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Behavior

Test d'approche in-pen non in-pen pour les porcs logés en laboratoire

Published: June 05, 2019
doi:
10.3791/58597
, , , , , , , , , ,
1Animal Sciences and Industry,Kansas State University, 2DynaSim Technical Services, INC, 3Center for Injury Biomechanics,Virginia Polytechnic Institute and State University, 4Applied Research Associates, Inc., 5Lucent Research, LLC, 6Department of Neurological Surgery,University of Washington

Summary

Ce protocole décrit un nouveau test comportemental — le test d’approche humaine dans l’enclos des porcs — pour détecter les déficits fonctionnels chez les porcs de laboratoire après des lésions cérébrales traumatiques subconcussives.

Abstract

L’incidence des lésions cérébrales traumatiques (ITC) a augmenté dans les populations civiles et militaires, et de nombreux chercheurs adoptent un modèle porcin pour le TBI. Contrairement aux modèles de rongeurs pour TBI, il y a peu de tests comportementaux qui ont été normalisés. Un animal plus grand nécessite une manipulation plus invasive dans les zones d’essai que les rongeurs, ce qui ajoute potentiellement du stress et des variations aux réponses des animaux. Ici, le test d’approche humaine (HAT) est décrit, qui a été développé pour être effectué devant l’enclos des porcs de laboratoire. Il est non invasif, mais suffisamment souple pour tenir compte des différences dans les configurations de logement.

Pendant le HAT, trois éthogrammes comportementaux ont été développés, puis une formule a été appliquée pour créer un indice d’approche (IA). Les résultats indiquent que la HAT et son indice, l’IA, sont suffisamment sensibles pour détecter des altérations légères et temporaires du comportement des porcs après un TBI (MTBI) doux. En outre, bien que les résultats de comportement spécifiques soient dépendants du logement, l’utilisation d’une IA réduit les variations et permet des mesures cohérentes entre les laboratoires. Ce test est fiable et valide; HAT peut être utilisé dans de nombreux laboratoires et pour divers types de modèles porcins de blessures, de maladie et de détresse. Ce test a été développé pour une méthode d’horodatage manuel optimisée de sorte que l’observateur ne dépense pas systématiquement plus de 9 min sur chaque échantillon.

Introduction

Le mTBI humain est souvent défini par des déficits fonctionnels malgré l’absence de changements structurels globaux ou d’œdème significatif dans le cerveau1,2,3. En effet, chez certains patients mTBI, la caractéristique de cette blessure est un changement dans leur état psychologique en l’absence de tout changement neuroanatomique4,5. Nous avons utilisé un modèle porcin de mTBI6 parce que les cerveaux de porc sont à la fois anatomiquement et physiologiquement plus proches des humains que les rongeurs7, et les mesures correspondantes pourraient fournir un ensemble pertinent d’éléments de données communs avec les humains.

Ces dernières années, le modèle porcin a gagné l’intérêt des scientifiques de neurotraumatologie et des parties prenantes de mTBI pour des investigations précliniques ; cependant, contrairement aux modèles de TBI de rongeur, il y a seulement quelques essais comportementaux normalisés édités qui permettent l’évaluation de l’état affectif du porc de laboratoire (c.-à-d., état psychologique)7,8,9, 10. Un objectif à long terme pour notre laboratoire est de développer plusieurs ensembles d’outils comportementaux complémentaires qui sont suffisamment sensibles pour mesurer quand les porcs souffrent de maladie subclinique ou lorsque les animaux sont dans un état prépathique lié au stress.

Des tests comportementaux répétés qui mesurent le changement d’état affectif chez un porc de laboratoire peuvent être de bons candidats pour distinguer un animal ayant une condition prépathologique des animaux en bonne santé. Par exemple, les HT in-pen ont été utilisés pour la production commerciale de porcs pour aider les agriculteurs à choisir des porcs en bonne santé avec un bon tempérament ou à modifier les stratégies de gestion et de logement qui ont causé la détresse, les blessures et la maladie11,12. Ces tests ont été utilisés pour quantifier la motivation et l’état affectif global d’un porc ou d’un groupe de porcs13.

Notre laboratoire et d’autres chercheurs ont mesuré la motivation chez les porcs en quantifiant trois catégories de comportements : 1) les états exploratoires qui sont exprimés par des comportements oraux non nutritifs (NNOB), où le porc utilise sa bouche, son museau ou son visage pour renifler, lécher, mâcher, et enraciner un substrat, ou ils chomp sans substrat14,15; 2) les relations spatiales du porc avec un objet ou l’êtrede 16ans; 3) direction du nez, qui est utilisé au lieu de contact visuel parce que les porcs ont monoculaire17, mais la vision myope, et ils donnent la priorité à leur sens de l’odorat sur la vision18. Si un cochon en bonne santé associe les humains à des stimuli gratifiants, ils expriment une fréquence élevée de NNOB, dirigent leur nez vers l’humain, et cherchent à se rapprocher de l’humain11,16. Cependant, après la maladie, la blessure, ou une expérience pénible, la motivation à rechercher même des stimuli agréables est réduite, et ainsi, ces comportements mesurables sont probablement réduits19. Les chercheurs de comportement porcin ont noté que l’anhédonie, le manque de motivation à éprouver des stimuli agréables, est reconnaissable et mesurable chez les porcs dans leur environnement familial20. Ainsi, les HET répétés (avant et après le traitement) peuvent servir de mesure sensible pour distinguer les porcs de laboratoire traités avec mTBI sous-concussive des sujets simulés (anesthésie seulement). L’anhédonie est un état affectif que les patients atteints de TBI peuvent éprouver21. Le HAT utilisé ici a le potentiel en aidant à rationaliser la traduction des résultats comportementaux d’un modèle animal au travail clinique. Les HIT peuvent être administrés quotidiennement au cours d’une expérience, ce qui peut également aider à normaliser les soins des porcs de laboratoire pour optimiser le bien-être animal et l’élevage22.

Ici, à l’aide de la HAT, les différences de comportement résultant de mTBI dans les mini-porcs sont sondés. La réduction de la variabilité comportementale a été obtenue en utilisant des mesures non invasives de la HAT et en permettant aux porcs de s’acclimater à leurs enclos à la maison, la gestion de routine, et un traitement quotidien. Traditionnellement, une arène de test est utilisée pour mesurer les comportements (p. ex., l’essai en champ ouvert). Un test à l’enclos peut être utile dans les laboratoires qui ont un espace limité. Le déplacement et la manipulation des porcs dans une arène d’essai peuvent provoquer une réponse au stress (détresse ou eustress) et potentiellement ajouter à la variation des réponses au test. Un test dans le stylo supprime ce composant de manipulation, et donc, réduit probablement la variation de la manipulation-stress17. Pour ces raisons mentionnées ci-dessus, nous avons développé un quotidien, dans-pen HAT pour ce modèle mTBI.

Les mesures normalisées et quantifiées qui définissent de manière appropriée l’état affectif de l’animal sont des aspects importants dans l’élaboration d’un nouveau test de comportement. En outre, les tests doivent être reproductibles dans plusieurs laboratoires. Ici, pour l’élaboration de ce protocole, la HAT a été testée dans les différents systèmes de logement de trois laboratoires. Trois sous-éthogrammes ont été créés pour chronométater des comportements spécifiques à partir d’exemples de vidéos. Ensuite, une formule pondérée a été créée pour incorporer les trois éthogrammes et permettre l’utilisation de HET dans plusieurs laboratoires. Bien que ce test ait été mis au point et utilisé spécifiquement pour les mini-porcs traités par mTBI subconcussive, les méthodes et le protocole élaborés ici auront des applications pour distinguer la différence entre un porc subcliniquement blessé/malade ou en détresse et un porc en bonne santé.

Les résultats du comportement peuvent être influencés par le logement uninominé par rapport au groupe, l’allocation d’espace libre, le type de plancher utilisé, le type de clôture utilisée, l’emplacement de l’alimentation et de l’eau, la zone de défécation et l’emplacement d’enrichissement environnemental. Par conséquent, trois types de logements ont été examinés (figure1) : le type de logement de type A était à l’Université d’État du Kansas (Manhattan, KS); les logements de type B et C étaient à l’Université Virginia Tech (Arlington, VA). Le Comité institutionnel de protection et d’utilisation des animaux (CCIA) à chaque endroit a approuvé l’utilisation des installations et des procédures.

Pour le développement de l’éthogramme de logement de type A (figure 1A), Minnesota-cross mini-porc (sangliers 7, dorure s’il n’y a pas 1; National Swine Research Resource Center, Columbia, MO; les semaines de l’âge de 25,6 à 3,66 [écart moyen et standard (DD)] ont été logées à l’intérieur dans des enclos simples avec plancher adapté aux animaux (#3881 de l’IACUC). Les porcs utilisés pour ce protocole étaient en bonne santé n’ont pas eu de traitements appliqués. Pour l’élaboration du protocole pour le type de logement B, les mini-porcs du Yucatan (âge de 25,3 à 2,80 semaines [moyenne et DD] étaient unilogés (figure 1B) dans les installations de Virginia Tech (IACUC #15-060). Les traitements animaux sont décrits ailleurs29 et inclus l’induction de mTBI sous-concussive utilisant la surpression de souffle-onde ou des contrôles fictifs (anesthésie seulement). Pour l’élaboration du protocole de logement de type C, cinq mini-cochons femelles de G-ttingen (âge de 23,7 à 1,18 semaines [moyenne de SD]) ont été logés en couple à Virginia Tech dans un grand enclos (figure1C; IACUC #15-060). Les deux premiers environnements de logement sont des logements de laboratoire typiques ou contiennent des porcs unifamiliaux. Le type de logement C est un environnement de logement atypique qui peut accueillir deux porcs ou plus et peut être considéré plus d’un environnement enrichi que le logement de laboratoire standard. Ce protocole peut être utilisé dans tous les types de logements si les méthodes suivantes sont suivies.

Protocol

L’IACUC à chaque emplacement (Kansas State University et Virginia Tech University) a approuvé l’utilisation des installations et des procédures. 1. Mise en place des caméras et des stylos et mise en place d’une routine Avant de placer les animaux dans leur enclos, fixez les caméras à un angle de 90 degrés au-dessus de chaque enclos (voir Tableau des matériaux pour un système de caméra suggéré). Enregistrez les animaux en continu à 30 images/s (fps), soit pendant la durée de l’étude, soit uniquement pendant les séances d’essai. Fixez les bols, les arroseurs, les nattes et les jouets avec des boulons et des chaînes. Placez des machines sonores qui jouentcontinuellement le bruit blanc ou rose (p. ex., le bruit des chutes d’eau) dans l’installation des porcs.REMARQUE: Les bruits brusques externes (p. ex., ouverture et fermeture des portes) peuvent provoquer un réflexe de sursaut pendant les séances23,24. Randomisez ou stratifiez les traitements par stylo à travers l’établissement. Mettre en place une routine d’élevage établie. Cela aidera les porcs à savoir quand s’attendre à ce que les humains nettoient les enclos, les nourrissent et les manipulent, et effectuent le test. Utilisez une gâterie familière pour permettre aux porcs d’associer les humains à une récompense. Utilisez un clicker pendant la récompense pour permettre aux porcs d’associer le son de clic avec une récompense. N’utilisez pas de vocalisations et de signaux visuels pour familiariser les porcs avec la récompense (voir Tableau des matériaux). Effectuez les séances avant le repas du matin ou avant de placer un nouvel aliment pour les porcs nourris au libitum ad. 2. Identification des porcs Rendre les sujets identifiables sur le flux vidéo, même s’ils sont unilogés. Assurez-vous que les observateurs restent aveugles aux traitements et impartiaux pendant l’horodatage avec un système de marquage qui n’est pas lié aux traitements. Utilisez un ruban de qualité médicale (voir Tableau des matériaux)qui est adhéré à une bande de ruban adhésif d’une couleur spécifique, forme ronde, et le modèle. Utilisez un patch rond pour marquer le haut du porc et un en bas de chaque côté (voir Figure 1, marqueurs verts et bleus). Enduisez le ciment d’étiquette (moins de 0.35 g) sur les coins de bande pour aider à augmenter la longévité d’adhérence.REMARQUE: Trop de ciment d’étiquette ne séchera pas très rapidement, causant la bande de tomber prématurément. Dépanner et personnaliser la stratégie de marquage pendant la période d’acclimatation afin que les tests officiels soient effectués efficacement et sans stress supplémentaire pour les porcs. Utilisez des feuilles de collecte de données pour suivre les marques et l’identification du sujet (voir Le fichier supplémentaire 1 pour une fiche de données par exemple).REMARQUE: Pour enlever le ruban adhésif, ne pas arracher la bande parce qu’il causera de la douleur si des cheveux sont arrachés. Il peut soit se défaire de lui-même, un lubrifiant à base d’eau peut aider à le déloger, ou il peut être rasé avec des tondeuses. Si la bande se détache à des moments indésirables, préparer du ruban adhésif supplémentaire et le réappliquer pendant que le porc mange un repas plutôt que de retenir le porc. 3. Séances HAT Demandez aux hommes-tests de porter le même chapeau, combinaisons, bottes, odeurs, etc. chaque fois que la séance est menée. Effectuer des séances tous les jours, au moins 3x, avant le traitement et, ensuite, tous les jours par la suite. Le porc peut être dans n’importe quelle zone dans son enclos avant de commencer la session. Pour commencer la session, demandez à l’homme-test de déposer la gâterie dans le bol ou devant le stylo et cliquez sur le clicker 3x. L’homme-test doit placer ses mains hors de la vue du porc et rester immobile pendant l’essai. Demandez à un autre chercheur de marquer le début de la session sur la feuille de données et de commencer une minuterie. Après 120 s, le chercheur signale silencieusement à l’homme-test de passer au sujet suivant et de redémarrer le test. 4. Établissement d’éthogrammes HAT pour les logiciels Construire des éthogrammes (voir Les figures 1 et 2 et la vidéo supplémentaire 1) dans le cadre d’un projet utilisant un logiciel spécialisé.REMARQUE: Les comportements spatiaux sont l’emplacement de l’animal par rapport à l’humain. Dans les éthogrammes, les relations spatiales doivent être personnalisées à la plume de l’animal et publiées chaque fois qu’un nouveau set-up de stylo est utilisé (Figure 1). Dans cette catégorie, les comportements sont considérés comme mutuellement exclusifs. L’espace est divisé en quatre zones, avec des niveaux d’approche variables (figure 1). Les secteurs sont normalisés selon les types de logements. Plus proche, ou grimper (Cl) signifie que les porcs peuvent grimper sur la clôture pour accéder à l’humain; par conséquent, l’escalade est considérée comme un comportement spatial qui indique que le porc est le plus activement à la recherche de contact humain. Fermer (Co) désigne la zone à moins de 61 cm de l’humain. Mi (M) est la zone à moins de 61-122 cm de l’homme. Loin (F) est la zone de 123 cm ou plus de l’homme. Les comportements structurels se concentrent sur l’orientation de l’ensemble du corps ou des parties du corps (figure 2). Créer deux catégories structurelles : 1) la position du nez de porc et 2) l’état actif du porc. Utilisez la figure 2A pour identifier la directionnalité (la direction 1 désigne le porc dirige son nez vers l’humain; la direction 2 signifie que le porc dirige son nez loin de l’humain). Divisez les comportements d’activité (Figure 2B) en trois états d’approche mutuellement exclusifs : NNOB, stand or walk without NNOB, and resting without NNOB (voir le codage des couleurs dans les éthogrammes dans la vidéo).REMARQUE: NNOB est utilisé pour décrire quand un porc utilise sa bouche, museau, ou le visage pour lécher, renifler, mâcher, mordre, frotter, ou enraciner un objet nonnutri pour rechercher la familiarité ou de nouvelles occasions. Par conséquent, quand il est dans cet état actif, il s’intéresse à l’humain, et à un état d’approche. Si des caméras aériennes sont utilisées à des angles de 90 degrés, la position du nez du porc et le mouvement de la tête sont des indicateurs de nNOB. De temps en temps, les porcs chomp ou faux-chew; le nez peut être vu, mais la tête se déplace de haut en bas. Stand ou marcher sans NNOB est utilisé pour décrire quand le porc est en position verticale, la tête est immobile, et le nez ne touche pas un substrat ou chomping, ce qui signifie qu’il est dans moins d’un état d’approche. Repos sans NNOB est utilisé le décrire quand le porc se repose en se trouvant ou assis, qui est l’état d’approche le moins dans cette catégorie de comportements. 5. Timestamping des vidéos pour l’efficacité et la fiabilité Sur la base des heures de début enregistrées par le collecteur de données, modifiez les séquences en sessions exactes de 3 min. La méthode d’horodage prendra 9 min par session. N’utilisez que jusqu’à deux observateurs formés pour chronomatétiser les vidéos.REMARQUE :Si deux observateurs sont utilisés, la variation intra-observateur doit être quantifiée, évaluée, ajustée, puis signalée comme coefficient de corrélation Pearson après que les observateurs ont chronométré la même vidéo d’échantillon (pour les méthodes, voir Martin et Bateson25). Définir la vitesse de lecture à 1x vitesse régulière (c.-à-d., 30 fps). Ne pas faire de pause, de rembobiner ou d’horoder, image par image. Timestamp chaque catégorie de comportements mutuellement exclusifs séparément. Comportements spatiauxTimestamp . Redémarrez la vidéo. Comportements structurelsTimestamp . Redémarrez la vidéo. Timetamp pour les comportements de position structurelle/nez. Utilisez la durée de chaque résultat de comportement (voir Vidéos supplémentaires 2 et 3) pour résumer les données. Les mesures de durée doivent être converties en un pourcentage de temps par catégorie. 6. Indice d’approche Appliquer la formule (Figure 3) de sorte que chaque structure et le comportement spatial est combiné pour créer une IA (Figure 3, Figure 4). L’IA est utilisée en plus de signaler les comportements et les catégories séparément sous forme de chiffres (figure 5) ou sous forme tabulaire.REMARQUE: Voir tableau des matériaux pour plus de détails sur le logiciel. Dans chaque catégorie, les durées de comportement sont d’abord converties en pourcentages (durée des comportements divisé par la durée totale de la session de test). Chaque comportement est pondéré en fonction du niveau d’approche (Figure 3). Comportements d’évitement (le pourcentage de temps dans la zone éloignée, au repos, avec le nez détourné) sont multipliés par 0. Comportements d’approche modérée (le pourcentage de temps dans la zone médiane, tourné vers l’humain, et debout avec la tête immobile) sont multipliés par 1. Le plus grand niveau de comportements d’approche (le pourcentage de temps dans la zone proche et la plus proche et montrant NNOB) sont multipliés par 2. Ensuite, chaque catégorie est pondérée 3, 2 et 1 pour l’orientation spatiale, l’orientation du nez et l’activité, respectivement. Une constante (0,10) est appliquée pour créer une échelle de pourcentage. Par exemple, si le porc fait face à l’humain, est dans la zone proche / proche, et effectue NNOB pendant toute la session d’essai, notez que l’IA est de 100% (le porc rouge dans la figure 3). En revanche, si le porc est dans la zone éloignée, n’est pas face à l’homme, et reste en position de repos pendant toute la session d’essai, l’IA est de 0% (le porc noir dans la figure 3). Les porcs dans la zone proche peuvent avoir la même IA qu’un porc effectuant NNOB dans la zone médiane s’ils sont détournés de l’humain et debout avec leur tête encore (les porcs oranges dans la figure 3).

Representative Results

Trois types de logements (A, B et C; voir figure 1) ont été utilisés dans trois laboratoires différents pour les HT. Les catégories de comportement structurel et l’orientation de la tête et du corps ont été utilisées dans les HET dans tous les laboratoires et expériences tels que présentés à la figure 2. Le tableau 1 représente les données recueillies auprès des trois types de logements et les statistiques descriptives qui ont été effectuées à l’aide des données obtenues auprès de porcs en bonne santé prétraités au cours de la HAT. Ensuite, une formule a été élaborée pour calculer une IA à partir des données obtenues au cours des HET (voir la figure 3). Les résultats indiquent que l’utilisation d’une IA a réduit la variation (tableau 1) dans les données recueillies. Il s’agit d’une constatation importante, car des données moins variables permettront l’utilisation d’animaux moins expérimentaux pour détecter de plus petites différences. Pour le tableau 1, des statistiques descriptives ont été obtenues à l’aide de la procédure PROC UNIVARIATE (voir tableau des matériaux pour des informations logicielles spécifiques). Pour comparer les résultats du comportement de type de logement de chaque laboratoire, la procédure MIXED avec un modèle de mesures répétées a été utilisée. Le porc a été traité comme une variable aléatoire. Le type autorégressif de premier ordre a été choisi comme structure de covariance. Les moyens les moins carrés ont été séparés en utilisant la méthode d’ajustement Tukey-Kramer. L’importance a été définie comme P 0,05. Ensuite, il a été déterminé si la même personne ou un autre expérimentateur humain doit être utilisé pour chaque session de test de la HAT. Pour comparer les réponses de comportement inconnues aux réponses familières, la procédure MIXED avec un modèle de mesures répétées a été utilisée. Le porc a été traité comme une variable aléatoire. Le type autorégressif de premier ordre a été choisi comme structure de covariance. Les moyens les moins carrés ont été séparés en utilisant la méthode d’ajustement Tukey-Kramer. L’importance a été définie comme P 0,05. Nous avons constaté qu’il n’y avait aucune différence dans l’IA lorsqu’un humain familier était utilisé par rapport au moment où un humain inconnu a été utilisé pendant les essais (voir les données du tableau 2). Si les porcs n’ont jamais eu d’interactions défavorables avec les gens, ils ont généralement généralisé et associé toutes les personnes positivement avec la nourriture26. La période d’acclimatation pour le protocole HAT a été déterminée à partir des indices d’approche des porcs de type A (336 séances d’essai). La HAT a commencé le jour 8 après l’arrivée et a été effectuée deux fois par l’homme familier (qui a passé la semaine précédente à manipuler les porcs) et par un humain inconnu (qui n’avait eu aucun contact antérieur avec les porcs). Pour déterminer l’effet du temps sur les résultats de la HAT, la procédure MIXED avec un modèle de mesures répétées a été utilisée. Le porc a été traité comme une variable aléatoire. Le type autorégressif de premier ordre a été choisi comme structure de covariance. Les moyens les moins carrés ont été séparés en utilisant la méthode d’ajustement Tukey-Kramer. L’importance a été définie comme P 0,05. Comme indiqué ci-dessus, les données n’ont pas permis de détecter de différence entre les réponses provenant d’une exposition humaine familière ou inconnue (tableau 2). Cependant, la période d’acclimatation a été déterminée en fonction des jours 9, 11 et 13 affichant des IA qui étaient significativement inférieurs à tous les autres jours. La ligne de base devrait inclure un minimum de trois mesures après l’acclimatation, mais nous recommandons six sessions pour calculer une moyenne d’IA comme covariate dans les modèles. Pour déterminer si les méthodes HAT pouvaient distinguer les porcs traités par mTBI des porcs traités par une feinte, les données hat de 12 porcs 1 jour avant (-1) et 3 jours après qu’ils aient été traités avec l’anesthésie29 seulement (sham) ou l’anesthésie et l’exposition d’ondes de souffle utilisant une onde de choc tube29 à un psi de pointe de 47,4 à 13,6 SD pour une longueur de 4,7 à 0,9 ms SD (explosion). Les données ont été analysées par probabilité restreinte ANOVA en utilisant la procédure de modèle mixte dans un logiciel statistique. Cette analyse a permis de déterminer les différences entre le traitement, le temps et leurs interactions. Le SEM maximum du modèle est déclaré, et P ‘lt; 0.05 a été considéré comme significatif. L’IA englobe tous les comportements (Figure 3). Les jours 1 et 2 après le traitement, la mesure de l’IA a distingué les porcs mTBI des porcs fictifs (P lt; 0,05; Figure 4). Les comportements peuvent être analysés et présentés dans leurs catégories mutuellement exclusives (figure 5). La mesure de comportement spatial étroit distingue les porcs-explosions des porcs fictifs les jours 1 et 2 après le traitement (P et lt; 0,05; Figure 5A). De même, la direction du nez, le temps de repos et les mesures du NNOB distinguent les porcs factices des porcs blast aux jours 1 et 2 après le traitement (figure5B et 5C). Figure 1 : Catégorie spatiale des comportements de trois types de logements de laboratoire différents. L’éthogramme est mis en place par rapport à l’humain (empreintes de pas), et en relation de la taille du porc à la quantité d’espace libre. Le plus grand niveau d’approche pour cette catégorie de comportements est lorsque le porc tente de grimper sur le panneau le plus proche de l’humain (Cl; plus proche ou monter). Un observateur formé chronofixe “fermer” (Co; 0-61 cm de l’humain), “mi” (M; 61-122 cm de l’humain), et “loin” (F; 123 cm de l’homme) lorsque les oreilles du porc ou plus sont dans ces zones spatiales. Chaque stylo de laboratoire a été mis en place avec un ou deux bols pour l’alimentation deux fois par jour, waterer (W), et un jouet. (A) Chaque sanglier de 50 kg était uniménager dans des enclos de 190 cm x 114 cm avec plancher râpé. (B) Chaque sanglier de 50 kg était logé sur un tapis noir avec un plancher râpé et un drain à l’arrière de l’enclos. (C) Les sangliers d’environ 10 kg étaient logés en couple dans des enclos de 274 x 366 cm, avec plancher en béton, un tapis, un drain et des bols et des jouets fixes. Les bandes de couleur (p. ex., vertes et bleues) représentent la stratégie de marquage. Tous les porcs du diagramme sont marqués de taches vertes ou bleues comme exemples pour marquer et identifier les porcs sur les vidéos. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 2 : Catégories de comportement structurel utilisées dans les trois laboratoires et expériences. (A) Pour la catégorie d’orientation de la tête, le porc faisait face à l’objet humain ou en mouvement. (B) Pour la catégorie d’orientation du corps, la tête du porc était soit vers le bas, l’exécution des comportements oraux non nutritifs (NNOB); en position verticale, debout ou marchant, mais la tête ne bouge pas ou vers le bas; dans un état de repos, ce qui comprend s’asseoir ou s’allonger. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 3 : Formule et diagramme de l’indice d’approche. L’indice d’approche a été développé pour placer toutes les combinaisons de comportements sur une échelle de 0 à 100, avec 0 étant le porc dans l’état d’approche le moins (dans la section éloignée, le nez détourné, couché avec sa tête encore) et 100 dans la section étroite , nez pointant vers l’humain, exécutant NNOB. Un logiciel (voir Tableau des matériaux pour plus d’informations) a été utilisé pour mesurer les comportements afin qu’ils s’alignent linéairement. Chaque structure porcine représente un point de données qui s’aligne linéairement de chaque catégorie. Dans chaque catégorie, les durées de comportement sont d’abord converties en pourcentages (durée des comportements divisé par la durée totale de la session de test). Ensuite, chaque comportement est pondéré en fonction du niveau d’approche. Les comportements d’évitement (le pourcentage de temps dans la zone éloignée, au repos, avec le nez détourné) sont multipliés par 0. Les comportements d’approche modérés (le pourcentage de temps dans la zone médiane, tourné vers l’humain, et debout avec la tête immobile) sont multipliés par 1. Le plus grand niveau de comportement d’approche (le pourcentage de temps dans les zones proches et les plus proches, l’exécution NNOB) est multiplié par 2. Ensuite, chaque catégorie est pondérée 3, 2 et 1 pour l’orientation spatiale, l’orientation du nez et l’activité, respectivement. Une constante (0,10) est appliquée pour mettre à l’échelle les données sur l’ensemble de la fourchette de 0 à 100 pour cent. Un schéma de couleur de la carte thermique est utilisé pour représenter le porc dans l’état le plus proche par rapport au porc dans l’état d’approche le moins (noir). Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 4 : Indice d’approche des porcs traités avec exposition aux ondes de souffle. Ce chiffre montre l’indice d’approche des porcs 1 jour avant (-1) et 3 jours après qu’ils ont été traités avec une anesthésie seulement (faux, n – 6) ou l’anesthésie et l’exposition aux ondes de souffle à un pic psi de 47,4 à 13,6 SD pour une longueur de 4,7 à 0,9 ms SD. Les barres d’erreur représentent SEM. Les valeurs Ppour le traitement 0,032, pour le temps 0,033, et pour le traitement x temps 0,012. Les données ont été analysées par probabilité restreinte ANOVA en utilisant la procédure de modèle mixte dans un logiciel statistique. Cette analyse a permis de déterminer les différences entre le traitement, le temps et leurs interactions. Le SEM maximum du modèle est signalé, et le 0,05 de l’indice est considéré comme significatif. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 5 : Méthode de barre empilée d’affichage des comportements. Ces panneaux montrent une méthode de pile-barre d’affichage des comportements pour (A) le comportement spatial, (B) la direction du nez, et (C) l’activité des porcs 1 jour avant (-1) et 3 jours après qu’ils ont été traités avec l’une ou l’autre anesthésie seulement (sham, n 6) ou anesthésie plus exposition aux ondes de souffle à un pic psi de 47,4 à 13,6 SD pour une longueur de 4,7 à 0,9 ms SD. Le type B du logement a été utilisé pour cette expérience. Tous les comportements mutuellement exclusifs peuvent être représentés dans chaque graphique à barres empilés. (A) Le traitement x temps P-valeurs pour les comportements spatiaux sont loin – 0,060, milieu – 0,110, proche de 0,014, le plus proche – 0,557; (B) le traitement x temps P-valeurs pour la direction du nez sont ‘lt; 0,001’; (C) le traitement x temps P-valeurs pour l’activité sont ‘gt; 0.10; le traitement P-valeurs étaient repos 0,046, stand 0,584, et NNOB 0,042. Les SEM mis en commun étaient (A) 7,5%, (B) 9,6%, et (C) 9,7%. Chaque résultat comportemental a été analysé par probabilité restreinte ANOVA en utilisant la procédure de modèle mixte dans un programme de logiciel statistique (voir tableau des matériaux pour le programme spécifique) et, ensuite, ont été combinés dans un graphique. Les analyses ont déterminé les différences entre le traitement, le temps et leurs interactions. Le SEM maximum du modèle est signalé, et le 0,05 de l’indice a été jugé significatif. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Statistiques ANOVA pour tous les types de logements Statistiques descriptives pour toutes les données sur les porcs en bonne santé non. Unités expérimentales Type de logement P- P- Lol Quantiles, % pour détecter le % du contrôle1 un B C Sem valeurs Obs. Μ Sd CV% (en) Sem Min 25 Annonces 50 Annonces 75 Annonces Max 25 Annonces 50 Annonces 75 Annonces 100 ans 200 Ans et plus Indice d’approche, % 75,4 Annonces 69,2 Annonces 76,6 5,5 annonces 0,318 288 Annonces 74 Annonces 17 Annonces 23 Ans, états-unis 1 Fois 0 (en) 70 Ans et plus 80 Ans, états-unis ( 84 Annonces 99 Ans et plus 18 ans, états-unis qui 4 ( en plus) 3 (en) 3 (en) 3 (en) Durée de l’emplacement du stylet, % loin 8,5a 5,3a 23,0b 4,8 Annonces 0,008 Annonces 288 Annonces 10 Ans et plus 20 Ans, états-unis 200,1 1,2 0 (en) 0 (en) 0 (en) 10 Ans et plus 100 ans — 336 Annonces 149 Ans et plus 84 Annonces 21 Ans, états-unis Milieu 18,9 46 Annonces à 13 h 75 16,2 Annonces 0,066 288 Annonces 23 Ans, états-unis 29 Ans et plus 125 Annonces 1,7 Annonces 0 (en) 2 (en) 10 Ans et plus 32 Ans, états-unis ( 100 ans 526 Annonces 131 (en) 58 Annonces 33 Ans, états-unis ( 8 Annonces fermer 72,4a 43,9b 62,4a 12,8 0,032 288 Annonces 23 Ans, états-unis 29 Ans et plus 123,9 1,7 Annonces 0 (en) 47 Annonces 78 Annonces 93, états-unis ( en 100 ans 509 Annonces 127 Annonces 57 Annonces 32 Ans, états-unis ( 8 Annonces Le plus proche (montée) 0 (en) 8,9 0 (en) 3.1 (en) 0,001 288 Annonces 67 Annonces 32 Ans, états-unis ( 47,8 1,9 0 (en) 46 Annonces 80 Ans, états-unis ( 95 Annonces 100 ans 74 Annonces 19 ans, états-unis qui 8 Annonces 5 Annonces 3 (en) Fermer et fermer 72,5 53 Annonces 62,3 Annonces 14,9 0,311 288 Annonces 68 Annonces 32 Ans, états-unis ( 46,6 1,9 0 (en) 46 Annonces 78 Annonces 93, états-unis ( en 100 ans 74 Annonces 19 ans, états-unis qui 8 Annonces 5 Annonces 3 (en) Durée de l’activité, % Mensonge/asseyez-vous avec la tête immobile 5,6a 0,0b 17,0c 1,8 (en) 0,001 288 Annonces 1,3 5 Annonces 393,7 0,3 0 (en) 1 Fois 3 (en) 7 Annonces 59 Annonces — — 579 Annonces 326 Annonces 82 Annonces Stand/marche avec la tête immobile 48,3a 63,6a,b 83,5b 10 Ans et plus 0,006 Annonces 288 Annonces 52 Annonces 43 Ans, états-unis ( 82,1 Annonces 2,5 Annonces 1 Fois 7 Annonces 47 Annonces 100 ans 100 ans 226 Annonces 57 Annonces 25 Annonces 14 (en) 4 ( en plus) NNOB (en) 81,5 57,7 71,1 Annonces 13,3 0,109 288 Annonces 77 Annonces 28 Annonces 36,4 Annonces 1,7 Annonces 0 (en) 66 Annonces 91 ( en plus 98 Annonces 100 ans 44 Ans, en est à qui 11 Ans, états-unis ( 5 Annonces 3 (en) 3 (en) Direction de la tête, durée, % il y a de cela 24,7a 17,4a 50,7b 4,5 Annonces 0,001 288 Annonces 26 Annonces 21 Ans, états-unis 79,3 1,2 0 (en) 10 Ans et plus 22 Ans 39 Ans et plus qu’ils 92 Ans et plus 212, états-unis 53 Annonces 24 Ans, états-unis 13 (en) 3 (en) vers 75,3 a 82,6 a 49,3 b 4,5 Annonces 0,001 288 Annonces 74 Annonces 21 Ans, états-unis 27,8 1,2 8 Annonces 62 Annonces 79 Annonces 90 Ans et plus 100 ans 26 Annonces 6 Annonces 3 (en) 3 (en) 3 (en) Tableau 1 : Des mesures de base de la ZA ont été examinées pour tous les types de logements afin de créer cet ensemble de données. Les résultats du comportement ont été analysés par aNOVA à probabilité restreinte à l’aide de la procédure MIXED d’un logiciel d’analyse statistique. Ces analyses ont permis de déterminer les différences entre la durée de comportement et l’indice d’approche de chaque type de logement de laboratoire. Le SEM maximum du modèle est déclaré, et P ‘lt; 0.05 a été considéré comme significatif. En outre, la procédure UNIVARIATE du logiciel d’analyse statistique a été utilisée pour des statistiques descriptives. La valeur de confiance (CV) % a ensuite été saisie dans un calculateur d’unité expérimental27 et les conditions pour les différences attendues entre deux traitements ont été examinées. traitement Valeurs P qui connaît bien qui ne connaît pas Sem Trt temps TRT-Temps Indice d’approche, % 84,8 84,4 3,06 0,766 0,002 0,661 Durée de l’emplacement du stylet, % loin 10,7 Annonces 10,1 3,49 0,844 0,008 Annonces 0,522 Milieu 18,7 17,6 annonces 3,38 0,717 0,014 0,918 fermer 70,4 Annonces 72,3 Annonces 5,25 0,617 lt;0,001 0,895 Durée de l’activité, % Mentir ou s’asseoir, Pas de NNOB 5,8 Annonces 5,8 Annonces 0,8 0,995 lt;0,001 0,901 Stand ou marche, pas de NNOB 5,5 annonces 5,5 annonces 1,4 0,995 lt;0,001 0,524 NNOB (en) 82,1 Annonces 83,3 4.12 (en) 0,722 0,0029 0,617 Direction de la tête, durée, % il y a de cela 23,9 23 Ans, états-unis 2,81 0,725 lt;0,001 0,329 vers 76,1 Annonces 77 Annonces 2,8 Annonces 0,725 lt;0,001 0,329 Tableau 2 : Une expérience a été effectuée sur sept porcs de type A. Deux séances ont été réalisées chaque jour. Pour chaque séance, un homme familier (femelle) ou un des sept (trois mâles et quatre femelles) des humains inconnus a été utilisé dans les HET. La même personne familière est allée en premier, et sept personnes inconnues ont été utilisées. Un modèle ANOVA pour les logiciels d’analyse statistique a été examiné pour le traitement (familier ou inconnu), l’heure (jour) et leurs interactions. Vidéo supplémentaire 1 : Configuration logicielle d’observateur avec sous-titres. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier. Vidéo supplémentaire 2: Exportation de données avec sous-titres. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier. Vidéo supplémentaire 3 : Analyse de données avec sous-titres. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier. Dossier supplémentaire 1 : Exemple de feuille de collecte de données. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Discussion

Les blessures légères au cerveau qui n’entraînent pas de changements anatomiques et structurels manifestes détectables grâce à l’imagerie de pointe peuvent être difficiles à identifier et à traiter28. Cependant, les patients atteints de mTBI sont particulièrement vulnérables à l’insulte supplémentaire qui peut causer des dommages importants au cerveau, et par conséquent, il est important pour cette population d’être identifié. Les tests comportementaux développés dans un modèle mini-porc de mTBI sont particulièrement pertinents pour les patients humains mTBI parce que les porcs ont une physiologie similaire que les humains et expriment des états affectifs similaires, tels que l’anhédonie8,9,10 ,20. Ici, nous avons développé un test comportemental non in-in-pen (le HAT), et avons montré qu’il est assez sensible pour distinguer les porcs mTBI de faux porcs. En outre, un indice pondéré (l’IA) a été développé pour les comportements observés pendant la HAT qui sont omniprésents dans les types de logement et de porc.

Modifications et dépannage :

Les méthodologies de la HAT ont été établies sur la base des lignes directrices d’éthologie25 et de plusieurs stratégies d’essai et d’erreur pour améliorer la fiabilité, la répétabilité et la validité du test6. Les mesures de fiabilité ont permis d’identifier les forces et les limites du test. La fiabilité définit la mesure dans laquelle la mesure est répétable et cohérente et exempte d’erreurs aléatoires28,29. Nous avons déjà fait rapport sur la fiabilité intra- et inter-observateur de la HAT, et avec les éthogrammes structurels supplémentaires, les fiabilités sont tout aussi élevées (Pearson R2 -gt; 0.90) pour la durée6. Les mesures de fréquence et de latence nécessitent des observateurs formés, alors que les mesures de durée sont moins dépendantes des observateurs et, par conséquent, plus fiables dans les laboratoires30.

La fiabilité au sein d’un laboratoire et la répétabilité entre les laboratoires dépendent des méthodes. Dans notre laboratoire, le système vidéo enregistré en continu, les fichiers ont d’abord été stockés sous forme de fichiers de 5 minutes, et certaines sessions HAT se sont déroulées sur deux fichiers. Moins d’erreurs ont été commises lorsque l’heure exacte de la feuille de données a été utilisée pour clip et combiner les vidéos. Avant de développer l’éthogramme, les observateurs ont été autorisés à faire une pause, s’arrêter et rembobiner les séquences vidéo pour chronomatétriser tous les comportements dans l’éthogramme entier. Cette méthode a non seulement causé une variation dans l’horodatage de chaque échantillon, allant de 3 min à 20 min, mais la fiabilité entre et au sein de l’observateur était également faible pour la plupart des comportements. Par conséquent, nous avons fixé la vitesse de lecture, et a eu des observateurs timestamp chaque catégorie à la fois. Par conséquent, lorsque la fiabilité était faible dans une seule catégorie, les observateurs ont rechronométré de façon indépendante seulement la catégorie plutôt que l’éthogramme entier, après avoir consulté les définitions et les images ensemble. La lecture de set et les méthodes de catégorie ont permis une prédiction cohérente du temps nécessaire pour chronopréher chaque échantillon. Pour les projets de plus d’un mois, il est important de mesurer l’examen systématique des vidéos codées et la fiabilité de l’observateur.

Un autre facteur qui réduit la fiabilité et la répétabilité est la configuration vidéo. Initialement, une caméra de poche et un trépied ont été utilisés, qui ont été déplacés de stylo à stylo. Lorsque cette méthode a été utilisée, les porcs devaient être introduits au trépied et à la caméra avant la HAT; autrement, les porcs semblaient réagir au trépied et se faire plus que le test-humain. En outre, les angles de caméra non-overhead ont limité la vue de l’observateur pendant l’horodatage et la perception de la profondeur de l’espace a augmenté la variation à l’intérieur et entre les observateurs dans les mesures de comportement spatial; par conséquent, nous avons développé le protocole avec des caméras fixes. Lorsque cette méthode est utilisée, des précautions supplémentaires sont nécessaires pour s’assurer que la caméra est placée correctement avant chaque test, et plus de temps est nécessaire pour la mise en place entre chaque session de porc. Cependant, nous avons appris que le système de survol vidéo continu devait commencer son enregistrement initial à minuit au moins 24 h avant le premier HAT. L’affichage de l’horodatage pour de nombreux systèmes vidéo ne sont pas précis et synchronisés jusqu’au cadre; par conséquent, nous ne comptons plus sur les temps d’affichage. Le début de minuit a permis la capture de cadre exacte et le montage vidéo, et l’affichage timetamp n’a pas été utilisé.

En outre, l’acclimatation des porcs et la mise en place d’une routine était importante lors du dépannage de ce test. Dans les images de porcs qui n’étaient pas bien acclimatés à leur environnement, le rythme a été observé pendant la HAT. Il s’agit d’un indicateur que le porc peut être dans un état agité31 plutôt que dans un état exploratoire32. Les périodes d’acclimatation de trois semaines ou plus peuvent réduire le nombre de porcs qui rythment dans une expérience. Toutefois, si le rythme persiste tout au long de toutes les périodes d’échantillonnage, cet éthogramme peut devoir être ajusté pour inclure les promenades et l’immobilité.

La validité est la mesure dans laquelle une mesure représente la portée prévue de la question posée25. Lors de la première mise au point de la HAT, nous n’avons utilisé qu’un éthogramme spatial. Les définitions du comportement d’éthogramme spatial décrivent avec précision et spécifiquement la proximité avec les sujets humains et elles indiquent directement à l’observateur combien d’espace le porc laisse entre lui et un humain. Cependant, une fois que ces méthodes sont nécessaires pour être appliquées à une nouvelle configuration de laboratoire, nous avons reconnu que les éthogrammes spatiaux sont spécifiques au laboratoire. Les dimensions du stylo et le placement d’autres objets influencent l’issue de l’éthogramme spatial; par conséquent, un diagramme avec des mesures et des détails du stylo devra être publié si la configuration du stylo n’a pas été précédemment signalée. En plus de rendre compte de l’environnement du stylet, les comportements structurels ont été ajoutés à l’éthogramme. Contrairement aux comportements spatiaux, les comportements structurels peuvent être évalués plus facilement dans les laboratoires; ces comportements ont une validité parce qu’ils décrivent spécifiquement le niveau d’état actif du porc. Lorsqu’un porc se repose, il est probable qu’il n’est pas motivé à s’approcher et qu’il est incapable de changer de position pour s’approcher aussi rapidement qu’un porc debout. De même, un porc affichant NNOB est dans un état exploratoire, mais un porc avec sa tête encore debout est plus probable dans un état catatonique. L’orientation du nez aide à la validité parce que le nez, les oreilles, puis les yeux sont ce que le porc utilise pour recueillir des informations sur l’homme.

Limitations de la Technique:

Une préoccupation potentielle avec cette technique est la variabilité dans les réponses des porcs à l’homme-test. En outre, les porcs regarderont les mains de l’homme-test, ce qui peut causer des repères involontaires par cette personne. Par conséquent, ces limitations ont été exprimées par l’essai expérimental de 1) les réponses des porcs à un être humain familier et à des humains inconnus, et 2) en standardisant que, après que la pastille est tombée, l’homme d’essai reste immobile et place leurs mains hors de la vue du cochon. Les données ont montré qu’il n’y avait aucun traitement ou traitement x différences de temps pendant le HAT (tableau 2), suggérant que le HAT pourrait être administré par des humains familiers ou inconnus. D’autres chercheurs suggèrent que les porcs ont tendance à généraliser sur les humains sur la base des interactions précédentes11,12,13; par conséquent, les expériences antérieures d’un porc avec les humains doivent être positives. Ce défi peut également être remédié avec une conception expérimentale vigilante; pour chaque bloc, un nombre suffisant d’unités expérimentales représentées pour chaque traitement d’intérêt est nécessaire.

Dans cette étude, bien qu’il n’y ait eu que deux observateurs expérimentés qui ont chronométré toutes les vidéos pour les trois types de logements, il y avait des différences entre les types de logements pour des résultats de comportement spécifiques (tableau 1). Par exemple, les porcs de type B dans le logement sont entrés plus souvent dans la zone la plus proche que ceux des types de logement A et C. Cela est probablement dû à une différence dans le matériau de stylo; dans le type de logement B, l’avant de l’enclos était une porte à chaîne avec des barres horizontales qui a permis au porc de grimper à la porte pendant la HAT. Les types de logement A et C, d’autre part, ont eu des barres verticales et moins de surfaces horizontales pour les porcs à grimper dessus. Cette variabilité peut être corrigée en ajoutant la durée des dépenses dans leszones proches et les plus proches avant de les comparer entre les types de logements (tableau 1; P .- 0.10). Cependant, les porcs de type Logement C passaient plus de temps dans la région éloignée que ceux des types de logement A et B (tableau1; P lt; 0,05), qui était probablement due à l’installation d’arroseurs à l’arrière de l’enclos plutôt qu’à l’avant de l’enclos. Il s’agit d’une limitation qui peut être corrigée si les laboratoires choisissent de normaliser le placement des arroseurs, des bols et des jouets et de s’assurer qu’ils sont fixés de sorte que le porc ne déplace pas l’objet dans une autre zone.

Ce test a une grande accessibilité pour les laboratoires de tous types, mais, comme mentionné précédemment, l’éthogramme spatial estampillé manuellement et les mesures varieront davantage d’un laboratoire à l’autre. Néanmoins, les éthogrammes du corps et de la tête-structurale sont omniprésents. Les laboratoires qui ont accès à un suivi automatisé validé pour les porcs peuvent bénéficier d’un suivi automatique de l’éthogramme spatial plutôt que manuellement parce que la distance déplacée et le taux de déplacement peuvent être des résultats supplémentaires des mesures de comportement de la HAT. Les limites de la configuration in-pen et des technologies traditionnelles plutôt que des zones d’essai et des technologies de suivi automatique peuvent être corrigées en adaptant la formule de l’IA. L’IA fournit des mesures et une terminologie normalisées sur la façon dont les porcs utilisent leur espace de stylo et expriment leur intérêt pour un être humain. Ce calcul, dérivé de mesures de comportement communes, est sensible aux modèles porcins de mTBI subconcussive et, probablement, d’autres états de dommages ou de maladie subcliniques. En outre, l’IA réduit les variations aléatoires au cours de l’expérimentation et peut être plus facilement comparée entre les expériences et les laboratoires que les méthodes qui s’appuient sur des mesures plus spécifiques à l’expérience. Les comportements structurels ont fourni la base de cette formule, parce que ces comportements sont des mesures standard à travers les traitements, tandis que les comportements spatiaux dépendent de la mise en place du stylo, le nombre de porcs dans un enclos, et le système de suivi. Par exemple, nous avons observé que lorsque deux porcs en bonne santé sont testés dans un enclos, ils effectueront des comportements spatiaux similaires en s’approchant ensemble, mais le porc qui suit le premier peut orienter son nez plus vers son compagnon de stylo que vers l’homme et exprimer plus de NNOB , parce que le cochon qui dirige sert de sentinelle. Néanmoins, l’IA aide à réduire cette variation, même à partir de comportements appariés.

Bien que l’IA soit un excellent ensemble d’outils pour normaliser le test dans les laboratoires, les chercheurs peuvent tout de même vouloir examiner les résultats du comportement spécifique aux tests au sein d’un laboratoire ou d’une expérience, surtout s’ils ont suffisamment de puissance (c.-à-d. des unités expérimentales et tests répétés) en une seule expérience. Par conséquent, le tableau 1, contenant tous les résultats de comportement, la variance, la distribution, et un test calculé pour le nombre d’animaux pour chaque comportement spécifique, a été inclus ici. Par exemple, si les chercheurs ont des environnements de stylo qui permettent aux porcs de grimper constamment pendant la HAT et qu’ils savent que leur traitement cause plus d’une différence de 75 % dans les comportements d’escalade, alors ils peuvent justifier le nombre d’animaux en fonction de la variance mesurée. Si de nouveaux comportements sont ajoutés à l’éthogramme, les scientifiques devront justifier quels comportements sont indicatifs de l’approche ou du retrait avant de les intégrer dans l’indice. Par exemple, si la plupart des animaux dans un rythme d’expérience le long des murs de la plume (c.-à-d., thigmotaxis)32, la durée de ce comportement pourrait être incorporée dans la catégorie de l’éthogramme corps-structural. Le comportement peut être représenté dans le graphique détaillé à barres empilées (c.-à-d. figure 5) ou forme tabulaire, puis, il peut être résumé avec stand-still avant d’appliquer le calcul de l’indice. L’IA peut donc représenter des comportements omniprésents dans les laboratoires, mais d’autres comportements uniques peuvent encore être représentés séparément.

Importance en ce qui concerne les méthodes existantes :

Les méthodes existantes pour la HAT ont été établies pour les porcs dans les fermes commerciales pour évaluer le bien-être animal. Ici, un protocole pour les porcs de laboratoire a été établi, qui peut aider les chercheurs à évaluer le bien-être animal et à distinguer les porcs mTBI des porcs traités par une feinte. Un autre test traditionnel pourrait consister à utiliser un essai en champ ouvert. Ce test a déjà été utilisé pour évaluer l’émotéité et le bien-être des porcs33. Les essais en plein champ ont été conçus à l’origine pour tester les états affectifs des rongeurs en mesurant leur aversion naturelle pour l’espace ouvert et la lumière. En revanche, les porcs en bonne santé peuvent voir les mêmes stimuli que l’appetitive10, et après une maladie, une blessure ou un traitement de stress, ils expriment probablement la peur. Ce test nécessite plus d’espace de laboratoire et exigera que les porcs s’acclimatent à être manipulés et placés dans une arène à champ ouvert. Si les laboratoires disposent d’espace et de protocoles pour la manipulation des porcs, des séances de TEST répétées, en plus d’un essai en plein champ, peuvent aider à distinguer davantage les animaux traités des animaux traités par une feinte.

Étapes critiques dans le protocole :

Les trois premières étapes du protocole sont les plus cruciales pour la réussite des mesures de la HAT. Les séances par porc ne prennent que 3 min; cependant, une préparation adéquate aidera à rendre ce test fiable. Comme indiqué ci-dessus, l’emplacement de la caméra et la configuration de l’enregistrement est crucial pour la clarté et la réplication. Des angles de caméra incorrects peuvent limiter la vision de l’observateur, ce qui ajoutera des erreurs aux mesures. Une autre étape souvent négligée est la fixation des objets dans le stylo. Le porc se déplacera des objets non fixés, ce qui peut affecter sa motivation à approcher l’humain. Le système de configuration et de gestion est important parce que les porcs doivent être acclimatés à leur environnement avant de pouvoir effectuer le test de façon cohérente. Les porcs qui ne sont pas bien acclimatés à leur enclos ou à leur routine ou qui éprouvent du stress défèquent dans d’autres secteurs plutôt qu’à l’arrière du stylo34. La zone de défécation peut affecter leur motivation à s’approcher. De la vue de la caméra, l’observateur doit être en mesure d’identifier les porcs individuels; toutefois, il est important que le système de marquage ne fournisse pas d’informations sur le traitement de l’animal, car cela biaise l’observateur25.

L’identification des porcs est très importante pour obtenir les données comportementales correctes pour le bon porc, même lorsqu’ils sont unilogés. Les porcs sont souvent déplacés pour leurs traitements, et un marquage réassure l’observateur qu’ils regardent le même porc après qu’il a été enlevé et remis dans son enclos. Les porcs peuvent être logés par paires, comme dans le type de logement C, et par conséquent, il devient très important d’identifier les porcs. Les peintures et les marqueurs de marquage du bétail nécessitent une application quotidienne; par conséquent, ce protocole exige l’utilisation d’un ruban adhésif de qualité médicale et d’un frottis de ciment tag. La bande colle mieux aux porcs avec des cheveux plus longs. Les porcs aux cheveux courts et à la peau sèche se débarrassent plus souvent de la bande que les porcs aux cheveux plus longs.

Applications futures :

En résumé, le test HAT non in-invasif décrit ici est assez sensible pour détecter les changements légers et temporels dépendants chez les porcs après mTBI. En outre, nous avons développé un indice pondéré appelé l’IA pour évaluer les changements chez les porcs logés dans différents types de stylos, ainsi que dans différents types de porcs. Bien que le HAT ait été utilisé pour détecter les changements chez les porcs exposés à l’ITMT, ce test comportemental peut être utile pour détecter des changements comportementaux mesurables chez les animaux souffrant de stress ou de conditions prépathologiques.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Les auteurs aimeraient reconnaître le financement de l’Office of Naval Research (Grant #12166253). En outre, les auteurs remercient avec bienveillance le personnel de soins aux animaux, les vétérinaires et les étudiants de l’Université d’État du Kansas et de Virginia Tech pour leur soutien pendant le travail des animaux. Les auteurs tiennent également à remercier Nadège Krebs pour son assistance technique, ainsi que les élèves Shelby Stair, Sarah Greenway et Mikayla Goering pour leur assistance technique et leurs soins supplémentaires aux animaux.

Materials

Dome 3.0 Megapixel Cameras with 2.8-12mm lens set between 2.8-3.2 mm Points North Surveillance, Auburn, ME CDL7233S Lower mm lenses are needed for low-profile pens
Manfrotto 244 friction arm kit B&H Photo B&H # MA244; MFR # 244 To mount and secure cameras at a 90 degree angle
Video Recording System Points North Surveillance, Auburn, ME NVR-RACK64 NVR is customized
Colored and patterned duct tape attached to a double-sided medical grade tape  MBK Tape Solutions, Chatsworth, CA 3M 1522H Sustainable marking of pigs
Approach Index Formula generator Dinasym, Manhattan, KS Approach Formula Company will customize macros for specific lab needs
Geovision Software Points North Surveillance, Auburn, ME Geovision Software to edit video time into 180 second clips
Clicker Petco Good2Go Dog Training Clicker
Reward treat (feed pellet, carob chip, raisin, marshmallow) Variable N/A Depending on previous exposure, adult pigs are very  neophobic when new food is introduced. Limit-fed pigs can be fed a few pellets of feed. 
Statistical Analysis System (SAS) SAS Institute, Cary, North Carolina SAS 9.0 Our laboratories preference for analyzing mixed models and repeated measures
Observer 11.5 software Noldus Information Technology, Leesburg, VA Observer 11.5 Software to manually timestamp video clips
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Hulbert, L. E., Bortoluzzi, E. M., Luo, Y., Mumm, J. M., Coffin, M. J., Becker, G. Y., Vandevord, P. J., McNeil, E. M., Walilko, T., Khaing, Z. Z., Zai, L. Noninvasive, In-pen Approach Test for Laboratory-housed Pigs. J. Vis. Exp. (148), e58597, doi:10.3791/58597 (2019).
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