JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Behavior

Laboratuvar için noninvaziv, kalem içi yaklaşım testi-domuzlar barındırılıyor

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

Bu protokol yeni bir davranış testi açıklar-domuzların ev kalemindeki insan yaklaşımı testi-subconcussive travmatik beyin yaralanması sonrasında laboratuar domuzlarının fonksiyonel açıkları tespit etmek.

Abstract

Hem sivil hem de askeri nüfuslarda travmatik beyin hasarı (TBı) olayları arttı ve birçok araştırmacı TBı için bir domuz modeli benimseyiyor. TBı için kemirgen modellerin aksine, standardize edilmiş birkaç davranış testleri vardır. Daha büyük bir hayvan, potansiyel olarak hayvanların yanıtlarını stres ve varyasyon ekler kemirgenler daha test alanlarında daha invazif kullanım gerektirir. Burada, laboratuvar domuzlarının ev kaleminin önünde gerçekleştirilecek şekilde geliştirilen insan yaklaşımı testi (şapka) açıklanmıştır. Bu noninvaziv, ama yeterince esnek konut kümesi-up farklılıkları sağlar.

ŞAPKA sırasında üç davranışsal ethogram geliştirilmiştir ve bir yaklaşım indeksi (AI) oluşturmak için bir formül uygulandı. Sonuçlar, şapka ve endeksinin AI ‘nin, hafif bir TBı (Mtbı) sonrasında domuz davranışlarında hafif ve geçici değişiklikler algılayacak kadar hassas olduğunu gösterir. Buna ek olarak, spesifik davranış sonuçları konut bağımlılığına rağmen, bir AI kullanımı varyasyonu azaltır ve laboratuvarlar arasında tutarlı ölçümler sağlar. Bu test güvenilir ve geçerlidir; ŞAPKA birçok laboratuvarlar arasında ve yaralanma, hastalık ve sıkıntı domuz modelleri çeşitli türleri için kullanılabilir. Bu test, gözlemci sürekli olarak her örnekteki 9 dakikadan fazla harcamayan, optimize edilmiş el ile zaman damgası yöntemi için geliştirilmiştir.

Introduction

İnsan mtbı genellikle beyin içinde küresel yapısal değişiklikler veya önemli ödem yokluğunda rağmen fonksiyonel açıkları tarafından tanımlanır1,2,3. Gerçekten de, bazı mtbi hastalarda, bu yaralanma karakteristik özelliği herhangi bir nöroanatomik değişiklikler yokluğunda psikolojik devlet bir değişiklik olan4,5. Biz Mtbı6 bir domuz modeli kullanılmıştır çünkü domuzların beyni hem anatomik hem de fizyolojik olarak insanlara kemirgenler7‘ den daha yakın ve ilgili ölçümler insanlarla ortak veri elemanlarının ilgili bir kümesini sağlayabilir.

Son yıllarda, domuz modeli preklinik araştırmalar için Nörotravma bilim adamları ve mtbi paydaşların ilgisini kazanmıştır; Ancak, TBI kemirgen modellerinin aksine, sadece birkaç standartlaştırılmış davranış testleri laboratuvar domuz affnel devlet (yani, psikolojik devlet) değerlendirilmesi için izin yayımlanan vardır7,8,9, 10‘ a kadar. Laboratuvarımızın uzun vadeli hedefi, domuzların subklinik hastalık yaşandığı veya hayvanların önceden patolojik bir strese bağlı durumda olduğu zaman ölçmek için yeterince hassas olan birkaç, tamamlayıcı davranış Toolsets geliştirmektir.

Bir laboratuar domuzunda duygusal durumun değişimlerini ölçen tekrarlanan davranış testleri, bir hayvanı sağlıklı hayvanlardan önceden patolojik bir durum ile ayırt etmek için iyi adaylar olabilir. Örneğin, in-Pen şapka çiftçiler iyi mizaç ile sağlıklı domuz seçmek veya sıkıntı, yaralanma, ve hastalık neden yönetim ve konut stratejileri değiştirmek yardımcı olmak için ticari domuz üretimi için kullanıldı11,12. Bu testler, bir domuz veya bir grup domuz13motivasyonu ve genel duygusal durumunu ölçmek için kullanılmıştır.

Bizim laboratuar ve diğer araştırmacılar davranışların üç kategoride ölçülüyor tarafından domuzlarda motivasyon ölçülen: 1) gıdasız sözlü davranışlar (nnob), nerede domuz ağız, burnu, ya da yüz, yalamak, çiğnemek için kullandığı ifade edilir keşif Devletler, Çiğneme, ve bir substrat kök, ya da bir substrat olmadan chomp14,15; 2) domuz bir nesneye veya16olmak için uzamsal ilişkiler; 3) burun yönü, domuz Monoküler var çünkü göz teması yerine kullanılan17, ama yakın görüşlü vizyon, ve onlar vizyon üzerinde koku anlayışlarını önceliklendirin18. Sağlıklı bir domuz ödüllendirici uyaranlara sahip insanlar Associates, onlar nnob yüksek frekans ifade, insan doğru burun doğrudan ve insan11,16yakın yakınlık kazanmak için aramak. Ancak, hastalık, yaralanma veya üzücü bir deneyimden sonra, keyifli uyaranlara bile arama motivasyonu azalır ve böylece bu ölçülebilir davranışlar19‘ a düşürüldü. Domuz davranış araştırmacılar anhedonia kaydetti, motivasyonun eksikliği keyifli uyaranlara deneyim, tanınabilir ve domuz içinde ölçülebilir onların ev ortamları içinde20. Böylece, tekrarlanan şapkalar (tedavi öncesi ve sonrası), subconcussive Mtbı ile işlenmiş laboratuvar domuzları Sham tarafından tedavi edilen (sadece anestezi) konularda ayırt etmek için hassas bir önlem olarak hizmet verebilir. Anhedonia, TBı hastalarının21 yaşındayaşayabileceğiniz bir duygusal durumdur. Burada kullanılan şapka, davranışsal bulguların bir hayvan modelinden klinik çalışmaya çevrilmesini kolaylaştırmaya yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Şapkalar her gün bir deney boyunca uygulanabilir, hangi aynı zamanda hayvan refahı ve Hayvancılık22optimize etmek için laboratuvar domuzların Bakımı standartlaştırmak yardımcı olabilir.

Burada, şapka kullanarak, Mini domuz Mtbı kaynaklanan davranışsal farklar probed vardır. Davranış değişkenliğinin en aza indirilmesi, ŞAPKANıN noninvaziv önlemleri ile elde edildi ve domuzların ev kalemlerine, rutin yönetime ve günlük muamele yapmasına izin veriyor. Geleneksel olarak, bir test Arenası davranışları ölçmek için kullanılır (örneğin, açık alan testi). Kalem içi test, sınırlı alana sahip laboratuvarlarda yararlı olabilir. Bir test arenasında domuz taşıma ve işleme bir stres tepkisi neden olabilir (sıkıntı veya eustress) ve potansiyel test tepkiler varyasyon ekleyebilirsiniz. Kalem içi test bu işleme bileşenini kaldırır ve bu nedenle, büyük olasılıkla işleme-stres17varyasyonunu azaltır. Yukarıda belirtilen nedenlerle, bu Mtbı modeli için günlük, kalem içi şapka geliştirdik.

Hayvanın duygusal durumunu uygun şekilde tanımlayan standartlaştırılmış ve nicelik önlemler yeni bir davranış testi geliştirmede önemli yönlerdir. Ayrıca, testler birden fazla laboratuar boyunca tekrarlanabilmelidir. Burada, bu protokolü geliştirmek için, şapka üç laboratuvarın farklı konut sistemlerinde test edildi. Örnek videolardan belirli davranışları zaman damgası için üç subethogram oluşturuldu. Sonra, üç ethogram birleştirmek ve birden fazla laboratuar arasında HATs kullanımı için izin ağırlıklı bir formül oluşturuldu. Bu test geliştirilen ve özel mini-domuz subconcussive Mtbı ile tedavi için kullanılan rağmen, Yöntemler ve protokol burada geliştirilen bir subklinik yaralı/hasta veya sıkıntılı domuz ve bir arasındaki farkı ayırt etmek için uygulamalar olacak sağlıklı domuz.

Davranış sonuçları tek vs grup konut, serbest alan parası, kullanılan zemin türü, kullanılan çit türü, beslenme ve su yeri, defekasyon alanı ve çevresel zenginleştirme konumu etkilenebilir. Bu nedenle, üç Konut türü incelenmiştir (Şekil 1): konut tipi A Kansas State Üniversitesi ‘Nde (Manhattan, KS) oldu; konut tipi B ve C Virginia Tech Üniversitesi (Arlington, VA) idi. Her yerde bireysel kurumsal hayvan bakımı ve kullanım Komitesi (ıAYUC), tesis ve prosedürlerin kullanımını onayladı.

A (Şekil 1a), Minnesota-Cross mini-domuz (Boars = 7, yaldızlı = 1; Ulusal domuz araştırma Kaynak Merkezi, Columbia, MO; Yaş = 25,6 ± 3,66 [ortalama ± standart sapma (SD)] hafta) hayvan dostu döşeme (ıatuc #3881) ile tek kalemlerde kapalı yer aldı. Bu protokol için kullanılan domuzlar iyi sağlık tedavi uygulanmadı vardı. B tipi konut protokolünün geliştirilmesi için Yucatan mini domuzları (Yaş = 25,3 ± 2,80 hafta [Ortalama ± SD], Virginia Tech tesislerinde (ıATUC #15-060) tek yer (Şekil 1B) idi. Hayvan tedavileri başka bir yerde29 tarif edilir ve patlama dalgası aşırı basınç veya Sham kontrolleri kullanarak subconcussive mtbı indüksiyon dahil (anestezi sadece). C tipi konut protokolünün geliştirilmesi için, beş kadın Göttingen mini domuzları (Yaş = 23,7 ± 1,18 hafta [Ortalama ± SD]) büyük bir kalemde Virginia Tech ‘de çifti barındırıyorlardı (Şekil 1C; IACUC #15-060). İlk iki konut ortamları tipik laboratuar gövdesi veya tek ev domuzları içerir. Gövde tipi C iki veya daha fazla domuz ev ve Standart laboratuvar konut daha zenginleştirilmiş bir ortam daha fazla kabul edilebilir bir atipik konut ortamıdır. Aşağıdaki yöntemler izleniyorsanız, bu protokol konut türleri arasında kullanılabilir.

Protocol

Her yerde (Kansas Devlet Üniversitesi ve Virginia Tech Üniversitesi) bireysel IACI UC tesis ve prosedürlerin kullanımını onayladı. 1. kameralar ve kalemler kurulumu ve rutin kurulması Hayvanları kalemlerine yerleştirmeden önce, her kalem üzerinde 90 ° açıyla kameralar düzeltin (önerilen kamera sistemi için malzeme tablosuna bakın). 30 kare/s (fps), çalışma süresince ya da sadece test oturumları sırasında hayvanlar sürekli kaydedin. Civata ve zincirler ile kase, su, paspaslar ve oyuncaklar düzeltin. Domuz tesislerinde sürekli olarak beyaz veya pembe gürültü (e. g., şelalelerin sesi) oynayan ses makineleri yerleştirin.Not: Dış ani sesler (örneğin, kapılar açılma ve kapatılması) oturumları sırasında bir korkutmak refleks neden olabilir23,24. Tesis genelinde kalemle tedavisi rasgele veya tabakalaşmak. Kurulan bir Hayvancılık rutin ayarlayın. Bu, insanların kalemleri temizlemek, yem ve onları ele ve test gerçekleştirmek için ne zaman beklemek bilmek domuzlar yardımcı olacaktır. Domuzların insanları ödül ile ilişkilendirmesine izin vermek için tanıdık bir tedavi kullanın. Domuzların bir ödül ile tıklama sesini ilişkilendirmesine izin vermek için ödül sırasında bir tıklama kullanın. Ödülle domuzları tanımak için vocalizations ve görsel sinyaller kullanmayın (bkz. malzeme tablosu). Sabah yemekten önce veya reklam Isteğe bağlı beslenen domuzlar için yeni bir yem koyarak önce oturumları yürütmek. 2. domuzlar tanımlaması Tek konakta olsalar bile, video akışında konuları tanımlayabilir. Tedavi ile ilgili olmayan bir işaretleme sistemi ile zaman damgası sırasında gözlemcilerin tedaviler için kör kalmasını ve tarafsız kalmasına dikkat edin. Belirli bir renk, yuvarlak şekil ve desen kanal bandı bir şerit yapışmış olan bir tıbbi sınıf bandı ( malzeme tablosunabakın) kullanın. Bir yuvarlak yama domuz ve bir aşağı her tarafı (bkz Şekil 1, yeşil ve mavi işaretçileri) üst işaretlemek için kullanın. Smear etiketi çimento (az 0,35 g) bant köşelerinde yapışması uzun ömürlü artırmak yardımcı olmak için.Not: Çok fazla etiket çimento çok hızlı bir şekilde Kuru olmaz, bant zamanından önce düşmek neden olur. Resmi testlerin verimli bir şekilde gerçekleştirilmesine ve domuzlara stres eklenmeksizin, iklim süresi boyunca işaretleme stratejisini sorun giderme ve özelleştirme. İşaretler ve konu kimliğini izlemek için veri toplama sayfalarını kullanın (örnek veri sayfası için ek dosya 1 ‘ e bakın).Not: Herhangi bir saç dışarı çekilir Eğer ağrı neden olacak çünkü teyp kaldırmak için, teyp rip yok. Ya kendi üzerinde Slough olabilir, bir su bazlı yağlayıcı onu çıkarmak yardımcı olabilir, ya da Clippers ile tıraş edilebilir. Teyp istenmeyen zamanlarda çıkarsa, ekstra işaretleme bandı hazırlamak ve domuz yerine domuz kısıtlayan daha bir yemek yerken yeniden uygulayın. 3. şapka oturumları Test-insanlar aynı şapka, tulumlar, botlar, kokular, vb her zaman oturum yürütülmektedir giymek var. Her gün, en az 3x, tedavi öncesi ve sonra, sonra günlük oturumları davranış. Domuz oturumu başlatmadan önce kaleminde herhangi bir alanda olabilir. Oturumu başlatmak için, test-insan kase veya kalem önünde tedavi damla ve tıkırtı 3x tıklayın isteyin. Test-insan ellerini domuz görme dışarı yerleştirmek ve test sırasında sabit stand gerekir. Başka bir araştırmacı veri sayfasında oturumun başlangıcına işaret ve bir Zamanlayıcı başlatın. 120 sonra, araştırmacı sessizce test-insan bir sonraki konuya taşımak ve testi yeniden bildirir. 4. yazılım için HAT Ethogram kurulması Ethogram oluşturun (bkz: rakamlar 1 ve 2 ve tamamlayıcı video 1) özel yazılım kullanarak bir proje altında.Not: Uzamsal davranışlar , hayvanın insana göre konumlaridir. Ethogram olarak, uzamsal ilişkiler hayvanın kalemine uyarlanmış olmalıdır ve yeni bir kalem seti kullanıldığında her seferinde yayınlanmalıdır (Şekil 1). Bu kategoride, davranışlar birbirini dışlayan olarak kabul edilir. Boşluk, farklı yaklaşım düzeyleriyle dört alana ayrılır (Şekil 1). Alanlar konut türleri arasında standarttır. En yakın, ya da tırmanış (CL) domuzlar insan erişim kazanmak için çit tırmanabilir anlamına gelir; Bu nedenle, tırmanma domuz en aktif insan temas arayışı olduğunu belirten bir uzamsal davranış olarak kabul edilir. Yakın (Co) insan 61 cm içinde alanı gösterir. Orta (M) insan 61-122 cm içinde alandır. Far (F) insan 123 cm veya daha fazla alandır. Yapısal davranışlar , vücudun tüm gövdesinin veya parçalarının oryantasyonuna odaklanır (Şekil 2). İki yapısal kategori oluşturun: 1) domuz burun pozisyonu ve 2) domuz aktif durumu. Şekil 2a ‘ nın yönünü belirlemek için kullanın (Yön 1 domuz insan doğru burun yönlendirir anlamına gelir; Yön 2 domuz insan uzak burun yönlendirir demektir). Aktivite davranışlarını (Şekil 2B) birbirini dışlayan üç yaklaşım içine bölün: nnob, stand veya nnob olmadan yürümek, ve nnob olmadan dinlenme (video ethogram kodlama renk bakın).Not: Nnob ne zaman bir domuz ağız, burun, veya yüz yalamak, sniff, çiğnemek, ısırma, RUB, ya da tanıdık ya da yeni fırsatlar aramak için bir gıdasız nesne kök kullanarak açıklamak için kullanılır. Bu nedenle, bu aktif durumda olduğunda, insan ve bir yaklaşım-devlet ilgilendi. 90 ° açılarda havai kameralar kullanılırsa, domuz burun pozisyonu ve baş hareketi NNOB göstergeleridir. Bazen, domuzlar chomp ya da sahte-çiğnemek olacaktır; burun görülebilir ama kafa yukarı ve aşağı hareket eder. Stand veya NNOB olmadan yürümek domuz dik pozisyonda olduğunda açıklamak için kullanılır, kafa hala, ve burun bir substrat veya chomping dokunmadan değil, bir yaklaşım durumu daha az olduğu anlamına gelir. NNOB olmadan dinlenme domuz yalan ya da oturan, bu davranışlar bu kategoride en az yaklaşım durumu olan dinlenirken tarif kullanılır. 5. verimlilik ve güvenilirlik için videoların zaman damgası Veri toplayıcısı tarafından kaydedilen başlangıç saatlerini temel alarak, tam 3 dakika oturumlara görüntüleri düzenleyin. Zaman damgası yöntemi oturum başına 9 dakika sürer. Sadece videoları zaman damgası için iki eğitimli gözlemci kullanın.Not:: iki gözlemci kullanılırsa, gözlemci içi varyasyon nicelik, değerlendirilir, ayarlandı ve gözlemciler aynı örnek videoyu zaman damgalı sonra bir Pearson korelasyon katsayısı olarak bildirilen (Yöntemler Için bkz Martin ve Bateson25). Oynatma hızını 1x normal hızda (örn., 30 fps) ayarlayın. Çerçeveye göre duraklatma, geri sarma veya zaman damgası yapma. Birbirini dışlayan davranışların her kategorisini ayrı olarak zaman damgası. Uzamsal davranışlarzaman damgası. Videoyu yeniden başlatın. Yapısal davranışlarzaman damgası. Videoyu yeniden başlatın. Yapısal/burun konumu davranışlarıiçin zaman damgası. Her davranış sonucunun süresini kullanın (bkz. Tamamlayıcı videolar 2 ve 3) verileri özetlemek için. Süre ölçümlerinin kategori başına bir zaman yüzdesini dönüştürmeleri gerekir. 6. yaklaşım endeksi Formülü uygulayın (Şekil 3) böylece her yapısal ve uzamsal davranış bir AI oluşturmak için birleştirilir (Şekil 3, Şekil 4). AI, davranışları ve kategorileri ayrı olarak rakamlar (Şekil 5) veya sekmeli biçimde bildirdiği için ek olarak kullanılır.Not: Bkz. yazılım detayları için malzeme tablosu . Her kategori içinde, davranış süreleri ilk olarak yüzdeler (davranışların süresi, test oturumunun toplam süresine bölünmüştür) olarak dönüştürülür. Her davranış yaklaşım düzeyine göre ağırlıklı (Şekil 3). Kaçınma davranışları (uzak alandaki zamanın yüzdesi, dinlenirken, burun kapalıyken) 0 ile çarpılır. Orta-yaklaşım davranışları (orta alanda zamanın yüzdesi, insana doğru döndü ve hala baş ile ayakta) 1 ile çarpılır. En büyük yaklaşım davranışları (Kapanış ve en yakın alan ve NNOB gösteren zaman yüzdesi) 2 ile çarpılır. Daha sonra her kategori daha fazla 3, 2 ve 1 uzamsal, burun oryantasyonu ve etkinlik için sırasıyla ağırlıklı olur. Yüzde ölçeği oluşturmak için bir sabit (0,10) uygulanır. Örneğin, domuz insan yüzleri, yakın/en yakın alanda, ve tüm test oturumu sırasında NNOB gerçekleştirir, AI% 100 ( Şekil 3′ te kırmızı domuz) olduğunu unutmayın. Buna karşılık, domuz uzak alanda ise, insan karşı karşıya değildir ve tüm test oturumu sırasında dinlenme pozisyonunda kalır, AI% 0 ( Şekil 3’ te siyah domuz). Yakın bölgede domuzlar aynı AI olabilir bir domuz performans NNOB orta alanda Eğer onlar uzağa insan ve ayakta kendi kafası ile hala (turuncu domuz Şekil 3).

Representative Results

Üç farklı gövde tipi (A, B ve C; bkz. Şekil 1) şapka için üç değişik laboratuvarda kullanıldı. Şapka ‘da Şekil 2′ de sunulan tüm laboratuvarlar ve deneyler boyunca yapısal davranış kategorileri ve baş ve vücut oryantasyonu kullanılmıştır. Tablo 1 , şapka sırasında önceden işlenmiş sağlıklı domuzlardan elde edilen veriler kullanılarak gerçekleştirilen üç konut türünden ve açıklayıcı istatistiklerden toplanan verileri temsil eder. Daha sonra, şapka sırasında elde edilen verilerden bir AI hesaplamak için bir formül geliştirilmiştir (bkz. Şekil 3). Sonuçlar, toplanan verilerdeki AI azaltılmış varyasyonun (Tablo 1) kullanımını gösterir. Bu önemli bir bulgu, çünkü daha az değişken veri daha küçük farklılıklar algılamak için daha az deneysel hayvanların kullanımına izin verecektir. Tablo 1için tanımlayıcı ISTATISTIKLERI proc univarıstate yordamı (bkz: belirli yazılım bilgileri Için malzeme tablosu ) kullanılarak elde edildi. Her laboratuarın Konut türü davranışının sonucunu karşılaştırmak için, tekrarlanan önlemler modeline sahip karma yordamı kullanıldı. Domuz rasgele bir değişken olarak tedavi edildi. İlk sıralı autoregressive türü Kovaryans yapısı olarak seçildi. En az kare araçları Tukey-Kramer ayar yöntemi kullanılarak ayrıldı. Önemi P ≤ 0,05 olarak tanımlanmıştır. Sonra, aynı kişi veya farklı bir insan deney şapka her test oturumu için kullanılmalıdır Eğer belirlendi. Tanıdık yanıtlar için tanıdık olmayan davranış yanıtlarını karşılaştırmak için karma yordamı ile yinelenen önlemler modeli kullanıldı. Domuz rasgele bir değişken olarak tedavi edildi. İlk sıralı autoregressive türü Kovaryans yapısı olarak seçildi. En az kare araçları Tukey-Kramer ayar yöntemi kullanılarak ayrıldı. Önemi P ≤ 0,05 olarak tanımlanmıştır. Bilinen bir insan, test sırasında tanıdık olmayan bir insan kullanıldığında ( Tablo 2’ deki verilere bakın) KARŞıLAŞTıRıLDıĞıNDA, AI ‘de hiçbir fark olmadığını bulduk. Domuzlar insanlarla herhangi bir olumsuz etkileşimleri asla, genellikle Genelleştirilmiş ve gıda26ile olumlu tüm insanlar ilişkilidir. Şapka protokolünün aklimasyon dönemi, A (336 test oturumları) konut tipi domuzların yaklaşım endeksleri belirlendi. HAT 8 gün gelmeden sonra başladı ve tanıdık insan tarafından iki kez gerçekleştirilen (kim domuz taşıma önceki hafta geçirdi) ve yabancı bir insan tarafından (kim domuzlar ile önceki temas vardı). Zaman HAT sonuçları üzerinde etkisini belirlemek için, tekrarlayan önlemler modeli ile karma prosedür kullanıldı. Domuz rasgele bir değişken olarak tedavi edildi. İlk sıralı autoregressive türü Kovaryans yapısı olarak seçildi. En az kare araçları Tukey-Kramer ayar yöntemi kullanılarak ayrıldı. Önemi P ≤ 0,05 olarak tanımlanmıştır. Yukarıda belirtildiği gibi, veriler tanıdık veya tanıdık olmayan insan maruz kalma (Tablo 2) gelen yanıtlar arasında bir fark algılamadı. Ancak, iklimlendirme dönemi 9, 11 ve 13 ‘ ün diğer günlere göre önemli ölçüde daha düşük olan AIS ‘i gösteren gün bazında belirlendi. Taban çizgisi, acclimation ‘dan sonra en az üç ölçüm içermelidir, ancak modellerde bir covariate olarak AI ortalamasını hesaplamak için altı seans öneriyoruz. HAT yöntemlerinin, Mtbı tarafından işlenmiş domuzları Sham tarafından işlenmiş domuzlardan ayırt edebileceğini belirlemek için, 12 domuzdan 1 gün önce (-1) ve 3 gün sonra ya anestezi29 sadece (Sham) ya da anestezi ve Blast-Wave pozlama ile bir Shockwave kullanarak tedavi EDILDIKTEN sonra hat verileri Tüp29 için bir peak psi 47,4 ± 13,6 SD uzunluğu için 4,7 ± 0,9 MS SD (patlama). Veriler, istatistiksel yazılım programında karma model yordamını kullanarak kısıtlı olasılık ANOVA tarafından analiz edildi. Bu analiz, tedavi, zaman ve etkileşimleri arasındaki farklılıkları belirledi. Modelin maksimum SEM ‘i bildirilmiştir ve P < 0,05 önemli olarak kabul edildi. AI tüm davranışları kapsar (Şekil 3). Tedavi sonra 1 ve 2 gün, AI ölçmek Sham domuzlar (P < 0,05 tarafından mtbı domuz ayırt; Şekil 4). Davranışlar, birbirini dışlayan kategoriler içinde analiz edilebilir ve sunulabilir (Şekil 5). Yakın uzamsal davranış ölçüsü Sham domuzlardan ayırt edici patlama domuzlar gün 1 ve 2 tedavi sonrası (P < 0,05; Şekil 5A). Aynı şekilde, burun yönü, dinlenme süresi ve NNOB ölçümleri, tedavi sonrası gün 1 ve 2 ‘ de patlama domuzundan gelen sahte domuzları ayırt ederler (Şekil 5B ve 5c). Şekil 1: üç farklı laboratuvar konut türünün davranışlarının uzamsal kategorisi. Ethogram, insan (ayak izleri) ile ilgili olarak ve domuz büyüklüğü ile ilgili olarak boş alan miktarına göre ayarlanmıştır. Davranışların bu kategori için yaklaşım en büyük düzeyde domuz insan (CL; en yakın veya tırmanış) en yakındaki panelinde tırmanmaya çalıştığında. Eğitimli bir gözlemci zaman damgası “yakın” (Co; insan 0-61 cm), “Orta” (M; 61-122 cm insan), ve “uzak” (F; 123 + cm insan) ne zaman domuz kulakları veya daha fazla bu uzamsal alanlarda bulunmaktadır. Her laboratuar kalemi iki kez günlük beslenme, su (W) ve bir oyuncak için bir veya iki kase ile kurulmuştur. (A) her 50 kg domuzu, rendelenmiş döşeme ile 190 cm x 114 cm ‘lik kalemlerde tek başına yer aldı. (B) her 50 kg domuzu, rendelenmiş döşeme ve kalemin arkasında bir drenaj ile siyah bir mat üzerinde yer aldı. (C) yaklaşık 10 kg ‘lik domuzlar, 274 x 366 cm ‘lık kalemlerde, beton döşeme, paspas, drenaj ve sabit kase ve oyuncaklarla çifti barındırıyorlardı. Renk şeritler (örneğin, yeşil ve mavi) işaretleme stratejisini temsil eder. Diyagramdaki tüm domuzlar, videolardaki domuzları işaretlemek ve tanımlamak için örnek olarak yeşil veya mavi yamalarla işaretlenir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız. Şekil 2: üç laboratuvardan ve deneylerde kullanılan yapısal davranış kategorileri. (A) Head oryantasyon kategorisi için, domuz ya doğru ya da uzakta insan veya hareketli nesne karşı karşıya oldu. (B) vücut oryantasyon kategorisi için, domuz kafası ya aşağı, gıdasız sözlü davranışlar (nnob) gerçekleştirme; dik pozisyonda, ayakta veya yürüyüş, ama kafa hareket veya aşağı değil; oturma veya uzanarak içeren bir dinlenme-devlet,. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız. Şekil 3: yaklaşım endeksi formülü ve diyagramı. Yaklaşım endeksi, 0 ile 100 arasında bir ölçekte davranışlar tüm kombinasyonları yerleştirmek için geliştirilmiştir, 0 ile en az yaklaşım durumunda domuz olmak (uzak bölümde, burun döndü, kafası hala ile yatıyor) ve 100 yakın bölümünde , burun insan doğru işaret, NNOB performans. Bir yazılım programı (bkz: malzeme tablosu daha fazla bilgi için), böylece doğrusal olarak hizalanır davranışları ölçmek için kullanıldı. Her domuz yapısı, her kategoriden doğrusal olarak hizalar bir veri noktası temsil eder. Her kategorinin içinde, davranış süreleri ilk olarak yüzdeler (davranışların süresi, toplam test oturumu süresine bölünmüştür) olarak dönüştürülür. Daha sonra her davranış yaklaşım düzeyine göre ağırlıklı. Kaçınma davranışları (uzak alandaki zamanın yüzdesi, burun kapatılmasıyla birlikte) 0 ile çarpılır. Orta yaklaşım davranışları (orta bölgede zamanın yüzdesi, insana doğru döndü ve baş ile ayakta durmak) 1 ile çarpılır. En büyük yaklaşım davranışı (Kapanış ve en yakın alanlarda zaman yüzdesi, NNOB gerçekleştirme) 2 ile çarpılır. Daha sonra her kategori daha fazla 3, 2 ve 1 uzamsal, burun oryantasyonu ve etkinlik için sırasıyla ağırlıklı olur. Bir sabit (0,10) tam Aralık arasında verileri ölçeklendirmek için uygulanan 0 için 100 yüzde. Bir ısı-harita benzeri renk şeması en az yaklaşım durumu (siyah) domuz vs. çoğu yaklaşım durumu domuz temsil etmek için kullanılır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız. Şekil 4: patlama dalgasına maruz kalmayla tedavi edilen domuzların yaklaşım indeksi. Bu rakam, domuz yaklaşım indeksi gösterir 1 gün önce (-1) ve 3 gün onlar sadece anestezi ile tedavi edildikten sonra (Sham, n = 6) veya anestezi ve blast-dalga pozlama bir peak psi 47,4 ± 13,6 SD uzunluğu için 4,7 ± 0,9 MS SD. Hata çubukları SEM temsil eder. Tedavi için P-değerleri = 0,032, zaman için = 0,033, ve tedavi için x zaman = 0,012. Veriler, istatistiksel yazılım programında karma model yordamını kullanarak kısıtlı olasılık ANOVA tarafından analiz edildi. Bu analiz, tedavi, zaman ve etkileşimleri arasındaki farklılıkları belirledi. Modelden en fazla SEM bildirilir ve *P < 0,05 önemli olarak kabul edilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız. Şekil 5: davranışları görüntüleyen yığılmış çubuk yöntemi. Bu paneller, (a) uzamsal davranış, (B) burun yönü ve (C) domuzların aktivitesi 1 gün önce (-1) ve 3 gün sonra ya anestezi ile tedavi edildikten sonra (Sham, n) için davranışları görüntüleyen bir Stack-Bar yöntemi gösterir = 6) veya anestezi artı 4,7 ± 0,9 MS SD uzunluk için 47,4 ± 13,6 SD en yüksek psi patlama dalgası pozlama. bu deney Için B tipi kullanılmış. Birbirini dışlayan tüm davranışlar her yığılmış çubuk grafikte temsil edilebilir. (A) uzamsal davranışlar için x süresi P-değerleri uzak = 0,060, Orta = 0,110, * Close = 0,014, en yakın = 0,557; (B) burun yönü için x zaman P-değerleri tedavi < 0,001 *; (C) aktivite için x zaman P-değerlerinin tedavisi > 0,10; tedavi P-değerleri Rest = * 0,046, stand = 0,584 ve * NNOB = 0,042. Havuza alınan Semler (A) 7,5%, (B) 9,6% ve (C)% 9,7 idi. Her davranışsal sonuç, istatistiksel bir yazılım programında karma model prosedürünü kullanarak kısıtlı olasılık ANOVA tarafından incelenmiştir (belirli bir program için malzeme tablosuna bakın) ve daha sonra bir grafikte birleştirilmiştir. Analizler, tedavi, zaman ve etkileşimleri arasındaki farklılıkları belirledi. Modelden en fazla SEM rapor edilir ve *P < 0,05 önemli olarak kabul edildi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız. Konut türleri arasında ANOVA istatistikleri Tüm sağlıklı domuz verileri için açıklayıcı istatistikler No. Deneysel birimler Konut tipi P No. Quantiles,% kontrol1 ‘ den Δ% algılamak için A B C Sem Değer Obs. Μ Sd CV Sem Dk 25 50 75 Max 25 50 75 100 200 Yaklaşım Indeksi,% 75,4 69,2 76,6 5,5 0,318 288 74 17 23 1 0 70 80 84 99 18 4 3 3 3 Kalem konumu süresi,% Çok 8,5a 5,3a 23,0b 4,8 0,008 288 10 20 200,1 1,2 0 0 0 10 100 — 336 149 84 21 Orta 18,9 46 13,75 16,2 0,066 288 23 29 125 1,7 0 2 10 32 100 526 131 58 33 8 Yakın 72,4a 43,9b 62,4a 12,8 0,032 288 23 29 123,9 1,7 0 47 78 93 100 509 127 57 32 8 En yakın (tırmanış) 0 8,9 0 3,1 0,001 288 67 32 47,8 1,9 0 46 80 95 100 74 19 8 5 3 Yakın + en yakın 72,5 53 62,3 14,9 0,311 288 68 32 46,6 1,9 0 46 78 93 100 74 19 8 5 3 Etkinlik süresi,% Yalan/baş hala otur 5,6a 0,0b 17,0c 1,8 0,001 288 1,3 5 393,7 0,3 0 1 3 7 59 — — 579 326 82 Kafa ile stand/Walk hala 48,3a 63,6a, b 83,5b 10 0,006 288 52 43 82,1 2,5 1 7 47 100 100 226 57 25 14 4 (NNOB) 81,5 57,7 71,1 13,3 0,109 288 77 28 36,4 1,7 0 66 91 98 100 44 11 5 3 3 Kafa yönü, süresi,% Uzaklıkta 24,7a 17,4a 50,7b 4,5 0,001 288 26 21 79,3 1,2 0 10 22 39 92 212 53 24 13 3 Doğru 75,3 a 82,6 a 49,3 b 4,5 0,001 288 74 21 27,8 1,2 8 62 79 90 100 26 6 3 3 3 Tablo 1: Bu veri kümesini oluşturmak için tüm Konut tipleri Için temel şapka ölçümleri incelendi. Davranış sonuçları, istatistiksel analiz yazılımının karışık prosedürü kullanılarak kısıtlı olasılık ANOVA tarafından incelenmiştir. Bu analizler, her bir laboratuvar konut türünün davranış süresi ile yaklaşım endeksi arasındaki farklılıkları belirledi. Modelin maksimum SEM ‘i bildirilmiştir ve P < 0,05 önemli olarak kabul edildi. Buna ek olarak, istatistiksel analiz yazılımının UNIVARıSTATE prosedürü açıklayıcı istatistikler için kullanılmıştır. Güven değeri (CV)% daha sonra deneysel bir birim hesap makinesi girdi27 ve iki tedavi arasındaki beklenen farklar için koşullar incelendi. Tedavi P-değerler Tanıdık Yabancı Sem Trt Zaman TRT * zaman Yaklaşım Indeksi,% 84,8 84,4 3,06 0,766 0,002 0,661 Kalem konumu süresi,% Çok 10,7 10,1 3,49 0,844 0,008 0,522 Orta 18,7 17,6 3,38 0,717 0,014 0,918 Yakın 70,4 72,3 5,25 0,617 < 0.001 0,895 Etkinlik süresi,% Yalan ya da oturmak, hayır NNOB 5,8 5,8 0,8 0,995 < 0.001 0,901 Durmak ya da yürümek, hayır NNOB 5,5 5,5 1,4 0,995 < 0.001 0,524 (NNOB) 82,1 83,3 4,12 0,722 0,0029 0,617 Kafa yönü, süresi,% Uzaklıkta 23,9 23 2,81 0,725 < 0.001 0,329 Doğru 76,1 77 2,8 0,725 < 0.001 0,329 Tablo 2: bir deney, A tipi konutlardan yedi domuz üzerinde gerçekleştirildi. Her gün iki seans gerçekleştirildi. Her oturum için, bir tanıdık (kadın) veya yedi (üç erkek ve dört kadın) tanıdık olmayan insanlar HATs kullanılmıştır. Aynı tanıdık kişi önce gitti, ve yedi tanıdık olmayan insanlar kullanıldı. İstatistiksel analiz yazılımı için bir ANOVA modeli tedavi (tanıdık veya tanıdık olmayan), zaman (gün) ve etkileşimleri için incelenmiştir. Ek video 1: altyazı Ile Observer yazılım kurma. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın. Ek video 2: Altyazılar Ile veri ihracat. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın. Ek video 3: altyazı Ile veri analizi. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın. Ek dosya 1: örnek veri toplama sayfası. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın.

Discussion

Son teknoloji görüntüleme ile algılanabilen anatomik ve yapısal değişikliklere neden olmayan beynin hafif yaralanmaları,28‘ i tespit etmek ve tedavi etmek zor olabilir. Ancak, Mtbı olan hastalar özellikle beyne önemli hasara neden olabilir ek hakaret savunmasız, ve bu nedenle, bu nüfusun tanımlanmasına önemlidir. Mtbi mini-Pig modelinde geliştirilen davranışsal testler, özellikle insan mtbi hastalarıyla ilgilidir, çünkü domuzlar insanlar gibi benzer bir fizyolojisine sahiptir ve Anhedoni8,9,10 gibi benzer afektif durumları ifade eder. ,20. Burada, biz bir noninvaziv geliştirdik,-kalem davranış testi (şapka), ve o Sham domuzlar Mtbı domuz ayırt etmek için yeterince hassas olduğunu göstermiştir. Buna ek olarak, gövde ve domuz türleri arasında her yerde olan şapka sırasında gözlenen davranışlar için ağırlıklı bir endeks (AI) geliştirilmiştir.

Değişiklikler ve sorun giderme:

HAT metodolojileri, test6‘ nın güvenilirliği, tekrarlanabilirliği ve geçerliliğini iyileştirmek için etoloji yönergelerine25 ve birkaç deneme-hata stratejisine dayalı olarak kurulmuştur. Güvenilirlik önlemleri, testin güçlü ve sınırlarının belirlenmesine yardımcı oldu. Güvenilirlik, ölçümün tekrarlanabilen ve tutarlı ve rasgele hatalar28,29‘ dan serbest olduğu ölçüde tanımlar. Daha önce ŞAPKANıN intra-ve interobserver güvenilirliği hakkında rapor verdik ve ek yapısal etilen, reliabilities benzer şekilde yüksek (Pearson R2 > 0,90) süresi6. Frekans ve gecikme önlemleri, eğitimli gözlemciler gerektirir, ancak süre önlemleri daha az gözlemci bağımlıdır ve bu nedenle, laboratuvarlar30‘ da daha güvenilirdir.

Laboratuar içinde güvenilirlik ve laboratuvarlar arasında tekrarlanabilirlik yöntemlere bağlıdır. Laboratuvarımızda, video sistemi sürekli olarak kaydedilmiş, dosyalar başlangıçta 5 dakikalık dosyalar olarak saklanır ve bazı HAT oturumları iki dosya üzerinden oluştu. Videoları klip ve birleştirmek için veri sayfasındaki tam zaman kullanıldığında daha az hata yapıldı. Etogram gelişmeden önce, gözlemci duraklatmak için izin verildi, durdurmak, ve tüm etogram tüm davranışları zaman damgası için video görüntüleri geri sarma. Bu yöntem sadece zaman damgası her örnek, 3 dakika 20 dakika arasında değişen, ancak arasındaki-ve-gözlemci güvenilirlik de çoğu davranışlar için kötü oldu varyasyon neden oldu. Bu nedenle, biz oynatma hızını ayarlamak ve bir defada her kategoride gözlemciler zaman damgası vardı. Bu nedenle, güvenilirlik sadece bir kategoride düşük olduğunda, gözlemci bağımsız olarak tüm ethogram yerine sadece kategori retimest, onlar birlikte tanımları ve görüntüleri danıştıktan sonra. Her örnek zaman damgası için ne kadar zaman gerekli tutarlı bir tahmin için izin verilen ayarlama oynatma ve kategori yöntemleri. Bir aydan daha uzun süre yayılan projeler için, kodlanmış videoların ve gözlemci içindeki güvenilirliğin rutin olarak incelenmesi ölçmek önemlidir.

Güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği azaltan başka bir faktör de video ayaridir. Başlangıçta, kalemden kalemle taşınan bir el kamerası ve bir tripod kullanılmıştır. Bu yöntem kullanıldığında, domuz şapka önce tripod ve kamera tanıtılacak gerekli; Aksi takdirde, domuz tripod ve hareket test-insan daha fazla tepki ortaya çıktı. Buna ek olarak, havai kamera açıları zaman damgası sırasında gözlemci görünümü sınırlı ve boşluk derinliği algı uzamsal davranış önlemleri içinde ve arasında-gözlemci varyasyonu arttı; Bu nedenle, sabit kameralar ile protokol geliştirdik. Bu yöntem kullanıldığında, kameranın her testten önce doğru yerleştirildiğinden emin olmak için ekstra bakım gereklidir ve her bir domuz oturumu arasında daha fazla zaman ayarlamak için gereklidir. Ancak, biz sürekli video havai sistemi ilk HAT önce en az 24 saat gece yarısı ilk kayıt başlatmak için gerekli öğrendik. Birçok video sistemi için zaman damgası ekranı doğru değildir ve çerçeveye senkronize edilir; Bu nedenle, artık ekran zamanında güvenmeyin. Gece yarısı tam çerçeve yakalama ve video düzenleme için izin başlar ve zaman damgası ekran kullanılmaz.

Buna ek olarak, domuzların aklimasyon ve rutin bir ayarlama bu test sorun giderme önemli oldu. Onların ortamları için iyi acclimated değildi domuzların görüntülerinde, pacing şapka sırasında gözlendi. Bu domuz bir gergin durumda olabilir bir göstergesidir31 yerine bir araştırmacı devlet32. Üç veya daha fazla haftanın acclimation dönemleri bir deneyde bu tempo domuz sayısını azaltabilir. Ancak, tüm örnekleme dönemleri boyunca pacing devam ederse, bu ethogram yürüyüşler ve hala ayakta dahil etmek için ayarlanması gerekebilir.

Geçerlilik, bir ölçümün25sorulmakta olan sorunun amaçlanan kapsamını temsil ettiği ölçüde olur. İlk şapka geliştirirken, sadece bir uzamsal etogram kullandık. Uzamsal ethogram davranışının tanımları, insan konularına doğru ve özellikle yakınlığı tarif eder ve gözlemciye, domuzların kendisi ve bir insan arasında ne kadar yer olduğunu doğrudan söyler. Ancak, bu yöntemlerin yeni bir laboratuar kurulunda uygulanması gerektiğinde, uzamsal etilen etogramların laboratuvarda spesifik olduğunu tanıyoruz. Kalem boyutları ve diğer nesnelerin yerleşimi uzamsal etogram sonucunu etkiler; Bu nedenle, kalem kümesi daha önce bildirilmişse ölçümlerin ve kalemin özelliklerini içeren bir diyagramın yayınlanması gerekir. Kalem ortamında raporlamanın yanı sıra, yapısal davranışlar etograma eklendi. Uzamsal davranışların aksine, yapısal davranışlar laboratuvarlar arasında daha kolay değerlendirilebilir; Bu davranışlar, özellikle domuzun etkin durum düzeyini tanımladığından geçerliliğe sahiptir. Bir domuz dinlenirken, büyük olasılıkla yaklaşım motive değildir ve ayakta bir domuz olarak hızlı bir yaklaşım pozisyonları değiştirmek mümkün değildir. Benzer şekilde, NNOB gösteren bir domuz bir araştırmacı durumda, ama ayakta hala dururken kafası ile bir domuz daha bir katatonik durumda muhtemeldir. Burun, kulakları ve sonra gözler domuz insan hakkında bilgi toplamak için kullandığı şey olduğu için burun oryantasyonu geçerliliğe yardımcı olur.

Tekniğin sınırlamaları:

Bu teknikle ilgili potansiyel bir endişe, domuzların test-insan yanıtlarında değişkenlik olduğunu. Ayrıca, domuzlar test-insan elleriyle, bu kişi tarafından kasıtsız cueing neden olabilir bakacağız. Bu nedenle, bu sınırlamalar deneysel test ile ifade edildi 1) bir tanıdık insan ve yabancı insanlara domuz ‘ tepkiler, ve 2) bu Standartlama, Pelet düştü sonra, test-insan standları hala ve ellerini dışarı yerler domuz görüşü. Veri, şapka (Tablo 2) sırasında hiçbir tedavi veya tedavi x zaman farklılıkları olduğunu GÖSTERDI, şapka ya tanıdık ya da tanıdık olmayan insanlar tarafından yönetilebildiğini düşündürmektedir. Diğer araştırmacılar domuzlar önceki etkileşimler dayalı insanlar hakkında generalize eğilimindedir önermek11,12,13; Bu nedenle, insanlar ile bir domuz önceki deneyimleri olumlu olması gerekir. Bu zorluk da tetikte bir deneysel tasarım ile düzeltilebilir; Her blok için, ilgi her tedavi için temsil deneysel birimler yeterli sayıda gereklidir.

Bu çalışmada, üç konut türünün tümü için tüm videoları zaman damgası olan sadece iki deneyimli gözlemci olsa da, belirli davranış sonuçları için konut türleri arasında farklılıklar vardı (Tablo 1). Örneğin, B tipi gövde içinde bulunan domuzlar en yakın bölgeye daha sık giriş yapan A ve C tiplerinde daha çok yer aldı. Bu muhtemelen kalem malzemesinin bir farkı nedeniyle; gövde tipi B ‘de, kalemin önü, domuza şapka sırasında kapıya tırmanmasına izin veren yatay çubuklarla zincir bağlantılı bir kapı oldu. Diğer taraftan A ve C Konut tipleri, domuzların tırmanması için dikey çubuklar ve daha az yatay yüzeylere sahipti. Bu değişkenlik, kapatma ve en yakın alanlara süre harcama ekleyerek onları konut türleri arasında karşılaştırarak önce düzeltilebilir (Tablo 1; P > 0,10). Ancak, C tipi gövdede bulunan domuzlar, A ve B (Tablo 1; P < 0,05), hangi muhtemelen kalem arkasında yerine kalem arkasındaki su yerleştirme nedeniyle oldu. Bu laboratuvarlar, su, kase ve oyuncaklar yerleşimi standartlaştırmayı seçin ve böylece domuz başka bir alana nesne hareket etmez sabit olduğundan emin olun düzeltilebilir bir sınırlama olduğunu.

Bu test her türlü laboratuarlar için büyük erişilebilirlik vardır, ancak, daha önce belirtildiği gibi, el ile damgalanmış uzamsal ethogram ve ölçümler laboratuvarları arasında daha fazla değişir. Yine de, vücut ve baş-yapısal etogramlar her yerde bulunmaktadır. Domuz için onaylanmış, otomatikleştirilmiş takip erişimi olan laboratuvarlar, hareket mesafesi ve hareket hızı, davranış önlemlerinin ek sonuçları olabilir çünkü el yerine otomatik olarak izlenen uzamsal etogram sahip olabilir ŞAPKA. Test alanları ve otomatik izleme teknolojileri yerine kalem içi ayarlama ve geleneksel teknolojilerden gelen sınırlamalar, AI formülünü uyarlayarak düzeltilebilir. AI bireysel domuzlar kendi kalem alanı kullanmak ve bir insan ilgi ifade etmek için standartlaştırılmış ölçümler ve terminoloji sağlar. Bu hesaplama, ortak davranış önlemleri türetilmiştir, subconcussive mtbı ve muhtemelen, diğer subklinik yaralanma veya hastalık durumları domuz modelleri duyarlıdır. Buna ek olarak, AI deney sırasında rasgele varyasyonları azaltır ve deneyler ve laboratuvarlar arasında daha fazla denemeye özgü ölçümlere dayanan yöntemlere kıyasla daha kolay karşılaştırılabilir. Yapısal davranışlar bu formülün temelini sağladı, çünkü bu davranışlar tedaviler arasında standart ölçümler olduğundan, uzamsal davranışlar kalem kümesine, kalemdeki domuz sayısına ve izleme sistemine bağımlıdır. Örneğin, iki sağlıklı domuz bir kalemle test edildiğinde, birlikte yaklaşarak benzer uzamsal davranışlar gerçekleştirecekler, ancak ilk izleyen domuz, daha fazla insan ve daha fazla NNOB ‘ye doğru daha onun kalem arkadaşı doğru burun yönlendirmek olabilir gözlenen , çünkü neden domuz Sentinel olarak hizmet vermektedir. Yine de, AI bu varyasyonu eşleştirilen davranışlardan bile azaltmada yardımcı olur.

AI laboratuvarlar arasında test Standartlama için mükemmel bir araç seti olmasına rağmen, araştırmacılar hala yeterli güç (yani, deneysel birimler ve bir laboratuar veya deney içinde test özel davranış sonuçlarını incelemek isteyebilirsiniz tekrarlanan testler) tek bir deney. Bu nedenle, Tablo 1, tüm davranış sonuçları, Varyans, dağıtım ve her belirli davranış için hayvan sayısı için hesaplanan bir test içeren burada eklenmiştir. Örneğin, araştırmacılar, domuzların sürekli olarak şapka sırasında tırmanmasına izin veren kalem ortamları varsa ve onların tedavisinin, tırmanma davranışlarında% 75 ‘ lik bir fark üzerine neden olduğunu biliyorlar, sonra ölçülen varyansın temelinde hayvan numaralarını haklı çıkarabilir. Etogram için yeni davranışlar eklenirse, bilim adamları, onları dizine katmadan önce hangi davranışların yaklaşım ya da geri çekilme göstergesidir haklı gerekir. Örneğin, Eğer kalem duvarları boyunca bir deney hızı içinde hayvanların çoğu (yani, thigmotaxis)32, bu davranış süresi vücut yapısal etogram kategorisine dahil edilebilir. Davranış ayrıntılı yığılmış çubuk grafikte (örn., Şekil 5) veya sekmeli formda temsil edilebilir ve sonra Dizin hesaplaması uygulamadan önce stand-still ile özetlenebilir. Bu nedenle, AI, bu nedenle, laboratuvarlar arasında her yerde olan davranışları temsil edebilir, ancak ek benzersiz davranışlar hala ayrı olarak temsil edilebilir.

Mevcut yöntemlere göre önem:

ŞAPKA için mevcut yöntemler hayvan refahı değerlendirmek için ticari çiftliklerde domuzlar için kurulmuştur. Burada, laboratuar domuzları için bir protokol kuruldu, hangi araştırmacılar hayvan refahı değerlendirmek ve Sham-tedavi domuzlardan mTBI domuz ayırt yardımcı olabilir. Alternatif bir geleneksel test açık alan testi kullanmak olabilir. Bu test daha önce domuz duygusallık ve refah33değerlendirmek için kullanıldı. Açık alan testleri, ilk olarak, alan ve ışık açmak için doğal şefkat ölçerek kemirgenlerin duygusal durumlarını test etmek için tasarlanmıştır. Buna karşılık, sağlıklı domuzlar iştah açıcı olarak aynı uyaranlara görebilirsiniz10, ve bir hastalık sonra, yaralanma, ya da stres tedavisi, muhtemelen korku ifade. Bu test daha fazla laboratuar alanı gerektirir ve domuzların ele alınması ve açık alan arenasına yerleştirilmesini gerektirecektir. Eğer laboratuvarlar yer ve domuzlar işleme için protokoller varsa, bir açık alan testi ek olarak, tekrarlanan şapka oturumları, daha da sahte tedavi hayvanların tedavi hayvanların ayırt yardımcı olabilir.

Protokol Içinde kritik adımlar:

Protokoldeki ilk üç adım, başarılı HAT önlemleri için en kritik adıdır. Domuz başına oturumlar sadece 3 dakika sürer; Ancak, yeterli hazırlık bu test güvenilir hale yardımcı olacaktır. Yukarıda belirtildiği gibi, kamera konumu ve kayıt kurma netlik ve çoğaltma için çok önemlidir. Uygunsuz kamera açıları, ölçümlere hata katacak gözlemci vizyonunu sınırlandırabilir. Başka bir sıklıkla gözden kaçan adım kalemdeki nesneleri sabitleme. Domuz, sabit olmayan nesneleri hareket ettirecek ve bu, insana yaklaşım motivasyonunu etkileyebilir. Ayarlama ve yönetme sistemi önemlidir çünkü domuzlar sürekli olarak testi gerçekleştirebilmek için ortamlarına acclimated gerekir. Onların ev kalemler veya rutin ya da stres yaşıyor değil iyi-acclimated olan domuzlar yerine kalem34arkasında daha diğer alanlarda arınmak olacaktır. Defekasyon alanı, yaklaşım motivasyonlarını etkileyebilir. Kamera görünümünden, gözlemci bireysel domuzları tanımlayabilir; Ancak, bu işaretleme şeması hayvan tedavisi hakkında bilgi sağlamaz önemlidir, bu olacak önyargı gözlemci25.

Domuzları tespit etmek, doğru domuz için doğru davranışsal verileri elde etmek için çok önemlidir, hatta tek ev sahipliği yaptığında bile. Domuzlar genellikle onların tedaviler için taşınır ve bir işaretleme kaldırıldı ve geri kalemine yerleştirilir sonra aynı domuz izliyor gözlemci güçlendiriyor. Domuzlar çiftler halinde muhafaza edilebilir, konut tipi C gibi, ve bu nedenle, bu domuzlar tanımlamak için çok önemli hale gelir. Hayvancılık işaretleme boyalar ve işaretçileri günlük uygulama gerektirir; Bu nedenle, bu protokol bir tıbbi sınıf bant kullanımı ve etiket çimento smear gerektirir. Teyp daha uzun saçlı domuzlar için en iyi sopa. Kısa saçlı ve Kuru cilde sahip domuzlar daha uzun saçlı domuzlardan daha sık teyp kapalı Slough olacaktır.

Gelecekteki uygulamalar:

Özetle, burada açıklanan noninvaziv kalem HAT testi Mtbı sonra domuzlarda hafif ve temporal bağımlı değişiklikleri algılamak için yeterince duyarlıdır. Dahası, farklı kalem türlerinde bulunan domuzların yanı sıra farklı domuz türlerinde bulunan değişiklikleri değerlendirmek için AI denilen ağırlıklı bir endeks geliştirdik. HAT, Mtbı ‘a maruz kalan domuzlarda yapılan değişiklikleri algılamak için kullanılsa da, bu davranış testi stres veya prepatolojik koşullar yaşayan hayvanların ölçülebilir davranışsal değişikliklerini tespit etmek için yararlı olabilir.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar deniz araştırma ofisi (Grant #12166253) fon kabul etmek istiyorum. Ayrıca, yazarlar nazik hayvan bakımı personeli, veterinerler, ve Kansas State University ve Virginia Tech öğrenciler hayvan çalışmaları sırasında destek için teşekkür ederiz. Yazarlar da onun teknik yardım için Nadège Krebs teşekkür etmek istiyorum, ve öğrenciler Shelby Stair, Sarah Greenway, ve Mikayla Goering onların teknik yardım ve ek hayvan bakımı için.

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Iverson, G. L. Outcome from mild traumatic brain injury. Current Opinion in Psychiatry. 18 (3), 301-317 (2005).
  2. Taber, K. H., Warden, D. L., Hurley, R. A. Blast-related traumatic brain injury: what is known?. The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 18 (2), 141-145 (2006).
  3. White, H., Venkatesh, B., Smith, M., Kofke, W. A., Citerio, G. Traumatic brain injury. Oxford Textbook of Neurocritical Care. 210, (2016).
  4. Greve, K. W., et al. Personality and neurocognitive correlates of impulsive aggression in long-term survivors of severe traumatic brain injury. Brain Injury Journal. 15 (3), 255-262 (2001).
  5. Janusz, J. A., Kirkwood, M. W., Yeates, K. O., Taylor, H. G. Social Problem-Solving Skills in Children with Traumatic Brain Injury: Long-Term Outcomes and Prediction of Social Competence. Child Neuropsychology. 8 (3), 179-194 (2002).
  6. Kornum, B. R., Knudsen, G. M. Cognitive testing of pigs (Sus scrofa) in translational biobehavioral research. Neuroscience & Behavioral Reviews. 35 (3), 437-451 (2011).
  7. Bauman, R. A., et al. An Introductory Characterization of a Combat-Casualty-Care Relevant Swine Model of Closed Head Injury Resulting from Exposure to Explosive Blast. Journal of Neurotrauma. 26, 841-860 (2009).
  8. Friess, S., et al. Repeated traumatic brain injury affects composite cognitive function in piglets. Journal of Neurotrauma. 26, 1111-1121 (2009).
  9. Xiong, Y. A., Mahmood, A., Chopp, M. Animal models of traumatic brain injury. Nature Reviews Neuroscience. 14 (2), 128-142 (2013).
  10. Waiblinger, S., et al. Assessing the human-animal relationship in farmed species: A critical review. Applied Animal Behavior and Science. 101, 185-242 (2006).
  11. Powell, C., Hemsworth, L. M., Rice, M., Hemsworth, P. H. Comparison of methods to assess fear of humans in commercial breeding gilts and sows. Applied Animal Behavior and Science. 181, 70-75 (2016).
  12. Hemsworth, P. H., Barnett, J. L., Coleman, G. J., Hansen, C. A study of the relationships between the attitudinal and behavioural profiles of stockpersons and the level of fear of humans and reproductive performance of commercial pigs. Applied Animal Behaviour Science. 23, 301-314 (1989).
  13. Hulbert, L. E., McGlone, J. J. Evaluation of drop versus trickle-feeding systems for crated or group-penned gestating sows. Journal of Animal Science. 84 (4), 1004-1014 (2006).
  14. Mills, D. S., Marchant-Forde, J. N. . The encyclopedia of applied animal behavior and welfare. , (2010).
  15. Backus, B. L., Sutherland, M. A., Brooks, T. A. Relationship between environmental enrichment and the response to novelty in laboratory-housed pigs. Journal of the American Association for Laboratory Animal Science. 56 (6), 735-741 (2017).
  16. Price, E. O. Behavioral development in animals undergoing domestication. Applied Animal Behavior Science. 65 (3), 245-271 (1999).
  17. Plogmann, D., Kruska, D. Volumetric comparison of auditory structures in the brains of European wild boars (Sus scrofa) and domestic pigs (Sus scrofa f. dom.). Brain, Behavior and Evolution. 35 (3), 146-155 (1990).
  18. Horbak, K. Nosing Around: Play in Pigs. Animal Behavior and Cognition. 1 (2), 186-196 (2014).
  19. Daigle, C. Parallels between Postpartum Disorders in Humans and Preweaning Piglet Mortality in Sows. Animals. 8 (2), 22 (2018).
  20. Willner, P., Muscat, R., Papp, M. Chronic mild stress-induced anhedonia: A realistic animal model of depression. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 16 (4), 525-534 (1992).
  21. Pairis, M., Young, A., Millman, S. T., Garvey, J., Johnson, A. K. Can Fear Be Effectively Assessed in Swine? A Study Measuring Fear Levels during a Human Approach Test. Animal Industry Report. , (2009).
  22. Grandin, T. Behavioral principles of livestock handling. American registry of Professional Animal Scientist. , 1-11 (2002).
  23. Weeks, C. A. A review of welfare in cattle, sheep and pig lairages, with emphasis on stocking rates, ventilation and noise. Animal Welfare. (South Mimms, England). 17, 275-284 (2008).
  24. Martin, P., Bateson, P., Martin, P., Bateson, P. How Good are Your Measures. Measuring Behaviour: An Introductory Guide. , 72-85 (2007).
  25. Grandin, T., Shivley, C. How Farm animals react and perceive stressful situations such as handling, restraint, and transport. Animals. 5, 1233-1251 (2015).
  26. . Sample size calculations I Available from: https://www.depts.ttu.edu/afs/home/mgalyean/ (2018)
  27. Shenton, M. E., et al. A review of magnetic resonance imaging and diffusion tensor imaging findings in mild traumatic brain injury. Brain Imaging and Behavior. 6 (2), 137-192 (2012).
  28. Walilko, T., VandeVord, P., Hulbert, L. E., Fievisohn, E., Zai, L. Establishing a neurological injury threshold using a blast overpressure model in minipigs. Military Health System Research Symposium. , (2017).
  29. Coffin, M. J., et al. Side Bias and Time of Day Influenced Cognition after Minipigs were Conditioned Using a Novel Tactile Stimulation Device. Journal of Animal Science. 96, 255-256 (2018).
  30. . Stereotypic Behavior in Pregnant Swine (Master’s Thesis) Available from: https://ttu-ir.tdl.org/ttu-ir/handle/2346/9669 (1995)
  31. Fleming, S. A., Dilger, R. N. Young pigs exhibit differential exploratory behavior during novelty preference tasks in response to age, sex and delay. Behavioural Brain Research. 321, 50-60 (2017).
  32. Ramona, D. D., Healy, S. D., Lawrence, A. B., Rutherford, K. M. D. Emotionality in growing pigs: Is the open field a valid test. Physiology & Behavior. 104, 906-913 (2011).
  33. Matthews, S. G., Miller, A. L., Clapp, J., Plötz, T., Kyriazakis, I. Early detection of health and welfare compromises through automated detection of behavioral changes in pigs. The Veterinary Journal. 217, 43-51 (2016).

Tags

NoninvasiveIn-pen Approach TestLaboratory-housed PigsTraumatic Brain InjuryPorcine ModelBehavioral TestHuman Approach TestApproach IndexMild Traumatic Brain InjuryHousing-dependentReliable And Valid

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image