نظام واقع افتراضي مفتوح المصدر لقياس التعلم المكاني في الفئران المقيدة الرأس
Summary
هنا ، نقدم إعدادا مبسطا للأجهزة والبرامج مفتوحة المصدر للتحقيق في التعلم المكاني للماوس باستخدام الواقع الافتراضي (VR). يعرض هذا النظام مسارا خطيا افتراضيا لماوس مقيد الرأس يعمل على عجلة من خلال استخدام شبكة من المتحكمات الدقيقة وجهاز كمبيوتر أحادي اللوحة يقوم بتشغيل حزمة برامج رسومية Python سهلة الاستخدام.
Abstract
تسمح التجارب السلوكية المقيدة بالرأس في الفئران لعلماء الأعصاب بمراقبة نشاط الدائرة العصبية باستخدام أدوات التصوير الكهربي والبصرية عالية الدقة مع تقديم محفزات حسية دقيقة لحيوان يتصرف. في الآونة الأخيرة ، أظهرت الدراسات البشرية والقوارض باستخدام بيئات الواقع الافتراضي (VR) أن الواقع الافتراضي هو أداة مهمة للكشف عن الآليات العصبية الكامنة وراء التعلم المكاني في الحصين والقشرة ، بسبب التحكم الدقيق للغاية في المعلمات مثل الإشارات المكانية والسياقية. ومع ذلك ، يمكن أن يكون إعداد بيئات افتراضية للسلوكيات المكانية للقوارض مكلفا ويتطلب خلفية واسعة في الهندسة وبرمجة الكمبيوتر. هنا ، نقدم نظاما بسيطا ولكنه قوي يعتمد على أجهزة وبرامج غير مكلفة ومعيارية ومفتوحة المصدر تمكن الباحثين من دراسة التعلم المكاني في الفئران المقيدة الرأس باستخدام بيئة الواقع الافتراضي. يستخدم هذا النظام ميكروكنترولر مقترن لقياس الحركة وتقديم المحفزات السلوكية بينما تعمل الفئران المقيدة الرأس على عجلة بالتنسيق مع بيئة مسار خطية افتراضية يتم تقديمها بواسطة حزمة برامج رسومية تعمل على جهاز كمبيوتر أحادي اللوحة. يسمح التركيز على المعالجة الموزعة للباحثين بتصميم أنظمة مرنة ومعيارية لاستنباط وقياس السلوكيات المكانية المعقدة في الفئران من أجل تحديد العلاقة بين نشاط الدائرة العصبية والتعلم المكاني في دماغ الثدييات.
Introduction
الملاحة المكانية هي سلوك مهم من الناحية الأخلاقية تقوم الحيوانات من خلاله بترميز ميزات المواقع الجديدة في خريطة معرفية ، والتي تستخدم للعثور على مناطق المكافأة المحتملة وتجنب مناطق الخطر المحتملة. ترتبط العمليات المعرفية الكامنة وراء الملاحة المكانية ارتباطا وثيقا بالذاكرة ، وتشترك في ركيزة عصبية في الحصين1 والقشرة ، حيث تدمج الدوائر العصبية في هذه المناطق المعلومات الواردة وتشكل خرائط معرفية للبيئات والأحداث لتذكرها لاحقا2. في حين أن اكتشاف خلايا المكان في الحصين3،4 والخلايا الشبكية في القشرة المخية الداخلية5 قد ألقى الضوء على كيفية تشكيل الخريطة المعرفية داخل الحصين ، لا تزال هناك العديد من الأسئلة حول كيفية تفاعل الأنواع الفرعية العصبية المحددة ، والدوائر الدقيقة ، والمناطق الفرعية الفردية للحصين (التلفيف المسنن ، ومناطق القرنية الأمونية ، CA3-1) والمشاركة في تكوين الذاكرة المكانية والتذكر.
في الجسم الحي ، كان التصوير ثنائي الفوتون أداة مفيدة في الكشف عن الديناميات الخلوية والسكانية في الفيزيولوجيا العصبية الحسية 6,7 ؛ ومع ذلك ، فإن الضرورة النموذجية لتقييد الرأس تحد من فائدة هذه الطريقة لفحص السلوك المكاني للثدييات. عالج ظهور الواقع الافتراضي (VR)8 هذا القصور من خلال تقديم بيئات بصرية مكانية غامرة وواقعية بينما تعمل الفئران المقيدة الرأس على كرة أو جهاز المشي لدراسة الترميز المكاني والسياقي في الحصين8،9،10 والقشرة11. علاوة على ذلك ، سمح استخدام بيئات الواقع الافتراضي مع الفئران التي تتصرف للباحثين في علم الأعصاب بتشريح مكونات السلوك المكاني من خلال التحكم بدقة في عناصر بيئة الواقع الافتراضي12 (على سبيل المثال ، التدفق البصري ، التعديل السياقي) بطرق غير ممكنة في تجارب العالم الحقيقي للتعلم المكاني ، مثل متاهة موريس المائية أو متاهة بارنز أو مهام لوحة الثقوب.
عادة ما يتم تقديم بيئات VR المرئية على وحدة المعالجة الرسومية (GPU) للكمبيوتر ، والتي تتعامل مع عبء الحوسبة السريعة لآلاف المضلعات اللازمة لنمذجة بيئة 3D متحركة على الشاشة في الوقت الفعلي. تتطلب متطلبات المعالجة الكبيرة عموما استخدام جهاز كمبيوتر منفصل مزود بوحدة معالجة رسومات تعرض البيئة المرئية لشاشة أو شاشات متعددة13 أو جهاز عرض14 حيث يتم تسجيل الحركة من جهاز المشي أو العجلة أو كرة الرغوة تحت الحيوان. وبالتالي ، فإن الجهاز الناتج للتحكم في بيئة الواقع الافتراضي وعرضها وإسقاطها مكلف نسبيا وضخم ومرهق. علاوة على ذلك ، تم تنفيذ العديد من هذه البيئات في الأدبيات باستخدام برامج احتكارية مكلفة ولا يمكن تشغيلها إلا على جهاز كمبيوتر مخصص.
لهذه الأسباب ، قمنا بتصميم نظام VR مفتوح المصدر لدراسة سلوكيات التعلم المكاني في الفئران المقيدة الرأس باستخدام كمبيوتر Raspberry Pi أحادي اللوحة. كمبيوتر Linux هذا صغير وغير مكلف ولكنه يحتوي على شريحة GPU لتقديم 3D ، مما يسمح بدمج بيئات VR مع الشاشة أو الجهاز السلوكي في إعدادات فردية متنوعة. علاوة على ذلك ، قمنا بتطوير حزمة برامج رسومية مكتوبة بلغة Python ، “HallPassVR” ، والتي تستخدم الكمبيوتر أحادي اللوحة لتقديم بيئة بصرية مكانية بسيطة ، أو مسار خطي افتراضي أو رواق ، من خلال إعادة تجميع الميزات المرئية المخصصة المحددة باستخدام واجهة مستخدم رسومية (GUI). يتم دمج ذلك مع الأنظمة الفرعية للمتحكم الدقيق (على سبيل المثال ، ESP32 أو Arduino) لقياس الحركة وتنسيق السلوك ، مثل تقديم طرائق أخرى للمحفزات الحسية أو المكافآت لتسهيل التعلم المعزز. يوفر هذا النظام طريقة بديلة غير مكلفة ومرنة وسهلة الاستخدام لتقديم بيئات VR البصرية المكانية للفئران المقيدة الرأس أثناء التصوير ثنائي الفوتون (أو التقنيات الأخرى التي تتطلب تثبيت الرأس) لدراسة الدوائر العصبية الكامنة وراء سلوك التعلم المكاني.
Protocol
Representative Results
Discussion
لن يعمل نظام الواقع الافتراضي مفتوح المصدر هذا للفئران إلا إذا تم إجراء التوصيلات التسلسلية بشكل صحيح بين المتحكمات الدقيقة الدوارة والسلوكية ESP32 والكمبيوتر أحادي اللوحة (الخطوة 2) ، والتي يمكن تأكيدها باستخدام جهاز العرض التسلسلي IDE (الخطوة 2.4.5). للحصول على نتائج سلوكية ناجحة من هذا البرو?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
نود أن نشكر نوح بيتيت من مختبر هارفي على المناقشة والاقتراحات أثناء تطوير البروتوكول في هذه المخطوطة. تم دعم هذا العمل من خلال جائزة BBRF للمحققين الشباب و NIMH 1R21MH122965 (G.F.T.) ، بالإضافة إلى NINDS R56NS128177 (R.H. ، C.L.) و NIMH R01MH068542 (RH).
Materials
| 1/4 " diam aluminum rod | McMaster-Carr | 9062K26 | 3" in length for wheel axle |
| 1/4"-20 cap screws, 3/4" long (x2) | Amazon.com | B09ZNMR41V | for affixing head post holders to optical posts |
| 2"x7" T-slotted aluminum bar (x2) | 8020.net | 1020 | wheel/animal mounting frame |
| 6" diam, 3" wide acrylic cylinder (1/8" thick) | Canal Plastics | 33210090702 | Running wheel (custom width cut at canalplastics.com) |
| 8-32 x 1/2" socket head screws | McMaster-Carr | 92196A194 | fastening head post holder to optical post |
| Adjustable arm (14") | Amazon.com | B087BZGKSL | to hold/adjust lick spout |
| Analysis code (MATLAB) | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis code | |
| Axle mounting flange, 1/4" ID | Pololu | 1993 | for mounting wheel to axle |
| Ball bearing (5/8" OD, 1/4" ID, x2) | McMaster-Carr | 57155K324 | for mounting wheel axle to frame |
| Behavior ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Behavior board | |
| Black opaque matte acrylic sheets (1/4" thick) | Canal Plastics | 32918353422 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Clear acrylic sheet (1/4" thick) | Canal Plastics | 32920770574 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR wheel assembly |
| ESP32 devKitC v4 (x2) | Amazon.com | B086YS4Z3F | microcontroller for behavior and rotary encoder |
| ESP32 shield | OpenMaze.org | OMwSmall | description at www.openmaze.org (https://claylacefield.wixsite.com/openmazehome/copy-of-om2shield). ZIP gerber files at: https://github.com/claylacefield/OpenMaze/tree/master/OM_PCBs |
| Fasteners and brackets | 8020.net | 4138, 3382,3280 | for wheel frame mounts |
| goniometers | Edmund Optics | 66-526, 66-527 | optional for behavior. Fine tuning head for imaging |
| HallPassVR python code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR | |
| Head post holder | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/Headpost Clamp | |
| LED projector | Texas Instruments | DLPDLCR230NPEVM | or other small LED projector |
| Lick spout | VWR | 20068-638 | (or ~16 G metal hypodermic tubing) |
| M 2.5 x 6 set screws | McMaster-Carr | 92015A097 | securing head post |
| Matte white diffusion paper | Amazon.com | screen material | |
| Metal headposts | custom design | 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/head post designs | |
| Miscellenous tubing and tubing adapters (1/16" ID) | for constructing the water line | ||
| Optical breadboard | Thorlabs | as per user's requirements | |
| Optical posts, 1/2" diam (2x) | Thorlabs | TR4 | for head fixation setup |
| Processing code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing code | |
| Raspberry Pi 4B | raspberry.com, adafruit.com | Single-board computer for rendering of HallPassVR envir. | |
| Right angle clamp | Thorlabs | RA90 | for head fixation setup |
| Rotary encoder (quadrature, 256 step) | DigiKey | ENS1J-B28-L00256L | to measure wheel rotation |
| Rotary encoder ESP32 code | custom written | file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Rotary encoder | |
| SCIGRIP 10315 acrylic cement | Amazon.com | ||
| Shaft coupler | McMaster-Carr | 9861T426 | to couple rotary encoder shaft with axle |
| Silver mirror acrylic sheets | Canal Plastics | 32913817934 | laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly |
| Solenoid valve | Parker | 003-0137-900 | to administer water rewards |
References
- Lisman, J., et al. Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition. Nature Neuroscience. 20 (11), 1434-1447 (2017).
- Buzsaki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
- O’Keefe, J., Dostrovsky, J. The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research. 34 (1), 171-175 (1971).
- O’Keefe, J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Experimental Neurology. 51 (1), 78-109 (1976).
- Fyhn, M., Molden, S., Witter, M. P., Moser, E. I., Moser, M. B. Spatial representation in the entorhinal cortex. Science. 305 (5688), 1258-1264 (2004).
- Letzkus, J. J., et al. A disinhibitory microcircuit for associative fear learning in the auditory cortex. Nature. 480 (7377), 331-335 (2011).
- Lacefield, C. O., Pnevmatikakis, E. A., Paninski, L., Bruno, R. M. Reinforcement learning recruits somata and apical dendrites across layers of primary sensory cortex. Cell Reports. 26 (8), 2000-2008 (2019).
- Dombeck, D. A., Harvey, C. D., Tian, L., Looger, L. L., Tank, D. W. Functional imaging of hippocampal place cells at cellular resolution during virtual navigation. Nature Neuroscience. 13 (11), 1433-1440 (2010).
- Gauthier, J. L., Tank, D. W. A dedicated population for reward coding in the hippocampus. Neuron. 99 (1), 179-193 (2018).
- Rickgauer, J. P., Deisseroth, K., Tank, D. W. Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields. Nature Neuroscience. 17 (12), 1816-1824 (2014).
- Yadav, N., et al. Prefrontal feature representations drive memory recall. Nature. 608 (7921), 153-160 (2022).
- Priestley, J. B., Bowler, J. C., Rolotti, S. V., Fusi, S., Losonczy, A. Signatures of rapid plasticity in hippocampal CA1 representations during novel experiences. Neuron. 110 (12), 1978-1992 (2022).
- Heys, J. G., Rangarajan, K. V., Dombeck, D. A. The functional micro-organization of grid cells revealed by cellular-resolution imaging. Neuron. 84 (5), 1079-1090 (2014).
- Harvey, C. D., Collman, F., Dombeck, D. A., Tank, D. W. Intracellular dynamics of hippocampal place cells during virtual navigation. Nature. 461 (7266), 941-946 (2009).
- . Harvey Lab Mouse VR Available from: https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR (2021)
- Pettit, N. L., Yap, E. L., Greenberg, M. E., Harvey, C. D. Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus. Nature. 609 (7926), 327-334 (2022).
- Turi, G. F., et al. Vasoactive intestinal polypeptide-expressing interneurons in the hippocampus support goal-oriented spatial learning. Neuron. 101 (6), 1150-1165 (2019).
- Ulivi, A. F., et al. Longitudinal two-photon imaging of dorsal hippocampal CA1 in live mice. Journal of Visual Experiments. (148), e59598 (2019).
- Wang, Y., Zhu, D., Liu, B., Piatkevich, K. D. Craniotomy procedure for visualizing neuronal activities in hippocampus of behaving mice. Journal of Visual Experiments. (173), e62266 (2021).
- Tuncdemir, S. N., et al. Parallel processing of sensory cue and spatial information in the dentate gyrus. Cell Reports. 38 (3), 110257 (2022).
- Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., Tank, D. W. Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice. Neuron. 56 (1), 43-57 (2007).
- Guo, Z. V., et al. Procedures for behavioral experiments in head-fixed mice. PLoS One. 9 (2), 88678 (2014).
- Jordan, J. T., Gonçalves, J. T. Silencing of hippocampal synaptic transmission impairs spatial reward search on a head-fixed tactile treadmill task. bioRxiv. , (2021).
- Urai, A. E., et al. Citric acid water as an alternative to water restriction for high-yield mouse behavior. eNeuro. 8 (1), (2021).
- Saleem, A. B., Diamanti, E. M., Fournier, J., Harris, K. D., Carandini, M. Coherent encoding of subjective spatial position in visual cortex and hippocampus. Nature. 562 (7725), 124-127 (2018).
- Ravassard, P., et al. Multisensory control of hippocampal spatiotemporal selectivity. Science. 340 (6138), 1342-1346 (2013).
- Aghajan, Z. M., et al. Impaired spatial selectivity and intact phase precession in two-dimensional virtual reality. Nature Neuroscience. 18 (1), 121-128 (2015).
