Эта система виртуальной реальности с открытым исходным кодом является важным инструментом для изучения пространственного обучения в мозге, поскольку она позволяет исследователям представлять последовательный набор пространственных стимулов мыши с ограниченной головой, используя простую модульную электронную установку. Преимущество этой системы заключается в том, что она недорогая, простая в настройке, компактная и модульная, что позволяет создавать несколько поведенческих установок для обучения и интеграции с существующими поведенческими установками с ограничением головы. Эта система идеально подходит для измерения пространственного обучения и мышей с ограниченной головой, однако она в равной степени способна предоставлять визуальные среды виртуальной реальности для экспериментов на других видах и препаратах, включая психофизику человека и нейровизуализацию.
Продемонстрируют эту процедуру Карла Диас и Ханна Чанг, научные сотрудники нашей лаборатории. Для начала подсоедините провода между компонентом поворотного энкодера и поворотным ESP32. Поворотные энкодеры обычно имеют четыре провода: положительный, GND, A и B. Подключите их через перемычки к контактам ESP32, 3 0,3 В, GND 25 и 26.
Подключите последовательные провода RX/TX между поворотным ESP32 и поведением ESP32. Выполните простое двухпроводное соединение между поворотным ESP32, Serial0 RX/TX и портом Serial2 поведения ESP32. Подключите последовательные провода RX/TX между поворотным ESP32 и одноплатным компьютером GPIO или прямым USB-соединением.
Выполните двухпроводное соединение между контактами GPIO одноплатного компьютера, 14, 15, RX / TX и поворотными контактами ESP32, Serial2, TX / RX 1716. Затем подключите поворотный USB-накопитель ESP32 к USB-порту одноплатного компьютера, чтобы загрузить исходный код поворотного энкодера. Подключите жидкостный электромагнитный клапан на 12 вольт к выходу ULN2803 IC в крайнем левом углу небольшой печатной платы OMW, подключите порт лизи к сенсорному входу ESP32.
Подключите USB к USB-порту одноплатного компьютера, чтобы загрузить новые программы в поведение ESP32 для различных экспериментальных парадигм и захватить данные о поведении с помощью прилагаемого эскиза обработки. Затем подключите настенный адаптер постоянного тока 12 В к разъему 2.1-миллиметрового цилиндрического разъема на небольшой печатной плате ESP32 OMW, чтобы обеспечить питание электромагнитного клапана вознаграждения. Подключите двухвыходной HDMI одноплатного компьютера к порту HDMI проектора.
Это перенесет графическую программную среду, визуализированную графическим процессором одноплатного компьютера, на проекционный экран. Откройте окно терминала в одноплатном компьютере и перейдите в папку Hall Pass VR. Запустите указанный графический пользовательский интерфейс виртуальной реальности или VR или графический интерфейс, чтобы открыть окно графического интерфейса.
Выберите и добавьте четыре элемента из списка для каждого из трех шаблонов вдоль дорожки, а затем нажмите «Создать». Выберите «Изображения пола и потолка» в раскрывающемся меню и установите длину дорожки равной двум метрам для этого примера кода. При желании назовите этот шаблон.
Нажмите кнопку «Пуск» и дождитесь запуска окна VR, прежде чем нажимать в другом месте. Графическая программная среда появится на втором экране. Запустите эскиз обработки, чтобы получить и отобразить перемещение поведенческих данных.
Откройте указанную команду в среде IDE обработки. Измените животное на числовую переменную мыши и установите минуты сеанса, равные продолжительности поведенческого сеанса в минутах. Нажмите кнопку «Выполнить» в среде IDE обработки.
Проверьте окно графика обработки, которое должно отображать текущее положение мыши на виртуальной линейной трассе, когда колесо вращается вместе с зонами вознаграждений и беговыми гистограммами облизывания, кругов и наград, обновляемыми каждые 30 секунд. Продвигайте беговое колесо вручную, чтобы имитировать работу мыши для тестирования, или используйте тестовую мышь для первоначальной настройки. Нажмите на окно графика и нажмите клавишу Q на клавиатуре, чтобы остановить получение поведенческих данных.
Текстовый файл поведенческих событий и времени, а также изображение финального окна графика в формате PNG сохраняются, когда истекают минуты сеанса или пользователь нажимает клавишу Q, чтобы выйти. Для случайной подделки с неоперантными наградами запустите графическую программную программу с графическим интерфейсом с путем произвольных визуальных элементов. Затем загрузите программу поведения в поведение ESP32 с несколькими неоперантными наградами, чтобы заставить мышь бегать и лизать.
Аккуратно поместите мышь в аппарат фиксации головы, отрегулируйте носик облизывания в месте, расположенном непосредственно перед ртом мыши, и поместите колесико мыши в центр зоны проекционного экрана. Задайте имя животного в эскизе обработки, а затем нажмите кнопку "Выполнить" в интегрированной среде разработки, чтобы начать получение и построение данных о поведении. Запускайте мышь в течение 20-30 минут, пока мышь не пробежит не менее 20 кругов за сеанс, и облизывайте награды, представленные в случайных местах.
Для случайного кормления с оперантными наградами на чередующихся кругах загрузите программу поведения с чередующимся оперантом, равным единице, и тренируйте мышь, пока она не облизывает как неоперантные, так и оперантные зоны вознаграждения. Для полностью оперантного случайного кормления загрузите программу поведения с четырьмя оперантными случайными зонами вознаграждения и тренируйте мышь, пока она не будет постоянно лизать награды вдоль дорожки. Затем для пространственного обучения запустите графическую программу с траекторией темного коридора с одной визуальной подсказкой в центре.
Затем загрузите поведенческую программу с одной скрытой зоной вознаграждения в поведение ESP32. Позвольте мыши работать в течение 30-минутных сеансов с одной скрытой зоной вознаграждения и одной визуальной подсказкой VR-коридора и захватывать данные во время сеанса, как описано ранее. Загрузите файл данных txt из папки эскиза обработки и проанализируйте поведенческие данные, чтобы наблюдать появление пространственно-селективного облизывания как индикатора пространственного обучения.
Пространственное обучение с использованием графической программной среды показано здесь. Благодаря прогрессивным этапам обучения случайному поиску пищи мыши научились бегать по колесу и последовательно лизать дорожку на низких уровнях, прежде чем их переключили на одно скрытое место вознаграждения, чтобы показать пространственное обучение. В этом исследовании четыре из семи мышей выучили скрытую задачу вознаграждения с помощью одной визуальной подсказки за два-четыре сеанса, о чем свидетельствует их облизывание вблизи зоны вознаграждения с возрастающей избирательностью.
Кроме того, мыши демонстрировали как существенное обучение во время сеанса, так и между сеансами. Пространственные облизывания на круг во второй день показали увеличение облизывания до зоны вознаграждения и уменьшение облизывания в других местах, что указывает на развитие пространственно-специфического упреждающего облизывания. Главное, что нужно помнить при использовании системы, это то, что мыши будут хорошо работать только в том случае, если они усилены и удобны на беговом колесе.
Поэтому вода ограничивает животных соответствующим образом, обращайтесь с ними осторожно и следите за тем, чтобы их положение фиксатора головы было оптимальным для бега во время просмотра проекционного экрана. Исследователь нейробиологии может объединить эту систему виртуальной реальности с открытым исходным кодом с визуализацией in vivo или электрофизиологией для исследования нейронных цепей, лежащих в основе пространственного обучения в мозге. Мы думаем, что простота этой системы виртуальной реальности с открытым исходным кодом позволит исследователям интегрировать систему в различные настройки нейрозаписи.
Точный контроль над пространственными стимулами в среде виртуальной реальности позволит исследователям изучить вклад конкретных нейронных цепей в пространственное обучение.
