このオープンソースのバーチャルリアリティシステムは、研究者がシンプルなモジュラー電子セットアップを使用して、頭を拘束されたマウスに一貫した空間刺激のセットを提示できるため、脳内の空間学習の研究にとって重要なツールです。このシステムの利点は、安価でセットアップが簡単で、コンパクトでモジュール式であるため、トレーニング用の複数の行動設定を構築したり、既存の頭を拘束した行動設定と統合したりできることです。このシステムは、空間学習や頭部拘束マウスの測定に最適ですが、人間の心理物理学や神経イメージングなど、他の種や準備での実験のための視覚的バーチャルリアリティ環境も同様に提供できます。
この手順を実演するのは、私たちの研究室の研究助手であるカーラ・ディアスとハンナ・チャンです。まず、ロータリーエンコーダーコンポーネントとロータリーESP32の間のワイヤーを接続します。ロータリーエンコーダーには通常、プラス、GND、A、およびBの4本のワイヤがあり、ジャンパー線を介してこれらをESP32、3 0.3ボルト、GND 25および26ピンに接続します。
シリアルRX / TXワイヤをロータリーESP32とビヘイビアESP32の間に接続します。ロータリーESP32、シリアル0 RX / TXと動作ESP2のシリアル32ポートの間に単純な2線接続を行います。ロータリーESP32とシングルボードコンピューターのGPIOまたは直接USB接続の間にシリアルRX / TXワイヤを接続します。
シングルボードコンピュータのGPIOピン14、15、RX / TXとロータリーESP32、シリアル2、TX / RXピン1716の間に2線接続を行います。次に、ロータリーESP32 USBをシングルボードコンピューターのUSBに接続して、最初のロータリーエンコーダコードをアップロードします。12ボルトの液体ソレノイドバルブをOMW小型PCBの左端にあるULN2803IC出力に接続し、リックポートをESP32タッチ入力に接続します。
USBをシングルボードコンピューターのUSBポートに接続して、さまざまな実験パラダイムの新しいプログラムを動作ESP32にアップロードし、付属の処理スケッチを使用して動作データをキャプチャします。次に、12ボルトのDCウォールアダプターを、動作ESP2.1 OMW小型PCBの32ミリメートルバレルジャックコネクタに接続して、報酬ソレノイドバルブに電力を供給します。シングルボードコンピュータのHDMI 2出力をプロジェクターのHDMIポートに接続します。
これにより、シングルボードコンピューターGPUによってレンダリングされたグラフィカルソフトウェア環境が投影スクリーンに運ばれます。シングルボードコンピューターでターミナルウィンドウを開き、ホールパスVRフォルダーに移動します。指定されたバーチャルリアリティまたはVRグラフィカルユーザーインターフェイスまたはGUIを実行して、GUIウィンドウを開きます。
トラックに沿った 3 つのパターンのそれぞれについて、リスト ボックスから 4 つの要素を選択して追加し、[生成] をクリックします。ドロップダウンメニューから[床と天井の画像]を選択し、このコード例ではトラックの長さを2メートルに設定します。必要に応じて、このパターンに名前を付けます。
[スタート]ボタンをクリックし、VRウィンドウが起動するまで待ってから、他の場所をクリックします。グラフィカルソフトウェア環境が画面2に表示されます。処理スケッチを実行して、動作データの動きを取得してプロットします。
処理中の IDE で、指定されたコマンドを開きます。動物をマウス番号変数に変更し、セッション分を行動セッションの長さ(分単位)と等しく設定します。処理中の IDE の [実行] ボタンをクリックします。
ホイールが30秒ごとに更新されるリック、ラップ、報酬のヒストグラムとともに回転すると、仮想線形トラック上の現在のマウス位置を示す処理プロットウィンドウを確認します。ランニングホイールを手で進めて、テスト用のマウスの実行をシミュレートするか、初期設定にテストマウスを使用します。プロットウィンドウをクリックし、キーボードのQキーを押して、行動データの取得を停止します。
動作イベントと時間のテキストファイルとPNGの最終プロットウィンドウの画像は、セッション分が経過するか、ユーザーがQキーを押して終了したときに保存されます。非オペラント報酬によるランダム鍛造の場合は、任意の視覚要素のパスを使用してグラフィカルソフトウェアGUIプログラムを実行します。次に、複数の非オペラント報酬を備えた動作プログラムを動作ESP32にアップロードして、マウスを実行してなめるように調整します。
マウスを頭固定装置にそっと置き、舐め口をマウスの口のすぐ前の位置に調整し、マウスホイールを投影スクリーンゾーンの中央に配置します。処理スケッチで動物の名前を設定し、処理IDEで[実行]を押して、行動データの取得とプロットを開始します。マウスがセッションごとに少なくとも20周実行されるまで、20〜30分のセッションでマウスを実行し、ランダムな場所で提示される報酬をなめます。
交互のラップでオペラント報酬を使用してランダムに採餌するには、交互オペラントが1に等しい動作プログラムをアップロードし、非オペラント報酬ゾーンとオペラント報酬ゾーンの両方をなめるまでマウスをトレーニングします。完全にオペラントランダム採餌を行うには、4つのオペラントランダム報酬ゾーンを含む行動プログラムをアップロードし、トラックに沿って一貫して報酬を得るまでマウスをトレーニングします。次に空間学習を行うには、中央に1つの視覚的な手がかりがある暗い廊下の経路でグラフィカルソフトウェアプログラムを実行します。
次に、単一の隠された報酬ゾーンを持つ行動プログラムを行動ESP32にアップロードします。マウスを 30 分間実行し、1 つの非表示の報酬ゾーンと 1 つのビジュアル キュー VR 廊下を使用し、前述のようにセッション中にデータをキャプチャします。加工スケッチフォルダからtxtデータファイルをダウンロードし、行動データを解析することで、空間学習の指標としての空間選択的舐めの出現を観察します。
グラフィカルソフトウェア環境を使用した空間学習を示します。ランダムな採餌に関するトレーニングの段階を通じて、マウスは車輪の上を走り、低レベルでトラックに沿って一貫して舐めることを学び、その後、空間学習を示すために単一の隠された報酬の場所に切り替えられました。この研究では、7匹のマウスのうち4匹が、選択性を高めながら報酬ゾーンの近くを舐めることによって示されるように、2〜4回のセッションで単一の視覚的手がかりで隠された報酬タスクを学習しました。
さらに、マウスは、セッション内およびセッション間の学習の両方で実質的なものを示した。2日目の1周あたりの空間舐めは、報酬ゾーンの前に舐めが増加し、他の場所での舐めが減少し、空間的に特異的な予測舐めの発達を示しました。システムを使用するときに覚えておくべき主なことは、マウスはランニングホイールで強化されて快適な場合にのみうまく機能するということです。
したがって、水は動物を適切に制限し、優しく扱い、投影画面を見ながら走るのに最適な頭の拘束位置を確保します。神経科学の研究者は、このオープンソースのVRシステムをin vivoイメージングまたは電気生理学と組み合わせて、脳内の空間学習の基礎となるニューロン回路を調査できます。このオープンソースVRシステムのシンプルさにより、研究者はシステムをさまざまなニューロレコーディングセットアップに統合できるようになると考えています。
VR環境での空間刺激の正確な制御により、研究者は空間学習に対する特定のニューロン回路の寄与を調べることができます。
