다재다능한 수제 비디오 카메라와 DeepLabCut을 사용하여 오페라 컨디셔닝 챔버에서 쥐 추적
Summary
이 프로토콜은 작고 다재다능한 비디오 카메라를 구축하는 방법과 작동 컨디셔닝 챔버 내부의 동물의 위치를 추적하는 신경망을 훈련하기 위해 비디오에서 얻은 비디오를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 작동 컨디셔닝 테스트에서 얻은 데이터 로그의 표준 분석을 보완하는 데 유용합니다.
Abstract
오페라 컨디셔닝 챔버는 신경 과학 분야에서 광범위한 행동 테스트를 수행하는 데 사용됩니다. 기록된 데이터는 일반적으로 챔버 내부에 존재하는 레버 및 코 찌르기 센서의 트리거링을 기반으로 합니다. 이것은 동물이 특정 응답을 수행하는 시기와 방법에 대한 자세한 보기를 제공하지만 센서를 트리거하지 않는 동작을 평가하는 데 사용할 수 없습니다. 따라서 동물이 어떻게 자신을 배치하고 챔버 내부로 이동하는지 평가하는 것은 거의 불가능합니다. 이 정보를 얻으려면 일반적으로 연구자들은 비디오를 녹화하고 분석해야 합니다. 작동 식 컨디셔닝 챔버 제조업체는 일반적으로 고객에게 고품질 의 카메라 설정을 공급할 수 있습니다. 그러나, 이들은 매우 비용이 많이 드는 수 있으며 반드시 다른 제조 업체 또는 다른 행동 테스트 설정에서 챔버를 적합 하지 않습니다. 현재 프로토콜은 취미 전자 부품으로 저렴하고 다양한 비디오 카메라를 구축하는 방법을 설명합니다. 또한 이미지 분석 소프트웨어 패키지 DeepLabCut을 사용하여 조작된 컨디셔닝 챔버에서 수집한 비디오에서 강력한 광 신호의 상태와 쥐의 위치를 추적하는 방법을 설명합니다. 전자는 전체 테스트 세션을 포함하는 비디오에 대한 짧은 관심 세그먼트를 선택할 때 큰 도움이되며, 후자는 작동 챔버에서 생성 한 데이터 로그에서 얻을 수없는 매개 변수를 분석 할 수 있습니다.
Introduction
행동 신경 과학 분야에서, 연구원은 일반적으로 설치류에 있는 다른 인지 및 정신 기능의 넓은 범위를 평가하기 위하여 조작된 컨디셔닝 챔버를 이용합니다. 이러한 시스템의 여러 다른 제조업체가 있지만 일반적으로 특정 특성을 공유하고 거의 표준화 된 디자인1,2,,3을가지고 있습니다. 챔버는 일반적으로 사각형 또는 사각형 모양이며, 내부에 동물을 배치하기 위해 열 수있는 하나의 벽, 레버, 코 찌르기 개구부, 보상 트레이, 응답 바퀴 및 다양한 종류의조명1,,2,,3과같은 구성 요소를 포함하는 나머지 벽 중 하나 또는 두 개가 있습니다. 챔버에 존재하는 조명과 센서는 테스트 프로토콜을 제어하고 동물의 동작을추적하는 데 사용됩니다1,2,,3,,4,,5. 일반적인 작동 조절 시스템은 동물이 챔버에 존재하는 다른 오페라다 및 개구부와 상호 작용하는 방법에 대한 매우 상세한 분석을 허용합니다. 일반적으로 센서가 트리거되는 경우는 시스템에 의해 기록될 수 있으며, 이 데이터에서 사용자는 테스트4,,5의특정 단계에서 동물이 한 일을 설명하는 자세한 로그 파일을 얻을 수 있습니다. 이것은 동물의 성능을 광범위하게 표현하지만 하나 이상의4센서4,5를직접 트리거하는 동작을 설명하는 데만 사용할 수 있습니다. 이와 같이, 동물의 위치와 시험의 상이한 단계에서,챔버 내부의 이동 방식과 관련된 측면은6,77,8,,9,,10을잘 설명하지 않는다. 이러한 정보는 동물의 행동을 완전히 이해하는 데 유용할 수 있기 때문에 이것은 불행한 일입니다. 예를 들어, 특정 동물이 주어진 시험6에서제대로 수행하는 이유를 명확히하는 데 사용할 수 있으며, 동물이 어려운 작업,6,7,8,,9,10을처리하기 위해 개발할 수 있는 전략을 설명하거나, 아마도 간단한,동작(11,,12)의진정한 복잡성을 인식할 수 있다., 이러한 명확한 정보를 얻기 위해, 연구원은 일반적으로 비디오,,6,7,8,89,910,,11의수동 분석으로 전환합니다.
편집 가능한 컨디셔닝 챔버에서 비디오를 녹화할 때 카메라의 선택이 중요합니다. 챔버는 일반적으로 격리 칸막이에 위치하며, 프로토콜은 가시광선이3,6,,7,,88,9를비추지 않는 단계를 자주 사용합니다., 따라서 완전한 어둠 속에서도 시야를 확보할 수 있으므로 IR에 민감한 카메라와 함께 적외선(IR) 조명을 사용해야 합니다. 또한, 격리 칸막이 안에 카메라를 배치할 수 있는 공간은 매우 제한적이기 때문에 넓은 시야(예: 어안 렌즈)를 가진 렌즈를 사용하는 소형 카메라를 갖는 것이 매우 유익하다는 것을 의미한다9. 작동 식 컨디셔닝 시스템 제조업체는 종종 고객에게 고품질 의 카메라 설정을 공급할 수 있지만 이러한 시스템은 비용이 많이 들 수 있으며 다른 제조업체의 챔버 또는 다른 행동 테스트를 위해 반드시 적합하지는 않습니다. 그러나 독립 실행형 비디오 카메라를 사용하는 데 비해 주목할 만한 이점은 이러한 설정이 종종 작동 컨디셔닝시스템(13,,14)과직접 인터페이스할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 전체 테스트 세션이 아닌 특정 이벤트만 기록하도록 설정할 수 있으며, 이는 다음 분석에 크게 도움이 될 수 있습니다.
현재 프로토콜은 취미 전자 부품으로 저렴하고 다양한 비디오 카메라를 구축하는 방법을 설명합니다. 카메라는 어안 렌즈를 사용하고 IR 조명에 민감하며 IR 발광 다이오드 세트(IR LED)가 부착되어 있습니다. 또한, 그것은 평평하고 슬림 프로파일을 가지고 내장되어 있습니다. 이러한 측면은 함께 대부분의 시판 가능한 작동 조절 챔버뿐만 아니라 다른 행동 테스트 설정에서 비디오를 녹화하는 데 이상적입니다. 이 프로토콜은 카메라로 얻은 비디오를 처리하는 방법과 소프트웨어 패키지 DeepLabCut15,,16을 사용하여 관심 있는 비디오 시퀀스를 추출하고 동물의 움직임을 추적하는 데 도움을 줄 수 있는 방법을 추가로 설명합니다. 이는 컨디셔닝 시스템의 작동 제조업체가 제공하는 통합 솔루션에 독립형 카메라를 사용하는 단점을 부분적으로 우회하고 동작의 수동 점수를 보완합니다.
전체 프로세스가 다른 작동 컨디셔닝 테스트의 비디오에 적용 될 수 있음을 강조하기 위해 일반적인 형식으로 프로토콜을 작성하기 위한 노력이 이루어졌습니다. 특정 주요 개념을 설명하기 위해 5선택 직렬 반응 시간 테스트(5CSRTT)17을 수행하는 쥐의 비디오가 예로 사용됩니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 프로토콜은 조작 컨디셔닝 챔버 및 기타 행동 테스트 설정에서 비디오를 녹화하는 데 사용할 수 있는 저렴하고 유연한 비디오 카메라를 구축하는 방법을 설명합니다. 또한 DeepLabCut을 사용하여 이러한 비디오 내에서 강력한 라이트 신호를 추적하는 방법과 전체 테스트 세션을 포함하는 비디오 파일에 대한 관심있는 간단한 비디오 세그먼트를 식별하는 데 사용할 수있는 방법을 보여줍니다. 마?…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 작품은 스웨덴 뇌 재단, 스웨덴 파킨슨 재단, 임상 연구를위한 스웨덴 정부 기금 (M.A.C.) 뿐만 아니라 베너 – 그렌 재단 (M.A.C., E.K.H.C), 올렌 재단 (M.A.C) 및 기초 블랑케플로르 본콤파니 루도비시, 빌스 스 (Néet S.)의 보조금에 의해 지원되었다.
Materials
| 32 Gb micro SD card with New Our Of Box Software (NOOBS) preinstalled | The Pi hut (https://thpihut.com) | 32GB | |
| 330-Ohm resistor | The Pi hut (https://thpihut.com) | 100287 | This article is for a package with mixed resistors, where 330-ohm resistors are included. |
| Camera module (Raspberry Pi NoIR camera v.2) | The Pi hut (https://thpihut.com) | 100004 | |
| Camera ribbon cable (Raspberry Pi Zero camera cable stub) | The Pi hut (https://thpihut.com) | MMP-1294 | This is only needed if a Raspberry Pi zero is used. If another Raspberry Pi board is used, a suitable camera ribbon cable accompanies the camera component |
| Colored LEDs | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA4203 | This article is for a package with mixed colors of LEDs. Any color can be used. |
| Female-Female jumper cables | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA266 | |
| IR LED module (Bright Pi) | Pi Supply (https://uk.pi-supply.com) | PIS-0027 | |
| microcomputer motherboard (Raspberry Pi Zero board with presoldered headers) | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102373 | Other Raspberry Pi boards can also be used, although the method for automatically starting the Python script only works with Raspberry Pi zero. If using other models, the python script needs to be started manually. |
| Push button switch | The Pi hut (https://thpihut.com) | ADA367 | |
| Raspberry Pi power supply cable | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102032 | |
| Raspberry Pi Zero case | The Pi hut (https://thpihut.com) | 102118 | |
| Raspberry Pi, Mod my pi, camera stand with magnetic fish eye lens and magnetic metal ring attachment | The Pi hut (https://thpihut.com) | MMP-0310-KIT |
Referenzen
- Pritchett, K., Mulder, G. B. Operant conditioning. Contemporary Topics in Laboratory Animal Science. 43 (4), (2004).
- Clemensson, E. K. H., Novati, A., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntington disease shows slowed learning in a Go/No-Go-like test of visual discrimination. Behavioural Brain Research. 359, 116-126 (2019).
- Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-choice serial reaction time task: a task of attention and impulse control for rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
- Coulbourn instruments. Graphic State: Graphic State 4 user’s manual. Coulbourn instruments. , 12-17 (2013).
- Med Associates Inc. Med-PC IV: Med-PC IV programmer’s manual. Med Associates Inc. , 21-44 (2006).
- Clemensson, E. K. H., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntingon disease shows signs of fronto-striatal dysfunction in two operant conditioning tests of short-term memory. PloS One. 12 (1), (2017).
- Herremans, A. H. J., Hijzen, T. H., Welborn, P. F. E., Olivier, B., Slangen, J. L. Effect of infusion of cholinergic drugs into the prefrontal cortex area on delayed matching to position performance in the rat. Brain Research. 711 (1-2), 102-111 (1996).
- Chudasama, Y., Muir, J. L. A behavioral analysis of the delayed non-matching to position task: the effects of scopolamine, lesions of the fornix and of the prelimbic region on mediating behaviours by rats. Psychopharmacology. 134 (1), 73-82 (1997).
- Talpos, J. C., McTighe, S. M., Dias, R., Saksida, L. M., Bussey, T. J. Trial-unique, delayed nonmatching-to-location (TUNL): A novel, highly hippocampus-dependent automated touchscreen test of location memory and pattern separation. Neurobiology of Learning and Memory. 94 (3), 341 (2010).
- Rayburn-Reeves, R. M., Moore, M. K., Smith, T. E., Crafton, D. A., Marden, K. L. Spatial midsession reversal learning in rats: Effects of egocentric cue use and memory. Behavioural Processes. 152, 10-17 (2018).
- Gallo, A., Duchatelle, E., Elkhessaimi, A., Le Pape, G., Desportes, J. Topographic analysis of the rat’s behavior in the Skinner box. Behavioural Processes. 33 (3), 318-328 (1995).
- Iversen, I. H. Response-initiated imaging of operant behavior using a digital camera. Journal of the Experimental Analysis of Behavior. 77 (3), 283-300 (2002).
- Med Associates Inc. Video monitor: Video monitor SOF-842 user’s manual. Med Associates Inc. , 26-30 (2004).
- . Coulbourn Instruments Available from: https://www.coulbourn.com/product_p/h39-16.htm (2020)
- Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neuroscience. 21 (9), 1281-1289 (2018).
- Nath, T., Mathis, A., Chen, A. C., Patel, A., Bethge, M., Mathis, M. W. Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors. Nature Protocols. 14 (7), 2152-2176 (2019).
- Bari, A., Dalley, J. W., Robbins, T. W. The application of the 5-chopice serial reaction time task for the assessment of visual attentional processes and impulse control in rats. Nature Protocols. 3 (5), 759-767 (2008).
- . Raspberry Pi foundation Available from: https://thepi.io/how-to-install-raspbian-on-the-raspberry-pi/ (2020)
- . Pi-supply Available from: https://learn.pi-supply.com/make/bright-pi-quickstart-faq/ (2018)
- . Python Available from: https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers (2020)
- . MathWorks Available from: https://mathworks.com/academia/highschool/ (2020)
- . Cran.R-Project.org Available from: https://cran.r-project.org/manuals.html (2020)
- Liu, Y., Tian, C., Huang, Y. . Critical assessment of correction methods for fisheye lens distortion. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. , (2016).
- Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nature Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
- Graving, J. M., et al. DeepPoseKit, a software toolkit for fast and robust animal pose estimation using deep learning. Elife. 8 (47994), (2019).
- Geuther, B. Q., et al. Robust mouse tracking in complex environments using neural networks. Communications Biology. 2 (124), (2019).
