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

この研究は、スウェーデン脳財団、スウェーデンパーキンソン財団、スウェーデン政府臨床研究資金(M.A.C.)、ウェンナー・グレン財団(M.A.C,E.K.H.C)、オーレン財団(M.A.C)、財団ブランシュフロール・ボンコムニ・ルドヴォヴィシ(S.F.)からの助成金によって支えられました。

動物の取り扱いを含むすべての手順は、動物研究のためのマルメルンド倫理委員会によって承認されています。
1. ビデオカメラの構築
注: カメラの構築に必要なコンポーネントのリストは、 材料表に記載されています。 図 1、 図 2、図 3、 図 4、図 ...

<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. 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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>

このプロトコルは、操作コンディショニングチャンバーやその他の動作テスト設定からビデオを記録するために使用できる安価で柔軟なビデオカメラを構築する方法を説明します。さらに、DeepLabCutを使用してこれらのビデオ内の強い光信号を追跡する方法と、完全なテストセッションをカバーするビデオファイルの関心のある短いビデオセグメントを特定するのにどのように使用できるかを...

行動神経科学の分野では、研究者は一般的にげっ歯類の異なる認知および精神医学的特徴の広い範囲を評価するためにオペラコンディショニングチャンバーを使用しています。このようなシステムには複数の異なるメーカーがありますが、通常は特定の属性を共有し、ほぼ標準化された設計11、2、32,を持っています。チャンバーは一般的に正方形または長方形の形をしており、動物を内部に配置するために開くことができる1つの壁と、レバー、鼻突き開口部、報酬トレイ、応答ホイールおよび様々な種類のライト1、2、32,3などのコンポーネントを含む残りの壁の1つまたは2つを有する。チャンバーに存在するライトとセンサーは、テストプロトコルを制御し、動物の行動11、2、3、4、52,3,4を5追跡するために使用されます。典型的なオペラの調節システムは動物が部屋に存在する異なったオペランドおよび開口部と相互作用する方法の非常に詳細な分析を可能にする。一般に、センサーがトリガされる任意の機会は、システムによって記録することができ、このデータからユーザーは、テスト44、55の特定のステップの間に動物が何をしたかを記述する詳細なログファイルを取得することができます。これは動物の性能を広範囲に表現しますが、1つ以上のセンサー44,55を直接トリガする動作を記述するためにのみ使用できます。そのため、試験の異なる段階で動物がチャンバー内をどのように位置づけ、移動するのかについては、6、7、8、9、10などはよく説明されていない。6,7,8,9,10このような情報は動物の行動を完全に理解するために価値がある可能性がありますので、これは残念です。例えば、特定の動物が特定のテスト6で悪いパフォーマンスを発揮する理由を明らかにするために使用され、困難,なタスク6、7、8、9、107,8,9を扱うために動物が開発する戦略を記述したり、おそらく単純な行動11、12,12の真の複雑さを理解することができます。610このような明瞭な情報を得るために、研究者は一般的にビデオ,6、7、8、9、10、117,8,9,10の手動分析に目を向けます。611
オペラコンディショニングチャンバーからのビデオを録画する場合、カメラの選択は非常に重要です。チャンバーは一般的に孤立したキュービクルに位置し、プロトコルは頻繁に可視光が輝いているステップを利用して3、6、7、8、9。6,7,8,9そのため、赤外線(IR)照明とIRに敏感なカメラを組み合わせて使用する必要があります。また、隔離キュービクル内にカメラを配置するために利用可能なスペースは、多くの場合、非常に限られた、広い視野を有するレンズ(例えば、魚眼レンズ)9を用いた小型カメラを有することから強く利益を得られることを意味する。オペラコンディショニングシステムのメーカーは、多くの場合、顧客に高品質のカメラのセットアップを供給することができますが、これらのシステムは高価であり、必ずしも他のメーカーや他の行動テストのためのセットアップからのチャンバーに適合しません。しかし、スタンドアロンビデオカメラを使用する上で顕著な利点は、これらのセットアップは、多くの場合、オペランコンディショニングシステム13、14,14と直接インターフェースすることができるということです。これにより、完全なテスト セッションではなく特定のイベントのみを記録するように設定できるため、次の分析に大きく役立ちます。
現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。カメラは魚眼レンズを使用し、IR照明に敏感で、IR発光ダイオード(IR LED)のセットが取り付けられています。さらに、それは平らで、細いプロフィールを持つために造られる。これらの側面は、市販のオペラコンディショニングチャンバーや他の行動テスト設定からのビデオを録画するのに理想的です。このプロトコルはさらに、カメラで取得したビデオを処理する方法と、ソフトウェアパッケージDeepLabCut15,16を使用して、目的のビデオシーケンスを抽出し、16動物の動きを追跡する方法について説明します。これは、コンディショニングシステムのオペラメーカーが提供する統合ソリューション上でスタンドアロンカメラを使用することの欠点を部分的に回避し、行動の手動スコアリングを補完します。
プロトコルを一般的な形式で記述し、プロセス全体を異なるオペラコンディショニングテストのビデオに適応させることができることを強調する努力がなされています。特定の主要概念を説明するために、5選択逐次反応時間試験(5CSRTT)1717を行うラットの動画が例として用いられる。

<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

オペラコンディショニングチャンバーは、神経科学の分野で幅広い行動検査を行うために使用されます。記録されたデータは、通常、チャンバー内に存在するレバーと鼻突きセンサーのトリガーに基づいています。これは、動物が特定の応答を実行するタイミングと方法の詳細なビューを提供しますが、センサーをトリガーしない動作を評価するために使用することはできません。したがって、動物が自分自身を配置し、チャンバー内を移動する方法を評価することはめったに不可能です。この情報を得るためには、研究者は一般的にビデオを記録して分析する必要があります。オペラコンディショニングチャンバーのメーカーは、通常、高品質のカメラ設定を顧客に供給することができます。しかし、これらは非常に高価であり、必ずしも他のメーカーまたは他の行動テストのセットアップからのチャンバーに合うわけではありません。現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。さらに、画像解析ソフトウェアパッケージDeepLabCutを使用して、強力な光信号の状態とラットの位置を、オペランコンディショニングチャンバーから収集したビデオで追跡する方法について説明します。前者は、テストセッション全体をカバーするビデオに関心のある短いセグメントを選択する際に大きな助けとなり、後者は、オペラ室によって生成されたデータログから得ることができないパラメータの分析を可能にします。

ビデオカメラのパフォーマンス
代表結果は、床面積が28.5cm x 25.5cm、高さ28.5cmのラット用の手術用コンディショニングチャンバーに集めた。魚眼レンズを取り付けた状態で、カメラはチャンバーの上に置くと、床面積全体と周囲の壁の大部分を捉えます(図7A)。そのため、カメラがチャンバーの上部の中心外に配置されていても、良好な?...

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

このプロトコルは、小型で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法と、そこから得られたビデオを使用してニューラルネットワークを訓練し、オペラ座内の動物の位置を追跡する方法を説明します。これは、オペラコンディショニングテストから得られたデータログの標準的な分析を補完する貴重なものです。

多目的な自家製ビデオカメラとDeepLabCutを使用して、オペラコンディショニングチャンバー内のラットを追跡する

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 ...

このプロトコルで概説されている方法に従うことによって、研究者は、オペランコンディショニングチャンバーで複雑な行動テストを行うげっ歯類のビデオを記録し、分析することができます。プロトコルは、安価なビデオカメラを構築し、オープンソースの追跡ソフトウェアと一緒にそれを使用する方法を説明します。これは、予算内のラボにとって魅力的なアプローチです。この方法は、げっ歯類のオペラコンディショニングを含む研究プロジェクトにとって貴重です。ビデオ分析は、このタイプのテストで見られる動作の理解を大幅に向上させることができます。まず、カメラスタンドの開口部の周りに金属リングを取り付けることから始めます。次に、キットに付属するナットとボルトを使用して、カメラモジュールをスタンドに取り付けます。プラスチック製の唇の端にそっとプールして、カメラモジュールとマイクロコンピュータのリボンケーブルポートを開きます。ケーブルシルバーコネクタが回路基板に向かるように、カメラモジュールの開いたポートでリボンケーブルをブレイズします。その後、プラスチッククリップを押して所定の位置にロックします。マイクロコンピュータのポートで、このプロセスを繰り返します。次に、カメラスタンドの金属製のリングに魚眼レンズを取り付けます。プラスチックケースにマイクロコンピュータを置き、記載されているマイクロSDカードを挿入します。次に、モニター、キーボード、マウスをマイクロコンピュータに接続し、電源を接続して起動します。ターミナルウィンドウを開き、sudo aptハイフンと入力し、更新を取得します。次に、Enter キーを押します。次に、sudo aptフルハイフンのアップグレードを入力し、Enterキーを押します。スタートメニューの下で、環境設定とラズベリー PI 設定を選択します。ウィンドウが開いたら、インターフェイスタブに移動し、カメラとI2Cを有効にし、次に[大丈夫]をクリックします。補足ファイル 1 を USB メモリスティックにコピーします。その後、マイコンのホームPIフォルダに転送し、名前を変更します。端末ウィンドウタイプの擬似ナノスラッシュ等を開き、RCドットローカルをスラッシュし、Enterキーを押します。キーボードの矢印キーを使用して、カーソルを fi と終了ゼロの間のスペースまで移動します。次に、コピーしたスクリプトをコンピュータが起動するようにテキストを追加します。そして、赤外線LEDは、それが起動するたびに。コントロールとXを押し、Yを押して変更を保存し、入力します。次はんだ抵抗器と女性のジャンパーケーブルを2つの色付きLEDの脚に接続します。2つのボタンスイッチにはんだの女性ジャンパーケーブル。次に、スイッチに色付きLEDと、表示された赤外線LEDモジュールを、GPIフープの端部のコンピュータに接続します。正しく接続されている場合、1つのLEDは、カメラの電源が入っていて、使用できる状態であることを示します。もう一方は、カメラがビデオを録画していることを示します。長いケーブルが付いたボタンは、ビデオ録画の開始と停止に使用されます。これらの短いケーブルを持つボタンは、カメラの電源をオフに使用されます。プロトコルの特定のステップの指標として、オペラチャンバーハウスライトを使用するようにプロトコルを設定します。次に、このプロトコルステップインジケータがアクティブになったときにタイムスタンプを使用して、関心のあるすべてのイベントを記録するようにプロトコルを設定します。カメラをオペラ室の上に置き、電源ケーブルを介してコンセントに接続して開始します。以前に接続したボタンを使用して、ビデオ録画を開始および停止します。ビデオ録画が終了したら、カメラをモニタ、キーボードマウス、USBストレージデバイスに接続し、デスクトップからビデオファイルを取得します。DeeplabCutsフレームグラブ機能を使用して、録画したビデオの1つ以上から700〜900のビデオフレームを抽出します。選択したビデオフレームが、開口部の外側と内側の頭で静止し、異なる方向に移動して、異なる姿勢で動物を表示することを確認します。ラベリング ツールボックスを使用して、各ビデオ フレームのラットの頭部の位置を手動でマークするには、ラットの耳の間の中央の位置にヘッド ラベルを配置します。また、興味のある他の身体部分にもラベルを付けます。さらに、それが積極的に輝いている各ビデオフレームのプロトコルステップインジケータの位置をマークします。次にトレーニング データセットの作成とネットワーク機能のトレーニングを使用して、ラベル付きビデオ フレームからトレーニング データセットを作成し、ニューラル ネットワークのトレーニングを開始します。ニューラル ネットワークをトレーニングしたら、それを使用して収集したビデオを分析します。これにより、各ビデオフレーム内のラットの頭部、関心のある他の身体部分、およびプロトコルステップインジケータのトラック位置をリストしたCSVファイルが作成されます。さらに、トラックの位置が視覚的に表示される、マークアップされたビデオファイルを作成します。室内の特定の対象点の座標を取得するには、これらを前述のように手動でマークし、プロジェクト フォルダのラベル付きデータの下に自動的に格納される CSV ファイルから座標を取得します。なお、前のセクションで手動で取得した位置から60ピクセル以内で、プロトコルステップインジケータをビデオセグメントに分けて追跡し、インジケータがアクティブな各期間の正確な開始点を抽出します。プロトコルステップインジケータがアクティブになるポイントと、オペラ室によって記録されたタイムスタンプを使用します。試行間間隔、応答、報酬取得など、テスト プロトコルの特定のイベントをカバーするビデオ セグメントを決定します。特定の関心を持つイベントをカバーするビデオ フレームに注意してください。最後に、これらのイベント中に、動物の位置と動きの関連する詳細な分析を実行します。カメラの魚の目のレンズは、それがほとんどのげっ歯類のオペラのコンディショニングチャンバーの内部の完全なビューをキャプチャできるようにする必要があります。赤外線照明の適切なソースを使用することにより、カメラはまた、完全な暗闇の中でビデオキャプチャを可能にします。十分な訓練を受けたネットワークは、動物の頭部を追跡する際に90%以上の精度を可能にする必要があります。正確な追跡は、その動きを通して動物に続くマーカーによって明確に識別可能であり、滑らかに見えるプロットされたパス。対照的に、不正確なトラッキングは、ターゲットに確実に留まらないマーカーと、ギザギザのプロットされたパスによって特徴付けられる。この不正確な追跡の結果として、通常、計算された動きの速度に突然のシフトが発生します。テストセッション中に動物がどこにいるかを追跡することで、異なる動きパターンがパフォーマンスにどのように関連しているかを評価できます。一例として、5つの選択逐次反応時間試験において、試験間間隔中の頭部の動きは、動物が応答を行うことに限定された関心を示す放出試験を分離するために使用することができる。動物が単に短い光の手がかりに気づかないミッショントライアルから。さらに、頭部の動きを調査することで、さまざまな注意戦略の検出と特性評価を可能にします。これらの手順を試みる際には、プロトコルステップインジケータが信頼できるものとすることが重要です。そして、ニューラルネットワークは、ビデオフレームのダイビングのertで訓練されていることを。正確な追跡を確実にするため。

Research

JoVE Journal

Behavior

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

ビデオトラッキングソフトウェアによって分析されるマウスの短期および長期の自発運動

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

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

マウスにおけるビデオ解析システムを用いた文脈と手掛り恐怖条件付け試験

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

実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

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

マウスにおける恐怖条件付けをトレース

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

ラットの行動の柔軟性を評価するためのオペラント手順

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

変更された穴会は - マウスとラットにおける行動、認知と社会的相互作用を測定する

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

オペラント条件付けを使用したマウスにおける社会的モチベーションを定量化します

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

1 歳児の古典的な短い遅延瞬

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

木蟻で visual の古典的条件付け

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

ラットの拡張恐怖調節プロトコルを用いた恐怖インキュベーション

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