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

Авторы хотели бы поблагодарить Карунеша Гангули и его лабораторию за советы по квалифицированной задаче достижения, и Александра и Маккензи Матис за их помощь в адаптации DeepLabCut. Эта работа была поддержана Национальным институтом неврологических заболеваний и инсульта (грант номер K08-NS072183) и Мичиганского университета.

Все методы, связанные с использованием животных, описанные здесь, были одобрены Институциональным комитетом по уходу за животными и использованию (IACUC) Мичиганского университета.
1. Настройка камеры достижения
ПРИМЕЧАНИЕ: Подробности и диаграммы а...

<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>

Родоводство опытное достижение стало стандартным инструментом для изучения физиологии двигательной системы и патофизиологии. Мы описали, как реализовать автоматизированную крысу квалифицированных достижения задача, которая позволяет: обучение и тестирование с минимальным наблюде?...

Люди сильно зависят от ловкого умения, определяемого как движения, требующие точно скоординированных многосовместных и цифровых движений. На эти навыки влияет целый ряд общих патологий центральной нервной системы, включая структурные поражения (например, инсульт, опухоль, демиелинизирующие поражения), нейродегенеративные заболевания (например, болезнь Паркинсона) и функциональные аномалии двигательных заболеваний схемы (например, дистония). Понимание того, как ловкие навыки изучаются и реализуются центральными автотранспортными схемами, поэтому имеет потенциал для улучшения качества жизни для большого населения. Кроме того, такое понимание, вероятно, улучшит двигательные показатели у здоровых людей за счет оптимизации стратегий обучения и реабилитации.
Вскрытие нейронных цепей, лежащих в основе ловких навыков в организме человека, ограничено технологическими и этическими соображениями, что требует использования моделей животных. Нечеловеческие приматы обычно используются для изучения ловких движений конечностей, учитывая сходство их двигательных систем и поведенческого репертуара с людьми1. Тем не менее, нечеловеческие приматы стоят дорого с длинным временем генерации, ограничивая количество испытуемых и генетических вмешательств. Кроме того, в то время как нейронаучный инструментарий, применимый к нечеловеческим приматам, больше, чем для людей, многие последние технологические достижения либо недоступны, либо значительно ограничены у приматов.
Родоводский охват является дополнительным подходом к изучению ловкого управления двигателем. Крысы и мыши могут быть обучены, чтобы достичь, понять, и получить сахарные гранулы в стереотипной последовательности движений гомологичным для человека достижения моделей2. Из-за их относительно короткого времени генерации и более низких расходов на жилье, а также их способности приобретать квалифицированных достижения в течение нескольких дней до нескольких недель, можно изучать большое количество предметов в течение обучения и навыков консолидации фаз. Использование грызунов, особенно мышей, также облегчает использование мощных современных нейронаучных инструментов (например, оптогенетика, изображения кальция, генетические модели болезни) для изучения ловких навыков.
Грызун квалифицированных достижения была использована в течение десятилетий для изучения нормального управления двигателем и как она зависит от конкретных патологий, как инсульт и болезнь Паркинсона3. Тем не менее, большинство версий этой задачи являются трудоемкими и трудоемкими, смягчая преимущества изучения грызунов. Типичные реализации включают размещение грызунов в камере достижения с полкой перед узким слотом, через который должен попасть грызун. Исследователь вручную помещает сахарные гранулы на полку, ждет, пока животное достигнет, а затем помещает еще один. Достижения забиваются как успехи или неудачи либо в режиме реального времени или видео-обзор4. Тем не менее, просто забил достигает, как успехи или неудачи игнорирует богатые кинематические данные, которые могут обеспечить понимание того, как (в отличие от просто ли) достижения нарушается. Эта проблема была решена путем осуществления подробного обзора достижения видео для выявления и полуколичественно оценка достичь submovements5. Хотя это добавило некоторые данные относительно достичь кинематики, это также значительно увеличило время и усилия экспериментаторов. Кроме того, высокий уровень вовлеченности экспериментаторов может привести к несоответствиям в методологии и анализе данных, даже в рамках одной лаборатории.
В последнее время было разработано несколько автоматизированных версий квалифицированного охвата. Некоторые прикрепляютсяк домашней клетке 6,7,устраняя необходимость переноса животных. Это как снижает нагрузку на животных и устраняет необходимость акклиматизации их в специализированной камере достижения. Другие версии позволяют отслеживать лапы, так чтокинематические изменения при конкретных вмешательствах могут быть изучены 8,9,10,или иметь механизмы, чтобы автоматически определить, если гранулы были сбиты с полки11. Автоматизированные квалифицированные задачи достижения особенно полезны для высокоинтенсивных тренировок, так как может потребоваться для реабилитации после травмы12. Автоматизированные системы позволяют животным выполнять большое количество достигает в течение длительных периодов времени, не требуя интенсивного участия исследователя. Кроме того, системы, позволяющие отслеживать лапы и автоматизированный подсчет результатов, сокращают время, затрачиваемые исследователем на проведение анализа данных.
Мы разработали автоматизированную систему квалифицированного охвата крыс с несколькими специализированными функциями. Во-первых, с помощью подвижного пьедестала довести гранулы в "достижение позиции" снизу, мы получаем почти беспрепятственный вид передних конечностей. Во-вторых, система зеркал позволяет несколько одновременных видов досягаемости с одной камерой, что позволяет трехмерной (3-D) реконструкции траекторий досягаемости с помощью высокой скорости (300 кадров в секунду) камеры. С недавней разработкой надежных алгоритмов машинного обучения для отслеживания маркеровдвижения 13, мы теперь отслеживаем не только лапу, но и отдельные костяшки пальцев, чтобы извлечь подробный охват и понять кинематику. В-третьих, захват кадра, выполняющий простую обработку видео, позволяет в режиме реального времени идентифицировать различные фазы достижения. Эта информация используется для запуска видео приобретения (непрерывное приобретение видео не практично из-за размера файла), а также может быть использован для запуска вмешательства (например, оптогенетика) в точные моменты. Наконец, отдельные видеокадры запускаются импульсами транзисторно-транзисторной логики (TTL), что позволяет точно синхронизировать видео с нейронными записями (например, электрофизиологией или фотометрией). Здесь мы описываем, как построить эту систему, обучить крыс выполнять задачу, синхронизировать аппарат с внешними системами и реконструировать трехмерные траектории охвата.

<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

Грызун квалифицированных достижения обычно используется для изучения ловких навыков, но требует значительного времени и усилий для реализации задачи и анализа поведения. Недавно было разработано несколько автоматизированных версий квалифицированного охвата. Здесь мы описываем версию, которая автоматически представляет гранулы крысам при записи видео высокой четкости с разных углов при высокой частоте кадров (300 кадров в секунду). Лапа и отдельные цифры отслеживаются с помощью DeepLabCut, алгоритма машинного обучения для оценки бесмаркерной позы. Эта система также может быть синхронизирована с физиологическими записями или использоваться для запуска физиологических вмешательств (например, электрической или оптической стимуляции).

Крысы приобретают квалифицированную задачу достижения быстро после акклиматизации к аппарату, с производительностью плато с точки зрения как количество достигает и точность в течение 1-2 недель (Рисунок 5). На рисунке 6 показаны примеры видеокадров, указ?...

Watch this Scientific Journal Video about Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories at JoVE.com

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

Автоматизированная Крыса Одно-Пелле Достижение с 3-мерной реконструкции лапы и Digit траектории

Грызун квалифицированных достижения обычно используется для изучения ловких навыков, но требует значительного времени и усилий для реализации задачи и анализа поведения. Мы описываем автоматизированную версию квалифицированного достижения с отслеживанием движения и трехмерной реконструкцией траекторий охвата.

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

Этот метод основывается на установленных крыс квалифицированных протоколов достижения для автоматизации обучения и тестирования, обеспечивая эффективные средства для приобретения больших наборов данных относительно быстро. Это сводит к минимуму экспериментатор усилия, позволяя трехмерной реконструкции forelimb кинематики. Кинематика может быть использована для оценки воздействия точно приученных вмешательств или коррелирует с физиологическими записями.С некоторыми корректировками, этот метод также может быть применен у мышей. Начните с включением света и поместите крысу в квалифицированную камеру достижения. Используйте типсы, чтобы держать гранулы через достижение слот в передней части коробки.Разрешить крысы съесть три гранулы из типсов. Потяните гранулы обратно в следующий раз крыса пытается съесть гранулы из типсов и повторить, пока крыса достигает гранулы с одной лапой наиболее из 11 достигает с указанием лапы предпочтения. Далее, выровнять гранулы доставки стержня со стороны достижения слот контралатеральной к предпочтительной лапы крысы.Поместите гранулы на удилище доставки. Затем используйте типсы для приманки крысы с гранулами, но направить крысу к доставке стержня так, что его лапа попадает гранулы на стержень. После того, как крыса попыталась 10 достигает доставки стержня без приманки, заранее крысы на следующий этап.Далее, положение гранулы доставки стержня на основе предпочтений лапы крысы и установить его на позицию два. Установите высоту стержня доставки гранул с помощью пульта дистанционного управления. Как только стержень доставки находится на правильной высоте, удерживайте нужное число до тех пор, пока свет не моргнет красным, чтобы установить.Затем поместите крысу в камеру и приманки крысы к спине с гранулами. Когда крыса движется достаточно далеко в задней части камеры, что он нарушит инфракрасный луч, если автоматизированная версия работает, переместить гранулы доставки стержня на позицию три. Наконец, подождите, пока крыса достигнет гранулы, а затем переместить гранулы доставки стержня обратно в положение два.Поместите новую гранулу на удилище доставки, если сбил. Повторите эти шаги постепенно травли крысы все меньше и меньше, пока крыса начинает один, перейти к спине просить гранулы, не будучи приманкой, и два, сразу же перейти к передней после запроса гранулы в спину. После того, как крыса сделала это 10 раз, начать обучение по автоматизированной задаче.Чтобы настроить автоматизированную систему, включите свет в камере и пополнить резервуар гранул. Распоить стержень доставки гранул в соответствии с предпочтением лапы крысы. Убедитесь, что позиции привода установлены правильно.Затем включите компьютер и откройте квалифицированную программу достижения. Введите идентификационный номер крысы под предметом и выберите предпочтение лапы из меню высадки рук. Укажите путь сохранения для видео.Затем установите время сеанса и количество максимальных видео. Установите длительность подъема гранул, а также и обеспечить раннее достижение казни. Далее, чтобы сделать калибровочные изображения, поместите руку помощи внутри достигающих камеры и ткните аллигатора клип через достижение слот.Держите куб перед достижением слот с аллигатора клип. Затем распоимить куб так, чтобы красная сторона появилась в верхнем зеркале, зеленая сторона в левом зеркале и синяя сторона в правом зеркале. В поведенческой программе убедитесь, что порог окупаемости инвестиций установлен на очень большое значение.Нажмите кнопку запуска и как только камера инициализированной кнопки становится зеленым, нажмите начать, чтобы начать видео приобретения. Нажмите Cal Mode затем принять изображение, нажав Take Cal изображения. Слегка перемести кубик и сделай другое изображение.Повторите еще раз в общей сложности три изображения. Наконец, остановите программу, нажав стоп, а затем нажмите кнопку знака стоп. Удалите руку помощи и куб из коробки.Будьте осторожны, чтобы не ударить что-нибудь в поведенческой камере после калибровки изображения были приняты в тот день. Во-первых, поместите крысу в квалифицированную достигающих камеру. Нажмите на белую стрелку, чтобы запустить программу.Затем установите положение ROI для обнаружения лап, регулируя x смещение, у смещения, ширину рентабельности инвестиций и высоту рентабельности инвестиций. Распоитите roi в боковом зеркале, которое показывает спинку лапы прямо перед достигающих слот и нажмите кнопку начать, чтобы начать программу. Пока крыса не достигает, отрегулируйте низкое пороговое значение рентабельности инвестиций до тех пор, пока значение триггера живой рентабельности не будет колебаться между нулем и одним.Затем установите порог окупаемости инвестиций, чтобы быть значительно больше, чем живой ROI триггер значение во время носа тыкает и ниже, чем живой ROI триггер значение, когда крыса достигает. Отрегулируйте до тех пор, пока видео постоянно срабатывает, когда крыса достигает, но не тогда, когда он тыкает носом через слот. Мониторинг первых нескольких испытаний, чтобы убедиться, что все работает правильно.Когда крыса достигает, прежде чем просить гранулы, наблюдать рано достигает увеличения числа. Когда крыса достигает после запроса гранулы, наблюдать видео число увеличивается в то время как копия видео сохраняется в виде файла бен. Наконец, после того, как время сеанса или максимальное количество видео будет достигнуто, нажмите кнопку знака стопа.Результаты показывают, что через 20 дней крысы приобретают квалифицированную задачу достижения. Здесь показаны траектории достижения из одной сессии. Это представляет собой только начальное продвижение лапы для удобства представления.Кроме того, если триггер обнаружения лапы точно не установлен, в кадре имеется значительная изменчивость, при которой лапа нарушает достигающих слот, что может привести к изменчивости, когда вмешательства срабатывают во время достижения движений. Помимо тщательного обращения с животными, никаких мер предосторожности не будет принято в этом протоколе. Наиболее важно правильно установить порог рентабельности инвестиций, чтобы видео или другие мероприятия запускаются в соответствующие моменты.Этот метод может быть в паре с несколькими другими методами, такими как оптогенетика, визуализация кальция, и генетические модели, которые могут решать вопросы, начиная от базового управления двигателем патофизиологии расстройства движения. Этот метод позволяет корреляции детального охвата и понять кинематики с физиологическими записями или вмешательства, что позволяет исследователям ответить не только, если, но как движения меняются с изменениями нейронных схем.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

Автоматизированная, Количественный Когнитивная / Поведенческие Скрининг мышей: Для генетики, фармакологии, животных познания и Бакалавриат Инструкции

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

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

Полностью автоматизированная грызунов принадлежности Протокол сенсомоторной интеграции и когнитивных Контрольные эксперименты

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

Исследование двигателя навык Обучение на Single-гранул Достижение Задачи у мышей

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

Экспериментальная оценка мыши Общительность с помощью автоматизированной обработки изображений подход

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

Лапы-Перемещение: Роман, Чувствительный анализ Mouse Test цилиндр

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

Оценка социального познания в приматов, используя сеть компьютеризированных автоматизированных обучающих устройств (ALDM) тест-системы

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

Приобретение высокоточного квалифицированный передних конечностей идущей задачи у крыс

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

Автоматизированный анализ хемосенсорного предпочтения на основе нематод

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

Автоматические измерения сна и двигательной активности в мексиканской 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 Анализ контрастно-расширенных записей (PrAnCER): Низкая стоимость, открытый доступ Автоматизированная система анализа gait для оценки дефицита двигателя

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 ...