Farelerde Video Analiz Sistemi kullanma ve bağlamsal cued Korku Klima Testi

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
2 Comments
  CITE THIS  SHARE 
Behavior
 

Summary

Bu makalede, farelerde öğrenme korku ve belleği değerlendirmek için bir video analiz sistemi kullanılarak bir bağlamsal ve cued korku klima testi için bir protokol sunuyor.

Cite this Article

Copy Citation

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).

Please note that all translations are automatically generated through Google Translate.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Bağlamsal ve cued korku klima testi öğrenmek ve çevresel ipuçları ve caydırıcı deneyimleri arasında bir ilişki hatırlamak için farelerin yeteneğini değerlendirir davranışsal testlerden biridir. Bu testte, fareler, bir klima odasına yerleştirilir ve klimalı bir uyarıcı (işitsel bir işaret) ve kırpıntı ve caydırıcı bir koşulsuz uyarıcı (bir elektrik ayak şoku) verilmiştir. Bir gecikme süresinden sonra, fareler aynı klima odası ile işaret işitsel sunumu ile farklı şekil verilmiş bir bölmesine maruz kalmaktadır. Donma davranışı test sırasında korku bellek bir indeksi olarak ölçülür. Otomatik olarak davranışlarını analiz etmek, biz http://www.mouse-phenotype.org/ adresinden ücretsiz olarak kullanılabilir ImageFZ uygulama yazılım programı kullanarak video analiz sistemi geliştirdik. İşte, bizim protokol ayrıntılarını göstermek için, biz bağlamsal için prosedür göstermek ve ImageFZ Sist kullanarak C57BL/6J farelerde korku klima testi cuedem. Ayrıca, bizim protokol ve bir insan gözlemci tarafından atılırsa o ile ImageFZ sistemi veya bir photobeam-tabanlı bir bilgisayar ölçüm sistemi tarafından ölçülen dondurma karşılaştırarak zaman video analiz sistem performansını valide. Bizim için temsili sonuçlarda görüldüğü gibi, ImageFZ ile elde edilen veriler, ImageFZ sistemi kullanılarak davranış analizi son derece güvenilir olduğunu gösteren, bir insan gözlemci ile analiz edilenlere benzerdi. Mevcut film makale test prosedürleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar ve deneysel durumun anlaşılmasını teşvik edecektir.

Introduction

Bağlamsal ve cued korku klima testi kemirgenlerde 1-3 ilişkisel öğrenme korku ve belleği değerlendirmek için kullanılan davranışsal paradigma. Bu test yaygın olarak transgenik ve nakavt farelerde 1,4-16 korku öğrenme ve bellek nörobiyolojik mekanizmaları anlamak için kullanılır olmuştur. Nefes hariç tam hareketsizlik gibi tanımlanmıştır Donma davranışı, korku durumları için ortak bir tepkidir. Hayvanlar bir elektirik ayak şoku olan bir işitsel bir işaret eşleştirme maruz sonra bu davranış paradigmada, bu birleştirici korku öğrenme ve bellek indeksi olarak ölçülür donma davranışı göstererek korku üreten uyarana yanıt verir. Bu test daha ayrıntılı ekipman, araştırmacı tarafından daha az fiziksel efor ve diğer öğrenme ve hafıza görevleri daha fareler için çok daha az eğitim zaman gerektirir; genellikle 2 gün boyunca yaklaşık 5-10 dk / gün fare başına gerektirir. Test prosedürü si olmasına rağmenmple ve gerçekleştirmek için çok az zaman gerektirir, araştırmacı dikkatle gözlemlemek ve fare davranışı ölçmek gerekir, bu nedenle, birçok otomatik ölçüm sistemleri davranışsal analizi 17-20 yapmak için geliştirilmiştir. Biz ImageFZ yazılım programı ile geliştirilen Bizim video-analiz sistemi, bize kolayca donma davranışlarını analiz ve son derece güvenilir sonuçlar üretmek için izin verir. Bu makale, test prosedürü hakkında ayrıntılı bilgi sağlar ve ImageFZ yazılım programı için nasıl kullanılacağı açıklanır.

Protocol

Deneylerin tüm yerel Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi tarafından kurulan rehberlik ve protokollere göre yapılmalıdır.

1.. Aparatı Ayarı

  1. Klima ve içerik testi için bir tertibat olup, bir ızgara electrifiable zemine sahip bir kare odası, ses kaynağı ve kalibre edilmiş bir darbe üreteci. Çeşitli iç boyutunu boyutlar x 27 cm x 30 cm 21-25 cm x 35 cm x 30 cm 22 54 cm arasında değişen ile, kullanılır. Metal kaplı ızgaralar (0.2 cm çapında, 0.5 cm aralıklı) Bu protokol, cihaz (yan duvarlar beyaz,, saydam ön ve arka duvarlarında 33 cm x 28 cm x 25 cm) bir akrilik kare bölmenin oluşur saydam akrilik kapak (Şekil 1A) ile. Bu, siyah aguti veya sulandırmak kahverengi farelerin davranışlarını analiz etmek için beyaz bir akrilik zemin (Şekil 1B) odasına yerleştirmek gerekiyor, çünkü I ile bir görüntü analiz sistemi(ücretsiz indirmek için kullanılabilir, malzeme / reaktiflerin bkz. Tablo) mageFZ yazılım programı her çekilen video görüntüde beyaz bir arka plan karanlık bir nesneyi ayırır. Albino fareler de siyah metal ızgaralar ve siyah akrilik zemin (Şekil 1B) kullanılarak test edilebilir. Işık yayan diyot (LED) yanar aparat yukarıda tavana monte edilmiştir. Izgara zemin LED ışıkları ile 100 lux aydınlatılır. Beyaz bir gürültü / ses jeneratörü (Şekil 1C) bağlı bir hoparlör 5 cm bir şartlı uyarıcı (CS) olarak işitsel bir işaret (beyaz gürültü, 55 dB) sunmak için kapak üzerinde bir tavana monte edilir. Izgaraları koşulsuz uyarıcı (ABD) gibi bir elektrik ayak şoku sunmak için bir şok jeneratör (Şekil 1C) kablolu vardır. Test odası testler sırasında dış gürültüyü en aza indirmek için bir ses geçirmez oda (170 cm x 210 cm x 200 cm) (Şekil 1D) yerleştirilir. Bu durum, aynı zamanda şu anda tabi tutulmamış olan fareler önlerBir işitsel işaret veya test farelerinin seslendirme işitme testi.
  2. Tetiklenen testi için bir tertibat olup, yeni bir içerik sağlama, iyileştirme odasının farklı özelliklere sahip olan bir bölmenin oluşmaktadır. Bu fare klima odasına ilgisiz olarak yeni bağlam algıladığı, böylece mümkün olduğu kadar duyusal ipuçları değiştirmek zorunludur. Genel olarak, bir kutu veya başka bir biçimde üçgen bir bölme için kullanılır. Buna ek olarak, farklı aydınlatma ve / veya koku ipuçları da fare için temin edilmiştir. Bu protokolde, tertibat akrilik bir üçgen şeklinde olan odası (33 cm x 32 cm x 29 cm, her yan duvarında beyaz) albino için, siyah agouti veya seyreltik kahverengi fareler ya da düz, siyah zemin için bir düz, beyaz bir zemine sahip fareler, şeffaf akrilik kapak (Şekil 1 E) ile kaplanmıştır. LED ışık cihazının üzerindeki tavana monte edilmiştir. Zemin aydınlatma seviyesi 30 lux ayarlanır. Bir hoparlör 5 cm pr kapağın üstünde tavana monte edilirşartlandırma zamanda farelerine şu koşulla ki ile aynıdır işitsel bir işaret ESENT. Üçgen odası klima ve bağlam testi gerçekleştirildiği odaya farklı bir ses geçirmez bir odada yer almaktadır.
  3. Her odası dörtlü video splitter ve USB fare davranışlarını izlemek için görüntü yakalama cihazı ve aparatları ve fare görüntüleri üzerinden bir Windows bilgisayarına bağlanarak bir tavana monte Charge Coupled Device (CCD) kamera ile donatılmıştır tarafından yakalanır ve analiz edilir uygulama yazılım programı ImageFZ (Protokolü 6). Beyaz gürültü ve footshock jeneratörler otomatik ImageFZ yazılım programı tarafından kontrol edilir; başlangıç ​​saati ve beyaz gürültü ve Ayak şokunun süresi için videoda gösterilen örnek bir metin dosyası 'basit-koşul' (bkz. bir metin dosyasına yazılması gerekir uygulama içine okunan parametreler dosyasına yazılır nasıl detayları).
  4. Her test, akrilik duvarları başlamadan önceve zemin süper hipoklorus su (pH 6-7) batırılmış bir havlu ile sildi ve ızgaralar koku ipuçları dayalı bir önyargı önlemek için% 70 etanol ile temizlenir. Izgaraları ızgaraları nedeniyle pas onların elektriksel iletkenliği azaltmak etmemelerini sağlamak için etanol yerine süper hipokloroz su ile silinir.

2. Hayvan Preparasyon

  1. Genel olarak, 2-4 farenin, 12 saat aydınlık / karanlık döngüsünde (örneğin 07:00 'da ışıklar açılır) ile ısı kontrollü bir tutma odası (23 ± 2 ° C) içinde kafes başına yerleştirilmiştir.
  2. Bu protokol, kafes taşıma davranışı üzerinde olası etkilerini azaltmak ve deney ortamına fareler uyum için, fareler içeren kafesleri ses geçirmez bir test odasına en az 30 dakika bitişik bir ses geçirmez bekleme odasına hayvan tutma odasına aktarılır Her test başlamadan önce.
  3. Deneylerin (Şekil 2A) her s sırasında yapılmalıdırFarklı zamanlarda 23,24 de test tarafından üretilen davranış varyasyonu en aza indirmek için, açık ya da koyu faz içinde ame süre her gün. Bu protokolde, deneylerin tüm (ışık aşamasında 8:00-18:00) karanlık fazın başlangıcından önce ışık faz ve 1 saat başlangıcından sonra 1 saat arasında yapılmaktadır. Tek bir cihaz mevcut ise, her genotipin farenin deney süresi ve davranışsal performansına deneklerin test düzeninin potansiyel etkilerini azaltmak için bir denge amacıyla test edilmelidir. ImageFZ 4 aparatları maksimum kontrol edebilirsiniz. Bir denge sırayla 4 cihazları kullanılarak aynı anda 4 fareler test araştırmacı zaman kazanmanızı sağlar ve fare davranışı üzerindeki deneysel parametrelerin olası etkilerini azaltır.

3. Klima

  1. Fareler klima odasına yerleştirilir ve fareler genellikle serbestçe 120 saniye için bölmeyi keşfetmek için izin verilir. Bundan sonra, auBöyle bir beyaz gürültü, ton ve işitsel tıkırtı gibi ditory işaret, 30 saniye boyunca bir CS olarak sunulur ve bir 0.1-0.8 mA ayak şoku sesin son 2 sn boyunca bir ABD ile farelere verilmiştir. CS-ABD soyma sunumu dernek güçlendirmek için tekrarlanır. Farelere bundan başka bölmenin bağlam ve caydırıcı deneyim arasındaki ilişkiyi kurmak için son sunumundan sonra bir zaman süresi için oda içinde bırakılır. Bu protokolde, ücretsiz keşif 120 saniye sonra, bir işitsel işaret (beyaz gürültü, 55 dB) 30 saniye boyunca sunulan ve 0.3 mA footshock beyaz gürültü son 2 sn boyunca sürekli olarak teslim edilir. 90 saniye sonra, ayak şoku ile işitsel işaretin eşleştirme tekrar nesnelere verilir. CS-ABD sunumu (Şekil 2B) (klima başlangıcından sonra 120, 240 ve 360 saniye) üç seans başına defa tekrarlar. Nihai Ayak şokunun ardından, fareler, 90 sn için bölmelerdeki rahatsız bırakılır.
  2. Klima oturumu başlamadan önce, plug-in menüsüne 'FZ Klima ve FZ Online (4 odacık)' seçeneğini ImageFZ uygulama yazılım programı çalıştırın ve adım adım aşağıdaki gibi parametre değerlerini ayarlayabilir.
    1. Adım 1: Proje kimliği. Veri dosyalarınızı depolamak istediğiniz klasörü belirtin.
    2. Aşama 2: oturum adı. 'Session' kutusunda, deneysel tarih, örneğin, herhangi bir kelime yazın ve başlangıç ​​saati ve beyaz gürültü ve Ayak şokunun süresi 'başvurusu' kutusuna yazılı olduğu bir referans metin dosyasını seçin. Bir örnek metin dosyası video gösterilir.
    3. Adım 3: Parametre Ayarları. Aşağıdaki gibi her kutuda parametre değerleri girin.
      1. Hızı (kare / sn): görüntü elde kare hızı, örneğin 1 kare / sn.
      2. Süresi (saniye): şartlandırma durumunda, toplam süresi 480 saniyedir.
      3. Bin süresi (sn): örneğin 60 sn; veriler, her blokta analiz edilmektedir60 saniye.
      4. Konu boy - min (piksel): ImageFZ her görüntüde beyaz bir arka planda siyah parçacıklar (bazı piksellerin kütle) gibi bir fare ve gürültüyü algılar. Siyah parçacık (piksel) alanı 'Konu ebatları - min (piksel)' den daha az olduğu zaman değeri (örneğin 100 piksel), söz konusu parçacıklar gürültü olarak kabul edilir ve görüntü analiz dışında tutulmuştur.
      5. Max (piksel) - Konu boyutu: siyah partiküllerin boyutları 'Konu ebatları - max (piksel)' boyutundan daha fazla zaman değeri, parçacıkların analize dahil edilir.
      6. Çerçeve boyutu - genişlik / yükseklik (cm): Boşluk boyutu, yani 33 cm genişliğinde ve 25 cm yüksek.
      7. Ölçütünü (piksel) Donma: 30 piksel, örneğin Protokol 6 ayrıntılarını görebilirsiniz.
      8. Süresini Dondurucu - min (sn): örneğin 2 sn; hiçbir fare hareketi sadece az 2 saniye boyunca tespit edildiğinde, onun davranış dondurma 'olarak sayılmaz;.
      9. Şok hızı (kare / sn): Protokolün 6 ayrıntılarını görebilirsiniz.
    4. Adım 4: Konu kimliği. Konu kimlik girin.
    5. Adım 5: Kamera Ayarları. Parlaklığını ve yakalanan görüntü kontrastını kontrol.
    6. Adım 6: Eşik Ayarları. Her görüntüde beyaz bir arka planda siyah piksel gibi siyah bir fare algılamak için eşik değerlerini ayarlayın ve (Protokol 6 detaylarını görmek) 'dondurma' veya 'non-dondurma' olarak fare davranışını yargılamak için. Bir albino fare analiz etmek, onay kutusunu 'invert modu' üzerine tıklayın ve uygun eşik değerleri ayarlayın.
    7. Adım 7: Set Cage Field. Yakalamak istediğiniz her odanın alanını belirtin. Araç kutusunda dikdörtgen butonuna tıkladıktan sonra, canlı görüntü penceresinde odasının zemin etrafında bir dikdörtgen çizin. Sonraki, odasının numarasını seçin ve 'Set' düğmesine tıklayın. Son olarak, 'Tam' butonuna tıklayın.
  3. <parametre ayarlar yapılır li> sonra, bir hazırlık testi görüntü analiz sistemi ve beyaz gürültü / şok jeneratörleri sorunsuz çalışıp çalışmadığını belirlemek için günün ilk test öncesi uygulama fareler (denek olarak kullanılan değil fareler) kullanılarak verilmelidir.
  4. Komşu bekleme odasından ses geçirmez test odasına uygulama fare içeren bir evde kafes taşıyın ve klima odasının her fare yerleştirin. Hemen odasında fareler yerleştirdikten sonra, ImageFZ ve start düğmesine tıklayın. Uygulama yazılımı size bir başvuru dosyasında belirttiğiniz sırayla farelere işitsel ipuçları ve / veya elektrik footshocks sunacak.
  5. 480 sn geçtikten sonra, kendi kafesine fareler dönün ve holding odasında rafa kafesi dönün.
  6. Dikkatli odacıkları temizleyin. Ardından, 'İleri Analiz' düğmesini tıklayın ve deney fareler için adımları 3.2.4-3.6 tekrarlayın.
  7. ImageFZ mağazalar yaşamak ve TIFF formatında görüntüleri iz. Program veriyorBize değiştirilmiş parametre değerleri kullanarak görüntüleri tekrar analiz etmek için bir çevrimdışı analiz yapmak için. Bir çevrimdışı analiz yapmak ise, menüde plug-in 'Korku Klima ve FZ Çevrimdışı' seçin ve tekrar analiz etmek istediğiniz veri klasörü seçin. Bundan sonra, giriş parametre değerleri yeniden, ve 'Tam' butonuna tıklayın.

4. Bağlam Testi

  1. Klima oturum tamamlandıktan sonra, fareler aynı klima odasına geri ve içerik durumunu korku (bağlam testi) ölçmek için donma davranışı için puanlanır. Klima ve bağlam test arasında bir gecikme aralığı genellikle 24 saat olarak belirlenmiştir. Bu protokol, yeni bellek ve 25 (sırasıyla, test 1 gün ve en fazla 28 gün klima sonra ile ölçülen) uzak bellek değerlendirmek için, fareler, içerik testi klima seansından sonra, yaklaşık 24 saat ve 30 gün maruz kalır. Farelere koşul yerleştirilirodası itioning ve serbestçe CS ve ABD sunumlar (Şekil 2C) olmadan 300 saniye için bölmeyi keşfetmek için izin verilir.
  2. ImageFZ yazılım programını çalıştırın ve şartlandırma (bölüm 3.2.3) gibi aynı şekilde uygulama yazılım parametre değerlerini ayarlayabilir, ancak 300 saniye bu testin süresi zamanını değiştirmek ve bağlam test için bir referans metin dosyasını seçin . Ayarı değiştirdikten sonra, bir hazırlık testi ImageFZ sistemini kontrol etmek uygulama fareler kullanılarak verilmelidir.
  3. Klima odasına her fare yerleştirin ve start düğmesine tıklayın. 300 sn geçtikten sonra, evlerine kafesin içine fare dönmek ve cued test başlayıncaya kadar rahatsız kafesi bırakın.
  4. Odaları temizleyin. Ardından, 'İleri Analiz' düğmesini tıklayın ve tekrar deney farelerinde 4,3-4,4 adımları.

5. Cued Testi

  1. Tetiklenen Test bağlam test ile aynı günde veya bir sonraki günde gerçekleştirilmiştir.Bu testte fareler, 3 dakika için iyileştirme odasının ilgisi olan yeni bir içerik sağlama, çok farklı özelliklere sahip başka bir test odasına yerleştirilir. İlk 3 dakika sonunda, şartlandırma anda sunulan işitsel işaret yeni bağlam bir ortamda 3 dakika boyunca farelere verilmiştir. Bu protokol, tetiklenen bir test bir kaç saat bağlam testinden sonra gerçekleştirilir. Fareler 360 saniye boyunca üçgen bölmeyi keşfetmek için izin verilir. İlk 3 dakika içinde, bir CS ne de US de sunulmuştur, ve daha sonra, bir CS (55 dB beyaz gürültü) son 3 dakika için sunulmuştur.
  2. ImageFZ yazılım programını çalıştırın ve 360 ​​sn test süresi zamanını değiştirmek ve cued test için bir referans metin dosyasını seçin hariç, klima gibi aynı şekilde parametre değerlerini ayarlayabilir. Ayarını ayarladıktan sonra, bir hazırlık testi ImageFZ sistemini kontrol etmek uygulama fareler kullanılarak verilmelidir.
  3. Üçgen odasına her fare yerleştirin ve başlangıç ​​tıklayındüğmesine basın. 360 sn geçtikten sonra, kendi kafesine fareler dönün ve tutma oda raf kafesi dönün.
  4. Odaları temizleyin. Ardından, 'İleri Analiz' düğmesini tıklayın ve tekrar deney farelerinde 5,3-5,4 adımları.
  5. Ayrıca, uzak bellek test 4-5 yaklaşık 30 gün klima oturumda (Şekil 2A) sonra Protokolleri tekrarlamak için.

6. Görüntü Analizi

  1. Otomatik ImageFZ kullanarak veri toplama ve analizi yapın. Bu uygulama yazılım programı Tsuyoshi Miyakawa tarafından değiştirilen (Ulusal Sağlık Enstitüleri ve http://rsb.info.nih.gov/ij/ mevcut en Wayne Rasband tarafından geliştirilen) kamu malı ImageJ programı, (ImageFZ uygulama yazılımı dayanmaktadır , ücretsiz indirmek için kullanılabilir) malzemeler / reaktiflerin Tablosuna bakın.
  2. Bütün deneyler için, bir de dahil olmak üzere, bir USB video yakalama aygıtı kullanarak ImageFZ verilen bir kare hızı (örneğin 1 fps) yakalama görüntülerivideo kamera. , Ardışık görüntüler gitti mesafeyi ölçmek siyah bir parçacığın (fare) ve beyaz bir arka plan içine segment görüntüleri ayarlanır programın (örneğin 80 piksel), bir 'eşik min' değerini ayarlamak için. Kat edilen mesafe xy her set arasında mesafe, ardışık görüntüler parçacığın ağırlık merkezinin koordinatları hesaplanır.
  3. Ardından 'eşik dakika (xor)', ardışık görüntülerden donma davranışı ölçmek ayarlamak için siyah bir parçacığın (fare) ve arka içine segment görüntüleri ayarlanır programın (örneğin 160 piksel), değeri ve hesaplamak ardışık görüntülerin her biri bir parçacık arasındaki örtüşmeyen bölgelerinin alanının (piksel) miktarı. Her görüntünün siyah parçacık kuyruk hariç fare tüm vücudun şeklini kavuşana kadar eşik aracı kaydırıcısını kullanarak değerini ayarlayın. Eğer nonoverla alanıBölgeyi pping 'dondurma kriter' değeri (örneğin 30 piksel) altında, davranış genellikle solunum ve kalp atışı dışında herhangi bir hareketin tam yokluğu olarak tanımlanır (Şekil 3), 'dondurma' olarak kabul edilir. Bu alan değeri aştığında, davranış 'non-dondurma' (Şekil 3) olarak kabul edilir. Yargı donma tanımına dayanarak yapılmalıdır. Fareler bazen ince hareketi ve korkuyu yansıtan bir donma davranış olarak kabul edilemez olabilir, bir anlık hareketsizlik, sergilerler. Korku tezahürü muhtemelen farklı kısa bir süre (örneğin en az 2 sn), sürer hareketsizlik, donma süresi eşiği ayarlayarak analize dahil edilebilir. Değer (örneğin 2 sn) - zaman eşik, giriş 'min (sn) süresini Donma' ayarlamak için.
  4. Otomatik calcul ImageFZ programıates mesafe (cm) ve donma yüzdesini gitti. Sonuçlar metin dosyaları kaydedilir, yaşamak ve görüntüleri TIFF formatında saklanır iz vardır. Mesafe elektrikli footshock duyarlılığın bir göstergesi olarak (cm) seyahat ölçmek için, ImageFZ programı da 2'ye kadar 2 sn Ayak şokunun tesliminden önce 2 saniye ölçülen 6 saniye boyunca yüksek bir kare hızında (örn. 4 fps), görüntüleri satın aldı sn çevrimiçi analiz sırasında ayak şoku sonra. Öncesinde, sırasında görüntü yakalama için kare hızını ayarlayın ve footshock, giriş değeri 'Şok hızı (kare / sn)' kutusundan sonra. Online analizinden sonra, katedilen mesafe için verileri elde etmek için bir menü plug-in 'FZ Şok Çevrimdışı' seçerek çevrimdışı analiz gerçekleştirin.
  5. ImageFZ programın parametre değerleri hazırlık deneylerinde insan gözlemci ile elde edilenlere benzer sonuçlar elde etmek için optimize edilmelidir. Manuel puanlama için, donma davranışı sürekli Stopwatc kullanılarak ölçülürh bir olay kaydeden program veya ImageFZ yazılımı kullanarak analizi sırasında bir anlık bir zaman örnekleme prosedürü her 3-10 sn. İki gözlemciler genellikle davranışsal gözlem yapmak. , Görüntü analizi sonuçları insan gözlemci ile tutarlı olmasını sağlamak için ImageFZ programın parametre değerlerini ayarlamak ImageFZ programının çevrimdışı analizini gerçekleştirmek, 'eşik min (xor)' değiştirerek ve 'dondurma kriter' değerleri . Çevrimdışı analiz gerçekleştirmek için, plug-in menüsüne 'FZ Çevrimdışı' girdi ve herhangi bir parametre değerleri seçin.

7. Sorun Giderme

  1. Nasıl ImageFZ programı elde ve kurulabilir?
    ImageFZ Program (malzeme / reaktiflerin bkz. Tablo) sitemizden ücretsiz indirmek için kullanılabilir, ve bir Windows bilgisayarda çalışır. ImageFZ için zip klasörü indirin ve bilgisayarınıza yazılımı yükleyin. MONTAJ için 'readme.txt' dosyasını görmekayrıntıları ve adım adım talimatları izleyin.
  2. Neden hata mesajı 'Hata ayarı yakalama aygıtı' görüntülenir?
    Kamera kablosu bağlantısı ve USB görüntü yakalama aygıtının sürücü kurulumunu kontrol edin. Ayarlarında herhangi bir sorun varsa, o zaman ImageFZ yazılım görüntü yakalama aygıtı ile çalışmayabilir. ImageFZ yazılım ile kullanmak için uygun bir cihaz ile ilgili 'readme.txt' dosyasına bakın.
  3. ImageFZ bir parçacık olarak fare tüm vücudu tespit edemez.
    'Eşik dakika' ve / veya 'eşik dakika (xor)' şimdiki değerinden daha düşük bir değere ayarlayın. ImageFZ örneğin bir test odasının köşesinde belirli bir yerde, fare bulamıyorsa, o zaman böyle bir muntazam ışıklı zemin veya fare ve arka plan arasında hafif kontrast farkı olarak yetersiz test koşulları, mevcut olabilir. Bu sorunu çözmek için, parametre değerleri (örneğin ayarlayın
  4. Yüksek bir kare hızında görüntü yakalama çevrimiçi analiz sırasında bilgisayarınızı yavaşlatır.
    Geçerli oranı daha düşük bir değere kare hızını ayarlamak ve çevrimiçi analiz. Temsilcisi sonuçları bölümünde gösterilen ImageFZ analizi, 1 fps görüntü alma yoluyla, doğru, donma ölçmek için yeterlidir.
  5. ImageFZ analizin sonuçları insan puanlama olanlar ile aynı fikirde değilim.
    Depolanan görüntü ve yargı sonuç dosyaları inceleyin. ImageFZ donma overestimates eğer, şimdiki değerinden daha düşük bir değere 'dondurma kriterini' set ve çevrimdışı analiz. ImageFZ dondurma hafife eğer, şimdiki değerinden daha yüksek bir değere 'dondurma kriterini' ayarlayın.
  6. Optogenetical ve in vivo elektrofizyolojik experiments, fare kafasına bağlı fiber kablo donma yargısına engeller.
    Coat siyah fare beyaz kablolar ve kabloları tespit edilmez kadar kameranın konumunu ve açısını değiştirmek.
  7. Ne çevrimdışı analiz için gereklidir?
    ImageFZ Programın kök dizininde 'Image_FZ' adında bir klasör oluşturun. Bu klasörde, alt klasörler 'Resim' ve 'Sessions' yaratmak. 'Görüntüler' klasörüne bir 8 bit gri ölçekli görüntü taşıyın ve görüntü dosya adı 'Oturum' klasöründe yazılı olduğu bir metin dosyası oluşturun. Bundan sonra, ImageFZ çevrimdışı analiz çalıştırın ve programın yönergeleri izleyin.

Representative Results

Korku klima testte, insan denemecileri emek-yoğun doğrudan gözlem yoluyla 26-29 donma davranışını ölçmek için kullanılan, ancak son zamanlarda photobeam-tabanlı bilgisayar ölçümü (örn. 'Freeze Monitor' sistemi) ve görüntü analiz sistemleri otomatik olarak kullanılmıştır Donma davranışı 26,30-32 ölçer. ImageFZ aşağıda tarif edildiği gibi, insan gözlem yoluyla elde edilenlere benzer sonuçlar elde otomatik bir görüntü analiz sistemi. Burada, değişen parametreleri altında ImageFZ analizi olanlar ile insan gözlem sonuçlarını karşılaştırdık: 'Oranı (kare / sn)' ve '(piksel) kriterini Donma.' Bu deneyde, beş erkek C57BL/6J fareler (SD (g ± ortalama vücut ağırlıkları), 31.4 ± 3.55, SD (piksel), 351,6 ± 62,2 ± vücut büyüklüğü ortalama) yaşı 15-27 hafta kullanıldı. İnsan gözlem bir olay-kayıt programı (Macintosh OS9 yazılım programı) kullanılarak yapılmış; devam anahtar basarak olayBir fare hiçbir hareketin bir butik görüntülenen 2 saniye veya daha fazla süreyle d 'dondurma' olarak kabul edildi. Dondurma yüzdesi her deney, her 60 saniye hesaplanır ve korelasyon analizi için kullanılmıştır. 2 gözlemciler tarafından attı Donma yüzde (klima, r = 0,879 için gözlemciler arası güvenilirlik; bağlam testi, r = 0,957 için; cued testi için, r = 0.866, = 0.888 tüm durumlarda, r) ​​bir insan oluşturmak için ortalama edildi skor. Donma her kare hızında (yani 1, 2 ve 4 fps) ile ImageFZ ile ölçülür yüzdeleri ve insan gözlemler yoluyla elde edilenler arasındaki korelasyonlar incelenmiştir. Şekil 4'te gösterildiği gibi, ImageFZ (1, 2 ve 4 frame) üzerinden hesaplanan yüzdeler yüksek donma 2 gözlemci ölçümlerinden elde edilen ortalama değeri ile korele edilmiştir. Özellikle, daha yüksek bir kare hızında görüntü yakalamak her zaman iyi bir ilişki üretmez. E insan gözlemcilerin elde edilenlerle benzer 1 fps oluşturulan sonuçlara görüntü analiziach testi. Insan gözlemleri ile ölçülür ve 'Dondurma kriter (piksel)', her koşul altında ImageFZ kullanarak dondurma yüzdeleri (yani 20, 30, ve 40 piksel) arasındaki korelasyonlar incelenmiştir. 20 'Donma kriteri (piksel)', 30 ve 40 piksel ImageFZ kullanılarak hesaplanan donma yüzdeler, her durumda, son derece (Şekil 5), insan gözlemler yoluyla elde edilenler ile karşılaştırılmıştır. Donma kriter insan gözlemciler tarafından 'dondurma' olarak kabul düşük bir değer, bir fare ince hareketi ayarlanır Şekil 5D, görüldüğü gibi, 'non-donma' ImageFZ kullanılarak düşünülebilir. Kriteri yüksek bir değere ayarlanırsa, tersine, bir fare hareketi, insan gözlemciler tarafından 'non-dondurma' olarak attı, kabul edilecek 'dondurma' ImageFZ (Şekil 5C, 5F ve 5I'ya) kullanarak. Bu nedenle, en güvenilir sonuçlar elde etmek için, ImageFZ program, her bir parametre bize kalibre edilmelidirHer test ortamında insan gözlemler yoluyla attı veri ing.

Buna ek olarak, ImageFZ kullanılarak elde edilenlere bir photobeam tabanlı bir bilgisayar ölçüm sistemi (Freeze Monitör sistemi), (Şekil 6) kullanarak, insan gözlemci tarafından üretilen sonuçları karşılaştırılmıştır. Insan gözlemci tedavi grubu ve ImageFZ puanlama sonuçlarına kör edildi. Freeze Monitor sisteminin parametre ayarları için, biz daha önceden belirlenmiş bir sistemde 30 donma yüzdesi 3. önlemler kullanılır. Kısaca, 10 sn aralıklarla sayısının hangi hayvanların her 5 sn aralığının başlangıcı arasında (sırasıyla 1sec 10sn ve 2saniye 10 sn) aralığı ve gecikme ilk yeni ışınını geçmeye fazla 1 veya 2 sn gerekli ve Bu aralığı (Latency3) içinde üçüncü yeni ışın kesinti ölçüldü. Fare dondurma sırasında aralıklarla yüzdeleri veya zaman r toplam miktarının yüzdesiÜçüncü photobeam hesaplandı kırmak equired.

Her bir sistem ölçülen dondurma yüzdeleri, Şekil 6'da gösterilmiştir. Grupları, t-testleri, ardından iki yönlü tekrarlı ölçüm ANOVA (Tablo 1 e bakınız) kullanılarak karşılaştırıldı. ImageFZ (Şekil 6B) kullanılarak ölçülmüştür dondurma yüzdeler photobeam tabanlı bir sistem (Şekiller 6C-E) kullanılarak elde edilen verilere göre insan gözlem (Şekil 6) boyunca işaretlenebilir edilenlere benzemektedir. , Donma oranları arasındaki korelasyonlar ölçülür ise, her bir testte ImageFZ programı kullanılarak ölçülen dondurucu yüzdeler son derece (,, bağlam test, r = 0.970 tetiklenen test, r = 0.934 conditioning, r = 0.947), insan gözlem boyunca işaretlenebilir ile bağıntılandırılmıştır photobeam-tabanlı bilgisayar ölçüm sistemi (1sn 10sn, 2sn 10sn veya Latency3) kullanılarak ve insan gözlemci klima, r = 0.503, 0.593, ve 0.761 (düşüktü; bağlam test, ImageFZ ve insan gözlem (Şekil 7A ve 7B) kullanılarak ölçülen dondurucu yüzdeleri arasındaki korelasyonlar göre r = 0.772, 0.819 ve 0.912). Buna ek olarak, Şekil 7, insan gözlem yoluyla elde edilmiş ve her bir fare ImageFZ kullanılarak donma oranları arasındaki fark en küçük farklılıklar ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, dondurma miktarı ölçülürken ImageFZ kullanılarak ölçülen dondurucu yüzdeler son derece hassas olan ve bu gözlem, insan ImageFZ yoluyla elde edilenlere benzer olduğunu göstermektedir.

Şekil 1
Şekil 1. Bağlamsal için aygıtlar ve korku klima testi cued. Klima ve bağlam testi için (A) Akrilik kare odası, ( (C) bir beyaz gürültü / ton jeneratör ve bir şok jeneratör, (D) ses geçirmez bir oda, ve (E) cued testi için düz bir zemin ile bir akrilik üçgen odası. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

Şekil 2,
Şekil 2. Protokolünün şematik. (A) bağlamsal genel bakış ve korku klima testi cued, (B) Klima, (C) context testi, ve (D) testi cued. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

Şekil 3,
Şekil 3,. ImageFZ yazılım programı tarafından görüntü analizi. Ardışık görüntülerin her çifti için, fare, üzerinden hareket alanı (piksel) miktarı ImageFZ hesaplanır. Bu alanda belli bir eşiğin (örneğin 30 piksel) altında olduğunda, davranış dondurma 'olması değerlendirilir. Alan miktarı eşit veya eşiği aştığında, davranış 'non-dondurma' olarak kabul edilir. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

Şekil 4,
Şekil 4. Insan gözlem yoluyla elde edilen değerler ile ImageFZ kullanarak farklı kare hızlarında görüntülerinden hesaplanan donma yüzdelerinin karşılaştırılması. Korku klima testler erkek C57BI/6J fareler (n = 5) kullanılarak yapılmıştır. Testler sırasında, iki gözlemci donma davranışı attı. Aynı anda, canlı görüntüler ImageFZ programını kullanarak 4 fps ele geçirildi. 4 fps'de yakalanan dosyalar 1 fps veya 2 fps çekilen görüntülerin karşılık kareleri çıkardıktan sonra Küçülürlerse. 'Hızı (kare / sn)' parametre değerleri 1, 2, veya 4 fps için kuruldu ve her 60 sn bin donma yüzdeler ImageFZ çevrimdışı analiz kullanarak görüntü dosyalarının hesaplandı. Her nokta, her 60 sn bin dondurucu bir yüzdesini temsil eder. Insan gözlem ve ImageFZ analizinden elde edilen veriler arasındaki Pearson korelasyon katsayıları hesaplandı.Daha büyük resmi görmek için buraya tıklayın.

Şekil 5,
Şekil 5,. ImageFZ ve insan gözlemleri ile ölçülenlerden kullanarak farklı donma kriter değerleri resimlerden hesaplanan donma yüzdeler korku klima testler erkek C57BL/6J fareleri (n = 5) kullanılarak yapılmıştır. Karşılaştırılmıştır. Testler sırasında, iki gözlemci donma davranışı kaydedilen ve canlı görüntüler ImageFZ programı kullanılarak ele geçirildi. Her 60 sn bin donma yüzdeler, 20, 30, ya da 40 piksel, 'Donma kriter (piksel)' parametre değerlerini ayarlayarak, ImageFZ çevrimdışı analiz yoluyla görüntüleri (1 kare / sn) hesaplandı. Her nokta, her 60 sn bin dondurucu bir yüzdesini temsil eder. Pearson korelasyon katsayısıinsan gözlem ve ImageFZ analizinden elde edilen veriler arasındaki efficients her testte hesaplandı. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

Şekil 6,
Şekil 6,. Dondurma yüzdeleri erkek C57BL/6J fareler koşulsuz ve şartlandırılmış grup (n = 5, her bir grup) otomatik sistemleri ve insan gözlem kullanılarak ölçülmüştür. (A) İnsan gözlem, (B) ImageFZ, (C) Monitör sistemi 1 (1sn 10 sn), (D) Monitör sistemi 2 (2sn 10sn) dondurun ve (E) Monitör sistemi 3 (Latency3) dondurun dondurun. Grup karşılaştırmalar t-testleri (takiben iki yönlü tekrarlayan ölçümler ANOVA unconditioned grubu genel durumunu grup, * p <0.05; †, p <0.01). ImageFZ insan gözlem yoluyla attı benzer idi kullanılarak elde edilen veriler. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

Şekil 7
Şekil 7. Korelasyon ve donma yüzdeleri otomasyon sistemleri ve insan gözlem yoluyla attı arasındaki otomasyon sistemleri ve insan gözlem kullanılarak ölçülen donma oranları,. (AB) Dağılım araziler ve Pearson korelasyon katsayıları arasındaki farkların frekans dağılımı gösterilmektedir. ImageFZ kullanılarak hesaplanan donma yüzdeler, son derece insan gözlem yoluyla elde edilenler ile karşılaştırılmıştır. 10% dif daha az (CF) Geçtiğiveri ImageFZ insan gözlem yoluyla analiz ile karşılaştırıldı kullanılarak analiz edildiğinde Ference otomasyon sistemleri vs insan gözlem elde donma yüzdeleri arasındaki en yüksek idi. resmi büyütmek için buraya tıklayın.

ANOVA'lar
Durum Zaman Durum x Zaman
Day 1 (klima)
Insan 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
Freeze Monitör (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
Freeze Monitör (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
Freeze Monitör (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
Day 2 (bağlam)
Insan 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
Freeze Monitör (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
Freeze Monitör (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
Freeze Monitör (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

Tablo 1. Istatistiklerinin karşılaştırılması.

Discussion

Bağlamsal ve cued korku klima testi öğrenme ve hafıza değerlendirmek için en yaygın kullanılan paradigmaların biridir. Bu test, bir dernek, bir bağlam ve / veya şartlı uyaran (işitsel işaret) ve caydırıcı bir uyarıcı (elektrik footshock) arasında yapılmış olduğu Pavlovyan klima şeklidir. Bağlam veya işaret ya ile karşı karşıya bağlam / işitsel işaret ve Ayak şokunun bile tek bir eşleşmeden sonra, fareler uzun ömürlü donmasını sergilerler. Bu testte, donma davranışı korku bellek bir göstergesi olarak kullanılır. Farmakolojik ve lezyon çalışmaları hafıza oluşumu, konsolidasyon ve geri alma gibi amigdala, hipokampus ve prefrontal korteks 3,33-35 gibi çeşitli beyin bölgeleri tarafından düzenlenmektedir ortaya koymuştur. Buna ek olarak, moleküler genetik çalışmalar, spesifik genlerin ve genetik olarak fareler 36 kullanılarak bu beyin bölgelerinde öğrenme ve hafıza ile ilgili moleküllerin bir rol oynadığım göstermiştir. Bu nedenle, bu test simple ve nörobiyolojik temeli yatan korku, öğrenme ve hafıza keşfetmek için yararlıdır. Bu film yazıda, anlamak ve kolayca testi gerçekleştirmek için ayrıntılı bilgi denemeyen sağlamak için bizim protokol tanıttı.

Donma davranışı insan deneyciler tarafından doğrudan gözlem yoluyla ölçüldü. İyi eğitilmiş deneyci gözlemler karşısında güvenilir, istikrarlı sonuçlar üretmesi bekleniyor. Ancak, bu yöntem gibi gözlemsel yöntemi farklılığa, gözlemci önyargıları ve basit ölçümü hatalar gibi potansiyel sorunları, zor doğrudan bağımsız deneyci ve farklı laboratuvarların sonuçları karşılaştırmak yapılmasını gerektirir. Otomatik bir photobeam-tabanlı bilgisayar ölçüm sistemi de 26,30-32 kullanılmıştır. Ancak bu sistem, aynı zamanda donma davranışı ölçme potansiyel sorunlar çıkarmaktadır. Çünkü sensör düzenlemenin, bu sistem Typica olurdu küçük baş hareketleri algılamak mümkün olabilirLly insan gözlem yoluyla 'aktif' olarak atılır. Buna ek olarak, donma sırasında titreyen bir hayvan donuyor, photobeam aralıklı kesintiler titreyen bir sonucu olarak görülmektedir, çünkü, donmanın olarak düşünülebilir. Alternatif bir yöntem olarak, otomatik bir görüntü ve video analiz sistemleri, 17-20,37,38 geliştirilmiştir. Anagnostaras vd. 37 iyi geçerliliğe sahip ve iyi 17,20,37-38 dondurma puan görüntü analiz yazılımı programları ile birkaç sistem nitelendirdi. Ancak, bu sistemler ve analiz programları çoğu ticari tedarikçilerden elde edilecek ve tipik olarak maliyetlidir. Biz dondurma davranış analizi için ImageFZ yazılım programı geliştirdi ve bu program ücretsiz bir yazılım programı olarak dağıtılmaktadır. ImageFZ piksel bir gövde (parçacık) olarak fare algılar ve miktarı bağlı olarak dondurma 'veya' non-dondurma 'olarak ince fare hareketi ayrımcılıkardışık görüntülerin her biri bir parçacık arasındaki örtüşmeyen bölgelerin alan. Temsili sonuçlarda görüldüğü gibi, ImageFZ programı kullanılarak ölçümler ile tutarlı veya başka yöntemler kullanılarak elde edilen çok daha doğrudur. Böylece, ImageFZ program otomatik olarak insan gözlemciler tanımlı kriterleri kullanarak dondurma gibi hakim olduğu davranışı ölçer. Buna ek olarak, ImageFZ programı mesafe sırasında, daha önce (cm) gitti ve ayak şoku maruz kaldıktan sonra, donma davranışının şok duyarlılık ve analiz bir değerlendirme kolaylaştırmak hesaplar.

Metodolojik farklılıklar laboratuarlar arasında var. Bu farklılıklar, laboratuarlar arasında verilerin karşılaştırılması zorluk ve farklı laboratuarlarda sonuçlar replike neden olabilir. Daha istikrarlı ve karşılaştırılabilir veriler elde etmek için, bu test protokolünü mümkün olduğu kadar standart gereklidir. ImageFZ ile analiz sistemi katkıda bulunabilir test prosedürleri otomasyon yol açarprotokollerinin standardizasyonu laboratuvarlar boyunca kullanılır.

Donma davranışı analiz ederken çeşitli davranışsal tepkileri düşünülmelidir. Hayvanlar korkunç bir durumla karşı karşıya İlk, ne zaman, bunun yerine 39 donma kaçabilsin. Kaçan korku cevaplardan biridir ve onun oluşum korku hafızasını küçümseyen yol açacaktır. İkinci olarak, dondurma genel bir aktivite seviyesine bağlı olabilir ve kontrol ve deney farelerinde aktivite düzeyi muayene edilmesi gerekmektedir. M1 muskarinik asetilkolin reseptörü eksik farenin yabani tip farelere kıyasla dondurma azaltılmış düzeyde gösterdi, ancak, örneğin, çeşitli davranışsal testleri sonuçları yerine kendi hafıza bozukluğu 18 kendi hiperaktivite fenotipi atfedilebilir olabileceğini göstermiştir. ImageFZ konular ile seyahat mesafe (cm) hesaplar. Veri farklılıklar konular arasında genel aktivite düzeyleri mevcut olup olmadığını incelemek için kullanılabilir. Bir grup fark varsamesafe sorunun olası bir yaklaşım mesafesi temel etkinlik olarak eğitimin ilk 2 dakika boyunca gitti düşünün ve sırasında bazal + aktivite sırasında / (aktivite (bastırma oranı = (aktivite test sırasında) bir bastırma oranı kullanmak için, gitti korku 17,40 ikincil bir indeksi olarak test)). Son olarak, bir elektirik ayak şoku için reaktivite açısından değişiklikler indükleyen ağrı hassasiyetinde bir fark, eğer varsa, donma davranışı değişikliklere neden olabilir. ImageFZ da mesafe ayak şoku duyarlılık bir indeksi olarak kullanılabilir (6 saniye) ile maruz kaldıktan sonra 2 saniye için 2 saniye Ayak şokunun bir maruz kalma, daha önce 2 saniye ayrıntılı olarak (cm), seyahat hesaplar.

Video analiz sistemleri, siyah agouti albino, donma davranışı ölçmek ve kahverengi fareler sulandırmak için geliştirilmiştir. ImageFZ (Şekil 1B bakınız) beyaz fareler incelemek için siyah zemin tepsi ve siyah ağlarını kullanır. Siyah ızgaralar speci yapılır ally kaplı siyah boya ile metal işleme ve tipik olarak siyah fareler için kullanılan kaplanmamış metal ızgaralar, benzer bir elektrik iletkenliğine sahiptir. ImageFZ da program parametrelerinin ayarlamaları ile sıçan ve diğer kemirgenlerde donma davranışı analiz eder. ImageFZ güncel versiyonda, konunun donma davranışı analiz etmek için, üst duvardan bir video kamera ile kaydedilir. ImageFZ görüntüleri bölmenin tarafından yakalanır, bir set-up da kullanılabilir. Buna ek olarak, ImageFZ 4 aparatların fazla kontrol eder. Bu özellik, zaman tasarrufu ve her konunun yürütme zamanı ve davranışları üzerinde test sırayla farklılıklardan potansiyel etkilerini azaltarak, araştırmacı aynı anda 4 fareleri incelemek için olanak sağlar. Böylece, ImageFZ test prosedürü ve donma davranış analizini kolaylaştırır, ve bu program daha az emek ve davranışsal deneyler için herhangi bir eğitim olmadan test kolaylaştırır.

Miyakawa Laboratuarda e_content ">, öğrenme ve hafıza ile ilgili belirli bir genin etkisini araştırmak için görüntü analiz sistemi kullanılarak ve bağlamsal korku şartlandırma tetiklenen testte genetik olarak fare ve vahşi tipli kontrol farelerinin fazla 110 suşları değerlendirilmiştir 41-42 Biz 5.000 'den fazla fareler için ham verilerin büyük bir set elde etmiş yayınlanan araştırma makaleleri 4-16 için kullanılan ham verileri bir ortak veritabanı (URL olarak' Fare Fenotip Veritabanı 'dahildir:.. http: / / www.mouse-phenotype.org/). Mevcut film makale, deneysel işlemin detayları ile ilgili ayrıntılı bilgi sağlar ve test durumun anlaşılmasını teşvik etmektedir.

Disclosures

Biz bu yayın ile ilişkili çıkar bilinen çatışmalar vardır ve onun sonucu etkilemiş olabilir bu iş için önemli bir mali destek olmuştur onaylamak.

Acknowledgements

Burada gösterilen bazı verilerin Ruh Sağlığı ABD Ulusal Enstitüsü'nden Dr Jacqueline N. Crawley laboratuvarda elde edildi ve bize kağıt verileri göstermek için izin verdiği için ona teşekkür etmek istiyorum. Biz de davranış analizi için ImageFZ programı geliştirirken yaptığı yardım için Kazuo Nakanishi teşekkür ederim. Bu araştırma ile desteklenen Hibe-in-Aid Bilimsel Araştırma (B) (21.300.121), Grant-in-Aid Bilimsel Araştırma Yenilikçi Alanları Eğitim Bakanlığı (Kapsamlı Beyin Bilim Ağı), Bilim, Spor ve Kültür Japonya üzerinde , Nöroinformatik Japonya Merkezi (NIJC) ve Japonya Bilim ve Teknoloji Kurumu (JST) Crest hibe dan hibe.

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)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Crawley, J. N. What's wrong with my mouse: behavioral phenotyping of transgenic and knockout mice. John Wiley & Sons. New York. (2007).
  2. Fanselow, M. S., Poulos, A. M. The neuroscience of mammalian associative learning. Annu. Rev. Psychol. 56, 207-234 (2005).
  3. LeDoux, J. E. Emotion circuits in the brain. Annu. Rev. Neurosci. 23, 155-184 (2000).
  4. Nakajima, R., et al. Comprehensive behavioral phenotyping of calpastatin-knockout mice. Mol. Brain. 1, 7 (2008).
  5. Ikeda, M., et al. Identification of YWHAE, a gene encoding 14-3-3epsilon, as a possible susceptibility gene for schizophrenia. Hum. Mol. Genet. 17, 3212-3222 (2008).
  6. Sakae, N., et al. Mice lacking the schizophrenia-associated protein FEZ1 manifest hyperactivity and enhanced responsiveness to psychostimulants. Hum. Mol. Genet. 17, 3191-3203 (2008).
  7. Fukuda, E., et al. Down-regulation of protocadherin-alpha A isoforms in mice changes contextual fear conditioning and spatial working memory. Eur. J. Neurosci. 28, 1362-1376 (2008).
  8. Imayoshi, I., et al. Roles of continuous neurogenesis in the structural and functional integrity of the adult forebrain. Nat. Neurosci. 11, 1153-1161 (2008).
  9. Nakatani, J., et al. Abnormal behavior in a chromosome-engineered mouse model for human 15q11-13 duplication seen in autism. Cell. 137, 1235-1246 (2009).
  10. Takao, K., et al. Comprehensive behavioral analysis of calcium/calmodulin-dependent protein kinase IV Knockout mice. PLoS ONE. 5, (2010).
  11. Tamada, K., et al. Decreased exploratory activity in a mouse model of 15q duplication syndrome; implications for disturbance of serotonin signaling. PLoS ONE. 5, (2010).
  12. Watanabe, Y., et al. Relaxin-3-deficient mice showed slight alteration in anxiety-related behavior. Front. Behav. Neurosci. 5, 50 (2011).
  13. Takeuchi, H., et al. P301S mutant human tau transgenic mice manifest early symptoms of human tauopathies with dementia and altered sensorimotor gating. PLoS ONE. 6, (2011).
  14. Koshimizu, H., et al. Adenomatous polyposis coli heterozygous knockout mice display hypoactivity and age-dependent working memory deficits. Front. Behav. Neurosci. 5, 85 (2011).
  15. Yao, I., Takao, K., Miyakawa, T., Ito, S., Setou, M. Synaptic E3 ligase SCRAPPER in contextual fear conditioning: extensive behavioral phenotyping of Scrapper heterozygote and overexpressing mutant mice. PLoS ONE. 6, (2011).
  16. Shoji, H., et al. Comprehensive behavioral analysis of ENU-induced Disc1-Q31L and -L100P mutant mice. BMC Res. Notes. 5, 108 (2012).
  17. Anagnostaras, S. G., Josselyn, S. A., Frankland, P. W., Silva, A. J. Computer-assisted behavioral assessment of Pavlovian fear conditioning in mice. Learn. Mem. 7, 58-72 (2000).
  18. Miyakawa, T., Yamada, M., Duttaroy, A., Wess, J. Hyperactivity and intact hippocampus-dependent learning in mice lacking the M1 muscarinic acetylcholine receptor. J. Neurosci. 21, 5239-5250 (2001).
  19. Marchand, A. R., Luck, D., DiScala, G. Evaluation of an improved automated analysis of freezing behaviour in rats and its use in trace fear conditioning. J. Neurosci. Methods. 126, 145-153 (2003).
  20. Kopec, C. D., et al. A robust automated method to analyze rodent motion during fear conditioning. Neuropharmacology. 52, 228-233 (2007).
  21. Wehner, J. M., et al. Quantitative trait locus analysis of contextual fear conditioning in mice. Nat. Genet. 17, 331-334 (1997).
  22. Quirk, G. J., Armony, J. L., LeDoux, J. E. Fear conditioning enhances different temporal components of tone-evoked spike trains in auditory cortex and lateral amygdala. Neuron. 19, 613-624 (1997).
  23. Chaudhury, D., Christopher, S. C. Circadian modulation of learning and memory in fear-conditioned mice. Behav. Brain Res. 133, 95-108 (2002).
  24. Valentinuzzi, V. S., et al. Effect of circadian phase on context and cued fear conditioning in C57BL/6J mice. Learn. Behav. 29, 133-142 (2001).
  25. Frankland, P. W., Bontempi, B. The organization of recent and remote memories. Nat. Rev. Neurosci. 6, 119-130 (2005).
  26. Contarino, A., Baca, L., Kennelly, A., Gold, L. H. Automated assessment of conditioning parameters for context and cued fear in mice. Learn. Mem. 9, 89-96 (2002).
  27. Kinney, J. W., et al. Deficits in trace cued fear conditioning in galanin-treated rats and galanin-overexpressing transgenic mice. Learn. Mem. 9, 178-190 (2002).
  28. Hefner, K., Holmes, A. Ontogeny of fear-, anxiety- and depression-related behavior across adolescence in C57BL/6J mice. Behav. Brain Res. 176, 210-215 (2007).
  29. Wellman, C. L., et al. Impaired stress-coping and fear extinction and abnormal corticolimbic morphology in serotonin transporter knock-out mice. J. Neurosci. 27, 684-691 (2007).
  30. Valentinuzzi, V. S., et al. Automated measurement of mouse freezing behavior and its use for quantitative trait locus analysis of contextual fear conditioning in (BALB/cJ × C57BL/6J)F2 mice. Learn. Mem. 5, 391-403 (1998).
  31. Valentinuzzi, V. S., et al. Effect of circadian phase on context and cued fear conditioning in C57BL/6J mice. Learn. Behav. 29, 133-142 (2001).
  32. Bothe, G. W. M., Bolivar, V. J., Vedder, M. J., Geistfeld, J. G. Genetic and behavioral differences among five inbred mouse strains commonly used in the production of transgenic and knockout mice. Genes Brain Behav. 3, 149-157 (2004).
  33. Chen, C., Kim, J. J., Thompson, R. F., Tonegawa, S. Hippocampal lesions impair contextual fear conditioning in two strains of mice. Behav. Neurosci. 110, 1177-1180 (1996).
  34. Anagnostaras, S. G., Gale, G. D., Fanselow, M. S. Hippocampus and contextual fear conditioning: Recent controversies and advances. Hippocampus. 11, 8-17 (2001).
  35. Akirav, I., Maroun, M. The role of the medial prefrontal cortex-amygdala circuit in stress effects on the extinction of fear. Neural Plast. 1-11 (2007).
  36. Johansen, J. P., Cain, C. K., Ostroff, L. E., LeDoux, J. E. Molecular mechanisms of fear learning and memory. Cell. 147, 509-524 (2011).
  37. Anagnostaras, S. G., et al. Automated assessment of pavlovian conditioned freezing and shock reactivity in mice using the video freeze system. Front. Behav. Neurosci. 4, (2010).
  38. Pham, J., Cabrera, S. M., Sanchis-Segura, C., Wood, M. A. Automated scoring of fear-related behavior using EthoVision software. J. Neurosci. Methods. 178, 323-326 (2009).
  39. Blanchard, D. C., Blanchard, R. J. Crouching as an index of fear. J. Comp. Physiol. Psychol. 67, 370-375 (1969).
  40. Frankland, P. W., Bontempi, B., Talton, L. E., Kaczmarek, L., Silva, A. J. The involvement of the anterior cingulate cortex in remote contextual fear memory. Science. 304, 881-883 (2004).
  41. Takao, K., Miyakawa, T. Investigating gene-to-behavior pathways in psychiatric disorders: the use of a comprehensive behavioral test battery on genetically engineered mice. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1086, 144-159 (2006).
  42. Takao, K., Yamasaki, N., Miyakawa, T. Impact of brain-behavior phenotypying of genetically-engineered mice on research of neuropsychiatric disorders. Neurosci. Res. 58, 124-132 (2007).

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

Post a Question / Comment / Request

You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

Video Stats