Name: an open-source, fully customizable 5-choice serial reaction time task toolbox for automated behavioral training of rodents
Uploaded: 2022-01-19T14:45:00
Duration: 9 min 39 s
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Diese Arbeit wird von der DFG WE 5469/3-1 unterstützt.

Das Versuchsverfahren in diesem Protokoll wurde nach den Empfehlungen der EU-Richtlinie 2010/63 zum Wohle von Versuchstieren und in Übereinstimmung mit dem Tierschutzgesetz der Bundesregierung durchgeführt und von den lokalen Behörden genehmigt. Da die Forschung nur Verhaltenstraining erforderte, wurden keine Tiere eingeschläfert, und alle wurden nach der Durchführung der Forschung in der Haltung gehalten. Die Forschung wurde mit zehn männlichen Lister-Kapuzenratten (4 Monate zu Beginn des Verhaltenstrainings) durchgeführt.
1. Tierhaltung, -haltung und -handhabung
<ol><li>Hausratten zusammen mit bis zu fünf Wurfgeschwistern in einem Standardkäfig mit geeignetem Einstreumaterial, gemäß den Empfehlungen Ihres Tierschutzausschusses.</li>
	<li>Halten Sie die Ratten in einem belüfteten Raum mit einer kontrollierten Temperatur von 20 ± 2 °C und einer relativen Luftfeuchtigkeit von maximal 50% mit einem Hell-Dunkel-Zyklus von 12:12 h oder in Übereinstimmung mit den Empfehlungen Ihres Tierschutzausschusses. Beschränken Sie den Zugang zu Nahrung (12 g Chow pro Tag pro Ratte, siehe Materialtabelle) und gewähren Sie uneingeschränkten Zugang zu Wasser.</li>
	<li>Markieren Sie die Schwänze der Tiere mit einem permanenten ungiftigen Tintenmarker.</li>
	<li>Bevor Sie mit dem Verhaltensexperiment beginnen, behandeln Sie die Ratten mindestens eine Woche lang, bis sie sich daran gewöhnt haben, von Experimentatoren behandelt zu werden, und führen Sie die Ratten in die lohnenden Futterpellets ein, um die Neuphobie der Nahrung zu reduzieren.</li>
</ol>2. Erstellung der Hard- und Steuerungssoftware
<ol><li>Öffnen Sie die frei verfügbare IDE-Software (Integrated Development Environment) (siehe Materialverzeichnis). Klicken Sie auf Datei > Öffnen und klicken Sie auf das Skript für die Hardwaresteuerung (Ergänzende Datei 1).</li>
	<li>Schließen Sie den Mikrocontroller-USB an den Computer an. Überprüfen Sie, ob die automatisch ausgewählten Board- und Prozessorinformationen mit der angeschlossenen Mikrocontrollerplatine übereinstimmen, indem Sie oben links auf dem Bildschirm auf Extras klicken. Wählen Sie die entsprechenden Board- und Prozessorinformationen aus und klicken Sie auf Port, um den verfügbaren Port auszuwählen.</li>
	<li>Klicken Sie in der oberen linken Hälfte des Bildschirms auf Skizzieren > Bibliothek einschließen > Bibliotheken verwalten. Geben Sie im neu geöffneten Bibliotheksmanager-Fenster den Begriff "Adafruit Motor Shield V2" in die Suchleiste ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Installieren in der entsprechenden Bibliothek. Wiederholen Sie den gleichen Vorgang für den Suchbegriff "Adafruit Neopixel".</li>
	<li>Klicken Sie in der oberen linken Hälfte des Bildschirms auf Überprüfen (die Schaltfläche mit einem Häkchen), um sicherzustellen, dass das Skript keine Fehler enthält. Klicken Sie auf Hochladen (die Schaltfläche mit einem Pfeil nach rechts), um das Skript auf die Mikrocontroller-Platine hochzuladen.</li>
</ol>3. Erstellung der Experimentsteuerungssoftware
<ol><li>Stellen Sie sicher, dass sich alle vier Skripts und Funktionen für die Experimentsteuerung im selben Ordner befinden.<ol>
<li>Öffnen Sie die Programmierplattform, klicken Sie auf die Registerkarte HOME-Symbolleiste in der oberen Hälfte des Bildschirms und klicken Sie auf Pfad festlegen. Klicken Sie auf Ordner hinzufügen und wählen Sie den Ordner aus, der alle Skripte für die Experimentsteuerung enthält.</li>
		<li>Klicken Sie auf Speichern und schließen Sie das Fenster Pfad festlegen. Klicken Sie auf der Registerkarte HOME-Symbolleiste in der oberen Hälfte des Bildschirms auf Öffnen und öffnen Sie die folgenden Skripte und Funktionen: Benutzer (Zusatzdatei 2), Treppe (Ergänzungsdatei 3) und DataProc (Ergänzungsdatei 4).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Befolgen Sie die Anweisungen zum Herunterladen und Installieren der Psychtoolbox-Software, um die von der Toolbox verwendete ESC-Tastenfunktion zu aktivieren (siehe Materialtabelle für den Zugangslink).</li>
</ol>4. Konfiguration der in der 5-CSRTT-Toolbox verwendeten Parameter
<ol><li>Bereiten Sie die Toolbox für die Gewöhnung vor. HINWEIS: Abbildung 2 stellt das 5-CSRTT-Gerät dar, das für die aktuelle Studie verwendet wurde.<ol>
<li>Wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus. Stellen Sie sicher, dass die Gewöhnungsvariable in Zeile 7 auf 'true' gesetzt ist. Schreiben Sie eine Zahl in Minuten (z. B. "30" für 30 Minuten) in Zeile 8, um ein Zeitlimit für die Gewöhnung festzulegen. Schreiben Sie in Zeile 9 eine Zahl zwischen 0,01 und 1 (volle Helligkeit), um eine Helligkeitsstufe für das Reizlicht auszuwählen. HINWEIS: Die in diesem Projekt verwendete Helligkeitsstufe ist auf 0,2 festgelegt.</li>
		<li>Führen Sie das Verhaltensexperiment durch (Schritt 5).</li>
	</ol></li>
	<li>Bereiten Sie die Toolbox für die Testsitzung vor.<ol><li>Wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus. Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 7 als 'false' definiert ist.</li>
		<li>Geben Sie in Zeile 12 den Verzeichnispfad ein, in dem die Versuchsdaten automatisch gespeichert werden (z. B. 'C:\Users\trainer\Desktop\5CSRTT'). Stellen Sie sicher, dass ein Verzeichnis mit genau diesem Namen vorhanden ist.</li>
		<li>Geben Sie die Betreffidentifikation in Zeile 13 ein (z. B. "red1").</li>
		<li>Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 14 als 'true' definiert ist, damit die generierten Daten automatisch im Verzeichnispfad gespeichert werden.</li>
		<li>Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 15 als "true" definiert ist, und geben Sie eine Zahl in den Zeilen 16 und 17 ein, um ein Test- bzw. Zeitlimit (in min) festzulegen, nach dem das Programm automatisch beendet wird.</li>
		<li>Konfigurieren Sie die Parameter für ein Standard-5-CSRTT-Paradigma.<ol>
<li>Überprüfen Sie vor der ersten Testversion, ob die Variable in Zeile 32 für eine kostenlose Pelletlieferung auf "true" gesetzt ist. Definieren Sie die Variable in Zeile 33 als "true", um einen Magazineintrag vor Beginn jeder Testversion sicherzustellen. Überprüfen Sie, ob die Variable in Zeile 34 als 'definiert' eingestellt ist, und geben Sie eine Zahl in Zeile 35 ein, um die Länge des ITI in Sekunden anzugeben.</li>
			<li>Stellen Sie sicher, dass die in Zeile 37 definierte Variable auf "true" gesetzt ist, damit Versuche mit vorzeitigen Antworten das Testlimit der Sitzung nicht beeinflussen. Geben Sie in Zeile 38 einen numerischen Wert ein, der die begrenzte Haltedauer (LH) in Sekunden definiert.</li>
			<li>Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 39 auf 'none' und die Variable in Zeile 40 als 'false' definiert ist. Geben Sie eine Zahl in Zeile 41 ein, um die TO-Länge in Sekunden zu definieren und sicherzustellen, dass die Variable in Zeile 42 auf 'false' gesetzt ist.</li>
			<li>Geben Sie in Zeile 45 einen numerischen Wert ein, der der Anzahl der Blenden entspricht, die beleuchtet werden können (z. B. '5'). Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 46 als "pseudozufällig" oder "zufällig" definiert ist, und geben Sie eine Zahl in Zeile 47 ein, wobei Sie die StD-Länge in Sekunden festlegen. Überprüfen Sie, ob die Variable in Zeile 48 als 'single' definiert ist und der numerische Wert in Zeile 49 '1' ist. Geben Sie in Zeile 50 eine Zahl ein, um die Helligkeit des Zielreizes zu definieren.</li>
			<li>Prüfen Sie, ob die Variablen in den Zeilen 64 und 65 als "binär" bzw. "nicht abhängig" definiert sind. Geben Sie in Zeile 71 einen numerischen Wert ein, der der Anzahl der Futterpellets entspricht, die nach einem korrekten Nasenstich freigesetzt werden sollen.</li>
			<li>Führen Sie das Verhaltensexperiment durch (Schritt 5).</li>
		</ol></li>
		<li>Konfigurieren Sie die Parameter für ein nicht standardmäßiges 5-CSRTT-Paradigma. HINWEIS: Alle in diesem Unterkapitel beschriebenen Schritte sind optional.<ol><li>Wenn für die Verwendung des automatisierten Treppentrainingsverfahrens eine automatische Leistungsprüfung gewünscht wird, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 18 als "true" definiert ist, und geben Sie in Zeile 20 einen numerischen Wert ein, der die Häufigkeit der Leistungsprüfung definiert. Geben Sie eine Zahl in Zeile 21 ein, um die Mindestanzahl von Versuchen zu definieren, die während der aktuellen Sitzung abgeschlossen werden müssen, bevor die Leistung des Probanden berechnet wird. Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 21 als "alle" definiert ist, damit alle Versuche der aktuellen Sitzung in die Leistungsüberprüfung einbezogen werden.</li>
			<li>Stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 22 auf 'true' gesetzt ist, damit das Programm die Parameter der aktuellen Sitzung aktualisiert, damit sie mit einer zuvor abgeschlossenen Sitzung übereinstimmen. Geben Sie in Zeile 23 "Neueste" ein, um festzustellen, dass die letzte Sitzung hochgeladen wird. HINWEIS: Das Programm aktualisiert die Parameter basierend auf den Spezifikationen in der Funktion "Treppe" und springt auf das zuvor abgeschlossene Niveau. Ein bestimmter Datensatz, der hochgeladen werden soll, kann auch ausgewählt werden, indem Sie den genauen Pfad zur Datendatei mit der Endung ".mat" eingeben.</li>
			<li>Wenn das automatisierte Verhaltenstraining gewünscht wird, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 26 auf "true" gesetzt ist. Geben Sie in den Zeilen 27 und 28 einen numerischen Wert ein, um das zu beginnende Trainingsniveau bzw. die Gesamtzahl der verfügbaren Stufen zu definieren. Wenn eine Aufteilung der Kohorten wünschenswert ist, geben Sie in Zeile 29 einen Namen (z. B. "Gruppe1") ein, der die Gruppe angibt. HINWEIS: Jede Gruppe kann ihre eigenen Trainingsstufen und Kriterien für Level-Updates verwenden. Die Parameter für jede Gruppe werden in der Funktion "Treppe" definiert (Schritt 4.2.8.).</li>
			<li>Geben Sie in Zeile 34 "zufällig" ein, wenn eine randomisierte ITI-Dauer gewünscht wird. Geben Sie ein numerisches Intervall ein (z. B. '[0,2]'), um das Intervall zu definieren, das eine zufällige Zahl enthält, die zur festen ITI-Dauer hinzugefügt wird.</li>
			<li>Um sicherzustellen, dass Versuche mit vorzeitigen Antworten das Testlimit der Sitzung beeinflussen, geben Sie "false" in Zeile 37 ein.</li>
			<li>Um ein Zeitfenster zu definieren, in dem zusätzliche Nasenstocher als ausdauernde Antworten gezählt werden, geben Sie einen numerischen Wert in Zeile 39 ein. Geben Sie "true" in Zeile 40 ein, damit vorzeitige Antworten ein Timeout hervorrufen.</li>
			<li>Um verschiedene Gruppierungen der Zielblenden zu definieren, geben Sie in Zeile 48 "neighbour", "shifted" oder "all" ein. Geben Sie einen numerischen Wert in Zeile 49 ein und definieren Sie die Gesamtzahl der Zielblenden. Wenn gedimmte Reize gewünscht werden, geben Sie in den Zeilen 51 und 52 einen numerischen Wert ein, der die Gesamtzahl der gedimmten Blenden bzw. deren Helligkeit definiert.</li>
			<li>Wenn die Emission eines kurzen Tons (Ton C4, 262 Hz (Scientific Pitch Notation)) vor der Reizdarstellung gewünscht wird, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 55 auf 'true' gesetzt ist. Geben Sie numerische Werte in den Zeilen 56, 57 und 58 ein, um das Zeitfenster (in Millisekunden) zwischen dem Ton und der Stimuluspräsentation des Sprechers, die Dauer des Tons (in Millisekunden) und die Lautstärke des Tons (Zahlen zwischen 0 (kein Ton) und 1 (volle Lautstärke) sind zulässig) zu definieren.</li>
			<li>Wenn die Emission eines kurzen Tons (Ton C6, 1047 Hz) nach einem erfolgreichen Nasenstocher gewünscht wird, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 59 auf "true" gesetzt ist. Geben Sie in den Zeilen 60 und 61 einen numerischen Wert ein, der die Dauer des Tons (in Millisekunden) und die Lautstärke des Tons definiert (Zahlen zwischen 0 (kein Ton) und 1 (volle Lautstärke) sind zulässig).</li>
			<li>Wenn Antworten in gedimmten Lichtblenden belohnt werden sollen, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 64 auf "nicht-binär" gesetzt ist. Geben Sie einen numerischen Wert in Zeile 73 ein, um die Anzahl der Lebensmittelpellets zu definieren, die für Nasen-Pokes in gedimmten Lichtöffnungen geliefert werden.</li>
			<li>Wenn Sie mehr als einen Pelletspender verwenden, geben Sie die entsprechende Motornummer auf den Linien 70 und 72 für Nasenstocher in Zielöffnungen und gedimmten Lichtöffnungen ein. HINWEIS: Die Motornummer kann entweder 1 oder 2 sein. Die Schraubklemmen M3 und M4 der entsprechenden Motorabschirmung sind im Skript zur Hardwaresteuerung definiert.</li>
			<li>Wenn eine Einstufung der Belohnung basierend auf der Reaktionszeit gewünscht wird, stellen Sie sicher, dass die Variable in Zeile 65 auf "abhängig" gesetzt ist.<ol>
<li>Definieren Sie die Abhängigkeit von Nasenstochern in den Zielöffnungen, indem Sie numerische Werte in Zeile 67 eingeben, die die Reaktionszeit (in Sekunden), die Motornummer und die Anzahl der zu liefernden Lebensmittelpellets in verschiedene Kategorien unterteilen, so dass ein bestimmtes Reaktionszeitintervall einer ausgewählten Motoranzahl und Anzahl von Pellets entspricht.</li>
				<li>Geben Sie Zahlen in Zeile 68 ein, um verschiedene Kategorien für die Reaktionszeit (in Sekunden), die Motornummer und die Anzahl der Lebensmittelpellets zu definieren, die für Nasen-Pokes in gedimmten beleuchteten Blenden geliefert werden sollen.</li>
			</ol></li>
		</ol></li>
		<li>Konfigurieren Sie die Treppenfunktion, indem Sie die folgenden Schritte ausführen. HINWEIS: Dieser Schritt ist optional.<ol>
<li>Wählen Sie die geöffnete Treppenfunktion aus. Geben Sie in Zeile 4 den Namen der ersten Gruppe ein (z. B. 'group1'). Geben Sie gegebenenfalls den Namen der zweiten Gruppe (z. B. "Gruppe2") in Zeile 77 ein.</li>
			<li>Um die Parameter für die zweite Trainingsstufe für die erste Gruppe zu ändern, geben Sie einen der Parameter ein, die in der Leistungsprüfung in Zeile 17 berechnet wurden (z. B. PerformanceCheck.NumCorrect >= 30, wenn die Kriterien 30 Nasenstocher richtig beantworten). HINWEIS: Ändern Sie nicht den Parameter "Config_trigger == 2", wenn Sie das automatische Laden der vorherigen Sitzung verwenden (Schritt 4.2.7.2.).</li>
			<li>Geben Sie in Zeile 19 eine Variable ein, die Sie aktualisieren möchten, und ggf. einen numerischen Wert (z. B. 'Config.LED.StimDuration = 30', um die StD-Länge auf 30 s festzulegen). HINWEIS: Die Anzahl der zu ändernden Parameter und deren neuer Wert können frei gewählt werden. Die einzige Voraussetzung ist, dass der zu aktualisierende Parameter nach der Variablen 'UpdateTrigger = 1' in jeder Ebene eingegeben werden muss, auf der die Aktualisierung gewünscht wird.</li>
		</ol></li>
		<li>Konfigurieren Sie die Funktion "DataProc".<ol>
<li>Wählen Sie die geöffnete DataProc-Funktion aus. Wenn ein Diagramm mit der Sitzungsübersicht automatisch geplottet und gespeichert werden soll, geben Sie ab Zeile 83 die Befehle für den gewünschten Plot ein. HINWEIS: Die aktuellen Befehle in Zeile 83 enthalten einen Überblick über das Ergebnis der Sitzung und einige notwendige Kontrollmaßnahmen wie die Gesamtzahl der vorzeitigen Antworten oder die Anzahl der Lebensmittelpanel-Pushes während eines ITI.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
</ol>5. Verhaltensexperiment
<ol><li>Transportieren Sie den Rattenkäfig mindestens 30 Minuten vor der Gewöhnungs- oder Versuchssitzung aus dem Vivarium in den Versuchsraum, um die Tiere mit dem Versuchsraum vertraut zu machen.</li>
	<li>Bereiten Sie für die Gewöhnungssitzung die operante Kammer vor, indem Sie zwei Belohnungsfutterpellets in jede der Öffnungen und fünf Futterpellets in die Magazintür legen. Konfigurieren Sie die Parameter für die Sitzung, indem Sie die Schritte 2 bis 4.1 ausführen. HINWEIS: Die für dieses Protokoll verwendete Operationskammer war eine modifizierte Skinner PVC-Box mit den Abmessungen 30 x 30 x 45 cm. HINWEIS: Für die erste Gewöhnungsphase kleben Sie die Magazinklappentür ab, um offen zu bleiben. Entfernen Sie für die zweite Gewöhnungsstufe das Klebeband an der Magazinklappentür.</li>
	<li>Wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus. Stellen Sie sicher, dass die 'COM'-Beschreibung in Zeile 75 mit dem ausgewählten verfügbaren Port in Schritt 2.2 übereinstimmt. Wenn es nicht übereinstimmt, ändern Sie den numerischen Wert im Experimentsteuerungsskript (z. B. von 'COM3' in 'COM4').</li>
	<li>Legen Sie die Ratten vorsichtig in die Kammer.</li>
	<li>Klicken Sie im geöffneten Benutzerskript auf die Registerkarte EDITOR-Symbolleiste in der oberen Hälfte des Bildschirms und dann auf die grüne Wiedergabeschaltfläche Ausführen. Überprüfen Sie, ob das Programm korrekt ausgeführt wird, indem Sie die Informationen "Befehlsfenster" lesen.</li>
	<li>Um das Experiment jederzeit zu beenden, drücken Sie die Esc-Taste ESC auf der Tastatur des Computers. Warten Sie, bis eine Meldung auf der Anzeige des Befehlsfensters angezeigt wird. Geben Sie "y" ein und drücken Sie die Eingabetaste auf der Tastatur des Computers, um die aktuelle Sitzung zu beenden und die erfassten Daten zu speichern.</li>
	<li>Wenn die Gewöhnungs- oder Sitzungszeit oder das Probelimit erreicht ist (Schritt 4.1.1 bzw. 4.2.5), überprüfen Sie die Meldung, die auf der Anzeige des Befehlsfensters angezeigt wird. Geben Sie "y" ein und drücken Sie die Eingabetaste auf der Tastatur des Computers, um die aktuelle Sitzung zu beenden. HINWEIS: Die Meldung wird nur zu Beginn einer neuen Testversion angezeigt und beendet die laufende Sitzung, bis eine Antwort eingegeben wird ("y", um die Sitzung zu beenden oder "n", um den Test fortzusetzen).</li>
	<li>Überprüfen Sie im Falle einer Gewöhnungssitzung, ob die Ratte alle Futterpellets verzehrt hat. Wiederholen Sie die Gewöhnungsphase, bis alle Pellets verbraucht sind, bevor Sie zur nächsten Gewöhnungsstufe übergehen, oder beginnen Sie nach der zweiten Stufe mit dem 5-CSRTT-Training.</li>
	<li>Reinigen Sie nach der Sitzung die Wände und den Boden der operierenden Kammer, z. B. mit einer 70% igen Ethanollösung und einem Papiertuch. Bevor Sie die nächste Ratte einführen, warten Sie 2-3 Minuten, bis sich der Ethanolgeruch auflöst.</li>
	<li>Wenn der Experimentiertag vorbei ist, trennen Sie den Mikrocontroller-USB-Anschluss vom Computer. Schließen Sie optional beide Skripts für Hardware und Experimentsteuerung.</li>
</ol>

<ol>
	<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-choice+serial+reaction+time+task+for+the+assessment+of+visual+attentional+processes+and+impulse+control+in+rats.">The application of the 5-choice 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>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: JoVE. (90), e51574 (2014).</li><li>Higgins, G. A., Silenieks, L. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rodent+Test+of+Attention+and+Impulsivity:+The+5-Choice+Serial+Reaction+Time+Task.">Rodent Test of Attention and Impulsivity: The 5-Choice Serial Reaction Time Task.</a> Current Protocols in Pharmacology. 78 (1), 1-34 (2017).</li><li>Humby, T., Wilkinson, L., Dawson, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assaying+aspects+of+attention+and+impulse+control+in+mice+using+the+5-choice+serial+reaction+time+task.">Assaying aspects of attention and impulse control in mice using the 5-choice serial reaction time task.</a> Current Protocols in Neuroscience. 31 (1), 1-15 (2005).</li><li>Robbins, T. <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:+behavioural+pharmacology+and+functional+neurochemistry.">The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry.</a> Psychopharmacology. 163 (3-4), 362-380 (2002).</li><li>Amitai, N., Markou, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Disruption+of+performance+in+the+five-choice+serial+reaction+time+task+induced+by+administration+of+N-methyl-D-aspartate+receptor+antagonists:+relevance+to+cognitive+dysfunction+in+schizophrenia.">Disruption of performance in the five-choice serial reaction time task induced by administration of N-methyl-D-aspartate receptor antagonists: relevance to cognitive dysfunction in schizophrenia.</a> Biological Psychiatry. 68 (1), 5-16 (2010).</li><li>Fizet, J., Cassel, J. C., Kelche, C., Meunier, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+the+5-Choice+Serial+Reaction+Time+(5-CSRT)+task+in+different+vertebrate+models.">A review of the 5-Choice Serial Reaction Time (5-CSRT) task in different vertebrate models.</a> Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews. 71, 135-153 (2016).</li><li>Spinelli, S., 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=Performance+of+the+marmoset+monkey+on+computerized+tasks+of+attention+and+working+memory.">Performance of the marmoset monkey on computerized tasks of attention and working memory.</a> Cognitive Brain Research. 19 (2), 123-137 (2004).</li><li>Parker, M. O., 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=Development+and+automation+of+a+test+of+impulse+control+in+zebrafish.">Development and automation of a test of impulse control in zebrafish.</a> Frontiers in Systems Neuroscience. 7, 65 (2013).</li><li>Birtalan, E., B&#225;nhidi, A., Sanders, J. I., Bal&#225;zsfi, D., Hangya, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Efficient+training+of+mice+on+the+5-choice+serial+reaction+time+task+in+an+automated+rodent+training+system.">Efficient training of mice on the 5-choice serial reaction time task in an automated rodent training system.</a> Scientific Reports. 10 (1), 1-8 (2020).</li><li>Fischer, B., Wegener, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emphasizing+the+&amp;#34;positive&amp;#34;+in+positive+reinforcement:+using+nonbinary+rewarding+for+training+monkeys+on+cognitive+tasks.">Emphasizing the &amp;#34;positive&amp;#34; in positive reinforcement: using nonbinary rewarding for training monkeys on cognitive tasks.</a> Journal of Neurophysiology. 120 (1), 115-128 (2018).</li></ol>

Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden finanziellen Interessen haben.

Das vorliegende Protokoll zielt darauf ab, eine kostengünstige und vollständig anpassbare Alternative zu den kommerziell erhältlichen seriellen 5-Auswahl-Reaktionszeit-Task-Geräten zu entwickeln und zu testen. In der Regel bieten kommerziell erhältliche Gerätetypen eine begrenzte Anzahl von Funktionen, die für die Ausführung des Standardforschungs-5-CSRTT erforderlich sind. Aus diesem Grund sind nicht standardmäßige Modifikationen im spezifischen Studiendesign, wie z. B. Änderungen der Versuchssequenz oder Zielstimuluskombinationen, in der Regel nicht möglich. Darüber hinaus verfügen viele der verfügbaren Gerätetypen über eine spezifische, geschlossene Software, die möglicherweise nicht auf alle Verhaltensdaten des Experiments zugreifen kann, z. B. das Timing und die Aperturanzahl vorzeitiger und ausdauernder Antworten. Im Gegensatz dazu ist der entscheidende Vorteil der hier vorgestellten Toolbox - neben ihren niedrigen Kosten - die Möglichkeit, viele verschiedene Versuchsdesigns und Forschungsparadigmen zu implementieren. Derzeit unterstützt die Toolbox die Definition mehrerer Stimulusdesigns, z. B. die Zulassung gedimmter Reize und die Verwendung von zwei Pelletabgabesystemen sowie die Belohnungsabhängigkeit von der Reaktionszeit. Es unterstützt auch die Verwendung eines Miniaturlautsprechers für auditives Feedback. Der Hauptzweck besteht jedoch darin, einfache Modifikationen der Versuchssequenz entsprechend dem Ziel des Benutzers zu ermöglichen, z. B. die Einführung von gedimmten beleuchteten Blenden und Belohnungsplänen für Entscheidungsaufgaben oder die Integration modernster positiver Verstärkungstrainingsansätze11. Darüber hinaus werden alle im Laufe der Sitzung erfassten Rohdaten für weitere Analysen zur Verfügung gestellt. Die Toolbox bietet eine Treppenfunktion für automatisiertes Verhaltenstraining, die ebenfalls vollständig anpassbar ist und es dem Benutzer ermöglicht, die Kriterien für jede Levelaktualisierung, die Anzahl der Trainingsstufen und die zu aktualisierenden Parameter zu ändern. Darüber hinaus ist der Apparat selbst sehr anpassungsfähig, und Änderungen im Versuchsdesign und im Kammerlayout sind leicht durchführbar, was es ermöglicht, das 5-CSRTT-Paradigma auf Tierarten anzuwenden, die ein anderes Forschungsdesign benötigen als das, was die kommerziell erhältlichen Gerätetypen bieten.
Spezifische Teile des Protokolls für die Softwarekonfiguration sind entscheidend, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten: Insbesondere für den ersten Tag des Experiments ist die Vorbereitung sowohl der Hardware als auch der Experimentsteuerungssoftware (Schritte 2 und 3) und die Konfiguration von Schritt 5.3 entscheidend. Sicherzustellen, dass die serielle Verbindung zwischen der Mikrocontroller-Hardware, ihrer Software und der Experimentsteuerungssoftware ordnungsgemäß funktioniert, ist entscheidend für die Einrichtung einer voll funktionsfähigen 5-CSRTT-Toolbox. Zu Beginn eines jeden Experimenttages ist es ratsam, die drei oben genannten Schritte zu wiederholen, um sicherzustellen, dass die Hardware und die Skripte für die Experimentsteuerung korrekt konfiguriert sind.
Schließlich ist die aktuelle Einschränkung der Toolbox ihre Implementierung auf eine exklusive Programmierplattform, was leider ihre Verwendung als vollständige Open-Source-Toolbox beeinträchtigt. Dennoch sollte die Toolbox prinzipiell leicht an andere Programmiersprachen wie Python anpassbar sein, da der Verlauf eines Versuchs unverändert bleibt.
Im Vergleich zu bestehenden alternativen Methoden ermöglicht die hier vorgestellte 5-CSRTT-Toolbox die Implementierung des Standard-5-CSRTT-Paradigmas und dessen Modifikationen wie die Definition eines festgelegten Zeitfensters für ausdauernde Antworten oder die Einführung ablenkender oder verstärkender Reize wie Sprecher oder blinkende Lichter. Der Apparat ist nicht nur einfach zu bedienen und sehr anpassungsfähig, sondern auch kostengünstig und kann leicht repliziert werden, und er regt die Forschung mit Nicht-Nagetiermodellen an.

Der 5-CSRTT ist ein Verhaltenstest, der häufig bei Nagetieren verwendet wird, um visuelle Aufmerksamkeitsprozesse und Impulsivitätzu untersuchen 1,2,3,4,5,6, wie z.B. die Bestimmung der Rolle des cholinergen Systems bei der Aufmerksamkeit und den Einfluss von Noradrenalin-Wiederaufnahmehemmern auf impulsives Verhalten7 . Die Standardvorrichtung ermöglicht die Beobachtung verschiedener Kontrollmaßnahmen wie Reaktionsgenauigkeit, Reaktionszeiten, impulsives und zwanghaftes Verhalten, motorische Fähigkeiten und Motivation 1,2,3,4,5. Es besteht aus einer horizontalen Anordnung von fünf LED-bestückten Blenden, einem Lebensmittelmagazin an den Kammerwänden, die den Blenden gegenüberstehen, und Hausbeleuchtung 2,5. Bei einer typischen Aufgabe wird das Hauslicht beleuchtet, und der Beginn einer Sitzung wird durch die Beleuchtung des Lebensmittelmagazins markiert, in dem ein kostenloses Pellet geliefert wird. Der Probekurs wird eingeleitet, wenn das Tier das Magazin mit der Nase stößt, um das Pellet1 zu holen. Danach wird das Licht des Lebensmittelmagazins gelöscht und das Inter-Trial-Intervall (ITI) beginnt, in dem das Tier seine Aufmerksamkeit auf die Blenden richten soll. Nach Ablauf des ITI wird in einer der Blenden 1,2,5 eine Reizbeleuchtung dargestellt. Der Stimulus wird für eine bestimmte Länge angegeben, die als Stimulusdauer (StD) bekannt ist. Das Tier kann auf den Reiz reagieren, während er präsentiert wird, oder während eines begrenzten Zeitfensters, nachdem die StD vorbei ist, bekannt als begrenzter Halt (LH). Um zu reagieren, muss das Tier die Zielöffnung mit der Nase stochern und wenn es richtig gemacht wird, wird eine Belohnung im Lebensmittelmagazin 1,2,5 veröffentlicht. Andernfalls führt jede falsche Reaktion sowie jede Reaktion vor der Präsentation des Reizes (vorausschauend oder verfrüht) oder jede Nichtreaktion (Auslassung) zu einem Timeout (TO), bei dem das Hauslicht für eine bestimmte Dauer ausgeschaltet wird 1,2,5 (Abbildung 1). Im Allgemeinen misst die diskriminative Reizgenauigkeit die Aufmerksamkeitsfunktion, während vorzeitige und ausdauernde Reaktionen (wiederholte Reaktionen an den Öffnungen nach der Stimuluspräsentation) als Maß für impulsives Verhalten und Zwanghaftigkeit gelten, bzw. 1,4,5,6.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig01.jpg"> Abbildung 1: Mögliche Versuchssequenzen eines typischen 5-CSRTT. Nach dem Intertrial-Intervall wird das Stimuluslicht für eine bestimmte Dauer eingeschaltet und dann während des begrenzten Halteintervalls ausgeschaltet. Die Ratte kann entweder richtig antworten und eine Belohnung erhalten oder falsch antworten und während dieser Zeit eine Auszeit erhalten. Wenn die Ratte nicht rechtzeitig antwortet, führt ihre Auslassung zu einem Timeout. Wenn es vor der Präsentation des Lichtreizes reagiert, führt seine vorzeitige Reaktion zu einem Timeout. Eine weitere Prüfung beginnt nach dem Sammeln der Belohnung oder dem Ende des Timeout-Zeitraums. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Das 5-CSRTT ist aufgrund seiner Flexibilität weit verbreitet: Durch die Änderung der Parameter des Studiendesigns können verschiedene Unterkategorien der Aufmerksamkeit untersucht werden. Während das Tier beispielsweise seine Aufmerksamkeit auf die fünf verschiedenen Öffnungen aufteilen soll (visuell-räumliche Aufmerksamkeit), ermöglicht die Verwendung irrelevanter Reize (z. B. auditive Reize) die Prüfung selektiver oder anhaltender Aufmerksamkeit 1,2,5,6. Zu diesem Zweck kann der Versuchsaufbau um Lautsprecher erweitert werden, die als ablenkende oder sogar verstärkende Reize 1,2,5,6 verwendet werden können. Darüber hinaus kann die Aufmerksamkeitsbelastung direkt moduliert werden, indem die Stimuluspräsentation geändert oder die ITI-Dauerrandomisiert wird 10. Das 5-CSRTT wird nicht nur bei Nagetieren3,7 eingesetzt, sondern wurde kürzlich angepasst, um nichtmenschliche Primaten1,7,8 und Fische 7,9 zu testen, was seine Machbarkeit weiter unter Beweis stellt. Eine vollständig anpassbare 5-CSRTT-Toolbox ermöglicht eine einfache Anpassung des Standard-Nagetierparadigmas an andere Tiermodelle. Darüber hinaus fördert die Anpassungsflexibilität der 5-CSRTT-Toolbox auch die Forschung mit nicht standardmäßigen Aufgabendesigns.
Die hier vorgestellte vollständig anpassbare 5-CSRTT-Toolbox enthält ein Arduino-Skript für die Hardwaresteuerung, das in einer integrierten Entwicklungsumgebung programmiert wird. Es besteht auch aus einer Matlab-Toolbox (Version R2019b oder jünger) für die Experimentsteuerung. Das folgende Protokoll erläutert, wie die 5-CSRTT-Toolbox mit dem weit verbreiteten Standardparadigma konfiguriert wird, und zeigt optionale Konfigurationen für nicht standardmäßige Paradigmen.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>1200 Ohm Resistor</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Already available in the lab</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>8-bit 10 k&#937; digital potentiometer</td>
			<td>Microchip</td>
			<td>MCP42010-I/P</td>
			<td>From Conrad.de: 1083205</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ARD MEGA2560 KIT Arduino - Mega 2560 R3 Lernset</td>
			<td>JOY-IT</td>
			<td>ARD-Set01</td>
			<td>From Reichelt.de: ARD MEGA2560 KIT</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ARD SHD MOTOR Arduino Shield - Motor</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>1438</td>
			<td>From Reichelt.de: ARD SHD MOTOR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ARDUINO STACKABLE HEADER KIT - R3</td>
			<td>Sparkfun Electronics</td>
			<td>PRT-11417</td>
			<td>From Antratek.de: PRT-11417</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chow</td>
			<td>Altromin</td>
			<td>1324 N</td>
			<td>Altromin chow products</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Euro-Geh&#228;use</td>
			<td>Hammond Electronics</td>
			<td>1591EBK</td>
			<td>From Conrad.de: 520691</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Food pellets</td>
			<td>Bio-Serv</td>
			<td>F0021</td>
			<td>From Bio-serv.com: Dustless Precision Pellets Rodent</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fritzing</td>
			<td>Interaction Design Lab Potsdam</td>
			<td></td>
			<td>Fritzing Software download</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Integrated Development Environment</td>
			<td>Arduino</td>
			<td></td>
			<td>Arduino IDE download (Freely available)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>IR Break Beam Sensor - 3mm LEDs</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>2167</td>
			<td>From Mouser.de: 485-2167</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Laptop or Computer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED white round 5mm 2000mcd 20mA</td>
			<td>TruComponents</td>
			<td>1573731</td>
			<td>From Conrad.de: 1573731</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microswitch</td>
			<td>Hartmann</td>
			<td>MBB1 01 A 01 C 09 A</td>
			<td>From Conrad.com: 707243</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NeoPixel Stick - 8 WS2812 5050 RGB LEDs</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>1426</td>
			<td>From Reichelt.de: DEBO LED NP8 2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Passive buzzer Speaker</td>
			<td>Conrad Components</td>
			<td>93038c213a</td>
			<td>From Conrad.de: 1511468</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pellet release disk</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Already available in the lab. Similar products depicted below. Keep in mind that some of these products make use of different (and stronger) motors and infrared sensors. The use of the microswitch (row 7) and the&#160; Arduino Motor Shield (row 3) need to be adapted to fit these new specifications. We recommend 3d printing the disk to work with the provided materials and software. 
			Carbatec universal base plate 
			Open Science Framework Open Feeder 
			Open Ephys 3d Model Food Pellet Dispenser 
			Campden Instruments 45mg pellet dispenser</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Programming platform</td>
			<td>Mathworks</td>
			<td>R2019b or younger</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psychtoolbox Software</td>
			<td></td>
			<td>V3</td>
			<td>Psychtoolbox-3 download</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Spur GEAR-MOTOR with DC brush motor</td>
			<td>Micromotors</td>
			<td>B138F.12.208</td>
			<td>Micromotos Series B138F Technical data</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an open-source, fully customizable 5-choice serial reaction time task toolbox for automated behavioral training of rodents

Die 5-Choice Serial Reaction Time Task (5-CSRTT) ist ein Verhaltenstest, der häufig zur Untersuchung der visuell-räumlichen Aufmerksamkeit und Impulsivität bei Nagetieren verwendet wird. Die Aufgabe besteht darin, dass die Tiere die Aufmerksamkeit auf eine horizontale Anordnung von fünf kleinen Blenden richten, die mit Lichtquellen ausgestattet sind, und innerhalb eines begrenzten Zeitfensters eine beleuchtete Zielblende mit der Nase stochern, um eine Futterbelohnung an der Lebensmittelzeitschrift zu erhalten, die sich in der gegenüberliegenden Wand der Kammer befindet. Die Aufgabe berücksichtigt verhaltenskontrollierende Maßnahmen wie Reaktionsgenauigkeit und Reaktionszeiten und erlaubt es, selektive Aufmerksamkeit und Impulsivität abzuleiten. Aufgabenschwierigkeiten können durch Ändern der Reizdauer und des Aufgabendesigns im Allgemeinen gesteuert werden. Handelsübliche Vorrichtungen bestehen in der Regel aus einer Versuchskammer und einer speziellen Software zur Spezifizierung von Aufgabenparametern, aber aufgrund fester Hard- und Software stellen sie viele Einschränkungen bei Änderungen des allgemeinen Versuchsdesigns und der spezifischen Aufgabenanforderungen und der damit verbundenen Datenausgabe dar. Dieser Artikel erklärt eine vollständig anpassbare Alternative, die auf einem einfach zu bedienenden Single-Board-Mikrocontroller und elektrotechnischen Standardkomponenten, einem frei zugänglichen Arduino-Skript und einer Matlab-Toolbox für Hardware-Steuerungs- bzw. Verhaltensaufgabenspezifikationen basiert. Die Toolbox enthält ein optionales Treppenverfahren, das ein automatisiertes Verhaltenstraining ermöglicht. Das komplette Hardware-Setup, das in kundenspezifischen Kammern installiert werden kann, und die frei anpassbare Software fördern ein nicht standardisiertes Aufgaben- und Kammerdesign. Das Design des Systems und der Open-Source-Code für die Hardwaresteuerung und den Versuchsaufbau werden beschrieben.

<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig02.jpg"> Abbildung 2: Das 5-CSRTT-Gerät, das für die aktuelle Studie verwendet wurde. Das Gerät läuft auf einem Laptop, der mit der 5-CSRTT-Toolbox ausgestattet ist, die ein Skript zur Steuerung des Mikrocontrollers und aller zugehörigen Geräte sowie mehrere Skripte zur Steuerung des 5-CSRTT-Experiments bereitstellt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig02large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Die vollständig anpassbare Toolbox ist einfach zu bedienen und basiert auf einem Single-Board-Mikrocontroller und elektrotechnischen Standardkomponenten. Abbildung 3 zeigt einen vereinfachten Schaltungs- und Schaltplan. Die gesamte Blende besteht aus 5 LEDs als Lichtreize und fünf Infrarotsensoren zur Erkennung von Nasenstößen. Die Hausleuchte besteht aus einem Streifen mit acht LEDs, und das Lebensmittelmagazin besteht aus einer Blende mit einer Klappentür mit Mikroschalter, einem motorbetriebenen Pelletspender und einem Streifen mit acht LEDs zur Beleuchtung. Die Schaltung ist auch beispielhaft für Anschlüsse für optionale Komponenten wie den passiven Summerlautsprecher für auditives Feedback und ein digitales Potentiometer für die Lautstärkeanpassung. Eine Liste der Geräte, die bei der Entwicklung dieser Toolbox verwendet wurden, finden Sie unter Materialtabelle.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig03.jpg"> Abbildung 3: Vereinfachte Schaltung der Mikrocontroller-Hardware. Um einfach und schnell anpassbar zu sein, wird das Mikrocontroller-Gerät über ein Steckbrett angeschlossen. Von oben links nach unten links, im Uhrzeigersinn: Eine Mikrocontrollerplatine ist mit einer Motorabschirmung und einem Gleichstrommotor (der den Pelletspendermotor darstellt) verbunden. Auf der rechten Seite befinden sich die LED-Streifen für die Haus- und Lebensmittelzeitschriftenbeleuchtung, und in der Mitte befinden sich alle fünf weißen LEDs für das Reizlicht und die fünf Infrarot-Sensorpaare, die in den Blenden verwendet werden. Unter der Mikrocontrollerplatine befindet sich ein einfacher Mikroschalter (der den Schalter darstellt, der in der Klapptür des Lebensmittelmagazins verwendet wird). Schließlich werden in der Mitte ein passiver Summerlautsprecher und ein digitales Potentiometer dargestellt. Dieses Bild wurde mit der Open-Source-Software Fritz erstellt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig03large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig04.jpg"> Abbildung 4: Verknüpfung und Funktionen aller Komponenten der Experimentsteuerungsskripte und vereinfachtes Diagramm der Funktion "Code". (A) Das Skript "Benutzer" sendet seine Parameter an die Funktion "Code", die wiederum direkt mit der Funktion "Treppe" verknüpft ist, so dass es alle in der Funktion "Code" verwendeten Parameter aktualisieren kann, während das Experiment läuft. Die Funktion "Code" sendet dann am Ende der Sitzung ihre Ergebnisse an die Funktion "DataProc". (B) Vor dem Start einer Experimentiersitzung prüft die Funktion "Code" zunächst, ob sie das Gewöhnungsprotokoll starten soll. Wenn nicht, richtet es die Parameter basierend auf den Definitionen ein, die im Skript "Benutzer" ausgewählt wurden. Bevor jeder Test beginnt, prüft die Funktion dann, ob die ESC-Taste auf der Tastatur gedrückt wurde. Wenn nicht, geht es mit einer neuen Studie weiter. Andernfalls wird die Testsitzung beendet und die gesammelten Daten an die DataProc-Funktion übergeben. Diese kritische Überprüfung vor jedem Teststart ermöglicht es dem Programm, vor Erreichen eines der gewählten Fristen zu stoppen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig04large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Experimentsteuerungsskripten sind in Abbildung 4A dargestellt. Das Skript "Benutzer" enthält alle Parameter, die das Experiment definieren. Dort können Variablen, die den Zeitpunkt des Experiments, die Anzahl und Helligkeit der beleuchteten Reize, die ITI-Dauer und dergleichen bestimmen, frei gewählt werden. Die Code-Funktion (Ergänzende Datei 5) enthält eine detaillierte Beschreibung einer einzelnen Studie und aller möglichen Ergebnisse, die während des gesamten Experiments wiederholt wird, wie in Abbildung 4B dargestellt. Darüber hinaus besteht es aus einem Protokoll für die Gewöhnung des Tieres an den Apparat. Die Code-Funktion überprüft auch regelmäßig die Leistung des Tieres. Des Weiteren ist die Treppenfunktion optional. Die Leistung des Probanden wird mit zuvor festgelegten Kriterien verglichen, und die gewünschten Parameter werden automatisch aktualisiert, wenn die Leistung des Tieres diese Kriterien erfüllt. Die Treppenfunktion kann auch die erfassten Ergebnisse der Sitzung des Vortages berücksichtigen. Während das Experiment ausgeführt wird, berechnet eine Leistungsüberprüfung am Ende eines Versuchs die Genauigkeit, die Auslassungen und die Gesamtzahl der korrekten Antworten der abgeschlossenen Studien und vergleicht das Ergebnis mit den gewünschten Kriterien für eine Levelaktualisierung, wie in der Treppenhausfunktion angegeben. Schließlich verarbeitet die DataProc-Funktion alle gesammelten Daten und generiert einfache Diagramme für eine schnelle Analyse. Am Ende einer Sitzung speichert die Toolbox automatisch alle Daten in einer *.mat-Datei und generiert eine zusätzliche *.xlsx-Datei mit den wesentlichen Informationen aus dem Experiment.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig05.jpg"> Abbildung 5: Beispiel für verschiedene Stimuluskonfigurationen der 5-CSRTT-Toolbox. Das Diagramm veranschaulicht mögliche Kombinationen von Zielreizen in Abhängigkeit von der gewählten Konfiguration. Sowohl die "alle" als auch die "einzelne" Konfiguration werden im Standardparadigma (für das Gewöhnungs- und Verhaltensexperiment) verwendet. Die "Nachbar"- und "verschobenen" Konfigurationen zeigen nicht standardmäßige Stimuluskonfigurationen, die die Verwendung einer anderen Anzahl von beleuchteten Reizen ermöglichen, die auch einen anderen Kontrast als der Zielstimulus haben können. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig05large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Protokollschritt 4.2.7.7 erwähnt eine optionale Funktion: das Ändern der Gruppierung von Zielblenden. Das Standard-5-CSRTT-Paradigma verwendet einen einzigen Zielstimulus. Hier veranschaulichen wir, wie die vorgestellte Toolbox Modifikationen des Standardparadigmas ermöglicht. Abbildung 5 zeigt einige mögliche Gruppenkombinationen aus insgesamt fünf Blenden bezüglich der gewählten Konfiguration. Die "all"-Konfiguration beleuchtet alle verfügbaren Blenden, so dass jede Blende nun eine Zielblende ist, die in den ersten Trainingsphasen hilfreich sein kann. Die Nachbarkonfiguration stellt sicher, dass die (frei gewählte) Anzahl der Zielblenden benachbart ist. Einstellungen können so festgelegt werden, dass die Nachbarn nicht mit der Zielblende identisch sind, sondern mit niedrigerem (oder sogar höherem) Kontrast beleuchtet werden. Die Verwendung von Blenden mit unterschiedlichen Beleuchtungskontrasten ermöglicht das Testen neuer Paradigmen, z. B. die Verwendung unterschiedlich abgestufter Belohnungen für Nasenstöße in den Blenden mit hohem oder niedrigem Kontrast. Abbildung 5 zeigt ein Beispiel mit drei Zielblenden mit identischer Ausleuchtung. Die Einzelkonfiguration wird typischerweise im Standard-5-CSRTT verwendet, bei dem nur ein einzelnes Ziel beleuchtet wird. Schließlich erweitert die verschobene Konfiguration die Nachbarkonfiguration. Es verschiebt den Nachbarreiz in Richtung der letzten oder ersten Blende, falls sich die Zielblende an der ersten bzw. letzten Position befindet. Wie in der Nachbarkonfiguration kann die Beleuchtungsstärke der Nachbarn frei gewählt werden, entweder gleich oder anders als die Zielblende. Auch die Anzahl der insgesamt beleuchteten Reize kann frei gewählt werden. Die Toolbox berechnet dann automatisch alle möglichen Reize. Allerdings muss für diese Konfiguration der Parameter "Config.LED.NumHighLED" auf "1" gesetzt werden.
Nach dem Protokoll wurde das Training von Ratten (N = 10) für das 5-CSRTT gemäß den in Tabelle 1 dargestellten Trainingsstufen durchgeführt.
Tabelle 1: 5-CSRTT-Schulungsplan und Kriterien für den Übergang zur nächsten Stufe. (A) Das Inter-Trial-Intervall wurde in jedem Trainingslevel konstant bei 5 s gehalten. (B) Stimulusdauer für jede Ausbildungsstufe. (C) Limited Hold (LH) Zeitfenster, die maximale Zeit, die zwischen dem Ausschalten des Reizes und einer Nose-Poke-Reaktion toleriert wird. (D) Die Gesamtzahl der richtigen Antworten, die erforderlich sind, um die jeweilige Ausbildungsstufe zu bestehen. (E) Der Genauigkeitsprozentsatz wird wie <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/63385/63385eq01.jpg">folgt berechnet: . (F) Der Prozentsatz der Auslassungsfehler ist definiert als <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/63385/63385eq02.jpg">. Dieses Kriterium umfasst keine voreiligen Antworten. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385_Table%201.xlsx" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.</a>
Die Leistung der Ratten wurde mit der Anzahl der Trainingstage (Sitzungen) verglichen, die erforderlich sind, um jedes in Tabelle 1 angegebene Trainingsniveau abzuschließen. Alle Tiere begannen auf Trainingsstufe 1 mit einem StD und LH von jeweils 60 s. Einige Ratten (N = 5) erhielten jedoch ein verbessertes Gewöhnungstraining, um einige der zuvor berichteten zusätzlichen Stimulusoptionen zu testen, was den Unterschied in der Anzahl der Sitzungen erklärt, die die einzelnen Tiere in Trainingsstufe 1 blieben. Der Abschluss des Levels wurde durch das Erreichen von insgesamt 30 oder mehr richtigen Antworten gekennzeichnet. StD und LH nahmen während der folgenden Stufen ab, während die Kriterien für den Aufstieg zur nächsten Trainingsstufe härter wurden, was die Aufmerksamkeitsanforderung der Aufgabe 1,6 erhöhte.
Tabelle 2 zeigt die automatisch generierte *.xlsx Tabelle einer Beispielratte während einer Sitzung. Die Ratte begann mit der in Trainingsstufe 5 festgelegten Konfiguration. Nach vier Versuchen stieg die Ratte auf Stufe 6 auf, wobei die in der aktuellen Sitzung durchgeführten Versuche sowie die in der vorherigen Sitzung erreichte Genauigkeit berücksichtigt wurden. Wie viele Versuche mindestens in der aktuellen Sitzung durchgeführt werden müssen, um in die nächste Trainingsstufe aufzusteigen, ist in der Variablen "Config.Experiment.MinNumTrials" angegeben. In derselben Sitzung stieg die Ratte auf Trainingsstufe 7 auf, nachdem sie 66 Versuche in Stufe 6 abgeschlossen und die Anforderung von > 80% Genauigkeit und < 20% Auslassung erreicht hatte. Insgesamt wurden die Ratten 26 Tage lang unter Verwendung der Konfiguration der Trainingsstufen gemäß Tabelle 1 trainiert. Die Anzahl der pro Trainingsstufe verbrachten Sitzungen ist in Abbildung 6A dargestellt. Die schwarze Linie zeigt den Durchschnitt über alle Probanden an, und jede farbige Linie zeigt die Daten einer Ratte an. Alle Ratten erreichten die achte Stufe innerhalb von 14-22 Sitzungen (Abbildung 6B). Abbildung 6C zeigt die durchschnittliche Leistung der Probanden pro Trainingsstufe und über alle Trainingstage im 5-CSRTT-Gerät. Die gestrichelte schwarze Linie stellt den Genauigkeitsprozentsatz dar, und die gerade schwarze Linie stellt den Prozentsatz der Auslassungen dar. Die Genauigkeit wurde als Verhältnis zwischen der Anzahl der richtigen Antworten und der Gesamtzahl der Antworten berechnet. Auslassungen wurden als Verhältnis zwischen der Anzahl der Auslassungen und der Gesamtzahl der Versuche (d. h. der Summe der korrekten Antworten, falschen Antworten und Auslassungen) berechnet. Die graue Linie zeigt die durchschnittliche Gesamtzahl der richtigen Antworten über alle Versuche in jeder Stufe an. Abbildung 6D zeigt die endgültige Genauigkeit, die von jedem Probanden auf der achten und letzten Trainingsstufe erreicht wurde.
Im Durchschnitt verbrachten Ratten 5,9 (±1,03 SEM) Sitzungen, um Level 1 abzuschließen, zwischen 1,5 (±0,17) und 3,5 (±0,5) Sessions, um Level 2 bis 6 abzuschließen, und 1,7 (±0,16) Sessions, um Level 7 abzuschließen, bevor sie die letzte Stufe 8 erreichten. Wie aus Abbildung 6A hervorgeht, war die Varianz zwischen den Probanden in den Anfangsstufen am signifikantesten (SD = 3,25 in Stufe 1, 1,58 in Stufe 2) und nahm in späteren Stufen ab (0,47 bzw. 0,48 in Stufe 6 bzw. 7). In Stufe 4, als die Stimulusdauer weiter reduziert wurde, nahmen die durchschnittliche Anzahl der verbrachten Sitzungen (2,6 ± 0,52) und die Varianz zwischen den Ratten (1,64) zu, wobei zwei Ratten 5 und 6 Tage brauchten, um das Niveau zu beenden.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63385/63385fig06.jpg"> Abbildung 6: Ergebnisse des Verhaltensexperiments mit der 5-CSRTT-Toolbox . (A) Die Anzahl der Sitzungen, die auf jeder Trainingsstufe durchgeführt wurden. Die schwarze Linie zeigt die durchschnittliche Anzahl der Sitzungen aller Probanden für jede Ebene (Mittelwert ± SEM), und farbige Linien stellen die Daten der einzelnen Probanden dar. (B) Die absolute Anzahl der Sitzungen, die erforderlich sind, um das endgültige Niveau zu erreichen, pro Fach. (C) Gemittelte Leistungskennzahlen während der gesamten Ausbildung (Mittelwert ± SEM). Die gepunktete schwarze Linie zeigt die Genauigkeit aller Probanden über alle gegebenen Reaktionen in allen Sitzungen pro Trainingsstufe an, und die schwarze Linie zeigt den entsprechenden Auslassungsprozentsatz. Die graue Linie zeigt die durchschnittliche absolute Anzahl richtiger Antworten aller Fächer auf jeder Ausbildungsstufe. (D) Genauigkeit pro Subjekt während der achten und letzten Trainingsstufe. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385fig06large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Tabelle 2: Gesammelte Daten von einer Beispielratte während einer Trainingseinheit. Spalte A zeigt die Anzahl der Testversionen während der Sitzung in Bezug auf das aktuelle Trainingsniveau an, wie in Spalte B dargestellt. Spalte C zeigt die ITI-Dauer und Spalte D die Startzeit der Testversion an. Die Spalten E bis I zeigen die Helligkeitsstufe für den LED-Stimulus in den Öffnungen 1 bis 5 an. Eine Helligkeitsstufe von 0 bedeutet, dass der Stimulus ausgeschaltet war, und eine Helligkeitsstufe von 0,2 bedeutet, dass der Stimulus mit 20% seiner maximalen Intensität eingeschaltet wurde. Die Spalten J und K zeigen den genauen Zeitpunkt an, zu dem der Stimulus ein- bzw. ausgeschaltet wurde. Spalte L zeigt das Ergebnis der Studie an: 0 bedeutet "Auslassung", 1 bedeutet "korrekte Reaktion", 3 bedeutet "falsche Antwort" (Nase in Nichtzielöffnung gestochen) und 4 bedeutet "vorzeitig". Spalte M zeigt, welche Blende während des Versuchs mit der Nase gestochen wurde, während Spalte N den genauen Zeitpunkt des Nasenstochers darstellt. Die Spalten O, P und Q zeigen die Zeit, zu der der Pelletspendermotor eingeschaltet wurde, die entsprechende Motornummer und die Zeit, zu der die Ratte den Pelletspender öffnete, um seine Belohnung zu erhalten. Spalte R zeigt die Testendzeit an. Die Spalten S, T, U, V und W zeigen die Gesamtzahl der vorzeitigen Antworten, Timeouts, Panel-Pushes während eines ITI, die Gesamtzahl der ausdauernden Antworten und die Gesamtlaufzeit der Sitzung in Minuten. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/63385_Table%202.xlsx" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 1: Skript zur Hardwaresteuerung der IDE-Software (Arduino-Code). Dazu gehören alle Befehle zur Steuerung der Hardware und der elektrotechnischen Komponenten der Toolbox. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/ArduinoCode.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 2: Skript für die Funktion "User" in der Experimentsteuerungssoftware. Dazu gehören alle Parameter, die das Experiment definieren. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/User.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 3: Skript für die Funktion "Treppenhaus" in der Experimentsteuerungssoftware. Dadurch wird die Leistung des Subjekts überwacht und mit den zuvor festgelegten Kriterien verglichen. Die gewünschten Parameter werden automatisch aktualisiert, wenn die Leistung des Tieres diese Kriterien erfüllt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/Staircase.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 4: Skript für die Funktion "DataProc" in der Experimentsteuerungssoftware. Dieser verarbeitet alle gesammelten Daten und generiert einfache Diagramme für eine schnelle Analyse. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/DataProc.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>
Ergänzende Datei 5: Skript für die Funktion "Code". Dazu gehört eine detaillierte Beschreibung einer einzelnen Studie und aller möglichen Ergebnisse, die während des gesamten Experiments wiederholt wird. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63385/Code_.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>

Watch this Scientific Journal Video about An Open-Source, Fully Customizable 5-Choice Serial Reaction Time Task Toolbox for Automated Behavioral Training of Rodents at JoVE.com

An Open-Source, Fully Customizable 5-Choice Serial Reaction Time Task Toolbox for Automated Behavioral Training of Rodents

Das vorliegende Protokoll beschreibt die Entwicklung einer Open-Source-Toolbox für serielle Reaktionszeiten mit 5 Auswahlmöglichkeiten für Nagetiermodelle unter Verwendung von Arduino und zugehöriger Hardware sowie einer vielseitigen Matlab-Toolbox, einschließlich eines optionalen Skripts für automatisiertes Verhaltenstraining. Die Skripte sind anpassbar und erleichtern die Implementierung verschiedener Test- und Testdesigns.

Eine vollständig anpassbare Open-Source-Toolbox für serielle Reaktionszeiten mit 5 Auswahlmöglichkeiten für das automatisierte Verhaltenstraining von Nagetieren

The 5-choice serial reaction time task (5-CSRTT) is a behavioral test often used to study visuospatial attention and impulsiveness in rodents. The task ...

Das Protokoll bietet eine anpassbare Open-Source-Toolbox für das Training und die Durchführung der seriellen Reaktionszeitaufgabe mit 5 Auswahlmöglichkeiten. Dies ist ein etablierter Verhaltenstest, um die visuell-räumliche Aufmerksamkeit und Impulsivität bei Nagetieren zu untersuchen. Der Hauptvorteil der Toolbox sind die niedrigen Kosten und die Anpassbarkeit.Es bietet eine hohe Flexibilität in Bezug auf die spezifischen Reizparameter und die Belohnungskonfiguration und fördert nicht standardmäßige Testdesigns. Die 5-Auswahl-Serienreaktionszeitaufgabe bietet Einblicke in die Aufmerksamkeitsprozesse, Impulsivität und Zwanghaftigkeit bei Nagetieren. Unsere Toolbox ermöglicht eine einfache Anpassung an andere Nicht-Nagetiermodelle.Es ermöglicht auch eine halbautomatische Ausbildung von Tieren durch ein optionales Treppenverfahren. Im Video geben wir eine Schritt-für-Schritt-Einführung in die Verwendung. Das Verfahren wird von Eva Strippelmann, einer Biologiestudentin aus unserem Labor, demonstriert.Öffnen Sie zunächst die frei verfügbare integrierte Entwicklungsumgebung oder IDE-Software. Gehen Sie zu den Registerkarten Datei und Öffnen und klicken Sie auf das Skript für die Hardwaresteuerung. Schließen Sie als Nächstes den Mikrocontroller-USB an den Computer an.Navigieren Sie in der oberen linken Hälfte des Bildschirms zu den Tools, um zu überprüfen, ob die automatisch ausgewählten Board- und Prozessorinformationen mit der angeschlossenen Mikrocontroller-Platine übereinstimmen. Nachdem Sie die entsprechenden Board- und Prozessorinformationen bestätigt haben, klicken Sie auf die Registerkarte Port, um den verfügbaren Port auszuwählen. Klicken Sie in der oberen linken Hälfte des Bildschirms auf die Schaltfläche Überprüfen, um sicherzustellen, dass keine Skriptfehler auftreten.Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf die Registerkarte Hochladen mit einem Pfeil, um das Skript auf die Mikrocontroller-Platine hochzuladen. Nachdem Sie sichergestellt haben, dass sich alle vier Skripts und Funktionen für das Experimentsteuerelement im selben Ordner befinden, öffnen Sie die Programmierplattform und klicken Sie auf die Home-Symbolleiste und auf Set Path. Gehen Sie dann zur Schaltfläche Ordner hinzufügen, um den Ordner auszuwählen, der alle Skripts zur Experimentsteuerung enthält.Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern und schließen Sie das Fenster Pfad festlegen. Drücken Sie auf der Registerkarte Home-Symbolleiste auf Öffnen, um die Skripts und Funktionen zu öffnen. Um die Toolbox für die Gewöhnung vorzubereiten, wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus.Nachdem Sie bestätigt haben, dass die Gewöhnungsvariable in Zeile sieben auf true gesetzt ist, schreiben Sie eine Zahl in Minuten in Zeile acht, um ein Zeitlimit für die Gewöhnung festzulegen. Schreiben Sie in Zeile neun eine Zahl zwischen 0,01 und eins, um eine Helligkeitsstufe für das Reizlicht auszuwählen. Um die Toolbox für die Testsitzung vorzubereiten, wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus, und überprüfen Sie, ob die Variable in Zeile sieben als false definiert ist.Geben Sie in Zeile 12 den Verzeichnispfad ein, um die Testdaten automatisch zu speichern. Stellen Sie sicher, dass ein Verzeichnis mit dem genauen Namen vorhanden ist. Geben Sie dann die Betreffidentifikation in Zeile 13 ein.Stellen Sie als Nächstes sicher, dass die Variablen in den Zeilen 14 und 15 als true definiert sind. Wenn Sie fertig sind, geben Sie eine Zahl in Zeile 16 ein, um eine Testversion festzulegen, und in Zeile 17, um ein Zeitlimit in Minuten festzulegen, um das Programm automatisch zu stoppen. Geben Sie für die Konfiguration der Parameter für eine Standardaufgabe mit serieller Reaktionszeit mit 5 Auswahlmöglichkeiten oder ein 5CSRTT-Paradigma einen numerischen Wert in Zeile 45 ein, der der Anzahl der Blenden entspricht, die beleuchtet werden können.Die Variable in Zeile 46 sollte als pseudozufällig oder zufällig definiert werden. Stellen Sie die Länge der Stimulusdauer in Zeile 47 in Sekunden ein. Überprüfen Sie, ob die Variable in Zeile 48 als einfach gekennzeichnet ist und der numerische Wert in Zeile 49 eins ist.Definieren Sie in Zeile 50 die Helligkeit des Zielreizes in einer Zahl. Die Variable in Zeile 64 sollte binär sein, während in Zeile 65 nicht abhängig ist. Geben Sie dann in Zeile 71 einen numerischen Wert ein, der der Anzahl der Futterpellets entspricht, die nach einem korrekten Nasenstich freigesetzt werden sollen.Alternativ können verschiedene Treppenverfahren definiert werden, die ein automatisiertes Verhaltenstraining ermöglichen. Überprüfen Sie, ob die Variable in Zeile 26 als true definiert ist. Geben Sie dann in Zeile 29 den Namen der ersten oder zweiten Gruppe ein.Wählen Sie später die geöffnete Treppenfunktion aus. Geben Sie den Namen der ersten Gruppe in Zeile vier und den Namen der zweiten Gruppe in Zeile 77 ein. Um die Kriterien der ersten Gruppe für die zweite Ausbildungsstufe zu ändern, geben Sie einen der in der Leistungsprüfung berechneten Parameter und einen ausgewählten Zahlenwert in Zeile 17 ein.Die Kriterien können hinzugefügt oder ersetzt werden. Um die Parameter der ersten Gruppe zu ändern, die in der zweiten Trainingsstufe aktualisiert werden sollen, z. B. die Dauer eines Timeouts, geben Sie den Parameter und einen ausgewählten numerischen Wert in Zeile 19 ein. Gehen Sie entsprechend vor, wenn die zweite Gruppe eines Subjekts definiert ist.Bevor die Tiere mit dem Verhaltenstraining beginnen, müssen sie sich an die Kammer gewöhnen. Die Toolbox bietet ein Gewöhnungsprotokoll. Um die Gewöhnungssitzung zu beginnen, bereiten Sie die operante Kammer vor, indem Sie zwei Belohnungsfutterpellets in jede der Öffnungen legen.Kleben Sie die Magazinklappentür ab, um für die erste Gewöhnungsphase offen zu bleiben. Entfernen Sie in der zweiten Gewöhnungsphase das Klebeband an der Magazinklappentür. Bereiten Sie die Operationskammer vor, indem Sie fünf Futterpellets in die Magazintür legen.Bevor Sie mit den experimentellen Trainingseinheiten beginnen, reinigen Sie die Wände und den Boden der Operantenkammer. Wenn das Setup fertig ist, wählen Sie das geöffnete Benutzerskript aus und stellen Sie sicher, dass die COM-Beschreibung in Zeile 75 mit dem ausgewählten verfügbaren Port übereinstimmt. Wenn die Beschreibung nicht übereinstimmt, ändern Sie den numerischen Wert im experimentellen Steuerungsskript.Legen Sie die Ratte in die Kammer. Klicken Sie im geöffneten Benutzerskript auf die Registerkarte Editor-Symbolleiste, bevor Sie die grüne Wiedergabeschaltfläche Ausführen auswählen. Überprüfen Sie, ob das Programm ordnungsgemäß ausgeführt wird, indem Sie die Informationen des Befehlsfensters lesen.Die Toolbox startet dann die Aufgabe wie zuvor vom Benutzer definiert. Die Testsitzung wird nach dem angegebenen Test- oder Zeitlimit automatisch beendet. Wenn das Tier vor Beendigung der Sitzung ein vorgegebenes Leistungsniveau erreicht und der Benutzer ein Treppenverfahren definiert hat, lädt die Toolbox die nächste Trainingsstufe und setzt das Training mit den neuen Einstellungen fort.Das Level wird zu Beginn der nächsten Trainingseinheit automatisch geladen. Um das Experiment zu beenden, drücken Sie die Esc-Taste auf der Tastatur des Computers. Wenn die Meldung auf der Anzeige des Befehlsfensters angezeigt wird, geben Sie Y ein und drücken Sie die Eingabetaste auf der Tastatur des Computers, um die aktuelle Sitzung zu beenden und die erfassten Daten zu speichern.Dann wird automatisch ein einfaches Diagramm mit der Sitzungsübersicht angezeigt. 10 Lister-Kapuzenratten wurden mit der 5-Auswahl-Taskbox für serielle Reaktionszeiten trainiert. Die Anzahl der Sitzungen, die pro Trainingsstufe von jeder Ratte verbracht wurden, wurde analysiert und der Durchschnitt über alle Probanden wurde bestimmt.Die Varianz zwischen den Probanden war in den Anfangsstufen am signifikantesten und nahm in späteren Stufen ab. In Stufe vier, als sich die Kriterien änderten, um einen Schwellenwert für Leistungsmessungen aufzunehmen, stieg die durchschnittliche Anzahl der verbrachten Sitzungen und die Varianz zwischen Ratten, wobei zwei Ratten fünf und sechs Tage brauchten, um das Niveau zu beenden. Alle Ratten erreichten jedoch innerhalb von 14 bis 22 Sitzungen die achte Stufe.Die repräsentative Analyse zeigt die mittlere Leistung der Probanden pro Trainingsstufe und über alle Trainingstage im 5CSRTT-Apparat hinweg. Der Genauigkeitsprozentsatz und der Emissionsprozentsatz wurden berechnet und die durchschnittliche Gesamtzahl der korrekten Antworten über alle Versuche in jeder Stufe bestimmt. Alle Probanden erreichten eine endgültige Genauigkeit auf der achten und letzten Trainingsstufe von mehr als 60% Viele Probanden erreichten eine Genauigkeit von etwa 80%.Die 5-Auswahl-Toolbox für serielle Reaktionszeiten ist vollständig anpassbar und frei zugänglich. Es bietet viele zusätzliche Optionen zur Spezifizierung der Reizkonfiguration und des Aufgabendesigns sowie einen umfassenden Satz aufgezeichneter Verhaltensdaten. Die Toolbox ermöglicht es, nicht standardmäßige Versionen des seriellen 5-Auswahl-Reaktionszeitparadigmas zu untersuchen, um beispielsweise tiefere Einblicke in Entscheidungsprozesse zu erhalten oder damit verbundenes Verhalten zu belohnen.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

Eine vollautomatische Nageranlage Protokoll für die Integration sensorischer und kognitiver Kontrollexperimente

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

Forschung

Verhalten

The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents

Die 5-Wahl Serienreaktionszeit-Aufgabe: Eine Aufgabe der Aufmerksamkeit und Impulskontrolle für Nager

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. ...

A Dual Task Procedure Combined with Rapid Serial Visual Presentation to Test Attentional Blink for Nontargets

Ein Dual-Task Prozedur Kombiniert mit Rapid Serial Visual Presentation zu Aufmerksamkeits Blink für Nontargets Testen

When viewers search for targets in a rapid serial visual presentation (RSVP) stream, if two targets are presented within about 500 msec of each other, the ...

Experimental Assessment of Mouse Sociability Using an Automated Image Processing Approach

Experimentelle Bewertung der Maus Sociability einer automatisierten Bildverarbeitung Ansatz

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

Combined Shuttle-Box Training with Electrophysiological Cortex Recording and Stimulation as a Tool to Study Perception and Learning

Kombinierte Shuttle-Box-Training mit Elektrophysiologische Cortex Ableitung und Stimulation als ein Instrument zur Wahrnehmung und Lernen Studie

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the ...

An Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Instigating Depressive Symptoms, Behavioral Changes and Negative Health Outcomes in Rodents

Ein unberechenbarer Chronische leichter Stress Protokoll zur Anstiftung depressive Symptome, Verhaltensänderungen und negativen gesundheitlichen Folgen in Nagetiere

Chronic, unresolved stress is a major risk factor for the development of clinical depression. While many preclinical models of stress-induced depression ...

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Gerät (FED): Konstruktion und Validierung eines Open-Source-Vorrichtung zur Messung der Nahrungsaufnahme bei Nagetiere

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...

The Knob Supination Task: A Semi-automated Method for Assessing Forelimb Function in Rats

Drehknopf Supination Aufgabe: Eine halbautomatische Methode für die Beurteilung der Funktion der Vordergliedmaße bei Ratten

Tasks that accurately measure dexterity in animal models are critical to understand hand function. Current rat behavioral tasks that measure dexterity ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

Der "Motor" in der Kfz-implizite Reihenfolge lernen: ein Fuß-stepping serielle Reaktionszeit Aufgabe

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

An Automated T-maze Based Apparatus and Protocol for Analyzing Delay- and Effort-based Decision Making in  Free Moving Rodents

Eine automatisierte T-maze basierte Apparat und Protokoll für die Analyse von Verzögerung und Aufwand-basierte Entscheidungsfindung bei frei beweglichen Nagetieren

Many neurological and psychiatric patients demonstrate difficulties and/or deficits in decision making. Rodent models are helpful to produce a deeper ...