A Task for Assessing the Impact of a Partner on the Speed and Accuracy of Motor Performance in Rats

Yayoi Sekiguchi; Toshimichi Hata

doi:10.3791/60176

JoVE Journal > Behavior

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Davranış

쥐의 모터 성능의 속도와 정확성에 대한 파트너의 영향을 평가하기 위한 과제

Published: October 17, 2019

doi:

10.3791/60176

Yayoi Sekiguchi^1,2, Toshimichi Hata³

¹Graduate School of Psychology,Doshisha University, ²Japan Society for the Promotion of Science, ³Faculty of Psychology,Doshisha University

Özet

사회적 조건에서 쥐의 운동 성능의 속도와 정확성을 측정하는 절차가 설명된다. 이 프로토콜을 통해 한 번의 실험에서 모터 성능의 속도와 정확성에 대한 다른 사람의 단순한 존재의 영향을 조사할 수 있습니다.

Abstract

우리의 지식에, 어떤 연구는 동물의 성능의 정확성에 단순한 존재의 효과 검사. 따라서, 우리는 사회적 조건에서 쥐의 모터 성능 (속도와 정확성)을 측정하는 실험 작업을 개발했다. 쥐는 활주로에서 달리고 활주로 끝에서 레버를 아래로 당기도록 훈련받았습니다. 시험에서, 쥐는 레버 (쌍 또는 사회적 조건)를 넘어 연합 쥐의 존재에 독방 (단일) 작업을 수행했다. 성능 속도의 지수로, 우리는 실행을 시작하는 데 필요한 시간을 측정, 활주로를 통해 실행, 레버를 아래로 당겨. 성능 정확도 의 지수로, 우리는 쥐가 첫 번째 시도 하는 동안 레버를 당길 수 있는 시험의 수를 계산. 분산의 단방향 및 양방향 반복 측정 분석을 사용하여 데이터를 분석했습니다. 이 런앤풀 작업을 통해 한 실험에서 모터 성능의 속도와 정확도에 대한 다른 동시성의 존재를 조사할 수 있었습니다. 결과는 쥐가 단일 세션에 보다 쌍 세션에서 더 빠르고 그러나 덜 정확하게 작업을 수행했다는 것을 보여주었습니다. 이 프로토콜은 쥐의 모터 성능의 속도와 정확성에 대한 단순한 존재의 효과를 조사하는 유효한 동물 모델이 될 것입니다.

Introduction

Allport^1은 “사회적 촉진”을 “같은 움직임을 하는 다른 사람의 시력이나 소리에서 만 증가하는 것”으로 언급했기 때문에 사회적 조건이 인간의 성과에 미치는 영향은 오랫동안 인간과 동물에서 조사되었습니다. ². Allport^1은 사회적 상황 (공동 행동 또는 다른 사람의 단순한 존재)을 구별하지 않았지만, 다른 사람의 단순한 존재가 자신의 성능 속도 또는 주파수^3,^4에 ^{영향을 미치는 것으로 나타났습니다. ,}⁵,⁶^. 추가적으로, 동물에서, 다른 동시성의 단순한 존재는 쥐^7,⁸ 및 rhesus 원숭이에서 더 높은 응답 속도 동안 레버 프레스 작업 동안 더 높은 응답 속도 또는 더 높은 응답 속도 의 간단한 결과 인지 작업⁹.

인간에서는 사회적 상황이 응답 주파수 나 속도뿐만 아니라 성능^10의정확성에도 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 본드와 디도스^11에의한 메타 분석에 따르면, 스트라우스^12는 사회적 촉진에 대한 연구에 사용되는 상황은 사용되는 작업의 기능에 따라 다른 영향을 미칠 것이라고 주장했다. 특히, 연구가 그 / 그녀의 몸을 정확하게 제어하고 속도의 어느 정도 수행 할 수있는 능력에 높은 요구를 배치 작업을 사용하는 경우 성능의 감소는 예상 될 것이다, 이는 질적 측면에 의해 득점하는 경향이 (예를 들어, 성능의 정확성)¹³.

그러나 부부 연구를 제외하고^14,^15,그러나, 동물의 사회적 촉진에 대한 대부분의 연구는 성능의 정확성에 초점을 맞추지 않았습니다. 예를 들어, 타카노 와 우케조노^16은 숙련된 도달 태스크^17을사용하여 쥐에 단순한 존재의 효과를 조사하였다. 그(것)들은 쥐가 뒤돌아서 그들의 앞다리를 사용하여 선반에 보상 펠릿을 붙잡기 위하여 요구했습니다. 작성자는 작업이 성능 정확도 의 인덱스를 제공할 수 있다는 사실에도 불구하고 성능 속도만 보고했습니다. 반대로, 오구라와 마쓰시마^14는 병아리의 달리기 속도뿐만 아니라 펙킹 정확도에 대한 공동 작용의 효과를 조사했습니다. 결과는 곡괭이 의 정확도가 낮고 실행 속도가 고독한 상황보다 공동 행동 상황에서 더 높다는 것을 보여주었습니다.

오구라와 마쓰시마^14호는 처음으로 행동의 질적 측면에 초점을 맞췄지만, 이들의 연구는 공동 행동의 효과에 관한 것이었습니다. 공동 행동을 포함한 대부분의 사회적 조건은 필연적으로 다른 사람의 존재를 암시합니다. 공동 행동에 고유한 효과를 검토하려면 개인의 성과에 대한 공동 행동의 단순한 존재의 효과를 해리하는 것이 필수적입니다. 그러나, 연구는 단순한 존재의 효과 조사 하지 않았다. 우리의 지식에, 어떤 연구는 동물의 성능의 정확성에 단순한 존재의 효과 검사 하지.

우리는 성능 속도와 정확성 모두에 단순한 존재의 효과를 평가하기 위해 타카노와 우케조노의 연구^16에 사용되는 작업을 수정했습니다. 이 방법을 통해 사회적 조건, 특히 한 실험에서 쥐의 성능 정확도 및 성능 속도에 대한 단순한 동시적 존재의 영향을 조사할 수 있습니다.

Protocol

이 실험 프로토콜은 동물 실험의 도시의샤위원회에 의해 승인되었다. 참고: 빛 기간 동안 모든 실험 세션을 수행합니다. 1. 동물 300-350 g의 무게를 가진 실험적으로 순진한 수컷 알비노 위스타 쥐 15마리를 적절한 온도와 습도(23±2°C, 70%)로 조절된 사육실의 개별 케이지에 보관하십시오. 및 물에 대한 광고 리비텀 액세스. 12 h/12 h에서 빛/암흑 주기를 유지합니다(빛 기간은 8:00 AM에서 시작). 10마리의 쥐를 대상자로 할당하고, 나머지는 무작위화를 사용하여 남부 동맹 쥐로 지정합니다. 쥐의 체중을 식량 부족으로 실험 전반에 걸쳐 자유 공급 가중치의 85-90%로 유지하십시오.참고: 남부 동맹의 할당은 필요한 동물의 수와 한 연구에 대한 시간을 줄이는 것입니다. 2. 장치 참고: 장치의 개요는 그림 1에나와 있습니다. 이 장치는 이전 연구16,17을참조하여 개발 및 수정하였다. 중앙 칸막이 (5cm 폭)와 투명 아크릴 상자 (19cm x 110cm x 20cm)를 구성하고 두 개의 기요틴 문을 삽입합니다. 기요틴 도어를 상자의 양쪽 끝에서 15cm 떨어진 곳에 놓습니다. 파티션에 부저(400Hz, 75dB)를 장착하고, 상자 의 피사체 쪽에 있는 식품 리셉터클에 보상 펠릿(45 mg)을 제공하기 위한 펠릿 디스펜서를 설치합니다. 중앙 칸막이 내부의 선반에 금속 레버(그립 바: φ3mm, 높이 5cm)를 설치하여 활주로를 향한 각 벽에 슬릿(폭 1.5cm)이있음(그림 2)을설치하여 피사체쥐가 앞다리를 사용하여 레버에 접근할 수 있도록 합니다. 그러나 남부 동맹측에 파티션 벽 앞에 투명한 벽을 삽입하여 남부 동맹이 레버에 접근하는 것을 금지합니다. 쥐의 레버 풀 움직임에 의해 누르면 되는 레버 아래에 디스펜서를 활성화하기 위한 스위치를 놓습니다. 실험자가 레버를 당기는 데 필요한 적절한 길이의 용기를 레버에 묶습니다. Arduino Mega 2560 REV3를 사용하여 기요틴 도어, 부저 및 펠릿 디스펜서를 제어하고 적외선 센서 및 디스펜서 스위치에서 값을 얻습니다. 공기 압축기(25L)를 준비하여 공기 실린더를 작동하고 기요틴 도어를 엽니다. 측면 도면(초당 60프레임[fps])에서 래트의 레버 풀 성능을 기록하기 위해 장치 외부의 파티션 근처에 비디오 카메라를 배치합니다. 적절한 비디오 재생 소프트웨어를 사용하여 비디오 녹화의 프레임별 분석을 수행합니다. 그림 1: 이 프로토콜에 사용되는 장치의 회로도입니다. 중앙 파티션은 상자를 두 개의 필드로 나눕니다. 상자의 양쪽에 기요틴 문이 있으며, 문은 시작 영역과 활주로로 필드를 나눕니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 2: 장치의 중앙 파티션입니다. 쥐는 막대를 잡고 파티션의 슬릿을 통해 레버를 당길 수 있습니다. 펠릿 디스펜서의 스위치는 레버 아래에 설정되고, 하나의 레버 풀 동작은 하나의 펠릿 전달을 초래한다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 3. 수속 보상 펠릿에 대한 취급 및 습관 훈련 절차 전에, 실험자가 3 일 동안 10 분 / 하루 동안 모든 쥐를 처리하십시오. 보상 펠릿에 대한 습관으로, 각 쥐에게 3 g의 보상 펠릿을 처리 한 후 3 일 동안 제공합니다. 기기에의 애용 대상 쥐 보상 펠릿에 대한 습관의 셋째 날에, 실험자가 매일 펠릿을 제공하기 전에, 기요틴 문을 닫고, 습관에 대한 15 분 동안 장치의 피사체의 측면의 활주로에 각 쥐를 배치합니다. 남부 동맹 쥐참고: 두 번의 습관 세션이 있습니다. 첫 번째 습관에서, 단계 3.2.1.1과 같은 기간 동안 15 분 동안 장치의 연합 측의 활주로에 각 쥐를 배치합니다. 제2 습관에서, 대상 쥐가 실행 및 풀 서열에 대한 훈련을 완료한 다음날 3.2.2.1 단계의 방법을 따르십시오 (섹션 3.6에서 언급 한 바와 같이).참고: 남부 동맹 쥐와 대상 쥐에 대 한 습관 세션을 실시, 즉, 한 번에 하나의 쥐. 시험 단계가 시작될 때까지 쥐가 기기에서 다른 쥐를 만나게 하지 마십시오. 잡지 교육참고: 대상 쥐의 경우, 다음과 같이 장치에 습관의 다음 날에 잡지 훈련 세션을 실시한다. 쥐가 모든 음식 알갱이를 먹지 않으면 다음 날 다시 잡지 훈련 세션을 실시하십시오. 남부 동맹이 시험 단계에서 먹는 펠릿의 후각 성질의 영향을 배제하기 위해 남부 동맹측의 식품 용기에 하나의 보상 펠릿을 놓습니다 (섹션 3.7 참조). 기요틴 문이 닫힌 피사체 측의 활주로에 피사체 쥐를 놓습니다. 30-s 의 가변 시간에 펠릿 디스펜서를 사용하여 식품 리셉터클에 보상 펠릿을 60회 전달합니다. 대상 쥐가 전달된 모든 펠릿을 먹는지 확인합니다. 레버 풀 액션을 위한 성형참고: 그림 3은 실험의 순서도입니다. 각 피사체의 측면과 남부 동맹측의 음식 용기에 하나의 보상 펠릿을 놓습니다. 연합 쥐를 형성 세션에 배치하지 마십시오. 기요틴 도어가 닫힌 피사체 측의 활주로에 피사체 쥐를 놓습니다. 그런 다음 쥐를 훈련하여 레버를 당깁니다. 다음 5가지 보강 기준(A-E): (A) 슬릿에 접근하여 레버 풀 동작을 점진적으로 형성합니다. (B) 그립 바를 쥐의 총구 또는 앞다리쪽으로 터치하고 레버를 피사체쪽으로 미리 당기고 있습니다. (C) 그립 바를 터치하고 레버를 쥐의 측면으로 기울어줍니다(60°-30°의 각도). (D) 기준 C. (E) 손아귀에서와 같은 조건을 사용하여 쥐의 쪽으로 막대를 잡고 아래로 당기고 레버가 똑바로 서있는 상태에서 막대를 잡아 당깁니다. 60개의 보상이 주어지거나 30분이 경과하면 일일 세션을 마칩니다. 쥐가 세션에서 기준 E를 40번 완료하면 레버 풀 성형 단계가 그 날에 완료됩니다.참고: 거의 모든 쥐는 20 분 이내에 매일 형성 세션을 완료합니다. 그림 3: 실험 절차의 순서도입니다. 대상 쥐는 이 순서대로 훈련 단계 및 시험 단계를 거치게 됩니다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 레버 풀 액션 교육 대상 쥐를 시작 영역에 놓습니다. 연합 쥐를 훈련 세션에 배치하지 마십시오. 5s의 부저 음을 표시한 다음 문을 엽니다. 대상 쥐가 레버를 당기면 음식 펠릿을 전달하고 레버에 묶인 용기를 사용하여 레버를 위로 당깁니다. 쥐가 레버를 10회(상 첫 3일) 또는 6회(상 마지막 3일)에 내리고 모든 보상 펠릿을 섭취한 후, 문을 닫고 실험자의 손으로 시작 영역으로 옮깁니다. 시험 간 간격(ITI)이 20대인 후 3.5.1 단계와 3.5.2단계를 반복합니다. 각 쥐가 60 펠릿을 얻었을 때 매일 세션을 마칩니다.참고: 이 훈련은 또한 Wistar 쥐가 일반적으로 문 운동에 응하여 처음에 동결 행동을 보여주기 때문에 부저 톤과 문 개구부로 쥐를 습관화하는 것을 목표로합니다. 각 쥐에 대 한 매일 세션에 대 한 필요 15 분. 6 일이 훈련 단계에 대 한 필요. 런 앤 풀 시퀀스에 대한 교육 단계 3.5.1단계에서도 동일한 절차를 수행하십시오. 쥐가 레버를 한 번 아래로 당겨 보상 펠릿을 소모하면 문을 닫고 실험자의 손으로 시작 영역으로 옮깁니다. ITI가 20초 이면 다음 평가판(3.6.1 단계 및 3.6.2단계)을 시작합니다. 각 쥐가 30 펠릿을 얻었을 때 매일 세션을 마칩니다.참고: 각 쥐에 대 한 매일 세션에 대 한 필요 20 분. 쥐의 점수가 점근에 도달하기 위해서는 약 10 일이 필요합니다. 테스트 단계 그림 4: 각 테스트 조건에 대한 설명입니다. 단일 단계에서, 대상 쥐는 고상하게 작업을 수행했다. 쌍 단계에서, 대상 쥐반대쪽에 활주로에 남부 동맹 쥐를 배치합니다. 파티션 앞의 투명한 벽은 남부 동맹 쥐가 레버에 접근하는 것을 배제합니다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 참고: 시험 단계에는 단일 또는 쌍의 두 가지 조건에서의 세션이 포함됩니다(그림4). 단일 조건에서, 쥐는 고독하게 작업을 수행; 즉, 시험은 실행 및 풀 시퀀스에 대한 교육 세션과 동일합니다(섹션 3.6). 쌍 조건에서, 연합 쥐는 상자의 반대편에 존재한다. 남부 동맹 쥐 파티션 앞의 명확한 아크릴 벽 때문에 레버에 액세스 할 수 없습니다. 실행 및 끌어오기 시퀀스에 대한 학습 단계의 세션과 동일한 단일 세션을 수행합니다(섹션 3.6). 각 쥐가 30 펠릿을 얻었을 때 매일 세션을 마칩니다. 남부 동맹측의 음식 용기에 하나의 보상 펠릿을 놓습니다. 쌍 세션에서, 파티션 근처에 연합 쥐를 유지하기 위해 주제 쥐의 ITI 동안 연합 쥐에게 보상 펠릿을 제공합니다. 4. 데이터 분석 성능 정확도 지수 장치 외부의 파티션 근처의 비디오 카메라를 사용하여 쥐의 레버 풀 움직임 비디오를 녹화합니다. 모든 세션이 완료된 후 적절한 비디오 재생 소프트웨어를 사용하여 비디오 녹화물의 프레임별 분석을 통해 평가를 확인합니다. 실험 의 쥐의 당기는 운동이 실험 동안 실험자의 시각적 인 관찰에 의해 첫 번째 히트 여부를 평가합니다.참고: 첫 번째 히트 재판 쥐 잡고 레버에 그들의 첫 번째 시도 하는 동안 레버를 아래로 당길 수 있는 재판으로 정의 됩니다. 분석에 사용할 각 세션의 모든 시험(실행 및 풀 학습 단계의 경우) 또는 각 단계(테스트 단계)에 대한 첫 번째 적중 시험의 비율로 각 과목에 대한 첫 번째 적중률을 계산합니다. 성능 속도 지수 펠릿 디스펜서 스위치의 값에서 평가판을 완료하는 데 필요한 시간을 계산합니다: 평가판을 완료하는 데 필요한 시간 = (스위치를 눌렀을 때의 시간) – (문이 열리는 시간). 그런 다음 적외선 센서의 값을 사용하여 평가판 완료에 필요한 시간을 세 부분으로 나눕니다(그림5).참고: 시작 대기시간(도 5a)은제1 센서에서 래트의 도착에 대한 도어 개구로부터의 시간으로 정의된다. 마찬가지로, 실행시간(도 5b)은제1 센서에 도착한 시점부터 제2 센서에 도착하는 시간이다. 레버 풀 레이턴시(도5c)는디스펜서의 스위치를 누를 때의 시점까지의 두 번째 센서에 도착한 시간입니다. 분석을 위해 첫 번째 적중 시험의 기간만 사용합니다. 각 세션(교육 세션)과 분석을 위한 각 단계(테스트 단계)에 대한 각 주제의 중앙값을 계산합니다. 그림 5: 성능 속도 지수 측정. (a)시작 대기 시간: 첫 번째 센서에서 쥐의 도착에 문 개구부에서 지속 시간. (b)실행 시간 : 첫 번째 센서에서 쥐가 도착한 후 두 번째 센서에 도착하는 기간입니다. (c)레버-풀 레이턴시: 두 번째 센서에서 쥐가 도착한 후 레버-풀 응답이 완료되는 데까지의 지속 시간. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 통계 분석 런 앤 드 풀 시퀀스의 학습 단계의 인덱스의 경우 각 인덱스에 대한 주제 내 인자로 세션 수를 사용하여 분산(ANOVA)의 단방향 반복 측정 분석을 수행합니다. 시험 단계의 인덱스의 경우, 시험 단계의 각 인덱스에 대한 인과 후 인자로 단계(단계 1 또는 2) 및 조건(쌍 또는 단일)의 수를 가진 양방향 반복 측정 ANOVA를 수행합니다. 통계적 유의는 α =0.05로 설정되었다.

Representative Results

런 앤 풀 시퀀스에 대한 교육 단계 도 6은 런앤풀 시퀀스에 대한 트레이닝 단계에서의 평균 ±표준 오차(SEM) 점수의 평균 ±을 나타낸다. 평균 첫 타율(그림6A)은훈련 단계 의 상반기 동안 서서히 증가한 후 약 85%에서 멈췄다. ANOVA 결과는 세션 수의 주요 효과가 유의한 것으로 나타났다(F(7,63) = 3.74, p = 0.002, θ2G = 0.211). 여러 비교를 통해 후자의 네 세션(모든 p 값 > 0.60)간에 유의한 차이가 없음을 알 수 있었습니다. 그림 6: 실행 및 풀 시퀀스에 대한 교육 단계의 세션에서 평균 ± SEM 점수를. (A)성능 정확도 지수입니다. (B)성능 속도 지수. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 마찬가지로, 성능 속도지수(그림 6B;시작 대기 시간, 실행 시간 및 레버 풀 대기 시간)는 처음 네 세션 동안 지속적으로 감소했으며 모든 값은 후자의 4개 세션 중 약 600ms에서 안정화되었습니다. 모든 지수에 대해 ANOVA는 세션 수의 주요 효과가 유의한 것으로 나타났습니다(시작 대기 시간: (시작 대기 시간:(F(7,63) = 6.21, p < 0.001, θ2G = 0.279; 실행 시간:(F(7,63) = p = 0.001, θ2G = 0.170; 레버 풀 대기 시간 :(F(7,63) = 11.85, p < 0.001, θ2G = 0.350). 세션별 여러 비교결과 모든 측정값(모든 p 값 > 0.12)에 대해 후자의 네 세션 간에 큰 차이가 발생하지 않았습니다. 도 7은 시험 단계의 세션들로부터의 평균 ±SEM 점수를 나타낸다. 성능 정확도 지수에 관해서는 쌍 상에서 첫 번째 적중률(그림7A)이단일 단계보다 낮았습니다. 또한, 두 번째 단계의 첫 번째 적중률은 두 조건의 첫 번째 단계보다 높았습니다. ANOVA의 결과는 조건(F(1,9) = 6.25, p = 0.034 θ,2G = 0.114) 및 단계(F(1,9) = 14.1, p = 0.005, θ2G = 상태의 중요한 주요 효과를 보였다. 0.147) 상호작용은 유의하지 않았지만(F(1,9) = 0.15, p = 0.703 θ,2G = 0.002). 도 7: 시험 단계의 세션에서 평균 ± SEM 점수. 성능 정확도 지수(A: 첫 번째 적중률) 및 성능 속도 지수(B: 시작 대기 시간, C: 실행 시간 및 D: 레버 풀 대기 시간). p < 0.001, ** p < 0.01, * p & 0.05. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 성능 속도 지수에 대해서는 쌍 단계(그림 7B)의시작 대기 시간이 단일 단계보다 짧습니다. ANOVA 결과는 시작 대기 시간에 대해 조건의 주요 효과만 유의한 것으로나타났습니다(F(1,9) = 23.1, p = 0.001, θ2G = 0.065), 위상 및 상호작용의 주요 효과는 유의하지 않은 반면( 단계: F(1,9) = 0.03, p = 0.878, θ2G < 0.001; 상호 작용 : F(1,9) = 0.002, p = 0.970, θ2G < 0.001). 유사하게, 레버-풀 레이턴시에 대한 조건 들 간의 차이를 관찰하였다(도7D). 시작 대기 시간과 마찬가지로, 레버-풀 레이턴시의 경우, ANOVA는 조건의 유의한 주요 효과를보였다(F(1,9) = 23.3, p = 0.001, θ2G = 0.183). 단계(F(1,9) = 2.72, p = 0.133, θ2G = 0.028) 및 상호 작용(F(1,9) = 1.07, p = 0.327, θ2G = 0.002). 실행 시간 동안 유의한 효과가없었다(그림 7C, 조건: F(1,9) = 3.03, p = 0.116, θ2G = 0.004; 단계: F(1,9) = 4.46, p = 0.063, θ2G = 0.010; 상호 작용 : F(1,9) = 0.29, p = 0.602, θ2G < 0.001). 그림 1: 이 프로토콜에 사용되는 장치의 회로도입니다. 중앙 파티션은 상자를 두 개의 필드로 나눕니다. 상자의 양쪽에 기요틴 문이 있으며, 문은 시작 영역과 활주로로 필드를 나눕니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 2: 장치의 중앙 파티션입니다. 쥐는 막대를 잡고 파티션의 슬릿을 통해 레버를 당길 수 있습니다. 펠릿 디스펜서의 스위치는 레버 아래에 설정되고, 하나의 레버 풀 동작은 하나의 펠릿 전달을 초래한다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 3: 실험 절차의 순서도입니다. 대상 쥐는 이 순서대로 훈련 단계 및 시험 단계를 거치게 됩니다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 4: 각 테스트 조건에 대한 설명입니다. 단일 단계에서, 대상 쥐는 고상하게 작업을 수행했다. 쌍 단계에서, 대상 쥐반대쪽에 활주로에 남부 동맹 쥐를 배치합니다. 파티션 앞의 투명한 벽은 남부 동맹 쥐가 레버에 접근하는 것을 배제합니다. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 5: 성능 속도 지수 측정. (a)시작 대기 시간: 첫 번째 센서에서 쥐의 도착에 문 개구부에서 지속 시간. (b)실행 시간 : 첫 번째 센서에서 쥐가 도착한 후 두 번째 센서에 도착하는 기간입니다. (c)레버-풀 레이턴시: 두 번째 센서에서 쥐가 도착한 후 레버-풀 응답이 완료되는 데까지의 지속 시간. 이 그림은 세키구치와 하타12에서수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

이 작업을 통해 다른 사람의 단순한 존재가 모터 성능의 속도와 정확성에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 본 명세서에서 보고된 효과 크기는 충분히 클 것이다. 우리는 θ^2를 다시 계산 (이 실험에서 θ^2와 θ²_G 사이에 큰 차이가 없었다), 이러한 효과 크기는 중간θ⁽² > 0.06) 또는 큰(θ)로 간주됩니다 ² > 0.14) 코헨^18에의해 제시 된 기준에 따라 . 이러한 이유로, 우리는이 연구에서 볼 수있는 차이가 의미있고 신뢰할 수 있다고 생각했다. 실험 의 결과는 거의 인간^4,^10,오구라와 마쓰시마의 연구^14의결과와 일치하는 연구의 결과와 일치했다, 이는 실행의 속도와 정확성에 공동 행동의 효과를 조사 병아리의 행동을 엿볼 수 있습니다. 인간의 사회적 촉진에 대한 연구는 속도와 행동의 정확성 모두에 대한 사회적 조건의 효과를 조사했지만, 동물에 대한 대부분의 이전 연구는 성능 정확도에 대한 단순한 존재 효과를 조사하지 않았습니다. 본 명세서에 제시된 프로토콜은 단순한 존재가 운동 성능에 미치는 영향을 조사하기 위한 더 나은 동물 모델을 제공한다.

한마디로, 쌍과 단일 조건의 첫 번째 적중률의 차이는 연습의 효과로 해석 될 수있다. 아마도 충분 한 훈련에도 불구 하 고, 쥐의 성능 향상을 위한 공간이 있을 수 있습니다. 실행 및 풀 시퀀스에 대한 교육 단계의 마지막 네 세션에서 성능 정확도 및 성능 속도 지수에 더 이상 변화가 없었습니다. 그러나 테스트 단계에서 첫 번째 적중률은 지속적으로 증가했습니다. 이러한 증가는 연습의 효과로 해석될 수 있습니다. 또한, 이 실험 설계(A-B-A-B 설계)는 조건의 영향에서 연습의 효과를 배제할 수 없습니다. 향후 실험은 (1) A-B-B-A 설계 또는 다른 적절한 실험 설계를 사용하여 연습 효과를 배제하고, (2) 런 앤 풀 시퀀스에 대한 학습 단계를 연장하는 것을 고려해야 합니다.

이 프로토콜은 주제 간 디자인이 있는 연구에서 사용할 수 있지만 질문에 대한 대답은 “어떤 디자인이 적절한가? 주제 내에서 또는 주제 사이?” 사례별로 있을 것입니다. 일반적으로, 주제 간 설계를 이용한 연구는 본 연구에서 관찰될 수 있는 연습 효과를 배제할 수 있다. 그러나, 주제 간 설계는 한 연구에 더 많은 동물과 더 많은 시간이 필요합니다 (즉, 이 기사에서 프로토콜을 사용하는 경우, 하루에 7−8 h는 하나의 장치를 사용하여 하루에 모든 쥐를 테스트하는 데 필요합니다). 주제 내 디자인을 사용하는 연구는 한 연구에 필요한 동물의 수와 시간을 줄일 수 있지만 실험자는 연습의 효과를 제어해야합니다. 실험자가 실험 설계를 선택하기 전에 시간과 비용을 신중하게 고려해야 합니다.

사소한 수정으로, 이 작업은 거울^(10)에 의한 공동 행동 또는 사회적 촉진의 효과 및 쥐의 성능 속도 및 성능 정확도에 인간에서 연구 된 다른 사회적 상황을 조사하기 위해 적용 될 수있다. 공동 작용의 효과를 조사하려면 중앙 칸막이의 레버를 두 개의 레버로 분리하고 각 레버를 상자의 한쪽으로 당길 수 있도록 레버를 배열합니다. 거울을 사용하는 효과를 조사하려면 남부 동맹의 상자 쪽에 있는 아크릴 투명 벽을 거울로 변경합니다. 같은 방식으로, 불투명 한 벽 뒤에 보이지 않는 연합의 효과 조사 될 수 있습니다. 이러한 수정을 이용한 향후 연구는 종 간의 모터 성능을 다각적으로 비교하여 사회 촉진을 포괄적으로 이해하는 데 기여할 것입니다.

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 일본과학진흥협회의 Y.S.(교부수: JP18J10733)에 대한 과학연구보조금(KAKENHI)의 지원을 받았습니다.

Materials

45 mg Dustless Precision Pellets Rodent, Purified	Bio-Serv.	F0021
Arduino Mega 2560 REV3	Arduino S.r.l.	None
Pellets Dispenser with Feeder (Rats)	Harvard Apparatus	76-0353
Power DVD 14	CyberLink	None	Use an adequate video playback program which enables frame-by-frame playback.
Run-and-pull task apparatus	Bio Medica Corp.	Custom-made item	The set of apparatus (box), an air compressor, and a control device for air cylinders which receives inputs from Arduino.
Video camera	JVC	GZ-R300

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Etiketler

Motor Performance Rat Confederate Animal Speed Accuracy Lever-pull Run-and-pull Sequence Reward Pellet Buzzer Air Compressor Infrared Sensors Graphic User Interface

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