마우스의 높은 주문 반복적 인 행동에 대한 잠재적 인 분석으로 소설 개체 탐사

Higher order restricted, repetitive behaviors (RRBs) disrupt the lives of affected individuals. These behaviors are challenging to model in rodents, making basic biomedical research into potential treatments or interventions for RRBs difficult. Here we describe novel object exploration as a potential assay for higher order RRBs in mice.

Restricted, repetitive behaviors (RRBs) are a core feature of autism spectrum disorder (ASD) and disrupt the lives of affected individuals. RRBs are commonly split into lower-order and higher-order components, with lower order RRBs consisting of motor stereotypies and higher order RRBs consisting of perseverative and sequencing behaviors. Higher order RRBs are challenging to model in mice. Current assays for RRBs in mice focus primarily on the lower order components, making basic biomedical research into potential treatments or interventions for higher-order RRBs difficult. Here we describe a new assay, novel object exploration. This assay uses a basic open-field arena with four novel objects placed around the perimeter. The test mouse is allowed to freely explore the arena and the order in which the mouse investigates the novel objects is recorded. From these data, patterned sequences of exploration can be identified, as can the most preferred object for each mouse. The representative data shared here and past results using the novel object exploration assay illustrate that inbred mouse strains do demonstrate different behavior in this assay and that strains with elevated lower order RRBs also show elevated patterned behavior. As such, the novel object exploration assay appears to possess good face validity for higher order RRBs in humans and may be a valuable assay for future studies investigating novel therapeutics for ASD.

언어를 통해 의사 소통, 사회적 장애, 어려움, 반복적 인 패턴 행동 ¹ : 자폐증 스펙트럼 장애 (ASD)의 세 가지 핵심 증상으로 구성된 신경 발달 장애이다. 2000 년 이후, ASD 진단 된 개체의 수 십년 ² 스판 68 1 150 1까지 증가했다. 질환의 유병률이 계속 증가하고 있지만,이 질환의 원인은 아직 알려져 있지 않다. 이 모델은 ASD의 기본 증상과 원인의 증가 이해로 이어질 수 있기 때문에, 코어와 ASD의 관련 증상에 적합한 마우스 모델을 식별하기위한 노력의 상승이 있었다. 반복적 인 행동 ^(3)를 포함하는 ASD의 핵심 증상에 대한 얼굴의 유효성과 행동을 표시하는 표시 여러 근친 마우스 변종이있다.

제한, 반복적 인 행동 (RRBs)는 같은 ASD와 같은 일부 정신 장애의 핵심 증상이다.RRBs은 장애 ^4의 정도에 따라 증가 할 수 있으며, 크게 영향을받는 개인의 라이프 스타일을 방해 할 수 있습니다. RRBs은 일반적으로 두 가지 범주, 인간 등의 락을 손으로 날개가 퍼덕 거리는 등의 작업으로 구성 하위 위해 반복적 인 행동에 배치됩니다; 일상적인 저항을 엄격하게 준수 구성 고차 반복적 인 행동, ^5-8을 변경합니다.

저차 반복 동작 널리 그들은 쉽게 실험실 설정 ^9에서 관찰 될 수 모터 stereotypies로 나타내 설치류 연구되어왔다. 이러한 행동은 인간의 RRBs 좋은 얼굴 유효성, 잠재적으로 강력한 구조의 타당성뿐만 아니라 ^(10)이 나타납니다. 저차 RRBs의 존재에 대한 테스트는 이러한 모터 stereotypies ^(11)의 관찰 및 기간을 연구하기 위해 마우스 활동의 비디오 모니터링을 통해 완료 할 수 있습니다. 높은 순서 반복적 인 행동은 기본적인 생물 의학 재에 대한 도전을 제기이 RRBs가 쉽게 간단한 관찰을 통해 확인되지 않는 한, 설치류를 이용하여 검색 할 수 있습니다. 때문에 이러한 행동을 식별의 어려움, 높은 순서 반복적 인 행동 적은 설립 분석이 존재한다. 전통적으로, 고차 RRBs은 시험 동물에서 탈출 능력에 도달하도록 훈련 미로 패러다임을 사용하여 쥐에서 측정 하였다. 이탈 위치는 전환 및 이탈 위치를 다시 배울 필요 시도의 수는 ^12을 기록한다. 그들은 긴 훈련 기간을 필요로 이러한 분석은 종종 불안을 유발하고, 높은 변수 결과가 발생할 수 있습니다 이상적인 없습니다. 구멍 보드 탐사는 고차원에게 RRBs ^{(13, 14)을} 정량화하는 데 사용되었습니다. 이 방법은 확장 된 훈련을 필요로하지 않지만, 식품 동기 및 / 또는 후각 판정에 의존 않는다. 불안 야기하지 않거나 훈련이 구멍 보드 exploratio의 기존 레퍼토리에 좋은 보완 될 필요 고차 RRBs에 대한 분석 n 및 현재 사용 미로 기반 분석법.

C58 / J (C58) 근친 마우스 변형 강하게 ASD, 즉 반복적 인 목적이 모터 stereotypies와 ^3,11를 자기 - 정리의 높은 수준과 관련된에 박힌 행동의 높은 수준을 예시한다. 또한, C58 마우스는 다시, 양육 뒤집기와 ^11,14,16를 scrabbling의 높은 수준을 통해 RRBs를 표시합니다. 이 균주는 초기 신생아 기간에 이러한 행동을 보여주는 시작하여 성인기에 걸쳐 그들을 표시하고 있습니다. 이 균주뿐만 아니라 다른 마우스 균주에 존재하는 잘 문서화 저차 RRBs 보완 상승 고차 RRBs의 존재에 대해 테스트 할 수있는 것이 적합하다. 여기에 설명 된 신규 한 오브젝트 탐사 분석은 패터닝 행동뿐만 아니라 반복 모터 stereotypies를 측정 할 수있는 기능을 제공으로 연구자들이 동시에 저차 및 고차 RRBs을 관찰 할 수있는 기회를 제공한다.

피어슨 등. 이 분석을 개발하고 흥미로운 결과 ^(17)와 상기 BTBR 근친 마우스 균주에서 잠재적 상위 차수 반복 동작의 존재를 테스트하는 데 사용. 우리는 최근 C58, C57BL / 6J (C57) 및 FVB / NJ (FVB) 균주의 행동을보고 후속 연구뿐만 아니라,이 분석에 존재하는 잠재적 인 교란 변수에 대한 더 자세한 조사, 가능한을 게시 한 데이터를 분석하는 통계적 방법 ^{(22)를 생성합니다.}

여기에 설명 된 프로토콜은 레드 랜드 대학에서 기관 동물 케어 및 사용위원회에 의해 승인되었다. 이 연구에 사용 된 C58, C57, 및 FVB 마우스는 원래 잭슨 연구소 (바 하버, ME)에서 얻은 재고 대학 레드 랜드의 동식물 사육장에서 사육 하였다. 이 동식물 사육장에서 센티넬 6 개월마다 검사를하고 병원균이 없음을 발견했다.

1. 장비 및 객실 설정

참고 : 우리는 새로운 개체 테스트에 대한 두 개의 다른 경기장 사용 : 투명한 플라스틱 직사각형 케이지 (45cm를 X 24cm X 20cm) 또는 41cm의베이스 직경이 불투명 한 원형 케이지; 그러나, 임의의 케이스가 사용될 수있다. 피어슨 등. 자신의 분석에서 작은 사각형 케이지 (20cm X 30cm X 20cm)를 사용했다. 이 특정 실험 설계에서 세부 사항은 아래에 포함하지만,이 분석의 새로움을 부여, 설명 변수의에 대한 행동 표현형의 필드 내에 허용 기준이 없습니다.

옥수수 속 침구에 ½ 약으로 시험 무대를 입력합니다.
1. 네 가지 새로운 개체를 선택합니다. 청소가 용이하고 형상 및 색상이 서로 상이한 츄잉 저항 고밀도 플라스틱으로 구성된 대략 동일한 크기의 4 개의 물체를 선택한다. 중요한 것은, 그 테스트 마우스는 분석에서 실행되는 때까지 이러한 개체에 노출되지 않도록.
   참고 : 예를 들어, 분홍색 장난감 벽돌, 붉은 원숭이, 파란색 쓰기 흰색 타일과 표준 흰색 다이는 여기에 사용되었다.
2. 직사각형 경기장에서 이러한 개체 모서리에서 약 3cm를 배치합니다. 둥근 아레나, 그들은 동일 서로 거리 및 측면으로부터 약 10cm에 있는지 객체는 배치. 다른 번호 1-4 (도 1)과 같이 각각의 객체의 위치를 기록한다. 개체를 테스트를 통해 랜덤 또는 카운터 순서로 배치되어 있는지 확인합니다.
3. 시험 바로 위에 카메라를 배치경기장은 순응 테스트 기간 동안 전체 경기장을 기록합니다.
   참고 : 잠재적으로 테스트하는 동안 활동 수준 및 탐사에 영향을 미칠 수있는 마우스와 같은 방에 수사관을 가졌어요.

2. 소설 개체 탐사 테스트

1. 약 100 룩스에서 형광등 조명 방에 빛 사이클의 시작에서 테스트합니다. 그 조명이 비디오 녹화하는 동안 모양을 표준화 시험 분야에 걸쳐 균일해야합니다.
2. 테스트 분야의 하단에 공지 된 크기의 광고판을 놓고 비디오 녹화를 시작합니다.
3. 10 분은 적응 기간 역할을하는 빈 테스트 분야에 테스트 마우스를 전송합니다. 비디오 레코드 적응 기간.
4. 순응 기간 후, 신속하게, 경기장에 마우스를두고 시험 분야에 네 개의 새로운 개체를 추가하고 추가로 10 분 동안 마우스 동작을 기록합니다.
5. 전체 20 분 순응 / 테스트 체육 번에서 주장이 경과, 홈 케이지 철저하게 청소에 테스트 마우스를 반환하고 무향 접시 비누와 물로 소설 개체 및 테스트 분야를 건조.

3. 비디오 점수

1. 신뢰성을 용이하게하기 위해 비디오를 사용하는 모든 행동 점수를 완료합니다.
   주 : 행동 로깅 소프트웨어 Noldus 옵저버 여기 기술 된 바와 같이 ^{22 단계를} 수행하기 위해 사용되었지만, 전문 프로그램은 필요하지 않다 :
   1. 첫 번째 동영상을 득점하기 전에, 새 프로젝트를 만들거나 기존의 유사한 프로젝트를 편집하여 행동 로깅 소프트웨어의 부호화 방식 프로젝트를 설정합니다.
      1. 프로젝트 설정 상자 내에서 데이터 수집 설정 '오프라인 관측을.' '상태 이벤트'로서 동작 코딩 박스, 프로그램 "스크래블", "미용"및 "사육", "파기" "킁킁 개체 1, 2, 3, 4"내. 는 '포인트 이벤트'와 같은 프로그램 "점프". 참고 : 정의이러한 행동에 대한의 다른 곳에서 ¹¹ 자세히 설명되어 있습니다.
         주 : 포인트 이벤트 단순히 계수 데이터를 수집하는 반면, 주 이벤트가 시작이 시간을 멈춘다. 각 개별 행동에 대한 키는 소프트웨어에 의해 생성되며, 이러한 대응 키는 보조 키보드 (단계 3.1.2)로 프로그래밍된다.
      2. 키보드 소프트웨어를 열고, 보조 키보드를 프로그래밍 적절한 키 조합에서 적절한 보조 키보드 화면에 표시되는 버튼 입력을 클릭하고 확인을 클릭합니다. 보조 키보드가 프로그래밍되면, 컴퓨터의 백그라운드에서 실행되는 프로그램으로서 소프트웨어를 닫는다.
   2. 프로젝트 및이 설정되면, 수와 후방의 지속 시간 (두 앞발로 정의 경기장의 벽에 배치되는)를 점수로 행동 로깅 소프트웨어를 사용, 마우스로내는 두 앞발로 정의 (판다 제 m로 정의 경기장의 침구), 자기 신랑 (자신의 몸과 / 또는 앞발로 얼굴의 모든 부분을 터치 마우스)의 영역을 핥는 및 점프 여러개 (마우스 양육로 정의하고 네 발이 동시에 땅에 떨어져되도록 다음) 점프.
      1. 비디오를 점수로>> 새를 관찰> 프로젝트 열기 파일 다음 관찰로 이동합니다. 이 프로그램은 파일 이름을 묻는 메시지를 표시합니다. 명명되면, 해당 영상 미디어 파일을 선택한다.
      2. 관측 시작 버튼을 클릭하여 점수를 시작합니다.
         주 : 마우스 반복 동작을 처치하면, 모든 주 이벤트는 동작의 개시에 대응하는 제 1 및 제 2의 동작의 종료에 대응하는 두 개의 키 입력을 요구한다. 포인트 이벤트는 하나의 키 입력을 필요로한다.
   3. 마우스를 각 개체를 스니핑 횟수 점수. 킁킁는 마우스가 개체의 0.5 cm 내 코를 이동하는 시간으로 정의된다. repet 같은 방식으로 행동 기록 소프트웨어를 사용하여 냄새를 측정 기간을 직관적 동작 기간 (단계 3.1.2)를 측정 하였다.
      1. 마우스가 객체를 막습니다마다, 10 분의 시험 기간 (예 : 1243421 ...) 말까지 숫자의 문자열로 이어질 것입니다 해당 위치 번호를 기록한다. 수동으로 데이터를 기록한다.
         참고 : 득점 동영상, 숫자가 항상 지정된 위치에 해당하는 동안 개체, 효율성 및 일관성을하지 용이하게하기 위해.
      2. 마우스가 객체를 막습니다 경우, 두 배 수를 계산, 다시 객체를 막습니다 멀리 보인다.
      3. 전체 10 분의 영상이 획득되면, 행동 분석> 새로 만들기> 분석을 클릭하여 데이터를 시각화. 데이터는 화면 수출에 표시하거나 복사하여 별도의 스프레드 시트에 붙여 넣기하면.
   4. 마우스를 테스트하는 동안 경기장 내에서 이동 한 총 거리를 기록한다.
      주 : 시험 마우스 추적 센티미터 이동 한 총 거리를 기록하는 보정 영상 추적 소프트웨어를 사용 하였다이 단계를 수행합니다. 비디오 트래킹 소프트웨어 얻었 모든 동영상은 동영상의 시작 분야에서 알려진 위치 측정의 광고판했다.
      1. 광고판의 각 끝을 따라 보정 라인을 설정하고 소프트웨어의 교정 화면 내에서 적당한 길이를 입력하여 소프트웨어 내의 각 비디오를 보정하기 위해 광고판을 사용합니다. 선이 그려되면, 입력 알려진 길이와 각 라인에 해당하는 광고판의 폭입니다.
      2. 아레나 설정 내에서, 전체 분야를 선택합니다.
         참고 : 예를 들어, 벽을 따라 대 센터를 통해 마우스 움직임이 관심이었다 경우 경기장의 별도 영역은 소프트웨어에서 차별화 할 수 있습니다.
      3. 시험 제어 설정 내에서, 10 분 시간을 선택합니다. 검색 설정에서 밝은 배경에 어두운 객체를 선택합니다.
         참고 :이 흰둥이 마우스를 사용하고 있다면 변경해야 할 것이다 또는 배경이 어두운 그늘 인 경우.
      4. 설정되면프로그램 된, 동영상을 점수. 취득> 열기 취득을 클릭합니다. 획득 컨트롤 상자에서 새로 재판을 클릭 한 다음 시험을 시작합니다. 십분이 경과 한 후, 프로그램은 중지되고 데이터는 가시화 될 수있다.
      5. 계산 통계> 분석을 클릭합니다. 데이터는 화면 수출에 표시하거나 복사하여 별도의 스프레드 시트에 붙여 넣기하면.

4. 통계 분석, 시퀀싱

1. 각 마우스에 의해 생성 된 조사를 객체에 해당하는 숫자의 문자열 내에서 반복 번호없이 모든 가능한 3 자리 숫자의 조합 (예 : 121, 123, 124이 아닌 112 또는 122)의 총 수를 식별합니다.
   주 : 파이썬 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램은 각각의 가능한 서열 번호 문자열의 표시 횟수를 식별하는 데 사용 하였다. 또한 외부 프로그램을 사용할 필요가없고,이 단계는 예를 사용하여 (다양한 방법을 완료 할 수있다a)는 Microsoft Word 또는 Excel에서 함수를 찾을 수 있습니다.
2. 각 시퀀스가​​ 발생하는 횟수를 기록하고 각 마우스 세 자주 반복 ​​시퀀스를 식별한다.
   주 : 개별 마우스 서열에 따라 달라질 실제 서열은 서열이 반복 횟수보다 적은 이익 (즉, 패턴에 부착 패턴 자체보다 더 중요하다)이다.
3. 서열의 총수가 마우스 반복 활동 레벨에 긍정적 상관 관계 때문에, 각 마우스 패턴의 총 개수가 가장 빈번한 패턴의 양을 분할하여 이들 값을 수정한다. 이는 전체 활동의 독립적 인 시퀀스 반복 인덱스를 얻을 것입니다.
4. 적절한 ANOVA, 다중 비교 절차 (던넷 예에 대한 시험) 및 사후 시험을 이용하여 그룹간에 (활동 레벨에 대해 보정)는 각 마우스의 일반적인 시퀀스를 반복 횟수를 비교한다.

5. 통계 분석, 개체 환경 설정

1. 상기 (공정 3.1.3.1)에서 생성 수의 동일한 문자열을 사용하여, 1 초간의 총 수를 카운트하는 각 개체 조사 또는 다른 말로 총 횟수를 카운트함으로써 각 마우스의 새로운 물체 순위를 식별하고 2 초 , 3 초, 데이터의 문자열에 4 초. (4.3-4.4 단계) 상기 한 바와 같이 활동 수준에 대한 수정 및 ANOVA를 통해 비교할 수 있습니다.
   참고 :이 방법은 우리가 실험실 ^(22)에 의해 출판 및 기술 여기 피어슨 등에 크게 기반으로 ^17.

암컷 C58 / J 마우스가 아닌 직사각형 분야에서 둥근 아레나 다른 균주보다 순차 패턴 (도 2, 패널 A)의 수를 높게 표시 대표 ^{데이터도 22} (도 2, 패널 C). 서로 (그림 2, 패널 B와 D)에서 차이가 세 남성 균주 없음. 대표적인 데이터 (그림 3, 패널 A와 C) 모두 남성과 여성 C58 / J 마우스는 (이후 자신의 이상 방문 개체에 대한 낮은 선호도) 라운드 분야에서 그들의 가장 방문 개체에 대한 강한 선호를 표시하는 것을 보여하지만 직사각형 아레나 (도 3, 패널 B 및 D)이다.

그림 1 :. 사각형과 소설 개체 테스트 용 원형 경기장 셋업 T그 수는 임의로 각 마우스에 대해 할당 된 각 오브젝트의 위치를​​ 나타낸다. 이 그림은 참조 ^(22)에서 수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2 :. 대표 데이터는 세 근친 마우스 균주의 패턴의 총 수의 비율로 찍은 세 가지 가장 일반적인 3 패턴 시퀀스가 반복 된 횟수를 보여주는 C58의 여성은 자신의 선호 조사의 패턴에 강한 준수를 표시 둥근 아레나 (A)이 아닌 직사각형 아레나 (C). 수컷 마우스의 세 가지 균주는 원형 (B) 또는 직사각형 (D) 중 하나에서 서로 다르지 않았다NAS. 데이터는 평균 C57 및 C57 및 FVB 대 FVB ** p <0.01 대 * p <0.05의 평균 + 표준 오차로서 표현된다. 이 그림은 참조 ^(22)에서 수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3 :. 대표 데이터는 세 근친 마우스 균주의 개인 소설 개체에 대한 기본 설정을 설명하기는 데이터는 선택 (1)는 각각의 마우스와 선택 4 가장 선호하는 개체에 대한 가장 인기있는 개체를 나타내는으로, 전체 대상 연구의 백분율로 표시됩니다. 다른 두 균주보다 남자 (A)와 여자 (B) 둥근 아레나 C58 마우스는 가장 바람직한 객체에 대한 강한 선호도를 보였다. 남성(C)과 여성 (D) 마우스는 직사각형의 무대에서 객체 환경에 대한 변형률 차이가 없었다. 데이터는 평균 + 평균 * P <0.05 대 C57 및 FVB 대 FVB # P는 <0.05의 표준 오차로 표현된다. 이 그림은 참조 ^(22)에서 수정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

기업 코드 파일 :. 파이썬 동등한 코드 프로그램을 실행하려면 여기를 클릭하십시오.

여기서 우리는 인간의 고차 반복적 인 행동에 대한 얼굴의 유효성과 마우스 동작을 정량화하는 데 유용 할 수있는 최근에 개발 된 분석을 제시한다. 반스 또는 T-미로 같은 더 설립 분석과는 달리,이 소설 개체 탐사 분석은 어떤 마우스 훈련을 필요로하지 않으며 그것은 자극 특히 불안하다. 또한, 소설 개체 탐사 관심, RRBs의 행동에 더 초점을 허용하고 결과를 기울 교란 변수의 가능성을 감소, 음식물이나 사회적 자극을 필요로하지 않습니다. 또한, 다른 마우스 변종 균주는 소설 개체 탐사 분석 ^{17, 22의} 상승 패턴 탐사 및 객체 기본 설정을 표시 상승 낮은 순서 RRBs을 보여주는으로,이 분석에서 차동 동작을 보여 않습니다. 따라서,이 분석은 인간 RRBs 좋은 얼굴 타당성을 가지고 나타납니다. 분석 향후 연구에 의해 변형되는 경우, 남아 유리할위의 장점, 즉 필요한 훈련의 부족과 불안 유발 자극의 최소화 염두에. 분석에 사용 된 새로운 개체 (1.2 절)의 선택은 매우 중요합니다. 개체는 청소하기 쉬운, 그러나 모양이 독특하고 크기가 비슷해야합니다. 시험 무대에 적응하기 위해 마우스를 분석 (1.4 절)을 기록하기 위해 카메라를 사용하여 수 (2.3 절)는 경기장의 신규성 또는 방에서 실험자의 존재로의 동작에 영향을 미칠 수 있습니다, 또한 매우 중요합니다 마우스. 다음은 여기에 설명 된 프로토콜의 중요한 측면이다.

이러한 장점에도 불구하고, 높은 차수 RRBs 적절한 분석법에 따라 결정할 때 고려해야 할 다른 요소들이 존재한다. 이 분석에 의해 생성 된 데이터를 분석하는 기본 과제는 상이한 마우스 균주를 ^{23, 24} 사이에 크게 차이가있다 활동 수준에 상관된다. 활동 LEVE 서로 다른위한 제어 한 가지 가능한 방법비교 그룹 중 LS가 논의되었다; 실험 설계 및 통계 분석 중 하나 고려해야 할 다른 더 적절한 또는 우아한 해결책이있을 수 있습니다. 관심의 변형이 하나의 가능성으로 조심스럽게 유사한 활동 수준으로 제어 계통을 선택. 대안 적으로, (예를 들어 제 50 새로운 물체 조사) 데이터의 서브 세트에 대한 통계적 분석은 다른 가능성이다.

이 분석은 본질적으로 불안 유발하지 않지만, 각각의 상이한 균주의 천연 불안 레벨 수집 결과에 차이가 발생할 수있다. 매우 걱정 마우스는 일반적으로이 분석에서 새로운 개체가 인위적으로 높은 새로운 개체 조사가 불안 균주에 기록 될 수 가장자리 나 모서리에 종료 배치하는 경우 벽과 오픈 필드 경기장 ^{(23, 25)의} 모서리를 따라 이동하는 것을 선호합니다. 우리는 라운드 테스트 분야를 사용하여 t에서 멀리 개체를 이동하여이 교란 변수를 보정하기 위해 시도그 벽을 시험 전에 10 분 순응 기간을 사용하는 것 외에도있다. 다른 잠재적 인 수정은 마우스의 홈 케이지 또는 적응 시간을 변화시킴으로써, 어두운 조건에서 테스트 할 수 있습니다. 불안은 제 조사뿐만 아니라 간섭없이 같은 객체의 반복 조사의 수를 측정함으로써 지연 시간을 측정하여 새로운 물체 탐사 자료 자체 내에서 정량화 할 수있다.

비전과 후각 적자뿐만 아니라이 분석의 성능을 손상시킬 수 있습니다. 무능력 냄새 나 마우스가 높은 순서로 반복적 인 동작을 표시하지 않는 것을 건의 데이터로 이어지는 소설 개체가 특정 패턴을 설정하는 데 무관심이나 무능력 원인이 될 수 있습니다 볼 수 있습니다. 일부 근친 계통 (특히 흰둥이 균주는) 분명히 특히 고급 나이에, 시력을 손상했다. 이것은 성인 FVB 및 C57 마우스 (흰둥이 및 색소 변형, RESP,이 테스트의 행동에 영향을하지 않은 것으로 보입니다ectively) 행동의 일관된 차이 (그림 2, 3)을 보이지 않았다. 그러나, 시력이나 후각 중 어떠한 손상이나 기형 합리적 신규 오브젝트 탐사 분석에서 사용될 새로운 균주 권장 될 상기 분석에서 마우스 균주의 성능에 영향을 미칠 것으로 예상 기본 감각 능력에 대하여 스크리닝 될 수있다.

RRBs는 종종 영향을받는 개인의 어린 시절 초기에 등장하고, 같은 젊은 쥐에서 고차 RRBs의 존재를 측정 할 수있는 분석은 얼굴을 설정하기위한 도움이 될 및 잠재적 마우스 모델의 유효성을 구성합니다. 현재까지, 이러한 분석은 성인 쥐에서만 사용되고있다. 그들이 어려움 또한 약 출생 후 하루 (10)에 독립적으로 이전에 이동 가지고 소설 개체 탐사는 젊은 쥐에 대한 어려울 수있다, 출생 후 하루 14 ~ 16 세 미만의 마우스는 새로운 경기장으로 이동을 주저 할 수있다. 테스트의 크기가된다 다운 스케일링NA는 여기에 사용하고 (예를 들어, 가정 케이지를 사용하여) 더 익숙한 경기장 이러한 문제 중 일부를 개선 할 수있게하지만,이 소설 개체 탐사 분석은 젊은 쥐를 테스트에 적합한 경우는 불분명하다.

통계 분석의 하나의 잠재적 인 세트는 여기에서 논의되었다. 상기 분석이 생성하는 시퀀스 데이터의 고유 한 특성을 고려할 때 다른 분석 전략이 비교적 간단한 방법이 발견되지 않았다는 것을 추가 정보를 공개 할 수 있다는 완전히 가능하다. 여성 C58 마우스는 원형의 시험 무대 (그림 2A)에 더 큰 반복을 가리 켰을 때, 분석하고 여기에 포함 된 대표적인 데이터 패턴 탐색 행동의 완만 한 증거를 보여 주었다. 직사각형의 경기장 (그림 2C)에서 C58의 반복 수준의 증가뿐만 아니라 남성 경기장 (그림 2B, 2D) 중 하나에서 어떤 패턴을 보여 있다는 증거를 제시하는 증거는 없었다. 일감수는 현재 남성과 여성의 시험 과목과 행동의 차이에 대한 설명입니다. 가능한 설명이 마우스 변형의 고유 한 행동이 될 수 있습니다. 남성 C58 자신의 여성 대응 ^(11)보다 더 많은 반복과 불안 행동을 표시하는 경향이있는 것으로 밝혀졌다. 불안 행동의 차이는 단순히 새로운 객체를 유도하는 이러한 잠재적 불안을 탐구의 특정 객체와 관심을 더 선호 형성에 덜 관심 발생할 수 있습니다. 다른 마우스 변종이 분석에서 성별 차이를 보여줄 수 있다는 것을 전적으로 가능하다.

둘 다 남성과 여성의 C58 마우스는 더 자주 선호하는 새로운 객체를 재 방문과 방문으로 원형 테스트 분야 내에서 특정 개체의 기본 설정을 보여 자신의 이상 선호하는 객체 훨씬 적은 자주보다 다른 균주 (그림 3A, 3B). C58 균주는 다른 난을 통해 하나의 객체에 대한 기본 설정을 표시n은 원형 경기장 아닌 직사각형의 경기장 (그림 3C, 3D)입니다. 이것은 모서리의 부족 탐사 또는 벽에서 물체의 거리 증가에 사용할 수있는 큰 표면적으로 인해 라운드 테스팅 분야의 몇몇 현저한 특징을 보인다. 이 분석에 미래의 작업은 마우스 탐사에 이러한 변수의 영향을 조사해야합니다.

주요 초점은 여기 고차 반복적 인 동작을하고 있지만, 새로운 물체 분석에서의 모든 동작이 동영상 녹화 것을 주신, 다른 행동을 측정하는 것도 가능하다. 같은 양육 점프, 정리 및 굴착으로 낮은 순서 반복적 인 행동은 일반적으로 등이 하나 오픈 필드 분석에서 볼 수 있습니다. 일부 마우스,이 행동은 고차 반복적 인 행동의 존재와 경쟁 할 수 있으며, 측정하고 적응 및 테스트 기간 모두 동안 정량화하는 것이 중요하다.

사실에도 불구하고 만마우스에서 소설 개체 탐사를 사용하여 두 개의 연구가 최신 ^{17, 22에} 게시 된,이 분석은 신속하고 최소한의 교란 변수 고차 반복적 동작을 측정하는 분석에 대한 기존의 필요를 채울 수있는 잠재력을 가지고있다. 이러한 분석은 잘 같은 구멍 보드 탐사 및 반전 학습 등의 고차 RRBs의 기존 시험을 보완하는 것이다. RRBs은 ASD의 핵심 기능입니다 잠재적으로 영향을받는 개인의 삶에 대한 쇠약. 저급 및 고차 RRBs에 대한 검증 마우스 모델은 잠재적 인 약물 및 행동 개입을 테스트하기 위해 매우 유용 할 것입니다. 여기에 설명 된 신규 한 오브젝트 탐사 분석 기본 생물 의학 연구에서 매우 중요한 필요성을 제공하기위한 가능성이있다.

The authors have nothing to disclose.

저자는 여름 학부 연구 프로그램, 학술 기술 사용자 그룹, 디지털 학습 센터 및 레드 랜드 대학의 과학 센터를 인정하고 싶습니다.

저자는 루 Yango의 메모리에이 논문을 바치고 싶습니다.