Name: contextual and cued fear conditioning test using a video analyzing system in mice
Uploaded: 2014-03-01T15:45:00
Duration: 19 min 32 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice at JoVE.com

여기에 표시된 데이터 중 일부는 정신 건강의 미국 국립 연구소에서 박사 재클린 N. 크롤리의 연구실에서 얻은 우리는 우리가 종이에 데이터를 표시 할 수 있도록 그녀에게 감사의 말씀을 전합니다. 우리는 또한 행동 분석을위한 ImageFZ 프로그램 개발에 그의 도움을 카즈오 나카니시 감사합니다. 이 연구에 의해 지원되었다 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 (B)에 대한 (21300121), 그랜트 -에 - 보조 과학 연구 혁신 분야 교육부 (종합 뇌 과학 네트워크), 과학, 스포츠와 문화, 일본에 , 뉴로 인포 마 틱스 일본 센터 (NIJC), 일본 과학 기술 진흥기구 (JST)의 CREST에서 교부금에서 부여합니다.

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	<li>Crawley, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> What's wrong with my mouse: behavioral phenotyping of transgenic and knockout mice. , (2007).</li><li>Fanselow, M. S., Poulos, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+neuroscience+of+mammalian+associative+learning.">The neuroscience of mammalian associative learning.</a> Annu. Rev. Psychol. 56, 207-234 (2005).</li><li>LeDoux, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emotion+circuits+in+the+brain.">Emotion circuits in the brain.</a> Annu. Rev. 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Sci. 1086, 144-159 (2006).</li><li>Takao, K., Yamasaki, N., Miyakawa, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+brain-behavior+phenotypying+of+genetically-engineered+mice+on+research+of+neuropsychiatric+disorders.">Impact of brain-behavior phenotypying of genetically-engineered mice on research of neuropsychiatric disorders.</a> Neurosci. Res. 58, 124-132 (2007).</li></ol>

우리는이 책과 관련된 관심의 알려진 충돌이없는 및 그 결과에 영향을 수있는이 작품에 대한 상당한 재정 지원이 없었다 있는지 확인합니다.

문맥 및 큐 공포 조건화 시험 학습 및 기억을 평가하기 위해 가장 널리 사용되는 패러다임의 하나이다. 이 테스트는 연결이 컨텍스트 및 / 또는 조건 자극 (청각 신호)와 혐오 자극 (전기 footshock) 사이에하는 파블로프의 조건 반사 조절의 한 형태이다. 컨텍스트 또는 큐 중 하나에 직면했을 때 컨텍스트 / 청각 신호 및 footshock의 단 한 번의 페어링 한 후, 마우스는 오래 지속 동결을 나타낸다. 이 시험에서, 냉동 동작은 공포 메모리의 인덱스로서 사용된다. 약물 및 병변 연구는 기억 형성, 통합 및 검색이 같은 편도체, 해마와 전두엽 피질 3,33-35 등 여러 뇌 영역에 의해 조절되는 것으로 밝혀졌다. 또, 분자 유전학 연구는 특정 유전자 및 유전자 조작 마우스 (36)를 사용하여 이들 뇌 영역의 학습과 기억에 관여 분자의 역할을 증명하고있다. 따라서,이 테스트는 간결체 한자입니다전자 및 신경 생물학 기초 기본 공포의 학습과 기억을 탐험하는 데 유용합니다. 이 영화의 문서에서는, 우리는 이해하고 쉽게 시험을 수행 할 수있는 자세한 정보 실험자를 제공하는 우리의 프로토콜을 소개했다. 정지 동작은 인간 실험자에 의해 직접 관찰을 통해 정량 하였다. 잘 훈련 된 실험은 관측을 통해 안정적이고 믿을 수있는 결과를 얻을 것으로 예상된다. 그러나,이 방법은 관찰 방법의 차이, 관찰자​​의 편견, 간단한 정량 실수와 같은 잠재적 인 문제, 어려운 직접 독립 실험자 및 다른 실험실에서 결과를 비교하기 위해 제작을 포함한다. 자동화 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템은 또한 26,30-32 사용되었다. 그러나,이 시스템은 동결 행동을 측정하는 잠재적 인 문제를 제공합니다. 때문에 센서 배열,이 시스템은 typica 것 작은 머리의 움직임을 감지하지 못할 수 있습니다베드로 인간의 관찰을 통해 &#39;활성&#39;으로 채점. 또한, 동결시 떨림은 동물 정지, photobeam 간헐적 중단이 떨림의 결과로 관찰 할 때 때문에 비 동결로 간주 될 수 있습니다. 다른 방법으로, 자동화 된 이미지 및 비디오 분석 시스템은 17-20,37,38을 개발되었다. Anagnostaras 등. (37)는 좋은 유효성이 잘 17,20,37-38 냉동 점수 이미지 분석 소프트웨어 프로그램과 몇 가지 시스템을 설명했다. 그러나, 이들 시스템 및 분석 프로그램의 대부분은 상업적 공급자로부터 얻어 질 필요가 전형적 비싸다. 우리는 냉동 행동 분석 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 개발하고,이 프로그램을 무료 소프트웨어 프로그램으로 분포한다. ImageFZ 픽셀의 보디 (입자)로 마우스를 검출하고, 양에 따라 &#39;동결&#39;또는 &#39;비 - 냉동&#39;미묘한 마우스 움직임을 판별연속 된 이미지의 각 쌍의 입자 사이에 겹치지 않는 영역의 영역입니다. 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 프로그램을 이용한 측정과 일치 또는 다른 방법을 사용하여 얻은 것보다 더 정확하다. 따라서, ImageFZ 프로그램이 자동 인간 관찰자가 정의 된 기준을 사용하여 동결로 판단하는 동작을 측정한다. 또, ImageFZ 프로그램 거리는 이전, 도중 (cm)를 여행하고, footshock 노출 후, 냉동 동작의 충격 감도 및 분석의 평가를 용이하게 계산한다. 방법 론적 차이는 실험실 사이에 존재한다. 이러한 차이는 실험실간에 데이터를 비교하는 어려움에 다른 실험실에서 결과를 복제 될 수 있습니다. 보다 안정된 및 비교 데이터를 얻기 위해서는, 시험 프로토콜보기 극력을 표준화하는 것이 필요하다. ImageFZ 가진 분석 시스템에 기여할 수있는 테스트 절차의 자동화, 리드프로토콜의 표준화는 실험실에서 사용할. 냉동 동작을 분석 할 때 여러 가지 행동 반응이 고려되어야한다. 동물 두려운 상황에 직면 할 때 첫째, 그들은 대신에 39을 동결 도망 수 있습니다. 달아나는 공포 반응 중 하나이며, 그 발생은 공포의 기억을 과소 평가로 이어질 것입니다. 둘째, 냉동은 일반적인 활동 수준에 따라 달라질 수 있습니다, 실험 및 제어 생쥐의 활동 수준을 조사 할 필요가있다. M1 무스 카린 성 아세틸 콜린 수용체 결핍 마우스는 야생형 마우스에 비해 냉동의 감소 된 수준을 보였다 비록 예를 들어, 다양한 행동 검사 결과가 아닌 자신의 기억 손상 (18)의 그들의 과다 표현형에 기인 할 수 있다는 것을 나타냈다. ImageFZ는 주제에 의해 이동 한 거리 (cm)를 계산한다. 데이터는 차이가 과목 사이의 일반적인 활동 수준에 존재하는지 여부를 검사 할 수 있습니다. 에서 그룹의 차이가있는 경우거리는 문제에 대한 하나의 가능한 접근은 거리가 기준선 활동으로 훈련의 제 2 분 동안 여행을 고려하고 동안 기준선 + 활동 중에 / (활성 (억제 비율 = (활성 테스트 중에) 억제 비를 사용하는, 여행 공포 17,40의 보조 인덱스로 테스트)). 마지막으로, 전기 footshock에 대한 반응성의 변화를 유도 통증 민감도에 차이가있는 경우, 냉동 행동의 변화가 발생할 수 있습니다. ImageFZ는 거리가 footshock 감도의 지표로 이용 될 수있다 (6 초)의 노출 된 후 2 초 2 초 footshock의 노출, 전에 2 초에서 자세히 (CM)를 여행 계산합니다. 영상 분석 시스템은 블랙 아구 티 백 변종,의 냉동 동작을 측정하고, 갈색 생쥐를 희석하기 위해 개발되었다. ImageFZ (그림 1B 참조) 흰색 쥐를 검사하는 검은 바닥 트레이와 검은 색 격자를 사용합니다. 블랙 그리드는 시험편 만든다<html> 아군 코팅 블랙 페인트로 금속 가공 및 통상적으로 블랙 마우스에 사용되는 noncoated 금속 격자, 유사한 전기 전도성이있다. ImageFZ 또한 프로그램 매개 변수의 조정을 통해 쥐와 다른 설치류에 냉동 동작을 분석합니다. ImageFZ의 현재 버전에서, 피사체의 동작은 냉동을 분석하는 상부 벽에서의 비디오 카메라를 사용하여 기록된다. ImageFZ는 이미지가 챔버의 측면에서 캡처하는 셋업도 사용할 수 있습니다. 또, ImageFZ 4 장치의 최대를 제어한다. 이 기능은 시간을 절약하고, 각 피사체의 실행 시간 및 동작에 대한 시험의 순서의 차이로부터 전위의 영향을 감소 연구원 동시에 4 생쥐를 조사 할 수있다. 따라서 ImageFZ는 시험 절차 및 냉동 거동 분석을 단순화하고,이 프로그램은 덜 노동 및 행동 실험 학습없이 테스트를 용이하게한다. 미야가와 실험실에서 e_content &quot;&gt;, 우리는 학습과 기억에 특정 유전자의 효과를 설명하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험에서 유전자 조작 생쥐와 야생형 제어 마우스의 110 개 이상의 변종을 평가했다 41-42 우리는 5,000 개 이상의 마우스에 대한 원시 데이터의 큰 세트를 얻은 발표 된 연구의 기사 4-16에 사용 된 원시 데이터를 공공 데이터베이스 (URL과 &#39;마우스 표현형 데이터베이스&#39;에 포함되어 있습니다.. HTTP : / / www.mouse-phenotype.org/). 본 영화 기사는 우리의 실험 절차의 세부 사항에 관한 자세한 정보를 제공하고, 테스트 상황에 대한 이해를 촉진한다.

상황과 큐 공포 조건화 시험은 설치류 1-3 연관 학습 공포와 메모리를 평가하는 데 사용되는 행동 패러다임이다. 이 테스트는 널리 유전자 녹아웃 마우스 1,4-16 공포의 학습과 기억의 신경 생물학적 메커니즘을 이해하는 데 사용되었습니다. 호흡 제외한 완전한 부동성으로 정의 냉동 동작이, 두려운 상황 일반적인 반응이다. 동물 전기 footshock와 청각 신호의 페어링에 노출 된 후이 행동 패러다임에서, 그들은 연관 공포의 학습과 기억의 지표로 측정 동결 동작을 표시하여 두려움을 생산하는 자극에 반응한다. 이 테스트는 덜 정교한 장비, 조사에 의하여 더 적은 물리적 노력, 그리고 다른 학습과 기억 작업보다 마우스의 경우 더 적은 교육 시간이 필요합니다, 그것은 일반적으로 2 일 동안 5 ~ 10 분 / 일 마우스 당이 필요합니다. 시험 절차는 SI이지만엠플과은 수행 할 수있는 약간의 시간을 필요로 수사관주의 깊게 관찰하고 마우스 동작을 측정해야하므로, 여러 가지 자동 측정 시스템은 행동 분석 17-20을 수행하기 위해 개발되었습니다. 우리 ImageFZ 소프트웨어 프로그램 개발 우리 영상 분석 시스템은 우리가 쉽게 동결 동작을 분석하고, 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수있다. 이 문서는 우리의 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 ImageFZ 소프트웨어 프로그램을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="701">
	<tbody>
		<tr>
			<td>&#160;ImageFZ&#160; program</td>
			<td>Developed by Tsuyoshi Miyakawa</td>
			<td></td>
			<td>&#160;This program is available through O&#39;Hara &#38; Co., Tokyo, Japan and for free download at http://www.mouse-phenotype.org/. This software runs on 32-bit Windows XP/Vista/7.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Conditioning chamber</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>CL-3002L</td>
			<td>For mouse.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cued test chamber</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>CLT-3002L</td>
			<td>For mouse.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Interface</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>CL-1040</td>
			<td>The interface includes a white noise/tone generator, which can be controlled by ImageFZ program.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Scrambled shock generator</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>SGA-2040</td>
			<td>The shock generator can be controlled by ImageFZ program.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Shock grid tester (ammeter)</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>SG-T</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>USB video capture device</td>
			<td>XLR8</td>
			<td>USB2IVOSX</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Quad image splitter</td>
			<td>Wireless Tsukamoto Co., Ltd., Japan</td>
			<td>400AS</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Soundproof room</td>
			<td>O&#39;Hara &#38; co., Japan</td>
			<td>CL-4210</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Freeze Monitor</td>
			<td>San Diego Instruments, Inc., CA, USA</td>
			<td></td>
			<td>16 x 16 photbeam array&#160; ( 2.5 cm spacing)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

contextual and cued fear conditioning test using a video analyzing system in mice

상황과 큐 공포 조건화 시험 학습과 환경 단서와 혐오의 경험 사이의 연관을 기억하는 쥐의 능력을 평가하는 행동 검사 중 하나입니다. 이 시험에서 마우스는 조절 실에 배치됩니다 및 조건 자극 (청각 신호)의 페어링과 혐오 무조건 자극 (전기 footshock를) 제공됩니다. 지연 시간 후, 마우스는 동일한 조화 챔버 및 청각 신호의 프리젠 테이션이 다르게 형성 챔버에 노출된다. 시험 중에 동작을 정지하기는 공포 기억의 지표로 측정된다. 자동으로 동작을 분석하기 위해, 우리는 http://www.mouse-phenotype.org/에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다 ImageFZ 응용 소프트웨어 프로그램을 사용하여 비디오 분석 시스템을 개발했습니다. 여기에, 우리의 프로토콜의 세부 사항을 보여주고, 우리는 상황에 대한 우리의 절차를 설명하고 ImageFZ의 SYST를 사용 C57BL/6J 마우스의 공​​포 조건화 시험을 보이기엠. 또한, 우리가 우리의 프로토콜 및 인간 관찰자에 의해 득점이 함께 ImageFZ 시스템 또는 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템에 의해 측정 된 냉동 시간을 비교하여 영상 분석 시스템의 성능을 검증. 우리의 대표적인 결과에 나타낸 바와 같이, ImageFZ 의해 얻어진 데이터는 ImageFZ 시스템을 사용하여 동작 분석은 신뢰성이 높은 것을 나타내는, 인간 관측자에 의해 분석 된 것과 유사 하였다. 본 영화 문서에서는 테스트 절차에 대한 자세한 정보를 제공하고 실험적인 상황의 이해를 증진 할 것이다.

공포 조건화 시험에서, 인간 실험자은 노동 집약적 직접 관찰 26-29 통해 냉동 동작을 정량화하는 데 사용하지만, 최근 photobeam 기반 컴퓨터 측정 (예를 들어, &#39;프리즈 모니터&#39;시스템) 및 이미지 분석 시스템은 자동으로 사용되어왔다 냉동 행동 26,30-32을 측정합니다. ImageFZ 아래에 설명 된대로, 인간의 관찰을 통해 구입 한 제품과 비교 결과를 생성하는 자동화 된 이미지 분석 시스템입니다. 여기, 우리는 다양한 매개 변수 아래 ImageFZ 분석의 사람들과 인간 관찰의 결과를 비교 : &#39;속도 (프레임 / 초)&#39;와 &#39;(픽셀) 기준을 동결.&#39; 이 실험에서, 다섯 남자 C57BL/6J 마우스 (SD (G ± 평균 체중), 31.4 ± 3.55는, SD (픽셀), 351.6 ± 62.2 ± 몸의 크기를 의미)는 시대의 15-27주에 사용되었다. 인간 관측 이벤트 녹음 프로그램 (매킨토시 OS9 소프트웨어 프로그램)을 사용 하였다; 계속 키 누름 이벤트마우스가없는 운동의 한판 승부를 표시 2 초 이상 (D)는 &#39;동결&#39;으로 간주되었다. 냉동의 비율은 각 시험에서 60 초마다 계산 된 상관 관계 분석을 위해 사용 하였다. 2 관찰자에 의해 득점 동결의 비율 (에어컨, R = 0.879에 대한 관찰자의 신뢰성, 상황에 맞는 테스트, R = 0.957 용은, 큐 테스트, R = 0.866, = 0.888 모든 경우에, R)은 인간을 생성하기 위해 평균 산출 점수. 냉동 각 프레임 속도 (즉, 1, 2, 4 FPS)과 ImageFZ 통해 측정 비율과 인간의 관측을 통해 얻은 결과 간의 상관 관계를 조사 하였다. 도 4에 도시 된 바와 같이, ImageFZ (1, 2, 4의 fps)을 통해 산출 냉동 백분율은 매우이 관찰자의 측정으로부터 얻어진 평균값과 상관 관계가 있었다. 특히, 높은 프레임 레이트로 화상을 촬영하는 것이 항상 유용한 상관 관계를 생성하지 않는다. 전자 인간 관찰자에서 얻은 것과 유사한 1 FPS 생성 된 결과를 이미지 분석ACH 테스트. 인간의 관찰을 통해 측정하고, &#39;냉동 기준 (화소)&#39;의 각 조건하에 ImageFZ를 이용한 냉동 퍼센티지 (즉, 20, 30, 40 픽셀) 간의 상관 관계를 조사 하였다. (20)의 &#39;냉동 기준 (픽셀)&#39;, 30, 40 픽셀에서 ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 백분율은 모든 경우에, 매우 (그림 5) 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 냉동 기준이 인간의 관찰자에 의해 &#39;동결&#39;로 간주 낮은 값, 마우스의 미묘한 움직임으로 설정되어있는 그림 (d)에 나타낸 바와 같이, &#39;비 동결&#39;ImageFZ을 사용으로 간주됩니다. 기준이 높은 값으로 설정되어있는 경우 반대로, 마우스의 움직임이, 인간의 관찰자에 의해 &#39;비 동결&#39;로 득점에 성공 간주되는 &#39;동결&#39;ImageFZ (그림 5C, 5 층, 및 5I)를 사용하여. 따라서, 가장 신뢰할 수있는 결과를 얻기 위해, ImageFZ 프로그램의 각 매개 변수는 우리에게 교정해야각 시험 환경에서 인간의 관측을 통해 획득 된 데이터를 주입. 또, ImageFZ을 사용하여 얻은 것과 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (동결 모니터 시스템) (도 6 참조)를 사용하여, 인간 관측자에 의해 생성 된 결과를 비교. 인간 관찰자는 치료 그룹과 ImageFZ 채점 결과에 멀게 하였다. 고정 모니터 시스템의 파라미터 설정을 위해, 우리는 이전에 검증 시스템 (30)으로부터의 동결 백분율 3 조치를 사용 하였다. 간략하게, 10 초 간격의 수는 어떤 동물들은 각각 5 초 간격의 시작 사이의 (각각 1 초 10 초 및 2 초 10 초) 간격과 지연 제 새로운 빔을 교차 이상 1 또는 2 초를 필요하며 이 간격 (Latency3) 내에서 제 새 보 중단을 측정 하였다. 마우스가 동결 된 동안의 간격 또는 시간 비율 (R)의 총량의 백분율세 번째 photobeam 계산 된 휴식 equired. 각 시스템에서 측정 동결의 비율은 그림 6에 나와 있습니다. 그룹은 t-테스트 하였다 양방향 반복 측정 ANOVA (표 1 참조)를 사용하여 비교 하였다. ImageFZ (도 6b)를 사용하여 측정 냉동 백분율 photobeam 기반 시스템 (도 6C-E)를 사용하여 얻어진 데이터보다 인간의 관찰 (도 6a)를 통해 획득 된 것과 더 유사 하였다. 냉동 비율 사이의 상관 관계를 측정하는 반면 각 시험에 ImageFZ 프로그램을 사용하여 측정 된 냉동 비율이 높은 (,, 상황에 맞는 테스트 = 0.970 R 큐 테스트, R = 0.934 컨디셔닝, R = 0.947) 인간의 관찰을 통해 득점 사람들과 상관 관계가 있었다 photobeam 기반 컴퓨터 측정 시스템 (1 초 10 초, 2 초 10 초, 또는 Latency3)를 사용하여 인간 관찰자는 에어컨, R = 0.503, 0.593, 그리고 0.761 (낮았으며, 상황에 맞는 tEST, ImageFZ 인간 관찰 (도 7a 및도 7b)를 사용하여 측정 냉동 비율 사이의 상관 관계에 비해 R은 = 0.772, 0.819, 그리고 0.912). 또,도 7은 인간의 관측을 통해 얻어진 각 마우스에 ImageFZ를 이용한 냉동 비율 간의 차이가 가장 작은 차이 이었다는 것을 알 수있다. 이 결과는 동결의 양을 측정 할 때 ImageFZ를 사용하여 측정 동결 비율이 높게 정확 인간 관찰하고 ImageFZ 통해 얻어지는 것과 유사한 것으로 나타났다되었습니다. <img alt="그림 1" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig1.jpg" /> 그림 1. 상황에 대한 장치 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작. 에어컨 및 상황에 맞는 시험 (A) 아크릴 사각 챔버 ( <str사연&gt; B) 화이트 마우스 (아래)의 검은 색 플라스틱 바닥에 검은 아구 티, 또는 희석 갈색 쥐 (위)과의 대전 검은 금속 그리드 흰색 플라스틱 바닥에 금속 그리드는, 그리드의 확대 된 이미지가 오른쪽에 표시됩니다 패널, (C) 백색 잡음 / 톤 제너레이터 및 충격 발생, (D) 방음 룸, (E) 큐 테스트 평평한 바닥 아크릴 삼각형 실. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig1highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig2.jpg" /> 그림 2. 프로토콜의 도식 표현. (A) 상황의 개요 및 공포 컨디셔닝 테스트를 보이기 시작, (B), 에어컨, (C) C타세 테스트 및 (D)는 테스트를 보이기 시작. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig2highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig3.jpg" /> 그림 3. ImageFZ 소프트웨어 프로그램에 의해 화상 해석이. 연속 이미지의 각 쌍에 대해, 마우스를 이동하는 통해 영역 (픽셀)의 양은 ImageFZ에 의해 계산된다. 이 영역은 특정 임계 값 (예를 들면 30 화소) 이하일 때, 동작은 &#39;동결&#39;것으로 판정된다. 영역의 양이 같거나 임계 값을 초과 할 때의 동작은 &#39;비 동결&#39;로 간주됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig3highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 4" fo:content-width="6in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig4highres.jpg" width="500" /> 그림 4. 인간의 관찰을 통해 측정 사람들과 ImageFZ을 사용하여 다른 프레임 속도로 이미지에서 계산 된 냉동 비율의 비교. 공포 조건화 시험은 수컷 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 테스트하는 동안, 두 관찰자는 냉동 동작을 기록했다. 동시에, 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 4 fps로 촬영되었다. 4 fps로 촬영 된 파일은 1 FPS 또는 2 fps로 촬영 한 이미지에 해당하는 프레임을 추출 후 소형화되었다. &#39;비율 (프레임 / 초)&#39;의 파라미터 값은 1, 2 또는 4 FPS로 설정하고, 각 60 초 빈에 냉동 백분율은 ImageFZ 오프라인 분석을 이용하여 이미지 파일로부터 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻어진 데이터 사이의 피어슨 상관 계수를 계산 하였다.<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig4highres.jpg" target="_blank">큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 5" fo:content-width="6in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig5highres.jpg" width="500" /> 그림 5. ImageFZ과 인간의 관찰을 통해 측정 한을 사용하여 다른 냉동 기준 값에 이미지에서 계산 된 냉동 백분율은 공포 조건화 시험을 남성 C57BL/6J 마우스 (N = 5)를 사용하여 수행 하였다. 비교 하였다. 시험 동안에,이 관찰자 냉동 행동을 기록 및 라이브 이미지는 ImageFZ 프로그램을 사용하여 촬영 하였다. 각 60 초 빈에서 냉동 백분율은 20, 30 또는 40 픽셀로 &#39;동결 기준 (화소)&#39;의 파라미터 값을 설정 ImageFZ 오프라인 분석을 통해 화상 (1 프레임 / 초)로 계산 하였다. 각 점은 각 60 초 빈의 냉동 비율을 나타냅니다. 피어슨 상관 공동인간의 관찰과 ImageFZ 분석에서 얻은 데이터 사이 efficients는 각 시험에서 계산 하였다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig5highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 6" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50871/50871fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig6.jpg" /> 그림 6. 냉동의 백분율은 수컷 C57BL/6J 마우스의 무조건 및 에어컨 그룹 (N = 5, 각 그룹)에서 자동화 된 시스템 및 인간의 관측을 이용하여 측정 하였다. (A) 인간 관찰, (B) ImageFZ, (C) 모니터 시스템 1 (1 초 10 초), (D) 모니터 시스템 2 (2 초 10 초)를 정지하고, (E) 모니터 시스템 3 (Latency3을) 동결을 동결. 그룹 비교는 t-테스트 (다음에 양방향 반복 측정 ANOVA를 사용하여 수행 하였다 낯선nditioned 그룹 대 그룹 에어컨, * P &lt;0.05, †, P &lt;0.01). ImageFZ 인간의 관찰을 통해 획득 된 것과 비슷하여 얻은 데이터는. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig6highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 7" fo:content-width="4.3in" src="/files/ftp_upload/50871/50871fig7highres.jpg" width="420" /> 그림 7. 상관 관계 및 냉동 비율 자동화 시스템과 인간의 관찰을 통해 득점의 자동화 시스템과 인간의 관찰을 사용하여 측정 냉동 비율. (AB) 산포도와 피어슨 상관 계수의 차이의 주파수 분포가 표시됩니다. ImageFZ을 사용하여 계산 냉동 비율은 매우 인간의 관찰을 통해 얻은 결과와 상관 관계가 있었다. 10 % 미만의 DIF (CF) 어커런스데이터가 ImageFZ 인간의 관찰을 통해 분석 결과와 비교 하였다하여 분석 할 때 전파 방해는 자동화 된 시스템 대 인간의 관찰에서 얻은 냉동 비율 사이에 가장 높았다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50871/50871fig7highres.jpg" target="_blank">더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td></td><td> ANOVAs </td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td> 조건 </td><td> 시간 </td><td> 조건 X 시간 </td></tr><tr><td> 1 일 (조화) </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 사람의 </td><td> F (1,8) = 28.53, P = 0.0007 </td><td> F (7,56) = 20.79, P &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 16.58, P &lt;0.0001 </td></tr><tr><td> ImageFZ </td><td> F (1,8) = 13.97, P = 0.0057 </td><td> F (7,56) = 21.40, P &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 11.69, P &lt;0.0001 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (1sec10sec) </td><td> F (1,8) = 5.16, P = 0.0528 </td><td> F (7,56) = 2.39, P = 0.0329 </td><td> F (7,56) = 0.72, P = 0.6572 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (2sec10sec) </td><td> F (1,8) = 4.07, P = 0.0782 </td><td> F (7,56) = 3.44, P = 0.0039 </td><td> F (7,56) = 1.52, P = 0.1803 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (Latency3) </td><td> F (1,8) = 4.44, P = 0.0682 </td><td> F (7,56) = 9.94, p &lt;0.0001 </td><td> F (7,56) = 4.33, P = 0.0007 </td></tr><tr><td> 2 일 (컨텍스트) </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 사람의 </td><td> F (1,8) = 42.94, P = 0.0002 </td><td> F (4,32) = 1.91, P = 0.1336 </td><td> F (4,32) = 1.48, P = 0.2302 </td></tr><tr><td> ImageFZ </td><td> F (1,8) = 49.61, P = 0.0001 </td><td> F (4,32) = 2.06, P = 0.1087 </td><td> F (4,32) = 0.83, P = 0.5174 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (1sec10sec) </td><td> F (1,8) = 20.28, P = 0.002 </td><td> F (4,32) = 1.63, P = 0.1918 </td><td> F (4,32) = 0.55, P = 0.6997 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (2sec10sec) </td><td>F (1,8) = 40.20, P = 0.0002 </td><td> F (4,32) = 2.66, P = 0.0504 </td><td> F (4,32) = 1.20, P = 0.3306 </td></tr><tr><td> 동결 모니터 (Latency3) </td><td> F (1,8) = 35.30, P = 0.0003 </td><td> F (4,32) = 2.49, P = 0.0626 </td><td> F (4,32) = 1.09, P = 0.3793 </td></tr></tbody></table> 표 1. 통계의 비교.

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Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice

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