Name: an open-source virtual reality system for the measurement of spatial learning in head-restrained mice
Uploaded: 2023-03-03T13:33:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about An Open-Source Virtual Reality System for the Measurement of Spatial Learning in Head-Restrained Mice Video at JoVE.com

Nous tenons à remercier Noah Pettit du laboratoire Harvey pour la discussion et les suggestions lors de l’élaboration du protocole dans ce manuscrit. Ce travail a été soutenu par une bourse de jeune chercheur BBRF et NIMH 1R21MH122965 (G.F.T.), en plus de NINDS R56NS128177 (R.H., C.L.) et NIMH R01MH068542 (R.H.).

Toutes les procédures de ce protocole ont été approuvées par le Comité institutionnel de soin et d’utilisation des animaux de l’Institut psychiatrique de l’État de New York.
REMARQUE: Un ordinateur monocarte est utilisé pour afficher un environnement visuel VR coordonné avec le fonctionnement d’une souris retenue par la tête sur une molette. Les informations de mouvement sont reçues sous forme d’entrée série à partir d’un microcontrôleur ESP32 lisant un codeur rotatif...

<ol>
	<li>Lisman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Viewpoints:+How+the+hippocampus+contributes+to+memory,+navigation+and+cognition.">Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition.</a> Nature Neuroscience. 20 (11), 1434-1447 (2017).</li><li>Buzsaki, G., Moser, E. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Memory,+navigation+and+theta+rhythm+in+the+hippocampal-entorhinal+system.">Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system.</a> Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).</li><li>O'Keefe, J., Dostrovsky, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+hippocampus+as+a+spatial+map.+Preliminary+evidence+from+unit+activity+in+the+freely-moving+rat.">The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat.</a> Brain Research. 34 (1), 171-175 (1971).</li><li>O'Keefe, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Place+units+in+the+hippocampus+of+the+freely+moving+rat.">Place units in the hippocampus of the freely moving rat.</a> Experimental Neurology. 51 (1), 78-109 (1976).</li><li>Fyhn, M., Molden, S., Witter, M. P., Moser, E. I., Moser, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+representation+in+the+entorhinal+cortex.">Spatial representation in the entorhinal cortex.</a> Science. 305 (5688), 1258-1264 (2004).</li><li>Letzkus, J. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+disinhibitory+microcircuit+for+associative+fear+learning+in+the+auditory+cortex.">A disinhibitory microcircuit for associative fear learning in the auditory cortex.</a> Nature. 480 (7377), 331-335 (2011).</li><li>Lacefield, C. O., Pnevmatikakis, E. A., Paninski, L., Bruno, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reinforcement+learning+recruits+somata+and+apical+dendrites+across+layers+of+primary+sensory+cortex.">Reinforcement learning recruits somata and apical dendrites across layers of primary sensory cortex.</a> Cell Reports. 26 (8), 2000-2008 (2019).</li><li>Dombeck, D. A., Harvey, C. D., Tian, L., Looger, L. L., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+imaging+of+hippocampal+place+cells+at+cellular+resolution+during+virtual+navigation.">Functional imaging of hippocampal place cells at cellular resolution during virtual navigation.</a> Nature Neuroscience. 13 (11), 1433-1440 (2010).</li><li>Gauthier, J. L., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+dedicated+population+for+reward+coding+in+the+hippocampus.">A dedicated population for reward coding in the hippocampus.</a> Neuron. 99 (1), 179-193 (2018).</li><li>Rickgauer, J. P., Deisseroth, K., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+cellular-resolution+optical+perturbation+and+imaging+of+place+cell+firing+fields.">Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields.</a> Nature Neuroscience. 17 (12), 1816-1824 (2014).</li><li>Yadav, N., 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=Prefrontal+feature+representations+drive+memory+recall.">Prefrontal feature representations drive memory recall.</a> Nature. 608 (7921), 153-160 (2022).</li><li>Priestley, J. B., Bowler, J. C., Rolotti, S. V., Fusi, S., Losonczy, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Signatures+of+rapid+plasticity+in+hippocampal+CA1+representations+during+novel+experiences.">Signatures of rapid plasticity in hippocampal CA1 representations during novel experiences.</a> Neuron. 110 (12), 1978-1992 (2022).</li><li>Heys, J. G., Rangarajan, K. V., Dombeck, D. 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+functional+micro-organization+of+grid+cells+revealed+by+cellular-resolution+imaging.">The functional micro-organization of grid cells revealed by cellular-resolution imaging.</a> Neuron. 84 (5), 1079-1090 (2014).</li><li>Harvey, C. D., Collman, F., Dombeck, D. A., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intracellular+dynamics+of+hippocampal+place+cells+during+virtual+navigation.">Intracellular dynamics of hippocampal place cells during virtual navigation.</a> Nature. 461 (7266), 941-946 (2009).</li><li>. Harvey Lab Mouse VR Available from: <a target="_blank" href="https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR">https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR</a> (2021)</li><li>Pettit, N. L., Yap, E. L., Greenberg, M. E., Harvey, C. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fos+ensembles+encode+and+shape+stable+spatial+maps+in+the+hippocampus.">Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus.</a> Nature. 609 (7926), 327-334 (2022).</li><li>Turi, G. F., 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=Vasoactive+intestinal+polypeptide-expressing+interneurons+in+the+hippocampus+support+goal-oriented+spatial+learning.">Vasoactive intestinal polypeptide-expressing interneurons in the hippocampus support goal-oriented spatial learning.</a> Neuron. 101 (6), 1150-1165 (2019).</li><li>Ulivi, A. F., 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=Longitudinal+two-photon+imaging+of+dorsal+hippocampal+CA1+in+live+mice.">Longitudinal two-photon imaging of dorsal hippocampal CA1 in live mice.</a> Journal of Visual Experiments. (148), e59598 (2019).</li><li>Wang, Y., Zhu, D., Liu, B., Piatkevich, K. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Craniotomy+procedure+for+visualizing+neuronal+activities+in+hippocampus+of+behaving+mice.">Craniotomy procedure for visualizing neuronal activities in hippocampus of behaving mice.</a> Journal of Visual Experiments. (173), e62266 (2021).</li><li>Tuncdemir, S. N., 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=Parallel+processing+of+sensory+cue+and+spatial+information+in+the+dentate+gyrus.">Parallel processing of sensory cue and spatial information in the dentate gyrus.</a> Cell Reports. 38 (3), 110257 (2022).</li><li>Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Imaging+large-scale+neural+activity+with+cellular+resolution+in+awake,+mobile+mice.">Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice.</a> Neuron. 56 (1), 43-57 (2007).</li><li>Guo, Z. V., 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=Procedures+for+behavioral+experiments+in+head-fixed+mice.">Procedures for behavioral experiments in head-fixed mice.</a> PLoS One. 9 (2), 88678 (2014).</li><li>Jordan, J. T., Gon&#231;alves, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Silencing+of+hippocampal+synaptic+transmission+impairs+spatial+reward+search+on+a+head-fixed+tactile+treadmill+task.">Silencing of hippocampal synaptic transmission impairs spatial reward search on a head-fixed tactile treadmill task.</a> bioRxiv. , (2021).</li><li>Urai, A. E., 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=Citric+acid+water+as+an+alternative+to+water+restriction+for+high-yield+mouse+behavior.">Citric acid water as an alternative to water restriction for high-yield mouse behavior.</a> eNeuro. 8 (1), (2021).</li><li>Saleem, A. B., Diamanti, E. M., Fournier, J., Harris, K. D., Carandini, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Coherent+encoding+of+subjective+spatial+position+in+visual+cortex+and+hippocampus.">Coherent encoding of subjective spatial position in visual cortex and hippocampus.</a> Nature. 562 (7725), 124-127 (2018).</li><li>Ravassard, P., 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=Multisensory+control+of+hippocampal+spatiotemporal+selectivity.">Multisensory control of hippocampal spatiotemporal selectivity.</a> Science. 340 (6138), 1342-1346 (2013).</li><li>Aghajan, Z. 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=Impaired+spatial+selectivity+and+intact+phase+precession+in+two-dimensional+virtual+reality.">Impaired spatial selectivity and intact phase precession in two-dimensional virtual reality.</a> Nature Neuroscience. 18 (1), 121-128 (2015).</li></ol>

Ce système VR open-source pour souris ne fonctionnera que si les connexions série sont établies correctement entre les microcontrôleurs rotatifs et de comportement ESP32 et l’ordinateur monocarte (étape 2), ce qui peut être confirmé à l’aide du moniteur série IDE (étape 2.4.5). Pour que les résultats comportementaux réussis de ce protocole (étape 4), les souris doivent être habituées à l’appareil et être à l’aise de courir sur la roue pour obtenir des récompenses liquides (étapes 4.3-4.5). Cel...

La navigation spatiale est un comportement éthologiquement important par lequel les animaux codent les caractéristiques de nouveaux emplacements dans une carte cognitive, qui est utilisée pour trouver des zones de récompense possible et éviter les zones de danger potentiel. Inextricablement liés à la mémoire, les processus cognitifs sous-jacents à la navigation spatiale partagent un substrat neuronal dans l’hippocampe1 et le cortex, où les circuits neuronaux de ces zones intègrent les informations entrantes et forment des cartes cognitives des environnements et des événements pour un rappel ultérieur2. Alors que la découverte de cellules de lieu dans l’hippocampe3,4 et de cellules de grille dans le cortex entorhinal5 a mis en lumière la façon dont la carte cognitive dans l’hippocampe est formée, de nombreuses questions demeurent sur la façon dont les sous-types neuronaux spécifiques, les microcircuits et les sous-régions individuelles de l’hippocampe (le gyrus denté et les aires cornu ammonis, CA3-1) interagissent et participent à la formation et au rappel de la mémoire spatiale.
L’imagerie in vivo à deux photons a été un outil utile pour découvrir la dynamique cellulaire et des populations en neurophysiologie sensorielle 6,7; Cependant, la nécessité typique d’un appuie-tête limite l’utilité de cette méthode pour examiner le comportement spatial des mammifères. L’avènement de la réalité virtuelle (RV)8 a comblé cette lacune en présentant des environnements visuospatiaux immersifs et réalistes tandis que des souris retenues à la tête courent sur une balle ou un tapis roulant pour étudier l’encodage spatial et contextuel dans l’hippocampe 8,9,10 et le cortex 11. De plus, l’utilisation d’environnements de RV avec des souris se comportant a permis aux chercheurs en neurosciences de disséquer les composantes du comportement spatial en contrôlant avec précision les éléments de l’environnement VR12 (par exemple, le flux visuel, la modulation contextuelle) d’une manière qui n’est pas possible dans les expériences réelles d’apprentissage spatial, telles que le labyrinthe aquatique Morris, le labyrinthe Barnes ou les tâches de planche de trous.
Les environnements de réalité virtuelle visuelle sont généralement rendus sur l’unité de traitement graphique (GPU) d’un ordinateur, qui gère la charge de calcul rapide des milliers de polygones nécessaires pour modéliser un environnement 3D en mouvement sur un écran en temps réel. Les exigences de traitement importantes nécessitent généralement l’utilisation d’un PC séparé avec un GPU qui rend l’environnement visuel sur un moniteur, plusieurs écrans13 ou un projecteur14 lorsque le mouvement est enregistré à partir d’un tapis roulant, d’une roue ou d’une balle en mousse sous l’animal. L’appareil résultant pour contrôler, rendre et projeter l’environnement VR est donc relativement coûteux, encombrant et encombrant. En outre, de nombreux environnements de ce type dans la littérature ont été mis en œuvre à l’aide de logiciels propriétaires qui sont à la fois coûteux et ne peuvent être exécutés que sur un PC dédié.
Pour ces raisons, nous avons conçu un système de RV open-source pour étudier les comportements d’apprentissage spatial chez des souris retenues à la tête à l’aide d’un ordinateur monocarte Raspberry Pi. Cet ordinateur Linux est à la fois petit et peu coûteux mais contient une puce GPU pour le rendu 3D, permettant l’intégration d’environnements VR avec l’appareil d’affichage ou comportemental dans diverses configurations individuelles. De plus, nous avons développé un logiciel graphique écrit en Python, « HallPassVR », qui utilise l’ordinateur monocarte pour rendre un environnement visuospatial simple, une piste linéaire virtuelle ou un couloir, en recombinant des caractéristiques visuelles personnalisées sélectionnées à l’aide d’une interface utilisateur graphique (GUI). Ceci est combiné avec des sous-systèmes de microcontrôleurs (par exemple, ESP32 ou Arduino) pour mesurer la locomotion et coordonner le comportement, par exemple par la livraison d’autres modalités de stimuli sensoriels ou de récompenses pour faciliter l’apprentissage par renforcement. Ce système fournit une méthode alternative peu coûteuse, flexible et facile à utiliser pour fournir des environnements de RV visuospatiaux à des souris contraintes par la tête pendant l’imagerie à deux photons (ou d’autres techniques nécessitant une fixation de la tête) pour étudier les circuits neuronaux sous-jacents au comportement d’apprentissage spatial.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>1/4 &#34; diam aluminum rod</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>9062K26</td>
			<td>3&#34; in length for wheel axle</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1/4&#34;-20 cap screws, 3/4&#34; long (x2)</td>
			<td>Amazon.com</td>
			<td>B09ZNMR41V</td>
			<td>for affixing head post holders to optical posts</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2&#34;x7&#34; T-slotted aluminum bar (x2)</td>
			<td>8020.net</td>
			<td>1020</td>
			<td>wheel/animal mounting frame</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>6&#34; diam, 3&#34; wide acrylic cylinder (1/8&#34; thick)</td>
			<td>Canal Plastics</td>
			<td>33210090702</td>
			<td>Running wheel (custom width cut at canalplastics.com)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>8-32 x 1/2&#34; socket head screws</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>92196A194</td>
			<td>fastening head post holder to optical post&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adjustable arm (14&#34;)</td>
			<td>Amazon.com</td>
			<td>B087BZGKSL</td>
			<td>to hold/adjust lick spout</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Analysis code (MATLAB)</td>
			<td></td>
			<td>custom written</td>
			<td>file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis code</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Axle mounting flange, 1/4&#34; ID</td>
			<td>Pololu</td>
			<td>1993</td>
			<td>for mounting wheel to axle</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ball bearing (5/8&#34; OD, 1/4&#34; ID, x2)</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>57155K324</td>
			<td>for mounting wheel axle to frame</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Behavior ESP32 code</td>
			<td></td>
			<td>custom written</td>
			<td>file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Behavior board</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Black opaque matte acrylic sheets (1/4&#34; thick)</td>
			<td>Canal Plastics</td>
			<td>32918353422</td>
			<td>laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Clear acrylic sheet (1/4&#34; thick)</td>
			<td>Canal Plastics</td>
			<td>32920770574</td>
			<td>laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR wheel assembly</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ESP32 devKitC v4 (x2)</td>
			<td>Amazon.com</td>
			<td>B086YS4Z3F</td>
			<td>microcontroller for behavior and rotary encoder</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ESP32 shield</td>
			<td>OpenMaze.org</td>
			<td>OMwSmall</td>
			<td>description at www.openmaze.org (https://claylacefield.wixsite.com/openmazehome/copy-of-om2shield). ZIP gerber files at: https://github.com/claylacefield/OpenMaze/tree/master/OM_PCBs</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fasteners and brackets&#160;</td>
			<td>8020.net</td>
			<td>4138, 3382,3280</td>
			<td>for wheel frame mounts</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>goniometers</td>
			<td>Edmund Optics</td>
			<td>66-526, 66-527</td>
			<td>optional for behavior. Fine tuning head for imaging</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HallPassVR python code</td>
			<td></td>
			<td>custom written</td>
			<td>file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Head post holder</td>
			<td></td>
			<td>custom design</td>
			<td>3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/Headpost Clamp</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED projector</td>
			<td>Texas Instruments</td>
			<td>DLPDLCR230NPEVM</td>
			<td>or other small LED projector</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Lick spout</td>
			<td>VWR</td>
			<td>20068-638</td>
			<td>(or ~16 G metal hypodermic tubing)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>M 2.5 x 6 set screws</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>92015A097</td>
			<td>securing head post&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matte white diffusion paper</td>
			<td>Amazon.com</td>
			<td></td>
			<td>screen material</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Metal headposts</td>
			<td></td>
			<td>custom design</td>
			<td>3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/head post designs</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Miscellenous tubing and tubing adapters (1/16&#34; ID)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>for constructing the water line</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optical breadboard</td>
			<td>Thorlabs</td>
			<td>as per user&#39;s requirements</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optical posts, 1/2&#34; diam (2x)</td>
			<td>Thorlabs</td>
			<td>TR4</td>
			<td>for head fixation setup</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Processing code</td>
			<td></td>
			<td>custom written</td>
			<td>file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing code</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi 4B</td>
			<td>raspberry.com, adafruit.com</td>
			<td></td>
			<td>Single-board computer for rendering of HallPassVR envir.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Right angle clamp</td>
			<td>Thorlabs</td>
			<td>RA90</td>
			<td>for head fixation setup</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rotary encoder (quadrature, 256 step)</td>
			<td>DigiKey</td>
			<td>ENS1J-B28-L00256L</td>
			<td>to measure wheel rotation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rotary encoder ESP32 code</td>
			<td></td>
			<td>custom written</td>
			<td>file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Rotary encoder</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SCIGRIP 10315 acrylic cement</td>
			<td>Amazon.com</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Shaft coupler</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>9861T426</td>
			<td>to couple rotary encoder shaft with axle</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Silver mirror acrylic sheets</td>
			<td>Canal Plastics</td>
			<td>32913817934</td>
			<td>laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Solenoid valve</td>
			<td>Parker</td>
			<td>003-0137-900</td>
			<td>to administer water rewards</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an open-source virtual reality system for the measurement of spatial learning in head-restrained mice

Les expériences comportementales restreintes à la tête chez la souris permettent aux neuroscientifiques d’observer l’activité des circuits neuronaux avec des outils d’imagerie électrophysiologique et optique à haute résolution tout en fournissant des stimuli sensoriels précis à un animal qui se comporte. Récemment, des études sur les humains et les rongeurs utilisant des environnements de réalité virtuelle (RV) ont montré que la RV est un outil important pour découvrir les mécanismes neuronaux sous-jacents à l’apprentissage spatial dans l’hippocampe et le cortex, en raison du contrôle extrêmement précis de paramètres tels que les indices spatiaux et contextuels. La mise en place d’environnements virtuels pour les comportements spatiaux des rongeurs peut toutefois être coûteuse et nécessiter une vaste expérience en ingénierie et en programmation informatique. Ici, nous présentons un système simple mais puissant basé sur du matériel et des logiciels peu coûteux, modulaires et open source qui permet aux chercheurs d’étudier l’apprentissage spatial chez des souris retenues à la tête en utilisant un environnement VR. Ce système utilise des microcontrôleurs couplés pour mesurer la locomotion et fournir des stimuli comportementaux tandis que des souris retenues par la tête courent sur une roue de concert avec un environnement de piste linéaire virtuel rendu par un progiciel graphique fonctionnant sur un ordinateur monocarte. L’accent mis sur le traitement distribué permet aux chercheurs de concevoir des systèmes flexibles et modulaires pour susciter et mesurer des comportements spatiaux complexes chez la souris afin de déterminer le lien entre l’activité des circuits neuronaux et l’apprentissage spatial dans le cerveau des mammifères.

Cette configuration comportementale de réalité virtuelle open source nous a permis de quantifier le comportement de léchage en tant que lecture de l’apprentissage spatial alors que des souris retenues à la tête naviguaient dans un environnement de piste linéaire virtuel. Sept souris C57BL / 6 des deux sexes à l’âge de 4 mois ont été placées sur un programme d’eau restreint et d’abord entraînées à lécher continuellement à de faibles niveaux tout en courant sur la roue pour des récompenses spatiale...

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An Open-Source Virtual Reality System for the Measurement of Spatial Learning in Head-Restrained Mice Video (Video) | JoVE

Ici, nous présentons une configuration matérielle et logicielle open source simplifiée pour étudier l’apprentissage spatial de la souris à l’aide de la réalité virtuelle (VR). Ce système affiche une piste linéaire virtuelle vers une souris retenue par la tête fonctionnant sur une roue en utilisant un réseau de microcontrôleurs et un ordinateur monocarte exécutant un logiciel graphique Python facile à utiliser.

Un système de réalité virtuelle open-source pour la mesure de l’apprentissage spatial chez des souris retenues par la tête

Head-restrained behavioral experiments in mice allow neuroscientists to observe neural circuit activity with high-resolution electrophysiological and ...

Ce système de réalité virtuelle open source est un outil important pour l’étude de l’apprentissage spatial dans le cerveau, car il permet aux chercheurs de présenter un ensemble cohérent de stimuli spatiaux à une souris retenue par la tête à l’aide d’une configuration électronique modulaire simple. L’avantage de ce système est qu’il est peu coûteux, facile à configurer, compact et modulaire, ce qui permet de créer plusieurs configurations comportementales pour la formation et l’intégration avec les configurations comportementales existantes à la tête restreinte. Ce système est idéal pour mesurer l’apprentissage spatial et la tête retenue chez les souris, mais il est également capable de fournir des environnements de réalité virtuelle visuelle pour des expériences sur d’autres espèces et préparations, y compris la psychophysique humaine et la neuroimagerie.Carla Diaz et Hannah Chung, assistantes de recherche dans notre laboratoire, feront la démonstration de cette procédure. Pour commencer, connectez les fils entre le composant codeur rotatif et l’ESP32 rotatif. Les codeurs rotatifs ont généralement quatre fils, positif, GND, A et B.Connectez-les via des fils de démarrage à l’ESP32, 3 0,3 volts, GND 25 et 26 broches.Connectez les fils série RX/TX entre l’ESP32 rotatif et l’ESP32 de comportement. Effectuez une simple connexion à deux fils entre le port rotatif ESP32, Serial0 RX/TX et le port Serial2 du comportement ESP32. Connectez les fils série RX/TX entre l’ESP32 rotatif et le GPIO de l’ordinateur monocarte ou la connexion USB directe.Établissez une connexion à deux fils entre les broches GPIO de l’ordinateur monocarte, 14, 15, RX/TX, et les broches rotatives ESP32, Serial2, TX/RX 1716. Ensuite, branchez l’ESP32 USB rotatif sur l’ordinateur monocarte USB pour télécharger le code codeur rotatif initial. Connectez l’électrovanne liquide de 12 volts à la sortie du circuit intégré ULN2803 à l’extrême gauche du petit circuit imprimé OMW, connectez le port de léchage à l’entrée tactile ESP32.Branchez l’USB sur le port USB de l’ordinateur monocarte pour télécharger de nouveaux programmes sur le comportement ESP32 pour différents paradigmes expérimentaux et pour capturer les données de comportement à l’aide de l’esquisse de traitement incluse. Branchez ensuite l’adaptateur mural CC 12 volts dans le connecteur jack barillet 2,1 millimètres sur le petit circuit imprimé comportemental ESP32 OMW pour fournir l’alimentation de l’électrovanne de récompense. Branchez la sortie HDMI deux de l’ordinateur monocarte sur le port HDMI du projecteur.Cela transportera l’environnement logiciel graphique rendu par le GPU de l’ordinateur monocarte à l’écran de projection. Ouvrez la fenêtre du terminal dans l’ordinateur monocarte et accédez au dossier Hall Pass VR. Exécutez l’interface utilisateur graphique ou l’interface graphique VR ou l’interface graphique VR indiquée pour ouvrir la fenêtre GUI.Sélectionnez et ajoutez quatre éléments dans la zone de liste pour chacun des trois modèles le long de la piste, puis cliquez sur Générer. Sélectionnez Floor and Ceiling Images (Images du sol et du plafond) dans les menus déroulants et définissez la longueur de la piste sur deux mètres pour cet exemple de code. Nommez ce modèle, si vous le souhaitez.Cliquez sur le bouton Démarrer et attendez que la fenêtre VR démarre avant de cliquer ailleurs. L’environnement logiciel graphique apparaîtra sur l’écran deux. Exécutez l’esquisse de traitement pour acquérir et tracer le mouvement des données comportementales.Ouvrez la commande indiquée dans l’IDE de traitement. Changez l’animal avec votre variable de numéro de souris et définissez des minutes de session égales à la durée de la session comportementale en minutes. Cliquez sur le bouton Exécuter dans l’IDE de traitement.Vérifiez la fenêtre du tracé de traitement qui devrait montrer la position actuelle de la souris sur la piste linéaire virtuelle lorsque la roue tourne avec les zones de récompense et les histogrammes en cours d’exécution des léchages, des tours et des récompenses, mis à jour toutes les 30 secondes. Faites avancer la roue de roulement à la main pour simuler la souris en cours d’exécution pour le test ou utilisez une souris de test pour la configuration initiale. Cliquez sur la fenêtre de tracé et appuyez sur la touche Q du clavier pour arrêter l’acquisition de données comportementales.Un fichier texte des événements et des heures comportementaux et une image de la fenêtre de tracé finale en PNG sont enregistrés lorsque les minutes de session se sont écoulées ou que l’utilisateur appuie sur la touche Q pour quitter. Pour forger aléatoirement avec des récompenses non opérantes, exécutez le programme graphique GUI du logiciel avec un chemin d’éléments visuels arbitraires. Ensuite, téléchargez le programme de comportement sur le comportement ESP32 avec plusieurs récompenses non opérantes pour conditionner la souris à courir et à lécher.Placez doucement la souris dans l’appareil de fixation de la tête, ajustez le bec à lécher à un endroit juste en avant de la bouche de la souris et placez la molette de la souris au centre de la zone de l’écran de projection. Définissez le nom de l’animal dans l’esquisse de traitement, puis appuyez sur Exécuter dans l’IDE de traitement pour commencer à acquérir et à tracer les données comportementales. Faites tourner la souris en sessions de 20 à 30 minutes jusqu’à ce que la souris tourne pendant au moins 20 tours par session et léchez pour obtenir des récompenses présentées à des endroits aléatoires.Pour la recherche aléatoire de nourriture avec des récompenses opérantes sur des tours alternatifs, téléchargez le programme de comportement avec un opérant alternatif égal à un et entraînez la souris jusqu’à ce qu’elle lèche les zones de récompense non opérantes et opérantes. Pour une recherche de nourriture aléatoire entièrement opérationnelle, téléchargez le programme de comportement avec quatre zones de récompense aléatoires opérantes et entraînez la souris jusqu’à ce qu’elle lèche des récompenses de manière cohérente le long de la piste. Ensuite, pour l’apprentissage spatial, exécutez le logiciel graphique avec un chemin d’un couloir sombre avec un seul repère visuel au centre.Ensuite, téléchargez le programme de comportement avec une seule zone de récompense cachée dans le comportement ESP32. Laissez la souris fonctionner pendant des sessions de 30 minutes avec une seule zone de récompense cachée et un seul couloir de repère visuel VR et capturez des données pendant la session comme décrit précédemment. Téléchargez le fichier de données txt à partir du dossier d’esquisse de traitement et analysez les données comportementales pour observer l’émergence du léchage sélectif dans l’espace en tant qu’indicateur de l’apprentissage spatial.L’apprentissage spatial à l’aide de l’environnement logiciel graphique est illustré ici. Grâce à des étapes progressives de formation sur la recherche aléatoire de nourriture, les souris ont appris à courir sur la roue et à lécher régulièrement le long de la piste à bas niveaux avant d’être déplacées vers un seul emplacement de récompense caché pour montrer l’apprentissage spatial. Dans cette étude, quatre des sept souris ont appris la tâche de récompense cachée avec un seul signal visuel en deux à quatre séances, comme le montre leur léchage près de la zone de récompense avec une sélectivité croissante.De plus, les souris ont montré à la fois substantiellement pendant la session et entre les sessions d’apprentissage. Les léchages spatiaux par tour le deuxième jour ont montré une augmentation du léchage avant la zone de récompense et une diminution du léchage ailleurs, indiquant le développement d’un léchage anticipé spatialement spécifique. La principale chose à retenir lors de l’utilisation du système est que les souris ne fonctionneront bien que si elles sont renforcées et confortables sur la roue de course.Par conséquent, l’eau restreint les animaux de manière appropriée, les manipule doucement et s’assure que leur position de retenue de la tête est optimale pour courir tout en regardant l’écran de projection. Un chercheur en neurosciences peut combiner ce système de RV open source avec l’imagerie in vivo ou l’électrophysiologie pour étudier les circuits neuronaux sous-jacents à l’apprentissage spatial dans le cerveau. Nous pensons que la simplicité de ce système de RV open source permettra aux chercheurs d’intégrer le système dans diverses configurations d’enregistrement neurologique.Le contrôle précis des stimuli spatiaux dans l’environnement de RV permettra aux chercheurs d’examiner les contributions de circuits neuronaux spécifiques à l’apprentissage spatial.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

An Open-Source Virtual Reality System for the Measurement of Spatial Learning in Head-Restrained Mice

Low-stress Route Learning Using the Lashley III Maze in Mice

Low-stress Route Learning Using the Lashley III Maze in Mice Video (Video) | JoVE

Apprendre la route à faible stress en utilisant le labyrinthe Lashley III chez des souris

Many behavior tests designed to assess learning and memory in rodents, particularly mice, rely on visual cues, food and/or water deprivation, or other ...

Recherche

Neurosciences

Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality 

Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality  Video (Video) | JoVE

Conditionnement de la peur humaine, à l&#39;immersion en 3 dimensions pleine réalité virtuelle

Fear conditioning is a widely used paradigm in non-human animal research to investigate the neural mechanisms underlying fear and anxiety. A major ...

Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation

Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation Video (Video) | JoVE

Utiliser MazeSuite et fonctionnelle proche infrarouge pour étudier l&#39;apprentissage de la navigation spatiale

MazeSuite is a complete toolset to prepare, present and analyze navigational and spatial experiments1. MazeSuite can be used to design and edit adapted ...

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution Video (Video) | JoVE

D&#39;enregistrement optique de l&#39;activité neuronale supraliminaire avec une résolution à cellule unique et un seul pic

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also ...

Building An Open-source Robotic Stereotaxic Instrument

Building An Open-source Robotic Stereotaxic Instrument Video (Video) | JoVE

Construire un open-source robotique stéréotaxique Instrument

This protocol includes the designs and software necessary to upgrade an existing stereotaxic instrument to a robotic (CNC) stereotaxic instrument for ...

In vivo Optogenetic Stimulation of the Rodent Central Nervous System

In vivo Optogenetic Stimulation of the Rodent Central Nervous System Video (Video) | JoVE

In vivo optogénétiques stimulation du système nerveux central pour rongeurs

The ability to probe defined neural circuits in awake, freely-moving animals with cell-type specificity, spatial precision, and high temporal resolution ...

Immunohistochemical Visualization of Hippocampal Neuron Activity After Spatial Learning in a Mouse Model of Neurodevelopmental Disorders

Immunohistochemical Visualization of Hippocampal Neuron Activity After Spatial Learning in a Mouse Model of Neurodevelopmental Disorders Video (Video) | JoVE

Visualisation immunohistochimique de l&#39;hippocampe Neuron Activité Après l&#39;apprentissage spatial dans un modèle de souris de troubles neurodéveloppementaux

Induction of phosphorylated extracellular-regulated kinase (pERK) is a reliable molecular readout of learning-dependent neuronal activation. Here, we ...

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo Video (Video) | JoVE

Méthode électrophysiologique de réponses d&#39;enregistrement intracellulaire tension de<em&gt; Drosophila</em&gt; Photorécepteurs et Interneurones à Light Stimuli<em&gt; In Vivo</em

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method ...

Assessing Spatial Learning and Memory in Small Squamate Reptiles

Assessing Spatial Learning and Memory in Small Squamate Reptiles Video (Video) | JoVE

Évaluation de l&#39;apprentissage spatial et la mémoire dans les petits squamate Reptiles

Clinical research has leveraged a variety of paradigms to assess cognitive decline, commonly targeting spatial learning and memory abilities. However, ...

An Objective and Reproducible Test of Olfactory Learning and Discrimination in Mice

An Objective and Reproducible Test of Olfactory Learning and Discrimination in Mice Video (Video) | JoVE

Un Test objectif et reproductible d’apprentissage olfactif et de la Discrimination chez les souris

Olfaction is the predominant sensory modality in mice and influences many important behaviors, including foraging, predator detection, mating, and ...