머리가 구속된 마우스의 공간 학습 측정을 위한 오픈 소스 가상 현실 시스템An open-source virtual reality system for the measurement of spatial learning in head-trained mice
Summary
여기에서는 가상 현실(VR)을 사용하여 마우스 공간 학습을 조사하기 위한 간소화된 오픈 소스 하드웨어 및 소프트웨어 설정을 제시합니다. 이 시스템은 마이크로 컨트롤러 네트워크와 사용하기 쉬운 Python 그래픽 소프트웨어 패키지를 실행하는 단일 기판 컴퓨터를 활용하여 휠에서 실행되는 머리 구속 마우스에 대한 가상 선형 트랙을 표시합니다.
Abstract
생쥐의 머리 구속 행동 실험을 통해 신경 과학자들은 고해상도 전기 생리학 및 광학 이미징 도구를 사용하여 신경 회로 활동을 관찰하는 동시에 행동하는 동물에게 정확한 감각 자극을 전달할 수 있습니다. 최근 가상 현실(VR) 환경을 사용한 인간 및 설치류 연구에 따르면 VR은 공간 및 상황 신호와 같은 매개변수를 매우 정밀하게 제어하기 때문에 해마와 피질의 공간 학습의 기반이 되는 신경 메커니즘을 밝히는 데 중요한 도구임이 밝혀졌습니다. 그러나 설치류 공간 행동을 위한 가상 환경을 설정하는 것은 비용이 많이 들고 엔지니어링 및 컴퓨터 프로그래밍에 대한 광범위한 배경 지식이 필요할 수 있습니다. 여기에서는 연구원들이 VR 환경을 사용하여 머리가 구속된 마우스의 공간 학습을 연구할 수 있도록 하는 저렴한 모듈식 오픈 소스 하드웨어 및 소프트웨어를 기반으로 하는 간단하면서도 강력한 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 결합된 마이크로 컨트롤러를 사용하여 이동을 측정하고 행동 자극을 전달하는 반면, 머리에 구속된 마우스는 단일 보드 컴퓨터에서 실행되는 그래픽 소프트웨어 패키지로 렌더링되는 가상 선형 트랙 환경과 함께 바퀴 위에서 실행됩니다. 분산 처리에 중점을 두어 연구자들은 포유류 뇌의 신경 회로 활동과 공간 학습 간의 연결을 결정하기 위해 마우스의 복잡한 공간 행동을 유도하고 측정할 수 있는 유연한 모듈식 시스템을 설계할 수 있습니다.
Introduction
공간 내비게이션은 동물이 새로운 위치의 특징을 인지 지도로 인코딩하는 에토론적으로 중요한 행동으로, 가능한 보상 영역을 찾고 잠재적 위험 영역을 피하는 데 사용됩니다. 기억과 불가분의 관계에 있는 공간 탐색의 기초가 되는 인지 과정은 해마1와 피질의 신경 기질을 공유하며, 이 영역의 신경 회로는 들어오는 정보를 통합하고 나중에 회상할 수 있도록 환경 및 사건에 대한 인지 지도를 형성합니다2. 해마(hippocampus)3,4의 장소 세포(place cell)와 내후각 피질(entorhinal cortex)5의 격자 세포(grid cell)의 발견은 해마 내의 인지 지도가 어떻게 형성되는지에 대한 명확한 정보를 제공했지만, 해마의 특정 신경 아형, 미세 회로 및 개별 하위 영역(치상회, 각질 암모니스 영역, CA3-1)이 어떻게 상호 작용하고 공간 기억 형성 및 회상에 참여하는지에 대한 많은 질문이 남아 있습니다.
생체 내 이광자 이미징은 감각 신경 생리학 6,7에서 세포 및 인구 역학을 밝히는 데 유용한 도구였습니다. 그러나 머리 지지대의 일반적인 필요성은 포유류의 공간 행동을 조사하기 위한 이 방법의 유용성을 제한합니다. 가상 현실(VR)8의 출현은 머리에 구속된 마우스가 해마 8,9,10 및 피질 11에서 공간 및 컨텍스트 인코딩을 연구하기 위해 공이나 러닝머신에서 달리는 동안 몰입감 있고 사실적인 시공간 환경을 제시함으로써 이러한 단점을 해결했습니다. 또한, 행동하는 마우스와 함께 VR 환경을 사용함으로써 신경과학 연구자들은 모리스 수중 미로, 반스 미로, 또는 홀 보드 작업과 같은 공간 학습의 실제 실험에서는 불가능한 방식으로 VR 환경(12)의 요소(예를 들어, 시각적 흐름, 문맥 변조)를 정밀하게 제어함으로써 공간 행동의 구성요소를 해부할 수 있다.
비주얼 VR 환경은 일반적으로 컴퓨터의 GPU(그래픽 처리 장치)에서 렌더링되며, 이 GPU는 움직이는 3D 환경을 화면에서 실시간으로 모델링하는 데 필요한 수천 개의 폴리곤을 빠르게 컴퓨팅하는 부하를 처리합니다. 큰 처리 요건은 일반적으로 움직임이 동물 아래의 트레드밀, 바퀴 또는 폼 볼로부터 기록될 때 시각적 환경을 모니터, 다중 스크린(13) 또는 프로젝터(14 )에 렌더링하는 GPU를 갖는 별도의 PC의 사용을 필요로 한다. 그러므로, VR 환경을 제어, 렌더링 및 투사하기 위한 결과적인 장치는 상대적으로 비싸고, 부피가 크며, 성가신다. 또한, 문헌의 많은 이러한 환경은 비용이 많이 들고 전용 PC에서만 실행할 수 있는 독점 소프트웨어를 사용하여 구현되었습니다.
이러한 이유로 우리는 Raspberry Pi 단일 보드 컴퓨터를 사용하여 머리가 구속된 마우스의 공간 학습 행동을 연구하기 위해 오픈 소스 VR 시스템을 설계했습니다. 이 Linux 컴퓨터는 작고 저렴하지만 3D 렌더링을 위한 GPU 칩이 포함되어 있어 다양한 개별 설정에서 VR 환경을 디스플레이 또는 행동 장치와 통합할 수 있습니다. 또한 Python으로 작성된 그래픽 소프트웨어 패키지인 “HallPassVR”을 개발했으며, 이 패키지는 단일 보드 컴퓨터를 활용하여 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하여 선택한 사용자 지정 시각적 기능을 재결합하여 간단한 시공간 환경, 가상 선형 트랙 또는 복도를 렌더링합니다. 이는 마이크로 컨트롤러 하위 시스템(예: ESP32 또는 Arduino)과 결합되어 운동을 측정하고 강화 학습을 용이하게 하기 위한 다른 감각 자극 또는 보상 전달과 같은 동작을 조정합니다. 이 시스템은 공간 학습 행동의 기초가 되는 신경 회로를 연구하기 위해 이광자 이미징(또는 머리 고정이 필요한 기타 기술) 중에 머리가 구속된 마우스에 시공간 VR 환경을 제공하기 위한 저렴하고 유연하며 사용하기 쉬운 대체 방법을 제공합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 마우스용 오픈 소스 VR 시스템은 로터리 및 동작 ESP32 마이크로컨트롤러와 단일 보드 컴퓨터(2단계) 간에 직렬 연결이 제대로 이루어진 경우에만 작동하며, 이는 IDE 직렬 모니터(2.4.5단계)를 사용하여 확인할 수 있습니다. 이 프로토콜(4단계)의 성공적인 행동 결과를 위해 마우스는 장치에 익숙해져야 하며 액체 보상을 위해 바퀴 위에서 편안하게 달릴 수 있어야 합니다(4.3-4.5단계). 이것은 홈케이…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 원고에서 프로토콜을 개발하는 동안 토론과 제안에 대해 Harvey 연구실의 Noah Pettit에게 감사드립니다. 이 작업은 NINDS R56NS128177(RH, CL) 및 NIMH R01MH068542(RH) 외에도 BBRF Young Investigator Award 및 NIMH 1R21MH122965(GFT)의 지원을 받았습니다.
Materials
| 1/4 " diam aluminum rod | McMaster-Carr | 9062K26 | 3" in length for wheel axle |
| 1/4"-20 cap screws, 3/4" long (x2) | Amazon.com | B09ZNMR41V | for affixing head post holders to optical posts |
| 2"x7" T-slotted aluminum bar (x2) | 8020.net | 1020 | wheel/animal mounting frame |
| 6" diam, 3" wide acrylic cylinder (1/8" thick) | Canal Plastics | 33210090702 | Running wheel (custom width cut at canalplastics.com) |
| 8-32 x 1/2" socket head screws | McMaster-Carr | 92196A194 | fastening head post holder to optical post |
| Adjustable arm (14") | Amazon.com | B087BZGKSL | to hold/adjust lick spout |
| Analysis code (MATLAB) | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis code | |
| Axle mounting flange, 1/4" ID | Pololu | 1993 | for mounting wheel to axle |
| Ball bearing (5/8" OD, 1/4" ID, x2) | McMaster-Carr | 57155K324 | for mounting wheel axle to frame |
| Behavior ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Behavior board | |
| Black opaque matte acrylic sheets (1/4" thick) | Canal Plastics | 32918353422 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Clear acrylic sheet (1/4" thick) | Canal Plastics | 32920770574 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR wheel assembly |
| ESP32 devKitC v4 (x2) | Amazon.com | B086YS4Z3F | microcontroller for behavior and rotary encoder |
| ESP32 shield | OpenMaze.org | OMwSmall | 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 |
| Fasteners and brackets | 8020.net | 4138, 3382,3280 | for wheel frame mounts |
| goniometers | Edmund Optics | 66-526, 66-527 | optional for behavior. Fine tuning head for imaging |
| HallPassVR python code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR | |
| Head post holder | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/Headpost Clamp | |
| LED projector | Texas Instruments | DLPDLCR230NPEVM | or other small LED projector |
| Lick spout | VWR | 20068-638 | (or ~16 G metal hypodermic tubing) |
| M 2.5 x 6 set screws | McMaster-Carr | 92015A097 | securing head post |
| Matte white diffusion paper | Amazon.com | screen material | |
| Metal headposts | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/head post designs | |
| Miscellenous tubing and tubing adapters (1/16" ID) | for constructing the water line | ||
| Optical breadboard | Thorlabs | as per user's requirements | |
| Optical posts, 1/2" diam (2x) | Thorlabs | TR4 | for head fixation setup |
| Processing code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing code | |
| Raspberry Pi 4B | raspberry.com, adafruit.com | Single-board computer for rendering of HallPassVR envir. | |
| Right angle clamp | Thorlabs | RA90 | for head fixation setup |
| Rotary encoder (quadrature, 256 step) | DigiKey | ENS1J-B28-L00256L | to measure wheel rotation |
| Rotary encoder ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Rotary encoder | |
| SCIGRIP 10315 acrylic cement | Amazon.com | ||
| Shaft coupler | McMaster-Carr | 9861T426 | to couple rotary encoder shaft with axle |
| Silver mirror acrylic sheets | Canal Plastics | 32913817934 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Solenoid valve | Parker | 003-0137-900 | to administer water rewards |
Referencias
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