Wir haben eine einzige Plattform entwickelt, um das Verhalten von Tieren während zweier kletterfaserabhängiger assoziativer Lernaufgaben zu verfolgen. Das kostengünstige Design ermöglicht die Integration mit optogenetischen oder bildgebenden Experimenten, die auf das Klettern der faserassoziierten Kleinhirnaktivität gerichtet sind.
Kletterfasereingänge zu Purkinje-Zellen liefern lehrreiche Signale, die für das kleinhirnabhängige assoziative Lernen entscheidend sind. Die Untersuchung dieser Signale an kopffixierten Mäusen erleichtert den Einsatz von bildgebenden, elektrophysiologischen und optogenetischen Methoden. Hier wurde eine kostengünstige Verhaltensplattform (~ $ 1000) entwickelt, die die Verfolgung des assoziativen Lernens in kopffesten Mäusen ermöglicht, die sich frei auf einem laufenden Rad befinden. Die Plattform umfasst zwei gängige assoziative Lernparadigmen: Augenzwinkernkonditionierung und verzögerte taktile Schreckkonditionierung. Das Verhalten wird mit einer Kamera und die Radbewegung von einem Detektor verfolgt. Wir beschreiben die Komponenten und den Aufbau und stellen ein detailliertes Protokoll für Training und Datenanalyse zur Verfügung. Diese Plattform ermöglicht die Integration von optogenetischer Stimulation und Fluoreszenzbildgebung. Das Design ermöglicht es einem einzelnen Host-Computer, mehrere Plattformen für das gleichzeitige Training mehrerer Tiere zu steuern.
Die pawlowsche Konditionierung der Subsekundenassoziation zwischen Reizen, um eine konditionierte Reaktion hervorzurufen, wird seit langem verwendet, um das kleinhirnabhängige Lernen zu untersuchen. Zum Beispiel lernen Tiere bei der klassischen verzögerten Augenblinzelung (DEC), als Reaktion auf einen neutralen bedingten Reiz (CS; z. B. ein Lichtblitz oder einen auditiven Ton) ein gut getimtes schützendes Blinzeln zu machen, wenn es wiederholt mit einem bedingungslosen Reiz (US; z. B. einem Luftstoß auf die Hornhaut) gepaart wird, der immer ein Reflexblinzeln hervorruft. und die am oder nahe dem Ende des CS kommt. Die erlernte Reaktion wird als konditionierte Reaktion (CR) bezeichnet, während die Reflexantwort als unkonditionierte Antwort (UR) bezeichnet wird. Bei Kaninchen stören kleinhirnspezifische Läsionen diese Form des Lernens 1,2,3,4. Darüber hinaus liefern Purkinje-Zellkomplexspitzen, angetrieben durch ihre Kletterfasereingänge5, ein notwendiges6,7– und ausreichendes 8,9-Signal für die Erfassung von richtig getimten CRs.
In jüngerer Zeit wurden klimmfaserabhängige assoziative Lernparadigmen für kopffixierte Mäuse entwickelt. DEC war das erste assoziative Lernparadigma, das an diese Konfiguration angepasstwurde 10,11. DEC in kopffixierten Mäusen wurde verwendet, um Kleinhirnregionen 11,12,13,14,15,16,17 und Schaltungselemente 11,1 2,13,14,15,18,19 zu identifizieren die für die Aufgabenerfassung und das Löschen erforderlich sind. Dieser Ansatz wurde auch verwendet, um zu demonstrieren, wie sich die physiologische Darstellung von Aufgabenparametern auf zellulärer Ebene mit dem Lernen von 13,15,16 entwickelt.
Zusätzlich zum Augenblinzeln wurde kürzlich das DTSC-Paradigma (Delayed Startle Tactile Conditioning) als neuartige assoziative Lernaufgabe für kopffeste Mäuse20 entwickelt. Konzeptionell ähnlich wie DEC, beinhaltet DTSC die Präsentation eines neutralen CS mit einem US, einem Klopfen auf das Gesicht, das in der Intensität ausreicht, um einen Schreckreflex21,22 als UR zu aktivieren. Im DTSC-Paradigma werden sowohl die UR als auch die CR als rückwärts gerichtete Fortbewegung auf einem Rad ausgelesen. DTSC wurde nun verwendet, um aufzudecken, wie assoziatives Lernen die Kleinhirnaktivität und die Muster der Genexpressionverändert 20.
In dieser Arbeit wurde eine Methode entwickelt, um DEC oder DTSC flexibel in einer einzigen Plattform anzuwenden. Die Stimulus- und Plattformattribute sind in Abbildung 1 schematisiert. Das Design umfasst die Fähigkeit, das Verhalten von Tieren mit einer Kamera zu verfolgen, sowie einen Drehgeber, um die Fortbewegung der Maus auf einem Rad zu verfolgen. Alle Aspekte der Datenprotokollierung und der Versuchsstruktur werden von gepaarten Mikrocontrollern (Arduino) und einem Einplatinencomputer (SBC; Raspberry Pi). Auf diese Geräte kann über eine bereitgestellte grafische Benutzeroberfläche zugegriffen werden. Hier stellen wir einen Workflow für den Aufbau, die Versuchsvorbereitung und -durchführung sowie eine maßgeschneiderte Analysepipeline für die Datenvisualisierung vor.
Die hier skizzierte Plattform mit zugehörigen Protokollen kann verwendet werden, um das Verhalten von Tieren in zwei sensorisch assoziativen Lernaufgaben zuverlässig zu verfolgen. Jede Aufgabe hängt von einer intakten Kommunikation über den Kletterfaserweg ab. In das hier beschriebene Design integrieren wir Elemente, die das Lernen und die Aufzeichnung / Störung der Kleinhirnreaktion erleichtern. Dazu gehört ein Rad, das eine freie Fortbewegung11,18 sowie e…
The authors have nothing to disclose.
Diese Arbeit wird durch Zuschüsse der National Institutes of Mental Health NRSA F32 MH120887-03 (an G.J.B.) und R01 NS045193 und R01 MH115750 (an S.S-H.W.) unterstützt. Wir danken Dr. Bas Koekkoek und Dr. Henk-Jan Boele für hilfreiche Gespräche zur Optimierung des DEC-Setups und Dr. Yue Wang und Dr. Xiaoying Chen für hilfreiche Gespräche zur Optimierung des DTSC-Setups.
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"C" Universal TBB Catalyst – 0.7 mL | Parkell | S371 | Catalyst |
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Right-Angle Bracket, 1/4" (M6) Counterbored Slot, 8-32 Taps | Thorlabs | AB90E | Right-angle bracket |
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VHS-M/SP-12 V | The Lee Co. | INKX0514900A | Solenoid valve |
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