Name: feeding experimentation device (fed): construction and validation of an open-source device for measuring food intake in rodents
Uploaded: 2017-02-21T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 18 s
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この作品は、国立衛生研究所（NIH）、糖尿病および消化器の国立研究所腎臓病の学内研究プログラム（NIDDK）によってサポートされていました。私たちは、3Dプリントの支援のための計装にNIH節およびNIHライブラリに感謝します。

注：このプロトコルは、特に材料の表に名前のコンポーネントのために書かれています。記載されている付属品：同様の機能は、他のハードウェアを使用して達成することができますが、FEDは、Arduinoのプロマイクロコントローラ（マイコン今後とも呼ばれる）のためにプログラムされました。他のマイクロコントローラは、同様に機能することができるが、それらをサポートするためのコードを変更し、ユーザーが必要になります。オフラインでデータ分析は、Pythonプログラミング言語を用いて符号化されました。 1.準備およびソフトウェアのインストール<ol><li> FEDを（：https://github.com/KravitzLab/FED/tree/master/docで表1 andFed GithubのBoM.xlxsを参照）を構築するために必要な電子部品を調達しています。 注意：代替の供給業者は、この表に多くの部品に使用することができるが、それらは同等の仕様を持っていました。 </li><li> （：https://github.com/KravitzLab/FED/wiki/3D-Printed-Componentsで入手可能な図1、）すべての3D設計されたコンポーネントを印刷します。 200ミクロンと3Dプリンタ解像度は、FEDを印刷することができなければなりません。 </li><li>マイクロコントローラをプログラムするための統合開発環境（IDE）のプラットフォームをダウンロードしてインストールします。 </li><li> （：https://github.com/KravitzLab/fed/tree/master/fed-arduinoで入手可能）モーターシールドとデータロガーの機能を有効にするために、追加のライブラリをダウンロードしてインストールします。 </li><li>組み立てに必要なツールを調達（ 例えば 、はんだごて、ヒートガン、ハンダ、ワイヤーストリッパー、ラジオペンチ、フラットヘッドとドライバーの両方）。 </li></ol> 2.はんだ付け電気部品注：すべての半田付け接合部を保護するために、熱収縮チューブを使用してください。はんだ付け接続する前に、ワイヤーの1の周りにシュリンクラップチューブの一片（約2センチ）チューブをスライドさせます。接続をハンダ付けした後、接続ポイントにチューブを中心と収縮チューブを加熱するためにヒートガンを使用しています。 <ol><li> 準備のコネクタ（図2A） <ol><li> 4 2ピンJSTコネクターのペアを準備し、それぞれ、オスとメス側 &quot;A&quot;、 &quot;B&quot;、 &quot;C&quot;、および &quot;D&quot;の両方を標識します。コネクタ対「D」の両側から赤い線を削除します。 </li><li> 1 3ピンJSTコネクターのペアを準備し、男性と女性の側面 &quot;E&quot;の両方にラベルを付けます。 </li></ol></li><li> マイクロコントローラと積み重ね可能なシールド（図2B） <ol><li>マイクロコントローラの上部側のソケットを持つ女性の積み重ね可能なヘッダを半田付けします。マイクロコントローラの底のヘッダからワイヤーを突出クリップ。 </li><li>はんだ女性のSDデータロギングシールドの上部側のソケットとスタッカブルヘッダー。シールドの下部にワイヤーを突出しておきます。 </li><li>底部から突出ピンとモーターシールド上に男性のヘッダを半田付けします。 </li><li>リアルタイムクロックモジュールに電力を提供するためにSDシールドのスロットにコイン型電池を置き。 </li></ol></li><li> 外部電源ボタン（図2C） 注：ラッチ金属プッシュボタンヘクタール秒5の接続：電源、グラウンド、通常（NC1）閉じ、ノーマルオープン（NO1）、およびコモン（C1）。 <ol><li> 2ピンオスコネクタC1に「A」（赤い線を使用）とグランドを（黒い線を使用）半田付けします。すべての接続を熱収縮。 </li><li> +（赤い線を使用）し、NO1（黒い線を使用）に2ピンオスコネクタ「B」を半田付けします。すべての接続を熱収縮。 </li></ol></li><li> フォトインタラプタ（図2D） <ol><li>はんだフォトインタラプタ（黒い部分）がボードを脱走します。 </li><li>ブレイクアウトボードの前面に4.7Kの抵抗を半田付けします。 </li><li> SGLに赤い線PWR、緑色の線にGNDに、白ワイヤー：ブレイクアウトボードの背面にオスの3ピンコネクタ &quot;E&quot;を半田付けします。 </li><li>ボードを抜け出すフォトインタラプタの背面にバラ線をトリム。 </li></ol></li><li> ブーストボード（図2E） <ol><li>ブースト・ボード上の5VとGNDピンに2ピンメスコネクタ「A」を半田付けします。 </li><li>ミリアンペアから黒い線をハンダ付けしますブースト・ボード上の追加のGNDピンへルコネクタ「D」。 </li></ol></li><li> BNC出力ケーブル（別売：図2F） <ol><li> （中央ピン、外ピンに黒い線に赤い線）2ピンコネクタBNCケーブルの端子に &quot;C&quot;を半田付けします。 注：アセンブリの場合、2ピンコネクタはBNCプラグのナットを通り抜ける必要があります。私たちは、より小さなコネクタを使用するか、またはそれが収まるようにするためにかみそりの刃でJSTコネクタを下に剃ります。 </li></ol></li><li> モーターシールド（図2G） <ol><li> で Vにメスコネクタ一緒に「B」とはんだの赤と黒の線材をねじります。 </li><li> AREFに次のグランド・ピンメスコネクタ「C」の黒い線をハンダ付けし、そしてこのコネクタの赤い線がピン3に。 </li><li>次の中で Vにアース端子にメスコネクタ「D」の黒い線をハンダ付けします。 </li><li>グランド・ピンにメスコネクタ「E」の緑色の線をハンダ付けします次の5V、5Vにこのコネクタ、およびピン2に、このコネクタの白い線の赤い線に。 </li></ol></li></ol> 3.ソフトウェアのアップロード<ol><li>マイクロコントローラのプログラミングピンにFTDIブレイクアウトボードを接続し、マイクロUSBケーブルを介してコンピュータにFTDIブレイクアウトボードを接続します。 </li><li> IDE（統合開発環境）プログラムを開きます。 </li><li> [ツール]&gt; [ボード]ドロップダウンメニューからソフトウェアのアップロードのための正しいマイクロコントローラボードを選択します。 </li><li> [ツール]&gt; [プロセッサ]メニューからATMEGA 328（5V、16MHzの）を選択します。 </li><li> （現在使用中のどのポートによって異なります）、マイクロコントローラは、ツールを通じて&gt;ポート&gt; COM＃1に接続されているポートを選択します。 </li><li> （：https://github.com/KravitzLab/fed/tree/master/fed-arduinoで入手可能）ボードにFEDのスケッチをアップロードするには、「アップロード」ボタンをクリックします。 </li></ol> 4.ハードウェアアセンブリ<ol><li> ステッピングモータであり、motorシールド（図1C及び図3Aおよび3B） <ol><li> 3Dはモータが2＃6×¼ &quot;板金ネジ（ 図1C及び図3A）でマウントし、プリント上に5Vのステッピングモータを固定します。 </li><li>モータマウントに回転ディスクを挿入し、しっかりとステッピングモータ軸（ 図3B）に取り付けられるように押し下げます。 </li><li> 3Dでのねじれはペレットレベラーアームはモーターマウントの穴の上にあることを確認することモータマウント上に食品サイロを印刷しました。 </li><li>ベースの背面と前面に配置さの穴に向かって配置さステッパモータと、印刷されたベースのトップに - 上から接続された作品にツイスト（4.1.3 4.1.1ステップ）。 </li><li>各ワイヤの端からステッピングモータ線とストリップ〜2ミリメートルから5ピンコネクタをカット。 </li><li>モーターシールドのターミナルブロックコネクタにステッピングモータからの配線を接続します。地面に赤、1モータポート（ 例えば 、M1）に、オレンジ、ピンク、およびその他メートルの青と黄色otorポート（ 例えば 、M2）。 </li></ol></li><li> 外部電源ボタン <ol><li>電源ボタンからナットを取り外し、ベースの右側にある穴に電源ボタンを挿入します。六角ナットと所定の位置にボタンを固定します。 </li></ol></li><li> フォトインタラプタ（図3C） <ol><li>その3Dプリントハウジングにフォトインタラプタを配置します。 注：フォトインタラプタは、内のすべての方法を固定できない場合筐体を加熱するためにヒートガンを使用しています。 </li><li>文字列の3D印刷ベースの前面中央の穴を通してフォトインタラプタ（PWR、GND、およびSGL）から3ピンオスコネクタ「E」。 </li><li> 2 1「ナイロンネジと対応するナットでFEDベースにハウジングを固定します。 </li></ol></li><li> BNC出力ケーブル（オプション） <ol><li> FEDベースの左側にある穴にBNCコネクタを挿入します。ナットで所定の位置に固定します。 </li><li> BNCコネクタを使用しない場合は、3Dプリントプラグで穴を塞ぎます。 </l私&gt; </ol></li><li>バッテリーとブーストボード（ 図3D） <ol><li> JST 2ピン接続を介してDC / DC昇圧コンバータモジュールに3.7 Vバッテリーパックを接続します。バッテリーが充電されている場合はブースト・ボード上の青色のLEDが点灯します。 </li></ol></li><li> 内側筐体の実装基板（図3E） <ol><li> ＃4×¼ &quot;鋼板金属ネジを使用して、電源スイッチが直面しているFTDIの接続を持つベースの内側マウントマイクロコントローラ、。 </li><li>マイクロコントローラの上にモータシールドとデータロギングシールドを積み重ねます。 </li><li> ＃2×¼ &quot;鋼板金属ネジを用いた場合にブーストボードをねじ込みます。下向きのマイクロSDスロット付きマウントブーストを。FEDは、ケースを開けずに、このポートを介して充電することができます。 </li><li> 5つのコネクタを接続し、「「男性は「「女性、「B」、男性に「B」の女性、など</li><li> 3D印刷ベースの内側にバッテリーを置き、カバーを後方にスライドさせてあります。 </l私&gt; <li> 3D印刷面板上にスライドさせます。 </li></ol></li></ol> 5.検証とデータ収集注：前FEDシステムの電源をオンに、そうでなければFEDは、ペレットを分配しません、SDカードはSDシールドに挿入されていることを確認。また、（単にパワーブロックの上）のモータシールドの電源ジャンパーが所定の位置にあることを確認します。 <ol><li> パワープッシュボタンおよび試験装置の機能を備えたFEDシステムの電源をオンにします。 <ol><li>電源投入前に20mgの食物ペレットを有する食品サイロを記入してください。 注：電源スイッチは、マイクロコントローラ上のはずのLED、SDシールド、およびモータシールドとして、点灯します。よくにはペレットがない場合は、1を分配する必要があります。 </li><li>食品ウェルから10ペレットと交換ペレットが分配されていることを確認 - 手動5を削除します。 </li></ol></li><li> SDカードを取り出して、データが正しく記録されたことを確認します。データはVAに基づいて命名されたカンマ区切り値（.CSV）で取得する必要がありますコード内riable FILENAME。 </li><li>実験設定、電源オンの内側FEDユニットを配置し、そしてペレットはよく食べ物の中に分配されていることを確認してください。 </li><li>データ収集の過程で、それは電源スイッチのLEDライトがオンになっていることを確認することにより正常に動作していることを確認するために毎日のFEDを確認します（これはバッテリーが十分な電荷を有することを示している）、ペレットをよく食品に座っている（示し、ペレット分配に問題が）がないこと。 </li><li>データ収集後、SDカードとアクセス.csvファイルを取得します。 注：https://github.com/KravitzLab/fed：食事や給餌のパターンの解析スクリプトはで入手できます。 </li></ol>

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	<li>Ellacott, K. L., Morton, G. J., Woods, S. C., Tso, P., Schwartz, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+feeding+behavior+in+laboratory+mice.">Assessment of feeding behavior in laboratory mice.</a> Cell Metab. 12 (1), 10-17 (2010).</li><li>Betley, J. N., 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=Neurons+for+hunger+and+thirst+transmit+a+negative-valence+teaching+signal.">Neurons for hunger and thirst transmit a negative-valence teaching signal.</a> Nature. 521 (7551), 180-185 (2015).</li><li>van den Heuvel, J. K., 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=Neuropeptide+Y+activity+in+the+nucleus+accumbens+modulates+feeding+behavior+and+neuronal+activity.">Neuropeptide Y activity in the nucleus accumbens modulates feeding behavior and neuronal activity.</a> Biol Psychiatry. 77 (7), 633-641 (2015).</li><li>Cone, J. J., Roitman, J. D., Roitman, M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ghrelin+regulates+phasic+dopamine+and+nucleus+accumbens+signaling+evoked+by+food-predictive+stimuli.">Ghrelin regulates phasic dopamine and nucleus accumbens signaling evoked by food-predictive stimuli.</a> J Neurochem. 133 (6), 844-856 (2015).</li><li>Ulman, E. A., Compton, D., Kochanek, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+food+and+water+intake+in+rats+and+mice.">Measuring food and water intake in rats and mice.</a> ALN Mag. , 17-20 (2008).</li><li>Nguyen, K. P., O'Neal, T. J., Bolonduro, O. A., White, E., Kravitz, A. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feeding+Experimentation+Device+(FED):+A+flexible+open-source+device+for+measuring+feeding+behavior.">Feeding Experimentation Device (FED): A flexible open-source device for measuring feeding behavior.</a> J Neurosci Methods. 267, 108-114 (2016).</li><li>Aguiar, P., Mendonca, L., Galhardo, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OpenControl:+a+free+opensource+software+for+video+tracking+and+automated+control+of+behavioral+mazes.">OpenControl: a free opensource software for video tracking and automated control of behavioral mazes.</a> J Neurosci Methods. 166 (1), 66-72 (2007).</li><li>Devarakonda, K., Nguyen, K. P., Kravitz, A. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ROBucket:+A+low+cost+operant+chamber+based+on+the+Arduino+microcontroller.">ROBucket: A low cost operant chamber based on the Arduino microcontroller.</a> Behav Res Methods. 48 (2), 503-509 (2016).</li><li>Hoffman, A. M., Song, J., Tuttle, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ELOPTA:+a+novel+microcontroller-based+operant+device.">ELOPTA: a novel microcontroller-based operant device.</a> Behav Res Methods. 39 (4), 776-782 (2007).</li><li>Crall, J. D., Gravish, N., Mountcastle, A. M., Combes, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BEEtag:+A+Low-Cost,+Image-Based+Tracking+System+for+the+Study+of+Animal+Behavior+and+Locomotion.">BEEtag: A Low-Cost, Image-Based Tracking System for the Study of Animal Behavior and Locomotion.</a> PLoS One. 10 (9), (2015).</li></ol>

Authors declare no conflict of interests, financial or otherwise.

摂食実験装置（FED）は、柔軟な食物摂取監視システムです。ここでは、製造およびマイクロコントローラ上に3Dプリントのハードウェア、電気部品のはんだ付け、およびスケッチのアップロードのアセンブリを含む、デバイスのトラブルシューティングの詳細な手順について説明します。それは慎重プロトコルに記載されているすべての手順に従うことが重要であるが、成功した最終製品を?...

20 世紀の後半にわたってグローバル肥満の上昇に伴って、1、2、3、4を供給する基礎となるメカニズムに注目が更新されます。典型的には、食物摂取を手動5、または市販の供給システムに計量します。商用システムは優れているが、そのデザインやコードを変更するには限られた柔軟性を提供します。細かい時間分解能と最小限の人間の干渉を6で食物摂取を測定するためのオープンソースの供給システム：ここでは、給餌実験装置（FED）を記述します。 FEDは、バッテリ駆動、完全に標準コロニーラックケージまたはその他の科学機器の内部に収まることができ、3D印刷ケース内に含まれています。 その定常状態では、FEDは、そのfoの食品ペレット安静時と低電力モードで動作しますよくOD。ペレットの存在は、赤外線を介して監視されます。マウスがペレットを削除すると、フォトインタラプタセンサは、マイクロコントローラに信号を送信し、タイムスタンプは、オンボードのセキュアデジタル（SD）カードに記録されます。同時に、トランジスタ - トランジスタ論理（TTL）出力ペレット検索のリアルタイム出力を提供します。すぐにこのイベント以下、モータは他のペレットを分配するように回転させ、システムは低電力モードに戻ります。 、そのオープンソースの性質のために、FEDは、修飾および特定の研究の必要性に適合するように改善することができます。たとえば、コードは人間の干渉を必要とせずに、一日の特定の時間に給電を制限する、またはペレットの数に達したときに小出しを停止するように容易に変更することができます。 ここでは、マウスにおいて食物摂取を測定するためのFEDの構築、検証、および使用するための手順の概要を説明します。我々は、システムを構築するすべてのコンポーネントのリストを提供します。重要なことは、事前元ませんエレクトロニクスにおけるペリエンスはFEDを構成するために必要とされています。

<table><tbody><tr><td>&lt;strong&gt;Electronics&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Adafruit Motor/Stepper/Servo Shield for Arduino v2 Kit - v2.3</td><td>Adafruit</td><td>1438</td><td>Use of other motor shields has not been tested and will require changes to the code</td></tr><tr><td>Adafruit Assembled Data Logging shield for Arduino</td><td>Adafruit</td><td>1141</td><td>Use of other data logging shields has not been tested and will require changes to the code</td></tr><tr><td>PowerBoost 500 Charger</td><td>Adafruit</td><td>1944</td><td>Other voltge regulator boards have not been tested, but should work if they have similar specifications</td></tr><tr><td>FTDI Friend + extras - v1.0</td><td>Adafruit</td><td>284</td><td>Any FTDI-USB connection will work</td></tr><tr><td>Small Reduction Stepper Motor - 5VDC 32-Step 1/16 Gearing</td><td>Adafruit</td><td>858</td><td>Use of other stepper motors has not been tested</td></tr><tr><td>Arduino Pro 328 - 5V/16MHz</td><td>SparkFun</td><td>DEV-10915</td><td>Other Arduino boards should work, although may require changes to the code</td></tr><tr><td>Photo Interrupter - GP1A57HRJ00F</td><td>SparkFun</td><td>SEN-09299</td><td>Other photointerrupters will work, but may require changes to the 3D design</td></tr><tr><td>SparkFun Photo Interrupter Breakout Board - GP1A57HRJ00F</td><td>SparkFun</td><td>BOB-09322</td><td>Other photointerrupters will work, but may require changes to the 3D design</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Connectors, screws, and miscellaneous items&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Shield stacking headers for Arduino (R3 Compatible)</td><td>Adafruit</td><td>85</td><td>Any stacking header that says Arduiono R3 compatible will work</td></tr><tr><td>Multi-Colored Heat Shrink Pack - 3/32&quot; + 1/8&quot; + 3/16&quot;</td><td>Adafruit</td><td>1649</td><td>Any heatshrink will work</td></tr><tr><td>Hook-up Wire Spool Set - 22AWG Solid Core - 6x25ft</td><td>Adafruit</td><td>1311</td><td>Any wire will work</td></tr><tr><td>Lithium Ion Battery Pack - 3.7V 4400 mAh</td><td>Adafruit</td><td>354</td><td>Any 3.7 V Lithium battery with a JST connector will work&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>SD/MicroSD Memory Card (8GB SDHC)</td><td>Adafruit</td><td>1294</td><td>Any SD card will work</td></tr><tr><td>50 Ohm BNC Bulkhead Jack (3/8&quot; D-Hole)</td><td>L-com</td><td>BAC70A</td><td>Any BNC bulkhead will work</td></tr><tr><td>Type 316 Stainless Steel Pan Head Phillips Sheet metal screw, No 6 size, 1/4&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>90184A120</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Type 316 Stainless Steel Pan Head Phillips Sheet metal screw, No 2 size, 1/4&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>91735A102</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Nylon 100 Degree Flat Head Slotted Machine Screw, 4-40 Thread, 1&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>90241A253</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Nylon Hex Nut, 4-40 Thread Size</td><td>McMaster-Carr</td><td>94812A200</td><td>Any nut of this specification will work</td></tr><tr><td>2 Pin JST M F Connector 200 mm 22AWG Wire Cable</td><td>NewEgg</td><td>9SIA27C3FY2876</td><td>Any 2 pin connector will work for this connection</td></tr><tr><td>Metal Pushbutton - Latching (16 mm, Red)</td><td>SparkFun</td><td>COM-11971</td><td>Any push button or switch will work</td></tr><tr><td>Resistor Kit - 1/4 W</td><td>SparkFun</td><td>COM-10969</td><td>Any 1/4 W resistors will work</td></tr></tbody></table>

feeding experimentation device (fed): construction and validation of an open-source device for measuring food intake in rodents

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in mice: the Feeding Experimentation Device (FED). FED is an open-source system that was designed to facilitate flexibility in food intake studies. Due to its compact and battery powered design, FED can be placed within standard home cages or other experimental equipment. Food intake measurements can also be synchronized with other equipment in real-time via FED's transistor-transistor logic (TTL) digital output, or in post-acquisition processing as FED timestamps every event with a real-time clock. When in use, a food pellet sits within FED's food well where it is monitored via an infrared beam. When the pellet is removed by the mouse, FED logs the timestamp onto its internal secure digital (SD) card and dispenses another pellet. FED can run for up to 5 days before it is necessary to charge the battery and refill the pellet hopper, minimizing human interference in data collection. Assembly of FED requires minimal engineering background, and off-the-shelf materials and electronics were prioritized in its construction. We also provide scripts for analysis of food intake and meal patterns. Finally, FED is open-source and all design and construction files are online, to facilitate modifications and improvements by other researchers.

動物の使用を含む検証テストを見直し、国立糖尿病・消化器病・腎臓病研究所で動物実験委員会によって承認されました。ホームケージ送りを測定するためのFEDの使用を実証するために、成体メスC57BL / 6マウス（n = 4） は 、個別12/12時間の明/暗サイクルの下で水と標準的な実験用飼料への随意アクセスで飼育した（に点灯します5：00）。検証テス...

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Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

8.1K ビュー.  National Insttitute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

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A Novel Procedure for Evaluating the Reinforcing Properties of Tastants in Laboratory Rats: Operant Intraoral Self-administration

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste reactivity with the behavioral aspects of operant self-administration of drugs. Under very brief general anaesthesia, rats are implanted with an intraoral (IO) cannula that allows delivery of test solutions directly in the oral cavity. Animals are then tested in operant self-administration chambers whereby they can press a lever to receive IO infusions of test solutions. IO self-administration has several advantages over experimental procedures that involve drinking a solution from a spout&#160;or operant responding for solid pellets or solutions delivered in a receptacle. Here, we show that IO self-administration can be employed to study self-administration of high fructose corn syrup (HFCS). Rats were first tested for self-administration on a progressive ratio (PR) schedule, which assesses the maximum amount of operant behavior that will be emitted for different concentrations of HFCS (i.e.&#160;8%, 25%, and 50%). Following this test, rats self-administered these concentrations on a continuous schedule of reinforcement (i.e.&#160;one infusion for each lever press) for 10 consecutive days (1 session/day; each lasting 3 hr), and then they were retested on the PR schedule. On the continuous reinforcement schedule, rats took fewer infusions of higher concentrations, although the lowest concentration of HFCS (8%) maintained more variable self-administration. Furthermore, the PR tests revealed that 8% had lower reinforcing value than 25% and 50%. These results indicate that IO self-administration can be employed to study acquisition and maintenance of responding for sweet solutions. The sensitivity of the operant response to differences in concentration and schedule of reinforcement makes IO self-administration an ideal procedure to investigate the neurobiology of voluntary intake of sweets.

The current study evaluates a novel procedure for assessing the reinforcing effects of palatable solutions in laboratory rats: intraoral self-administration. To this end, operant responding (i.e.&#160;lever pressing) for intraoral infusions of sweet solutions at different concentrations was measured on continuous and progressive ratios schedules of reinforcement.

実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste ...

行動学

Combining Quantitative Food-intake Assays and Forcibly Activating Neurons to Study Appetite in Drosophila

Food consumption is under the tight control of the brain, which integrates the physiological status, palatability, and nutritional contents of the food, and issues commands to start or stop feeding. Deciphering the processes underlying the decision-making of timely and moderate feeding carries major implications in our understanding of physiological and psychological disorders related to feeding control. Simple, quantitative, and robust methods are required to measure the food ingestion of animals after experimental manipulation, such as forcibly increasing the activities of certain target neurons. Here, we introduced dye-labeling-based feeding assays to facilitate the neurogenetic study of feeding control in adult fruit flies. We review available feeding assays, and then describe our methods step-by-step from setup to analysis, which combine thermogenetic and optogenetic manipulation of neurons controlling feeding motivation with dye-labeled food intake assay. We also discuss the advantages and limitations of our methods, compared with other feeding assays, to help readers choose an appropriate assay.

Combining Quantitative Food-intake Assays and Forcibly Activating Neurons to Study Appetite in Drosophila

Quantitative food-intake assays with dyed food provide a robust and high-throughput means to evaluate feeding motivation. Combining the food consumption assay with thermogenetic and optogenetic screens is a powerful approach to investigate the neural circuits underlying appetite in adult Drosophila melanogaster.

定量的食物摂取の試金を組み合わせると強制的にショウジョウバエの食欲を勉強するニューロンを活性化

Food consumption is under the tight control of the brain, which integrates the physiological status, palatability, and nutritional contents of the food, ...

Assessing Activity-based Anorexia in Mice

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions lead to a life-threatening reduction in body weight. However, rodents exposed to only one of these conditions ultimately adapt to re-establish normal body weight. Although increased running coupled with reduction in voluntary food intake appear paradoxical under ABA conditions, ABA behavior is observed across numerous mammalian species. 
The ABA paradigm provides an animal model for anorexia nervosa (AN), an eating disorder with severe dysregulation of appetite-behavior. Subjects are singly housed with free access to a running wheel. Each day, the subject is offered food for a limited amount of time. During the course of the experiment, a subject's body weight decreases from high activity and low caloric intake. The duration of the study varies based on how long food is offered daily, the type of food offered, the strain of mouse, if drugs are being tested, and environmental factors.
A lack of effective pharmacological treatments for AN patients, their low quality of life, high cost of treatment, and their high mortality rate indicate the urgency to further research AN. We provide a basic outline for performing ABA experiments with mice, offering a method to investigate AN-like behavior in order to develop novel therapies. This protocol is optimized for use in Balb/cJ mice, but can easily be manipulated for other strains, providing great flexibility in working with different questions, especially related to genetic factors of ABA.

Mice individually housed with a running wheel while given limited access to food develop reductions in food consumption and increase activity on the running wheel. This experimental phenomenon is called activity-based anorexia. This paradigm provides an experimental tool for studying the neurobiology and behaviors underlying aspects of anorexia nervosa.

マウスでの拒食症のアクティビティ ベースの評価

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions ...

Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. Recent technological innovations allow for the development of more accurate and precise dietary and eating behavior assessment tools that require less effort for both the user and the researcher. Therefore, a new sensor-based device to assess food intake and eating behavior was developed. The device is a regular dining tray equipped with a video camera and three separate built-in weighing stations. The weighing stations measure the weight of the bowl, plate, and drinking cup continuously over the course of a meal. The video camera positioned to the face records eating behavior characteristics (chews, bites), which are analyzed using artificial intelligence (AI)-based automatic facial expression software. The tray weight and the video data are transported at real-time to a personal computer (PC) using a wireless receiver. The outcomes of interest, such as the amount eaten, eating rate and bite size, can be calculated by subtracting the data of these measures at the timepoints of interest. The information obtained by the current version of the tray can be used for research purposes, an upgraded version of the device would also facilitate the provision of more personalized advice on dietary intake and eating behavior. Contrary to the conventional dietary assessment methods, this dietary assessment device measures food intake directly within a meal and is not dependent on memory or the portion size estimation. Ultimately, this device is therefore suited for daily main meal food intake and eating behavior measures. In the future, this technology based dietary assessment method can be linked to health applications or smart watches to obtain a complete overview of exercise, energy intake, and eating behavior.

This protocol shows and explains a new technology-based dietary assessment method. The method consists of a dining tray with multiple built-in weighing scales and a video camera. The device is unique in the sense that it incorporates automated measures of food and drink intake and eating behavior over the course of a meal.

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. ...

線虫の食物摂取量と寿命を測定するためのハイスループットアッセイ

Quantifying Food Intake in Caenorhabditis elegans by Measuring Bacterial Clearance

Feeding is an essential biological process for an organism&#39;s growth, reproduction, and survival. This assay aims to measure the food intake of Caenorhabditis elegans&#160;(C. elegans), an important parameter when studying the genetics of aging or metabolism. In most species, feeding is determined by measuring the difference between the amount of food provided and the amount left after a given time interval. The method presented here uses the same strategy to determine the feeding of C. elegans. It measures the amount of bacteria, the food source of C. elegans, cleared within 72 h. This method uses 96-well microtiter plates and has allowed the screening of hundreds of drugs for their ability to modulate food intake at a speed and depth not possible in other animal models. The strength of this assay is that it allows to measure feeding and lifespan simultaneously and directly measures the disappearance of food and, thus, is based on the same principles used for other organisms, facilitating species-to-species comparison.

著者スポットライト:脂肪毒性とHFpEFの関係を探る 

This protocol describes an assay to quantify Caenorhabditis elegans feeding rate based on measuring the clearance of bacteria in liquid culture.

細菌クリアランスの測定による 線虫 の食物摂取量の定量化

Feeding is an essential biological process for an organism&#39;s growth, reproduction, and survival. This assay aims to measure the food intake of ...

<meta charset="utf8"></head><body>嗜好性食品アクセスマウスモデルによる過食症の調査

Intermittent Binge-Intake Model in Mice

Obesity affects one in eight individuals globally. Overeating, especially high-calorie foods, plays a significant role in obesity. Binge eating disorder (BED) is a complex condition caused by a combination of biological, psychological, and social factors. It involves excessive consumption of high-calorie foods in a short period and is often linked to anxiety and cravings.
Here, we present a protocol employing continuous and intermittent access to a new highly palatable food (HPF) -- M&amp;M&#39;s -- to develop a mouse model for investigating binge eating disorder (BED). The HPF, chosen for its high fat and sugar content, represents an optimal food source to study due to its strong palatability, which makes it particularly suited for examining compulsive eating behaviors. Using C57BL/6 mice, we provided continuous or intermittent access to M&amp;M&#39;s while allowing unrestricted access to standard chow and water. By the 8th day, the mice in the intermittent access group exhibited pronounced binge-eating behaviors, which persisted through the 26th day. These mice also consumed significantly more calories -- predominantly from the confectionary -- than those in the continuous access and control groups. The contrast between continuous and intermittent access underscores the critical role of feeding schedules in promoting the overconsumption of palatable foods.
Furthermore, behavioral assessments revealed intermittent access to the HPF-induced anxiety-like behaviors, highlighting the psychological impact of access patterns on both eating behavior and emotional states. By incorporating these two distinct feeding paradigms, this study offers valuable insights into how the availability of highly palatable foods can exacerbate binge-eating tendencies. This model provides a more realistic approach to studying binge-eating behaviors and their metabolic consequences. It highlights the importance of standardized models in biomedical research. Our findings offer insights into the physiological and neural mechanisms underlying BED, which could pave the way for developing effective therapeutic interventions for BED and obesity.

<meta charset="utf8"></head><body>著者スポットライト:過食症を調査するためのアクセス可能なM&Mベースのマウスモデル - 摂食行動、不安、神経メカニズムへの洞察

A binge-eating model was established in mice using intermittent access to M&amp;M's (a highly palatable food made of fat and sugar). Mice with intermittent access to this high-fat, high-sugar food showed stress-like behaviors, increased caloric intake, and a preference for that food over standard chow compared to mice with continuous or no access to the food.

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

Obesity affects one in eight individuals globally. Overeating, especially high-calorie foods, plays a significant role in obesity. Binge eating disorder ...

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

要約

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実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

定量的食物摂取の試金を組み合わせると強制的にショウジョウバエの食欲を勉強するニューロンを活性化

マウスでの拒食症のアクティビティベースの評価

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

要約

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実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

定量的食物摂取の試金を組み合わせると強制的にショウジョウバエの食欲を勉強するニューロンを活性化

マウスでの拒食症のアクティビティ ベースの評価

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

細菌クリアランスの測定による 線虫 の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による 線虫 の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による 線虫 の食物摂取量の定量化

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

マウスにおける間欠的ビンジインテークモデル

マウスでの拒食症のアクティビティベースの評価

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化

細菌クリアランスの測定による線虫の食物摂取量の定量化