Name: tracking rats in operant conditioning chambers using a versatile homemade video camera and deeplabcut
Uploaded: 2020-06-15T14:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut at JoVE.com

Questo lavoro è stato sostenuto dalle sovvenzioni della Swedish Brain Foundation, della Swedish Parkinson Foundation e dei Fondi governativi svedesi per la ricerca clinica (M.A.C.), nonché dalle fondazioni Wenner-Gren (M.A.C, E.K.H.C), dalla fondazione .hlén (M.A.C) e dalla fondazione Blanceflor Bon Lucompagnidovisi, née né Bildt (S.F).

Tutte le procedure che includono la movimentazione degli animali sono state approvate dal comitato etico Malmà-Lund per la ricerca sugli animali.
1. Costruire la videocamera
NOTA: nella Tabella dei materialiè disponibile un elenco dei componenti necessari per la costruzione della videocamera. Fare riferimento anche alla figura 1, Figura 2, Figura 3, <strong cla...

<ol>
	<li>Pritchett, K., Mulder, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Operant+conditioning.">Operant conditioning.</a> Contemporary Topics in Laboratory Animal Science. 43 (4), (2004).</li><li>Clemensson, E. K. H., Novati, A., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+BACHD+rat+model+of+Huntington+disease+shows+slowed+learning+in+a+Go/No-Go-like+test+of+visual+discrimination.">The BACHD rat model of Huntington disease shows slowed learning in a Go/No-Go-like test of visual discrimination.</a> Behavioural Brain Research. 359, 116-126 (2019).</li><li>Asinof, S. K., Paine, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+5-choice+serial+reaction+time+task:+a+task+of+attention+and+impulse+control+for+rodents.">The 5-choice serial reaction time task: a task of attention and impulse control for rodents.</a> Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).</li><li>Coulbourn instruments. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Graphic+State:+Graphic+State+4+user's+manual.">Graphic State: Graphic State 4 user's manual.</a> Coulbourn instruments. , 12-17 (2013).</li><li>Med Associates Inc. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Med-PC+IV:+Med-PC+IV+programmer's+manual.">Med-PC IV: Med-PC IV programmer's manual.</a> Med Associates Inc. , 21-44 (2006).</li><li>Clemensson, E. K. H., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+BACHD+rat+model+of+Huntingon+disease+shows+signs+of+fronto-striatal+dysfunction+in+two+operant+conditioning+tests+of+short-term+memory.">The BACHD rat model of Huntingon disease shows signs of fronto-striatal dysfunction in two operant conditioning tests of short-term memory.</a> PloS One. 12 (1), (2017).</li><li>Herremans, A. H. J., Hijzen, T. H., Welborn, P. F. E., Olivier, B., Slangen, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effect+of+infusion+of+cholinergic+drugs+into+the+prefrontal+cortex+area+on+delayed+matching+to+position+performance+in+the+rat.">Effect of infusion of cholinergic drugs into the prefrontal cortex area on delayed matching to position performance in the rat.</a> Brain Research. 711 (1-2), 102-111 (1996).</li><li>Chudasama, Y., Muir, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+behavioral+analysis+of+the+delayed+non-matching+to+position+task:+the+effects+of+scopolamine,+lesions+of+the+fornix+and+of+the+prelimbic+region+on+mediating+behaviours+by+rats.">A behavioral analysis of the delayed non-matching to position task: the effects of scopolamine, lesions of the fornix and of the prelimbic region on mediating behaviours by rats.</a> Psychopharmacology. 134 (1), 73-82 (1997).</li><li>Talpos, J. C., McTighe, S. M., Dias, R., Saksida, L. M., Bussey, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Trial-unique,+delayed+nonmatching-to-location+(TUNL):+A+novel,+highly+hippocampus-dependent+automated+touchscreen+test+of+location+memory+and+pattern+separation.">Trial-unique, delayed nonmatching-to-location (TUNL): A novel, highly hippocampus-dependent automated touchscreen test of location memory and pattern separation.</a> Neurobiology of Learning and Memory. 94 (3), 341 (2010).</li><li>Rayburn-Reeves, R. M., Moore, M. K., Smith, T. E., Crafton, D. A., Marden, K. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+midsession+reversal+learning+in+rats:+Effects+of+egocentric+cue+use+and+memory.">Spatial midsession reversal learning in rats: Effects of egocentric cue use and memory.</a> Behavioural Processes. 152, 10-17 (2018).</li><li>Gallo, A., Duchatelle, E., Elkhessaimi, A., Le Pape, G., Desportes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Topographic+analysis+of+the+rat's+behavior+in+the+Skinner+box.">Topographic analysis of the rat's behavior in the Skinner box.</a> Behavioural Processes. 33 (3), 318-328 (1995).</li><li>Iversen, I. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Response-initiated+imaging+of+operant+behavior+using+a+digital+camera.">Response-initiated imaging of operant behavior using a digital camera.</a> Journal of the Experimental Analysis of Behavior. 77 (3), 283-300 (2002).</li><li>Med Associates Inc. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Video+monitor:+Video+monitor+SOF-842+user's+manual.">Video monitor: Video monitor SOF-842 user's manual.</a> Med Associates Inc. , 26-30 (2004).</li><li>. Coulbourn Instruments Available from: <a target="_blank" href="https://www.coulbourn.com/product_p/h39-16.htm">https://www.coulbourn.com/product_p/h39-16.htm</a> (2020)</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 (9), 1281-1289 (2018).</li><li>Nath, T., Mathis, A., Chen, A. C., Patel, A., Bethge, M., Mathis, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+DeepLabCut+for+3D+markerless+pose+estimation+across+species+and+behaviors.">Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors.</a> Nature Protocols. 14 (7), 2152-2176 (2019).</li><li>Bari, A., Dalley, J. W., Robbins, T. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+application+of+the+5-chopice+serial+reaction+time+task+for+the+assessment+of+visual+attentional+processes+and+impulse+control+in+rats.">The application of the 5-chopice serial reaction time task for the assessment of visual attentional processes and impulse control in rats.</a> Nature Protocols. 3 (5), 759-767 (2008).</li><li>. Raspberry Pi foundation Available from: <a target="_blank" href="https://thepi.io/how-to-install-raspbian-on-the-raspberry-pi/">https://thepi.io/how-to-install-raspbian-on-the-raspberry-pi/</a> (2020)</li><li>. Pi-supply Available from: <a target="_blank" href="https://learn.pi-supply.com/make/bright-pi-quickstart-faq/">https://learn.pi-supply.com/make/bright-pi-quickstart-faq/</a> (2018)</li><li>. Python Available from: <a target="_blank" href="https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers">https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers</a> (2020)</li><li>. MathWorks Available from: <a target="_blank" href="https://mathworks.com/academia/highschool/">https://mathworks.com/academia/highschool/</a> (2020)</li><li>. Cran.R-Project.org Available from: <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/manuals.html">https://cran.r-project.org/manuals.html</a> (2020)</li><li>Liu, Y., Tian, C., Huang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Critical assessment of correction methods for fisheye lens distortion. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. , (2016).</li><li>Pereira, T. D., 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=Fast+animal+pose+estimation+using+deep+neural+networks.">Fast animal pose estimation using deep neural networks.</a> Nature Methods. 16 (1), 117-125 (2019).</li><li>Graving, J. M., 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=DeepPoseKit,+a+software+toolkit+for+fast+and+robust+animal+pose+estimation+using+deep+learning.">DeepPoseKit, a software toolkit for fast and robust animal pose estimation using deep learning.</a> Elife. 8 (47994), (2019).</li><li>Geuther, B. Q., 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=Robust+mouse+tracking+in+complex+environments+using+neural+networks.">Robust mouse tracking in complex environments using neural networks.</a> Communications Biology. 2 (124), (2019).</li></ol>

Questo protocollo descrive come costruire una videocamera economica e flessibile che può essere utilizzata per registrare video da camere di condizionamento operanti e altre configurazioni di test comportamentali. Dimostra inoltre come utilizzare DeepLabCut per monitorare un forte segnale luminoso all'interno di questi video e come questo può essere utilizzato per aiutare a identificare brevi segmenti video di interesse nei file video che coprono sessioni di test complete. Infine, descrive come utilizzare il tracciamen...

Nel campo delle neuroscienze comportamentali, i ricercatori usano comunemente camere di condizionamento operanti per valutare una vasta gamma di diverse caratteristiche cognitive e psichiatriche nei roditori. Mentre ci sono diversi produttori di tali sistemi, in genere condividono alcuni attributi e hanno un design quasi standardizzato1,2,3.3 Le camere sono generalmente a forma quadrata o rettangolare, con una parete che può essere aperta per posizionare gli animali all'interno, e una o due delle pareti rimanenti contenenti componenti come leve, aperture naso-poke, vassoi di ricompensa, ruote di risposta e luci di vario tipo1,2,3. Le luci e i sensori presenti nelle camere sono utilizzati sia per controllare il protocollo di prova che per tracciare i comportamenti degli animali1,2,3,4,5. I tipici sistemi di condizionamento operanti consentono un'analisi molto dettagliata di come gli animali interagiscono con i diversi operandi e le aperture presenti nelle camere. In generale, tutte le occasioni in cui i sensori vengono attivati possono essere registrati dal sistema, e da questi dati gli utenti possono ottenere file di log dettagliati che descrivono ciò che l'animale ha fatto durante passaggi specifici del test4,5. Mentre questo fornisce una rappresentazione estesa delle prestazioni di un animale, può essere utilizzato solo per descrivere i comportamenti che attivano direttamente uno o più sensori4,5. Di conseguenza, gli aspetti relativi al modo in cui l'animale si posiziona e si muove all'interno della camera durante le diverse fasi del test non sono ben descritti6,7,8,9,9.10 Questo è un peccato, in quanto tali informazioni possono essere preziose per comprendere appieno il comportamento dell'animale. Ad esempio, può essere utilizzato per chiarire perché alcuni animali si comportano male su un determinato test6, per descrivere le strategie che gli animali potrebbero sviluppare per gestire compiti difficili6,7,8,9,10, o per apprezzare la vera complessità di comportamenti presumibilmente semplici11,12. Per ottenere tali informazioni articolate, i ricercatori si rivolgono comunemente all'analisi manuale dei video6,7,8,9,10,11.
Quando si registrano video da camere di condizionamento operanti, la scelta della fotocamera è fondamentale. Le camere sono comunemente situate in cubi isolati, con protocolli che spesso fanno uso di gradini in cui nessuna luce visibile splende3,6,7,8,9. Pertanto, l'uso dell'illuminazione a infrarossi (IR) in combinazione con una fotocamera sensibile agli infrarossi è necessario, in quanto consente la visibilità anche in completa oscurità. Inoltre, lo spazio disponibile per posizionare una fotocamera all'interno del cubicolo di isolamento è spesso molto limitato, il che significa che si beneficia noto fortemente di avere piccole telecamere che utilizzano lenti con un ampio campo visivo (ad esempio, lenti fish-eye)9. Mentre i produttori di sistemi di condizionamento operanti possono spesso fornire configurazioni di telecamere di alta qualità ai loro clienti, questi sistemi possono essere costosi e non si adattano necessariamente camere di altri produttori o configurazioni per altri test comportamentali. Tuttavia, un notevole vantaggio rispetto all'utilizzo di videocamere autonome è che queste configurazioni possono spesso interfacciarsi direttamente con i sistemi di condizionamento operanti13,14. In questo modo, possono essere impostati solo per registrare eventi specifici anziché sessioni di test complete, che possono essere notevolmente aiutate nell'analisi che segue.
Il protocollo attuale descrive come costruire una videocamera economica e versatile utilizzando componenti elettronici per hobby. La fotocamera utilizza un obiettivo fisheye, è sensibile all'illuminazione IR e ha una serie di diodi a emissione di luce IR (LED IR) collegati ad esso. Inoltre, è costruito per avere un profilo piatto e sottile. Insieme, questi aspetti lo rendono ideale per la registrazione di video dalla maggior parte delle camere di condizionamento operanti disponibili in commercio e da altre configurazioni di test comportamentali. Il protocollo descrive inoltre come elaborare i video ottenuti con la fotocamera e come utilizzare il pacchetto software DeepLabCut15,16 per aiutare a estrarre sequenze video di interesse e a monitorare i movimenti di un animale in esso contenuti. Questo elude parzialmente il draw-back dell'utilizzo di una fotocamera stand-alone rispetto alle soluzioni integrate fornite dai produttori operanti di sistemi di condizionamento, e offre un complemento al punteggio manuale dei comportamenti.
Sono stati compiuti sforzi per scrivere il protocollo in un formato generale per evidenziare che il processo complessivo può essere adattato ai video di diversi test di condizionamento operanti. Per illustrare alcuni concetti chiave, i video dei ratti che eseguono il test del tempo di reazione seriale a 5 scelte (5CSRTT)17 vengono utilizzati come esempi.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>32 Gb micro SD card with New Our Of Box Software (NOOBS) preinstalled</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>32GB</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>330-Ohm resistor</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>100287</td>
			<td>This article is for a package with mixed resistors, where 330-ohm resistors are included.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera module (Raspberry Pi NoIR camera v.2)</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>100004</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera ribbon cable (Raspberry Pi Zero camera cable stub)</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>MMP-1294</td>
			<td>This is only needed if a Raspberry Pi zero is used. If another Raspberry Pi board is used, a suitable camera ribbon cable accompanies the camera component</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Colored LEDs</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>ADA4203</td>
			<td>This article is for a package with mixed colors of LEDs. Any color can be used.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Female-Female jumper cables</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>ADA266</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>IR LED module (Bright Pi)</td>
			<td>Pi Supply (https://uk.pi-supply.com)</td>
			<td>PIS-0027</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>microcomputer motherboard (Raspberry Pi Zero board with presoldered headers)</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>102373</td>
			<td>Other Raspberry Pi boards can also be used, although the method for automatically starting the Python script only works with Raspberry Pi zero. If using other models, the python script needs to be started manually.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Push button switch</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>ADA367</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi power supply cable</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>102032</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi Zero case</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>102118</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi, Mod my pi, camera stand with magnetic fish eye lens and magnetic metal ring attachment</td>
			<td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td>
			<td>MMP-0310-KIT</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

tracking rats in operant conditioning chambers using a versatile homemade video camera and deeplabcut

Le camere di condizionamento operanti sono utilizzate per eseguire una vasta gamma di test comportamentali nel campo delle neuroscienze. I dati registrati si basano in genere sull'innesco di sensori a leva e naso-poke presenti all'interno delle camere. Anche se questo fornisce una visione dettagliata di quando e come gli animali eseguono determinate risposte, non può essere utilizzato per valutare i comportamenti che non attivano alcun sensore. Come tale, valutare come gli animali si posizionano e si muovono all'interno della camera è raramente possibile. Per ottenere queste informazioni, i ricercatori in genere devono registrare e analizzare i video. I produttori di camere di condizionamento operanti possono in genere fornire ai propri clienti configurazioni di telecamere di alta qualità. Tuttavia, questi possono essere molto costosi e non si adattano necessariamente camere di altri produttori o altre configurazioni di test comportamentali. Il protocollo attuale descrive come costruire una videocamera economica e versatile utilizzando componenti elettronici per hobby. Descrive inoltre come utilizzare il pacchetto software di analisi delle immagini DeepLabCut per tenere traccia dello stato di un segnale luminoso forte, nonché la posizione di un ratto, nei video raccolti da una camera di condizionamento operante. Il primo è un grande aiuto nella scelta di brevi segmenti di interesse per i video che coprono intere sessioni di test, e il secondo consente l'analisi di parametri che non possono essere ottenuti dai registri di dati prodotti dalle camere operanti.

Prestazioni della videocamera
I risultati rappresentativi sono stati raccolti in camere di condizionamento operanti per ratti con superfici del pavimento di 28,5 cm x 25,5 cm e altezze di 28,5 cm. Con l'obiettivo fisheye attaccato, la fotocamera cattura l'intera superficie del pavimento e grandi parti delle pareti circostanti, quando posizionate sopra la camera (Figura 7A). Come tale, una buona vista può essere ottenuta, anche se la fotocamera è...

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Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut

Questo protocollo descrive come costruire una videocamera piccola e versatile e come utilizzare video ottenuti da essa per addestrare una rete neurale a tracciare la posizione di un animale all'interno di camere di condizionamento operanti. Si tratta di un valido complemento alle analisi standard dei log dei dati ottenuti da test di condizionamento operanti.

Monitoraggio dei ratti nelle camere di condizionamento operanti utilizzando una videocamera fatta in casa versatile e DeepLabCut

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on ...

Seguendo i metodi delineati in questo protocollo i ricercatori saranno in grado di registrare e analizzare video di roditori che eseguono test comportamentali complessi in camere di condizionamento operanti. Il protocollo descrive come costruire videocamera economica e usarla insieme a un software di tracciamento open source. Questo è un approccio attraente per i laboratori con un budget limitato.Il metodo è prezioso per progetti di ricerca che coinvolgono il condizionamento operante nei roditori. Poiché l'analisi video può migliorare notevolmente la comprensione dei comportamenti visti in questo tipo di test. Iniziare attaccando l'anello metallico intorno all'apertura del supporto della fotocamera.Quindi collegare il modulo della fotocamera al supporto utilizzando i dadi e i bulloni che accompagnano il kit. Aprire le porte dei cavi a nastro sul modulo della fotocamera e sul microcomputer raggruppandosi delicatamente sui bordi delle labbra di plastica. Ardere il cavo a nastro nella porta aperta sul modulo della fotocamera in modo che i connettori argentati dei cavi si affacciano sulla scheda di circuito.Quindi bloccarlo in posizione spingendo nella clip di plastica. Ripetere il processo con una porta sul microcomputer. Quindi attaccare l'obiettivo fisheye all'anello metallico sul supporto della fotocamera.Posizionare il microcomputer nella custodia di plastica e inserire la scheda micro SD elencata. Quindi collegare un monitor, una tastiera e un mouse al microcomputer e iniziare collegando il suo alimentatore. Aprire una finestra terminale e digitare sudo apt hyphen, ottenere l'aggiornamento.Quindi premere INVIO. Tipo successivo sudo apt aggiornamento completo trattino e premere INVIO. Nel menu start selezionare preferenze e configurazioni PI lampone.All'apertura della finestra, passare alla scheda interfacce e abilitare la fotocamera e I2C Quindi fare clic su OK. Copiare il file supplementare uno su una memory stick USB. Quindi trasferirlo nella cartella PI principale dei microcomputer e rinominarla.Aprire una finestra terminale tipo pseudo nano slash ecc., tagliare RC punto locale e premere INVIO. Usare i tasti di direzione delle tastiere per spostare il cursore verso il basso nello spazio compreso tra fi e exit zero. Quindi aggiungere testo per fare in modo che il computer inizi lo script copiato.E i LED a infrarossi, ogni volta che si avvia. Salvare le modifiche premendo ctrl e X seguito da Y e invio. Successivi resistenze di saldatura e cavi jumper femminili sulle gambe di due LED colorati.Cavi jumper femmina saldati su due interruttori a bottone. Quindi collegare i LED colorati degli switch e il modulo led a infrarossi elencato alle estremità del cerchio GPI dei computer. Se collegato correttamente, un led indicherà che la fotocamera è accesa e pronta per essere utilizzata.Mentre l'altro indica che la fotocamera sta registrando un video. Il pulsante con i cavi lunghi viene utilizzato per avviare e interrompere le registrazioni video. Mentre il pulsante con questi cavi corti viene utilizzato per spegnere la fotocamera.Impostare il protocollo per l'utilizzo della luce del teatro delle camere operanti come indicatore di un passaggio specifico del protocollo. Quindi impostare il protocollo per registrare tutti gli eventi di interesse con timestamp in relazione a quando questo indicatore del passaggio del protocollo diventa attivo. Posizionare la fotocamera sopra le camere operatorie e iniziare collegandolo a una presa elettrica tramite il cavo di alimentazione.Utilizzare il pulsante connesso in precedenza per avviare e interrompere le registrazioni video. Al termine delle registrazioni video, collegare la fotocamera a un monitor, a un mouse da tastiera e a un dispositivo di archiviazione USB e recuperare i file video dal desktop. Utilizzare la funzione di frame grabbing DeeplabCuts per estrarre da 700 a 900 fotogrammi video da uno o più video registrati.Assicurati che i fotogrammi video selezionati vengono visualizzati l'animale in diverse posture, sia stazionarie con la testa all'esterno che all'interno delle aperture e in movimento in direzioni diverse. Utilizzare la cassetta degli attrezzi per l'etichettatura per contrassegnare manualmente la posizione della testa del topo in ogni fotogramma video posizionando un'etichetta della testa in una posizione centrale tra le orecchie del topo. Etichetta anche altre parti del corpo che potrebbero essere di interesse.Inoltre, contrassegnare una posizione dell'indicatore del passo del protocollo in ogni fotogramma video in cui brilla attivamente. Utilizzare quindi il set di dati di training e addestrare le funzioni di rete per creare un set di dati di training dai fotogrammi video etichettati e avviare il training di una rete neurale. Quando una rete neurale è stata addestrata, usala per analizzare i video raccolti.Questo creerà un file CSV che elenca le posizioni di traccia della testa del topo, altre parti del corpo di interesse e l'indicatore del passo del protocollo in ogni fotogramma video. Inoltre, creerà file video contrassegnati in cui le posizioni della traccia vengono visualizzate visivamente. Per ottenere le coordinate di punti di interesse specifici all'interno delle camere operanti, contrassegnarli manualmente come descritto in precedenza e recuperare le coordinate dal file CSV memorizzato automaticamente sotto i dati etichettati nella cartella del progetto.Nota, in cui i segmenti video l'indicatore del passo del protocollo viene tracciato entro 60 pixel dalla posizione ottenuta manualmente nella sezione precedente ed estrarre il punto di partenza esatto per ogni periodo in cui l'indicatore è attivo. Utilizzare i punti in cui l'indicatore del passo del protocollo diventa attivo e i timestamp registrati dalle camere operanti. Per determinare quali segmenti video coprono eventi specifici del protocollo di test, ad esempio intervalli tra prove, risposte o recuperi di ricompense.Nota i fotogrammi video che coprono tutti gli eventi di interesse specifico. Infine eseguire un'analisi approfondita pertinente della posizione e dei movimenti dell'animale, durante questi eventi. L'obiettivo per gli occhi di pesce della fotocamera dovrebbe consentirgli di catturare una visione completa dell'interno della maggior parte delle camere di condizionamento operanti dei roditori.Utilizzando una fonte adeguata di illuminazione a infrarossi, la fotocamera consentirà anche l'acquisizione video in completa oscurità. Una rete ben addestrata dovrebbe consentire una precisione superiore al 90% quando si rintraccia la testa di un animale. Il tracciamento accurato è chiaramente identificabile dai marcatori che seguono un animale durante i suoi movimenti e tracciati percorsi che appaiono lisci.Al contrario, il tracciamento impreciso è caratterizzato da marcatori che non rimangono affidabili sul bersaglio e da percorsi tracciati frastagliati. Come risultato di questo tracciamento impreciso in genere causa cambiamenti improvvisi nelle velocità di movimento calcolate. Monitorando dove si trova un animale durante una sessione di test, è possibile valutare in che modo modelli di movimento distinti si relazionano alle prestazioni.Ad esempio, nella prova del tempo di reazione seriale a cinque scelte, i movimenti della testa durante l'intervallo inter-prova possono essere utilizzati per separare le prove di emissione in cui l'animale mostra un interesse limitato a eseguire una risposta. Da una prova di missione in cui l'animale semplicemente non nota il breve segnale luminoso. Inoltre, lo studio dei movimenti della testa può consentire il rilevamento e la caratterizzazione di diverse strategie di attenzione.Quando si tenta questa procedura, è importante che l'indicatore del passaggio del protocollo sia affidabile. E che la rete neurale è addestrata con un'immersione ert di fotogrammi video. Per garantire un tracciamento accurato.

Research

JoVE Journal

Behavior

Mouse Short- and Long-term Locomotor Activity Analyzed by Video Tracking Software

Mouse a breve e lungo termine di attività locomotoria analizzati da Tracking Software Video

Locomotor  activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice  and other rodents. Improvements in video tracking software ...

Ricerca

Comportamento

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

Contestuali e Cued paura condizionata test utilizzando un sistema di video Analizzare in topi

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association ...

A Novel Procedure for Evaluating the Reinforcing Properties of Tastants in Laboratory Rats: Operant Intraoral Self-administration

Una nuova procedura per valutare le proprietà di rinforzo di Tastants nei ratti di laboratorio: operante intraorale autosomministrazione

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste ...

Trace Fear Conditioning in Mice

Trace paura condizionata in topi

In this experiment we present a technique to measure learning and memory. In the trace fear conditioning protocol presented here there are five pairings ...

Operant Procedures for Assessing Behavioral Flexibility in Rats

Procedure operante per la Valutazione di flessibilità comportamentale in Rats

Executive functions consist of multiple high-level cognitive processes that drive rule generation and behavioral selection. An emergent property of these ...

The Modified Hole Board - Measuring Behavior, Cognition and Social Interaction in Mice and Rats

The Hole Consiglio Modified - Behavior, Cognition e l&#39;interazione sociale in topi e ratti di misura

This protocol describes the modified hole board (mHB), which combines features from a traditional hole board and open field and is designed to measure ...

Quantifying Social Motivation in Mice Using Operant Conditioning

Quantificare motivazione sociale nei topi mediante condizionamento operante

In this protocol, social motivation is measured in mice through a pair of operant conditioning paradigms. To conduct the experiments, two-chambered ...

Classical Short-Delay Eyeblink Conditioning in One-Year-Old Children

Classica-ritardo Eyeblink condizionata a One-Year-Old Children

Classical eyeblink conditioning (EBC) refers to the learned association between a conditioned stimulus (an auditory tone) and an unconditioned stimulus (a ...

Visual Classical Conditioning in Wood Ants

Visual condizionamento classico in legna formiche

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, ...

Fear Incubation Using an Extended Fear-Conditioning Protocol for Rats

L'incubazione della paura utilizzando un protocollo esteso di condizionamento della paura per i ratti

Emotional memory has been primarily studied with fear-conditioning paradigms. Fear conditioning is a form of learning through which individuals learn the ...