Summary

שילוב של הערכה התנהגותית של בעלי חיים ורשת עצבית קונבולוציונית לחקר אינטראקציה בין טעם וריח לאלכוהול ווסאבי

Published: August 16, 2024
doi:

Summary

מאמר זה מתאר סדרה של שיטות למדידת יכולת הדיכוי של רחרוח משקאות אלכוהוליים על תחושת הצריבה המעוררת ווסאבי.

Abstract

משחות הווסאבי המסחריות המשמשות בדרך כלל להכנת מזון מכילות תרכובת הומולוגית של איזותיוציאנטים כימו-סנסוריים (ITC) המעוררים תחושה מגרה בעת צריכתם. ההשפעה של רחרוח משקאות אלכוהוליים דיאטטיים על תחושת חריפות הווסאבי מעולם לא נחקרה. בעוד שרוב מחקרי ההערכה החושית מתמקדים במזון ומשקאות בודדים בנפרד, חסרים מחקרים על מחקר חוש הריח של רחרוח משקאות חריפים בזמן צריכת ווסאבי. כאן פותחה מתודולוגיה המשלבת שימוש במחקר התנהגותי של בעלי חיים ורשת עצבית קונבולוציונית לניתוח הבעות הפנים של עכברים כאשר הם מרחרחים בו זמנית משקאות חריפים וצורכים ווסאבי. התוצאות מראות כי מודל הלמידה העמוקה המיומן והמתוקף מזהה 29% מהתמונות המתארות טיפול משותף בווסאבי ובאלכוהול השייכים לקבוצת הוואסבי-שלילי למשקאות חריפים-חיוביים ללא צורך בסינון חומרי הדרכה מקדים. ניתוח סטטיסטי של ציוני סולם עווית עכברים המתקבלים מתמונות מסגרת הווידאו שנבחרו מגלה הבדל משמעותי (P < 0.01) בין נוכחות והיעדר משקאות חריפים. ממצא זה מצביע על כך שלמשקאות אלכוהוליים תזונתיים עשויה להיות השפעה פוחתת על תגובות הוואסבי בעכברים. מתודולוגיה קומבינטורית זו טומנת בחובה פוטנציאל לסינון תרכובת ITC פרטנית ולניתוחים חושיים של מרכיבי הרוח בעתיד. עם זאת, מחקר נוסף נדרש כדי לחקור את המנגנון הבסיסי של דיכוי אלכוהול של חריפות ווסאבי.

Introduction

Wasabia japonica, הידוע בכינויו ווסאבי, זכה להכרה בהכנת מזון 1,2. החוויה החושית האינטנסיבית שהיא מעוררת בעת הצריכה, המאופיינת בדמעות, התעטשויות או שיעול, ידועה היטב. ניתן לייחס את החריפות הייחודית הזו של ווסאבי לתרכובת הומולוגית של איזותיוציאנטים כימו-סנסוריים (ITC). הם פיטוכימיקלים נדיפים של אורגנו-גופרית שניתן לסווג ל-ω-alkenyl ו-ω-methylthioalkyl isothiocyanates3. מבין תרכובות אלה, אליל איזותיוציאנט (AITC) הוא מוצר ITC הטבעי הנפוץ ביותר שנמצא בצמחים השייכים למשפחת המצליבים, כגון חזרת וחרדל4. משחות ווסאבי מסחריות מוכנות בדרך כלל מחזרת, מה שהופך את AITC לסמן כימי המשמש לבקרת איכות של מוצרים מסחריים אלה5.

שילוב משקאות אלכוהוליים דיאטטיים עם מנות עם ווסאבי יכול להיחשב דוגמה לנטייה תרבותית6. מבחינה סובייקטיבית, שילוב זה עשוי להשלים את החריפות והחום שבין הוואסבי לרוח, ולהעצים את החוויה הקולינרית הכוללת. הערכה התנהגותית איכותנית של בעלי חיים (QBA) היא גישה מתודולוגית מקיפה של בעלי חיים שלמים הבוחנת שינויים התנהגותיים בנבדקים בתגובה לגירויים חיצוניים קצרי טווח או ארוכי טווח באמצעות מונחים מספריים7. שיטה זו כוללת מבחני כאב, מבחנים מוטוריים, מבחני למידה וזיכרון, וכן מבחני רגש שתוכננו במיוחד עבור דגמי מכרסמים8. עם זאת, מחקרים שבדקו את ההערכה החושית הסינרגטית של חוש הריח יחד עם חוש הריח נותרו נדירים בספרות עד כה 9,10. רוב המחקרים על תחושה כימיתטית מוגבלים לבחינת צריכת מזון ומשקאות בודדיםבנפרד 11. כתוצאה מכך, קיים מחסור במחקר על האינטראקציה טעם-ריח הכרוכה בפעולת הרחרוח של משקאות חריפים בזמן צריכת ווסאבי.

מכיוון שתחושת הצריבה הנגרמת על ידי ווסאבי נחשבת לצורה של nociception12, הערכות התנהגותיות של בעלי חיים מתאימות היטב להערכת התגובות החושיות הנוסיספטיביות בחיות מכרסמים 8,13,14. שיטה להערכת nociception בעכברים, הידועה בשם ניקוד סולם עווית עכבר (MGS) פותחה על ידי Langford et al.15,16. שיטת מחקר התנהגותית זו היא גישת הערכה הקשורה לכאב, המסתמכת על ניתוח הבעות הפנים המוצגות על ידי עכברי הניסוי. מערך הניסוי פשוט, וכולל כלוב שקוף ו-2 מצלמות להקלטת וידאו. על ידי שילוב טכנולוגיות מתקדמות 17,18,19 ללכידת נתונים אוטומטית, ניתן להשיג מדדים התנהגותיים כמותיים ואיכותיים, המשפרים את רווחת בעלי החיים במהלך ניטור התנהגותי 20. כתוצאה מכך, ל- MGS יש פוטנציאל להיות מיושם בחקר ההשפעות של גירויים חיצוניים שונים על בעלי חיים באופן רצוף ואד ליביטום. עם זאת, תהליך הניקוד כולל רק כמה (פחות מ -10) תמונות מסגרת וידאו להערכה על ידי חברי הפאנל, ויש צורך בהכשרה מוקדמת. ניקוד מספר רב של תמונות לדוגמה יכול להיות עבודה רבה. כדי להתגבר על אתגר גוזל זמן זה, מספר מחקרים השתמשו בטכניקות למידת מכונה לחיזוי ציון MGS21,22. עם זאת, חשוב לציין כי MGS הוא מדד מתמשך. לכן, מודל סיווג רב-מעמדי יתאים יותר להערכת בעיה לוגית וקטגורית, כגון קביעה אם התמונות של עכברים בולעים ווסאבי ומרחרחים בו זמנית דומים לאלה של עכברים רגילים.

במחקר זה הוצעה מתודולוגיה לחקר האינטראקציה בין טעם לריח בעכברים. מתודולוגיה זו משלבת מחקרים התנהגותיים בבעלי חיים עם רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) כדי לנתח את הבעות הפנים של נבדקי העכבר. שני עכברים נצפו שלוש פעמים בתנאי התנהגות רגילים, במהלך החוויה של נוסיספטציה הנגרמת על ידי ווסאבי ובזמן שרחרח משקאות חריפים בכלוב שתוכנן במיוחד. הבעות הפנים של העכברים הוקלטו בווידיאו, ותמונות המסגרת שנוצרו שימשו לאופטימיזציה של הארכיטקטורה של מודל למידה עמוקה (DL). לאחר מכן המודל אומת באמצעות מערך נתונים עצמאי של תמונות ונפרס כדי לסווג את התמונות שנרכשו מקבוצת הניסוי. כדי לקבוע את מידת דיכוי חריפות הוואסבי כאשר העכברים רחרחו בו זמנית משקאות חריפים במהלך צריכת הווסאבי, התובנות שסופקו על ידי בינה מלאכותית אוששו עוד יותר באמצעות אימות צולב עם שיטת ניתוח נתונים אחרת, ה- MGS קיבל ציון16.

Protocol

במחקר זה, שני עכברי ICR זכרים בני 7 שבועות במשקל של בין 17-25 גרם שימשו להערכה התנהגותית של בעלי חיים. כל הליכי הדיור והניסויים אושרו על ידי ועדת האוניברסיטה הבפטיסטית של הונג קונג לשימוש בבני אדם ובבעלי חיים בהוראה ובמחקר. חדר החיות נשמר בטמפרטורה של 25 מעלות צלזיוס ולחות בחדר של 40%-70% במחזור אור…

Representative Results

המטרה העיקרית של מחקר זה היא לבסס מסגרת איתנה לחקר האינטראקציה בין טעם לריח בעכברים. מסגרת זו משלבת שימוש בבינה מלאכותית ו- QBA לפיתוח מודל סיווג חזוי. בנוסף, התובנות המתקבלות מ- DL מאומתות עם הערכת MGS כמותית לצורך ניתוח פנימי בלתי תלוי. היישום העיקרי של מתודולוגיה זו הוא לבחון את מידת הדיכוי ש…

Discussion

השיטה המוצעת לחקר אינטראקציה בין טעם לריח בעבודה זו מבוססת על השיטה המקורית של קידוד התנהגותי להבעת פנים של כאב בעכברים, שפותחה על ידי Langford et al.16. מספר מאמרים שפורסמו לאחרונה הציגו את CNN למעקב אוטומטי אחר פני עכבר ולאחר מכן ניקוד MGS 21,26,27,28.<s…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Z. Cai רוצה להכיר בתמיכה הכספית מקרן הצדקה Kwok Chung Bo Fun להקמת הקתדרה לניתוח סביבתי וביולוגי של Kwok Yat Wai.

Materials

Absolute ethanol (EtOH) VWR Chemicals BDH CAS# 64-17-5
Acrylonitrile butadiene styrene bricks Jiahuifeng Flagship Store https://shop.paizi10.com/jiahuifeng/chanpin.html
Acrylonitrile butadiene styrene plates Jiahuifeng Flagship Store https://shop.paizi10.com/jiahuifeng/chanpin.html
Allyl isothiocyanate (AITC) Sigma-Aldrich CAS# 57-06-7
Anhydrous dimethyl sulfoxide Sigma-Aldrich CAS# 67-68-5
Chinese spirit Yanghe Qingci https://www.chinayanghe.com/article/45551.html
Commercial wasabi S&B FOODS INC. https://www.sbfoods-worldwide.com
Formic acid (FA) VWR Chemicals BDH CAS# 64-18-6
GraphPad Prism 5 GraphPad https://www.graphpad.com
HPLC-grade acetonitrile (ACN) VWR Chemicals BDH CAS# 75-05-8
HPLC-grade methanol (MeOH) VWR Chemicals BDH CAS# 67-56-1
Microsoft Excel 2016 Microsoft https://www.microsoft.com 
Microsoft PowerPoint 2016 Microsoft https://www.microsoft.com
Milli-Q water system Millipore https://www.merckmillipore.com
Mouse: ICR Laboratory Animal Services Centre (The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) N/A
Peanut butter Skippy https://www.peanutbutter.com/peanut-butter/creamy
Python v.3.10 Python Software Foundation https://www.python.org 
Transparent acrylic plates Taobao Store https://item.taobao.com/item.htm?_u=32l3b7k63381&id=60996545797
0&spm=a1z09.2.0.0.77572e8dFPM
EHU

References

  1. Isshiki, K., Tokuoka, K., Mori, R., Chiba, S. Preliminary examination of allyl isothiocyanate vapor for food preservation. Biosci Biotechnol Biochem. 56 (9), 1476-1477 (1992).
  2. Li, X., Wen, Z., Bohnert, H. J., Schuler, M. A., Kushad, M. M. Myrosinase in horseradish (Armoracia rusticana) root: Isolation of a full-length cDNA and its heterologous expression in Spodoptera frugiperda insect cells. Plant Sci. 172 (6), 1095-1102 (2007).
  3. Depree, J. A., Howard, T. M., Savage, G. P. Flavour and pharmaceutical properties of the volatile sulphur compounds of Wasabi (Wasabia japonica). Food Res Int. 31 (5), 329-337 (1998).
  4. Hu, S. Q., Wei, W. Study on extraction of wasabi plant material bio-activity substances and anti-cancer activities. Adv Mat Res. 690 – 693, 1395-1399 (2013).
  5. Lee, H. -. K., Kim, D. -. H., Kim, Y. -. S. Quality characteristics and allyl isothiocyanate contents of commercial wasabi paste products. J Food Hyg Saf. 31 (6), 426-431 (2016).
  6. Bacon, T. Wine, wasabi and weight loss: Examining taste in food writing. Food Cult Soc. 17 (2), 225-243 (2014).
  7. Fleming, P. A., et al. The contribution of qualitative behavioural assessment to appraisal of livestock welfare. Anim Prod Sci. 56, 1569-1578 (2016).
  8. Shi, X., et al. Behavioral assessment of sensory, motor, emotion, and cognition in rodent models of intracerebral hemorrhage. Front Neurol. 12, 667511 (2021).
  9. Stevenson, R. J., Prescott, J., Boakes, R. A. Confusing tastes and smells: How odours can influence the perception of sweet and sour tastes. Chem Senses. 24 (6), 627-635 (1999).
  10. Pfeiffer, J. C., Hollowood, T. A., Hort, J., Taylor, A. J. Temporal synchrony and integration of sub-threshold taste and smell signals. Chem Senses. 30 (7), 539-545 (2005).
  11. Simons, C. T., Klein, A. H., Carstens, E. Chemogenic subqualities of mouthfeel. Chem Senses. 44 (5), 281-288 (2019).
  12. Andrade, E. L., Luiz, A. P., Ferreira, J., Calixto, J. B. Pronociceptive response elicited by TRPA1 receptor activation in mice. Neuroscience. 152 (2), 511-520 (2008).
  13. Palazzo, E., Marabese, I., Gargano, F., Guida, F., Belardo, C., Maione, S. Methods for evaluating sensory, affective and cognitive disorders in neuropathic rodents. Curr Neuropharmacol. 19 (6), 736-746 (2020).
  14. Topley, M., Crotty, A. M., Boyle, A., Peller, J., Kawaja, M., Hendry, J. M. Evaluation of motor and sensory neuron populations in a mouse median nerve injury model. J Neurosci Methods. 396, 109937 (2023).
  15. Langford, D. J., et al. . Mouse Grimace Scale (MGS): The Manual. , (2015).
  16. Langford, D. J., et al. Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nat Methods. 7 (6), 447-449 (2010).
  17. Liu, H., Fang, S., Zhang, Z., Li, D., Lin, K., Wang, J. MFDNet: Collaborative poses perception and matrix Fisher distribution for head pose estimation. IEEE Trans Multimedia. 24, 2449-2460 (2022).
  18. Liu, T., Wang, J., Yang, B., Wang, X. NGDNet: Nonuniform Gaussian-label distribution learning for infrared head pose estimation and on-task behavior understanding in the classroom. Neurocomputing. 436, 210-220 (2021).
  19. Liu, T., Liu, H., Yang, B., Zhang, Z. LDCNet: Limb direction cues-aware network for flexible human pose estimation in industrial behavioral biometrics systems. IEEE Trans Industr Inform. 20 (6), 8068-8078 (2023).
  20. Grant, E. P., et al. What can the quantitative and qualitative behavioural assessment of videos of sheep moving through an autonomous data capture system tell us about welfare. Appl Anim Behav Sci. 208, 31-39 (2018).
  21. Vidal, A., Jha, S., Hassler, S., Price, T., Busso, C. Face detection and grimace scale prediction of white furred mice. Mach Learn Appl. 8, 100312 (2022).
  22. Zylka, M. J., et al. Development and validation of Painface, A software platform that simplifies and standardizes mouse grimace analyses. J Pain. 24 (4), 35-36 (2023).
  23. Liu, H., Zhang, C., Deng, Y., Liu, T., Zhang, Z., Li, Y. F. Orientation cues-aware facial relationship representation for head pose estimation via Transformer. IEEE Trans Image Process. 32, 6289-6302 (2023).
  24. Liu, H., Liu, T., Chen, Y., Zhang, Z., Li, Y. F. EHPE: Skeleton cues-based Gaussian coordinate encoding for efficient human pose estimation. IEEE Trans Multimedia. , (2022).
  25. Liu, H., et al. TransIFC: Invariant cues-aware feature concentration learning for efficient fine-grained bird image classification. IEEE Trans Multimedia. , (2023).
  26. Akkaya, I. B., Halici, U. Mouse face tracking using convolutional neural networks. IET Comput Vis. 12 (2), 153-161 (2018).
  27. Andresen, N., et al. Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expression analysis. PLoS One. 15 (4), e0228059 (2020).
  28. Ernst, L., et al. Improvement of the mouse grimace scale set-up for implementing a semi-automated Mouse Grimace Scale scoring (Part 1). Lab Anim. 54 (1), 83-91 (2020).
  29. Tuttle, A. H., et al. A deep neural network to assess spontaneous pain from mouse facial expressions. Mol Pain. 14, 1744806918763658 (2018).
  30. Lencioni, G. C., de Sousa, R. V., de Souza Sardinha, E. J., Corrêa, R. R., Zanella, A. J. Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling. PLoS One. 16 (10), e0258672 (2021).
  31. Steagall, P. V., Monteiro, B. P., Marangoni, S., Moussa, M., Sautié, M. Fully automated deep learning models with smartphone applicability for prediction of pain using the Feline Grimace Scale. Sci Rep. 13, 21584 (2023).
This article has been published
Video Coming Soon
Keep me updated:

.

Cite This Article
Ngan, H., Qi, Z., Yan, H., Song, Y., Wang, T., Cai, Z. Integration of Animal Behavioral Assessment and Convolutional Neural Network to Study Wasabi-Alcohol Taste-Smell Interaction. J. Vis. Exp. (210), e66981, doi:10.3791/66981 (2024).

View Video