젠테이션 후 시간의 기간 동안 챔버 내에 남아있다. 이 프로토콜에서 무료 탐사의 120 초 후, 청각 신호 (백색 소음, 55dB)을 30 초 동안 제시하고, 0.3 mA의 footshock는 백색 잡음의 마지막 2 초 동안 지속적으로 전달됩니다. 90 초 후, footshock와 청각 신호의 페어링은 다시 주제로 주어진다. CS-US의 프리젠 테이션 (그림 2B) (조화의 시작 후 120, 240, 360 초) 세 세션 당 시간을 반복합니다. 최종 footshock 다음, 마우스는 90 초 동안 챔버에 그대로 남아 있습니다.
  2. 에어컨 세션이 시작하기 전에, 플러그인 메뉴 'FZ 컨디셔닝 및 FZ 온라인 (4 실)'를 선택 ImageFZ 응용 소프트웨어 프로그램을 실행하고, 단계별로 다음과 같이 매개 변수 값을 설정합니다.
    1. 1 단계 : 프로젝트 ID. 당신은 당신의 데이터 파일을 저장할 폴더를 지정합니다.
    2. 2 단계 : 세션 이름입니다. '세션'상자에 실험 날짜 예를 들어, 어떤 단어를 입력하고 시작 시간과 백색 잡음과 footshock의 기간을 '참조'상자에 기록되어있는 참조 텍스트 파일을 선택합니다. 샘플 텍스트 파일은 비디오에 표시됩니다.
    3. 3 단계 : 매개 변수 설정. 다음과 같이 각각의 상자에 매개 변수 값을 입력합니다.
      1. 속도 (프레임 / 초) : 이미지 수집의 프레임 속도, 예를 들어 1 프레임 / 초.
      2. 재생 시간 (초) : 에어컨의 경우, 전체 지속 시간은 480 초이다.
      3. 빈 재생 시간 (초) : 예를 들면 60 초는, 데이터가 각 블럭에서 분석60 초.
      4. 제목 크기 - 분 (픽셀) : ImageFZ 각 이미지의 흰색 배경에 검은 색 입자 (픽셀의 일부 질량)로 마우스와 소음을 감지합니다. 블랙 입자 (화소)의 면적이 '주제어 크기 - 분 (화소)'보다 작 으면 값 (예를 들면 100 화소), 입자는 노이즈로서 간주되고, 이미지 분석에서 제외된다.
      5. 막스 (화소) - 피사체 사이즈 : 흑색 입자의 크기는 '주제어 크기 - MAX (화소)'의 사이즈보다 때 값 입자는 분석에서 제외된다.
      6. 프레임 크기 - 폭 / 높이 (cm) : 실의 차원, 즉, 33cm 폭 25cm 높이.
      7. 기준 (픽셀) 냉동 : 30 픽셀 예를 들어, 프로토콜 6의 내용을 참조하십시오.
      8. 시간을 냉동 - 분 (초) : 예를 들어, 2 초, 더 마우스 움직임 만 2 이상의 초 동안 감지되지 않으면, 그 동작은 '동결'로 계산되지 않습니다;.
      9. 충격 속도 (프레임 / 초) : 프로토콜 6의 내용을 참조하십시오.
    4. 4 단계 : 제목 ID입니다. 주제 ID를 입력합니다.
    5. 5 단계 : 카메라 설정. 밝기와 촬영 화상의 명암을 제어한다.
    6. 6 단계 : 임계 값 설정. 각 이미지에 흰색 배경에 검정색 픽셀로 블랙 마우스를 감지 임계 값을 조정하고 (프로토콜 6의 상세 내용보기) '동결'또는 '비 동결'으로 마우스 동작을 판단 할 수 있습니다. 흰둥이 마우스를 분석하려면, 체크 박스 '반전 모드'를 클릭하고, 적절하게 임계 값을 조정합니다.
    7. 7 단계 : 설정 케이지 필드. 캡처 할 각 실의 필드를 지정합니다. 도구 상자에서 사각형 버튼을 클릭 한 후, 라이브 이미지 창에서 챔버의 바닥 주위에 사각형을 그립니다. 다음으로, 챔버 번호를 선택하고 '설정'버튼을 클릭합니다. 마지막으로, '완료'버튼을 클릭합니다.
  3. <파라미터 설정이 설정된 리> 후, 예비 테스트는 이미지 분석 시스템 및 백색 잡음 / 충격 발생기 문제없이 작동 여부를 확인하는 일의 우선 검사 전 연습 생쥐 (주제로 사용되지 않는 마우스)를 사용하여 주어질 것이다.
  4. 인접 대기실에서 방음 테스트 룸에 연습 마우스를 포함하는 홈 케이지를 이동하고 조절 실에서 각 마우스를 놓습니다. 즉시 챔버에 마우스를 배치 한 후, I​​mageFZ의 시작 버튼을 클릭합니다. 응용 프로그램 소프트웨어를 사용하면 참조 파일에 지정된 순서로 마우스에 청각 신호 및 / 또는 전기 footshocks을 선물 할 것이다.
  5. 480 초 경과 후, 자신의 홈 케이지에 마우스를 반환하고 대기실에있는 선반에 새장을 반환합니다.
  6. 주의 깊게 챔버를 청소합니다. 그런 다음, '다음 분석'버튼을 클릭하고 테스트 마우스 단계를 3.2.4-3.6 반복합니다.
  7. ImageFZ 저장 살고 TIFF 형식으로 이미지를 추적. 프로그램은 허용우리는 수정 된 파라미터 값을 이용하여 영상을 다시 분석 할 오프라인 분석을 수행한다. 오프라인 분석을 수행 할 경우, 메뉴 플러그인 '공포 컨디셔닝 및 FZ 오프라인'을 선택하고 다시 분석 할 데이터 폴더를 선택합니다. 그 후, 입력 매개 변수 값을 다시하고 '완료'버튼을 클릭합니다.

4. 상황에 맞는 테스트

  1. 컨디셔닝 세션이 완료된 후, 마우스는 동일한 조화 챔버로 복귀하고 문맥 가동 두려움 (컨텍스트 테스트)을 측정하는 동작을 오해 얻었된다. 조절하고 상황에 맞는 테스트 사이의 지연 간격은 일반적으로 24 시간으로 설정되어 있습니다. 이 프로토콜, 최근의 메모리와 25 (각각 테스트 1 일 및 더 많은 28 일 정돈 한 후, 측정) 원격 메모리를 평가하기 위해, 마우스는 상황에 맞는 테스트 컨디셔닝 세션 후 약 24 시간 및 30 일에 실시한다. 마우스는 응축에 배치됩니다챔버를 itioning 자유롭게 CS와 미국 프리젠 테이션 (그림 2C)없이 300 초 동안 챔버를 탐험 할 수있다.
  2. ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 실행하고 컨디셔닝 (3.2.3 절 참조)와 동일한 방식으로 응용 소프트웨어의 매개 변수 값을 설정하지만, 300 초에이 시험의 계속 시간을 수정하고 컨텍스트 시험 참조 텍스트 파일을 선택 . 설정을 변경 한 후, 예비 테스트는 ImageFZ 시스템을 확인하는 연습 마우스를 사용하여 제공해야한다.
  3. 조절 실에 각 마우스를 놓고 시작 버튼을 클릭합니다. 300 초 경과 후, 자신의 홈 케이지에 마우스를 반환하고, 큐 테스트가 시작될 때까지 그대로 케이지를 둡니다.
  4. 챔버를 청소합니다. 그런 다음, '다음 분석'버튼을 클릭하는 과정을 반복 테스트 생쥐의 4.3-4.4 단계를 반복합니다.

5. 큐 테스트

  1. 큐 시험은 상황에 맞는 시험 당일 또는 다음날에 실시된다.이 시험에서 마우스는 3 분의 조화 챔버 관련이 새로운 컨텍스트를 제공, 매우 다른 특성을 가진 다른 시험 챔버에 배치됩니다. 제 3 분의 끝에, 냉방시에 제시 청각 신호는 신규 한 컨텍스트 환경에서 3 분 동안 마우스에 주어진다. 이 프로토콜에서는, 큐 시험은 몇 시간 상황에 맞는 테스트 후 수행됩니다. 마우스는 360 초 동안 삼각 실을 탐험 할 수 있습니다. 처음 3 분에, CS도 미국도 제시되고, 그 후, CS (55dB 화이트 노이즈)가 지난 3 분 동안 표시됩니다.
  2. ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 실행하고, 360 초까지 시험의 계속 시간을 수정하고 큐 테스트 참조 텍스트 파일을 선택을 제외하고, 냉방과 동일하게 파라미터 값을 설정. 설정을 조정 한 후, 예비 테스트는 ImageFZ 시스템을 점검하는 연습 생쥐를 사용 주어져야한다.
  3. 삼각 실에 각 마우스를 놓고 시작을 클릭합니다버튼을 누릅니다. 360 초 경과 후, 자신의 홈 케이지에 마우스를 반환하고 보류 실의 선반에 새장을 반환합니다.
  4. 챔버를 청소합니다. 그런 다음, '다음 분석'버튼을 클릭하고 반복 시험 생쥐에서 5.3-5.4 단계를 반복합니다.
  5. 또한, 원격 메모리를 테스트 4 ~ 30 일 정도 조절 세션 (그림 2A) 후 프로토콜을 반복합니다.

6. 이미지 분석

  1. 자동 ImageFZ를 사용하여 데이터 수집 및 분석을 수행합니다. 이 응용 프로그램 소프트웨어 프로그램은 츠요시 미야가와에 의해 수정 (국립 보건 연구소와 http://rsb.info.nih.gov/ij/에서 사용할 수에 웨인 Rasband에 의해 개발) 공​​개 소프트웨어 ImageJ에 프로그램 (ImageFZ 응용 프로그램 소프트웨어를 기반으로 , 무료로 다운로드 할 수는) 재료 / 시약의 표를 참조하십시오.
  2. 모든 실험에서, 등, USB 비디오 캡처 장치를 사용 ImageFZ와 관련 프레임 레이트 (예를 들면 1 fps)의 이미지를 캡처비디오 카메라. , 연속 이미지에서 이동 한 거리를 측정 검은 입자 (마우스)와 흰색 배경에 세그먼트 이미지로 설정되어있는 프로그램 (예를 들어 80 픽셀)의 '임계 분'값을 조정합니다. 여행 한 거리를 XY의 각 세트 사이의 거리가 연속 된 이미지에서 입자의 무게 중심 좌표를 계산한다.
  3. 다음 '임계 분 (XOR)', 연속적인 이미지에서 냉동 동작을 측정을 조정하는 검은 입자 (마우스)와 배경에 세그먼트 이미지로 설정되어있는 프로그램 (예 : 160 픽셀)의 값과 계산 연속 된 이미지의 각 쌍의 입자 사이에 겹치지 않는 영역의 영역 (픽셀)의 양. 각 이미지의 검은 입자 꼬리 제외한 마우스의 몸 전체의 형상과 일치 할 때까지 임계 공구의 슬라이더를 이용하여 값을 조정한다. 만약 nonoverla의 영역지역을 pping하는 '냉동 기준'값 (예를 들어 30 픽셀) 이하, 동작은 일반적으로 호흡과 심장 박동을 제외한 모든 운동의 완전한 부재로 정의된다 (그림 3), '동결'로 간주됩니다. 영역이이 값을 초과하면, 동작은 '비 - 냉동'(도 3)로 간주된다. 판단은 냉동의 정의에 기초해야한다. 마우스는 종종 미묘한 움직임과 두려움을 반영하는 냉동 행동으로 간주되지 않을 수 있습니다 순간 부동을 나타낸다. 공포의 발현에서 예상과 다른 짧은 시간 (예를 들면 2 초 이하) 동안 지속 부동성은 냉동 시간 임계 값을 설정하여 분석에서 제외 될 수있다. 값 (예 : 2 초) - 시간 임계 값, 입력 '분 (초) 시간을 동결'을 설정합니다.
  4. 자동 calcul을 ImageFZ 프로그램ATES는 거리 (cm)과 냉동의 백분율을 여행했다. 결과는 텍스트 파일에 저장하고, 생활하고 이미지를 TIFF 형식으로 저장됩니다 추적됩니다. 거리 전기 footshock 감도의 지표로 (CM)를 여행을 측정하기 위해, ImageFZ 프로그램은 또한 2 때까지 2 초 footshock의 납품의 앞에 2 초에서 측정 한 6 초 동안 높은 프레임 속도 (예를 들면 4 FPS) 영상을 획득 초 온라인 분석하는 동안 footshock 후. 동안, 전에 이미지 캡처를위한 프레임 속도를 설정하고 footshock,의 입력 값 '충격 속도 (프레임 / 초)'상자 후. 온라인 분석 한 후, 이동 한 거리에 대한 데이터를 얻기 위해 메뉴 플러그인 'FZ 충격 오프라인'을 선택하여 오프라인 분석을 수행 할 수 있습니다.
  5. ImageFZ 프로그램의 파라미터 값은 예비 시험에서 인간 관측자에 의해 수득 된 것과 유사한 결과를 생성하도록 최적화되어야한다. 수동 기록, 냉동 동작이 연속적 stopwatc를 사용하여 측정된다H 및 이벤트 녹화 프로그램 ImageFZ 또는 소프트웨어를 사용하여 분석 중 순시 시간 - 샘플링 절차마다 3-10 초. 두 관찰자는 일반적으로 행동 관찰을 실시하고 있습니다. , 이미지 분석의 결과는 인간 관찰자의 것과 일치되도록 ImageFZ 프로그램의 매개 변수 값을 조정 ImageFZ 프로그램의 오프라인 분석을 수행, '임계 분 (XOR)을'수정 및 '동결 조건'값 . 오프라인 분석을 수행하기 위해, 플러그인 메뉴 'FZ 오프라인'입력 매개 변수 값을 선택합니다.

7. 문제 해결

  1. 어떻게 ImageFZ 프로그램을 얻어 설치할 수 있습니까?
    ImageFZ 프로그램 (재료 / 시약의 표 참조) 우리의 웹 사이트에서 무료로 다운로드 가능하며, Windows 컴퓨터에서 실행됩니다. ImageFZ에 대한 ZIP 폴더를 다운로드하여 컴퓨터에 소프트웨어를 설치합니다. installati의 '의 readme.txt'파일을 참조세부 사항들에 대한 단계별 지침을 따르십시오.
  2. 왜 오류 메시지 '오류 설정 캡처 장치는'표시?
    카메라 케이블의 연결과 USB 이미지 캡처 장치의 드라이버 설치를 확인하십시오. 설정에 문제가 없다면, 다음 ImageFZ 소프트웨어는 영상 획득 장치와 함께 작동하지 않을 수 있습니다. ImageFZ 소프트웨어와 함께 사용할 수있는 적절한 장치에 관한 '의 readme.txt'파일을 참조하십시오.
  3. ImageFZ은 입자로 쥐의 몸 전체를 검색 할 수 없습니다.
    '임계 분'및 / 또는 '임계 분 (XOR)'전류 값보다 낮은 값을 설정. ImageFZ는 예를 들면 시험 챔버의 코너 특정 위치에 마우스를 감지 할 수없는 경우에는 그러한 균일 조명 바닥이나 마우스와 배경 사이 약간 대조 차이 불충분 시험 조건이 존재할 수있다. 이 문제를 해결하기 위해 매개 변수 값 (예, 조정
  4. 높은 프레임 속도로 이미지 캡처 온라인 분석 중에 컴퓨터 속도가 느려집니다.
    현재 속도보다 낮은 값으로 프레임 속도를 설정하고, 온라인 분석을 수행합니다. 대표적인 결과 섹션 같이 ImageFZ 분석 1, FPS에서 화상 취득을 통해, 정확하게 냉동 측정 충분하다.
  5. ImageFZ 분석의 결과는 인간의 점수들에 동의하지 않습니다.
    저장된 이미지 및 판정 결과 파일을 검사합니다. ImageFZ 동결 과대 평가하는 경우, 현재의 값보다 낮은 값으로 '동결 기준'을 설정하고, 오프라인 분석을 수행 할 수 있습니다. ImageFZ 동결을 과소 평가하는 경우, 현재의 값보다 높은 값으로 '동결 기준'을 설정합니다.
  6. optogenetical 및 생체 전기 생리학 전자에xperiments, 쥐의 머리에 부착 된 광섬유 케이블은 냉동 판정을 방해.
    코트는 블랙 마우스 흰색의 케이블 및 케이블이 감지되지 않습니다 때까지 카메라의 위치와 각도를 변경합니다.
  7. 무엇은 오프라인 분석을 위해 필요합니까?
    ImageFZ 프로그램의 루트 디렉토리에 'Image_FZ'라는 이름의 폴더를 만듭니다. 이 폴더에 하위 폴더 '이미지'와 '세션'을 만들 수 있습니다. '이미지'폴더에 8 비트 그레이 스케일 이미지를 이동 및 이미지 파일의 이름 '세션'폴더에 기록되어있는 텍스트 파일을 생성. 그 후, I​​mageFZ 오프라인 분석을 실행하고 프로그램의 지침을 따르십시오.

Representative Results

공포 조건화 시험에서, 인간 실험자은 노동 집약적 직접 관찰 26-29 통해 냉동 동작을 정량화하는 데 사용하지만, 최근 photobeam 기반 컴퓨터 측정 (예를 들어, '프리즈 모니터'시스템) 및 이미지 분석 시스템은 자동으로 사용되어왔다 냉동 행동 26,30-32을 측정합니다. ImageFZ 아래에 설명 된대로, 인간의 관찰을 통해 구입 한 제품과 비교 결과를 생성하는 자동화 된 이미지 분석 시스템입니다. 여기, 우리는 다양한 매개 변수 아래 ImageFZ 분석의 사람들과 인간 관찰의 결과를 비교 : '속도 (프레임 / 초)'와 '(픽셀) 기준을 동결.' 이 실험에서, 다섯 남자 C57BL/6J 마우스 (SD (G ± 평균 체중), 31.4 ± 3.55는, SD (픽셀), 351.6 ± 62.2 ± 몸의 크기를 의미)는 시대의 15-27주에 사용되었다. 인간 관측 이벤트 녹음 프로그램 (매킨토시 OS9 소프트웨어 프로그램)을 사용 하였다; 계속 키 누름 이벤트마우스가없는 운동의 한판 승부를 표시 2 초 이상 (D)는 '동결'으로 간주되었다. 냉동의 비율은 각 시험에서 60 초마다 계산 된 상관 관계 분석을 위해 사용 하였다. 2 관찰자에 의해 득점 동결의 비율 (에어컨, R = 0.879에 대한 관찰자의 신뢰성, 상황에 맞는 테스트, R = 0.957 용은, 큐 테스트, R = 0.866, = 0.888 모든 경우에, R)은 인간을 생성하기 위해 평균 산출 점수. 냉동 각 프레임 속도 (즉, 1, 2, 4 FPS)과 ImageFZ 통해 측정 비율과 인간의 관측을 통해 얻은 결과 간의 상관 관계를 조사 하였다. 도 4에 도시 된 바와 같이, ImageFZ (1, 2, 4의 fps)을 통해 산출 냉동 백분율은 매우이 관찰자의 측정으로부터 얻어진 평균값과 상관 관계가 있었다. 특히, 높은 프레임 레이트로 화상을 촬영하는 것이 항상 유용한 상관 관계를 생성하지 않는다. 전자 인간 관찰자에서 얻은 것과 유사한 1 FPS 생성 된 결과를 이미지 분석ACH 테스트. 인간의 관찰을 통해 측정하고, '냉동 기준 (화소)'의 각 조건하에 ImageFZ를 이용한 냉동 퍼센티지 (즉, 20, 30, 40 픽셀) 간의 상관 관계를 조사 하였다. (20)의 '냉동 기준 (픽셀)', 30, 40 픽셀에서 ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 백분율은 모든 경우에, 매우 (그림 5) 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 냉동 기준이 인간의 관찰자에 의해 '동결'로 간주 낮은 값, 마우스의 미묘한 움직임으로 설정되어있는 그림 (d)에 나타낸 바와 같이, '비 동결'ImageFZ을 사용으로 간주됩니다. 기준이 높은 값으로 설정되어있는 경우 반대로, 마우스의 움직임이, 인간의 관찰자에 의해 '비 동결'로 득점에 성공 간주되는 '동결'ImageFZ (그림 5C, 5 층,5I)를 사용하여. 따라서, 가장 신뢰할 수있는 결과를 얻기 위해, ImageFZ 프로그램의 각 매개 변수는 우리에게 교정해야각 시험 환경에서 인간의 관측을 통해 획득 된 데이터를 주입.

또, ImageFZ을 사용하여 얻은 것과 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (동결 모니터 시스템) (도 6 참조)를 사용하여, 인간 관측자에 의해 생성 된 결과를 비교. 인간 관찰자는 치료 그룹과 ImageFZ 채점 결과에 멀게 하였다. 고정 모니터 시스템의 파라미터 설정을 위해, 우리는 이전에 검증 시스템 (30)으로부터의 동결 백분율 3 조치를 사용 하였다. 간략하게, 10 초 간격의 수는 어떤 동물들은 각각 5 초 간격의 시작 사이의 (각각 1 초 10 초 및 2 초 10 초) 간격과 지연 제 새로운 빔을 교차 이상 1 또는 2 초를 필요하며 이 간격 (Latency3) 내에서 제 새 보 중단을 측정 하였다. 마우스가 동결 된 동안의 간격 또는 시간 비율 (R)의 총량의 백분율세 번째 photobeam 계산 된 휴식 equired.

각 시스템에서 측정 동결의 비율은 그림 6에 나와 있습니다. 그룹은 t-테스트 하였다 양방향 반복 측정 ANOVA (표 1 참조)를 사용하여 비교 하였다. ImageFZ (도 6b)를 사용하여 측정 냉동 백분율 photobeam 기반 시스템 (도 6C-E)를 사용하여 얻어진 데이터보다 인간의 관찰 (도 6a)를 통해 획득 된 것과 더 유사 하였다. 냉동 비율 사이의 상관 관계를 측정하는 반면 각 시험에 ImageFZ 프로그램을 사용하여 측정 된 냉동 비율이 높은 (,, 상황에 맞는 테스트 = 0.970 R 큐 테스트, R = 0.934 컨디셔닝, R = 0.947) 인간의 관찰을 통해 득점 사람들과 상관 관계가 있었다 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (1 초 10 초, 2 초 10 초, 또는 Latency3)를 사용하여 인간 관찰자는 에어컨, R = 0.503, 0.593, 그리고 0.761 (낮았으며, 상황에 맞는 tEST, ImageFZ 인간 관찰 (도 7a 및도 7b)를 사용하여 측정 냉동 비율 사이의 상관 관계에 비해 R은 = 0.772, 0.819, 그리고 0.912). 또,도 7은 인간의 관측을 통해 얻어진 각 마우스에 ImageFZ를 이용한 냉동 비율 간의 차이가 가장 작은 차이 이었다는 것을 알 수있다. 이 결과는 동결의 양을 측정 할 때 ImageFZ를 사용하여 측정 동결 비율이 높게 정확 인간 관찰하고 ImageFZ 통해 얻어지는 것과 유사한 것으로 나타났다되었습니다.

그림 1
그림 1. 상황에 대한 장치 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작. 에어컨 및 상황에 맞는 시험 (A) 아크릴 사각 챔버 ( (C) 백색 잡음 / 톤 제너레이터 및 충격 발생, (D) 방음 룸, (E) 큐 테스트 평평한 바닥 아크릴 삼각형 실. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2
그림 2. 프로토콜의 도식 표현. (A) 상황의 개요 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작, (B), 에어컨, (C) C타세 테스트 및 (D)는 테스트를 보이기 시작. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3
그림 3. ImageFZ 소프트웨어 프로그램에 의해 화상 해석이. 연속 이미지의 각 쌍에 대해, 마우스를 이동하는 통해 영역 (픽셀)의 양은 ImageFZ에 의해 계산된다. 이 영역은 특정 임계 값 (예를 들면 30 화소) 이하일 때, 동작은 '동결'것으로 판정된다. 영역의 양이 같거나 임계 값을 초과 할 때의 동작은 '비 동결'로 간주됩니다. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4
그림 4. 인간의 관찰을 통해 측정 사람들과 ImageFZ을 사용하여 다른 프레임 속도로 이미지에서 계산 된 냉동 비율의 비교. 공포 조건화 시험은 수컷 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 테스트하는 동안, 두 관찰자는 냉동 동작을 기록했다. 동시에, 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 4 fps로 촬영되었다. 4 fps로 촬영 된 파일은 1 FPS 또는 2 fps로 촬영 한 이미지에 해당하는 프레임을 추출 후 소형화되었다. '비율 (프레임 / 초)'의 파라미터 값은 1, 2 또는 4 FPS로 설정하고, 각 60 초 빈에 냉동 백분율은 ImageFZ 오프라인 분석을 이용하여 이미지 파일로부터 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻어진 데이터 사이의 피어슨 상관 계수를 계산 하였다.큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5
그림 5. ImageFZ과 인간의 관찰을 통해 측정 한을 사용하여 다른 냉동 기준 값에 이미지에서 계산 된 냉동 백분율은 공포 조건화 시험을 남성 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 비교 하였다. 시험 동안에,이 관찰자 냉동 행동을 기록 및 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 촬영 하였다. 각 60 초 빈에서 냉동 백분율은 20, 30 또는 40 픽셀로 '동결 기준 (화소)'의 파라미터 값을 설정 ImageFZ 오프라인 분석을 통해 화상 (1 프레임 / 초)로 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 피어슨 상관 공동인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻은 데이터 사이 efficients는 각 시험에서 계산 하였다. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6
그림 6. 냉동의 백분율은 수컷 C57BL/6J 마우스의 무조건 및 에어컨 그룹 (N = 5, 각 그룹)에서 자동화 된 시스템 및 인간의 관측을 이용하여 측정 하였다. (A) 인간 관찰, (B) ImageFZ, (C) 모니터 시스템 1 (1 초 10 초), (D) 모니터 시스템 2 (2 초 10 초)를 정지하고, (E) 모니터 시스템 3 (Latency3을) 동결을 동결. 그룹 비교는 t-테스트 (다음에 양방향 반복 측정 ANOVA를 사용하여 수행 하였다 낯선nditioned 그룹 대 그룹 에어컨, * P <0.05, †, P <0.01). ImageFZ 인간의 관찰을 통해 획득 된 것과 비슷하여 얻은 데이터는. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7
그림 7. 상관 관계 및 냉동 비율 자동화 시스템과 인간의 관찰을 통해 득점의 자동화 시스템과 인간의 관찰을 사용하여 측정 냉동 비율. (AB) 산포도와 피어슨 상관 계수의 차이의 주파수 분포가 표시됩니다. ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 비율은 매우 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 10 % 미만의 DIF (CF) 어커런스데이터가 ImageFZ 인간의 관찰을 통해 분석 결과와 비교 하였다하여 분석 할 때 전파 방해는 자동화 된 시스템 대 인간의 관찰에서 얻은 냉동 비율 사이에 가장 높았다. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

ANOVAs
조건 시간 조건 X 시간
1 일 (조화)
사람의 F (1,8) = 28.53, P = 0.0007 F (7,56) = 20.79, P <0.0001 F (7,56) = 16.58, P <0.0001
ImageFZ F (1,8) = 13.97, P = 0.0057 F (7,56) = 21.40, P <0.0001 F (7,56) = 11.69, P <0.0001
동결 모니터 (1sec10sec) F (1,8) = 5.16, P = 0.0528 F (7,56) = 2.39, P = 0.0329 F (7,56) = 0.72, P = 0.6572
동결 모니터 (2sec10sec) F (1,8) = 4.07, P = 0.0782 F (7,56) = 3.44, P = 0.0039 F (7,56) = 1.52, P = 0.1803
동결 모니터 (Latency3) F (1,8) = 4.44, P = 0.0682 F (7,56) = 9.94, p <0.0001 F (7,56) = 4.33, P = 0.0007
2 일 (컨텍스트)
사람의 F (1,8) = 42.94, P = 0.0002 F (4,32) = 1.91, P = 0.1336 F (4,32) = 1.48, P = 0.2302
ImageFZ F (1,8) = 49.61, P = 0.0001 F (4,32) = 2.06, P = 0.1087 F (4,32) = 0.83, P = 0.5174
동결 모니터 (1sec10sec) F (1,8) = 20.28, P = 0.002 F (4,32) = 1.63, P = 0.1918 F (4,32) = 0.55, P = 0.6997
동결 모니터 (2sec10sec) F (1,8) = 40.20, P = 0.0002 F (4,32) = 2.66, P = 0.0504 F (4,32) = 1.20, P = 0.3306
동결 모니터 (Latency3) F (1,8) = 35.30, P = 0.0003 F (4,32) = 2.49, P = 0.0626 F (4,32) = 1.09, P = 0.3793

표 1. 통계의 비교.

Discussion

문맥 및 큐 공포 조건화 시험 학습 및 기억을 평가하기 위해 가장 널리 사용되는 패러다임의 하나이다. 이 테스트는 연결이 컨텍스트 및 / 또는 조건 자극 (청각 신호)와 혐오 자극 (전기 footshock) 사이에하는 파블로프의 조건 반사 조절의 한 형태이다. 컨텍스트 또는 큐 중 하나에 직면했을 때 컨텍스트 / 청각 신호 및 footshock의 단 한 번의 페어링 한 후, 마우스는 오래 지속 동결을 나타낸다. 이 시험에서, 냉동 동작은 공포 메모리의 인덱스로서 사용된다. 약물 및 병변 연구는 기억 형성, 통합 및 검색이 같은 편도체, 해마와 전두엽 피질 3,33-35 등 여러 뇌 영역에 의해 조절되는 것으로 밝혀졌다. 또, 분자 유전학 연구는 특정 유전자 및 유전자 조작 마우스 (36)를 사용하여 이들 뇌 영역의 학습과 기억에 관여 분자의 역할을 증명하고있다. 따라서,이 테스트는 간결체 한자입니다전자 및 신경 생물학 기초 기본 공포의 학습과 기억을 탐험하는 데 유용합니다. 이 영화의 문서에서는, 우리는 이해하고 쉽게 시험을 수행 할 수있는 자세한 정보 실험자를 제공하는 우리의 프로토콜을 소개했다.

정지 동작은 인간 실험자에 의해 직접 관찰을 통해 정량 하였다. 잘 훈련 된 실험은 관측을 통해 안정적이고 믿을 수있는 결과를 얻을 것으로 예상된다. 그러나,이 방법은 관찰 방법의 차이, 관찰자​​의 편견, 간단한 정량 실수와 같은 잠재적 인 문제, 어려운 직접 독립 실험자 및 다른 실험실에서 결과를 비교하기 위해 제작을 포함한다. 자동화 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템은 또한 26,30-32 사용되었다. 그러나,이 시스템은 동결 행동을 측정하는 잠재적 인 문제를 제공합니다. 때문에 센서 배열,이 시스템은 typica 것 작은 머리의 움직임을 감지하지 못할 수 있습니다베드로 인간의 관찰을 통해 '활성'으로 채점. 또한, 동결시 떨림은 동물 정지, photobeam 간헐적 중단이 떨림의 결과로 관찰 할 때 때문에 비 동결로 간주 될 수 있습니다. 다른 방법으로, 자동화 된 이미지 및 비디오 분석 시스템은 17-20,37,38을 개발되었다. Anagnostaras 등. (37)는 좋은 유효성이 잘 17,20,37-38 냉동 점수 이미지 분석 소프트웨어 프로그램과 몇 가지 시스템을 설명했다. 그러나, 이들 시스템 및 분석 프로그램의 대부분은 상업적 공급자로부터 얻어 질 필요가 전형적 비싸다. 우리는 냉동 행동 분석 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 개발하고,이 프로그램을 무료 소프트웨어 프로그램으로 분포한다. ImageFZ 픽셀의 보디 (입자)로 마우스를 검출하고, 양에 따라 '동결'또는 '비 - 냉동'미묘한 마우스 움직임을 판별연속 된 이미지의 각 쌍의 입자 사이에 겹치지 않는 영역의 영역입니다. 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 프로그램을 이용한 측정과 일치 또는 다른 방법을 사용하여 얻은 것보다 더 정확하다. 따라서, ImageFZ 프로그램이 자동 인간 관찰자가 정의 된 기준을 사용하여 동결로 판단하는 동작을 측정한다. 또, ImageFZ 프로그램 거리는 이전, 도중 (cm)를 여행하고, footshock 노출 후, 냉동 동작의 충격 감도 및 분석의 평가를 용이하게 계산한다.

방법 론적 차이는 실험실 사이에 존재한다. 이러한 차이는 실험실간에 데이터를 비교하는 어려움에 다른 실험실에서 결과를 복제 될 수 있습니다. 보다 안정된 및 비교 데이터를 얻기 위해서는, 시험 프로토콜보기 극력을 표준화하는 것이 필요하다. ImageFZ 가진 분석 시스템에 기여할 수있는 테스트 절차의 자동화, 리드프로토콜의 표준화는 실험실에서 사용할.

냉동 동작을 분석 할 때 여러 가지 행동 반응이 고려되어야한다. 동물 두려운 상황에 직면 할 때 첫째, 그들은 대신에 39을 동결 도망 수 있습니다. 달아나는 공포 반응 중 하나이며, 그 발생은 공포의 기억을 과소 평가로 이어질 것입니다. 둘째, 냉동은 일반적인 활동 수준에 따라 달라질 수 있습니다, 실험 및 제어 생쥐의 활동 수준을 조사 할 필요가있다. M1 무스 카린 성 아세틸 콜린 수용체 결핍 마우스는 야생형 마우스에 비해 냉동의 감소 된 수준을 보였다 비록 예를 들어, 다양한 행동 검사 결과가 아닌 자신의 기억 손상 (18)의 그들의 과다 표현형에 기인 할 수 있다는 것을 나타냈다. ImageFZ는 주제에 의해 이동 한 거리 (cm)를 계산한다. 데이터는 차이가 과목 사이의 일반적인 활동 수준에 존재하는지 여부를 검사 할 수 있습니다. 에서 그룹의 차이가있는 경우거리는 문제에 대한 하나의 가능한 접근은 거리가 기준선 활동으로 훈련의 제 2 분 동안 여행을 고려하고 동안 기준선 + 활동 중에 / (활성 (억제 비율 = (활성 테스트 중에) 억제 비를 사용하는, 여행 공포 17,40의 보조 인덱스로 테스트)). 마지막으로, 전기 footshock에 대한 반응성의 변화를 유도 통증 민감도에 차이가있는 경우, 냉동 행동의 변화가 발생할 수 있습니다. ImageFZ는 거리가 footshock 감도의 지표로 이용 될 수있다 (6 초)의 노출 된 후 2 초 2 초 footshock의 노출, 전에 2 초에서 자세히 (CM)를 여행 계산합니다.

영상 분석 시스템은 블랙 아구 티 백 변종,의 냉동 동작을 측정하고, 갈색 생쥐를 희석하기 위해 개발되었다. ImageFZ (그림 1B 참조) 흰색 쥐를 검사하는 검은 바닥 트레이와 검은 색 격자를 사용합니다. 블랙 그리드는 시험편 만든다 아군 코팅 블랙 페인트로 금속 가공 및 통상적으로 블랙 마우스에 사용되는 noncoated 금속 격자, 유사한 전기 전도성이있다. ImageFZ 또한 프로그램 매개 변수의 조정을 통해 쥐와 다른 설치류에 냉동 동작을 분석합니다. ImageFZ의 현재 버전에서, 피사체의 동작은 냉동을 분석하는 상부 벽에서의 비디오 카메라를 사용하여 기록된다. ImageFZ는 이미지가 챔버의 측면에서 캡처하는 셋업도 사용할 수 있습니다. 또, ImageFZ 4 장치의 최대를 제어한다. 이 기능은 시간을 절약하고, 각 피사체의 실행 시간 및 동작에 대한 시험의 순서의 차이로부터 전위의 영향을 감소 연구원 동시에 4 생쥐를 조사 할 수있다. 따라서 ImageFZ는 시험 절차 및 냉동 거동 분석을 단순화하고,이 프로그램은 덜 노동 및 행동 실험 학습없이 테스트를 용이하게한다.

미야가와 실험실에서 e_content ">, 우리는 학습과 기억에 특정 유전자의 효과를 설명하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험에서 유전자 조작 생쥐와 야생형 제어 마우스의 110 개 이상의 변종을 평가했다 41-42 우리는 5,000 개 이상의 마우스에 대한 원시 데이터의 큰 세트를 얻은 발표 된 연구의 기사 4-16에 사용 된 원시 데이터를 공공 데이터베이스 (URL과 '마우스 표현형 데이터베이스'에 포함되어 있습니다.. HTTP : / / www.mouse-phenotype.org/). 본 영화 기사는 우리의 실험 절차의 세부 사항에 관한 자세한 정보를 제공하고, 테스트 상황에 대한 이해를 촉진한다.

Disclosures

우리는이 책과 관련된 관심의 알려진 충돌이없는 및 그 결과에 영향을 수있는이 작품에 대한 상당한 재정 지원이 없었다 있는지 확인합니다.

Acknowledgements

여기에 표시된 데이터 중 일부는 정신 건강의 미국 국립 연구소에서 박사 재클린 N. 크롤리의 연구실에서 얻은 우리는 우리가 종이에 데이터를 표시 할 수 있도록 그녀에게 감사의 말씀을 전합니다. 우리는 또한 행동 분석을위한 ImageFZ 프로그램 개발에 그의 도움을 카즈오 나카니시 감사합니다. 이 연구에 의해 지원되었다 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 (B)에 대한 (21300121), 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 혁신 분야 교육부 (종합 뇌 과학 네트워크), 과학, 스포츠와 문화, 일본에 , 뉴로 인포 마 틱스 일본 센터 (NIJC), 일본 과학 기술 진흥기구 (JST)의 CREST에서 교부금에서 부여합니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
ImageFZ program Developed by Tsuyoshi Miyakawa This program is available through O'Hara & Co., Tokyo, Japan and for free download at http://www.mouse-phenotype.org/. This software runs on 32-bit Windows XP/Vista/7. 
Conditioning chamber O’Hara & Co., Japan CL-3002L For mouse.
Cued test chamber O’Hara & Co., Japan CLT-3002L For mouse.
Interface O’Hara & Co., Japan CL-1040 The interface includes a white noise/tone generator, which can be controlled by ImageFZ program.
Scrambled shock generator O’Hara & Co., Japan SGA-2040 The shock generator can be controlled by ImageFZ program.
Shock grid tester (ammeter) O’Hara & Co., Japan SG-T
USB video capture device XLR8 USB2IVOSX
Quad image splitter Wireless Tsukamoto Co., Ltd., Japan 400AS
Soundproof room O’Hara & Co., Japan CL-4210
Freeze Monitor San Diego Instruments, Inc., CA, USA 16 x 16 photbeam array  ( 2.5 cm spacing)

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Comments

2 Comments

  1. Thanks for the article.
    I installed the FZ program for offline analysis but it does not seem to work. I wonder what format of images does the program recognize. Can it analyse a .WMV file or do I have to create a sequence of 8bit images from the .WMV for the program to recognize?
    Varda Lev-Ram

    Reply
    Posted by: Varda L.
    March 10, 2014 - 7:38 PM
  2. Thanks for your comment.
    ImageFZ can not analyze a WMV file but a sequence of 8-bit grayscale images (a multi TIFF). If you want to use the WMV file, you will have to convert it to an uncompressed AVI file (no audio) to import into ImageJ(FZ) and to change to 8-bit grayscale images. The 8-bit images should be "8 (inverting grayscale LUT)" (check the file infomation, Image > Show Info...). If not, select Image > Lookup Tables > Invert LUT, and click Edit > Invert. Finally, add a background image with no mouse to the last images, and save it as a multi TIFF.

    Reply
    Posted by: Hirotaka S.
    March 11, 2014 - 6:58 AM

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