Bu çalışmada başarı İnceleme Ödülü tarafından desteklenmiştir (için Jeffrey R. Capadona) # B1495-R ve bilim adamı ve mühendisleri (PECASE) (için Jeffrey R. Capadona) dan ABD bölümü, Gaziler İşleri rehabilitasyon için Cumhurbaşkanlığı erken kariyer Ödülü Araştırma ve geliştirme hizmeti. Ayrıca, bu eser kısmen, yardımcısı Savunma Bakanı Peer gözden tıbbi araştırma programı aracılığıyla Ödülü No altında Sağlık işleri için Office tarafından desteklenen W81XWH-15-1-0608. Yazarlar için onun yaz araştırma desteği finansman kaynağı kabul etmiş oluyorsunuz. İçeriği Amerika Birleşik Devletleri Department of Veterans Affairs veya Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin görüşlerini temsil etmemektedir. Yazarlar Hiroyuki Arakawa CWRU kemirgen davranış çekirdek tasarımı ve kemirgen davranış protokollerini test onun rehberlik için teşekkür etmek istiyorum. Yazarlar ayrıca James Drake ve Kevin Talbot CWRU bölümü mekanik ve Havacılık ve uzay mühendisliği tasarımı ve kemirgen merdiven test imalat onların yardım için teşekkür etmek istiyorum.

Tüm yordamları ve hayvan bakımı uygulamaları tarafından onaylanmış ve Louis Stokes Cleveland bölümü gazileri işleri Tıp Merkezi kurumsal hayvan bakım ve kullanım Komitesi uygun olarak yapılır. Davranışsal test protokolü daha önce yayımlanmış çalışma12,13yakından takip ediyor.
1. davranışsal test: filme görevleri
Not: Burada, herhangi bir kronik davranış değişiklikleri algılamak 8 hafta boyunca hayvanların test edildi. Çalışma süresi çalışma için kullanılan uygulama/yaralanma/hastalık modeli bağlıdır.
<ol><li>
Alan kılavuz test açın Not: Kılavuz test 40 cm duvarlı bir 1 m2 alana sahip ve şirket içinde inşa edilmiştir. Alt parlak renkli bant (Şekil 1A) dokuz kareler ile bölümlendirilir. Otomatik BVAS kullanımı için çizgi ve kılavuz rengini fare ile kontrast önemlidir. Burada, beyaz Sprague Dawley rat kullanıldı; Böylece, kılavuz arka plan siyah boyanmış ve satırları parlak pembe bant ile oluşturulmuş.<ol>
<li>Hayvanlar 2 test her hafta hafta sonraki hesaplamalarda kullanmak için bir temel puan oluşturmak için çalışmaya başlamadan önce de dahil olmak üzere tüm testler için.</li>
		<li>Tüm test etme donanımları ile klor dioksit tabanlı sterilant başında her test oturumu ve her hayvan arasında temiz.</li>
		<li>Test için oda hayvanlar getirmek ve denemeler başlamadan önce 20 dk için odasına ayarlamak izin.</li>
		<li>Filme başlamak ve hayvan grid test başlamak için araştırmacı uzak karşı karşıya kılavuz, ortasına yerleştirin.</li>
		<li>Hayvan video olmak yukarıda iken bu serbestçe 3 dakikadır çalıştırmak izin verir.</li>
		<li>Ne zaman 3 dk. süre sona erdi filme durdurmak ve hayvan ev onun kafes dönmek. Tam olarak test etmeden önce yüzeyleri kurutmak için dikkat çekici bir klor dioksit tabanlı sterilant, kılavuzla temiz. Her hayvan 1 test x her oturum için.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Merdiven test Not: Merdiven testi şirket içinde inşa edilmiş ve iki akrilik yan duvarlar, her 1 m uzunluğunda, 3 mm çap basamakları (Şekil 2) 2 cm aralıklarla aralıklı bağlı oluşur. Hayvanlar bir hafta resmi test başlamadan önce merdiven eğitim gerektirir. Eğitim ve test protokolü arasında hiçbir fark yoktur. Not eğitim filme gerek yok.<ol>
<li>BVAS ile kullanılacak duvarın arkasında siyah poster panosu merdivenle kapak ve basamakları, start ve finiş hatları beyaz fareler ile bir kontrast oluşturmak için parlak bant ile düzeyini betimlemek.</li>
		<li>Hayvanlar 2 test her hafta hafta sonraki hesaplamalarda kullanmak için bir temel puan oluşturmak için çalışmaya başlamadan önce de dahil olmak üzere tüm testler için.</li>
		<li>Tüm test etme donanımları ile klor dioksit tabanlı sterilant başında her test oturumu ve her hayvan arasında temiz.</li>
		<li>Test için oda hayvanlar getirmek ve denemeler başlamadan önce 20 dk için odasına ayarlamak izin.</li>
		<li>Hayvan, merdiven test etmeden önce temiz geçici bir kafese koyun. Not: Geçici bir kafes hayvanın eve kafes merdivenin sonunda kullanılan hayvan tutmak için kısa vadeli bir kafes var. Hiçbir yaş çalışmada kullanılan tüm hayvanlar gibi önyargı aynı yaş ve aynı dönem içinde sınaması tamamlandı vardır. Burada kullanılan cerrahi almadım bir saf hayvan denetimdir.</li>
		<li>Merdiven aparatı kadar yayılma iki kafesleri ayarla; başlangıç kafes temiz bir kafes ve sonunda kafes hayvanın yaşam kafesi, Çalıştır tamamlamak için bir teşvik.</li>
		<li>Merdiven uzunluğu üzerine merkezli bir tripod üzerinde kamera yerleştirin. Merdiven basamakları yükseklikte objektiftir kameranın tripod uzatmak. Bu kayma algılama algoritması BVAS kod için önemli olduğundan basamakları lens ile tam olarak uyumlu kamera konumlandırın.</li>
		<li>Video kaydı başlatın ve merdivenin ilk basamak açık onların paws tutarak koşmak başlamak fare izin. Hayvan yardımsız merdiven taşımak izin verir.</li>
		<li>Hayvan başlangıç satırından filme süre vasıl onların kendi adım bitiş çizgisine taşımak izin verir. Video kaydı sona ve hayvan çalışma tamamlandıktan sonra hayvan merdivenden kaldırın.</li>
		<li>Hayvan arkasını döner veya kalıntıları için 20 durgun son video kaydı s. ve hayvan Çalıştır başarısız olursa hayvan merdivenden kaldırın Çalıştır başarısız bir çalışma düşünün. Ön-cerrahi temel test sırasında kaydedilen en yavaş zaman eşdeğeri olan bir ceza puanı başarısız ishal için atayın.</li>
		<li>Her hayvan gün test başına 5 ishal tamamlar emin olmak ve bir 1 dk dinlenme süresi her deneme arasında onlara. Not: Bu çalışmada, hayvanlar edildi test 2 x 8 hafta boyunca haftada. Ancak, süre araştırmacı takdirine kalmış olur.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. dosya depolama ve adlandırma
Not: BVAS özel olarak atanmış video dosya ve klasör böylece videoları olabilir güvenilir bir şekilde ayrıştırıldı ve düzgün analiz adlandırma kuralları kullanır. Farklı adlandırma kurallarına Şu anda desteklenmiyor. Bir test oturumu tamamlanmasından sonra video dosyasını bir varsayılan adla varsayılan konumda kaydedilir.
<ol><li>
Bireysel video adlandırma
	<ol>
<li>Her video videoları test tüm kılavuz için hayvanın tayin ile ad.</li>
		<li>Oturum her hayvan için test başına 5 merdiven videoları toplamak. Tüm beş videoları seçin ve ilk video, hayvanın atama kullanarak yeniden adlandırın. Örneğin, hayvanın adı "C1NS" ise, dosyaların adlandırıldığı "C1NS (1)", "C1NS (2)", "C1NS (3)", vb
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Depolama klasörü adlandırma
	<ol>
<li>Şimdi her hayvan sonra adlı video ve dosyaları kendi depolama klasörüne yerleştirin. Aşağıdaki kuralını kullanarak bu klasörü adlandırın: "TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY". Not: Örneğin bu klasör kılavuz videoları ilk haftası tutar ve 1 Ocak çekildi,st, 2018, holding bu videolar "Week1_GridTest_01_01_18" adlı klasör.</li>
		<li>Bu özel olarak adlandırılmış klasör bu deney ayarla daha büyük çalışma ait göstermek başka bir klasöre yerleştirin. Not: Klasör ağacı sistemi çalışmaları tutmak için hiçbir adlandırma gereksinimleri vardır ve modları test organize. Tek klasör sistem seçer adım 2.2.1 adlı videolar tutan klasörüdür.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Elektronik tablo dosyası oluşturma
	<ol>
<li>Dış bir elektronik tablo programı kullanmanız (bkz. Tablo malzemeler), her çalışma ve test modu için verilerini depolamak için yeni bir boş elektronik tablo dosyası oluşturun. Not: Bu dosyanın hiçbir adlandırma veya depolama yer gereksinimleri vardır. Her çalışma sistemi, bir kılavuz sınama ve bir merdiven testleri için kullanılmak üzere iki elektronik tablo dosyalarını gerektirir. Bu dosyalar şu an için boş bırakın.</li>
		<li>BVAS çalışırken bu elektronik tablo dosyaları herhangi bir bilgisayarda açık olmayan emin olun. Not: BVAS zaten açık olan bir elektronik tablo dosyasını açmaya çalışırsa, bu hatayla sonuçlanır.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. sistem yükleme
Not: BVAS inşa edilmiş ve PC işletim sistemleri ve leverages çalışma zamanı bileşenleri basit ve kullanıma hazır yazılım kodlama test. Diğer sistem yapılandırması şu anda desteklenmez.
<ol><li>
Son BVAS sürümünü yüklemeden
	<ol>
<li>Koşmak belgili tanımlık installer etiketli Installer simgesini çift tıklatarak 'BVASX. XXinstaller'. "X.XX" geçerli sürüm numarasını, şu anda 'BVAS3.30installer'. Not: Bu açık kaynak yazılımdır. Yazarın en son sürüm için başvurun.</li>
		<li>İzlemek üstünde-perde BVAS yüklemek için yönergeler. Not: Sistem yazılımının doğru sürümünü için yükleyici kontrol eder (Örn., MATLAB çalışma zamanı) ve o-ecek install belgili tanımlık bilgisayar yazılımı Internet'ten bulunamazsa,.</li>
		<li>Bir kez installed, tıklatarak programı başlatın 'BVAS.exe' dosyası.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. sistem kullanımı
<ol><li>Program açma
	<ol>
<li>Aşağıdaki seçenekleri sağlayan BVAS ana menüyü getirmek için BVAS program simgesini çift tıklayın: 'Kılavuz analiz', 'Merdiven analiz', 'Merdiven bir daha gözden geçirme' veya 'çık'. Not: 'E-posta ayarları' (Şekil 3A) etiketli sol üst köşede yer alan bir açılan menü da vardır.</li>
	</ol></li>
	<li>E-posta ayarları
	<ol>
<li>'E-posta ayarları' açılır menüsünde'i tıklatın ve ilk 'Değiştir e-posta hedef' seçin.</li>
		<li>Analiz güncellemeleri almak ve 'Tamam' ı seçin için bir tercih edilen e-posta adresi girin. Şu anda kayıtlı e-posta değil değişmek için ' iptal' seçin.</li>
		<li>Şu anda sistemde kayıtlı e-posta sınama e-posta göndermek için 'Test e-posta gönder' düğmesini tıklatın. Yakın 'e-posta gönderdi!' testin tamamlanması belirten penceresi açılır.</li>
	</ol></li>
	<li>Açık alan Grid Test Analizi
	<ol>
<li>'Kılavuz analiz' üst menü ekranından seçin.</li>
		<li>'Tek Video/bütün oturum/Arsa veri' etiketli iki durumlu düğme test oturumu videoları bir dizi analiz tamamlamak için tüm seans görüntülediğinden emin olun.</li>
		<li>Video analiz etmek için dosyayı bulmak için dosya sistemine göz için üst giriş kutusunun yanındaki '...' düğmesini kullanmak. 2.2.1. adımda açıklanan tarzda etiketli klasörü seçin.</li>
		<li>Kullanmak... hangi verileri depolamak elektronik tablo dosyasını seçmek için dosya sistemine göz alt giriş kutusunun yanındaki düğmeyi. Not: Bu gibi bir elektronik tablo dosyasına veri çıktısı almak, her video için tam yolu verilerini bir veri dosyasında (.mat) adım 4.3.3 seçilen videolar tutar aynı dizinde depolanır.</li>
		<li>4.3.2. adımda belirtilen iki durumlu düğme 'Tek Videoiçin ' tek bir video analizine tamamlamak için ayarlandığından emin olun.</li>
		<li>Kullanmak... dosya sistemi analiz için video dosyasını bulmak için göz atmak için üst giriş kutusunun yanındaki düğmeyi.</li>
		<li>Kullanmak... tek video analiz veri dosyasını (.mat) kaydetmek için bir dizin seçmek için dosya sistemine göz alt giriş kutusunun yanındaki düğmeyi. Not: Sonra hayvan adlı video sonra veri dosyası yeniden adlandırılır.</li>
		<li>4.3.2. adımda belirtilen geçiş 'Çıktı verilerini' seçin. daha önce analiz kılavuz video verileri çıkış için. Bu çizilen veri örnekleri Şekil 1B ve 1 Cgösterilir.</li>
		<li>Kullanmak... bir daha önce oluşturulmuş kılavuz video veri dosyası seçmek için dosya sistemine göz üst giriş kutusunun yanındaki düğmeyi. Seçin 'Git!' arsa ve veri şekil oluşturmak için. Not: Bu işlev ayrıca adlı bir metin dosyası oluşturur aynı ve hayvan vardır veri dosyasıyla aynı dizinde bulunduğu run veri içinde.</li>
		<li>Bir kez her iki gerekli dosyaların bulunduğu olmuştur, seçin 'Git!' video analiz başlamak için. Not üst menü 'geri' düğmesini yeniden ve 'çık' düğmesini program tamamen kapanacak. İzleme algoritma (rakamlar 3 c ve 3D) görsel bir temsilini göstermek için 'Ekran hata ayıklama' Değiştir seçin.</li>
		<li>Seçin 'Git!' analiz işlemini başlatmak için. Her video inceleme ekran görüntülerini inceleyin. Beşten fazla videolar 'sonraki' ve 'önceki' sayfa düğmelerini kullanın.</li>
		<li>Bir Manuel seçim menüsü getirmek için yeşil çizgi veya yeşil hat test alanı çevresinde doğru meydanında olmak görünmüyor "Düzenle" düğmesini seçin. Köşeleri düzenlemek için 'Köşeleri Düzenle' düğmesini seçin. Not: 'Sonraki kare' düğmesini söz konusu videonun sonraki kareye temsilcisi resim değişir. Otomatik olarak verilen Çerçeve tıkalı ya da odak dışı 'Sonraki kare' düğmesini seçin.</li>
		<li>Seçim süreci tamamlamak için sınama alanı seçin ve 'Enter' tuşuna basın temsilcisi görüntü sağa yönergelere bakın. Not: Seçilen yeşil çizgiler şimdi temsilcisi görüntüde gösterilecek.</li>
		<li>' Seçimi Kaydet ve gözden geçiren ekranına dönmek içinyapılan' seçin.</li>
		<li>Her video için kılavuz alanında doğru seçildikten sonra tam çözümleme işlemini başlatmak için merkezi 'bitti' düğmesini seçin. Çalıştırılacak programın izin ve tamamlandıktan sonra bir başarı ileti kutusu gösterilir. Not: Bir oturum videoları tam analizi bazı zaman, hayvan başına yaklaşık 10 dakika sürebilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Merdiven test Analizi Not: İlk merdiven test analizi için protokol özetlenen adımları 4.3.10–4.3.15 iletişim kuralı için çok benzer. Bu adımlar önce dikkate değer farklılıklar şunlardır:<ol>
<li>'Merdiven analiz' merdiven analiz menüsünü açmak için üst menüden seçin.</li>
		<li>İki seçenek Değiştir, 'Tek Video' ve 'Tüm seans' (Şekil 3B) görüntüleyin.</li>
		<li>'Tüm seans', üst giriş... ile merdiven videoları adlı klasörü seçmek için düğme seçin ile bir klasör daha sonra gözden geçirmek için merdiven videolardan verilerle birlikte kaydetmek için bir dizin seçmek için adım 2.2.1.Select alt düğmesi.</li>
		<li>'Tek Video' seçiliyse, select tek bir video dosyası ile üst... düğmesi ve bir yerde adım 4.4.3 ile aynıdır.</li>
		<li>Seçin 'Git!' analiz işlemini başlatmak ve merdiven testi alan İnceleme ekran yukarı getirmek.</li>
		<li>Adımları 4.3.10–4.3.15 merdiven kılavuz gelince için aynı şekilde izleyin. Çalıştırılacak programın izin ve tamamlandıktan sonra bir başarı ileti kutusu gösterilir. Not: bir şey çözümleme sırasında sorun çıkarsa, 4.2.2 adımda girilen e-posta adresine bir e-posta gönderilir. Her türlü Analiz tamamlandığında, bir tamamlama e-posta aynı e-posta adresine gönderilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Merdiven görüntü İnceleme Not: Daha önce gözden geçirmek için merdiven videoları herhangi bir başarısızlık onaylamak ve paket fişi pençe analiz aşağıdaki protokoldür. Not elektronik tablo dosyalarını bir merdiven geçiş için 'Merdiven görüntü İnceleme' (adımları 4.5.1–4.5.5) tamamlanıncaya kadar görüntülemek için oluşturulmaz.<ol>
<li>Üst menüden 'Merdiven görüntü İnceleme'. Bu merdiven İnceleme Dosya Seç ekranında getiriyor.</li>
		<li>Üst seçin veri dosyalarının klasör seçmek için düğme. Not: Dosyaları adım 4.4.2 seçilen konuma kaydedilir ve aşağıdaki biçimde adlandırılır: "M1_D1_Y1 merdiven Video oturum HH_MM M2_D2_YYYY". M1, D1 ve Y1 analiz ediliyor oturum tarih vardır. Eğer sadece tek bir video analiz edildi "Video oturum merdiven" "Tek Video Analizi" okuyacak. HH_MM ve M2_D2_YYYY bir daha gözden geçirme oturumun başlatıldığı tarih ve saati vardır.</li>
		<li>Alt çalışma için oluşturulan elektronik tablo dosyasını seçmek için seçin.</li>
		<li>Seçin 'Git!' el ile inceleme işlemini başlatmak için.</li>
		<li>Otomatik olarak açılan merdiven veri gözden geçiren menüsünü görüntüleyin. Bir hata algılanırsa, 'Sonraki kare' ve 'Son çerçeve' düğmeleri herhangi bir ardışık kontrol etmek için çerçeveler varsa kaydedildi.</li>
		<li>Farenin ne ayak kaydı göstermek için slip iki durumlu kullanmaktadır. İki durumlu bir yanlış algılama olduğunu 'No Slipüzerinde ' pozitif bırakın. ' Sonraki algılama (Şekil 2A) devam etmek için,Kaydet/devam' ı tıklayın.</li>
		<li>Başarısızlık durumunda, geçişi (nerede sıçan çalışma zamanında tamamlamak başarısız) (nerede sıçan çalışma sırasında döndü) ters veya durgunluk nedeniyle başarısız olup belirtmek için kullanın.</li>
		<li>' Sonraki algılama için devam etmek için,Kaydet/devam' ı tıklayın. Son algılamayı ' analizi tamamlamak ve daha önce seçilen elektronik tablo dosyasına veri kaydetmek için,Kaydet/devam' ı tıklayın. Tamamlama bildirimi görevden. Not: İnceleme tamamlandıktan sonra gözden geçirildi klasörü yeniden adlandırılır "Gözden M1_D1_Y1 merdiven Video oturum HH_MM M2_D2_YYYY".</li>
	</ol></li>
</ol>5. çıkış veri analizi
<ol><li>
Kılavuz elektronik tablo dosyası
	<ol>
<li>Her kılavuz video elektronik tablo dosyasından oluşturulan veri bulun. Not: Sütunlar için hemen aşağıdaki gibi bırakılır: hayvan adı, tarih testi, çalışma numarası, seyahat, toplam zaman durdu, maksimum hız elde, hemen döner, sola döner ortalama toplam uzunluğu ve kılavuz çizgisi hafta geçer (Şekil 1D).</li>
		<li>Bu ölçümler brüt motor performansını ölçmek ve hayvanlar ve zaman puan arasında karşılaştırma araziler oluşturmak için kullanın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Merdiven elektronik tablo dosyası
	<ol>
<li>Oluşturulan veri hatasının ardından her merdiven videodan elektronik tablo dosyasındaki bulun ve kayma gözden pençe. Not: Sütunlar için hemen aşağıdaki gibi bırakılır: hayvan adı, çalışma numarası 1-5, çalışma numarası haftası, tarihi testi, çalışma türü (başarılı veya başarısız), çalışma zamanı başarıları, yüzde tamamlanması için pençe irsaliyeleri her pençe ve hata. Saat sütunu için bir hata boş ve başarısızlık modu sütun ters ya da durgunluk (Şekil 2B) okuyacaktır.</li>
		<li>Bu ölçümler iyi motor performansı ölçmek ve hayvanlar ve zaman puan arasında karşılaştırma araziler oluşturmak için kullanın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Beery, A. K., Kaufer, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stress,+social+behavior,+and+resilience:+insights+from+rodents.">Stress, social behavior, and resilience: insights from rodents.</a> Neurobiology of Stress. 1, 116-127 (2015).</li><li>Crawley, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioral+phenotyping+of+rodents.">Behavioral phenotyping of rodents.</a> Comparative Medicine. 53, 140-146 (2003).</li><li>Wolf, A., Bauer, B., Abner, E. L., Ashkenazy-Frolinger, T., Hartz, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Comprehensive+Behavioral+Test+Battery+to+Assess+Learning+and+Memory+in+129S6/Tg2576+Mice.">A Comprehensive Behavioral Test Battery to Assess Learning and Memory in 129S6/Tg2576 Mice.</a> PLoS One. 11, 0147733 (2016).</li><li>Metz, G. A., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+and+subcortical+lesions+impair+skilled+walking+in+the+ladder+rung+walking+test:+a+new+task+to+evaluate+fore-+and+hindlimb+stepping,+placing,+and+co-ordination.">Cortical and subcortical lesions impair skilled walking in the ladder rung walking test: a new task to evaluate fore- and hindlimb stepping, placing, and co-ordination.</a> Journal of Neuroscience Methods. 115, 169-179 (2002).</li><li>Bailey, K. R., Crawley, J. N., Buccafusco, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anxiety-Related+Behaviors+in+Mice.">Anxiety-Related Behaviors in Mice.</a> Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. , (2009).</li><li>Prut, L., Belzung, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+open+field+as+a+paradigm+to+measure+the+effects+of+drugs+on+anxiety-like+behaviors:+a+review.">The open field as a paradigm to measure the effects of drugs on anxiety-like behaviors: a review.</a> European Journal of Pharmacology. 463, 3-33 (2003).</li><li>Porsolt, R. D., Bertin, A., Jalfre, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioral+despair+in+mice:+a+primary+screening+test+for+antidepressants.">Behavioral despair in mice: a primary screening test for antidepressants.</a> Archives Internationales de Pharmacodynamie et de Th&#233;rapie. 229, 327-336 (1977).</li><li>Porsolt, R. D., Brossard, G., Hautbois, C., Roux, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rodent+models+of+depression:+forced+swimming+and+tail+suspension+behavioral+despair+tests+in+rats+and+mice.">Rodent models of depression: forced swimming and tail suspension behavioral despair tests in rats and mice.</a> Current Protocols in Neuroscience. , 10 (2001).</li><li>Dunham, N. W., Miya, T. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+note+on+a+simple+apparatus+for+detecting+neurological+deficit+in+rats+and+mice.">A note on a simple apparatus for detecting neurological deficit in rats and mice.</a> Journal of the American Pharmaceutical Association. 46, 208-209 (1957).</li><li>Forstmeier, W., Wagenmakers, E. J., Parker, T. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+and+avoiding+likely+false-positive+findings+-+a+practical+guide.">Detecting and avoiding likely false-positive findings - a practical guide.</a> Biological Reviews of the Cambridge Philosophical Society. 92, 1941-1968 (2017).</li><li>Reason, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+error:+models+and+management.">Human error: models and management.</a> The Western Journal of Medicine. 172, 393-396 (2000).</li><li>Goss-Varley, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rodent+Behavioral+Testing+to+Assess+Functional+Deficits+Caused+by+Microelectrode+Implantation+in+the+Rat+Motor+Cortex.">Rodent Behavioral Testing to Assess Functional Deficits Caused by Microelectrode Implantation in the Rat Motor Cortex.</a> Journal of Visualized Experiments. , (2018).</li><li>Goss-Varley, M., 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=Microelectrode+implantation+in+motor+cortex+causes+fine+motor+deficit:+Implications+on+potential+considerations+to+Brain+Computer+Interfacing+and+Human+Augmentation.">Microelectrode implantation in motor cortex causes fine motor deficit: Implications on potential considerations to Brain Computer Interfacing and Human Augmentation.</a> Scientific Reports. 7, 15254 (2017).</li><li>Metz, G. A., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ladder+rung+walking+task:+a+scoring+system+and+its+practical+application.">The ladder rung walking task: a scoring system and its practical application.</a> Journal of Visual Experiments. (28), e1204 (2009).</li><li>Chesler, E. J., Wilson, S. G., Lariviere, W. R., Rodriguez-Zas, S. L., Mogil, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influences+of+laboratory+environment+on+behavior.">Influences of laboratory environment on behavior.</a> Nature Neuroscience. 5, 1101-1102 (2002).</li><li>Crabbe, J. C., Wahlsten, D., Dudek, B. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetics+of+mouse+behavior:+interactions+with+laboratory+environment.">Genetics of mouse behavior: interactions with laboratory environment.</a> Science. 284, 1670-1672 (1999).</li><li>Richter, S. H., Garner, J. P., Auer, C., Kunert, J., Wurbel, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+variation+improves+reproducibility+of+animal+experiments.">Systematic variation improves reproducibility of animal experiments.</a> Nature Methods. 7, 167-168 (2010).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

En kritik güçlü bir analizi sağlamak için protokol tutarlı filme bir bölümüdür. Videoları doğru konumda Protokolü'nün ilk bölümünde açıklandığı gibi iyi aydınlatılmış ve filme ise, sistem hassas bir analiz yapmak mümkün olacak. Herhangi bir görüntü işleme sorun ile ön işleme içinde yapılan çalışmaları daha doğru ve basit post-processing yapacaktır. Bu nedenle, test sırasında cihazları ve hayvanların iyi aydınlatılmış ve herhangi bir gölge veya diğer hareket çerçeve i?...

Fonksiyonel ve davranışsal motor ve bilişsel bozukluklar1,2,3değerlendirmek için kurulan pek çok yöntem vardır. Daha yaygın olarak istihdam yöntemlerden bazıları iyi motor işlevleri üzerinden pençe yerleştirme, bozkır ve uzuv koordinasyon brüt motor işlevleri ve stres davranış üzerinden açık alan kılavuz testi5 test bir merdiven test4, test içerir ,6ve korku, depresyon ve umutsuzluk üzerinden için zorla yüzmek test test7,8 veya rotor çubuk9. Ancak, bu yöntemlerin çoğu insan araştırmacılar "hayvan puanı için" ya da subjektif performansını yargılamak için güveniyor. Öznel bir insan değerlendirme ihtiyacını yavaş üretimi ve veri analizi, yanı sıra araştırma önyargı bir kasıtlı veya kasıtsız etkisi için fırsat çalışma10' mevcut. Ayrıca, öznel değerlendirme veri unutkanlık, zavallı motivasyon, uygun olmayan eğitim veya ihmal11olması yanlış veri gösterimi, riski de sunar.
Geçenlerde bir açık alan kılavuz testi ve bir merdiven test intracortical microelectrodes12,13ile implante sıçanlarda bildirdin. Bu çalışmalarda bulgular yenilik nedeniyle, biz hemen bu istihdam başladı ve ek işlevsel sınama laboratuvarı birçok devam eden çalışmalarda. Kasıtsız insan tarafından oluşturulan değişkenlik öznel değerlendiriciler ve analiz üretilen işi artırmak için bir artış kaynaklanan beklentisiyle, biz davranış test puanı için otomatik, bilgisayar destekli bir program oluşturmak için yola, ve büyük ölçüde hata olasılığını sınırlandırmak.
Burada, BVAS geliştirilmesi üzerinde raporu. BVAS bir açık alan kılavuz testi ve bir merdiven test brüt ve ince motor işlevleri ölçümleri sırasıyla puanı için bilgisayar analizi kullanır. Sonuçları yaralanma veya hastalık, yaralanma veya hastalık modeli ne olursa olsun kaynaklanan olası motor işlevleri açıkları aydınlatmak için kullanılabilir. Analiz kodları için değişiklikler davranış test etme donanımları veya motor fonksiyon çeşitli ölçümler puan hesabına adapte edilebilir. Bu nedenle, BVAS bizim kullanım amacı veya diğer laboratuvarlar tarafından şu anda çalışan işlevinin ötesinde birçok uygulamada uygulanabilir.
Not açık alan kılavuz ve merdiven testleri video kaydı gerektirir. Bu nedenle, her bir test bir video kamera [1080 p, en az 15 kare / saniye (fps)], bir dizüstü bilgisayar ve video verilerini depolamak için bir yer gerektirir. Her iki test için fotoğraf makinesini çerçevede görülmesi gereken tüm cihazlar için izin veren bir merkezli pozisyonda yerleştirin. Böylece bu test sırasında taşımaz fotoğraf makinesini tripoda veya iskele demir. Yakın olarak video çerçeve kenarlarını mümkün olduğunca test cihazları kenarlarına paralel tutun. Aynı personel tüm test tamamlamak ve odanın ısı kontrollü bir sistem ile iyi aydınlatılmış olduğunu emin olun. Aynı oda, oda çok az değişiklik ile test kurs boyunca tüm hayvanlar için kullanın. Tahıl ya da muz fiş hayvan davranış testleri tamamlamak için teşvik etmek için iyi ödül olun.

<table><tbody><tr><td>Sprague Dawley rats, male, 201-225 g</td><td>Charles River</td><td>CD</td><td></td></tr><tr><td>Webcam HD Pro c920</td><td>Logitec</td><td>960-000764</td><td></td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Matalb 2017a, Computer Vision System Toolbox</td><td>Mathworks</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Open field grid test</td><td>Made in-house at Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Ladder test</td><td>Made in-house at Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr></tbody></table>

a novel single animal motor function tracking system using simple, readily available software

Biz son zamanlarda motor corteces sıçan intracortical microelectrodes yerleştirerek hemen ve kalıcı motor açıkları sonuçlar gösterdi. Motor bozuklukları el ile brüt motor işlevleri ölçmek için bir açık alan kılavuz test ve ince motor işlevleri ölçmek için bir merdiven test aracılığıyla sayısal. Burada, bizim özel Capadona davranış Video analiz sistemi kullanılarak kaydedilen video testlerin otomatik miktar için bir teknik tartışmak: kılavuz ve merdiven Test veya BVAS. Basit ve kullanıma hazır yazılım kodlama yararlanarak (bkz. Tablo reçetesi) tek bir hayvan izleme açık alan kılavuz ve merdiven testleri için bu program sağlar. Olarak alan kılavuz kod eşikler izleme, video yoğunluk için açmak için farenin konumunu kılavuz testi 3 dk süresi boyunca izler ve yolun analiz eder. Daha sonra hesaplar ve toplam mesafe, elde maksimum hız, sol ve sağ el döner sayısı ve kılavuz çizgileri sıçan tarafından geçti toplam sayısı ölçülerini döndürür. Eşikleri merdiven izleme kodu tekrar içinde şiddeti için video izler fare hareketi merdiven ve merdiven geçmeye sıçan sürdüğü zaman da dahil olmak üzere döndürür hesaplanan ölçümler pençe sayısı notları boyutunda meydana gelen merdiven basamakları ve hataları nedeniyle durgunluk veya devreden insidansı. Biz burada geliştirilen BVAS uygulamaları, birçok yaralanma veya hastalık modelleri de dahil olmak üzere çeşitli motor işlevi analizi için istihdam edilecek öngörülüyor.

Burada sunulan yöntemleri, sonrasında fareler açık alan kılavuz tamamlandı ve merdiven haftada 2 x sınar. Veri BVAS kullanarak hem de el ile durdurma saati olan analiz edildi tarafından eğitilmiş ve acemi yorumcular. Sunulan çiğ haftalık puanları bir tek sigara implante kontrol hayvandan ortalama bir 8 haftalık çalışma üzerinde hafta "0" temel sınama kaynakçalara sonuçlarıdır. Bu bir dinlenme hafta ameliyat hayvanlar için olduğu gibi Hayır 1 hafta boyunca test o...

Watch this Scientific Journal Video about A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software at JoVE.com

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

Çalışmada motor açıkları sıçanlarda miktar otomatikleştirmek amaçladık. İlk değerlendirme modeli motor kaybı meydana gelen bir intracortical elektrot implantasyon motor korteks değerlendiriyor. Biz geliştirme ve kolayca adapte edilebilir, basit ve kullanıma hazır yazılım kodlama kullanarak bir izleme algoritma kullanımı raporu.

Basit, kolay ulaşılabilir yazılım kullanarak sistem izleme roman tek bir hayvan Motor işlevi

We have recently demonstrated that implanting intracortical microelectrodes in the motor corteces of rats&#160;results in immediate and lasting motor ...

a-novel-single-animal-motor-function-tracking-system-using-simple

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Behavior

6.5K Görüntüleme.  Louis Stokes Cleveland Department of Veterans Affairs Medical Center. Çalışmada motor açıkları sıçanlarda miktar otomatikleştirmek amaçladık. İlk değerlendirme modeli motor kaybı meydana gelen bir intracortical elektrot implantasyon motor korteks değerlendiriyor. Biz geliştirme ve kolayca adapte edilebilir, basit ve kullanıma hazır yazılım kodlama kullanarak bir izleme algoritma kullanımı raporu.

Video: A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

Mouse Short- and Long-term Locomotor Activity Analyzed by Video Tracking Software

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice and other rodents. Improvements in video tracking software (VTS) have allowed it to be coupled to LMA testing, dramatically improving specificity and sensitivity when compared to the line crossings method with manual scoring. In addition, VTS enables high-throughput experimentation. While similar to automated video tracking used for the open field test (OFT), LMA testing is unique in that it allows mice to remain in their home cage and does not utilize the anxiogenic stimulus of bright lighting during the active phase of the light-dark cycle. Traditionally, LMA has been used for short periods of time (mins), while longer movement studies (hrs-days) have often used implanted transmitters and biotelemetry. With the option of real-time tracking, long-, like short-term LMA testing, can now be conducted using videography. Long-term LMA testing requires a specialized, but easily constructed, cage so that food and water (which is usually positioned on the cage top) does not obstruct videography. Importantly, videography and VTS allows for the quantification of parameters, such as path of mouse movement, that are difficult or unfeasible to measure with line crossing and/or biotelemetry. In sum, LMA testing coupled to VTS affords a more complete description of mouse movement and the ability to examine locomotion over an extended period of time.

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice. Coupling of video tracking software (VTS) and LMA allows for the improvement of specificity and sensitivity, especially when compared with the manual, line crossing method of LMA analysis. Additionally VTS allows long-term tracking of mouse LMA.

Fare Kısa ve Uzun Vadeli Lokomotor Aktivite video Takip Yazılımı ile Analiz

Locomotor  activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice  and other rodents. Improvements in video tracking software ...

Davranış

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that involves finger-pressing movements while sitting, the modified SRT task requires participants to step with both feet while maintaining a standing posture. This stepping task necessitates whole body actions that impose postural challenges. The foot-stepping task complements the classic SRT task in several ways. The foot-stepping SRT task is a better proxy for the daily activities that require ongoing postural control, and thus may help us better understand sequence learning in real-life situations. In addition, response time serves as an indicator of sequence learning in the classic SRT task, but it is unclear whether response time, reaction time (RT) representing mental process, or movement time (MT) reflecting the movement itself, is a key player in motor sequence learning. The foot-stepping SRT task allows researchers to disentangle response time into RT and MT, which may clarify how motor planning and movement execution are involved in sequence learning. Lastly, postural control and cognition are interactively related, but little is known about how postural control interacts with learning motor sequences. With a motion capture system, the movement of the whole body (e.g., the center of mass (COM)) can be recorded. Such measures allow us to reveal the dynamic processes underlying discrete responses measured by RT and MT, and may aid in elucidating the relationship between postural control and the explicit and implicit processes involved in sequence learning. Details of the experimental set-up, procedure, and data processing are described. The representative data are adopted from one of our previous studies. Results are related to response time, RT, and MT, as well as the relationship between the anticipatory postural response and the explicit processes involved in implicit motor sequence learning.

We introduce the foot-stepping serial reaction time (SRT) task. This modified SRT task, complementing the classic SRT task that involves only finger-pressing movement, better approximates daily sequenced activities and allows researchers to study the dynamic processes underlying discrete response measures and disentangle the explicit process operating in implicit sequence learning.

"Motor" örtülü Motor sıralı öğrenme: ayak adım seri tepki zaman görev

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

3D Kinematic Gait Analysis for Preclinical Studies in Rodents

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of complex algorithms and mathematical modeling that accompany 3D data collection and analysis procedures. This work provides a simple, user-friendly, step-by-step detailed methodology for 3D kinematic gait analysis during treadmill locomotion in healthy and neurotraumatic rats using a six-camera motion capture system. Also provided are details on 1) calibration of the system in an experimental set-up customized for quadrupedal locomotion, 2) data collection for treadmill locomotion in adult rats using markers positioned on all four limbs, 3) options available for video tracking and processing, and 4) basic 3D kinematic data generation and visualization and quantification of data using the built-in data collection software. Finally, it is suggested that the utility of this motion capture system be expanded to studying a variety of motor behaviors before and after neurotrauma.

Presented here is a protocol to collect and analyze three-dimensional kinematics of quadrupedal locomotion in rodents for preclinical studies.

Kemirgenler preklinik çalışmalar için 3D Kinematic yürüyüş analizi

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of ...

Automated Rat Single-Pellet Reaching with 3-Dimensional Reconstruction of Paw and Digit Trajectories

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. Several automated versions of skilled reaching have been developed recently. Here, we describe a version that automatically presents pellets to rats while recording high-definition video from multiple angles at high frame rates (300 fps). The paw and individual digits are tracked with DeepLabCut, a machine learning algorithm for markerless pose estimation. This system can also be synchronized with physiological recordings, or be used to trigger physiologic interventions (e.g., electrical or optical stimulation).

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the behavior. We describe an automated version of skilled reaching with motion tracking and three-dimensional reconstruction of reach trajectories.

Paw ve digit yörüngeleri 3 boyutlu yeniden yapılanma ile ulaşan otomatik Rat tek Pellet

Rodent skilled reaching is commonly used to study dexterous skills, but requires significant time and effort to implement the task and analyze the ...

A System for Tracking the Dynamics of Social Preference Behavior in Small Rodents

Exploring the neurobiological mechanisms of social behavior requires behavioral tests that can be applied to animal models in an unbiased and observer-independent manner. Since the beginning of the millennium, the three-chamber test has been widely used as a standard paradigm to evaluate sociability (social preference) and social novelty preference in small rodents. However, this test suffers from multiple limitations, including its dependence on spatial navigation and negligence of behavioral dynamics. Presented and validated here is a novel experimental system that offers an alternative to the three-chamber test, while also solving some of its caveats. The system requires a simple and affordable experimental apparatus and publicly available open-source analysis system, which automatically measures and analyzes multiple behavioral parameters at individual and population levels. It allows detailed analysis of the behavioral dynamics of small rodents during any social discrimination test. We demonstrate the efficiency of the system in analyzing the dynamics of social behavior during the social preference and social novelty preference tests as performed by adult male mice and rats. Moreover, we validate the ability of the system to reveal modified dynamics of social behavior in rodents following manipulations such as whisker trimming. Thus, the system allows for rigorous investigation of social behavior and dynamics in small rodent models and supports more accurate comparisons between strains, conditions, and treatments.

Described here is a novel automated experimental system that offers an alternative to the three-chamber test and also solves several caveats. This system supplies multiple behavioral parameters that enable rigorous analysis of small rodent behavioral dynamics during the social preference and social novelty preference tests.

Küçük Kemirgenlerde Sosyal Tercih Davranışının Dinamiklerini İzleme Sistemi

Exploring the neurobiological mechanisms of social behavior requires behavioral tests that can be applied to animal models in an unbiased and ...

Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on the triggering of lever and nose-poke sensors present inside the chambers. While this provides a detailed view of when and how animals perform certain responses, it cannot be used to evaluate behaviors that do not trigger any sensors. As such, assessing how animals position themselves and move inside the chamber is rarely possible. To obtain this information, researchers generally have to record and analyze videos. Manufacturers of operant conditioning chambers can typically supply their customers with high-quality camera setups. However, these can be very costly and do not necessarily fit chambers from other manufacturers or other behavioral test setups. The current protocol describes how to build an inexpensive and versatile video camera using hobby electronics components. It further describes how to use the image analysis software package DeepLabCut to track the status of a strong light signal, as well as the position of a rat, in videos gathered from an operant conditioning chamber. The former is a great aid when selecting short segments of interest in videos that cover entire test sessions, and the latter enables analysis of parameters that cannot be obtained from the data logs produced by the operant chambers.

This protocol describes how to build a small and versatile video camera, and how to use videos obtained from it to train a neural network to track the position of an animal inside operant conditioning chambers. This is a valuable complement to standard analyses of data logs obtained from operant conditioning tests.

Çok Yönlü Ev Yapımı Video Kamera ve DeepLabCut kullanarak Operant Klima Odalarında Rats Izleme

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on ...

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and diverse behavioral features. Identifying behavioral deficiency in animal models is a crucial measure of disease severity, for example, in neurodegenerative diseases where patients often experience impairments in motor function. However, with the availability of various systems to track and assess motor deficits in fly models, such as drug-treated or transgenic individuals, an economical and user-friendly system for precise evaluation from multiple angles is still lacking. A method based on the AnimalTracker application programming interface (API) is developed here, which is compatible with the Fiji image processing program, to systematically evaluate the movement activities of both adult and larval individuals from recorded video, thus allowing for the analysis of their tracking behavior. This method requires only a high-definition camera and a computer peripheral hardware integration to record and analyze behavior, making it an affordable and effective approach for screening fly models with transgenic or environmental behavioral deficiencies. Examples of behavioral tests using pharmacologically treated flies are given to show how the techniques can detect behavioral changes in both adult flies and larvae in a highly repeatable manner.

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

The present protocol assesses the locomotor activity of Drosophila by tracking and analyzing the movement of flies in a hand-made arena using open-source software Fiji, compatible with plugins to segment pixels of each frame based on high-definition video recording to calculate parameters of speed, distance, etc.

Drosophila'da Lokomotor Aktiviteyi Test Etmek İçin Basit Bir Teknik

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and ...

FIM Imaging and FIMtrack: Two New Tools Allowing High-throughput and Cost Effective Locomotion Analysis

The analysis of neuronal network function requires a reliable measurement of behavioral traits. Since the behavior of freely moving animals is variable to a certain degree, many animals have to be analyzed, to obtain statistically significant data. This in turn requires a computer assisted automated quantification of locomotion patterns. To obtain high contrast images of almost translucent and small moving objects, a novel imaging technique based on frustrated total internal reflection called FIM was developed. In this setup, animals are only illuminated with infrared light at the very specific position of contact with the underlying crawling surface. This methodology results in very high contrast images. Subsequently, these high contrast images are processed using established contour tracking algorithms. Based on this, we developed the FIMTrack software, which serves to extract a number of features needed to quantitatively describe a large variety of locomotion characteristics. During the development of this software package, we focused our efforts on an open source architecture allowing the easy addition of further modules. The program operates platform independent and is accompanied by an intuitive GUI guiding the user through data analysis. All locomotion parameter values are given in form of csv files allowing further data analyses. In addition, a Results Viewer integrated into the tracking software provides the opportunity to interactively review and adjust the output, as might be needed during stimulus integration. The power of FIM and FIMTrack is demonstrated by studying the locomotion of Drosophila larvae.

FIM is a novel, cost effective imaging system designed to track small moving objects such as C. elegans, planaria or Drosophila larvae. The accompanying FIMTrack program is designed to deliver fast and efficient data analysis. Together, these tools allow high-throughput analysis of behavioral traits.

FIM Görüntüleme ve FIMtrack: Yüksek verim ve Maliyet Etkili Hareket Analizi izin İki Yeni Araçlar

The analysis of neuronal network function requires a reliable measurement of behavioral traits. Since the behavior of freely moving animals is variable to ...

Nörobilim

In Vivo Wireless Optogenetic Control of Skilled Motor Behavior

Fine motor skills are essential in everyday life and can be compromised in several nervous system disorders. The acquisition and performance of these tasks require sensory-motor integration and involve precise control of bilateral brain circuits. Implementing unimanual behavioral paradigms in animal models will improve the understanding of the contribution of brain structures, like the striatum, to complex motor behavior as it allows manipulation and recording of neural activity of specific nuclei in control conditions and disease during the performance of the task. 
Since its creation, optogenetics has been a dominant tool for interrogating the brain by enabling selective and targeted activation or inhibition of neuronal populations. The combination of optogenetics with behavioral assays sheds light on the underlying mechanisms of specific brain functions. Wireless head-mounted systems with miniaturized light-emitting diodes (LEDs) allow remote optogenetic control in an entirely free-moving animal. This avoids the limitations of a wired system being less restrictive for animals' behavior without compromising light emission efficiency. The current protocol combines a wireless optogenetics approach with high-speed videography in a unimanual dexterity task to dissect the contribution of specific neuronal populations to fine motor behavior.

In Vivo Wireless Optogenetic Control of Skilled Motor Behavior

The present protocol describes how to use wireless optogenetics combined with high-speed videography in a single pellet reach-to-grasp task to characterize the neural circuits involved in the performance of skilled motor behavior in freely moving mice.

İn Vivo Yetenekli Motor Davranışın Kablosuz Optogenetik Kontrolü

Fine motor skills are essential in everyday life and can be compromised in several nervous system disorders. The acquisition and performance of these ...

A Flexible Platform for Monitoring Cerebellum-Dependent Sensory Associative Learning

Climbing fiber inputs to Purkinje cells provide instructive signals critical for cerebellum-dependent associative learning. Studying these signals in head-fixed mice facilitates the use of imaging, electrophysiological, and optogenetic methods. Here, a low-cost behavioral platform (~$1000) was developed that allows tracking of associative learning in head-fixed mice that locomote freely on a running wheel. The platform incorporates two common associative learning paradigms: eyeblink conditioning and delayed tactile startle conditioning. Behavior is tracked using a camera and the wheel movement by a detector. We describe the components and setup and provide a detailed protocol for training and data analysis. This platform allows the incorporation of optogenetic stimulation and fluorescence imaging. The design allows a single host computer to control multiple platforms for training multiple animals simultaneously.

We have developed a single platform to track animal behavior during two climbing fiber-dependent associative learning tasks. The low-cost design allows integration with optogenetic or imaging experiments directed towards climbing fiber-associated cerebellar activity.

Beyinciğe Bağımlı Duyusal İlişkisel Öğrenmeyi İzlemek için Esnek Bir Platform

Climbing fiber inputs to Purkinje cells provide instructive signals critical for cerebellum-dependent associative learning. Studying these signals in ...