מחקר זה נתמך על ידי המכון הלאומי לבריאות נפש (MH060668 וMH069558).

<ol>
	<li>Knight, D. C., Cheng, D. T., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+substrates+mediating+human+delay+and+trace+fear+conditioning.">Neural substrates mediating human delay and trace fear conditioning.</a> Journal of Neuroscience. 24, 218-228 (2004).</li><li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+awareness+in+delay+and+trace+fear+conditioning+in+humans.">The role of awareness in delay and trace fear conditioning in humans.</a> Cognitive, Affective, &amp; Behavioral Neuroscience. 6, 157-162 (2006).</li><li>Manns, J. R., Clark, R. E., Squire, L. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parallel+acquisition+of+awareness+and+trace+eyeblink+classical+conditioning.">Parallel acquisition of awareness and trace eyeblink classical conditioning.</a> Learning &amp; Memory. 7, 267-272 (2000).</li><li>Weike, A. I. I., Schupp, H. T. T., Hamm, A. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fear+acquisition+requires+awareness+in+trace+but+not+delay+conditioning.">Fear acquisition requires awareness in trace but not delay conditioning.</a> Psychophysiology. 44, 170-180 (2007).</li><li>Balderston, N. L., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioning+with+masked+stimuli+affects+the+timecourse+of+skin+conductance+responses.">Conditioning with masked stimuli affects the timecourse of skin conductance responses.</a> Behavioral Neuroscience. 124, 478-489 (2010).</li><li>Flykt, A., Esteves, F., &#214;hman, A., Ohman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Skin+conductance+responses+to+masked+conditioned+stimuli:+phylogenetic/ontogenetic+factors+versus+direction+of+threat.">Skin conductance responses to masked conditioned stimuli: phylogenetic/ontogenetic factors versus direction of threat.</a> Biological Psychology. 74, 328-336 (2007).</li><li>&#214;hman, A., Carlsson, K., Lundqvist, D., Ingvar, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+the+unconscious+subcortical+origin+of+human+fear.">On the unconscious subcortical origin of human fear.</a> Physiology &amp; Behavior. 92, 180-185 (2007).</li><li>Whalen, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Masked+presentations+of+emotional+facial+expressions+modulate+amygdala+activity+without+explicit+knowledge.">Masked presentations of emotional facial expressions modulate amygdala activity without explicit knowledge.</a> Journal of Neuroscience. 18, 411 (1998).</li><li>Huang, M. X., Mosher, J. C., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+sensor-weighted+overlapping-sphere+head+model+and+exhaustive+head+model+comparison+for+MEG.">A sensor-weighted overlapping-sphere head model and exhaustive head model comparison for MEG.</a> Physics in Medicine and Biology. 44, 423-440 (1999).</li><li>H&#228;m&#228;l&#228;inen, M. S., Ilmoniemi, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interpreting+magnetic+fields+of+the+brain:+minimum+norm+estimates.">Interpreting magnetic fields of the brain: minimum norm estimates.</a> Medical &amp; Biological Engineering &amp; Computing. 32, 35-42 (1994).</li><li>Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brainstorm:+A+User-Friendly+Application+for+MEG/EEG+Analysis.">Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 879716-87 (2011).</li><li>Rotshtein, P., Vuilleumier, P., Winston, J., Driver, J., Dolan, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinct+and+convergent+visual+processing+of+high+and+low+spatial+frequency+information+in+faces.">Distinct and convergent visual processing of high and low spatial frequency information in faces.</a> Cerebral Cortex. 17, 2713-2724 (2007).</li><li>Cheng, D. T., Richards, J., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activity+in+the+human+amygdala+corresponds+to+early,+rather+than+late+period+autonomic+responses+to+a+signal+for+shock.">Activity in the human amygdala corresponds to early, rather than late period autonomic responses to a signal for shock.</a> Learning &amp; Memory. 14, 485-490 (2007).</li><li>Knight, D. C., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+MRI+of+human+Pavlovian+fear+conditioning:+patterns+of+activation+as+a+function+of+learning.">Functional MRI of human Pavlovian fear conditioning: patterns of activation as a function of learning.</a> Neuroreport. 10, 3665-3670 (1999).</li><li>Schultz, D. H., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classical+conditioning+of+autonomic+fear+responses+is+independent+of+contingency+awareness.">Classical conditioning of autonomic fear responses is independent of contingency awareness.</a> Journal of Experimental Psychology Animal Behavior Processes. 36, 495-500 (2010).</li><li>Fischl, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sequence-independent+segmentation+of+magnetic+resonance+images.">Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images.</a> NeuroImage. 23, 69-84 (2004).</li><li>Taulu, S., Kajola, M., Simola, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Suppression+of+interference+and+artifacts+by+the+Signal+Space+Separation+Method.">Suppression of interference and artifacts by the Signal Space Separation Method.</a> Brain Topography. 16, 269-275 (2004).</li><li>Dumas, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MEG+study+of+amygdala+responses+during+the+perception+of+emotional+faces+and+gaze.">MEG study of amygdala responses during the perception of emotional faces and gaze.</a> , (2010).</li><li>Reinhard, G., Lachnit, H., K&#246;nig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+stimulus+processing+in+Pavlovian+pupillary+conditioning.">Tracking stimulus processing in Pavlovian pupillary conditioning.</a> Psychophysiology. 43, 73-83 (2006).</li><li>Reinhard, G., Lachnit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+conditioning+of+anticipatory+pupillary+dilation+responses+in+humans.">Differential conditioning of anticipatory pupillary dilation responses in humans.</a> Biological Psychology. 60, 51-68 (2002).</li></ol>

המחברים אין לחשוף.

במאמר זה נתאר את שיטות 1) כדי לתפעל את המודעות של הנבדקים של היעד CSS במהלך הפרדיגמה מיזוג פחד להשאיר עקבות. 2) ולשחזר אותות MEG בין האמיגדלה במהלך פחד מיזוג עקבות ללא מודעות. שימוש במתודולוגיות אלו, הצלחנו להראות מיזוג עקבות שללא מודעות אפשרית כאשר פני משמשים כדי לחזות UCS. תוצאה זו מצביעה על כך שפרצופים מקבלים עיבוד מיוחד גם כאשר מוצגים מתחת לסף הגילוי * תפיסתי. עולה בקנה אחד עם מסקנה זו מצאנו כי קשת רחבה פונה לעורר תגובות האמיגדלה חזקות ופרצי תנודות גמא במהלך הפסקת העקבות. תוצאה זו מצביעה על כך שהאמיגדלה היא מסוגלת לשמור על ייצוג של הפנים CS במהלך מרווח עקבות קצר. למרות שמוצג יחד, ניתן להשתמש בשתי השיטות הללו באופן עצמאי גם כן. למשל אפשר להשתמש במיסוך לאחור כדי לתפעל יעד visibility בפרדיגמות אחרות שבם התנהגות עשויה להיות מושפעת על ידי רמזים רגשיים מעובד מתחת לרמה של מודעות מודעת 5,6,8 *. בנוסף, שימוש בגישת ההדמיה המקור שתואר כאן אפשר ליצור מודלים 3D של מבנים קורטיקליים אחרים, ויתכן שניתן יהיו לשחזר את האות ממבנים אלה במהלך משימות ספציפיות לאזור אחר. לדוגמה, על ידי שימוש בהדמית מקור לפעילות בהיפוקמפוס מודל, זה עשוי להיות אפשרי לשחזר אות מג ממקורות היפוקמפוס במהלך משימות כמו ניווט במרחב. השיטות שתוארו כאן נועדו עם שני שערים במוח: 1) מודעות לבלוק של גירויי היעד, 2) ולמקסם את היכולת לזהות תגובות האמיגדלה מעורר גירוי באמצעות MEG. אילוצי עיצוב אלו הופכות אותו קשה למדידת הידע הסמוי של הנבדקים מהגירוי התלויות. לדוגמה, רכיבי SCR לפתור במשך כמה שניות 5,13, ​​עם זאת, CSS מוצגים רקל~ 30 אלפיות שנייה במהלך אימון, וההלם מוצגים זמן קצר לאחר (~ 900 אלפיות השנייה). בהתחשב באילוצי הזמן הללו, ביטוי CR יהיה מבולבל על ידי ביטוי באופן בלתי נמנע UCR במהלך אימון. בגלל colinearity זה, יש צורך לבחון את הידע של הנבדקים של תלויות הגירוי באמצעות פגישת בדיקות מסיכה שלאחר מכן. עם זאת פגישת בדיקות בסופו של הניסוי אינה אופטימלית, כי רכיבי SCR נוטים להרגיל במהלך הניסוי 1. בהתחשב במספר הניסויים הדרושים כדי להראות תגובות עוררו אמינות עם מג, התרגלות SCR זו תקטין במידה ניכרת את כוחו כדי לזהות השפעת התנהגות של אימונים. מחקרים עתידיים צריכים להתמקד במציאת דרכים טובות יותר ללמידה סמויה מדד במיזוג עם פחד רעול פנים CSS. זה יכול להיעשות גם על ידי מציאת חלופת מדד פחד במהלך האימונים (כלומר הרחבת אישון 19,20) או למצוא מידה של פחד רגיש יותר שיכול להיות Administered לאחר האימון.

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Software</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Matlab</td>
 <td>Mathworks</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.mathworks.com/products/matlab/" target="_blank">mathworks.com/products/matlab</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Presentation</td>
 <td>Neurobehavioral Systems</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.neurobs.com/" target="_blank">neurobs.com</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Psylab</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.psychlab.com/" target="_blank">psychlab.com</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>AFNI</td>
 <td>NIMH - Scientific and Statistical Computing Core</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://afni.nimh.nih.gov/afni" target="_blank">afni.nimh.nih.gov/afni</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Freesurfer</td>
 <td>Martinos Center for Biomedical Imaging</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki" target="_blank">surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>MNE</td>
 <td>Martinos Center for Biomedical Imaging</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php" target="_blank">nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Brainstorm</td>
 <td>open-source collaboration</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/" target="_blank">neuroimage.usc.edu/brainstorm</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>3d Slicer</td>
 <td>open-source collaboration</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.slicer.org/" target="_blank">slicer.org</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Paraview</td>
 <td>Kitware</td>
 <td></td>
 <td><a href="http://www.paraview.org/" target="_blank">paraview.org</a></td>
 </tr>
 <tr>
 	<td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Table 1. Software used Software used.</td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Equipment </td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Physiological Monitoring System </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Psylab stand alone monitor (x2)</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td>SAM</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Skin conductance amplifier</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td>SC5</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Shock stimulator (x2)</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td>SHK1</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Additional Components</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>8-bit synchronization cable (x2)</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td>Included with SAM</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>8-bit to 2-bit isolation adapter</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Custom</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>DB25 ribbon cable (x2)</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Standard</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Shielded extension cable (x3)</td>
 <td>Contact Precision Instruments</td>
 <td>CL41</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Radiotranslucent cup electrodes for SCR and shock (x6)</td>
 <td>Biopac</td>
 <td>EL258-RT</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Signa Gel</td>
 <td>Parker Laboratories</td>
 <td>15-250</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Response Device </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Rotary dial with gameport connector (x2)</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Custom</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Gameport-to-gameport/BNC splitter</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Custom</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>BNC cable</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Standard</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Gameport-to-USB adapter (x2)</td>
 <td>Rockfire</td>
 <td>RM203U</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Additional Components for MEG Setup </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>HPI coils and wiring harness</td>
 <td>N/A</td>
 <td>Custom</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>HPI positioning system</td>
 <td>Inition</td>
 <td>Polhemus Isotrak</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Table 2. Equipment used.</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

how to detect amygdala activity with magnetoencephalography using source imaging

במיזוג פחד עקבות גירוי מותנה (CS) מנבא את התרחשותו של הגירוי בלתי מותנה (UCS), המוצג לאחר תקופה ללא גירוי קצרה (מרווח זכר) 1. בגלל CS UCS ולא ישתפו להתרחש באופן זמני, הנושא חייב לשמור על ייצוג של CS כי במהלך הפסקת העקבות. בבני אדם, זה סוג של למידה זה דורש מודעות לגירוי התלויות על מנת לגשר את מרווח עקבות 2-4. עם זאת, כאשר פניו משמשת כCS, נושאים במרומז יכולים ללמוד לפחד מהפנים גם בהיעדרו של * מודעות מפורשות. הדבר מרמז כי ייתכן שיש מנגנונים עצביים נוספים מסוגלים לשמור סוגים מסוימים של גירויים &quot;ביולוגי רלוונטיים&quot; במהלך פרק זמן קצר עקבות. בהתחשב בכך האמיגדלה מעורבת במיזוג עקבות, והוא רגיש לפרצופים, זה אפשרי, כי מבנה זה יכול לשמור על ייצוג של הפנים CS במהלך מרווח עקבות קצר. S = &quot;jove_content&quot;&gt; זה מאתגר להבין כיצד המוח יכול לקשר פנים בלתי נתפסים עם תוצאה מרתיעה, למרות ששני הגירויים מופרדים בזמן. יתר על כן חקירות של תופעה זו נעשות קשה על ידי שני אתגרים ספציפיים. ראשית, קשה לתפעל את המודעות של הנושא של הגירויים החזותיים. אחת דרכים נפוצות למניפולציות מודעות חזותית היא להשתמש במיסוך לאחור. במיסוך לאחור, גירוי היעד מוצג בקצרה (&lt;30 אלפיות השנייה) ומייד אחרי הצגה של גירוי מיסוך 5 חופף. המצגת של המסכה הופכת ליעד בלתי נראה 6-8. שנית, מיסוך דורש תזמון מאוד מהיר ומדויק ולכן קשה לחקור את תגובות עצביות המתעוררות בעקבות גירויים רעולי פנים תוך שימוש רבים נפוצות גישות. חמצון בדם ברמת תגובות תלויות (מודגש) לפתור בטכניקות הקלטת זמן איטיות מדי עבור סוג זה של מתודולוגיה זו, ולוח זמנים אמיתיים כמו electroen(מג) יש לי cephalography (EEG) ומגנט קשיי מחלים אות ממקורות עמוקים. עם זאת, חלה ההתקדמות בשיטות המשמשות בתרגום המקורות העצביים של אות מג 9-11. על ידי איסוף תמונות MRI ברזולוציה גבוהה של מוחו של הנושא, זה אפשרי ליצור מודל המבוסס על מקור האנטומיה עצבית פרט. שימוש במודל זה כדי &quot;תמונה&quot; מקורות אות מג, ניתן לשחזר את האות ממבנים קורטיקליים עמוקים, כמו האמיגדלה וההיפוקמפוס *.

שימוש בשיטות שתוארה כאן, החקירות שלנו הובילו לשני ממצאים עיקריים: 1) זה אפשרי לתפעל את המודעות החזותיים CSS במהלך מיזוג עקבות, ועדיין להראות ראיות של למידה. 2) זה אפשרי לשחזר אותות MEG מהאמיגדלה באמצעות הדמיה * מקור. בסעיף 2, שתארנו כיצד לתפעל את המודעות של CSS ויזואלי עם מיסוך לאחור. כאשר נחשפו לגירוי רעול פנים שמוצג ל~ 30 אלפית שנייה, הנושאים הם בדרך כלל לא מודעים למצגת הגירוי 5,6,8 *. דרך אחת לוודא את ההצלחה של מניפולציה זו היא למדוד את יכולתם של הנבדקים לחזות את ההתרחשות של UCS. אם המניפולציה המיסוך היא מוצלחת, נושאים צריכים להיות מסוגלים לחזות את ההתרחשות של UCS בהתבסס על סוג CS (ראה איור 4) באופן מדויק. למרות העיתוי בסוג זה של אימון הופך אותו קשה למדידה באופן ישיר learning במהלך האימון. ניתן למדוד באופן עקיף למידה על ידי חשיפתם לפגישת בדיקות רכישה מחדש מסיכה שלאחר מכן עם גירויים חדשים וישנים 5 *. אם נושאים הם מסוגלים ללמוד על תלויות בשלב ההכשרה, הם צריכים להראות ההפרש גודל גדול יותר (CS +&gt; CS-) SCRs לגירויים הישנים יחסית לגירויים החדשים. השפעה זו ניכר בקבוצה מסוננת כשאנחנו מסתכלים על בדיקת ניסויי שלב לאחר שהנבדקים כבר מחדש נחשפים למקרים CS-UCS (כלומר ניסויים 2-5; ראה איור 4). בסעיף 8, שתארנו כיצד להקליט MEG במהלך פגישת מיזוג עקבות רעול פנים. באמצעות הדמיה מקור לעבד הקלטות אלה, אפשר לשחזר אות מג ממבנים קורטיקליים כמו האמיגדלה 18 *. נושאים מוצגים בפני מסונן (N = 9) CSS להפגין תגובות האמיגדלה גדולות יותר (איור 5) וGAMתנודות מא (איור 6) מנושאים מוצגים בפני מסונן גבוה לעבור (N = 9). בנוסף לכך, נושאים אלה גם להראות תגובות גדולות יותר ברשת של אזורי עיבוד פנים כמו אזור הפנים העורפי (איור 7 ווידאו משלימה). <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig1.jpg" alt="איור 1"/> איור 1. סכמטי המתארים אימון טיפוסי. ניסויים נוכחיים של 60 + CS ו60 ניסויים של CS-, על מנת פסוודו, כך שיש 4 בלוקים של 15 ניסויים כל אחד. להציג את ה-CSS ל30 אלפית שני, ומייד אחריו מסיכת 970 אלפיות שנייה שcoterminates עם ההלם UCS במדעי מחשב + ניסויים. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2.jpg" alt="איור 2" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2highres.jpg" /> איור 2. סכמטי depicting ציוד המשמש בניסוי מיזוג טיפוסי התקנה זו מאפשרת: 1.) גירויים חזותיים בהווה באמצעות תוכנת המצגת, 2) לנהל גירוי חשמלי דרך UCS חומרת Psylab (SAM), 3) תוחלת UCS שיא באמצעות ציר מכשיר (חיוג) מחובר למחשב המצגת, ו4) לסנכרן את מצגות הגירוי ותגובות בהקלטות מג באמצעות ממשק מערכת רכישת מג. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3.jpg" alt="איור 3" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3highres.jpg"/> איור 3. איור המראה את המיקום של כל אחד מהחיישנים והנקודות fiducial האמורים בסעיף 5. נקודות עם קווים מצורפים מתאימות לחיישנים והמוביל שכותרתו. החיצים כחולים מייצגים את הנקודות המשמשות fiducial לרשום את הקלטות מג עם הנפח האנטומי-MRI. נקודה סגולים מייצג נקודות קרקפת דיגיטציה משמשות כדי לחדד coregistration MEG-MRI נוסף. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4.jpg" alt="איור 4" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4highres.jpg"/> איור 4. תוצאות התנהגותיות ממחקר מיזוג טיפוסי. הגרף משמאל מראה תוחלת UCS על פני האימון, התמוטטו על פני קבוצות לא מסוננת ומסוננות. שים לב שנבדקי רמות דומות של תוחלת UCS מראים ל+ CS ו CS-פני 60 ניסויים, טוענים כי הליך המיסוך חסם את היכולת שלהם להבחין בין CSS (F (1,17) = 2.19, p = 0.16). הגרף מימין מראה את רכיבי SCR דיפרנציאלי במהלך פגישת הבדיקות. שים לב שהקבוצה מסוננת מסוננת, אבל לא נראית שמראה רכיבי SCR דיפרנציאלי גדולים יותר לגירויים ישנים מהגירויים חדשים (מסונן חדש / OLD X CS + / CS-אינטראקציה: F (1,7) = 5.94, p = 0.045; מסוננת X CS + / CS-אינטראקציה חדשה / ישן: F (1,7) = 1.13, p = 0.32), המצביעה על כך אימונים מוביל לרכישה מחדש טובה יותר של עמותות CS-UCS לנושאים אלה. (* P &lt;0.05). <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5.jpg" alt="איור 5" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5highres.jpg"/> איור 5. תוצאות מג מניסוי מיזוג טיפוסי. הדמות בצד השמאל מציגה את המודלים 3D של האמיגדלה (כתום), ההיפוקמפוס (ירוק), וקליפת המוח המשמש למודל מקורות אות מג. הגרף מימין מייצג את הפעילות מאשכול האמיגדלה דגם מאת הקלטות מג. הקו בהיר מייצג את הפעילות שמעוררת פרצופים לא מסונן, בעוד הקו בצבע הכהה מייצג את הפעילות שמעוררת פרצופים מסוננים. Veסעיפים מוצלים אפורים rtical מייצגים מרווחי זמן שבו פני מסוננים לעורר תגובות גדולות יותר באופן משמעותי מפרצופים מסוננים (F (1,17)&gt; 3.44, p &lt;0.05). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig5large.jpg" target="_blank">לחצו כאן לצפייה בדמות גדולה.</a> <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6.jpg" alt="איור 6" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6highres.jpg"/> איור 6. תוצאות האמיגדלה זמן תדר מניסוי מיזוג טיפוסי. הדמות משמאל מראה את המודלים 3D של האמיגדלה (כתום), ההיפוקמפוס (ירוק), וקליפת המוח המשמש למודל מקורות אות מג. הגרף מימין מייצג את אות מג נרשמה מהאמיגדלה בחלוקה לפי זמן ותדר. צבעים חמים מייצגים אזורים בספקטרוגרף שמראים באופן משמעותי יותר כוח לunfiltereד פרצופים מאשר לפרצופים מסוננים. צבעים מגניבים מייצגים את ההפך. אזורים עם כיסוי הפסים מייצגים הבדלים משמעותיים על פני הקבוצות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig6large.jpg" target="_blank">לחצו כאן לצפייה בדמות גדולה.</a> <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7.jpg" alt="איור 7" fo:content-width="3.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7highres.jpg"/> איור 7. איור מראה הפעלת אזור פנים העורפית בניסוי מיזוג טיפוסי. צבעים מייצגים את סדר הגודל של t-המבחן בדיפול המקביל מסונן&gt; המסונן. צבעים חמים מייצגים תגובות גדולות יותר לפרצופים הלא מסוננים מאשר לפרצופים מסוננים. צבעים מגניבים לייצג תגובות גדולות יותר לפרצופים מסוננים מאשר לפרצופים לא מסונן. וידאו משלים. וידאו מראה תגובות בקליפת המוח בconditi טיפוסיoning ניסוי. צבעים מייצגים את סדר הגודל של t-המבחן בדיפול המקביל מסונן&gt; המסונן. צבעים חמים מייצגים תגובות גדולות יותר לפרצופים הלא מסוננים מאשר לפרצופים מסוננים. צבעים מגניבים לייצג תגובות גדולות יותר לפרצופים מסוננים מאשר לפרצופים הלא מסוננים. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212supplementalmovie1.pptx" target="_blank">לחצו כאן לצפייה בסרט משלים.</a>

Watch this Scientific Journal Video about How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging at JoVE.com

How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

מאמר זה מתאר כיצד להקליט פעילות האמיגדלה עם מגנט (מג). בנוסף במאמר זה יתאר כיצד לנהל את פחד מיזוג עקבות ללא מודעות, משימה שמפעילה את האמיגדלה. זה יכסה 3 נושאים: 1) עיצוב הפרדיגמה מיזוג עקבות באמצעות מיסוך לאחור כדי לתפעל את המודעות. 2) פעילות מוח הקלטה במהלך המשימה באמצעות magnetoencephalography. 3) שימוש בהדמית מקור לשחזר אות ממבנים קורטיקליים.

איך לזהות פעילות האמיגדלה עם magnetoencephalography באמצעות הדמיה מקור

In trace fear conditioning a conditional  stimulus (CS) predicts the occurrence of the unconditional stimulus (UCS),  which is presented after a brief ...

how-to-detect-amygdala-activity-with-magnetoencephalography-using

Research

JoVE Journal

Behavior

22.0K Views.  University of Wisconsin-Milwaukee. מאמר זה מתאר כיצד להקליט פעילות האמיגדלה עם מגנט (מג). בנוסף במאמר זה יתאר כיצד לנהל את פחד מיזוג עקבות ללא מודעות, משימה שמפעילה את האמיגדלה. זה יכסה 3 נושאים: 1) עיצוב הפרדיגמה מיזוג עקבות באמצעות מיסוך לאחור כדי לתפעל את המודעות. 2) פעילות מוח הקלטה במהלך המשימה בא...

Video: How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) with Auditory Stimulation in Songbirds

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and molecular approaches allow the investigation of either different stimuli on few neurons, or one stimulus in large parts of the brain, blood oxygenation level dependent (BOLD) functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) allows combining both advantages, i.e. compare the neural activation induced by different stimuli in the entire brain at once. fMRI in songbirds is challenging because of the small size of their brains and because their bones and especially their skull comprise numerous air cavities, inducing important susceptibility artifacts. Gradient-echo (GE) BOLD fMRI has been successfully applied to songbirds 1-5 (for a review, see 6). These studies focused on the primary and secondary auditory brain areas, which are regions free of susceptibility artifacts. However, because processes of interest may occur beyond these regions, whole brain BOLD fMRI is required using an MRI sequence less susceptible to these artifacts. This can be achieved by using spin-echo (SE) BOLD fMRI 7,8 . In this article, we describe how to use this technique in zebra finches (Taeniopygia guttata), which are small songbirds with a bodyweight of 15-25 g extensively studied in behavioral neurosciences of birdsong. The main topic of fMRI studies on songbirds is song perception and song learning. The auditory nature of the stimuli combined with the weak BOLD sensitivity of SE (compared to GE) based fMRI sequences makes the implementation of this technique very challenging.

Functional Magnetic Resonance Imaging fMRI with Auditory Stimulation in Songbirds

This article shows an optimized procedure for imaging of the neural substrates of auditory stimulation in the songbird brain using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). It describes the preparation of the sound stimuli, the positioning of the subject and the acquisition and subsequent analysis of the fMRI data.

הדמיה תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) עם גירוי שמיעתי בציפורי שיר

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and ...

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

מדידה של פעילות פרונטו-הלימבית שימוש מוזר משימה רגשית בילדים בסיכון גבוה לסכיזופרניה משפחתי

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here with the goal of uncovering rhythm disorders, such as beat deafness. Beat deafness is characterized by poor performance in perceiving durations in auditory rhythmic patterns or poor synchronization of movement with auditory rhythms (e.g., with musical beats). These tasks include the synchronization of finger tapping to the beat of simple and complex auditory stimuli and the detection of rhythmic irregularities (anisochrony detection task) embedded in the same stimuli. These tests, which are easy to administer, include an assessment of both perceptual and sensorimotor timing abilities under different conditions (e.g., beat rates and types of auditory material) and are based on the same auditory stimuli, ranging from a simple metronome to a complex musical excerpt. The analysis of synchronized tapping data is performed with circular statistics, which provide reliable measures of synchronization accuracy (e.g., the difference between the timing of the taps and the timing of the pacing stimuli) and consistency. Circular statistics on tapping data are particularly well-suited for detecting individual differences in the general population. Synchronized tapping and anisochrony detection are sensitive measures for identifying profiles of rhythm disorders and have been used with success to uncover cases of poor synchronization with spared perceptual timing. This systematic assessment of perceptual and sensorimotor timing can be extended to populations of patients with brain damage, neurodegenerative diseases (e.g., Parkinson&#8217;s disease), and developmental disorders (e.g., Attention Deficit Hyperactivity Disorder).

Behavioral tasks that allow for the assessment of perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) are presented. Synchronization of finger tapping to the beat of an auditory stimuli and detecting rhythmic irregularities provides a means of uncovering rhythm disorders.

חשיפת חירשות Beat: הפרעות קצב זיהוי עם אצבע מסונכרנות הקשה ומשימות תזמון תפיסתי

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

How to Study Placebo Responses in Motion Sickness with a Rotation Chair Paradigm in Healthy Participants

Placebo responses occur in every medical intervention when patients or participants expect to receive an effective treatment to relieve symptoms. However, underlying mechanisms of placebo responses are not fully understood. It has repeatedly been shown that placebo responses are associated with changes in neural activity but for many conditions it is unclear whether they also affect the target organ, such as the stomach in motion sickness. Therefore, we present a methodology for the multivariate assessment of placebo responses by subjective, behavioral and objective measures in motion sickness with a rotation chair paradigm. The physiological correlate of motion sickness is a shift in gastric myoelectrical activity towards tachygastria that can be recorded with electrogastrography. The presented study applied the so-called balanced placebo design (BPD) to investigate the effects of ginger compared to placebo and the effects of expectations by verbal information. However, the study revealed no significant main or interactional effects of ginger (as a drug) or information on outcome measures but showed interactions when sex of participants and experimenters are taken into considerations. We discuss limitations of the presented study and report modifications that were used in subsequent studies demonstrating placebo responses when rotation speed was lowered. In general, future placebo studies have to identify the appropriate target organ for the studied placebo responses and to apply the specific methods to assess the physiological correlates.

An experimental rotation chair paradigm is used to investigate whether a placebo intervention on motion sickness affects subjective outcome measures only or also affects behavioral and objective measures in a balanced placebo design.

איך ללמוד תגובות Placebo במחלת תנועה עם הרוטציה יו&quot;ר Paradigm במשתתפים בריאים

Placebo responses occur in every medical intervention when patients or participants expect to receive an effective treatment to relieve symptoms. However, ...

Using the Activity-based Anorexia Rodent Model to Study the Neurobiological Basis of Anorexia Nervosa

Anorexia nervosa (AN) is a psychiatric illness characterized by excessively restricted caloric intake and abnormally high levels of physical activity. A challenging illness to treat, due to the lack of understanding of the underlying neurobiology, AN has the highest mortality rate among psychiatric illnesses. To address this need, neuroscientists are using an animal model to study how neural circuits may contribute toward vulnerability to AN and may be affected by AN. Activity-based anorexia (ABA) is a bio-behavioral phenomenon described in rodents that models the key symptoms of anorexia nervosa. When rodents with free access to voluntary exercise on a running wheel experience food restriction, they become hyperactive &#8211; running more than animals with free access to food. Here, we describe the procedures by which ABA is induced in adolescent female C57BL/6 mice. On postnatal day 36 (P36), the animal is housed with access to voluntary exercise on a running wheel. After 4 days of acclimation to the running wheel, on P40, all food is removed from the cage. For the next 3 days, food is returned to the cage (allowing animals free food access) for 2 hr daily. After the fourth day of food restriction, free access to food is returned and the running wheel is removed from the cage to allow the animals to recover. Continuous multi-day analysis of running wheel activity shows that mice become hyperactive within 24 hr following the onset of food restriction. The mice run even during the limited time during which they have access to food. Additionally, the circadian pattern of wheel running becomes disrupted by the experience of food restriction. We have been able to correlate neurobiological changes with various aspects of the animals&#8217; wheel running behavior to implicate particular brain regions and neurochemical changes with resilience and vulnerability to food-restriction induced hyperactivity.

Here we present a protocol to induce activity-based anorexia (ABA) in female adolescent mice. ABA is a condition of hyperactivity evoked by imposing food restriction on rodents with access to a running wheel. This phenomenon is being used as a model to study the underlying neurobiology of anorexia nervosa.

באמצעות מודל אנורקסיה מכרסמים מבוסס פעילות לחקר הבסיס הנוירוביולוגי של אנורקסיה נרבוזה

Anorexia nervosa (AN) is a psychiatric illness characterized by excessively restricted caloric intake and abnormally high levels of physical activity. A ...

Experimental Research Examining How People Can Cope with Uncertainty Through Soft Haptic Sensations

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has focused on the cognitive strategies people adopt to deal with uncertainty. However, especially when uncertainty is due to unpredictable societal events (e.g., economical crises, political revolutions, terrorism threats) of which one is unable to judge the impact on one&#8217;s future live, cognitive strategies (like seeking additional information) is likely to fail to combat uncertainty. Instead, the current paper discusses a method demonstrating that people might deal with uncertainty experientially through soft haptic sensations. More specifically, because touching something soft creates a feeling of comfort and security, people prefer objects with softer as compared to harder properties when feeling uncertain. Seeking for softness is a highly efficient and effective tool to deal with uncertainty as our hands are available at all times. This protocol describes a set of methods demonstrating 1) how environmental (un)certainty can be situationally activated with an experiential priming procedure, 2) that the quality of the softness experience (what type of softness and how it is experienced) matters and 3) how uncertainty can be reduced using different methods.

To date research has focused on cognitive strategies people adopt to cope with uncertainty. This research examines instead an experiential way of dealing with uncertainty and introduces a set of experimental methods showing how the experience of haptic softness can serve as a tool to deal with uncertainty.

ניסוי מחקר בוחן כיצד אנשים יכולים להתמודד עם אי ודאות באמצעות תחושות לתחושה רכות

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has ...

Using Fiberless, Wearable fNIRS to Monitor Brain Activity in Real-world Cognitive Tasks

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging technique that uses near-infrared light to monitor brain activity. Based on neurovascular coupling, fNIRS is able to measure the haemoglobin concentration changes secondary to neuronal activity. Compared to other neuroimaging techniques, fNIRS represents a good compromise in terms of spatial and temporal resolution. Moreover, it is portable, lightweight, less sensitive to motion artifacts and does not impose significant physical restraints. It is therefore appropriate to monitor a wide range of cognitive tasks (e.g., auditory, gait analysis, social interaction) and different age populations (e.g., new-borns, adults, elderly people). The recent development of fiberless fNIRS devices has opened the way to new applications in neuroscience research. This represents a unique opportunity to study functional activity during real-world tests, which can be more sensitive and accurate in assessing cognitive function and dysfunction than lab-based tests. This study explored the use of fiberless fNIRS to monitor brain activity during a real-world prospective memory task. This protocol is performed outside the lab and brain haemoglobin concentration changes are continuously measured over the prefrontal cortex while the subject walks around in order to accomplish several different tasks.

Monitoring brain activity outside the lab without physical constraints presents methodological challenges. A fiberless, wearable functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) system was used to measure brain activity during an ecological prospective memory task. It was demonstrated that this system could be used to monitor brain activity during non-lab based experiments.

שימוש בבלי הסיבים, fNIRS ביש כדי לעקוב אחר פעילות המוח במשימות קוגניטיביות אמת העולם

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging technique that uses near-infrared light to monitor brain activity. Based on neurovascular ...

How to Use the H1 Deep Transcranial Magnetic Stimulation Coil for Conditions Other than Depression

Deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) is a relatively new technique that uses different coils for the treatment of different neuropathologies. The coils are made of soft copper windings in multiple planes that lie adjacent to the skull. They are located within a special helmet so that their magnetic fields combine and improve depth penetration. The H1 dTMS coil is designed to stimulate bilateral prefrontal cortices with greater effective stimulation over the left than the right. By positioning the left side of the coil close to the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), the H1 coil was used in a multisite study, leading to FDA approval for treatment-resistant depression. In this same position, the H1 coil was also explored as a possible treatment for negative symptoms of schizophrenia, bipolar depression, and migraine. When moved to different positions over the subject's skull, the H1 coil was also explored as a possible treatment for other conditions. Such manipulation of the H1 coil was demonstrated for PTSD and alcohol dependence by positioning it over the medial prefrontal cortex (mPFC), for anxiety by positioning it over the right prefrontal cortex (rPFC), for auditory hallucinations and tinnitus by positioning it over the temporoparietal junction (TPJ), and for Parkinson's and fatigue from multiple sclerosis (MS) by positioning it over the motor cortex (MC) and PFC. Corresponding electrical field diagrams measured with an oscilloscope through a saline-filled head are included.

The H1 deep transcranial magnetic stimulation coil is FDA-cleared for the treatment of depression. We demonstrate how to utilize the H1 for other conditions, such as auditory hallucinations and PTSD, by moving the helmet to different locations over the subject's skull.

כיצד להשתמש סליל גירוי מגנטי transcranial H1 עמוק עבור תנאים שאינם דיכאון

Deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) is a relatively new technique that uses different coils for the treatment of different neuropathologies. The ...

Using Wavelet Entropy to Demonstrate how Mindfulness Practice Increases Coordination between Irregular Cerebral and Cardiac Activities

In both the East and West, traditional teachings say that the mind and heart are somehow closely correlated, especially during spiritual practice. One difficulty in proving this objectively is that the natures of brain and heart activities are quite different. In this paper, we propose a methodology that uses wavelet entropy to measure the chaotic levels of both electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) data and show how this may be used to explore the potential coordination between the mind and heart under different experimental conditions. Furthermore, Statistical Parametric Mapping (SPM) was used to identify the brain regions in which the EEG wavelet entropy was the most affected by the experimental conditions. As an illustration, the EEG and ECG were recorded under two different conditions (normal rest and mindful breathing) at the beginning of an 8-week standard Mindfulness-based Stress Reduction (MBSR) training course (pretest) and after the course (posttest). Using the proposed method, the results consistently showed that the wavelet entropy of the brain EEG decreased during the MBSR mindful breathing state as compared to that during the closed-eye resting state. Similarly, a lower wavelet entropy of heartrate was found during MBSR mindful breathing. However, no difference in wavelet entropy during MBSR mindful breathing was found between the pretest and posttest. No correlation was observed between the entropy of brain waves and the entropy of heartrate during normal rest in all participants, whereas a significant correlation was observed during MBSR mindful breathing. Additionally, the most well-correlated brain regions were located in the central areas of the brain. This study provides a methodology for the establishment of evidence that mindfulness practice (i.e., mindful breathing) may increase the coordination between mind and heart activities.

This manuscript describes how to use the wavelet entropy index to analyze high-density electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) data. We show that the irregularity of cerebral and cardiac activities became more coordinated during mindfulness-based stress reduction practice.

שימוש באנטרופיה Wavelet כדי להדגים כיצד תרגול תשומת לב מגביר את התיאום בין פעילות מוחית לא סדירה ופעילות לב

In both the East and West, traditional teachings say that the mind and heart are somehow closely correlated, especially during spiritual practice. One ...

A Computational Method to Quantify Fly Circadian Activity

In most animals and plants, circadian clocks orchestrate behavioral and molecular processes and synchronize them to the daily light-dark cycle. Fundamental mechanisms that underlie this temporal control are widely studied using the fruit fly Drosophila melanogaster as a model organism. In flies, the clock is typically studied by analyzing multiday locomotor recording. Such a recording shows a complex bimodal pattern with two peaks of activity: a morning peak that happens around dawn, and an evening peak that happens around dusk. These two peaks together form a waveform that is very different from sinusoidal oscillations observed in clock genes, suggesting that mechanisms in addition to the clock have profound effects in producing the observed patterns in behavioral data. Here we provide instructions on using a recently developed computational method that mathematically describes temporal patterns in fly activity. The method fits activity data with a model waveform that consists of four exponential terms and nine independent parameters that fully describe the shape and size of the morning and evening peaks of activity. The extracted parameters can help elucidate the kinetic mechanisms of substrates that underlie the commonly observed bimodal activity patterns in fly locomotor rhythms.

A method to quantify the main temporal features seen in fly circadian locomotor rhythms is presented. The quantification is achieved by fitting fly activity with a multi-parametric model waveform. The model parameters describe the shape and size of the morning and evening peaks of daily activity.