Wasabi-Alkol Tat-Koku Etkileşimini İncelemek için Hayvan Davranışsal Değerlendirmesi ve Evrişimli Sinir Ağının Entegrasyonu

Alkollü içeceklerin kokusunu almanın wasabi'nin yanığını hafifletip hafifletemeyeceğini görmek istiyoruz. Bu yüzden, bu tat-koku etkileşimini keşfetmek için hayvan davranışsal çalışmasını ve derin öğrenmeyi içeren bir yöntem geliştirdik. Davranışsal veri toplama için özel kafes tasarımımızı ve sağlam bir derin öğrenme modelini kullanarak, wasabi ve alkolün birlikte tedavisini gösteren görüntülerin% 29'unun wasabi negatif, sıvı pozitif olarak sınıflandırıldığını ve alkolün wasabi'nin etkilerine karşı koyabileceğini düşündürdüğünü bulduk.

Çalışmamız, alkolün wasabi'nin neden olduğu rahatsızlığı neden bastırabileceği sorusunu gündeme getiriyor. Bu etkileşimi yönlendiren altta yatan fizyolojik mekanizmayı anlamak, gelecekteki araştırmaların odak noktası olacaktır. Başlamak için, tuğlaları 54 milimetre yüksekliğe kadar istifleyerek iki opak yan duvar inşa edin.

Akrilik plakaları akrilonitril bütadien stiren bazlı kafese gömün. İki milimetre kalınlığında beş adet 90 milimetre x 50 milimetre şeffaf akrilik plakadan yapılmış bir chows odası hazırlayın. Daha sonra, bir chow giriş plakası olarak şeffaf bir akrilik plaka hazırlayın ve chows haznesine yerleştirin.

Dokuz ila 10 haftalık bir fare modeli kullanarak davranışsal deneyler yaptıktan sonra, tüm akrilik ve akrilonitril bütadien stiren plakalarını sökün. Plakaları en az üç kez ultra saf suyla durulayın. Ve sonra kağıt havlu kullanarak kurulayın.

Ardından, üzerlerine %75 etanol püskürtün ve ardından lens kağıdı ile temizleyin. Son olarak, en az 15 dakika kurumaya bırakın. Şimdi, fareleri tartın ve davranışsal deneyin her tekrarından önce vücut ağırlıklarını kaydedin.

Wasabi ve fıstık ezmesi karışımı hazırlamak için bir gram ticari wasabi ve 4,5 gram fıstık ezmesi tartın. Bunları sıkıştırılmış bir plastik torba içinde karıştırın. Yemek giriş plakasına iki adet 0,5 gramlık fıstık ezmesi macunu veya wasabi ve fıstık ezmesi karışımı tartın ve sağlayın.

Hazırlanan chow giriş plakasını chows haznesine yerleştirin. Ardından, eşzamanlı solumayı kolaylaştırmak için altındaki oluğu saf su veya likör olmak üzere 30 mililitre sıvı ile doldurun. Her terminalde bulunan telefon standlarına yerleştirilmiş iki akıllı telefondaki kameraları kullanarak kayda başlayın.

İki eğitimli fare kumu arkadaşını, tasarlanan hayvan davranışsal çalışma platformuna üstten dikkatlice yerleştirin ve kafesi hemen üst plaka ile sabitleyin. Başlamak için, özel olarak tasarlanmış bir kafeste likör koklarken wasabi kaynaklı nosisepsiyon deneyimi sırasında farelerin davranışlarını kaydedin. Sağlanan Step1_ExtractingAndSavingVideoFrameImages adlı Jupyter Notebook'u kullanma.

ipynb, model eğitimi için bir veri kümesi oluşturmak üzere toplanan video kliplerden bir dizi video karesi görüntüsünü dışa aktarın. Görüntüleri yalnızca sağlanan macunu tüketen en az bir fare ile seçin. Veri artırma gerçekleştirmek için Jupyter Notebook'ta sağlanan Step2_DataAugmentation adlı betiği uygulayın.

IPYNB oluşturulan görüntüleri yatay olarak çevirmek için. Harici bağımsız CNN modeli doğrulaması için her saniye çoğaltmasından görüntü verilerini ayırın. Dahili model eğitimi ve testi için her birinci ve üçüncü çoğaltmadan elde edilen görüntüleri kullanın.

CNN modellemede kullanılan görüntü verilerini önceden işlemek için betiği Step3_CNNmodeling_TrainTest adlı Jupyter Notebook'ta çalıştırın. Görüntü yeniden boyutlandırma, siyah renk dönüştürme ve görüntü sinyali normalleştirme dahil olmak üzere IPYNB. Eğitim materyallerini dahili eğitim ve test veri kümelerine sekize iki şeklinde rastgele bölün.

Ardından, CNN mimarisini başlatın. İncelenecek senaryo sayısına göre CNN çıktılarının sayısını tasarlayın. CNN mimarisi oluşturmak için en uygun hiper parametre kombinasyonunu benimseyin.

Ardından, sağlanan Jupyter Notebooks Step4_CNNmodel_ExternalValOriginal açın. ipynb ve Step5_CNNmodel_ExternalValFlipped.ipynb. Hayvan davranış deneyinin ikinci tekrarından bağımsız görüntüleri kullanarak elde edilen modeli doğrulayın.

Jupyter Notebook Step6_CNNmodel_Application.ipynb kullanarak deney grubundan oluşturulan video çerçevesi görüntülerini sınıflandırmak için elde edilen ve doğrulanan modeli dağıtın. MGS skoru, wasabi ve fıstık ezmesi karışımı verilen farelerde, sadece fıstık ezmesi verilenlere kıyasla önemli ölçüde artmıştır. MGS skoru, kontrol grubu ile alkol buharına maruz kalan fareler arasında anlamlı bir fark göstermedi.

Wasabi ve fıstık ezmesi ile sağlanan farelerin MGS skoru, alkol buharına maruz kaldıklarında maruz kalmayanlara kıyasla önemli ölçüde azalmıştır.