本稿では、同時に複数の認知行動をテストし、げっ歯類のために神経活動を記録することができる完全に自動化された汎用性の高いシステムを提案する。
我々は、複数の認知の脳機能は、単一のタスクシーケンスで検討することが可能なオペラント行動試験と神経活動の記録のための完全に自動化されたシステムを開発しました。このシステムのユニークな特徴は、ほとんどの市販のチャンバー内の聴覚キューコントロールに関連付けられた問題の多くを排除し、カスタムメイド、音響透過チャンバーです。オペラントデバイスを追加または交換することができる容易さは聴覚、視覚、嗅覚と行動のさまざまなタスクの実装を可能にし、このシステムは非常に汎用性になります。システムの自動化は微細な時間(10 ms)の制御とあらかじめデザインされた行動シーケンス内の各イベントの正確なタイムスタンプすることができます。マルチチャンネルの電気生理学的記録システムと組み合わせると、そのような動機、注意、意思決定、忍耐、そして報酬として、複数の認知の脳機能は、順次、または独立して調べることができます。
すべての聴覚行動タスクの設計において重要な側面は、テスト環境での散乱やたわみに起因する不要な音の除去です。貧しい人々のサウンド·コントロールは、動作がテストされている重大な影響を持つことができ、誤解を招く、あるいは解釈不可能な結果を生成します。ここで説明するシステムで使用される行動のチャンバーは、具体的にチャンバー壁からの音のたわみを避けるために、音響的に透明になるように設計されています。確かに、室の中央から測定したとき、音たわみは(データは示さず)を効果的に検出されなかった。
我々は主に聴覚系を研究するためこのシステムを開発したが、それは簡単に他の感覚系を研究するために他の研究者によって適合させることができます。変更はシステムの全体構成を変更せずに別のタスクのためのソフトウェアとハードウェアの両方で簡単に行うことができます。モジュラー操作パネルは、システムが特にversatiなる新しい行動タスクのさまざまなデバイスの追加および/または置換を可能にすることで、ル。例えば、嗅覚行動のタスクは鼻突くデバイスに嗅覚刺激を提供することで移植することができる。 MEDアソシエイツ(ENV-115A-OF)から嗅覚刺激の5つの選択肢照らされた鼻突く壁は簡単に複雑な嗅覚のタスクの操作パネルにインストールすることができます。さらに、すべてのオペラントのデバイスが容易にシステムの構成を変更することなく、マウス用に設計されているものに置き換えることができます。
各オペラントデバイスの正確な時間的制御と同様に、与えられた裁判で、単一のイベントの高解像度記録(下記参照)別の認知の脳機能に対処するための行動タスクのデザインをカスタマイズするためのデバイスの正確な操作を可能にします。神経活動の記録と組み合わせることで、神経科学の分野における問題の豊富なこのシステムに師事することができます。例えば、内上記のuditoryタスクは、脳の認知機能に関連する次の質問は、単一の試験で検討することができます。
(1)。動機:各試験は、動物の "自発的"鼻突くアクション(図5Aおよび図3)によって開始されているので、モチベーションは、このように特定のセッションの動物によって実行される試行の合計数を測定することにより定量的に評価することができ、または連続した試験の数は6,7を行った。
(2)。注意:裁判で報酬を得るためのキーが正しく聴覚手がかりを認識することである。タスクを実行するように訓練することができませんでしたラットの約25%で、聴覚手がかりに参加の欠如が大きな要因であった。対照的に、タスクのことを学んだラットでは、行動の一時停止( 図5A-bおよび図3を参照)聴覚信号のプレゼンテーションの中で明らかになった。このシステムを使用して、それはこのように注目デフィ "の(i)の画面のラットに可能です。CITS "と動物が聴覚手がかり8-10に出席している間に神経細胞の録音と組み合わせた場合(ⅱ)注意の神経機構を研究しています。
(3)。意思決定:聴覚手がかりの認識時には、動物は限られた時間ウィンドウ( 図5A-C)内で正しいレバーに近づくことにするどの方向を決定する必要があります。また、このように意思決定11,12を研究するための効果的なパラダイムです。
(4)。忍耐:レバー拡張のタイミングは、動物がレバーが拡張されスポット( 図5A-D)に到着した後レバーを待つ必要がありますように制御することができます。待っているの長さを変化させることによって、動物の忍耐の範囲は、テストの結果、13 を定量することができる。
(5)。報酬:タスクの最終的な目標は、報酬( 図5A-Eおよび図3)を得ることである。このシステムを用いた行動のタスクは、このようにすることができ簡単に報酬の意思決定の問題と脳の14から17の値はシステムの機能の多くの側面を勉強するように設計することができます。
The authors have nothing to disclose.
この作品は、神経科学研究財団、サンディエゴ財団とG.ハロルドとレイラY.マザーズ慈善財団のBlasker·ローズMiah基金からの補助金によって支えられている。