Name: feeding experimentation device (fed): construction and validation of an open-source device for measuring food intake in rodents
Uploaded: 2017-02-21T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 18 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents at JoVE.com

Diese Arbeit wurde durch die Interne Research Program der National Institutes of Health (NIH), The National Institute of Diabetes und Magen-Darm-und Nierenerkrankungen (NIDDK) unterstützt. Wir danken der NIH Abschnitt auf Besetzung und die NIH-Bibliothek für die Unterstützung bei den 3D-Druck.

Hinweis: Dieses Protokoll für Komponenten speziell in der Tabelle der Materialien genannt geschrieben wird. Während ähnliche Funktionalität kann unter Verwendung anderer Hardware erreicht werden kann, wurde FED für den Arduino Pro Mikrocontroller programmiert (im Folgenden bezeichnet: Mikrocontroller) gehandelt werden und Zubehör. Andere Mikrocontroller kann ebenso gut funktionieren, aber den Anwender auffordert, den Code zu ändern, um sie zu unterstützen. Offline-Datenanalyse wurde mit der Programmiersprache Python codiert werden. 1. Vorbereitung und Installation der Software <ol><li> Procure elektronische Bauteile benötigt , um FED konstruieren (siehe Tabelle 1 andFed Github BoM.xlxs an: https://github.com/KravitzLab/FED/tree/master/doc). HINWEIS: Alternativ Lieferanten können für viele Teile auf dieser Tabelle verwendet werden, sofern sie zu vergleichbaren Spezifikationen aufweisen. </li><li> Drucken Sie alle 3D konstruiert sind (siehe Abbildung 1, abrufbar unter: https://github.com/KravitzLab/FED/wiki/3D-Printed-Components). 3D-Drucker mit einem 200 MikronAuflösung sollte der Druck FED fähig sein. </li><li> Herunterladen und Installieren der Integrated Development Environment (IDE) Plattform, um den Mikrocontroller zu programmieren. </li><li> Downloaden und installieren Sie zusätzliche Bibliotheken zu ermöglichen Funktionalität von Motorschild und Datenlogger (verfügbar unter: https://github.com/KravitzLab/fed/tree/master/fed-arduino). </li><li> Beschaffen Sie Werkzeuge für die Montage benötigt (zB ein Lötkolben, Heißluftpistole, löten, Abisolierzange, Spitzzange, und beide Flachkopf und Schraubendreher). </li></ol> 2. Löten Elektrische Komponenten HINWEIS: Verwenden Sie Schrumpfschlauch alle Lötverbindungen zu schützen. Vor der Lötverbindungen, schieben ein Stück Schrumpffolienschlauch (~ 2 cm) Schlauch um einen der Drähte. Nach dem Anschluss Löten, zentriert um den Schlauch auf den Anschlusspunkt und einer Heißluftpistole den Schlauch schrumpfen zu erwärmen verwenden. <ol><li> Vorbereitung Anschlüsse (2A) <ol><li> Bereiten Sie vier 2-poligen JST-Stecker Paare undbeschriften sowohl männliche als auch weibliche Seite &quot;A&quot;, &quot;B&quot;, &quot;C&quot; und &quot;D&quot; bezeichnet. Entfernen Sie den roten Draht von beiden Seiten des Verbinderpaar &quot;D&quot;. </li><li> Bereiten Sie einen 3-poligen JST Steckerpaar und beschriften sowohl männliche als auch weibliche Seite &quot;E&quot;. </li></ol></li><li> Mikrocontroller und stapelbar Schilde (2B) <ol><li> Löten weibliche stapelbar Header mit Buchsen auf der Oberseite des Mikrocontrollers. Clip abstehenden Draht von Header auf der Unterseite des Mikrocontrollers. </li><li> Solder weibliche stapelbar Header mit Buchsen auf der Oberseite der SD-Datenprotokollierung Schild. Lassen Sie Drähte an Boden der Abschirmung vorsteht. </li><li> Löten Stiftleisten auf dem Motorschild mit Stiften aus dem Boden ragen. </li><li> Legen Sie eine Knopfzellenbatterie in den Schlitz des SD Schild Macht der Echtzeit-Uhr-Modul zur Verfügung zu stellen. </li></ol></li><li> Externe Netzschalter (Abbildung 2C) HINWEIS: Ein Rastmetalltaster has fünf Anschlüsse: Leistung, Masse normalerweise geschlossen (NC1), Schließer (NO1) und gemeinsame (C1). <ol><li> Löten Sie den 2-poligen Stecker &quot;A&quot; bis C1 (Verwendung roter Draht) und Boden (Verwendung schwarzer Draht). Schrumpf alle Verbindungen. </li><li> Löten Sie den 2-poligen Stecker &quot;B&quot; + (Verwendung roter Draht) und NO1 (Verwendung schwarzer Draht). Schrumpf alle Verbindungen. </li></ol></li><li> Photointerrupter (2D) <ol><li> Solder Photounterbrechers (der schwarze Teil) Breakout Board. </li><li> Dazu wird ein 4.7K Widerstand an der Vorderseite des Breakout-Board. </li><li> Löten Sie den Stecker 3-poliger Stecker &quot;E&quot; auf der Rückseite des Breakout-Board: rote Kabel an PWR, grünen Draht an GND und weiße Kabel an SGL. </li><li> Schneiden Sie lose Drähte auf der Rückseite der Lichtschranke durchbrechen Bord. </li></ol></li><li> Boost - Board (Abbildung 2E) <ol><li> Löten Sie die 2-polige Buchse &quot;A&quot; bis 5 V und Masse-Pins auf der Boost-Board. </li><li> Löten Sie den schwarzen Draht von male-Stecker &quot;D&quot; auf die zusätzliche GND-Pin auf der Boost-Board. </li></ol></li><li> BNC - Ausgangskabel (optional: 2F) <ol><li> Löten Sie den 2-poligen Stecker &quot;C&quot; zu den Anschlüssen eines BNC-Kabel (roter Draht zum Mittelstift, schwarzer Draht nach außen polig). HINWEIS: Für die Montage der 2-poligen Stecker muss auf dem BNC-Stecker durch die Mutter passen. Wir verwenden einen kleineren Stecker oder rasieren Sie die JST-Stecker mit einer Rasierklinge, um es fit zu machen. </li></ol></li><li> Motor Shield (2G) <ol><li> Drehen Sie die roten und schwarzen Kabel des weiblichen Verbindungs &quot;B&quot; zusammen und Lot zu V in. </li><li> Löten Sie den schwarzen Draht des weiblichen Verbinders &quot;C&quot; zu dem Erdungsstift neben ARef, und der rote Draht dieses Anschlusses an Pin 3. </li><li> Löten Sie den schwarzen Draht des weiblichen Verbinders &quot;D&quot; zu dem Erdungsstift neben V in. </li><li> Löten Sie den grünen Draht des weiblichen Verbinders &quot;E&quot; auf dem Erdungsstiftneben 5V, das rote Kabel von diesem Anschluss 5V, und das weiße Kabel von diesem Anschluss an Pin 2. </li></ol></li></ol> 3. Software hochladen <ol><li> Schließen Sie den FTDI Breakout-Board an die Programmierung Pins des Mikrocontrollers, und schließen Sie dann FTDI Breakout-Board an den Computer über Micro-USB-Kabel. </li><li> Öffnen Sie die IDE (Integrated Development Environment) Programm. </li><li> Wählen Sie den richtigen Mikrocontroller-Board für Software-Upload über Extras&gt; Brett Dropdown-Menü. </li><li> Wählen Sie ATMega 328 (5 V, 16 MHz) über die Tools&gt; Prozessor-Menü. </li><li> Wählen Sie den Port, den der Mikrocontroller verbunden ist Tools durch&gt; Port&gt; COM # (variiert je nachdem, welcher Port befindet sich derzeit in Gebrauch). </li><li> Klicken Sie auf den &quot;Upload&quot;, um die FED Skizze auf dem Brett zu laden (verfügbar unter: https://github.com/KravitzLab/fed/tree/master/fed-arduino). </li></ol> 4. Hardware-Montage <ol><li> Schrittmotor und mOTOR Abschirmung (Figuren 1C und 3A und 3B) <ol><li> Befestigen Sie den 5V - Schrittmotor auf den 3D - Druck Motorhalterung mit zwei # 6 x ¼ &quot;blech Schrauben (1C und 3A). </li><li> Setzen Sie sich drehende Scheibe in die Motorhalterung und drücken Sie fest mit Schrittmotorwelle (3B) zu befestigen. </li><li> Twist auf 3D gedruckt Lebensmittel Silo auf die Motorhalterung das Pellet Leveler Arm ist über das Loch in der Motorhalterung sicherstellen. </li><li> Twist auf verbundenen Stücke von oben (Schritte 4.1.1 - 4.1.3) auf die Oberseite der gedruckten Basis, mit dem Schrittmotor in Richtung der Rückseite der Basis positioniert und das Loch in der Front positioniert. </li><li> Schneiden Sie den 5-poligen Stecker von den Schrittmotor Drähte und Bänder ~ 2 mm vom Ende jedes Drahtes. </li><li> Schließen Sie Drähte von Schrittmotor an den Klemmenblock - Anschlüsse auf der Motorschild: rot zu Boden, orange und rosa auf einem Motoranschluss (zB M1) und Blau und Gelb auf den anderen mOTOR Port (zB M2). </li></ol></li><li> Externe Netzschalter <ol><li> Entfernen Sie die Mutter von der Power-Taste und legen Sie die Power-Taste in das Loch in der rechten Seite der Basis. Sichere Taste an der Stelle mit Sechskantmutter. </li></ol></li><li> Photounterbrechers (3C) <ol><li> Platzieren Sie die Lichtschranke in die 3D-Druckgehäuse. HINWEIS: eine Heißluftpistole verwenden Sie das Gehäuse zu erwärmen, wenn die Lichtschranke nicht den ganzen Weg nicht Platz in. </li><li> String die 3-Pin-Stecker &quot;E&quot; von der Lichtschranke (PWR, GND und SGL) durch die vordere mittlere Loch der gedruckten 3D-Basis. </li><li> Befestigen Sie das Gehäuse in die FED Basis mit zwei 1 &quot;Nylon Schrauben und entsprechenden Muttern. </li></ol></li><li> BNC - Ausgangskabel (optional) <ol><li> Legen Sie BNC-Stecker in das Loch auf der linken Seite des FED-Basis. Befestigen Sie an Ort und Stelle mit der Mutter. </li><li> Wenn BNC-Anschluss nicht verwendet wird, stecken Loch mit 3D-Druck-Stecker. </li&gt; </ol></li><li> Batterie und Boost - Board (3D) <ol><li> Schließen Sie 3,7 V Akkupacks an den DC / DC-Boost-Wandler-Modul über den JST 2-Pin-Anschluss. Die blaue LED auf der Boost-Board leuchtet auf, wenn der Akku geladen wird. </li></ol></li><li> Montageplatten im Inneren des Gehäuses (Abbildung 3E) <ol><li> Berg Mikrocontroller innerhalb der Basis mit FTDI Verbindungen den Netzschalter gegenüber, mit # 4 x ¼ &quot;Stahlblechschrauben. </li><li> Stack-Motorschild und Datenprotokollierung Schild auf dem Microcontroller. </li><li> Schrauben Sie den Boost-Platine in den Fall mit # 2 x ¼ &quot;Stahlblechschrauben. Montage-Boost mit der Micro-SD-Steckplatz nach unten zeigt. FED kann ohne Öffnen des Gehäuses über diesen Port aufgeladen werden. </li><li> Schließen Sie die fünf Anschlüsse, &quot;A&quot; Stecker auf &quot;A&quot; weiblich, &quot;B&quot; Stecker auf &quot;B&quot; weiblich, usw. </li><li> Setzen Sie den Akku in der 3D-Druck Basis und in der Nähe der hinteren Abdeckung gleitet. </li&gt; <li> Schieben Sie auf der 3D-gedruckten Frontplatte. </li></ol></li></ol> 5. Validierung und Datenerfassung HINWEIS: Vor auf einer FED-System einschalten, stellen Sie sicher eine SD-Karte auf der SD-Abschirmung eingesetzt ist, sonst FED nicht Pellets verzichten. Zusätzlich Strombrücke auf der Motorschild (knapp über dem Powerblock) an Ort und Stelle zu gewährleisten. <ol><li> Power on FED - System mit dem Netztaster und Testgerätefunktionalität. <ol><li> Füllen Sie Lebensmittel Silo mit 20 mg Futterpellets vor dem Einschalten. HINWEIS: Der Netzschalter sollte aufleuchten, wie sollten LEDs auf dem Mikrocontroller, SD Schild und Motorschild. Wenn kein Pellet in der gut ist, sollte man verzichten. </li><li> Entfernen Sie manuell von 5 bis 10 Pellets aus der Nahrung gut und bestätigen, dass die Ersatz Pellets abgegeben werden. </li></ol></li><li> Entfernen Sie die SD-Karte und überprüfen wurde, dass die Daten ordnungsgemäß protokolliert. Die Daten sind in einer durch Komma getrennten Wert erworben werden (.csv) mit dem Namen nach dem variable Dateinamen im Code. </li><li> Legen Sie FED Einheit innerhalb experimentell zu untersuchen, Energie an, und stellen Sie sicher, dass ein Pellet in die Nahrung gut abgegeben wird. </li><li> Im Laufe der Datenerfassung, FED täglich überprüfen, um sicherzustellen, dass sie richtig durch die Bestätigung arbeitet, dass das LED-Licht auf der Netzschalter eingeschaltet ist (dies zeigt an, dass die Batterie ausreichend geladen ist) in der Nahrung gut und ein Pellet sitzt (zeigt dass es keine Probleme mit Pelletabgabe). </li><li> Nach der Datenerfassung, SD-Karte und Zugang CSV-Datei abgerufen werden. HINWEIS: Die Analyse-Skripte für Mahlzeiten und Muster der Fütterung sind verfügbar unter: https://github.com/KravitzLab/fed. </li></ol>

<ol>
	<li>Ellacott, K. L., Morton, G. J., Woods, S. C., Tso, P., Schwartz, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+feeding+behavior+in+laboratory+mice.">Assessment of feeding behavior in laboratory mice.</a> Cell Metab. 12 (1), 10-17 (2010).</li><li>Betley, J. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurons+for+hunger+and+thirst+transmit+a+negative-valence+teaching+signal.">Neurons for hunger and thirst transmit a negative-valence teaching signal.</a> Nature. 521 (7551), 180-185 (2015).</li><li>van den Heuvel, J. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuropeptide+Y+activity+in+the+nucleus+accumbens+modulates+feeding+behavior+and+neuronal+activity.">Neuropeptide Y activity in the nucleus accumbens modulates feeding behavior and neuronal activity.</a> Biol Psychiatry. 77 (7), 633-641 (2015).</li><li>Cone, J. J., Roitman, J. D., Roitman, M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ghrelin+regulates+phasic+dopamine+and+nucleus+accumbens+signaling+evoked+by+food-predictive+stimuli.">Ghrelin regulates phasic dopamine and nucleus accumbens signaling evoked by food-predictive stimuli.</a> J Neurochem. 133 (6), 844-856 (2015).</li><li>Ulman, E. A., Compton, D., Kochanek, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+food+and+water+intake+in+rats+and+mice.">Measuring food and water intake in rats and mice.</a> ALN Mag. , 17-20 (2008).</li><li>Nguyen, K. P., O'Neal, T. J., Bolonduro, O. A., White, E., Kravitz, A. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feeding+Experimentation+Device+(FED):+A+flexible+open-source+device+for+measuring+feeding+behavior.">Feeding Experimentation Device (FED): A flexible open-source device for measuring feeding behavior.</a> J Neurosci Methods. 267, 108-114 (2016).</li><li>Aguiar, P., Mendonca, L., Galhardo, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OpenControl:+a+free+opensource+software+for+video+tracking+and+automated+control+of+behavioral+mazes.">OpenControl: a free opensource software for video tracking and automated control of behavioral mazes.</a> J Neurosci Methods. 166 (1), 66-72 (2007).</li><li>Devarakonda, K., Nguyen, K. P., Kravitz, A. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ROBucket:+A+low+cost+operant+chamber+based+on+the+Arduino+microcontroller.">ROBucket: A low cost operant chamber based on the Arduino microcontroller.</a> Behav Res Methods. 48 (2), 503-509 (2016).</li><li>Hoffman, A. M., Song, J., Tuttle, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ELOPTA:+a+novel+microcontroller-based+operant+device.">ELOPTA: a novel microcontroller-based operant device.</a> Behav Res Methods. 39 (4), 776-782 (2007).</li><li>Crall, J. D., Gravish, N., Mountcastle, A. M., Combes, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BEEtag:+A+Low-Cost,+Image-Based+Tracking+System+for+the+Study+of+Animal+Behavior+and+Locomotion.">BEEtag: A Low-Cost, Image-Based Tracking System for the Study of Animal Behavior and Locomotion.</a> PLoS One. 10 (9), (2015).</li></ol>

Authors declare no conflict of interests, financial or otherwise.

Die Fütterung Experimentation Gerät (FED) ist eine flexible Nahrungsaufnahme-Monitoring-System. Hier beschreiben wir detaillierte Anweisungen zur Herstellung und zur Fehlerbehebung des Geräts, einschließlich der Montage von gedruckten 3D-Hardware, Löten von elektrischen Komponenten, und das Hochladen von Skizzen auf den Mikrocontroller. Obwohl es wichtig ist, alle Schritte in dem Protokoll skizzierten folgen sorgfältig, gibt es wichtige Schritte, die in jedem Abschnitt besondere Aufmerksamkeit verdienen ein erfolg...

Mit dem Anstieg der globalen Fettleibigkeit über den letzten Teil des 20. Jahrhunderts wird die Aufmerksamkeit zugrunde liegenden auf die Mechanismen erneuert 1 Fütterung, 2, 3, 4. Typischerweise wird die Nahrungsaufnahme manuell 5, oder mit handelsüblichen Zuführsysteme gewogen. Kommerzielle Systeme sind ausgezeichnet, aber bieten eine begrenzte Flexibilität, ihre Entwürfe oder Code zu modifizieren. Hier beschreiben wir die Fütterung Experimentation Gerät (FED): eine Open-Source - Zufuhrsystem zur Messung der Nahrungsaufnahme mit feiner zeitlicher Auflösung und minimale menschliche Eingriffe 6. FED ist batteriebetrieben und vollständig innerhalb eines 3D-Druckgehäuse enthalten, die in der Standard-Kolonie-Rack Caging oder andere wissenschaftliche Geräte passen. In seinem stationären Zustand arbeitet FED in einem Low-Power-Modus mit einem Futterpellet ruht in seiner food gut. Das Vorhandensein des Pellets wird über einen Infrarotstrahl überwacht. Wenn eine Maus ein Pellet entfernt, sendet ein Lichtschrankensensor ein Signal an den Mikrocontroller und die Zeit-Stempel auf dem Bord Secure Digital (SD) Karte protokolliert. Gleichzeitig bietet ein Transistor-Transistor-Logik (TTL) Ausgang ein Echtzeit-Ausgabe des Pellet Retrieval. Unmittelbar nach diesem Fall dreht sich der Motor weiteren Pellets zu verzichten, und das System kehrt zu seinem Niedrigleistungsmodus. Aufgrund seiner Open-Source-Natur kann FED geändert und passen den spezifischen Forschungsbedarf verbessert werden. Beispielsweise kann der Code leicht verändert werden Fütterung zu bestimmten Zeiten des Tages zu begrenzen oder Abgabe zu stoppen, wenn eine Anzahl von Pellets wurde erreicht, ohne menschliche Eingriffe erfordern. Hier erläutern wir den Schritt-für-Schritt-Anleitungen für den Bau, die Validierung und Anwendung von FED zur Messung der Nahrungsaufnahme bei Mäusen. Wir bieten Ihnen eine Liste aller Komponenten ein System zu konstruieren. Wichtig ist, dass keine vorherige Experience in der Elektronik benötigt FED zu konstruieren.

<table><tbody><tr><td>&lt;strong&gt;Electronics&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Adafruit Motor/Stepper/Servo Shield for Arduino v2 Kit - v2.3</td><td>Adafruit</td><td>1438</td><td>Use of other motor shields has not been tested and will require changes to the code</td></tr><tr><td>Adafruit Assembled Data Logging shield for Arduino</td><td>Adafruit</td><td>1141</td><td>Use of other data logging shields has not been tested and will require changes to the code</td></tr><tr><td>PowerBoost 500 Charger</td><td>Adafruit</td><td>1944</td><td>Other voltge regulator boards have not been tested, but should work if they have similar specifications</td></tr><tr><td>FTDI Friend + extras - v1.0</td><td>Adafruit</td><td>284</td><td>Any FTDI-USB connection will work</td></tr><tr><td>Small Reduction Stepper Motor - 5VDC 32-Step 1/16 Gearing</td><td>Adafruit</td><td>858</td><td>Use of other stepper motors has not been tested</td></tr><tr><td>Arduino Pro 328 - 5V/16MHz</td><td>SparkFun</td><td>DEV-10915</td><td>Other Arduino boards should work, although may require changes to the code</td></tr><tr><td>Photo Interrupter - GP1A57HRJ00F</td><td>SparkFun</td><td>SEN-09299</td><td>Other photointerrupters will work, but may require changes to the 3D design</td></tr><tr><td>SparkFun Photo Interrupter Breakout Board - GP1A57HRJ00F</td><td>SparkFun</td><td>BOB-09322</td><td>Other photointerrupters will work, but may require changes to the 3D design</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Connectors, screws, and miscellaneous items&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Shield stacking headers for Arduino (R3 Compatible)</td><td>Adafruit</td><td>85</td><td>Any stacking header that says Arduiono R3 compatible will work</td></tr><tr><td>Multi-Colored Heat Shrink Pack - 3/32&quot; + 1/8&quot; + 3/16&quot;</td><td>Adafruit</td><td>1649</td><td>Any heatshrink will work</td></tr><tr><td>Hook-up Wire Spool Set - 22AWG Solid Core - 6x25ft</td><td>Adafruit</td><td>1311</td><td>Any wire will work</td></tr><tr><td>Lithium Ion Battery Pack - 3.7V 4400 mAh</td><td>Adafruit</td><td>354</td><td>Any 3.7 V Lithium battery with a JST connector will work&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>SD/MicroSD Memory Card (8GB SDHC)</td><td>Adafruit</td><td>1294</td><td>Any SD card will work</td></tr><tr><td>50 Ohm BNC Bulkhead Jack (3/8&quot; D-Hole)</td><td>L-com</td><td>BAC70A</td><td>Any BNC bulkhead will work</td></tr><tr><td>Type 316 Stainless Steel Pan Head Phillips Sheet metal screw, No 6 size, 1/4&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>90184A120</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Type 316 Stainless Steel Pan Head Phillips Sheet metal screw, No 2 size, 1/4&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>91735A102</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Nylon 100 Degree Flat Head Slotted Machine Screw, 4-40 Thread, 1&quot; Length</td><td>McMaster-Carr</td><td>90241A253</td><td>Any screws of this specification will work</td></tr><tr><td>Nylon Hex Nut, 4-40 Thread Size</td><td>McMaster-Carr</td><td>94812A200</td><td>Any nut of this specification will work</td></tr><tr><td>2 Pin JST M F Connector 200 mm 22AWG Wire Cable</td><td>NewEgg</td><td>9SIA27C3FY2876</td><td>Any 2 pin connector will work for this connection</td></tr><tr><td>Metal Pushbutton - Latching (16 mm, Red)</td><td>SparkFun</td><td>COM-11971</td><td>Any push button or switch will work</td></tr><tr><td>Resistor Kit - 1/4 W</td><td>SparkFun</td><td>COM-10969</td><td>Any 1/4 W resistors will work</td></tr></tbody></table>

feeding experimentation device (fed): construction and validation of an open-source device for measuring food intake in rodents

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in mice: the Feeding Experimentation Device (FED). FED is an open-source system that was designed to facilitate flexibility in food intake studies. Due to its compact and battery powered design, FED can be placed within standard home cages or other experimental equipment. Food intake measurements can also be synchronized with other equipment in real-time via FED's transistor-transistor logic (TTL) digital output, or in post-acquisition processing as FED timestamps every event with a real-time clock. When in use, a food pellet sits within FED's food well where it is monitored via an infrared beam. When the pellet is removed by the mouse, FED logs the timestamp onto its internal secure digital (SD) card and dispenses another pellet. FED can run for up to 5 days before it is necessary to charge the battery and refill the pellet hopper, minimizing human interference in data collection. Assembly of FED requires minimal engineering background, and off-the-shelf materials and electronics were prioritized in its construction. We also provide scripts for analysis of food intake and meal patterns. Finally, FED is open-source and all design and construction files are online, to facilitate modifications and improvements by other researchers.

Validierungstests die Verwendung von Tieren beteiligt sind, wurden von der Animal Care und Use Committee am National Institute of Diabetes und Magen-Darm-und Nierenerkrankungen, geprüft und genehmigt. Um die Verwendung von FED demonstrieren zur Messung Käfig Fütterung, erwachsene weibliche C57BL / 6 - Mäuse (n = 4) wurden einzeln mit ad libitum Zugang zu Wasser und Standard - Laborfutter unter einem 12/12 h Hell / Dunkel - Zyklus gehalten (Licht an bei 05.00). Nach ...

Watch this Scientific Journal Video about Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents at JoVE.com

Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

Feeding Experimentation Gerät (FED): Konstruktion und Validierung eines Open-Source-Vorrichtung zur Messung der Nahrungsaufnahme bei Nagetiere

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...

feeding-experimentation-device-fed-construction-validation-an-open

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Behavior

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

8.1K Aufrufe.  National Insttitute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

Serie: Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

A Novel Procedure for Evaluating the Reinforcing Properties of Tastants in Laboratory Rats: Operant Intraoral Self-administration

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste reactivity with the behavioral aspects of operant self-administration of drugs. Under very brief general anaesthesia, rats are implanted with an intraoral (IO) cannula that allows delivery of test solutions directly in the oral cavity. Animals are then tested in operant self-administration chambers whereby they can press a lever to receive IO infusions of test solutions. IO self-administration has several advantages over experimental procedures that involve drinking a solution from a spout&#160;or operant responding for solid pellets or solutions delivered in a receptacle. Here, we show that IO self-administration can be employed to study self-administration of high fructose corn syrup (HFCS). Rats were first tested for self-administration on a progressive ratio (PR) schedule, which assesses the maximum amount of operant behavior that will be emitted for different concentrations of HFCS (i.e.&#160;8%, 25%, and 50%). Following this test, rats self-administered these concentrations on a continuous schedule of reinforcement (i.e.&#160;one infusion for each lever press) for 10 consecutive days (1 session/day; each lasting 3 hr), and then they were retested on the PR schedule. On the continuous reinforcement schedule, rats took fewer infusions of higher concentrations, although the lowest concentration of HFCS (8%) maintained more variable self-administration. Furthermore, the PR tests revealed that 8% had lower reinforcing value than 25% and 50%. These results indicate that IO self-administration can be employed to study acquisition and maintenance of responding for sweet solutions. The sensitivity of the operant response to differences in concentration and schedule of reinforcement makes IO self-administration an ideal procedure to investigate the neurobiology of voluntary intake of sweets.

The current study evaluates a novel procedure for assessing the reinforcing effects of palatable solutions in laboratory rats: intraoral self-administration. To this end, operant responding (i.e.&#160;lever pressing) for intraoral infusions of sweet solutions at different concentrations was measured on continuous and progressive ratios schedules of reinforcement.

Ein neues Verfahren zur Bewertung der verstärkenden Eigenschaften von Geschmacksstoffe in Labor-Ratten: Operante Intraorale Selbstverwaltung

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste ...

Forschung

Verhalten

Combining Quantitative Food-intake Assays and Forcibly Activating Neurons to Study Appetite in Drosophila

Food consumption is under the tight control of the brain, which integrates the physiological status, palatability, and nutritional contents of the food, and issues commands to start or stop feeding. Deciphering the processes underlying the decision-making of timely and moderate feeding carries major implications in our understanding of physiological and psychological disorders related to feeding control. Simple, quantitative, and robust methods are required to measure the food ingestion of animals after experimental manipulation, such as forcibly increasing the activities of certain target neurons. Here, we introduced dye-labeling-based feeding assays to facilitate the neurogenetic study of feeding control in adult fruit flies. We review available feeding assays, and then describe our methods step-by-step from setup to analysis, which combine thermogenetic and optogenetic manipulation of neurons controlling feeding motivation with dye-labeled food intake assay. We also discuss the advantages and limitations of our methods, compared with other feeding assays, to help readers choose an appropriate assay.

Combining Quantitative Food-intake Assays and Forcibly Activating Neurons to Study Appetite in Drosophila

Quantitative food-intake assays with dyed food provide a robust and high-throughput means to evaluate feeding motivation. Combining the food consumption assay with thermogenetic and optogenetic screens is a powerful approach to investigate the neural circuits underlying appetite in adult Drosophila melanogaster.

Kombination von quantitativer Nahrungsaufnahme Assays und zwangsweise Aktivierung von Neuronen um Appetit in Drosophila studieren

Food consumption is under the tight control of the brain, which integrates the physiological status, palatability, and nutritional contents of the food, ...

Assessing Activity-based Anorexia in Mice

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions lead to a life-threatening reduction in body weight. However, rodents exposed to only one of these conditions ultimately adapt to re-establish normal body weight. Although increased running coupled with reduction in voluntary food intake appear paradoxical under ABA conditions, ABA behavior is observed across numerous mammalian species. 
The ABA paradigm provides an animal model for anorexia nervosa (AN), an eating disorder with severe dysregulation of appetite-behavior. Subjects are singly housed with free access to a running wheel. Each day, the subject is offered food for a limited amount of time. During the course of the experiment, a subject's body weight decreases from high activity and low caloric intake. The duration of the study varies based on how long food is offered daily, the type of food offered, the strain of mouse, if drugs are being tested, and environmental factors.
A lack of effective pharmacological treatments for AN patients, their low quality of life, high cost of treatment, and their high mortality rate indicate the urgency to further research AN. We provide a basic outline for performing ABA experiments with mice, offering a method to investigate AN-like behavior in order to develop novel therapies. This protocol is optimized for use in Balb/cJ mice, but can easily be manipulated for other strains, providing great flexibility in working with different questions, especially related to genetic factors of ABA.

Mice individually housed with a running wheel while given limited access to food develop reductions in food consumption and increase activity on the running wheel. This experimental phenomenon is called activity-based anorexia. This paradigm provides an experimental tool for studying the neurobiology and behaviors underlying aspects of anorexia nervosa.

Beurteilung der Activity based Anorexie bei Mäusen

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions ...

Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. Recent technological innovations allow for the development of more accurate and precise dietary and eating behavior assessment tools that require less effort for both the user and the researcher. Therefore, a new sensor-based device to assess food intake and eating behavior was developed. The device is a regular dining tray equipped with a video camera and three separate built-in weighing stations. The weighing stations measure the weight of the bowl, plate, and drinking cup continuously over the course of a meal. The video camera positioned to the face records eating behavior characteristics (chews, bites), which are analyzed using artificial intelligence (AI)-based automatic facial expression software. The tray weight and the video data are transported at real-time to a personal computer (PC) using a wireless receiver. The outcomes of interest, such as the amount eaten, eating rate and bite size, can be calculated by subtracting the data of these measures at the timepoints of interest. The information obtained by the current version of the tray can be used for research purposes, an upgraded version of the device would also facilitate the provision of more personalized advice on dietary intake and eating behavior. Contrary to the conventional dietary assessment methods, this dietary assessment device measures food intake directly within a meal and is not dependent on memory or the portion size estimation. Ultimately, this device is therefore suited for daily main meal food intake and eating behavior measures. In the future, this technology based dietary assessment method can be linked to health applications or smart watches to obtain a complete overview of exercise, energy intake, and eating behavior.

This protocol shows and explains a new technology-based dietary assessment method. The method consists of a dining tray with multiple built-in weighing scales and a video camera. The device is unique in the sense that it incorporates automated measures of food and drink intake and eating behavior over the course of a meal.

Konzeptentwicklung und Einsatz einer automatisierten Methode zur Beurteilung der Nahrungsaufnahme und des Essverhaltens

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. ...

Hochdurchsatz-Assay zur Messung der Nahrungsaufnahme und Lebensdauer von Caenorhabditis elegans

Quantifying Food Intake in Caenorhabditis elegans by Measuring Bacterial Clearance

Feeding is an essential biological process for an organism&#39;s growth, reproduction, and survival. This assay aims to measure the food intake of Caenorhabditis elegans&#160;(C. elegans), an important parameter when studying the genetics of aging or metabolism. In most species, feeding is determined by measuring the difference between the amount of food provided and the amount left after a given time interval. The method presented here uses the same strategy to determine the feeding of C. elegans. It measures the amount of bacteria, the food source of C. elegans, cleared within 72 h. This method uses 96-well microtiter plates and has allowed the screening of hundreds of drugs for their ability to modulate food intake at a speed and depth not possible in other animal models. The strength of this assay is that it allows to measure feeding and lifespan simultaneously and directly measures the disappearance of food and, thus, is based on the same principles used for other organisms, facilitating species-to-species comparison.

Autor im Rampenlicht: Erforschung des Zusammenhangs zwischen Lipotoxizität und HFpEF 

This protocol describes an assay to quantify Caenorhabditis elegans feeding rate based on measuring the clearance of bacteria in liquid culture.

Quantifizierung der Nahrungsaufnahme bei Caenorhabditis elegans durch Messung der bakteriellen Clearance

Feeding is an essential biological process for an organism&#39;s growth, reproduction, and survival. This assay aims to measure the food intake of ...

<meta charset="utf8"></head><body>Untersuchung der Binge-Eating-Störung mit einem schmackhaften Mausmodell für den Zugang zu Lebensmitteln

Intermittent Binge-Intake Model in Mice

Obesity affects one in eight individuals globally. Overeating, especially high-calorie foods, plays a significant role in obesity. Binge eating disorder (BED) is a complex condition caused by a combination of biological, psychological, and social factors. It involves excessive consumption of high-calorie foods in a short period and is often linked to anxiety and cravings.
Here, we present a protocol employing continuous and intermittent access to a new highly palatable food (HPF) -- M&amp;M&#39;s -- to develop a mouse model for investigating binge eating disorder (BED). The HPF, chosen for its high fat and sugar content, represents an optimal food source to study due to its strong palatability, which makes it particularly suited for examining compulsive eating behaviors. Using C57BL/6 mice, we provided continuous or intermittent access to M&amp;M&#39;s while allowing unrestricted access to standard chow and water. By the 8th day, the mice in the intermittent access group exhibited pronounced binge-eating behaviors, which persisted through the 26th day. These mice also consumed significantly more calories -- predominantly from the confectionary -- than those in the continuous access and control groups. The contrast between continuous and intermittent access underscores the critical role of feeding schedules in promoting the overconsumption of palatable foods.
Furthermore, behavioral assessments revealed intermittent access to the HPF-induced anxiety-like behaviors, highlighting the psychological impact of access patterns on both eating behavior and emotional states. By incorporating these two distinct feeding paradigms, this study offers valuable insights into how the availability of highly palatable foods can exacerbate binge-eating tendencies. This model provides a more realistic approach to studying binge-eating behaviors and their metabolic consequences. It highlights the importance of standardized models in biomedical research. Our findings offer insights into the physiological and neural mechanisms underlying BED, which could pave the way for developing effective therapeutic interventions for BED and obesity.

<meta charset="utf8"></head><body>Autor im Rampenlicht: Zugängliches M&M-basiertes Mausmodell zur Untersuchung der Binge-Eating-Störung - Einblicke in Essverhalten, Angst und neuronale Mechanismen<

A binge-eating model was established in mice using intermittent access to M&amp;M's (a highly palatable food made of fat and sugar). Mice with intermittent access to this high-fat, high-sugar food showed stress-like behaviors, increased caloric intake, and a preference for that food over standard chow compared to mice with continuous or no access to the food.

Intermittierendes Binge-Intake-Modell bei Mäusen

Obesity affects one in eight individuals globally. Overeating, especially high-calorie foods, plays a significant role in obesity. Binge eating disorder ...

Feeding Experimentation Gerät (FED): Konstruktion und Validierung eines Open-Source-Vorrichtung zur Messung der Nahrungsaufnahme bei Nagetiere

Zusammenfassung

Weitere Videos entdecken

Kapitel in diesem Video

Ein neues Verfahren zur Bewertung der verstärkenden Eigenschaften von Geschmacksstoffe in Labor-Ratten: Operante Intraorale Selbstverwaltung

Kombination von quantitativer Nahrungsaufnahme Assays und zwangsweise Aktivierung von Neuronen um Appetit in Drosophila studieren

Beurteilung der Activity based Anorexie bei Mäusen

Konzeptentwicklung und Einsatz einer automatisierten Methode zur Beurteilung der Nahrungsaufnahme und des Essverhaltens

Quantifizierung der Nahrungsaufnahme bei Caenorhabditis elegans durch Messung der bakteriellen Clearance

Quantifizierung der Nahrungsaufnahme bei Caenorhabditis elegans durch Messung der bakteriellen Clearance

Quantifizierung der Nahrungsaufnahme bei Caenorhabditis elegans durch Messung der bakteriellen Clearance

Intermittierendes Binge-Intake-Modell bei Mäusen

Intermittierendes Binge-Intake-Modell bei Mäusen

Intermittierendes Binge-Intake-Modell bei Mäusen