Name: automated rat single-pellet reaching with 3-dimensional reconstruction of paw and digit trajectories
Uploaded: 2019-07-10T15:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories at JoVE.com

Die Autoren danken Karunesh Ganguly und seinem Labor für die Beratung bei der kompetenten Aufgabe und Alexander und Mackenzie Mathis für ihre Hilfe bei der Anpassung von DeepLabCut. Diese Arbeit wurde vom National Institute of Neurological Disease and Stroke (Grant-Nummer K08-NS072183) und der University of Michigan unterstützt.

Alle hier beschriebenen Methoden zur Verwendung von Tieren wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) der University of Michigan genehmigt.
1. Einrichten der Zustellkammer
HINWEIS: Einzelheiten und Diagramme des Geräts finden Sie unter Ellens et al.14. Teilenummern beziehen sich auf Abbildung 1.
<ol><li>Verkleben Sie klare Polycarbonatplatten mit Acrylzement, um die Zubruch...

<ol>
	<li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+behavioral+apparatus+to+combine+parameterized+reaching+and+grasping+movements+in+3D+space.">An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space.</a> Journal of Neuroscience Methods. , (2018).</li><li>Sacrey, L. A. R. A., Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Similar+hand+shaping+in+reaching-for-food+(skilled+reaching)+in+rats+and+humans+provides+evidence+of+homology+in+release,+collection,+and+manipulation+movements.">Similar hand shaping in reaching-for-food (skilled reaching) in rats and humans provides evidence of homology in release, collection, and manipulation movements.</a> Behavioural Brain Research. 204, 153-161 (2009).</li><li>Whishaw, I. Q., Kolb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decortication+abolishes+place+but+not+cue+learning+in+rats.">Decortication abolishes place but not cue learning in rats.</a> Behavioural Brain Research. 11, 123-134 (1984).</li><li>Klein, A., Dunnett, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Skilled+Forelimb+Movement+in+Rats:+The+Single+Pellet+Reaching+Test+and+Staircase+Test.">Analysis of Skilled Forelimb Movement in Rats: The Single Pellet Reaching Test and Staircase Test.</a> Current Protocols in Neuroscience. 58, 8.28.1-8.28.15 (2012).</li><li>Whishaw, I. Q., Pellis, S. 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+structure+of+skilled+forelimb+reaching+in+the+rat:+a+proximally+driven+movement+with+a+single+distal+rotatory+component.">The structure of skilled forelimb reaching in the rat: a proximally driven movement with a single distal rotatory component.</a> Behavioural Brain Research. 41, 49-59 (1990).</li><li>Zeiler, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Medial+premotor+cortex+shows+a+reduction+in+inhibitory+markers+and+mediates+recovery+in+a+mouse+model+of+focal+stroke.">Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke.</a> Stroke. 44, 483-489 (2013).</li><li>Fenrich, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+single+pellet+grasping+using+automated+ad+libitum+full-time+training+robot.">Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot.</a> Behavioural Brain Research. 281, 137-148 (2015).</li><li>Azim, E., Jiang, J., Alstermark, B., Jessell, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Skilled+reaching+relies+on+a+V2a+propriospinal+internal+copy+circuit.">Skilled reaching relies on a V2a propriospinal internal copy circuit.</a> Nature. , (2014).</li><li>Guo, J. Z. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortex+commands+the+performance+of+skilled+movement.">Cortex commands the performance of skilled movement.</a> Elife. 4, e10774 (2015).</li><li>Nica, I., Deprez, M., Nuttin, B., Aerts, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Assessment+of+Endpoint+and+Kinematic+Features+of+Skilled+Reaching+in+Rats.">Automated Assessment of Endpoint and Kinematic Features of Skilled Reaching in Rats.</a> Frontiers in Behavioral Neuroscience. 11, 255 (2017).</li><li>Wong, C. C., Ramanathan, D. S., Gulati, T., Won, S. J., Ganguly, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+behavioral+box+to+assess+forelimb+function+in+rats.">An automated behavioral box to assess forelimb function in rats.</a> Journal of Neuroscience Methods. 246, 30-37 (2015).</li><li>Torres-Esp&#237;n, A., Forero, J., Schmidt, E. K. A., Fouad, K., Fenrich, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+motorized+pellet+dispenser+to+deliver+high+intensity+training+of+the+single+pellet+reaching+and+grasping+task+in+rats.">A motorized pellet dispenser to deliver high intensity training of the single pellet reaching and grasping task in rats.</a> Behavioural Brain Research. 336, 67-76 (2018).</li><li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=DeepLabCut:+markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning.">DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nature Neuroscience. 21, 1281-1289 (2018).</li><li>Ellens, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+rat+single+pellet+reaching+system+with+high-speed+video+capture.">An automated rat single pellet reaching system with high-speed video capture.</a> Journal of Neuroscience Methods. 271, 119-127 (2016).</li></ol>

Nagetier-Fachkräfte sind zu einem Standardwerkzeug geworden, um die Physiologie des Motorsystems und die Pathophysiologie zu studieren. Wir haben beschrieben, wie eine automatisierte Ratten-Fachkräfte-Reichweite-Aufgabe implementiert werden kann, die es ermöglicht: Training und Tests mit minimaler Überwachung, 3-D-Pfote und Ziffernbahn-Rekonstruktion (beim Greifen, Greifen und Zurückziehen der Pfote), Echtzeit-Identifikation der Pfote während des Erreichens und Synchronisation mit externer Elektronik. Es eignet sic...

Der Mensch ist stark von geschicktem Geschick abhängig, definiert als Bewegungen, die präzise aufeinander abgestimmte mehrgelenke und ziffernförmige Bewegungen erfordern. Diese Fähigkeiten werden durch eine Reihe von häufigen Erkrankungen des zentralen Nervensystems beeinflusst, einschließlich struktureller Läsionen (z. B. Schlaganfall, Tumor, demyelinisierende Läsionen), neurodegenerative Erkrankungen (z. B. Parkinson-Krankheit) und funktionelle Anomalien (z. B. Dystonie). Zu verstehen, wie geschickte Fähigkeiten von zentralen Motorkreisläufen erlernt und umgesetzt werden, hat daher das Potenzial, die Lebensqualität einer großen Bevölkerung zu verbessern. Darüber hinaus dürfte ein solches Verständnis die motorische Leistung bei gesunden Menschen verbessern, indem sie Trainings- und Rehabilitationsstrategien optimiert.
Die Sezieren der neuronalen Schaltkreise, die der Geschicklichkeit beim Menschen zugrunde liegen, wird durch technologische und ethische Überlegungen begrenzt, was die Verwendung von Tiermodellen erfordert. Nichtmenschliche Primaten werden häufig verwendet, um geschickte Gliedmaßenbewegungen zu studieren, da ihre motorischen Systeme und ihr Verhaltensrepertoire mit dem Menschen vergleichbar sind1. Nichtmenschliche Primaten sind jedoch mit langen Erzeugungszeiten teuer, was die Anzahl der Studienteilnehmer und genetische Interventionen begrenzt. Während die neurowissenschaftliche Toolbox für nichtmenschliche Primaten größer ist als für den Menschen, sind viele technologische Fortschritte in jüngster Zeit entweder nicht verfügbar oder bei Primaten erheblich begrenzt.
Nagetier-Fachkräfte erreichen ist ein komplementärer Ansatz, um geschickte Motorsteuerung zu studieren. Ratten und Mäuse können trainiert werden, um ein Zuckerpellet in einer stereotypen Abfolge von Bewegungen zu erreichen, zu greifen und zurückzuholen, die homologe zu menschlichen Reichweitemustern2sind. Aufgrund ihrer relativ kurzen Erzeugungszeit und niedrigeren Wohnkosten sowie ihrer Fähigkeit, über Tage bis Wochen qualifizierte Fachkräfte zu erwerben, ist es möglich, eine große Anzahl von Fächern sowohl in Lern- als auch in Qualifikationskonsolidierungsphasen zu studieren. Der Einsatz von Nagetieren, insbesondere Mäusen, erleichtert auch den Einsatz leistungsstarker moderner neurowissenschaftlicher Werkzeuge (z. B. Optogenetik, Kalziumbildgebung, genetische Modelle von Krankheiten), um geschickte Fähigkeiten zu studieren.
Nagetier-Fachkräfte erreichen wird seit Jahrzehnten verwendet, um normale motorische Kontrolle zu studieren und wie es von bestimmten Pathologien wie Schlaganfall und Parkinson-Krankheit betroffen ist3. Die meisten Versionen dieser Aufgabe sind jedoch arbeits- und zeitintensiv und mindern die Vorteile des Studiums von Nagetieren. Typische Umsetzungen beinhalten das Platzieren von Nagetieren in einer Durchgangskammer mit einem Regal vor einem schmalen Schlitz, durch den das Nagetier gelangen muss. Ein Forscher legt Zuckerpellets manuell ins Regal, wartet auf das Erreichen des Tieres und legt dann ein anderes. Erreicht wird als Erfolge oder Misserfolge entweder in Echtzeit oder per Video-Rezension4bewertet. Das einfache Scoring von Reichweiten als Erfolge oder Misserfolge ignoriert jedoch reiche kinematische Daten, die einen Einblick in das (im Gegensatz zu der bloßen Frage) des Erreichens geben können. Dieses Problem wurde durch die Implementierung einer detaillierten Überprüfung der Erreichen von Videos angegangen, um die Teilsätze5zu identifizieren und semiquantitativ zu bewerten. Während dies einige Daten über Die Kinematik hinzugefügt, es auch deutlich erhöht Experimentator Zeit und Aufwand. Darüber hinaus kann ein hohes Maß an Experimentierbeteiligung zu Inkonsistenzen bei der Methodik und Datenanalyse führen, selbst innerhalb desselben Labors.
In jüngerer Zeit wurden mehrere automatisierte Versionen von qualifizierten Erreichen entwickelt. Einige befestigen sich am hauseigenen Käfig6,7, wodurch die Notwendigkeit, Tiere zu übertragen, entfallen. Dies reduziert sowohl die Belastung der Tiere als auch die Notwendigkeit, sie an eine spezialisierte Zusendekammer zu akklimatisieren. Andere Versionen ermöglichen Pfotenverfolgung, so dass kinematische Veränderungen unter bestimmten Interventionen untersucht werden können8,9,10, oder haben Mechanismen, um automatisch zu bestimmen, ob Pellets aus dem Regal geworfen wurden11. Automatisierte qualifizierte Aufgaben sind besonders nützlich für hochintensives Training, wie es für die Rehabilitation nach einer Verletzung erforderlich sein kann12. Automatisierte Systeme ermöglichen es Tieren, eine große Anzahl von Reichweiten über lange Zeiträume durchzuführen, ohne dass eine intensive Beteiligung von Forschern erforderlich ist. Darüber hinaus reduzieren Systeme, die Pfotenverfolgung und automatisierte Ergebnisbewertung ermöglichen, die Zeit, die forscher für die Datenanalyse aufgewendet werden.
Wir haben ein automatisiertes Ratten-Fachkräfte-Greifsystem mit mehreren speziellen Funktionen entwickelt. Erstens erhalten wir mit einem beweglichen Sockel, um das Pellet von unten in "Erreichbare Position" zu bringen, einen nahezu ungehinderten Blick auf das Vorderglied. Zweitens ermöglicht ein System von Spiegeln mehrere gleichzeitige Ansichten der Reichweite mit einer einzigen Kamera, wodurch eine dreidimensionale (3-D) Rekonstruktion von Reichweitenbahnen mit einer hochauflösenden, hochschnellen (300 fps) Kamera ermöglicht wird. Mit der jüngsten Entwicklung robuster Machine Learning-Algorithmen für markerloses Bewegungstracking13verfolgen wir nun nicht nur die Pfote, sondern auch einzelne Knöchel, um detaillierte Reichweiten zu extrahieren und Kinematik zu erfassen. Drittens ermöglicht ein Framegrabber, der eine einfache Videoverarbeitung durchführt, die Echtzeit-Identifikation verschiedener Erreichensphasen. Diese Informationen werden verwendet, um die Videoaufnahme auszulösen (kontinuierliche Videoerfassung ist aufgrund der Dateigröße nicht praktikabel) und können auch verwendet werden, um Interventionen (z. B. Optogenetik) in genauen Momenten auszulösen. Schließlich werden einzelne Videoframes durch Transistor-Transistor-Logik(TTL)-Impulse ausgelöst, so dass das Video präzise mit neuronalen Aufnahmen (z.B. Elektrophysiologie oder Photometrie) synchronisiert werden kann. Hier beschreiben wir, wie man dieses System baut, Ratten trainiert, um die Aufgabe auszuführen, das Gerät mit externen Systemen zu synchronisieren und 3D-Reichweiten zu rekonstruieren.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>clear polycarbonate panels</td>
			<td>TAP Plastics</td>
			<td></td>
			<td>cut to order (see box design)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>infrared source/detector</td>
			<td>Med Associates</td>
			<td>ENV-253SD</td>
			<td>30&#34; range</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>camera</td>
			<td>Basler</td>
			<td>acA2000-340kc</td>
			<td>2046 x 1086 CMV2000 340 fps Color Camera Link</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>camera lens</td>
			<td>Megapixel (computar)</td>
			<td>M0814-MP2</td>
			<td>2/3&#34; 8mm f1.4 w/ locking Iris &#38; Focus</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>camera cables</td>
			<td>Basler</td>
			<td>#2000031083</td>
			<td>Cable PoCL Camera Link SDR/MDR Full, 5 m - Data Cables</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>mirrors</td>
			<td>Amazon</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>linear actuator</td>
			<td>Concentrics</td>
			<td>LACT6P</td>
			<td>Linear Actuator 6&#34; Stroke (nominal), 110 Lb Force, 12 VDC, with Potentiometer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>pellet reservoir/funnel</td>
			<td>Amico (Amazon)</td>
			<td>a12073000ux0890</td>
			<td>6&#34; funnel</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>guide tube</td>
			<td>ePlastics</td>
			<td>ACREXT.500X.250</td>
			<td>1/2&#34; OD x 1/4&#34; ID Clear. Extruded Plexiglass Acrylic Tube x 6ft long</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>pellet delivery rod</td>
			<td>ePlastics</td>
			<td>ACRCAR.250</td>
			<td>0.250&#34; DIA. Cast Acrylic Rod (2&#39; length)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>plastic T connector</td>
			<td>United States Plastic Corp</td>
			<td>#62065</td>
			<td>3/8&#34; x 3/8&#34; x 3/8&#34; Hose ID Black HDPE Tee</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED lights</td>
			<td>Lighting EVER</td>
			<td>4100066-DW-F</td>
			<td>12V Flexible Waterproof LED Light Strip, LED Tape, Daylight White, Super Bright 300 Units 5050 LEDS, 16.4Ft 5 M Spool</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Light backing</td>
			<td>ePlastics</td>
			<td>ACTLNAT0.125X12X36</td>
			<td>0.125&#34; x 12&#34; x 36&#34; Natural Acetal Sheet</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Light diffuser films</td>
			<td>inventables</td>
			<td>23114-01</td>
			<td>.007x8.5x11&#34;, matte two sides</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>cabinet and custom frame materials</td>
			<td>various (Home Depot, etc.)</td>
			<td></td>
			<td>3/4&#34; fiber board (see protocol for dimensions of each structure)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>acoustic foam</td>
			<td>Acoustic First</td>
			<td></td>
			<td>FireFlex Wedge Acoustical Foam (2&#34; Thick)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ventilation fans</td>
			<td>Cooler Master (Amazon)</td>
			<td>B002R9RBO0</td>
			<td>Rifle Bearing 80mm Silent Cooling Fan for Computer Cases and CPU Coolers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>cabinet door hinges</td>
			<td>Everbilt (Home Depot</td>
			<td>#14609</td>
			<td>continuous steel hinge (1.4&#34; x 48&#34;)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>cabinet wheels</td>
			<td>Everbilt (Home Depot</td>
			<td>#49509</td>
			<td>Soft rubber swivel plate caster with 90 lb. load rating and side brake</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>cabinet door handle</td>
			<td>Everbilt (Home Depot</td>
			<td>#15094</td>
			<td>White light duty door pull (4.5&#34;)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>computer</td>
			<td>Hewlett Packard</td>
			<td>Z620</td>
			<td>HP Z620 Desktop Workstation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera Link Frame Grabber</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>#781585-01</td>
			<td>PCIe-1473 Virtex-5 LX50 Camera Link - Full</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Multifunction RIO Board</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>#781100-01</td>
			<td>PCIe-17841R</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Analog RIO Board Cable</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>SCH68M-68F-RMIO</td>
			<td>Multifunction Cable</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital RIO Board Cable</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>#191667-01</td>
			<td>SHC68-68-RDIO Digital Cable for R Series</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Analog Terminal Block</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>#782536-01</td>
			<td>SCB-68A Noise Rejecting, Shielded I/O Connector Block</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital Terminal Block</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>#782536-01</td>
			<td>SCB-68A Noise Rejecting, Shielded I/O Connector Block</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>24 position relay rack</td>
			<td>Measurement Computing Corp.</td>
			<td>SSR-RACK24</td>
			<td>Solid state relay backplane (Gordos/OPTO-22 type relays), 24-channel</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DC switch</td>
			<td>Measurement Computing Corp.</td>
			<td>SSR-ODC-05</td>
			<td>Solid state relay module, single, DC switch, 3 to 60 VDC @ 3.5 A</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DC Sense</td>
			<td>Measurement Computing Corp.</td>
			<td>SSR-IDC-05</td>
			<td>solid state relay module, single, DC sense, 3 to 32 VDC</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DC Power Supply</td>
			<td>BK Precision</td>
			<td>1671A</td>
			<td>Triple-Output 30V, 5A Digital Display DC Power Supply</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>sugar pellets</td>
			<td>Bio Serv</td>
			<td>F0023</td>
			<td>Dustless Precision Pellets, 45 mg, Sucrose (Unflavored)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LabVIEW</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>LabVIEW 2014 SP1, 64 and 32-bit versions</td>
			<td>64-bit LabVIEW is required to access enough memory to stream videos, but FPGA coding must be performed in 32-bit LabVIEW</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB</td>
			<td>Mathworks</td>
			<td>Matlab R2019a</td>
			<td>box calibration and trajectory reconstruction software is written in Matlab and requires the Computer Vision toolbox</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

automated rat single-pellet reaching with 3-dimensional reconstruction of paw and digit trajectories

Nagetier qualifizierte sausen wird häufig verwendet, um geschickte Fähigkeiten zu studieren, erfordert aber viel Zeit und Mühe, um die Aufgabe zu implementieren und das Verhalten zu analysieren. In jüngster Zeit wurden mehrere automatisierte Versionen von Fachkräften entwickelt. Hier beschreiben wir eine Version, die Ratten automatisch Pellets präsentiert, während sie High-Definition-Videos aus mehreren Winkeln mit hohen Bildraten (300 fps) aufzeichnet. Die Pfote und einzelne Ziffern werden mit DeepLabCut nachverfolgt, einem maschinellen Lernalgorithmus für die markerlose Posenschätzung. Dieses System kann auch mit physiologischen Aufzeichnungen synchronisiert oder zur Auslösung physiologischer Eingriffe (z. B. elektrischer oder optischer Stimulation) verwendet werden.

Ratten erwerben die qualifizierte Aufgabe schnell, sobald sie sich an das Gerät akklimatisieren, mit Leistungsplateaus in Bezug auf die Anzahl der Reichweiten und die Genauigkeit über 1-2 Wochen (Abbildung5). Abbildung 6 zeigt Beispielvideoframes, die von DeepLabCut identifizierte Strukturen anzeigen, und Abbildung 7 zeigt überlagerte individuelle Reichweitenbahnen aus einer einzelnen Sitzung. Schließlich veranschaulichen wir in...

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

Automatisierte Ratte Single-Pellet Erreichen mit 3-dimensionalen Rekonstruktion von Pfoten- und Digit-Trajektorien

Nagetier qualifizierte sausen wird häufig verwendet, um geschickte Fähigkeiten zu studieren, erfordert aber viel Zeit und Mühe, um die Aufgabe zu implementieren und das Verhalten zu analysieren. Wir beschreiben eine automatisierte Version des geschickten Erreichens mit Bewegungsverfolgung und dreidimensionaler Rekonstruktion von Reichweitenbahnen.

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

Diese Methode baut auf etablierten Ratten-Fachkräften auf, die Protokolle zur Automatisierung von Schulungen und Tests entwickeln und ein effizientes Mittel zur relativ schnellen Erfassung großer Datensätze bieten. Es minimiert den Experimentieraufwand und ermöglicht gleichzeitig eine dreidimensionale Rekonstruktion der Vorderlimb-Kinematik. Die Kinematik kann verwendet werden, um die Auswirkungen von präzise getimten Eingriffen oder korrelierend mit physiologischen Aufzeichnungen zu bewerten.Mit einigen Anpassungen kann diese Technik auch bei Mäusen angewendet werden. Beginnen Sie, indem Sie die Lichter einschalten und legen Sie die Ratte in eine geschickte Erreichenskammer. Verwenden Sie Zangen, um ein Pellet durch den erreichenden Schlitz an der Vorderseite der Box zu halten.Lassen Sie die Ratte drei Pellets aus der Zange essen. Ziehen Sie das Pellet zurück, wenn die Ratte das nächste Mal versucht, das Pellet aus der Zange zu essen und wiederholen, bis die Ratte nach dem Pellet mit einer Pfote greift, die meisten von 11 erreicht, was pfotenpräferenz. Als nächstes richten Sie die Pellet-Förderstange mit der Seite des erreichenden Schlitzes kontralateral auf die bevorzugte Pfote der Ratte aus.Legen Sie ein Pellet auf die Förderstange. Dann verwenden Sie Zangen, um die Ratte mit dem Pellet zu ködern, aber richten Sie die Ratte in Richtung der Förderstange, so dass ihre Pfote das Pellet auf der Stange trifft. Nachdem die Ratte versucht hat, 10 bis zur Förderstange zu erreichen, ohne geködert zu werden, bringen Sie die Ratte in die nächste Phase.Als nächstes positionieren Sie die Pellet-Förderstange basierend auf der Pfotenpräferenz der Ratte und stellen Sie sie auf Position zwei ein. Stellen Sie die Höhenposition der Pellet-Förderstange mit der Aktuator-Fernbedienung ein. Sobald sich der Förderstab in der richtigen Höhe befindet, halten Sie die gewünschte Zahl gedrückt, bis das Licht rot blinkt, um es einzustellen.Dann legen Sie die Ratte in die Kammer und ködern Sie die Ratte nach hinten mit einem Pellet. Wenn sich die Ratte weit genug nach hinten in der Kammer bewegt, dass sie den Infrarotstrahl brechen würde, wenn die automatisierte Version läuft, bewegen Sie den Pellet-Förderstab auf Position drei. Warten Sie schließlich, bis die Ratte nach dem Pellet greift, und bewegen Sie dann den Pellet-Förderstab wieder auf Position zwei.Legen Sie ein neues Pellet auf die Förderstange, wenn sie abgeschlagen wird. Wiederholen Sie diese Schritte nach und nach Ködern der Ratte immer weniger, bis die Ratte beginnt, nach hinten zu bewegen, um ein Pellet zu beantragen, ohne geködert zu werden, und zwei, sofort nach vorne bewegen, nachdem sie ein Pellet in der Rückseite angefordert. Nachdem die Ratte dies 10 Mal getan hat, beginnen Sie mit dem Training für die automatisierte Aufgabe.Um das automatisierte System einzurichten, schalten Sie die Lichter in der Kammer ein und füllen Sie das Pelletreservoir wieder auf. Positionieren Sie die Pellet-Förderstange entsprechend der Pfotenpräferenz der Ratte. Überprüfen Sie, ob die Aktuatorpositionen richtig eingestellt sind.Schalten Sie als Nächstes den Computer ein und öffnen Sie das qualifizierte Programm. Geben Sie die Ratten-ID-Nummer unter Thema ein und wählen Sie die Pfotenpräferenz aus dem Hand-Dropdown-Menü aus. Geben Sie den Speicherpfad für die Videos an.Legen Sie dann die Sitzungszeit und die Anzahl der maximalen Videos fest. Stellen Sie auch die Pellet-Lift-Dauer und ermöglichen Sie die frühe Erreichung Strafe. Um als Nächstes Kalibrierungsbilder aufzunehmen, legen Sie die helfende Hand in die Zulaufkammer und stecken Sie den Alligatorclip durch den Kontaktschlitz.Halten Sie den Würfel mit dem Alligatorclip vor den Einzugsschlitz. Positionieren Sie dann den Würfel so, dass die rote Seite im oberen Spiegel, die grüne Seite im linken Spiegel und die blaue Seite im rechten Spiegel angezeigt wird. Stellen Sie im Verhaltensprogramm sicher, dass der ROI-Schwellenwert auf einen sehr großen Wert festgelegt ist.Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ausführen", und sobald die initialisierte Schaltfläche der Kamera grün wird, drücken Sie Start, um mit der Videoaufnahme zu beginnen. Klicken Sie auf Cal-Modus, und nehmen Sie dann ein Bild auf, indem Sie auf Cal-Bild aufnehmen klicken. Bewegen Sie den Würfel leicht, und nehmen Sie ein anderes Bild.Wiederholen Sie dies erneut für insgesamt drei Bilder. Beenden Sie schließlich das Programm, indem Sie auf Stopp klicken und dann auf die Stoppzeichen-Schaltfläche klicken. Entfernen Sie die helfende Hand und den Würfel aus der Box.Achten Sie darauf, nichts in der Verhaltenskammer zu stoßen, nachdem an diesem Tag Kalibrierungsbilder aufgenommen wurden. Legen Sie zunächst die Ratte in die qualifizierte Kontaktkammer. Klicken Sie auf den weißen Pfeil, um das Programm auszuführen.Legen Sie dann die Position des ROI für die Pfotenerkennung fest, indem Sie x Offset, y-Offset, ROI-Breite und ROI-Höhe anpassen. Positionieren Sie den ROI im Seitenspiegel, der das Dorsum der Pfote direkt vor dem erreichenden Steckplatz anzeigt, und klicken Sie auf Start, um das Programm zu starten. Während die Ratte nicht erreicht, passen Sie den niedrigen ROI-Schwellenwert an, bis der Live-ROI-Triggerwert zwischen Null und eins oszilliert.Legen Sie dann fest, dass der ROI-Schwellenwert deutlich höher als der Live-ROI-Triggerwert während Nasenstons und niedriger als der Live-ROI-Triggerwert ist, wenn die Ratte erreicht. Passen Sie an, bis Videos konsequent ausgelöst werden, wenn die Ratte erreicht, aber nicht, wenn sie ihre Nase durch den Schlitz stochert. Überwachen Sie die ersten Versuche, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß funktioniert.Wenn eine Ratte erreicht, bevor sie ein Pellet anfordert, beobachten Sie die frühe ErreichenZahl erhöht. Wenn eine Ratte nach der Anforderung eines Pellets erreicht, beobachten Sie die Erhöhung der Videoanzahl, während eine Kopie des Videos als Bin-Datei gespeichert wird. Nachdem die Sitzungszeit oder die maximale Anzahl von Videos erreicht wurde, drücken Sie schließlich die Stoppzeichen-Taste.Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Ratten nach 20 Tagen die qualifizierte Aufgabe erwerben. Hier werden die Reichweitenbahnen aus einer einzelnen Sitzung angezeigt. Dies stellt nur eine erste Pfotenförderung für eine einfache Präsentation dar.Wenn der Pfotenerkennungsauslöser nicht genau eingestellt ist, gibt es eine signifikante Variabilität im Rahmen, bei der die Pfote den Erreichensschlitz durchbricht, was zu Variabilität führen kann, wenn Interventionen während der Erreichensbewegungen ausgelöst werden. Abgesehen von einem sorgfältigen Umgang mit den Tieren werden in diesem Protokoll keine Vorsichtsmaßnahmen getroffen. Es ist sehr wichtig, die ROI-Schwelle richtig festzulegen, damit Videos oder andere Interventionen zu den entsprechenden Zeitpunkten ausgelöst werden.Diese Methode kann mit mehreren anderen Techniken wie Optogenetik, Kalzium-Bildgebung und genetische Nagenzsystemen gekoppelt werden, die Fragen von der grundlegenden motorischen Kontrolle bis zur Bewegungsstörung Pathophysiologie beantworten können. Diese Technik ermöglicht die Korrelation von detaillierter Reichweite und Griffkinematik mit physiologischen Aufzeichnungen oder Interventionen, so dass Forscher nicht nur beantworten können, ob sich Bewegungen mit neuronalen Schaltkreisen ändern.

Research

JoVE Journal

Behavior

Automated, Quantitative Cognitive/Behavioral Screening of Mice: For Genetics, Pharmacology, Animal Cognition and Undergraduate Instruction

Automatisierte, Quantitative Kognition / Verhalten Screening der Mäuse: Für Genetik, Pharmakologie, Animal Cognition und Undergraduate-Unterricht

We describe a high-throughput, high-volume, fully automated, live-in 24/7 behavioral testing system for assessing the effects of genetic and ...

Forschung

Verhalten

A Fully Automated Rodent Conditioning Protocol for Sensorimotor Integration and Cognitive Control Experiments

Eine vollautomatische Nageranlage Protokoll für die Integration sensorischer und kognitiver Kontrollexperimente

Rodents have been traditionally used as a standard animal model in laboratory experiments involving a myriad of sensory, cognitive, and motor tasks. ...

Study Motor Skill Learning by Single-pellet Reaching Tasks in Mice

Studie Motorik Lernen durch Einzel-Pellet Erreichen Aufgaben in Mäuse

Reaching for and retrieving objects require precise and coordinated motor movements in the forelimb. When mice are repeatedly trained to grasp and ...

Experimental Assessment of Mouse Sociability Using an Automated Image Processing Approach

Experimentelle Bewertung der Maus Sociability einer automatisierten Bildverarbeitung Ansatz

Mouse is the preferred model organism for testing drugs designed to increase sociability. We present a method to quantify mouse sociability in which the ...

Paw-Dragging: a Novel, Sensitive Analysis of the Mouse Cylinder Test

Paw-Ziehen: a Novel, sensitive Analyse des Maus-Zylinder-Test

The cylinder test is routinely used to predict focal ischemic damage to the forelimb motor cortex in rodents. When placed in the cylinder, rodents explore ...

Assessment of Social Cognition in Non-human Primates Using a Network of Computerized Automated Learning Device (ALDM) Test Systems

Assessment of Social Cognition in Non-human Primates Using a Network of Computerized Automated Learning Device ALDM Test Systems

Beurteilung der sozialen Kognition in nicht-menschlichen Primaten Mit einem Netzwerk von Computermated Learning-Gerät (ALDM) Test Systems

Fagot &#38; Paleressompoulle1 and Fagot &#38; Bonte2 have published an automated learning device (ALDM) for the study of cognitive abilities of monkeys ...

Acquisition of a High-precision Skilled Forelimb Reaching Task in Rats

Erwerb eines Hochpräzise Skilled Vorderbein Erreichen Aufgabe in Ratten

Movements are the main measurable output of central nervous system function. Developing behavioral paradigms that allow detailed analysis of motor ...

Automated Analysis of a Nematode Population-based Chemosensory Preference Assay

Automatisierte Analyse eines Nematoden-Populations-basierten Chemosensorischen Präferenzassays

The nematode, Caenorhabditis elegans' compact nervous system of only 302 neurons underlies a diverse repertoire of behaviors. To facilitate the dissection ...

Automated Measurements of Sleep and Locomotor Activity in Mexican Cavefish

Automatisierte Messungen des Schlafes und Bewegungsorgane Aktivität im mexikanischen Cavefish

Across phyla, sleep is characterized by highly conserved behavioral characteristics that include elevated arousal threshold, rebound following sleep ...

Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings (PrAnCER): A Low-Cost, Open-Access Automated Gait Analysis System for Assessing Motor Deficits

Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings PrAnCER: A Low-Cost, Open-Access Automated Gait Analysis System for Assessing Motor Deficits

Paw-Print-Analyse kontrastverstärkter Aufnahmen (PrAnCER): Ein kostengünstiges, open-access Automated Gait Analysis System zur Bewertung von Motordefiziten

Gait analysis is used to quantify changes in motor function in many rodent models of disease. Despite the importance of assessing gait and motor function ...