Name: a novel single animal motor function tracking system using simple, readily available software
Uploaded: 2018-08-31T13:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 22 s
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이 연구는 장점을 검토 수상에 의해 지원 되었다 # B1495-R (Jeffrey R. Capadona)와 과학자와 엔지니어 (PECASE) (Jeffrey R. Capadona) 하에서 미국 학과의 재향 군인 담당 재활을 위한 대통령 이른 경력 수상 연구 및 개발 서비스입니다. 또한,이 작품 일부 사무실의 길잡이 국방 장관의 피어 검토 의료 연구에서 프로그램 수상 번호를 통해 건강 문제에 의해 지원 되었다 W81XWH-15-1-0608입니다. 저자는 그것의 여름 연구 지원 자금에 대 한 소스를 인정 합니다. 내용을 미국 재향 군인 담당 부서 또는 미국 정부의 의견을 대표 하지 않는다. 저자는 히로유키 아라카와 CWRU 쥐 행동 코어 설계 및 테스트 설치류 행동 프로토콜에 대 한 그의 감사 하 고 싶습니다. 저자 또한 제임스 드레이 크와 케빈 탤벗 CWRU 부 기계 및 항공 우주 공학에서 설계 하 고 제조 설치류 사다리 테스트에 그들의 도움에 감사 하 고 싶습니다.

모든 절차 및 동물 관리 관행에 의해 승인 되었고 루이 스톡 클리블랜드 학과의 재향 군인 담당 센터 기관 동물 의료 및 사용 위원회 수행. 행동 테스트 프로토콜에는 이전에 게시 작업12,13밀접 하 게 다음과 같습니다.
1. 행동 테스트: 촬영 작업
참고: 여기, 동물 어떤 만성 행동 변화를 감지 하는 8 주 동안 시험 되었다. 연구 기간 연구에 사용 되는 응용 프로그램/상해/질병 모델에 따라 달라 집니다.
<ol><li>
필드 표 테스트 오픈 참고: 그리드 테스트 40cm 벽 1 m2 면적 및 사내 했다. 하단의 9 사각형 통해 밝은 색 테이프 (그림 1A)으로 분할 됩니다. 자동화 된 BVAS의 사용에 대 한 선 및 격자의 색상 쥐와 대조 중요 하다. 여기, 흰색 Sprague Dawley 쥐 사용 되었다; 따라서, 그리드 배경 검정, 그려졌다 고 밝은 분홍색 테이프로 만든 라인.<ol>
<li>2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만들기 위해 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.</li>
		<li>모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.</li>
		<li>테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.</li>
		<li>촬영 시작 하 고 동물 그리드 테스트를 시작 하는 연구원, 멀리 직면 눈금의 중앙에 놓습니다.</li>
		<li>동물 비디오 기록 위에서 하는 동안 3 분 동안 자유롭게 실행을 허용 합니다.</li>
		<li>3 분 기간 종료 때 촬영 중지 하 고 그것의 집 감 금에 동물을 반환. 청소는 염소 이산화 기반 sterilant, 완벽 하 게 테스트 하기 전에 표면 건조 하도록 배려와 그리드. 각 동물 1 테스트 x 세션 당.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
사다리 테스트 참고: 사다리 테스트 사내 고 두 아크릴 측 벽, 길이, 2cm 간격 (그림 2) 간격 3 m m 직경 가로 연결 각 1 m의 구성. 동물은 사다리 훈련 공식 테스트를 시작 하기 전에 주를 요구 한다. 훈련과 테스트 프로토콜 사이의 차이가 있다. 참고 훈련 촬영 될 필요가 없습니다.<ol>
<li>BVAS와 함께 사용 하기 위해 검은 포스터 보드 사다리 뒤에 벽을 커버 하 고 가로, 시작, 및 백색 쥐와 대조를 만드는 밝은 테이프로 마무리 라인의 레벨을 나타냅니다.</li>
		<li>2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만드는 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.</li>
		<li>모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.</li>
		<li>테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.</li>
		<li>장소는 사다리를 테스트 하기 전에 깨끗 한 임시 장에 동물. 참고: 임시 케이지는 동물의 집 케이지 사다리의 끝에 사용 하는 동안 동물을 단기 케이지. 연구에 사용 하는 모든 동물로 바이어스는 동일한 나이 및 완전 한 테스트는 같은 기간 동안 아무 나이입니다. 여기에 사용 되는 컨트롤은 순진한 동물 수술 받은 적.</li>
		<li>Span 2 개의 감 금 소;까지 사다리 장치 설정 시작 케이지 깨끗 한 케이지 이며 끝 케이지는 동물의 생활 케이지, 실행을 완료 하는 인센티브.</li>
		<li>사다리의 길이에 중심, 삼각대에 카메라를 배치 합니다. 그래서 사다리 가로 대의 높이에 카메라의 렌즈는 삼각대를 확장 합니다. 이것이 슬립 감지 알고리즘 BVAS 코드에 대 한 중요 한 가로 대 렌즈와 정확 하 게 정렬 카메라를 배치 합니다.</li>
		<li>비디오 녹화를 시작 하 고 사다리의 첫번째 가로 대에 그들의 정면 발을 눌러 실행을 시작 하는 쥐를 허용. 남의 사다리로 이동 하는 동물을 수 있습니다.</li>
		<li>촬영 하는 동안 그들의 자신의 걸음에 결승에서 이동 하는 동물을 허용 합니다. 비디오 녹화를 끝내 고 동물 실행 완료 되 면 사다리에서 동물을 제거 합니다.</li>
		<li>실패 한 실행 실행을 고려 동물 돌아서 또는 남아 20 정체 끝 비디오 녹화 s. 동물 실행에 실패 하는 경우는 사다리에서 동물을 제거 합니다. 느린 시간 사전 수술 초기 테스트 하는 동안 기록에 실패 한 실행에 대 한 페널티 점수를 할당 합니다.</li>
		<li>각 동물 당 하루 테스트 5 실행 완료 되었는지 확인 하 고 그들에 게 각 재판 사이 1 분 휴식 기간. 참고:이 연구에서 동물 들이 테스트 2 x 8 주 동안 주 당. 그러나, 기간은 연구자의 재량까지 이다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 파일 저장 및 명명
참고: BVAS 코드 구체적으로 지정 된 비디오 파일 및 폴더 비디오를 안정적으로 구문 분석 하 고 제대로 분석할 수 있도록 명명 규칙을 사용 합니다. 다른 명명 규칙은 현재 지원 되지 않습니다. 테스트 세션의 완료 후 동영상 파일 기본 이름 기본 위치에 저장 됩니다.
<ol><li>
개별 비디오 명명
	<ol>
<li>각 비디오 동영상을 테스트 하는 모든 격자에 대 한 동물의 명칭을 이름.</li>
		<li>각 동물에 대 한 세션을 테스트 당 5 사다리 동영상을 수집 합니다. 모든 5 개의 동영상을 선택 하 고 첫 번째 비디오, 동물의 명칭을 사용 하 여 이름을 바꿉니다. 예를 들어 동물의 이름이 "C1NS" 이면 파일 이름은 "C1NS (1)", "C1NS (2)", "C1NS (3)", 등
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
저장 폴더 이름 지정
	<ol>
<li>이제 각 동물의 이름을 따서 동영상 하 고 그들의 자신의 저장 폴더에 파일을 배치. 다음 규칙을 사용 하 여이 폴더의 이름을: "TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY". 참고: 예를 들어,이 폴더 그리드 동영상의 첫 번째 주를 보유 하 고 1 월 1 일에 촬영 되었다세인트, 2018, 들고이 영화 "Week1_GridTest_01_01_18" 라는 폴더.</li>
		<li>이 구체적으로 명명 된 폴더를 나타내는 것이 실험의 세트는 더 큰 연구에 속하는 다른 폴더에 배치 합니다. 참고: 폴더 트리 시스템 연구를 계속에 대 한 명명 요구 사항은 없습니다 있습니다 및 조직 테스트 모드. 시스템 선택 유일한 폴더는 폴더 단계 2.2.1에서에서 라는 영화를 들고.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
스프레드시트 파일 만들기
	<ol>
<li>외부 스프레드시트 프로그램을 사용 하 여 ( 테이블의 자료를 참조), 각 연구 및 테스트 모드에 대 한 데이터를 저장 하는 새로운 빈 스프레드시트 파일을 만듭니다. 참고:이 파일에 대 한 아무 이름 또는 저장 위치 요구 사항이 있습니다. 각 연구 시스템, 그리드 테스트 및 사다리 테스트와 함께 사용 하기 위해 두 개의 스프레드시트 파일이 필요합니다. 빈 지금 동안 이러한 파일을 둡니다.</li>
		<li>이러한 스프레드시트 파일에서 BVAS를 실행 하는 동안 어떤 컴퓨터에서 열려 있지 않습니다 되도록 확인 합니다. 참고: 경우에 BVAS가 이미 열려 있는 스프레드시트 파일 열려고, 따라서 됩니다 오류가.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 시스템 설치
참고:는 BVAS 고 PC 운영 체제를 활용 하 여 런타임 구성 요소를 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 테스트. 다른 시스템 구성은 현재 지원 되지 않습니다.
<ol><li>
최신 BVAS 버전 설치
	<ol>
<li>표시 된 설치 프로그램 아이콘을 두 번 클릭 하 여 설치 프로그램을 실행 'BVASX. XXinstaller'. "X.XX"은 현재 버전 번호, 현재 'BVAS3.30installer'. 참고: 이것은 오픈 소스 소프트웨어입니다. 가장 최근 버전에 대 한 해당 저자에 문의.</li>
		<li>따라는 화면에서 BVAS을 설치 하는 지시. 참고: 설치 프로그램에서 시스템 소프트웨어의 올바른 버전을 확인 합니다 (예., MATLAB 런타임) 그것을 찾을 수 없는 경우 그것은 인터넷에서 소프트웨어를 설치할 것 이다.</li>
		<li>일단 설치를 클릭 하 여 프로그램을 실행 합니다 'BVAS.exe' 파일.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 시스템 사용
<ol><li>프로그램 열기
	<ol>
<li>다음 옵션을 수 있는 BVAS 메인 메뉴를 BVAS 프로그램 아이콘을 두 번 클릭: '그리드 분석', '사다리 분석', '사다리 검토', 또는 '종료'. 참고: 저기 또한 '이메일 설정' (그림 3A) 라는 왼쪽된 상단 모서리에 있는 드롭 다운 메뉴.</li>
	</ol></li>
	<li>전자 메일 설정
	<ol>
<li>'이메일 설정' 드롭 다운 메뉴에서 클릭 하 고 먼저 '변경 이메일 대상'을 선택 합니다.</li>
		<li>분석에 업데이 트를 수신 하 고 '확인'을 선택 합니다를 기본 전자 메일 주소를 입력 합니다. 현재 저장 된 이메일을 변경 하지 하려면 ' 취소'를 선택 합니다.</li>
		<li>테스트 이메일 시스템에 현재 저장 된 이메일을 보내 '테스트 이메일 보내기' 버튼을 클릭 합니다. 닫기는 '이메일 전송!' 테스트의 완성을 의미 합니다 창 팝업.</li>
	</ol></li>
	<li>오픈 필드 그리드 테스트 분석
	<ol>
<li>상단 메뉴 화면에서 '그리드 분석'을 선택 합니다.</li>
		<li>'단일 비디오/전체 세션/플롯 데이터'를 표시 하는 토글 단추 전체 세션 세션 비디오 테스트의 전체 집합에 분석을 표시 하는 확인 하십시오.</li>
		<li>파일 시스템 분석 동영상 파일을 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆에 있는 '...' 버튼을 사용 합니다. 2.2.1 단계에서 설명 하는 스타일에 표시 된 폴더를 선택 합니다.</li>
		<li>활용은... 파일 시스템 데이터를 저장 하는 스프레드시트 파일 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추. 참고: 유의 뿐만 아니라 출력 데이터를 스프레드시트 파일, 각 비디오에 대 한 전체 경로 데이터 단계 4.3.3에서에서 선택한 동영상을 보유 하는 동일한 디렉터리에 데이터 파일 (.mat)에 저장 됩니다.</li>
		<li>4.3.2 단계에서 언급 한 토글 버튼은 설정 확인 '단일 비디오' 하나의 비디오에 분석을 완료 합니다.</li>
		<li>활용은... 비디오 분석 파일을 찾습니다 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추.</li>
		<li>활용은... 파일 시스템 데이터 파일 (.mat) 단일 비디오 분석 결과 저장 하는 디렉터리 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추. 참고: 데이터 파일 동물의 이름을 따서 비디오 후 라는 것입니다.</li>
		<li>4.3.2 단계에서 언급 한 전환에서 '출력 데이터'를 선택 합니다. 비디오 이전 분석된 그리드에서 데이터를 출력 합니다. 이 그려진된 데이터의 예는 그림 1B 및 1 C에 표시 됩니다.</li>
		<li>활용은... 이전에 만든된 그리드 비디오 데이터 파일을 선택할 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추. 선택 '가!' 줄거리 및 데이터 그림을 만들. 참고:이 함수 또한 라는 텍스트 파일을 만듭니다 같은 및 동물에 데이터 파일을 동일한 디렉터리에 위치에 데이터의 실행.</li>
		<li>모두 필요한 파일 위치 되 면 선택 '가!' 비디오 분석을 시작. Note '반환' 버튼 상단 메뉴를 다시 열 것 이다 고 '종료' 버튼 프로그램을 완전히 종료 됩니다. '디버그 디스플레이' 전환 추적 알고리즘 (그림 3C 와 3D)의 시각적 표시를 선택 합니다.</li>
		<li>선택 '가!' 분석 프로세스를 시작. 리뷰 화면에서 각 비디오의 이미지를 검사 합니다. 5 개 이상의 동영상 경우 '다음' 또는 '이전' 페이지 단추를 사용 합니다.</li>
		<li>수동 선택 메뉴를가지고, 아무 녹색 선 또는 녹색 라인 테스트 주변 올바른 광장에 나타나지 않을 경우 '편집' 버튼을 선택 합니다. 모서리를 편집 하려면 ' 모서리 편집 ' 버튼을 선택 합니다. 참고: '다음 프레임' 버튼에 동영상의 다음 프레임으로 대표적인 이미지를 변경합니다. 자동으로 주어진 프레임 방해 하는 경우 또는 초점 '다음 프레임' 버튼을 선택 합니다.</li>
		<li>선택 과정을 완료 하려면 테스트 영역을 선택 하 고 'Enter' 히트를 대표 이미지의 오른쪽에 지시를 따릅니다. 참고: 선택 된 녹색 라인 지금 대표 이미지에 표시 됩니다.</li>
		<li>선택 영역을 저장 하 여 검토자 화면으로 돌아갑니다 '완료'를 선택 합니다.</li>
		<li>각 비디오에 대 한 표 영역 선택 하 고 올바르게 완벽 한 분석 프로세스를 시작 하려면 센터 '완료' 버튼을 선택 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다. 참고: 동영상의 세션의 전체 분석 시간, 동물 마다 약 10 분 걸릴 수 있습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>사다리 테스트 분석 참고: 초기 사다리 테스트 분석을 위한 프로토콜은 매우 단계 4.3.10–4.3.15에서 설명 하는 프로토콜에 비슷합니다. 그 단계 이전 주목할 만한 차이 다음과 같습니다.<ol>
<li>사다리 분석 메뉴를 열고 상단 메뉴에서 '사다리 분석'을 선택 합니다.</li>
		<li>토글, '단일 비디오' 및 '전체 세션' (그림 3B)에서 두 가지 옵션을 보기.</li>
		<li>'전체 세션', 상단 입력... 사다리 동영상 라는 폴더 선택 버튼을 선택와 단계 2.2.1.Select... 아래에서에서 버튼을 나중에 검토 하려면 사다리 동영상에서 데이터 폴더를 저장 하는 디렉터리를 선택 하.</li>
		<li>경우 '단일 비디오' 선택, 선택 된 하나의 비디오 파일 상단으로... 버튼 위치 단계 4.4.3에서와 같이.</li>
		<li>선택 '가!' 분석 프로세스를 시작 하 여 사다리 테스트 영역 평가 화면.</li>
		<li>따라 단계 4.3.10–4.3.15 격자에 관해서는 사다리에 대 한 같은 방법으로 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다. 참고: 문제가 생기는 경우는 분석 하는 동안, 4.2.2 단계에서 입력 한 이메일 주소로 이메일이 전송 됩니다. 완료 되 면 어떤 종류의 분석, 완료 이메일 동일한 이메일 주소로 전송 됩니다.</li>
	</ol></li>
	<li>사다리 이미지 검토 참고: 다음 프로토콜 오류를 확인 하 여 전표를 발 사다리 동영상 분석 이전을 검토 하는. Note, 사다리 건너에 대 한 스프레드시트 파일 보려면 '사다리 이미지 검토' (단계 4.5.1–4.5.5) 완료 될 때까지 생성 되지 않습니다.<ol>
<li>상단 메뉴에서 '사다리 이미지 검토'를 선택 합니다. 이 사다리 검토 파일 선택 화면을 제공합니다.</li>
		<li>상단...을 선택 데이터 파일의 폴더를 선택 하는 버튼. 참고: 파일 4.4.2 단계에서 선택한 위치에 저장 되 고 다음과 같은 형식으로 이름이 지정 됩니다: "M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY". M 1, D1, Y1 분석 되 고 세션의 날짜는. "비디오 세션 사다리" 경우에 단일 비디오 분석 "단일 비디오 분석" 읽을 것 이다. HH_MM와 M2_D2_YYYY는 시간 및 검토 세션 시작 날짜.</li>
		<li>연구에 대 한 만든 스프레드시트 파일을 선택 하려면 아래쪽...를 선택 합니다.</li>
		<li>선택 '가!' 수동 검토 과정을 시작 하.</li>
		<li>자동으로 열린된 사다리 데이터 평가 메뉴 보기 슬립이 감지 되 면 '다음 프레임'을 사용 하 고 가능한 경우 연속적으로 어떤을 확인 하는 '마지막 프레임' 버튼 프레임을 기록.</li>
		<li>쥐의 어떤 발이 미 끄 러를 슬립 토글을 활용 합니다. 토글에 남길 '없음 슬립' 탐지는 false 인 경우 긍정적인. 다음 검색 (그림 2A)로 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다.</li>
		<li>오류가 발생할 경우 토글을 사용 하 여 실패 반전 (어디 쥐 돌아 실행 중) 또는 침체 (어디 쥐를 적시에 실행을 완료 하는 데 실패) 인지를 나타냅니다.</li>
		<li>다음 검색 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 마지막 검색에서 분석을 완료 하 고 이전에 선택한 스프레드시트 파일에 데이터를 저장 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 완료 통지를 닫습니다. 참고: 검토 완료 되 면 검토 폴더 이름이 "검토 M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY".</li>
	</ol></li>
</ol>5. 출력 데이터 분석
<ol><li>
그리드 스프레드시트 파일
	<ol>
<li>각 그리드 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾습니다. 참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 테스트의 날짜, 연구 번호, 여행, 총 시간 중지 최대 속도 달성, 오른쪽, 왼쪽 회전, 총 거리 및 그리드 라인의 주 십자가 (그림 1D).</li>
		<li>이러한 통계를 사용 하 여 계량 총 모터 성능 및 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
사다리 스프레드시트 파일
	<ol>
<li>실패 다음 각 사다리 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾아서 슬립 검토 발. 참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 실행된 숫자 1-5, 연구 수 주, 테스트, 실행된 유형 (성공 또는 실패), 성공, 백분율 완료에 대 한 실행의 시간 발 각 발, 및 실패 모드에 전표. 시간 열이 비어는 실패 하 고 실패 모드 열 반전 또는 침체 (그림 2B) 읽을 것 이다.</li>
		<li>이러한 통계를 사용 하 여 정밀한 모터 성과 계량 하 고 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
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C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetics+of+mouse+behavior:+interactions+with+laboratory+environment.">Genetics of mouse behavior: interactions with laboratory environment.</a> Science. 284, 1670-1672 (1999).</li><li>Richter, S. H., Garner, J. P., Auer, C., Kunert, J., Wurbel, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+variation+improves+reproducibility+of+animal+experiments.">Systematic variation improves reproducibility of animal experiments.</a> Nature Methods. 7, 167-168 (2010).</li></ol>

저자는 공개 없다.

강력한 분석 되도록 프로토콜의 가장 중요 한 부분은 일관성 있는 촬영입니다. 동영상 잘 조명 하 고 촬영에 있다면 정확한 위치 프로토콜의 첫 번째 섹션에서 설명한 것 처럼, 시스템에 대 한 정확한 분석을 할 수 있게 됩니다. 모든 이미지 처리 문제에서와 마찬가지로 더 정확 하 고 간단한 전처리에서 수행 하는 작업 후 처리를 만들 것입니다. 따라서, 기구 및 동물 테스트 하는 동안 환 하 고 어?...

기능 및 행동 모터 및 인지 장애1,2,3을 평가 하기 위해 많은 설립된 방법이 있다. 더 일반적으로 고용된 방법 중 일부 발 배치를 통해 정밀한 모터 기능 테스트, 스테핑, 사다리 테스트4, 총 모터 기능과 스트레스 행동을 통해 오픈 필드 그리드 테스트5 테스트에 사지 조정 포함 ,6, 두려움, 우울증, 그리고 절망 을 통해 강제 수영 테스트7,8 또는 회전자 봉9테스트. 그러나, 이러한 방법의 많은 인간 연구원은 "점수"는 동물 또는 그것의 성과 주관적으로 판단에 의존. 주관적인 인간의 평가 대 한 필요성은 뿐만 아니라 연구 바이어스의 고의 또는 의도 하지 않은 영향에 대 한 기회를 제공 하는 연구10생성 및 데이터의 분석을 저하 수 있습니다. 데이터의 추가, 주관적인 평가 또한 부정확 한 데이터 표현의 위험을 선물 한다 건 망 증, 불 쌍 한 동기 부여, 부적 절 한 훈련, 또는 과실11을 통해.
우리 최근 오픈 필드 그리드 테스트 및 intracortical microelectrodes12,13이식 쥐에 사다리 테스트의 사용을 보고 있다. 그 연구에서 결과의 참신 때문에 우리는 즉시 그 고용 시작 및 추가 기능 테스트 실험실에서 많은 지속적인 연구에서. 의도 하지 않은 인간 생성 변화 주관적 평가, 분석 처리량을 향상 시킬 수의 증가에서 발생의 기대에, 우리 행동 테스트 점수, 컴퓨터를 이용한 자동화 된 프로그램을 만들 밖으로 설정 그리고 오류에 대 한 잠재력을 크게 제한.
여기, 우리는 BVAS의 개발에 보고합니다. BVAS는 그로스와 잘 모터 함수, 통계는 오픈 필드 그리드 테스트 및 사다리 테스트를 각각 점수를 컴퓨터 분석을 사용 합니다. 부상 또는 질병, 부상 또는 질병 모델에 의해 발생 가능한 모터 기능 적자를 명료 하 게 하는 결과 사용할 수 있습니다. 분석 코드 행동 테스트 장비 또는 모터 기능의 다양 한 메트릭을 점수 변화에 적응 시킬 수 있다. 따라서, BVAS는 우리의 용도 또는 현재 다른 실험실에 의해 고용 되어 그의 용도 넘어 많은 응용 프로그램에서 구현할 수 있습니다.
참고 열기 필드 그리드와 사다리 테스트 비디오 녹화 필요 합니다. 따라서, 각 테스트 [1080p, 최소 15 초당 프레임 (fps)] 비디오 카메라, 노트북, 및 비디오 데이터를 저장할 공간이 필요 합니다. 두 테스트에 대 한 모든 장치는 프레임에서 볼 수에 대 한 수 있도록 중심된 위치에 카메라를 배치 합니다. 앵커는 삼각대 또는 비 계에 카메라 테스트 기간 동안 이동 하지 않습니다. 가능한 테스트 기구의 가장자리와 평행에 가깝게 비디오 프레임의 가장자리 유지. 반드시 같은 인사는 모든 테스트 완료 객실은 온도 조절 시스템 환. 테스트 룸에 최소한의 변경 과정을 통해 모든 동물에 대 한 같은 공간을 사용 합니다. 시리얼 이나 바나나 칩 동작 테스트를 완료 하는 데 동물을 장려 좋은 보상을 확인 합니다.

<table><tbody><tr><td>Sprague Dawley rats, male, 201-225 g</td><td>Charles River</td><td>CD</td><td></td></tr><tr><td>Webcam HD Pro c920</td><td>Logitec</td><td>960-000764</td><td></td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Matalb 2017a, Computer Vision System Toolbox</td><td>Mathworks</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Open field grid test</td><td>Made in-house at Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Ladder test</td><td>Made in-house at Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr></tbody></table>

a novel single animal motor function tracking system using simple, readily available software

우리는 최근에 즉각적이 고 지속적인 모터 적자 결과 쥐의 모터 corteces intracortical microelectrodes 이식 증명 하고있다. 총 모터 기능을 측정 하는 오픈 필드 그리드 테스트 및 정밀한 모터 기능을 측정 하는 사다리 테스트 통해 모터 장애 정량 수동으로 했다. 여기, 우리가 우리의 사용자 정의 Capadona 행동 비디오 분석 시스템을 사용 하 여 비디오 기록 테스트의 자동화 된 정량화에 대 한 기술 토론: 그리드와 사다리 테스트, 또는 BVAS. 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 활용 ( 테이블의 자료를 참조),이 프로그램 오픈 필드 눈금에 사다리 테스트 단일 동물의 추적에 대 한 수 있습니다. 필드 눈금, 추적 코드 임계값 강도 대 한 비디오, 그리드 테스트의 3 분 기간 동안 쥐의 위치를 추적 열고 경로 분석. 그것은 다음 계산 하 고 주행 한 총 거리, 최대 속도 달성, 왼쪽 및 오른 회전 수 및 쥐로 그리드 라인의 총 수에 대 한 측정을 반환 합니다. 사다리 추적, 코드 다시 임계값, 사다리에 걸쳐 쥐의 움직임을 추적 하는 강도 대 한 비디오 및 반환 계산된 측정 사다리를 건너 쥐 걸린 시간을 포함 하 여, 발 수의 비행기 아래 발생 전표는 사다리 가로 대, 그리고 침체 또는 반전으로 인 한 실패의 부각. 우리는 여기에 개발 된 BVAS 많은 부상 또는 질병 모델을 포함 하는 응용 프로그램의 다양 한 모터 기능 분석을 위해 채택 될 수 있다 구상.

여기에 제시 된 방법에 따라 쥐 오픈 필드 눈금을 완료 하 고 사다리 테스트 주당 2 배. BVAS를 사용 하 여와 수동으로 중지 시계와 데이터 분석 되었다에 의해 훈련 및 초보자 검토자. 제시 하는 결과 단일 비 이식 제어 동물에서 원시 주간 점수의 평균 8 주 연구 주 "0" 해당 기준선 테스트 하. 참고로이 수술 동물에 대 한 나머지 주 1 주 동안 아무 테스트 했다. 오픈 필드 그리...

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A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

현재의 연구는 쥐에 있는 모터 적자의 정량화를 자동화 목적입니다. 초기 평가 모델 모터 손해는 intracortical microelectrode 주입 모터 피 질에서 평가 합니다. 우리는 개발에 쉽게 적응할 수 있는 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어를 사용 하 여 추적 알고리즘의 사용을 보고 합니다.

소설 동물 모터 기능 추적 간단 하 고 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어를 사용 하 여 시스템

We have recently demonstrated that implanting intracortical microelectrodes in the motor corteces of rats&#160;results in immediate and lasting motor ...

a-novel-single-animal-motor-function-tracking-system-using-simple

Research

JoVE Journal

Behavior

6.5K 조회수.  Louis Stokes Cleveland Department of Veterans Affairs Medical Center. 현재의 연구는 쥐에 있는 모터 적자의 정량화를 자동화 목적입니다. 초기 평가 모델 모터 손해는 intracortical microelectrode 주입 모터 피 질에서 평가 합니다. 우리는 개발에 쉽게 적응할 수 있는 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어를 사용 하 여 추적 알고리즘의 사용을 보고 합니다.

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Mouse Short- and Long-term Locomotor Activity Analyzed by Video Tracking Software

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice and other rodents. Improvements in video tracking software (VTS) have allowed it to be coupled to LMA testing, dramatically improving specificity and sensitivity when compared to the line crossings method with manual scoring. In addition, VTS enables high-throughput experimentation. While similar to automated video tracking used for the open field test (OFT), LMA testing is unique in that it allows mice to remain in their home cage and does not utilize the anxiogenic stimulus of bright lighting during the active phase of the light-dark cycle. Traditionally, LMA has been used for short periods of time (mins), while longer movement studies (hrs-days) have often used implanted transmitters and biotelemetry. With the option of real-time tracking, long-, like short-term LMA testing, can now be conducted using videography. Long-term LMA testing requires a specialized, but easily constructed, cage so that food and water (which is usually positioned on the cage top) does not obstruct videography. Importantly, videography and VTS allows for the quantification of parameters, such as path of mouse movement, that are difficult or unfeasible to measure with line crossing and/or biotelemetry. In sum, LMA testing coupled to VTS affords a more complete description of mouse movement and the ability to examine locomotion over an extended period of time.

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice. Coupling of video tracking software (VTS) and LMA allows for the improvement of specificity and sensitivity, especially when compared with the manual, line crossing method of LMA analysis. Additionally VTS allows long-term tracking of mouse LMA.

마우스의 단기 및 장기 전위의 활동은 영상 추적 소프트웨어에 의해 분석

Locomotor  activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice  and other rodents. Improvements in video tracking software ...

연구

행동분석학

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that involves finger-pressing movements while sitting, the modified SRT task requires participants to step with both feet while maintaining a standing posture. This stepping task necessitates whole body actions that impose postural challenges. The foot-stepping task complements the classic SRT task in several ways. The foot-stepping SRT task is a better proxy for the daily activities that require ongoing postural control, and thus may help us better understand sequence learning in real-life situations. In addition, response time serves as an indicator of sequence learning in the classic SRT task, but it is unclear whether response time, reaction time (RT) representing mental process, or movement time (MT) reflecting the movement itself, is a key player in motor sequence learning. The foot-stepping SRT task allows researchers to disentangle response time into RT and MT, which may clarify how motor planning and movement execution are involved in sequence learning. Lastly, postural control and cognition are interactively related, but little is known about how postural control interacts with learning motor sequences. With a motion capture system, the movement of the whole body (e.g., the center of mass (COM)) can be recorded. Such measures allow us to reveal the dynamic processes underlying discrete responses measured by RT and MT, and may aid in elucidating the relationship between postural control and the explicit and implicit processes involved in sequence learning. Details of the experimental set-up, procedure, and data processing are described. The representative data are adopted from one of our previous studies. Results are related to response time, RT, and MT, as well as the relationship between the anticipatory postural response and the explicit processes involved in implicit motor sequence learning.

We introduce the foot-stepping serial reaction time (SRT) task. This modified SRT task, complementing the classic SRT task that involves only finger-pressing movement, better approximates daily sequenced activities and allows researchers to study the dynamic processes underlying discrete response measures and disentangle the explicit process operating in implicit sequence learning.

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

3D Kinematic Gait Analysis for Preclinical Studies in Rodents

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of complex algorithms and mathematical modeling that accompany 3D data collection and analysis procedures. This work provides a simple, user-friendly, step-by-step detailed methodology for 3D kinematic gait analysis during treadmill locomotion in healthy and neurotraumatic rats using a six-camera motion capture system. Also provided are details on 1) calibration of the system in an experimental set-up customized for quadrupedal locomotion, 2) data collection for treadmill locomotion in adult rats using markers positioned on all four limbs, 3) options available for video tracking and processing, and 4) basic 3D kinematic data generation and visualization and quantification of data using the built-in data collection software. Finally, it is suggested that the utility of this motion capture system be expanded to studying a variety of motor behaviors before and after neurotrauma.

Presented here is a protocol to collect and analyze three-dimensional kinematics of quadrupedal locomotion in rodents for preclinical studies.

설치류의 전임상 연구를 위한 3D 운동걸음걸이 분석

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of ...

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. Several automated versions of skilled reaching have been developed recently. Here, we describe a version that automatically presents pellets to rats while recording high-definition video from multiple angles at high frame rates (300 fps). The paw and individual digits are tracked with DeepLabCut, a machine learning algorithm for markerless pose estimation. This system can also be synchronized with physiological recordings, or be used to trigger physiologic interventions (e.g., electrical or optical stimulation).

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. We describe an automated version of skilled reaching with motion tracking and three-dimensional reconstruction of reach trajectories.

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the ...

A System for Tracking the Dynamics of Social Preference Behavior in Small Rodents

Exploring the neurobiological mechanisms of social behavior requires behavioral tests that can be applied to animal models in an unbiased and observer-independent manner. Since the beginning of the millennium, the three-chamber test has been widely used as a standard paradigm to evaluate sociability (social preference) and social novelty preference in small rodents. However, this test suffers from multiple limitations, including its dependence on spatial navigation and negligence of behavioral dynamics. Presented and validated here is a novel experimental system that offers an alternative to the three-chamber test, while also solving some of its caveats. The system requires a simple and affordable experimental apparatus and publicly available open-source analysis system, which automatically measures and analyzes multiple behavioral parameters at individual and population levels. It allows detailed analysis of the behavioral dynamics of small rodents during any social discrimination test. We demonstrate the efficiency of the system in analyzing the dynamics of social behavior during the social preference and social novelty preference tests as performed by adult male mice and rats. Moreover, we validate the ability of the system to reveal modified dynamics of social behavior in rodents following manipulations such as whisker trimming. Thus, the system allows for rigorous investigation of social behavior and dynamics in small rodent models and supports more accurate comparisons between strains, conditions, and treatments.

Described here is a novel automated experimental system that offers an alternative to the three-chamber test and also solves several caveats. This system supplies multiple behavioral parameters that enable rigorous analysis of small rodent behavioral dynamics during the social preference and social novelty preference tests.

작은 설치류에서 사회적 선호 행동의 역학을 추적하기위한 시스템

Exploring the neurobiological mechanisms of social behavior requires behavioral tests that can be applied to animal models in an unbiased and ...

Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on the triggering of lever and nose-poke sensors present inside the chambers. While this provides a detailed view of when and how animals perform certain responses, it cannot be used to evaluate behaviors that do not trigger any sensors. As such, assessing how animals position themselves and move inside the chamber is rarely possible. To obtain this information, researchers generally have to record and analyze videos. Manufacturers of operant conditioning chambers can typically supply their customers with high-quality camera setups. However, these can be very costly and do not necessarily fit chambers from other manufacturers or other behavioral test setups. The current protocol describes how to build an inexpensive and versatile video camera using hobby electronics components. It further describes how to use the image analysis software package DeepLabCut to track the status of a strong light signal, as well as the position of a rat, in videos gathered from an operant conditioning chamber. The former is a great aid when selecting short segments of interest in videos that cover entire test sessions, and the latter enables analysis of parameters that cannot be obtained from the data logs produced by the operant chambers.

This protocol describes how to build a small and versatile video camera, and how to use videos obtained from it to train a neural network to track the position of an animal inside operant conditioning chambers. This is a valuable complement to standard analyses of data logs obtained from operant conditioning tests.

다재다능한 수제 비디오 카메라와 DeepLabCut을 사용하여 오페라 컨디셔닝 챔버에서 쥐 추적

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on ...

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and diverse behavioral features. Identifying behavioral deficiency in animal models is a crucial measure of disease severity, for example, in neurodegenerative diseases where patients often experience impairments in motor function. However, with the availability of various systems to track and assess motor deficits in fly models, such as drug-treated or transgenic individuals, an economical and user-friendly system for precise evaluation from multiple angles is still lacking. A method based on the AnimalTracker application programming interface (API) is developed here, which is compatible with the Fiji image processing program, to systematically evaluate the movement activities of both adult and larval individuals from recorded video, thus allowing for the analysis of their tracking behavior. This method requires only a high-definition camera and a computer peripheral hardware integration to record and analyze behavior, making it an affordable and effective approach for screening fly models with transgenic or environmental behavioral deficiencies. Examples of behavioral tests using pharmacologically treated flies are given to show how the techniques can detect behavioral changes in both adult flies and larvae in a highly repeatable manner.

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

The present protocol assesses the locomotor activity of Drosophila by tracking and analyzing the movement of flies in a hand-made arena using open-source software Fiji, compatible with plugins to segment pixels of each frame based on high-definition video recording to calculate parameters of speed, distance, etc.

초파리에서 운동 활동을 분석하는 간단한 기술

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and ...

FIM Imaging and FIMtrack: Two New Tools Allowing High-throughput and Cost Effective Locomotion Analysis

The analysis of neuronal network function requires a reliable measurement of behavioral traits. Since the behavior of freely moving animals is variable to a certain degree, many animals have to be analyzed, to obtain statistically significant data. This in turn requires a computer assisted automated quantification of locomotion patterns. To obtain high contrast images of almost translucent and small moving objects, a novel imaging technique based on frustrated total internal reflection called FIM was developed. In this setup, animals are only illuminated with infrared light at the very specific position of contact with the underlying crawling surface. This methodology results in very high contrast images. Subsequently, these high contrast images are processed using established contour tracking algorithms. Based on this, we developed the FIMTrack software, which serves to extract a number of features needed to quantitatively describe a large variety of locomotion characteristics. During the development of this software package, we focused our efforts on an open source architecture allowing the easy addition of further modules. The program operates platform independent and is accompanied by an intuitive GUI guiding the user through data analysis. All locomotion parameter values are given in form of csv files allowing further data analyses. In addition, a Results Viewer integrated into the tracking software provides the opportunity to interactively review and adjust the output, as might be needed during stimulus integration. The power of FIM and FIMTrack is demonstrated by studying the locomotion of Drosophila larvae.

FIM is a novel, cost effective imaging system designed to track small moving objects such as C. elegans, planaria or Drosophila larvae. The accompanying FIMTrack program is designed to deliver fast and efficient data analysis. Together, these tools allow high-throughput analysis of behavioral traits.

FIM 이미징 및 FIMtrack : 높은 처리량 및 비용 효율적인 로코 분석을 허용하는 두 가지 새로운 도구

The analysis of neuronal network function requires a reliable measurement of behavioral traits. Since the behavior of freely moving animals is variable to ...

신경과학

In Vivo Wireless Optogenetic Control of Skilled Motor Behavior

Fine motor skills are essential in everyday life and can be compromised in several nervous system disorders. The acquisition and performance of these tasks require sensory-motor integration and involve precise control of bilateral brain circuits. Implementing unimanual behavioral paradigms in animal models will improve the understanding of the contribution of brain structures, like the striatum, to complex motor behavior as it allows manipulation and recording of neural activity of specific nuclei in control conditions and disease during the performance of the task. 
Since its creation, optogenetics has been a dominant tool for interrogating the brain by enabling selective and targeted activation or inhibition of neuronal populations. The combination of optogenetics with behavioral assays sheds light on the underlying mechanisms of specific brain functions. Wireless head-mounted systems with miniaturized light-emitting diodes (LEDs) allow remote optogenetic control in an entirely free-moving animal. This avoids the limitations of a wired system being less restrictive for animals' behavior without compromising light emission efficiency. The current protocol combines a wireless optogenetics approach with high-speed videography in a unimanual dexterity task to dissect the contribution of specific neuronal populations to fine motor behavior.

In Vivo Wireless Optogenetic Control of Skilled Motor Behavior

The present protocol describes how to use wireless optogenetics combined with high-speed videography in a single pellet reach-to-grasp task to characterize the neural circuits involved in the performance of skilled motor behavior in freely moving mice.

생체 내 숙련 된 운동 행동의 무선 광유전학 제어

Fine motor skills are essential in everyday life and can be compromised in several nervous system disorders. The acquisition and performance of these ...

A Flexible Platform for Monitoring Cerebellum-Dependent Sensory Associative Learning

Climbing fiber inputs to Purkinje cells provide instructive signals critical for cerebellum-dependent associative learning. Studying these signals in head-fixed mice facilitates the use of imaging, electrophysiological, and optogenetic methods. Here, a low-cost behavioral platform (~$1000) was developed that allows tracking of associative learning in head-fixed mice that locomote freely on a running wheel. The platform incorporates two common associative learning paradigms: eyeblink conditioning and delayed tactile startle conditioning. Behavior is tracked using a camera and the wheel movement by a detector. We describe the components and setup and provide a detailed protocol for training and data analysis. This platform allows the incorporation of optogenetic stimulation and fluorescence imaging. The design allows a single host computer to control multiple platforms for training multiple animals simultaneously.

We have developed a single platform to track animal behavior during two climbing fiber-dependent associative learning tasks. The low-cost design allows integration with optogenetic or imaging experiments directed towards climbing fiber-associated cerebellar activity.

소뇌 의존적 감각 연관 학습을 모니터링하기 위한 유연한 플랫폼

Climbing fiber inputs to Purkinje cells provide instructive signals critical for cerebellum-dependent associative learning. Studying these signals in ...