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

Gli autori desiderano ringraziare Karunesh Ganguly e il suo laboratorio per consigli sul compito di raggiungere, e Alexander e Mackenzie Mathis per il loro aiuto nell'adattamento di DeepLabCut. Questo lavoro è stato sostenuto dal National Institute of Neurological Disease and Stroke (numero di sovvenzione K08-NS072183) e dall'Università del Michigan.

Tutti i metodi che coinvolgono l'uso di animali descritti qui sono stati approvati dall'Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) dell'Università del Michigan.
1. Creazione della camera di
 NOT:</</c0> Vedere Ellens et al.14 per i dettagli e i diagrammi dell'apparato. I numeri di parte si riferiscono alla figura 1.
<ol><li>Legare pannelli in policarbonato chiaro con cemento acrilico ...

<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>

Il roditore è diventato uno strumento standard per studiare la fisiologia e la fisiopatologia del sistema motorio. Abbiamo descritto come implementare un ratto automatizzato abile compito di raggiungere che permette: formazione e test con supervisione minima, 3-D zampa e ricostruzione della traiettoria cifra (durante la raggiungimento, presa, e la ritrazione zampa), l'identificazione in tempo reale del zampa durante la raggiungimento e la sincronizzazione con l'elettronica esterna. È adatto per correlare la cinematica ...

Gli esseri umani dipendono fortemente dall'abilità abile, definita come movimenti che richiedono movimenti multi-joint e digit coordinati con precisione. Queste competenze sono influenzate da una serie di patologie comuni del sistema nervoso centrale, tra cui lesioni strutturali (ad esempio ictus, tumore, lesioni demielinanti), malattie neurodegenerative (ad esempio, morbo di Parkinson) e anomalie funzionali (ad es. distonia). Comprendere come le abilità abili vengono apprese e implementate dai circuiti motori centrali ha quindi il potenziale per migliorare la qualità della vita di una grande popolazione. Inoltre, tale comprensione è probabile che migliori le prestazioni motorie nelle persone sane ottimizzando le strategie di formazione e riabilitazione.
Dissezionare i circuiti neurali alla base dell'abilità abile nell'uomo è limitato da considerazioni tecnologiche ed etiche, che richiedono l'uso di modelli animali. I primati non umani sono comunemente usati per studiare i movimenti degli arti abili data la somiglianza dei loro sistemi motori e il repertorio comportamentale agli esseri umani1. Tuttavia, i primati non umani sono costosi con tempi di lunga generazione, limitando il numero di soggetti di studio e interventi genetici. Inoltre, mentre la cassetta degli attrezzi neuroscientifica applicabile ai primati non umani è più grande che per gli esseri umani, molti recenti progressi tecnologici non sono disponibili o significativamente limitati nei primati.
La portata abile dei roditori è un approccio complementare allo studio del controllo motorio abile. Ratti e topi possono essere addestrati a raggiungere, afferrare e recuperare un pellet di zucchero in una sequenza stereotipata di movimenti omologhi omologi ai modelli di raggiungimento dell'uomo2. A causa del loro tempo relativamente breve di generazione e dei costi di alloggio più bassi, così come la loro capacità di acquisire competenze che raggiungono da giorni a settimane, è possibile studiare un gran numero di materie sia durante le fasi di apprendimento che di consolidamento delle competenze. L'uso di roditori, in particolare topi, facilita anche l'uso di potenti strumenti neuroscientifici moderni (ad esempio, optogenetica, imaging del calcio, modelli genetici della malattia) per studiare abilità abile.
Roditore difficile raggiungere è stato utilizzato per decenni per studiare il normale controllo motorio e come è influenzato da patologie specifiche come ictus e morbo di Parkinson3. Tuttavia, la maggior parte delle versioni di questo compito sono di lavoro e dispendiosa in termini di tempo, mitigando i benefici dello studio dei roditori. Le implementazioni tipiche comportano il posizionamento dei roditori in una camera di raggiungendo con uno scaffale davanti a una stretta fessura attraverso la quale il roditore deve raggiungere. Un ricercatore posiziona manualmente i pellet di zucchero sullo scaffale, attende che l'animale raggiunga e poi ne posiziona un altro. I raggiunti sono segnati come successi o fallimenti sia in tempo reale che tramite recensione video4. Tuttavia, il semplice punteggio raggiunge come successi o fallimenti ignora i dati cinematici ricchi che possono fornire informazioni su come (anziché semplicemente se) raggiungere è compromessa. Questo problema è stato affrontato implementando una revisione dettagliata del raggiungimento di video per identificare e raggiungere in modo semi-quantitativo i sottomovimenti5. Mentre questo ha aggiunto alcuni dati riguardanti la cinematica di copertura, ha anche aumentato significativamente il tempo e lo sforzo dello sperimentatore. Inoltre, alti livelli di coinvolgimento dello sperimentatore possono portare a incoerenze nella metodologia e nell'analisi dei dati, anche all'interno dello stesso laboratorio.
Più recentemente, sono state sviluppate diverse versioni automatizzate di raggiungere esperti. Alcuni si attaccano alla gabbia di casa6,7, eliminando la necessità di trasferire gli animali. Questo riduce lo stress sugli animali ed elimina la necessità di acclimatarli ad una camera di raggiungendo specializzata. Altre versioni consentono il tracciamento delle zampe in modo che i cambiamenti cinematici nell'ambito di interventi specifici possano essere studiati8,9,10o avere meccanismi per determinare automaticamente se i pellet sono stati buttati giù dallo scaffale11. I compiti automatizzati di raggiungere qualificati sono particolarmente utili per l'allenamento ad alta intensità, come può essere necessario per la riabilitazione dopo un infortunio12. I sistemi automatizzati consentono agli animali di eseguire un gran numero di partecipanti per lunghi periodi di tempo senza richiedere un intenso coinvolgimento dei ricercatori. Inoltre, i sistemi che consentono il tracciamento delle zampe e il punteggio automatico dei risultati riducono il tempo dedicato al ricercatore nell'analisi dei dati.
Abbiamo sviluppato un sistema automatizzato di raccolta dei ratti con diverse caratteristiche specializzate. In primo luogo, utilizzando un piedistallo mobile per portare il pellet in "posizione di raggiungimento" dal basso, otteniamo una vista quasi libera dell'arto anteriore. In secondo luogo, un sistema di specchi consente più viste simultanee della portata con una singola telecamera, consentendo la ricostruzione tridimensionale (3D) delle traiettorie di velocità utilizzando una telecamera ad alta risoluzione ad alta velocità (300 fps). Con il recente sviluppo di robusti algoritmi di apprendimento automatico per il tracciamento del movimento senza marcatori13, ora tracciamo non solo la zampa ma le singole nocche per estrarre la portata dettagliata e afferrare la cinematica. In terzo luogo, un frame-grabber che esegue l'elaborazione video semplice consente l'identificazione in tempo reale di fasi di raggiungimento distinte. Queste informazioni vengono utilizzate per attivare l'acquisizione video (l'acquisizione video continua non è pratica a causa delle dimensioni del file), e possono anche essere utilizzate per attivare interventi (ad esempio, optogenetica) in momenti precisi. Infine, i singoli fotogrammi video sono attivati da impulsi di logica a transistor-transistor (TTL), che consentono al video di essere sincronizzato con precisione con le registrazioni neurali (ad esempio, elettrofisiologia o fotometria). Qui, descriviamo come costruire questo sistema, addestrare i ratti per eseguire il compito, sincronizzare l'apparato con sistemi esterni e ricostruire le traiettorie di portata 3D.

<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

Il roditore è comunemente usato per studiare abilità abili, ma richiede tempo e sforzi significativi per implementare il compito e analizzare il comportamento. Diverse versioni automatizzate di raggiungere qualificati sono stati sviluppati di recente. Qui, descriviamo una versione che presenta automaticamente pellet ai ratti durante la registrazione di video ad alta definizione da più angolazioni ad alte frequenze di fotogrammi (300 fps). La zampa e le singole cifre vengono monitorate con DeepLabCut, un algoritmo di apprendimento automatico per una stima della posa senza marcatori. Questo sistema può anche essere sincronizzato con registrazioni fisiologiche, o essere utilizzato per innescare interventi fisiologici (ad esempio, stimolazione elettrica o ottica).

I ratti acquisiscono rapidamente il compito di raggiungere una volta che si è avvicinato all'apparato, con un plateauing delle prestazioni in termini di entrambi i numeri di raggiungono e precisione nell'arco di 1-2 settimane (Figura 5). Figura 6 Mostra fotogrammi video di esempio che indicano le strutture identificate da DeepLabCut, e Figura 7 Mostra traiettorie di portata individuali sovrapposte da una singola sessione. Infine, n...

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

Acquisto automatico di ratti a pellet con ricostruzione tridimensionale delle traiettorie di paw e cifre

Il roditore è comunemente usato per studiare abilità abili, ma richiede tempo e sforzi significativi per implementare il compito e analizzare il comportamento. Descriviamo una versione automatizzata di persone che raggiungono con il tracciamento del movimento e la ricostruzione tridimensionale delle traiettorie di raggiungimento.

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

Questo metodo si basa su protocolli di raggiungimento consolidati e qualificati per i ratti per automatizzare l'allenamento e i test fornendo un mezzo efficiente per acquisire set di dati di grandi dimensioni relativamente rapidamente. Riduce al minimo lo sforzo dello sperimentatore consentendo al contempo la ricostruzione tridimensionale della cinematica dell'ammalo. La cinematica può essere utilizzata per valutare gli effetti di interventi a tempo preciso o correlati con registrazioni fisiologiche.Con alcune regolazioni, questa tecnica può essere applicata anche nei topi. Inizia accendendo le luci e posiziona il topo in un'abile camera di raggiungimento. Utilizzare le forcep per tenere un pellet attraverso lo slot di raggiungimento nella parte anteriore della scatola.Lasciare che il topo mangi tre pellet dalle forcep. Tirare indietro il pellet la prossima volta che il topo cerca di mangiare il pellet dalle forcep e ripetere fino a quando il topo raggiunge il pellet con una zampa il massimo su 11 raggiunge indicando la preferenza della zampa. Quindi, allineare l'asta di consegna del pellet con il lato della fessura di raggiungimento contralaterale alla zampa preferita del topo.Posizionare un pellet sull'asta di consegna. Quindi utilizzare le forcep per escare il topo con il pellet ma dirigere il topo verso l'asta di consegna in modo che la sua zampa colpisca il pellet sull'asta. Dopo che il topo ha tentato 10 raggiunge l'asta di consegna senza essere esca, avanzare il topo alla fase successiva.Quindi, posizionare l'asta di consegna del pellet in base alla preferenza della zampa del topo e impostarla per posizionarla in due. Impostare la posizione di altezza dell'asta di consegna del pellet utilizzando il telecomando dell'attuatore. Una volta che l'asta di consegna è all'altezza corretta, tenere premuto il numero desiderato fino a quando la luce lampeggia in rosso per impostare.Quindi posizionare il topo nella camera e adescare il topo sul retro con un pellet. Quando il ratto si muove abbastanza lontano sul retro della camera da rompere il fascio infrarosso se la versione automatizzata fosse in funzione, spostare l'asta di consegna del pellet in posizione tre. Infine, attendere che il topo raggiunga il pellet e quindi spostare l'asta di consegna del pellet di nuovo in posizione due.Posizionare un nuovo pellet sull'asta di consegna se eliminato. Ripetere questi passaggi adescando gradualmente il topo sempre meno fino a quando il topo inizia a uno, spostarsi sul retro per richiedere un pellet senza essere esca e due, spostarsi immediatamente nella parte anteriore dopo aver richiesto un pellet nella parte posteriore. Dopo che il topo lo ha fatto 10 volte, inizia ad allenarsi sul compito automatizzato.Per impostare il sistema automatizzato, accendere le luci nella camera e riempire il serbatoio del pellet. Posizionare l'asta di consegna del pellet in base alle preferenze della zampa del topo. Verificare che le posizioni dell'attuatore siano impostate correttamente.Quindi, accendi il computer e apri il programma di raggiungimento qualificato. Immettere il numero ID ratto sotto il soggetto e selezionare la preferenza della zampa dal menu a discesa della mano. Specificare il percorso di salvataggio per i video.Quindi imposta il tempo di sessione e il numero di video max. Impostare anche la durata del sollevamento del pellet e abilitare la penalità di copertura anticipata. Quindi, per scattare immagini di calibrazione, posizionare la mano all'interno della camera di raggiungimento e colpire la clip di alligatore attraverso lo slot di raggiungimento.Tenere il cubo davanti allo slot di raggiungimento con la clip di alligatore. Quindi posizionare il cubo in modo che il lato rosso appaia nello specchio superiore, il lato verde nello specchio sinistro e il lato blu nello specchio destro. Nel programma comportamentale, assicurarsi che la soglia del ROI sia impostata su un valore molto grande.Fare clic sul pulsante esegui e, una volta che il pulsante inizializzato della fotocamera diventa verde, premere start per iniziare l'acquisizione video. Fare clic su Modalità Cal e quindi su Scatta immagine cal. Spostare leggermente il cubo e scattare un'altra immagine.Ripetere di nuovo per un totale di tre immagini. Infine, interrompere il programma facendo clic su Interrompi e quindi sul pulsante interrompi segno. Rimuovere la mano e il cubo dalla scatola.Fare attenzione a non urtare nulla nella camera comportamentale dopo che le immagini di calibrazione sono state scattate quel giorno. In primo luogo, posizionare il topo nella camera di raggiungimento competente. Fare clic sulla freccia bianca per eseguire il programma.Quindi imposta la posizione del ROI per il rilevamento dei pedoni regolando l'offset x, l'offset y, la larghezza del ROI e l'altezza del ROI. Posizionare il ROI nello specchio laterale che mostra il dorsum della zampa direttamente davanti allo slot di raggiungimento e fare clic sull'inizio per iniziare il programma. Anche se il ratto non raggiunge, regolare il valore di soglia del ROI basso fino a quando il valore del trigger del ROI vivo oscilla tra zero e uno.Quindi imposta la soglia del ROI in modo che sia significativamente maggiore del valore del trigger del ROI vivo durante i pokes del naso e inferiore al valore del trigger del ROI vivo quando il topo raggiunge. Regola fino a quando i video non vengono attivati costantemente quando il topo raggiunge ma non quando spunta il naso attraverso lo slot. Monitora le prime prove per assicurarti che tutto funzioni correttamente.Quando un topo raggiunge prima di richiedere un pellet, osservare che i primi raggiunge l'aumento del numero. Quando un topo raggiunge dopo aver richiesto un pellet, osserva aumentare il numero di video mentre una copia del video viene salvata come file bin. Infine, dopo aver raggiunto il tempo di sessione o il numero massimo di video, premere il pulsante del segnale di arresto.I risultati indicano che dopo 20 giorni, i ratti acquisiscono il compito di raggiungere l'abile. Qui vengono visualizzate le traiettorie di copertura di una singola sessione. Questo rappresenta solo l'avanzamento iniziale della zampa per facilitare la presentazione.Inoltre, se il trigger di rilevamento delle zampe non è impostato con precisione, c'è una significativa variabilità nel telaio in cui la zampa viola la fessura di raggiungimento che può portare alla variabilità quando gli interventi vengono attivati durante i movimenti di raggiungimento. Oltre a un'attenta manipolazione degli animali, non saranno prese precauzioni in questo protocollo. È molto importante impostare correttamente la soglia del ROI in modo che i video o altri interventi siano attivati nei momenti appropriati.Questo metodo può essere abbinato a diverse altre tecniche come l'optogenetica, l'imaging del calcio e i modelli genetici che possono affrontare questioni che vanno dal controllo motorio di base alla fisiopatologia del disturbo del movimento. Questa tecnica consente la correlazione della cinematica dettagliata di portata e comprensione con registrazioni o interventi fisiologici che consentono ai ricercatori di rispondere non solo se ma a come cambiano i movimenti con i cambiamenti dei circuiti neurali.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

Automatizzato, Quantitative cognitivo / comportamentale Proiezione di topi: per la genetica, farmacologia, Animal Cognition e istruzione laurea

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

Ricerca

Comportamento

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

Un completamente automatizzata Roditore condizionata Protocollo per Sensomotoria Integrazione e esperimenti di controllo cognitive

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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

Valutazione sperimentale del mouse Socialità con un approccio Image Processing automatizzata

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-trascinamento: un romanzo, analisi sensibile del cilindro di prova del mouse

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

Valutazione della cognizione sociale in primati non umani Uso di una rete di computerizzato Automated Learning dispositivo Systems (ALDM) prova

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

Acquisizione di un alta precisione specializzata arti anteriori Raggiungere Task in Rats

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

Analisi automatizzata di un esame preferenziale di Chemosensory basato sulla popolazione di Nematode

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

Misure automatizzate di sonno e di attività locomotrice in caverna messicano

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

Analisi Paw-Print delle registrazioni con contrasto avanzato (PrAnCER): un sistema di analisi automatizzata dell'andatura a basso costo e ad accesso aperto per la valutazione dei deficit motori

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 ...