우리 박사 매튜 F S Rushworth (실험 심리학, 옥스포드 대학) 및 박사 사 Masamichi (뇌 과학 연구 센터, 다마가와 대학) 프로젝트의 개시에, 세부 사항에 그들의 귀중 한 조언에 감사 하 고 싶습니다. 프로토콜. 우리는 중요 한 의견과 원고 편집에 대 한 박사 릴리 유 감사 합니다. 이 프로젝트 소설 과학 이니셔티브, Q.Z, RIKEN 노화 프로젝트 (자연 과학 (BS291003)의 국가 학회를 위한 Q.Z, 뇌 과학 프로젝트, 센터 RIKEN 인센티브 연구 프로젝트 (100226201701100443)에 의해 지원 되었다 10026-201701100263-340120) Q.Z 및 젊은 과학자 (B) (17841749) Q.Z. 위한 JSP Kakenhi 특정
기여 저자: Q.Z 잉태 하 고 프로젝트를 시작, Q.Z, Y.K H.G 실험 및 데이터 분석 수행, H.G 조정 연구소와 오하라 & Co., 주식 회사, 사이 작업 Q.Z 및 Y.K 쓴 원고, S.I 프로젝트 감독.

모든 실험 프로토콜은 동물 관리 및 사용 RIKEN 뇌 과학 연구소의 위원회에 의해 승인 되었다.
1. 동물 준비
<ol><li>섹스, 나이, 유전자 형 및 약물 치료의 실험 쥐 (쥐) 실험 목적에 따라 선택 합니다. 참고: 여기 우리 2 개월의 4 남자 C57B/6 마우스의 성능을 시연.</li>
	<li>(12 h 빛/12 h 어두운 주기, 오전 8 시와 오후 8 시, 22 ± 1 ° C 사이 빛) 표준 조건 하에서 유지 한 방에 쥐를 집. 참고: 경우 목적은 두 genotypes 사이의 차이 비교, 케이지 당 4 쥐를 그룹화 하 고 각 유전자의 2 마우스를 포함.</li>
	<li>인간 접촉 그들에 익숙해지도록 5 일 동안 2 분/일에 대 한 마우스를 처리 합니다. 자신의 몸 무게 약 실험을 통해 무료 먹이 무게의 약 80-85% 유지 되도록 측정된 식량으로 그들을 먹이. 물 광고 libitum제공 합니다.</li>
	<li>모든 마우스 마우스 실험 방 30 분 실험 하루 전에 룸 주택에서 전송 하 여 실험적인 방에 쥐를 길 들.</li>
	<li>동물 성능에 circadian 리듬의 효과 피하기 위해 매일 같은 시간에 실험을 시작 합니다.</li>
</ol>2. 동물 Habituation 미로를
<ol><li>마우스 (2 분/일) 처리와 함께 미로에 habituation를 동시에 시작 합니다. 이 단계에서 모든 문을 열려 유지. 5 일의 총에 대 한 요법이 니를 수행 합니다.</li>
	<li>하루에 1, 미로 통해 음식 펠 릿을 피해 라.</li>
	<li>2, 3 일에 두 목표 무기에 따라 펠 릿을 피해 라.</li>
	<li>사이에 4 및 5, 산 탄만 두 개의 목표 상자에 넣어.</li>
	<li>매일, 펠 릿, 배치 후 4 개의 그룹으로 T-maze의 시작 상자에서 쥐 놓고 10 분 동안 미로 탐험 하는 쥐를 허용 합니다. 참고: 4 개의 그룹으로 마우스 Habituating 서로 학습과 훈련을 가속화 하도록 도울 것 이다.</li>
</ol>3. 동물 차별 아이라에서 HRA의
참고:이 프로토콜 모두 지연-및 노력 기반 의사 결정 테스트가 됩니다. 그러나, 목적에 따라 연구자만 그들 중 하나, 또는 두 가지 모두 테스트할 수 있습니다. 제어 소프트웨어 (자료 테이블)는 자동으로 다음 단계에 대 한 T-maze 설정을 제어 하는 데 사용 됩니다. 의사 결정 노력 기반 테스트 하는 경우 강제 팔 항목 단계에서 HRA와 아이라에 장벽을 소개 합니다. 다음 동물 차별과 장벽을 동시에 등반을 위해 훈련 될 것 이다. 굶주린 쥐 적극적으로 장벽을 상승 하 고이 단계 후 그들 모두 능숙 하 게 올라갈 수 있습니다. 따라서,이 프로토콜으로 낮은 장벽에서 시작할 필요는 없습니다.
<ol><li>
강제 팔 항목 단계
	<ol>
<li>제어 소프트웨어의 매개 변수 등록 창을 열고 매개 변수를 다음과 같이 설정 합니다 (그림 3).<ol>
<li>"단계 옵션을"을 선택 하십시오. 되도록 각 동물 5 연속 일 동안 하루 10 실험을 통해 갈 것 이다 10, "예 심 숫자"를 설정 합니다. 참고: 하나 그 자신의 실험에 다른 시험 번호를 선택할 수 있습니다.</li>
			<li>900 "기간"을 설정 s 하루 한 마우스의 훈련 900 미 설정에서 "기본 시작 지연 시간" 3을 초과 하지 것입니다 있도록 s, 시작 문 3를 열 것 이다 그래야 s 시작 지역에서 동물을 감지 후.</li>
			<li>4 알 약은 항상 자동으로 HRA에 적절 하 게 하 고 1 펠 릿에는 아이라 적절 HRA와는 아이라 "펠 릿 번호"를 설정 합니다. 참고: 우리의 실험에서 우리가 발견 하는 1: 4는 최고의 비율 10 밀리 그램 설탕 알 약을 사용 하는 경우. 6 ~ 10 알갱이 사용 하 고, 쥐 먹는 그들 모두를 완료할 수 없습니다 하 고 누락 일이 있을 것입니다.</li>
			<li>"지연 시간" 0을 설정 s, 그 거기이 단계 HRA와 아이라 지연 될 것입니다.</li>
		</ol>
</li>
		<li>제어 소프트웨어의 "ID 등록" 창을 엽니다. HRA, 왼쪽 또는 오른쪽의 위치에 따라 소프트웨어를 각 개별 마우스의 ID를 등록 합니다. (그림 4)입니다. 참고: 위치는 유전자 그룹에 관하여 균형 세력 수 한다. 각 유전자 그룹의 50%, HRA는 항상 왼쪽에 그리고는 아이라 항상 오른쪽에. 다른 50%는 HRA는 항상 오른쪽에 그리고는 아이라 항상 왼쪽에.</li>
		<li>오픈 소프트웨어의 응용 프로그램 창에서에서 선택 하십시오 "의사 결정" 드롭다운 "작업" 목록. 주제 ID를 입력 하 고 "단계" 드롭다운 목록에서 "2 단계"를 선택 합니다. "하루" 드롭다운 목록에서 숫자를 선택 합니다. 입력 실험 인터페이스 창에 "확인" 버튼을 누릅니다.</li>
		<li>실험 인터페이스 창에서 "GetBG"를 눌러 미로의 배경 정보를 등록 하는 환경의 배경에 관계 없이 정확 하 게 동물을 추적 하. (그림 5) "세션 시작" 버튼을 누릅니다.</li>
		<li>시작 상자에 마우스를 놓고 원격 제어의 "시작" 버튼을 눌러 교육을 시작 합니다.<ol>
<li>그 시작 문 한 접합 문 (왼쪽 또는 오른쪽) 자동으로 열립니다 3 후 주의 s; 마우스 입력 접합 영역, 일단 시작 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
			<li>관찰 하는 마우스 입력 지연 영역 (왼쪽 또는 오른쪽), 접합 문을 자동으로 닫힙니다 하 고 목표 문이 자동으로 열립니다.</li>
			<li>준수는 마우스는 펠 릿 소요, 뒷문 및 사전 시작 문을 자동으로 열립니다. 마우스는 다시 영역을 입력 하면, 일단 다시 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
			<li>일단 마우스 입력 시작 상자, 사전 시작 문을 자동으로 닫힙니다 하 고 새로운 재판을 시작할 것 이다 그를 관찰 합니다. 참고:이 훈련 단계 동안 매일의 10 타석, 이내 소프트웨어는 자동으로 확인 각 마우스 방문 5 재판 HRA와 5 재판에 아이라.</li>
		</ol>
</li>
		<li>미로 철저 하 게 매일 청소.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
무료 팔 항목 단계
	<ol>
<li>강제 항목 단계 (단계 3.1.1 3.1.2)에 다 같은 방식으로 매개 변수 및 제목 ID를 등록 합니다. "단계 옵션을 선택 하십시오". 설정 "시험 번호" 20, 각 동물 7 연속적인 한 일 당 20 시련을 통해 갈 것입니다.</li>
		<li>응용 프로그램 창에서 "단계" 드롭다운 목록에서 "3 단계"을 선택 합니다. 3.1.3 단계에 따라 다른 매개 변수를 설정 합니다.</li>
		<li>마우스 재판의 80%에서 HRA를 선택 될 때까지 훈련 계속 자동으로 또는 마우스 (매개 변수 설정에 등록)으로 하루 20 시험 끝나면 실험 인터페이스 창에서 80%로 "성공률"의 가치를 설정 합니다. 3.1.4 단계에 따라 다른 작업을 적용 합니다.</li>
		<li>마우스를 자유롭게 팔 하나, HRA 또는 아이라를 선택할 수 있습니다.<ol>
<li>그 시작 문, 두 개의 접합 문이 자동으로 열립니다 3 후 주의 s; 마우스 입력 접합 영역, 일단 시작 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
			<li>관찰 하는 마우스 팔 하나를 선택 하 고 지연 영역 (왼쪽 또는 오른쪽)를 입력, 접합 문을 자동으로 닫힙니다 하 고 목표 문이 자동으로 열립니다.</li>
			<li>준수는 마우스는 펠 릿 소요, 뒷문 및 사전 시작 문을 자동으로 열립니다. 마우스는 다시 영역을 입력 하면, 일단 다시 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
			<li>일단 마우스 입력 시작 상자, 사전 시작 문을 자동으로 닫힙니다 하 고 새로운 재판을 시작할 것 이다 그를 관찰 합니다.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 지연 기반 의사 결정 테스트
<ol><li>무료 팔 항목 단계 (단계 3.2.1)에 다 같은 방식으로 매개 변수 및 제목 ID를 등록 합니다. 5, "지연 시간" 설정 10,15 s 1 일, 하루 2, 3 일 각각, 그래서 하는 것입니다 5 s 지연 HRA에 대 한 하루에 1, 2, 및 15 일의 지연 HRA에 대 한에 HRA에 대 한 10 s 지연에 3 일.</li>
	<li>응용 프로그램 창에서 "단계" 드롭다운 목록에서 "4 단계"를 선택 합니다. 3.2.2에서와 같은 방식으로 다른 매개 변수를 설정 합니다.</li>
	<li>실험 인터페이스 창에서 모든 작업 단계 3.2.3에 따라 적용 됩니다.</li>
	<li>
마우스를 자유롭게 팔 하나, HRA 또는 아이라를 선택할 수 있습니다.
	<ol>
<li>그 시작 문, 두 개의 접합 문이 자동으로 열립니다 3 후 주의 s; 마우스 입력 접합 영역, 일단 시작 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
		<li>준수는 일단 마우스 팔 하나를 선택 하 고 지연 영역 (왼쪽 또는 오른쪽)를 입력, 접합 문을 자동으로 닫힙니다. 참고: 경우 마우스 아이라, 목표 문이 자동으로 열립니다 즉시. 그러나, 마우스 HRA를 선택 하는 경우 목표 문이 자동으로 열립니다 5 후 s, 10 및 15 s 일 1, 2, 3 각각.</li>
		<li>준수는 마우스는 펠 릿 소요, 뒷문 및 사전 시작 문을 자동으로 열립니다. 마우스는 다시 영역을 입력 하면, 일단 다시 문을 자동으로 닫힙니다.</li>
		<li>일단 마우스 입력 시작 상자, 사전 시작 문을 자동으로 닫힙니다 하 고 새로운 재판을 시작할 것 이다 그를 관찰 합니다. 참고: 여기, 우리는 훈련 쥐 각 지연 조건 5-7 일. 그러나, 유전자 변형 또는 돌연변이 생쥐의 여러 줄을 테스트에 우리의 경험을 바탕으로, 1 일 (20 시련) 절대적으로 다른 genotypes 쥐 사이의 차이 볼 정도로 이며 훈련 시간 (참조 그림 6 으로 연장 의미 예)입니다. 따라서, 현재 우리만 각 지연 시간에 대 한 일을 적용 하 고 그것은 잘 작동. 연구원은 그들의 자신의 목적에 따라 교육 일을 연장 하려는 경우 문제가 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>선택 사항: 반전 hra 테스트를 수행 합니다. 경우 마우스의 선택은 방향 기본 설정의 결과 테스트 하려면 HRA와 아이라 (이 소프트웨어에 의해 자동으로 수행할 수 있습니다)의 왼쪽 / 오른쪽 위치 전환 생쥐 4.4에서 팔 하나를 자유롭게 선택할 수 있도록.</li>
	<li>선택 사항: 지연 제어 테스트를 수행 합니다. 어떤 적자 변경된 공간 메모리 또는 보상 감도의 결과 보다는 의사 결정, 15 s 지연을 HRA는 아이라 하 고 자유롭게 4.4에서 팔 하나를 선택할 마우스에 변화의 결과 관찰 하는 여부를 테스트 합니다.</li>
</ol>5. 노력 기반 의사 결정 테스트
<ol><li>다이어그램 (그림 1)에서 같이 HRA에 방 벽을 소개 합니다.</li>
	<li>모든 매개 변수를 설정 하 고 적용 단계 3.2에 의하여 모든 작업-팔 항목 단계 및 3 연속적인 일 동안 동물을 테스트.</li>
	<li>한 팔, HRA 또는 아이라를 자유롭게 선택 하 쥐를 수 있습니다. 참고: 여기, 우리는 훈련 쥐 14 일 동안. 그러나, 유전자 변형 또는 돌연변이 생쥐의 여러 줄을 테스트에 우리의 경험을 바탕으로, 3 일은 절대적으로 다른 genotypes 쥐 사이의 차이 볼 정도로 하 고 훈련 시간 (참조 그림 6 예를 들어 확장에 아무런 의미가 있다 ). 따라서 현재 우리만 노력 기반 테스트에 대 한 일을 적용 하 고 그것은 잘 작동 합니다. 연구원은 그들의 자신의 목적에 따라 교육 일을 연장 하려는 경우 문제가 됩니다.</li>
	<li>선택 사항: 반전 hra 테스트를 수행 합니다. 경우 마우스의 선택은 방향 기본 설정의 결과 테스트 하려면 HRA와 아이라 (이 소프트웨어에 의해 자동으로 수행할 수 있습니다)의 왼쪽 / 오른쪽 위치 전환 생쥐 단계 5.3에서 팔 하나를 자유롭게 선택할 수 있도록.</li>
	<li>선택 사항: 노력 제어 테스트를 수행 합니다. 어떤 적자 변경된 공간 메모리 또는 보상 감도의 결과 보다는 의사 결정, HRA는 아이라에 방 벽을 소개 하 고 쥐를 허용 단계 5.3에서 팔 하나를 자유롭게 선택 하에 변화의 결과 관찰 하는 여부를 테스트 합니다.</li>
</ol>6. 데이터 분석
<ol><li>
제어 소프트웨어에서 직접 데이터와 결과 가져옵니다.
	<ol>
<li>그 소프트웨어는 자동으로 실험 날짜를 기록, 시작 및 완료 시간, 기간, 시험 번호, HRA, HRA와는 아이라, (X, Y) 위치에 "데이터" 폴더에 각 마우스의 이동 추적 등, 펠 릿 번호의 위치를 note .</li>
		<li>소프트웨어는 자동으로 체크 다음 항목을 분석 하 고 각 동물 아래 "결과" 폴더에서 그들을 기록 ID: 기간, 시험 번호, HRA 선택 번호, 아이라 선택 번호, HRA 선택 비율, 아이라 선택 비율, 총 이동 거리, 그리고 총 연결 시간입니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>주제 사이 요인으로 하루/세션 주제 내에서 요소 및 그룹 요소 (유전자 그룹 또는 다른 실험 조건 그룹)으로 혼합된 ANOVA (분할 플롯 ANOVA)에 의해 모든 실험에서 데이터에 대 한 통계 분석을 수행 합니다.</li>
	<li>하루/세션 그룹 요소 사이의 상호 없을 경우 그룹 요인의 주 효과 분석 합니다. 하루/세션 그룹 요소 사이의 상호 작용을 중요 한 경우 특별 게시물 없음을 비교를 적용 합니다.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Frank, M. J., Scheres, A., Sherman, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Understanding+decision-making+deficits+in+neurological+conditions:+insights+from+models+of+natural+action+selection.">Understanding decision-making deficits in neurological conditions: insights from models of natural action selection.</a> Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 362 (1485), 1641-1654 (2007).</li><li>Prevost, C., Pessiglione, M., Metereau, E., Clery-Melin, M. L., Dreher, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Separate+valuation+subsystems+for+delay+and+effort+decision+costs.">Separate valuation subsystems for delay and effort decision costs.</a> J Neurosci. 30 (42), 14080-14090 (2010).</li><li>Kennerley, S. W., Walton, M. 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L., 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=Prosocial+apathy+for+helping+others+when+effort+is+required.">Prosocial apathy for helping others when effort is required.</a> Nat Hum Behav. 1 (7), (2017).</li><li>Kobayashi, Y., 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=Genetic+dissection+of+medial+habenula-interpeduncular+nucleus+pathway+function+in+mice.">Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice.</a> Frontiers in behavioral neuroscience. 7 (17), (2013).</li><li>Hanks, T. 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저자는 공개 없다.

의사 결정은 매우 진화15동안 보존 인지 과정. 인간과 동물 잠재적인 보상 기준으로 경쟁 작업 옵션의 비용을 평가 하 고 그들의 선택을 할 수 있습니다. 다양 한 신경 질환 및 정신 장애를 고통 받아 환자 의사 결정16의 다른 형태에 적자를 보여 줍니다. 그것은 따라서 의사 결정 과정을 기본 neurobiological 병 태 생리 기계 장치를 조사 하는 것이 중요입니다. 지난 몇 년 동안, 지연 및 노력 기반 의사 결정을 더 모으고 관심 연구. 또한, 설치류, 특히 쥐가 두 가지 형태의 의사 결정17공부 하 광범위 하 게 사용 되어 왔습니다.
많은 연구는 HRA와 아이라2,6,7,,89,10, T-maze 장치를 포함 하는 행동 작업을 사용 하 여 재미 있는 발견을 주도 18 , 19 , 20 , 21 , 22. 작업에서 HRA 연관 큰 보상 한 시간 지연 또는 노력 노력. 아이라에 동물 어떤 시간 지연 및 물리적인 노력 없이 즉시 작은 보상을 얻을 수 있습니다. 전통적인 접근은 인간 실험의 수동 개입에 의존합니다. 각 시험에는 실험 필요 알 약을 계산 하 여 HRA와 아이라, 음식 쟁반에 넣어 목표 문을 HRA에 아이라, 놓고 시작 팔의 끝에 동물을 두고. 동물 무기 중 하나 들어가면 접합 문 목표 팔을 제한 하는 동물을 배치 해야 합니다. 프로토콜을 따라는 실험 시간을 계산 하 고 설정된 지연 후 목표 문을 열 필요가 있다. 동물 목표 영역을 입력 하 고는 pellet(s)를 얻는다, 후, 감 금 소에 게 동물의 팔 선택과 행동을 기록 하는 실험 필요 합니다. 다음은 실험 다음 재판에 대 한 T-maze 문 및 펠 릿을 준비 해야 합니다. 학습 및 테스트 프로세스 전체는 엄청난 시간과 노동 집약. 또한, 다른 실험실에서 표준화의 부족은 또 다른 관심사 이다.
이 문서에서 우리는 비디오 추적 시스템 (그림 7) 전통적인 프로토콜의 문제를 해결 하기 위해 수정 된 자동화 된 T-maze 장치 기반 프로토콜 제시. 전통적인 T-maze에는 "뒷문"와 "다시 복도"를 도입 하 여 우리는 미로 "bisected isoceles 삼각형" 모양 얻었다. 이 설정의 장점은 (1) 완전 자동화는 행동의 학습 및 테스트. 이 실험 주관의 영향을 제거 하 고 인간의 시간 최소화 및 노동 투입. 우리에 있는 4 개의 설정 실험실, 4 쥐 훈련 또는 전통적인 프로토콜을 사용 하 여 불가능 되는 하나의 실험에 의해 동시에 테스트 될 수 있도록. (2) 있다 소프트웨어 유연성 제어 소프트웨어 자유롭게 펠 릿 수, 지연 시간, 문 시작 및 닫는, 시험 번호, 기간, 및 추적 모드를 포함 하 여 여러 개의 매개 변수를 설정 하는 경험을 수 있습니다. 따라서,이 시스템은 실험적인 요구의 다른 종류를 만날 수 있습니다. (3) 저기 광범위 한 호환성 모든 슬라이딩 도어는 T-maze에 열려 있을 때 미로의 기지에서 저장 하도록 설계 되었습니다. 따라서, 설치 optogenetic/광학 조작, 전기 생리학 기록 vivo에서 및 microdialysis를 포함 하 여 다양 한 생리 적 시스템으로 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, 쥐 위치 기본 설정으로 인해 HRA 선택 가능성을 제외, 적용 지연-와 노력-기반된 분석 결과 대 한 제어 테스트 것이 좋습니다. 두 목표 팔에 비용을 똑같게 여 동물 같은 비용에 모두 보상 결과 경험할 수 있는 기회가 있다. 선택 차동, 결정 하기 전에 비용 및 혜택을 통합 하는 필요 제거 보상 기준으로 간단 하 게 만들 수 있습니다. 이 또한 동물 들의 선택에 어떤 변화 든 지에 있는 그들은 그들의 결정을 평가 하는 방법에는 비용 또는 보상, 또는 메모리 적자 보다는 확장 하는 무 능력의 결과 인지를 테스트 합니다.
우리 실험실에서 우리는이 쥐의 약 10 긴장을 분석 했습니다. 한 예로 mHb:DTA 마우스 시연 지연-과 노력-기반 의사 결정에 강력한 형 대표 데이터에 표시 했다. 즉, 보상 값은 강하게 mHb:DTA 마우스에 시간과 노력에 의해 할인 된. 결과 충 동성 제어에 mHb의 중요 한 역할을 계시 했다. 또한, 우리는 의사 결정 과정 (되지 않은 데이터) 무료 이동 마우스에 실리콘 프로브 녹음을 적용 했습니다. 모든 실험의 자동화 된 설치 기능에 대 한 유효성 검사 벤치 마크를 제공합니다. 따라서, T-maze 기반으로 자동화 된 기구와 결정에 대 한 표준화 된 프로토콜은 유전 효과, 약리 효과 및 신경 회로 효과 지연과 노력 설치류의 할인에 적합 합니다. 요약 하자면, 설치 지연 및 노력 기반 의사 결정 분석을 위한 이상적인 시스템으로 많은 이점이 있다.

인간과 다른 동물 (를 포함 하 여 지연, 노력, 및 위험) 비용, 보상을 평가 한 다음 행동의 특정 과정을 선택 하는 그들의 결정. 의사 적자는 정신 분열 증 (SZ), 주의력 결핍 과잉 행동 장애 (ADHD), 강 박 장애 (강 박 신경 증), 파 킨 슨 병 (PD)와 중독1를 포함 하 여 수많은 정신병 질환에 나타납니다. 인간과 원숭이 대 한 연구는 그 몇 가지 주요 두뇌 지역 결정 만들기2,,34에 관련 된 공개. 영장류는 더 복잡 한 결정 자질에 종사, 비록 설치류 보상 우발 자주 변경 하는 환경에서 살아남기 위해 적응 결정 수 보고 되었습니다. 또한, 신경 회로 메커니즘 및 의사 결정 기본 분자 메커니즘은 마우스 모델 chemogenetic, optogenetic 및 도구 및 유전자 조작된 생쥐의 가용성 때문에 철저 하 게 조사 수 있습니다. 여러 작업 attentional 세트-교대 작업, 대가가 또는 지연 기반 T-maze 작업, 아이오와 도박 작업, 작업5, 학습 시각적 차별 반전 등 설치류 의사 결정 행동을 평가에 사용 되는 등. 유사한 T-maze 비용-혜택 피에르 그룹6 에 의해 원래 개발 되었다 프로토콜과 무료 이동 설치류7,8, 두 가지 유형의 결정 비용 (지연 및 노력)의 효과 검사 하는 데 사용 되었습니다 9,10. 이 작업의 특별 한 장점은 동물 레버 또는 그릇에 파 훈련 필요가 없습니다. 대신, 동물 높은 보상 높은 비용 한 팔 (HRA) 또는 낮은 보상 다른 팔 (아이라)에서 저렴 한 비용 옵션에서 옵션 사이 선택을 하십시오. 따라서,이 작업을 수행 하기 훨씬 쉽습니다.
지연 기반 패러다임에서 접합 문을 도입 실험 동물 목표 무기 중 하나를 입력 하면 일단 동물 목표 팔에 보관 됩니다 있도록. 동물은 아이라 선택, 목표 도어는 아이라를 즉시 철회 하 고 작은 양의 음식 배달. 동물 HRA를 선택 하는 경우 HRA에 목표 문을 필요한 지연 후 철회 것 이며 많은 양의 음식 펠 릿 (그림 1A) 합니다. 노력 기반 패러다임에서 HRA는 장벽으로 저지 하 고 동물 위에 많은 양의 펠 릿 (그림 1B)를 등반 해야 합니다. 일반적으로 말하자면, 지연 기반 패러다임 테스트 동물 모델의 충 동성을 매우 유용 하 노력을 기반으로 한 apathetic 동물2,,411,12, 를 알아내기 위해 도울 수 있다 13. Hitherto 연구원은 수동으로 계산 시간 지연 삽입 및 문 철수, 노력 배리어를 기동 시키기, 펠 릿 수를 세, 위치에 알 약을 배치, 배치, 동물을 반환 하 여이 시험을 수행 있다 동물의 선택 모든 재판에 대 한 기록. 이러한 노동 및 시간 비용이 행동 분석 결과의 광범위 한 사용을 방해 하는 연구원에 대 한 심각한 실험적인 병목을 포즈. 현재 작업에서 우리는 완전 자동화, 표준화, 및 높은 처리량 용량 설치류의 지연 또는 노력을 기반으로 결정을 평가 하는 T-maze 기반 설치를 개발 했다.
장치
상업적인 제조 업체와 함께 공동에서 ( 재료의 표참조) 우리는 수정 개발 자동화 소프트웨어 기반 인스트루먼트 컨트롤 (그림 2)를 사용 하는 T-maze 기구. 특히, 우리가 도입 "뒷문" 및 "백업 방법" 전통적인 T-maze (그림 2)에 비해 동물 점 그들 자신 다시 시작 하 고 새로운 재판을 시작을 갈 수 있도록. T-maze, 매트 회색 이며 두 흑인과 백인 쥐 실험 조건 및 소프트웨어 설정 되 면 제대로, 검출 될 수 있다. 그것은 3 개의 무기 구성 되어: 1 시작 팔 및 2 개의 목표 팔, 155 m m 높이 V 자형 벽 길이에 각 410 m m 30 m m 너비와 폭에 155 m m의 오픈 탑의 기본. V 자형 복도 점프에서 효과적으로 쥐를 방지할 수 있습니다. 또한, V 자형 복도 쉽게 그것 적용 한다 vivo에서 케이블 녹화 있습니다. 시작 상자 시작 팔의 끝에 첨부 됩니다. 목표 상자 각 목표 팔의 끝에 첨부 됩니다. 자동 식품 디스펜서 달콤한 음식 펠 릿의 미리 정의 된 수를 제공 하도록 각 목표 상자에 설치 됩니다. 펠 릿 섭취 적외선 센서에 의해 감지 되 고 컴퓨터에 의해 자동으로 기록 됩니다. 각 목표 상자 직선 복도 의해 시작 상자에 연결 되어 있습니다. 동물은 자율적으로 돌아갈 수 시작 상자 복도 통해 일단 재판 완료. 입구와 출구의 시작과 목표 상자에서 높이 155 m m의 슬라이딩 도어 있다. 또한, 슬라이딩 도어는 동물 (그림 2A) 선택 후 뒤로 이동 하지 않도록 하려면 각 목표 팔의 입구에 위치. 모든 슬라이딩 도어는 컴퓨터에 의해 제어 됩니다 고 수 될 자동으로 열리고 닫혀. 높은 감도 1/2"충전 결합된 장치 (CCD) 단 안경 카메라 동물의 동작을 추적 하는 장치 위에 설정 됩니다. 렌즈의 초점 거리 2.8-12 m m입니다. 카메라의 위치는 약 1.9 m 높은. 미로 바닥에서 0.5 m 이기 때문에, 카메라와 미로 사이의 거리는 약 1.4 m (그림 2B). CCD 카메라에서 가져온 추적 데이터 사용 T-maze, 열고 동물 관심사 (ROIs)의 특정 영역을 입력할 때 특정 문을 닫는 라이브-제어. 노력 기반 패러다임 사용 장벽을 3 차원 직각 삼각형 (그림 2C), V 자형 벽에 맞는 완벽 하 게,의 모양에 있으며 높이 약 155 m m. 동물 수직 측면을 확장 해야 하지만 45 ° 경사를 내려갈 수 있습니다. 기구는 실험 기간 동안 100 개 럭 스에 조명 이다. 실험에 사용 하는 펠 릿을 설탕 ( 재료의 표참조), 실리 카 젤 산 탄을 건조 한 유지 하는 데 사용 됩니다 ( 재료의 표참조).

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1063">
	<tbody>
		<tr height="93">
			<td height="93" style="height:93px;width:328px;">automated t-maze for decion making testing</td>
			<td style="width:123px;">O&#8217;HARA &#38; Co.,ltd</td>
			<td style="width:243px;">no catalog number, customorized</td>
			<td style="width:371px;">Address requested by the reviewer: 4-28-16 Ekoda, Nakano-ku, Tokyo 165-0022 
			TEL: 81-3-3389-2451 FAX:81-3-3389-2453</td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">slica gel&#160;</td>
			<td>Nacalai Tesque</td>
			<td>1709155</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">AIN-76A Rodent Tablet 10mg</td>
			<td>Test Diet</td>
			<td>1811213(5TUL)</td>
			<td>Manufactured for Japan,SLC</td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Time TM1 software&#160;</td>
			<td>O&#8217;HARA &#38; Co.,ltd</td>
			<td>no catalog number</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">SPSS statistics V21.0</td>
			<td>IBM</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an automated t-maze based apparatus and protocol for analyzing delay- and effort-based decision making in  free moving rodents

많은 신경 정신과 환자 어려움 및 의사 결정에에서 적자를 보여 줍니다. 설치류 모델 neurobiological 원인 근본적인 의사 결정 문제에 대 한 깊은 이해를 생성에 도움이 됩니다. 비용-혜택 기반된 T-maze 작업 있는 설치류는 높은 보상 팔 (HRA)와 낮은 보상 팔 (아이라) 중에서 선택 하는 결정을 측정에 사용 됩니다. T-maze 의사 결정 작업, 하나는 비용입니다 시간 지연 및 다른 어떤 그것은 물리적인 노력의 두 패러다임을 확인 하 고 있습니다. 두 패러다임 실험 동물, 여러 문의 지루하고 노동 집약적인 관리가 필요 하 고, 보상, 작은 팔 선택 녹음. 현재 작업에서 우리는 펠 릿 배달, 문 관리와 선택 녹음에 대 한 완전 자동화와 전통적인 T-maze에 따라 기구를 발명 했습니다. 이 자동화 된 설치 두 지연 및 노력 기반 의사 결정 설치류에서의 평가 위해 사용할 수 있습니다. 여기에 설명 된 프로토콜 연구소 조사 여러 유전자 변형된 생쥐의 의사 고기. 대표적인 데이터에서 우리는 연기나 중간 habenular와 쥐 aversions 지연 및 노력을 보여 하 고 즉각적이 고 손쉽게 보상을 선택 하는 경향이 보였다. 이 프로토콜에는 실험 개입으로 인 한 가변성을 감소 하 고 실험의 효율성을 향상 도움이 됩니다. 또한, 만성 실리콘 프로브 또는 microelectrode 녹음, 광섬유 이미징 또는 신경 활동의 조작 적용할 수 있습니다 쉽게 여기에 설명 된 설치를 사용 하 여 의사 결정 작업 중.

지연-및의 노력-예를 들어 중간 habenular 연기나 쥐 (mHb:DTA 쥐)14 그들의 야생-타입 littermate 컨트롤 마우스 (마우스 CT) 그림 6에 표시 됩니다에 의해 수행 하는 의사 결정 작업을 기반으로 합니다. 2 개의 mHb:DTA 쥐와 두 CT 마우스 했다 공동 지 내게 한 장에 이유 후.
지연 기반 의사 결정 테스트 (그림 6A), 없었다 아무 중요 한 상호 작용 유전자 형 (HRA의 지연 시간 때 0) 차별 교육 단계 및 지연 기반 의사 결정 테스트를 포함 하 여 어떤 단계에서 세션 위상 (HRA의 지연 시간 때 5 s, 10 및 15 s, 각각). 지연 시간은 5 때 유전자 형의 주요 효과 중요 했다 s. 그러나 지연 시간 10 길게 했다 때에, s와 15 s, mHb:DTA 쥐 CT 쥐에 비해 HRA 방문 수의 비율에 있는 뜻깊은 감소를 시연 했다. 이 결과 공개 mHb의 제거, 더 큰 보상을 기다리는 쥐의 특혜를 감소 하 고 대신 표시 또는 대기 시간 10 초 때 즉시, 작은 보상을 선택 하는 경향이 더 이상. 데이터는 mHb impulsivity 시간 비용/이익 평가, 렌더링 하는 더 큰 보상을 지연된 액세스를 용납 하는 경향이 동물의 제어에 중요 한 두뇌 구조 될 수도 있습니다 제안 했다.
노력 기반 의사 결정 테스트 (그림 6B), HRA의 비율에서에서 방문 했다 크게 감소 mHb:DTA 마우스에 장벽 (1 x 장벽 및 반전 위상 HRA의 왼쪽/오른쪽 지역화에 HRA에 배치 했다 ). 즉, mHb:DTA 쥐의 phenotype 없음을 적자 때문 공간 기본 설정 및 메모리. 노력 제어 테스트에 장벽을 두 목표 팔 (2 × 장벽 단계)에 배치 했다 고 아이라와 HRA 높은 노력과 관련 된 했다. 따라서, 노력 비용 낮은 보상 또는 높은 보상을 선택 하는 동물에 대 한 동일 했다. MHb:DTA 마우스 방문 HRA 아이라, 보다 더 자주 하 고는 비교에 도달 HRA는 마지막 세션 (5)에 번호 방문. 이 결과 보상 및 mHb:DTA 마우스에 공간 메모리는 그대로 나왔다. 데이터는 해명 mHb 노력 비용/이익 평가, 더 큰 보상을 얻으려고 더 많은 작업에 넣어 동물 허용에 중요 한 역할을 재생할 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig1.jpg"> 그림 1: 회로도 의사 테스트에 대 한 전통적인 T-maze 장치 (A) 지연 기반 의사 결정 테스트 장치. 동물 시작 팔에 배치 했다 그리고 두 목표 팔, HRA와 아이라 사이 선택 했다. 동물 HRA를 선택, 그들은 더 큰 보상을 얻으려면 (지연 시간 (초))에 따라 기다려야 했다. 연구팀은 동물, 펠 릿, 및 각 시험에 대 한 문을 수동으로 처리 해야 합니다. (B) 노력 기반 의사 결정 테스트 장치. 동물 시작 팔에 배치 했다 그리고 두 목표 팔, HRA와 아이라 사이 선택 했다. 동물 HRA를 선택, 그들은 더 큰 보상을 얻으려면 삼각 장벽에 등반 했다. 연구팀은 동물, 펠 릿, 문 및 각 시험에 대 한 장벽을 수동으로 처리 해야 합니다. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig2.jpg"> 그림 2: 의사 결정 테스트에 대 한 T-maze 설정을 자동 (A) 자동화 된 설치의 최고 볼 수 있습니다. 자동화 된 설치의 (B) 측면 보기. (C) 3 차원 직각 삼각형 장벽 노력 기반 의사 결정 테스트, 오른쪽, 왼쪽에서 사용 되는 각각 사이드 보기, 반대 측 보기 및 사변 측면 보기입니다. 원래 기술 사진 상업 제조 업체 허가 편집. GBL: 목표 상자 (왼쪽), GBR: 목표 상자 (오른쪽), GDL: 목표 문 (왼쪽), GDR: 목표 문 (오른쪽), 달: 영역 (왼쪽), DAR 지연: 지연 영역 (오른쪽), JDL: 접합 문 (왼쪽), JDR: 접합 문 (오른쪽), BDL: 뒷문 (왼쪽), BDR: 뒷문 (오른쪽), CCD: 충전 결합 장치 카메라)입니다. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig3v2.jpg"> 그림 3:이 매개 변수 등록 창. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig3v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig4v2.jpg"> 그림 4: 주제 ID 등록 창. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig4v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig5v2.jpg"> 그림 5: 실험 인터페이스 창. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig5v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig6v2.jpg"> 그림 6: 지연 및 노력 기반 의사 결정 mHb:DTA 마우스에. MHb:DTA 마우스에 지연 기반 의사 결정 테스트 (A) (마우스 했다 12-14 개월-오래 된, n = 8/유전자 형). HRA 선택 비율 genotypes 지연 시간은 0과 5 s, 하지만 지연 시간이 10 살 때 mHb:DTA 마우스에 크게 감소 하는 때 사이 비교 했다 s와 15 s. 지연 시간 때 5 s, 유전자 형 × 하루 상호 작용: F(1,14) 0.594, p = = 0.236; 유전자 형의 효과: F(1,14) = 0.61, p = 0.45; 때 지연 시간 10 s: 유전자 형 × 하루 상호 작용 했다: F(1,14) = 37.5, p = 0.346; 유전자 형의 효과: F(1,14) = 32.4 p < 0.0001; 지연 시간 때 15 s F(1,14): 38.7, p = = 0.243; 유전자 형의 효과: F(1,14) = 31.6, 그리고 p ≤0.0001. MHb:DTA 마우스에 노력 기반 의사 결정 테스트 (B) (마우스 했다 12-14 개월-오래 된, n = 9/유전자 형). 장벽 단계 x 1, 동안에 이었다 유전자 형 및 세션 사이의 중요 한 상호 작용을 (유전자 형 × 하루 상호 작용: F(1,16) = 2.11, p = 0.015), 특별 게시물 없음을 비교 mHb:DTA 쥐 모두에서 크게 감소의 HRA %는 밝혔다 세션입니다. 반전 단계는 유전자와 세션 간의 아무 중요 한 상호 작용 (유전자 형 × 하루 상호 작용: F(1,16) = 1.61, p = 0.08). mHb:DTA 쥐 방문 HRA 크게 CT 쥐 보다는 더 적은 (주요 유전자 효과: F(1,16) = 8.18, p = 0.01). 단계 2 × 장벽 genotypes와 세션, 세션 3 및 4 세션에 상당한 차이 사이 중요 한 상호 작용은 (장벽 단계 x 2: 유전자 형 × 하루 상호 작용: F(1,16) 3.9, p = 0.0067 =). MHb:DTA 마우스는 HRA에 도달 마지막 세션, 세션 5에 CT 쥐의 비교 수를 방문 하십시오. 데이터 대표 평균 ± SEM. * * p < 0.01; p < 0.001. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57895/57895fig6v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig7v2.jpg"> 그림 7: 결정 테스트 (지연 또는 노력 기반)의 순서도.

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An Automated T-maze Based Apparatus and Protocol for Analyzing Delay- and Effort-based Decision Making in  Free Moving Rodents

이 문서 우리 발명, 자동된 T-maze 기구를 소개 하 고 의사 결정 지연 기반 및 무료 이동 설치류에 노력 기반 의사 결정을 분석 하기 위한이 장치를 기반으로 하는 프로토콜.

자동화 된 T-maze는 무료 이동 설치류에 의사 결정 지연 및 노력 기반 분석에 대 한 장치 및 프로토콜을 기반으로

Many neurological and psychiatric patients demonstrate difficulties and/or deficits in decision making. Rodent models are helpful to produce a deeper ...

an-automated-t-maze-based-apparatus-protocol-for-analyzing-delay

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Behavior

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A Fully Automated Rodent Conditioning Protocol for Sensorimotor Integration and Cognitive Control Experiments

Rodents have been traditionally used as a standard animal model in laboratory experiments involving a myriad of sensory, cognitive, and motor tasks. Higher cognitive functions that require precise control over sensorimotor responses such as decision-making and attentional modulation, however, are typically assessed in nonhuman primates. Despite the richness of primate behavior that allows multiple variants of these functions to be studied, the rodent model remains an attractive, cost-effective alternative to primate models. Furthermore, the ability to fully automate operant conditioning in rodents adds unique advantages over the labor intensive training of nonhuman primates while studying a broad range of these complex functions.
Here, we introduce a protocol for operantly conditioning rats on performing working memory tasks. During critical epochs of the task, the protocol ensures that the animal's overt movement is minimized by requiring the animal to 'fixate' until a Go cue is delivered, akin to nonhuman primate experimental design. A simple two alternative forced choice task is implemented to demonstrate the performance. We discuss the application of this paradigm to other tasks.

A fully automated protocol for rodent operant conditioning is proposed. The protocol relies on precise temporal control of behavioral events to investigate the extent to which this control influences neural activity underlying sensorimotor integration and cognitive control experiments.

감각 운동 통합 및인지 제어 실험을 위해 완전 자동화 된 설치류 컨디셔닝 프로토콜

Rodents have been traditionally used as a standard animal model in laboratory experiments involving a myriad of sensory, cognitive, and motor tasks. ...

연구

행동분석학

A Protocol for Housing Mice in an Enriched Environment

Environmental enrichment (EE) is a housing environment for mice that boosts mental and physical health compared to standard laboratory housing. Our recent studies demonstrate that environmental enrichment decreases adiposity, increases energy expenditure, resists diet induced obesity, and causes cancer remission and inhibition in mice. EE typically consists of larger living space, a variety of &#8216;toys&#8217; to interact with, running wheels, and can include a number of other novel environmental changes. All of this fosters a more complex social engagement, cognitive and physical stimulations. Importantly, the toy location and type of toy is changed regularly, which encourages the mice to adapt to a frequently changing and novel environment. Many variables can be manipulated in EE to promote health effects in mice. Thus these approaches are difficult to control and must be properly managed to successfully replicate the associated phenotypes. Therefore, the goal of this video is to demonstrate how EE is properly set up and maintained to assure a complex, challenging, and controlled environment so that other researchers can easily reproduce the protective effects of EE against obesity and cancer.

Environmental enrichment for mice requires a complex and challenging setup, as well as comprehensive husbandry and handling techniques to assure robust metabolic and anti-cancer effects in the mice. This protocol provides detailed procedures to reproduce the above mentioned effects in mice.

풍부한 환경에서의 주택 마우스를위한 프로토콜

Environmental enrichment (EE) is a housing environment for mice that boosts mental and physical health compared to standard laboratory housing. Our recent ...

An Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Instigating Depressive Symptoms, Behavioral Changes and Negative Health Outcomes in Rodents

Chronic, unresolved stress is a major risk factor for the development of clinical depression. While many preclinical models of stress-induced depression have been reported, the unpredictable chronic mild stress (UCMS) protocol is an established translationally-relevant model for inducing behavioral symptoms commonly associated with clinical depression, such as anhedonia, altered grooming behavior, and learned helplessness in rodents. The UCMS protocol also induces physiological (e.g., hypercortisolemia, hypertension) and neurological (e.g., anhedonia, learned helplessness) changes that are clinically associated with depression. Importantly, UCMS-induced depressive symptoms can be ameliorated through chronic, but not acute, treatment with common SSRIs. As such, the UCMS protocol offers many advantages over acute stress protocols or protocols that utilize more extreme stressors. Our protocol involves randomized, daily exposures to 7 distinct stressors: damp bedding, removal of bedding, cage tilt, alteration of light/dark cycles, social stresses, shallow water bath, and predator sounds/smells. By subjecting rodents 3-4 hr daily to these mild stressors for 8 weeks, we demonstrate both significant behavioral changes and poor health outcomes to the cardiovascular system. This approach allows for in-depth interrogation of the neurological, behavioral, and physiological alterations associated with chronic stress-induced depression, as well as for testing of new potential therapeutic agents or intervention strategies.

The unpredictable chronic mild stress (UCMS) protocol is a validated method for studying behavioral and physiological changes associated with chronic stress and depressive symptoms. Eight weeks of imposition of the UCMS protocol induces behavioral changes and poor health outcomes in rodents of either gender.

선동 우울 증상, 행동 변화 및 ​​설치류에 부정적인 건강 성과에 대한 예측할 수없는 만성 가벼운 스트레스 프로토콜

Chronic, unresolved stress is a major risk factor for the development of clinical depression. While many preclinical models of stress-induced depression ...

Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. Delay discounting tasks are used to identify indifference points, which reflect equal preference for two dichotomous reward alternatives differing in both delay and magnitude. Indifference points are key to assessing the shape of a delay-discounting gradient because they allow us to isolate the effect of delay on value. For example, if at a 1 week delay and a maximum of $1,000, the indifference point is at $700 we know that, for that participant, a 1-week delay corresponds to a 30% reduction in value. This video outlines an adjusting amount delay-discounting task that identifies indifference points relatively quickly and is inexpensive and easy to administer. Once data have been collected, non-linear regression techniques are typically used to generate discounting curves. The steepness of the discounting curve reflects the degree of impulsive choice of a group or individual. These techniques have been used with a wide range of commodities and have identified populations that are relatively impulsive. For example, people with substance abuse problems discount delayed rewards more steeply than control participants. Although degree of discounting varies as a function of the commodity examined, discounting of one commodity correlates with discounting of other commodities, which suggests that discounting may be a persistent pattern of behavior1.

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.

지연하는 조정 금액 태스크를 사용하여 인간에로 할인 측정

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. Delay discounting tasks ...

Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial expression analysis (AFEA) software. Additionally, we demonstrate a method for extracting relevant emotional data output and plotting the emotional response of a population over a specified time frame. By time pairing each participant's treatment response to a control stimulus (baseline), the overall emotional response over time and across multiple participants can be quantified. AFEA is a prospective analytical tool for assessing unbiased response to food and beverages. At present, most research has mainly focused on beverages. Methodologies and analyses have not yet been standardized for the application of AFEA to beverages and foods; however, a consistent standard methodology is needed. Optimizing video capture procedures and resulting video quality aids in a successful collection of emotional response to foods. Furthermore, the methodology of data analysis is novel for extracting the pertinent data relevant to the emotional response. The combinations of video capture optimization and data analysis will aid in standardizing the protocol for automated facial expression analysis and interpretation of emotional response data.

A protocol for capturing and statistically analyzing emotional response of a population to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial expression analysis software is described.

관능 평가를위한 데이터 수집 및 자동화 표정 분석 기술에 대한 분석 응용 및 시간적 분석을위한 프로토콜

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial ...

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.

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.

설치류에 음식 섭취를 측정하기위한 오픈 소스 장치의 건설 및 검증 : 실험 장치 (FED)를 먹이

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

An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

Neurodegenerative diseases are frequently associated with a progressive loss of movement ability, reduced life span, and age-dependent neurodegeneration. To understand the mechanism of these cellular events, and their causal relationships with each other, Drosophila melanogaster, with its sophisticated genetic tools and diverse behavioral features, are used as disease models for assessing neurodegenerative phenotypes. Here we describe a high-throughput method to analyze Drosophila adult negative geotaxis behavior, as an indication for possible motor defects associated with neurodegeneration. An automated machine is designed and developed to drive fly synchronization using an initial electric impulse, later allowing the recording of negative geotaxis behavior over a course of secs to mins. Images from the digitally recorded video are then processed with the self-designed RflyDetection software for statistical data manipulation. Different from the manually controlled negative geotaxis assay based on single fly, this precise, fast, and high-throughput protocol allows data acquisition from more than hundreds of flies simultaneously, providing an efficient approach to advance our understanding in the underlying mechanism of locomotor deficits associated with neurodegeneration.

An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

This step-by-step protocol analyzes Drosophila negative geotaxis behavior using an automated multi-cylinder system that hosts hundreds of flies and synchronizes their action by an electric motor. Upon synchronization, fly negative geotaxis behavior is assayed, digitally recorded, and analyzed using the self-designed RflyDetection software.

Neurodegeneration의 초파리 모델에서 성인 등반 동작을 분석 하기 위한 자동화 된 신속한 반복 부정적인 Geotaxis 분석 결과

Neurodegenerative diseases are frequently associated with a progressive loss of movement ability, reduced life span, and age-dependent neurodegeneration. ...

Utilizing the Modified T-Maze to Assess Functional Memory Outcomes After Cardiac Arrest

Background: Evaluating mild to moderate cognitive impairment in a global cerebral ischemia (i.e. cardiac arrest) model can be difficult due to poor locomotion after surgery. For example, rats who undergo surgical procedures and are subjected to the Morris water maze may not be able to swim, thus voiding the experiment.
New Method: We established a modified behavioral spontaneous alternation T-maze test. The major advantage of the modified T-maze protocol is its relatively simple design that is powerful enough to assess functional learning/memory after ischemia. Additionally, the data analysis is simple and straightforward. We used the T-maze to determine the rats&#39; learning/memory deficits both in the presence or absence of mild to moderate (6 min) asphyxial cardiac arrest (ACA). Rats have a natural tendency for exploration and will explore the alternate arms in the T-maze, whereas hippocampal-lesioned rats tend to adopt a side-preference resulting in decreased spontaneous alternation ratios, revealing the hippocampal-related functional learning/memory in the presence or absence of ACA.
Results: ACA groups have higher side-preference ratios and lower alternations as compared to control.
Comparison with Existing Method(s): The Morris water and Barnes maze are more prominent for assessing learning/memory function. However, the Morris water maze is more stressful than other mazes. The Barnes maze is widely used to measure reference (long-term) memory, while ACA-induced neurocognitive deficits are more closely related to working (short-term) memory.
Conclusions: We have developed a simple, yet effective strategy to delineate working (short-term) memory via the T-maze in our global cerebral ischemia model (ACA).

This protocol describes the use of a modified T-maze to evaluate functional learning/memory in asphyxia cardiac arrest-induced cerebral ischemia.

심장 마비 후 기능 메모리 결과 평가 하기 위해 수정 된 T-Maze를 활용 하 여

Background: Evaluating mild to moderate cognitive impairment in a global cerebral ischemia (i.e. cardiac arrest) model can be difficult due to poor ...

An Automated Method to Determine the Performance of Drosophila in Response to Temperature Changes in Space and Time

Temperature is a ubiquitous environmental factor that affects how species distribute and behave. Different species of Drosophila fruit flies have specific responses to changing temperatures according to their physiological tolerance and adaptability. Drosophila flies also possess a temperature sensing system that has become fundamental to understanding the neural basis of temperature processing in ectotherms. We present here a temperature-controlled arena that permits fast and precise temperature changes with temporal and spatial control to explore the response of individual flies to changing temperatures. Individual flies are placed in the arena and exposed to pre-programmed temperature challenges, such as uniform gradual increases in temperature to determine reaction norms or spatially distributed temperatures at the same time to determine preferences. Individuals are automatically tracked, allowing the quantification of speed or location preference. This method can be used to rapidly quantify the response over a large range of temperatures to determine temperature performance curves in Drosophila or other insects of similar size. In addition, it can be used for genetic studies to quantify temperature preferences and reactions of mutants or wild-type flies. This method can help uncover the basis of thermal speciation and adaptation, as well as the neural mechanisms behind temperature processing.

An Automated Method to Determine the Performance of Drosophila in Response to Temperature Changes in Space and Time

Here we present a protocol to automatically determine the locomotor performance of Drosophila at changing temperatures using a programmable temperature-controlled arena that produces fast and accurate temperature changes in time and space.

시간과 공간에서 온도 변화에 대 한 응답에서 초파리 의 성능을 결정 하는 자동화 된 방법

Temperature is a ubiquitous environmental factor that affects how species distribute and behave. Different species of Drosophila fruit flies have specific ...

Design and Use of an Apparatus for Presenting Graspable Objects in 3D Workspace

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish reaching and grasping encodings, it is essential to present different object identities independent of their positions. Presented here is the design of an automatic apparatus that is assembled with a turning table and three-dimensional (3D) translational device to achieve this goal. The turning table switches different objects corresponding to different grip types while the 3D translational device transports the turning table in 3D space. Both are driven independently by motors so that the target position and object are combined arbitrarily. Meanwhile, wrist trajectory and grip types are recorded via the motion capture system and touch sensors, respectively. Furthermore, representative results that demonstrate successfully trained monkey using this system are described. It is expected that this apparatus will facilitate researchers to study kinematics, neural principles, and brain-machine interfaces related to upper limb function.

Presented here is a protocol to build an automatic apparatus that guides a monkey to perform the flexible reach-to-grasp task. The apparatus combines a 3D translational device and turning table to present multiple objects in an arbitrary position in 3D space.

3D 작업 공간에서 파악 가능한 개체를 표시하기 위한 장치 설계 및 사용

Reaching and grasping are highly-coupled movements, and their underlying neural dynamics have been widely studied in the last decade. To distinguish ...