Dr. Matthew F S Rushworth (Deneysel Psikoloji bölümü, Oxford Üniversitesi) ve Dr. Sakagami Masamichi (beyin bilim araştırma merkezi, Tamagawa üniversite) proje inisiyasyon ve ayrıntıları onların değerli tavsiyeler için teşekkür etmek istiyorum protokollerin. Biz Dr Lily Yu kritik Yorumlar ve el yazması düzenleme için teşekkür ederiz. Bu proje RIKEN teşvik araştırma projesi (100226201701100443) tarafından Q.Z, beyin bilim projesi, merkezi için roman bilim girişimler, Doğa Bilimleri (BS291003) Q.Z, RIKEN yaşlanma proje (için ulusal enstitüleri için desteklenen 10026-201701100263-340120) Q.Z ve JSP'ler Kakenhi Grant-in-Aid genç bilim adamları (B) (17841749) Q.Z. için
Yazarlar katkıları: Q.Z gebe ve başlatılan proje, Q.Z, Y.K ve H.G gerçekleştirilen deneyler ve veri analizi, H.G koordine laboratuvar ve O'HARA & Co, Ltd, arasındaki iş Q.Z ve Y.K el yazması yazdı, sı denetimli proje.

Tüm deneysel protokoller hayvan bakımı ve kullanımı komiteler RIKEN beyin bilim Enstitüsü tarafından kabul edildi.
1. hayvan hazırlık
<ol><li>Cinsiyet, yaş, genotip ve deneysel fare (veya fareler) bağlı olarak deneysel amaçlı farmakolojik tedaviler seçin. Not: Burada biz dört erkek C57B/6 fareler 2 ay eski performansını gösterdi.</li>
	<li>Fareler (12 h ışık/12 s karanlık döngüsü, ışıklar açık 8:00 ile 20:00 saatleri arasında 22 ± 1 ° C arasında) standart koşullar altında tutulan bir odada ev. Not: amaç iki genotip arasında fark karşılaştırmak için ise, kafes başına 4 fareler grup ve her genotip 2 farelerin bulunur.</li>
	<li>Fareler için 2 dk/gün ile insan temas onları daha yakından tanımak 5 gün boyunca baş. Kendi vücut ağırlığı yaklaşık ücretsiz beslenme kilo deneme boyunca yaklaşık % 80-85 korunması ile ölçülen erzak besledin. Su ad libitumsağlar.</li>
	<li>Fareler için deneysel Oda Oda deneysel odasına daha önce deneme her gün 30 dk konut fare gelen tüm fareler aktararak alıştırmak.</li>
	<li>Deneyler hayvan performans sirkadiyen ritim etkilerini önlemek için her gün aynı saatte başlar.</li>
</ol>2. hayvan Habituation labirent için
<ol><li>Labirent habituation (2 dk/gün) işleme fare ile eşzamanlı olarak başlatılır. Bu aşamada tüm kapılar açık tut. Habituation toplam 5 gün için gerçekleştirin.</li>
	<li>1 gün boyunca labirent gıda granül dağılım.</li>
	<li>2 ve 3 gün boyunca iki amaca silah Pellet dağılım.</li>
	<li>4 ve 5 gün üzerinde sadece iki gol kutuları granül kalmış.</li>
	<li>Granül, yerleştirerek sonra her gün, fareler T-maze gruplar halinde dört Başlangıç kutusuna yerleştirin ve 10 min için labirent keşfetmek fareler sağlar. Not: dört grupta fareler Habituating onları birbirlerinden öğrenirler ve eğitim kadar hızlandırmak için yardımcı olacaktır.</li>
</ol>3. hayvan ayrımcılık HRA LRA üzerinden
Not: Bu protokol hem gecikme hem de çaba dayalı karar verme testleri içerir. Ancak, amacına bağlı araştırmacılar bunlardan yalnızca birini veya her ikisini de test edebilirsiniz. Kontrol yazılımı (Tablo-in maddi) otomatik olarak aşağıdaki adımları için T-maze kurulumu denetlemek için kullanılır. Çaba dayalı karar verme test edilecektir Eğer engelleri HRA ve IRA için zorla kol giriş aşamasında tanıtmak. O zaman hayvanlar ayrımcılık ve aynı anda tırmanma bariyer için eğitilecek. Açlıktan ölen fareler aktif engelleri tırmanmaya ve bu aşama sonra hepsini ustaca yükselebilir. Bu nedenle, bu protokol ile düşük bir engel üzerinden başlatmak için gerekli değildir.
<ol><li>
Zorla kol giriş faz
	<ol>
<li>Kontrol yazılımı parametre kaydı penceresini açın ve parametreleri aşağıdaki gibi (Şekil 3) ayarlayın.<ol>
<li>"Aşama" seçeneği. "Deneme sayısı" 10'a, her hayvan 5 sürekli gün boyunca günde 10 denemeler devam edecek şekilde ayarlayın. Not: Kendi seçtiğin bu kullanıcı deneylerde farklı bir deneme numarası birini seçebilirsiniz.</li>
			<li>"Süre" 900 ayarla s böylece günde bir fare eğitim 900 s. Set "varsayılan başlangıç gecikme süresi" 3'e tutarınızı geçmez s, 3 başlangıç kapıyı açması hayvan başlangıç alanında algılandıktan sonra s.</li>
			<li>"Pelet" HRA ve IRA için böylece 4 pelet her zaman otomatik olarak HRA kalmaması sağlanmaktadır ve 1 Pelet Ira içinde reçete kümesi sayısı. Not: bizim deneylerde bulduk 1: 4'tür oranı en iyi 10 mg şeker granül kullanıldığında. Biz 6-10 granül kullanıyorsanız, fareler hepsini yeme tamamlayamıyor ve orada-ecek var olmak ihmal oluyor.</li>
			<li>"Dinleme" 0 olarak küme s, o-ecek orada var olmak herhangi bir gecikme HRA ve IRA için bu aşamada çok.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Kontrol yazılımı "Kimliği kayıt" penceresini açın. HRA, ya sol ya da sağ tarafta konumuna göre yazılım için tek tek her fare Kımlığı kayıt. (Şekil 4). Not: Konum genotip grupları ile ilgili olarak karşı dengeli. % 50'sini her genotip grubu için HRA her zaman sol tarafta ve Ira her zaman sağ tarafta. Diğer % 50 için HRA her zaman sağ tarafta ve Ira her zaman sol tarafta.</li>
		<li>Açık yazılım, uygulama penceresinin "Karar verme" açılan "Görev" listeden seçin. Konu kodu gir ve "Faz 2" "Aşama" aşağı açılan listeden seçin. Gün sayısı "Gün" aşağı açılan listeden seçin. Deney arabirimi pencere girmek için "Tamam" düğmesine basın.</li>
		<li>Deney arabirimi penceresinde, "GetBG" basın hayvan çevre arka plan ne olursa olsun doğru bir şekilde izlenir labirentin sonuna arka plan bilgileri kaydetmek için. (Şekil 5) "Oturum Başlat" düğmesine basın.</li>
		<li>Fare başlangıç kutusuna yerleştirin ve eğitim uzaktan kumandanın "Başlat" düğmesine basarak başlatın.<ol>
<li>Not Başlangıç kapı bir kavşak kapı (sol veya sağ tarafına) otomatik olarak 3 sonra açtığınızda s; sonra fare kavşak alanına girmişken, başlangıç kapı otomatik olarak kapanır.</li>
			<li>Bu kez fare gecikme alan (sol veya sağ tarafına) girer, kavşak kapı otomatik olarak kapanır ve hedef kapı otomatik olarak açılacak gözlemlemek.</li>
			<li>Gözlemlemek Pelet fare alır sonra arka kapı ve ön başlangıç kapı otomatik olarak açılır. Sonra fare arka alanına girmişken, arka kapı otomatik olarak kapanır.</li>
			<li>Bu kez fare Başlat kutusunu girer, öncesi başlangıç kapı otomatik olarak kapanır ve yeni bir duruşma başlayacak gözlemlemek. Not: her gün bu eğitim aşamasında 10 çalışmaların içinde belgili tanımlık bilgisayar yazılımı otomatik olarak her fare 5 denemeler için HRA ve LRA 5 denemeler için ziyaret sağlayacaktır.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Labirent iyice her gün temiz.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Serbest kol giriş faz
	<ol>
<li>Parametreleri ve konu kimliği aynı şekilde zorla girme aşamasında (adım 3.1.1 ve 3.1.2) bitmiş olarak kaydedin. "Faz seçeneği seçin". "Deneme sayısı" 20'ye, her hayvan 7 sürekli gün boyunca gün başına 20 denemeler devam edecek şekilde ayarlayın.</li>
		<li>Uygulama penceresinde, "Faz 3" "Aşama" aşağı açılan listeden seçin. Adım 3.1.3 göre diğer parametreleri ayarlayın.</li>
		<li>Deney arabirimi penceresinde fare HRA denemelerin % 80 oranında seçinceye kadar eğitim otomatik olarak devam etmesi veya fare (parametre kurulumunda kayıtlı gibi) günlük 20 deneme tamamlandığında % 80'i "Başarı oranı" değerini ayarlayın. Adım 3.1.4 göre diğer işlemleri uygulayın.</li>
		<li>Fare özgürce bir kolu, HRA ya da IRA seçmek için izin.<ol>
<li>Not Başlangıç kapı iki kavşak kapı otomatik olarak 3 sonra açtığınızda s; sonra fare kavşak alanına girmişken, başlangıç kapı otomatik olarak kapanır.</li>
			<li>Bu kez fare bir kol seçer ve gecikme alan (sol veya sağ tarafına) girer, kavşak kapı otomatik olarak kapanır ve hedef kapı otomatik olarak açılacak gözlemlemek.</li>
			<li>Gözlemlemek Pelet fare alır sonra arka kapı ve ön başlangıç kapı otomatik olarak açılır. Sonra fare arka alanına girmişken, arka kapı otomatik olarak kapanır.</li>
			<li>Bu kez fare Başlat kutusunu girer, öncesi başlangıç kapı otomatik olarak kapanır ve yeni bir duruşma başlayacak gözlemlemek.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. gecikme tabanlı karar verme testi
<ol><li>Parametreleri ve konu kimliği aynı şekilde serbest kol giriş aşamasında (adım 3.2.1) bitmiş olarak kaydedin. 5, "gecikme süresi" ayarlanmış 10,15 s 1 günü, gün 2 ve 3. gün sırasıyla, yani orada olacak 5 s gecikme HRA için günde 1, 2 ve 15 gün s gecikme HRA için HRA'ın 10 s gecikme üzerinde gün 3.</li>
	<li>Uygulama penceresinde, "Aşamasını 4" "Aşama" aşağı açılan listeden seçin. 3.2.2 olduğu gibi aynı şekilde diğer parametreleri ayarlayın.</li>
	<li>Deney arabirimi penceresinde adım 3.2.3 göre tüm işlemleri uygulayın.</li>
	<li>
Fare özgürce bir kolu, HRA ya da IRA seçmek için izin.
	<ol>
<li>Not Başlangıç kapı iki kavşak kapı otomatik olarak 3 sonra açtığınızda s; sonra fare kavşak alanına girmişken, başlangıç kapı otomatik olarak kapanır.</li>
		<li>Bir kez fareyi bir kol seçer ve gecikme alan (sol veya sağ tarafına) girer, kavşak kapı otomatik olarak kapanacak gözlemlemek. Not: fare LRA seçerse, hedef kapı otomatik olarak hemen açılır. Fare HRA seçerse, ancak, hedef kapı otomatik olarak 5 sonra açılacaktır s, 10 s ve 15 gün 1, s 2, 3 anılan sıraya göre.</li>
		<li>Gözlemlemek Pelet fare alır sonra arka kapı ve ön başlangıç kapı otomatik olarak açılır. Sonra fare arka alanına girmişken, arka kapı otomatik olarak kapanır.</li>
		<li>Bu kez fare Başlat kutusunu girer, öncesi başlangıç kapı otomatik olarak kapanır ve yeni bir duruşma başlayacak gözlemlemek. Not: Burada, fareler her gecikme durumu 5-7 gün boyunca eğittik. Ancak, birden fazla satır transgenik veya mutasyona uğramış fareler sınama bizim deneyime dayalı, 1 gün (20 denemeler) farklı genotip fareler arasındaki farkı görmek için kesinlikle yeterli ve orada (bkz: Şekil 6 olarak eğitim süresini uzatmak hiçbir anlamı bir örnek). Bu nedenle, şu anda biz sadece 1 gün her gecikme süresi için geçerli ve o inşaat su kuyusu. Araştırmacılar kendi amaçlarına göre eğitim gün uzatmak istiyorsanız, hiçbir sorun olacak.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İsteğe bağlı: testi ters HRA ile gerçekleştirmek. Fare seçimi bir yönünü tercih sonucu ise sınamak için HRA ve (Bu otomatik olarak yazılım tarafından yapılabilir) LRA sol / sağ konumunu geçin ve fareler serbestçe 4.4 olduğu gibi bir kol seçmek izin verir.</li>
	<li>İsteğe bağlı: bir gecikme kontrol testi gerçekleştirin. Herhangi bir eksikliği değişmiş kayma bellek ya da ödül duyarlılık sonucu yerine karar verme, HRA yanı sıra Ira 15 s gecikme tanıtmak ve fareler serbestçe 4.4 olduğu gibi bir kol seçmek izin değişiklikler sonucu gözlenen olup olmadığını sınamak için.</li>
</ol>5. çaba tabanlı karar verme testi
<ol><li>Bariyer için HRA (Şekil 1) çizimde görüldüğü gibi tanıtmak.</li>
	<li>Tüm parametreleri ayarlayın ve adım 3.2 göre tüm işlemleri uygula — ücretsiz kol giriş faz ve hayvanlar için 3 sürekli gün test.</li>
	<li>Fareler serbestçe bir kolu, HRA ya da IRA seçmek izin. Not: Burada, fareler 14 gün boyunca eğittik. Ancak, birden fazla satır transgenik veya mutasyona uğramış fareler sınama bizim deneyime dayalı, 3 gün farklı genotip fareler arasındaki farkı görmek için kesinlikle yeterli ve (bkz: Şekil 6 örnek olarak eğitim süresini uzatmak için bir anlamı yok ). Bu nedenle şu anda biz sadece 3 gün çaba tabanlı test için geçerlidir ve o inşaat su kuyusu. Araştırmacılar kendi amaçlarına göre eğitim gün uzatmak istiyorsanız, hiçbir sorun olacak.</li>
	<li>İsteğe bağlı: testi ters HRA ile gerçekleştirmek. Fare seçimi bir yönünü tercih sonucu ise sınamak için HRA ve (Bu otomatik olarak yazılım tarafından yapılabilir) LRA sol / sağ konumunu geçin ve fareler serbestçe bir kolu olduğu gibi adım 5.3 seçmek izin verir.</li>
	<li>İsteğe bağlı: çaba kontrol testi gerçekleştirin. Herhangi bir eksikliği değişmiş kayma bellek ya da ödül duyarlılık sonucu yerine bir kolu olduğu gibi adım 5.3 serbestçe seçmeye karar verme, HRA yanı sıra Ira bir bariyer tanıtmak ve fareler izin değişimler sonucu gözlenen olup olmadığını sınamak için.</li>
</ol>6. veri analizi
<ol><li>
Veri ve sonuçları doğrudan denetim yazılımı edinin.
	<ol>
<li>Yazılım otomatik olarak deneysel tarihini yazmak, başlamak ve bitirmek zaman, süre, deneme sayısı, HRA, Pelet numarası HRA ve Ira, konumu (X, Y) ve "Veri" klasöründeki her fare hareket izleme vb, konumunu olduğunu unutmayın .</li>
		<li>Yazılım otomatik olarak sahip onay aşağıdaki öğeleri analiz ve onları her hayvan altında "Sonuç" klasöründe kayıt kimliği: süresi, deneme sayısı, HRA seçim sayı, LRA tercih numarası, HRA seçim yüzde, LRA seçim yüzde, hareketli ortalama toplam uzunluğu, ve toplam kavşak saat.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Karışık ANOVA (split-Arsa ANOVA), tüm deneyler gelen verileri istatistiksel çözümleme gün/oturum olarak konu içinde faktörü ve grup faktör (genotip grubu veya grupları farklı deneysel koşullar ile) ile konu arasındaki faktör olarak gerçekleştirin.</li>
	<li>Gün/oturum grup faktörü arasındaki etkileşimi ise grup faktör ana etkisini analiz. Gün/oturum grup faktör ile arasında önemli bir etkileşim ise post hoc ikili karşılaştırmalar uygulanır.</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. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decision+Making+and+Reward+in+Frontal+Cortex:+Complementary+Evidence+From+Neurophysiological+and+Neuropsychological+Studies.">Decision Making and Reward in Frontal Cortex: Complementary Evidence From Neurophysiological and Neuropsychological Studies.</a> Behavioral Neuroscience. 125 (3), 297-317 (2011).</li><li>Kurniawan, I. T., Guitart-Masip, M., Dolan, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dopamine+and+Effort-Based+Decision+Making.">Dopamine and Effort-Based Decision Making.</a> Frontiers in Neuroscience. 5, 81 (2011).</li><li>Izquierdo, A., Belcher, 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=Rodent+models+of+adaptive+decision+making.">Rodent models of adaptive decision making.</a> Methods Mol Biol. 829, 85-101 (2012).</li><li>Thiebot, M. H., Le Bihan, C., Soubrie, P., Simon, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Benzodiazepines+reduce+the+tolerance+to+reward+delay+in+rats.">Benzodiazepines reduce the tolerance to reward delay in rats.</a> Psychopharmacology. 86 (1-2), 147-152 (1985).</li><li>Green, M. F., Horan, W. P., Barch, D. M., Gold, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effort-Based+Decision+Making:+A+Novel+Approach+for+Assessing+Motivation+in+Schizophrenia.">Effort-Based Decision Making: A Novel Approach for Assessing Motivation in Schizophrenia.</a> Schizophr Bull. 41 (5), 1035-1044 (2015).</li><li>Fatahi, Z., Sadeghi, B., Haghparast, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Involvement+of+cannabinoid+system+in+the+nucleus+accumbens+on+delay-based+decision+making+in+the+rat.">Involvement of cannabinoid system in the nucleus accumbens on delay-based decision making in the rat.</a> Behav Brain Res. 337, 107-113 (2018).</li><li>Iodice, P., 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=Fatigue+modulates+dopamine+availability+and+promotes+flexible+choice+reversals+during+decision+making.">Fatigue modulates dopamine availability and promotes flexible choice reversals during decision making.</a> Sci Rep. 7 (1), (2017).</li><li>Rudebeck, P. H., Walton, M. E., Smyth, A. N., Bannerman, D. M., Rushworth, M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Separate+neural+pathways+process+different+decision+costs.">Separate neural pathways process different decision costs.</a> Nat Neurosci. 9 (9), 1161-1168 (2006).</li><li>Bonnelle, V., 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=Characterization+of+reward+and+effort+mechanisms+in+apathy.">Characterization of reward and effort mechanisms in apathy.</a> J Physiol Paris. 109 (1-3), 16-26 (2015).</li><li>Hartmann, M. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Apathy+but+not+diminished+expression+in+schizophrenia+is+associated+with+discounting+of+monetary+rewards+by+physical+effort.">Apathy but not diminished expression in schizophrenia is associated with discounting of monetary rewards by physical effort.</a> Schizophr Bull. 41 (2), 503-512 (2015).</li><li>Lockwood, P. 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. D., Summerfield, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Perceptual+Decision+Making+in+Rodents,+Monkeys,+and+Humans.">Perceptual Decision Making in Rodents, Monkeys, and Humans.</a> Neuron. 93 (1), 15-31 (2017).</li><li>Lee, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decision+Making:+from+Neuroscience+to+Psychiatry.">Decision Making: from Neuroscience to Psychiatry.</a> Neuron. 78 (2), 233-248 (2013).</li><li>Carandini, M., Churchland, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Probing+perceptual+decisions+in+rodents.">Probing perceptual decisions in rodents.</a> Nature Neuroscience. 16 (7), 824-831 (2013).</li><li>Denk, F., 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=Differential+involvement+of+serotonin+and+dopamine+systems+in+cost-benefit+decisions+about+delay+or+effort.">Differential involvement of serotonin and dopamine systems in cost-benefit decisions about delay or effort.</a> Psychopharmacology. 179 (3), 587-596 (2005).</li><li>Walton, M. E., Bannerman, D. M., Rushworth, M. F. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Role+of+Rat+Medial+Frontal+Cortex+in+Effort-Based+Decision+Making.">The Role of Rat Medial Frontal Cortex in Effort-Based Decision Making.</a> The Journal of Neuroscience. 22 (24), 10996-11003 (2002).</li><li>Bardgett, M. E., Depenbrock, M., Downs, N., Points, M., Green, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dopamine+Modulates+Effort-Based+Decision-Making+in+Rats.">Dopamine Modulates Effort-Based Decision-Making in Rats.</a> Behavioral Neuroscience. 123 (2), 242-251 (2009).</li><li>Floresco, S. B., Tse, M. T., Ghods-Sharifi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dopaminergic+and+glutamatergic+regulation+of+effort-+and+delay-based+decision+making.">Dopaminergic and glutamatergic regulation of effort- and delay-based decision making.</a> Neuropsychopharmacology. 33 (8), 1966-1979 (2008).</li><li>Assadi, S. M., Yucel, M., Pantelis, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dopamine+modulates+neural+networks+involved+in+effort-based+decision-making.">Dopamine modulates neural networks involved in effort-based decision-making.</a> Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews. 33 (3), 383-393 (2009).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Karar verme bilişsel bir süreç son derece evrim15sırasında korunmuş olduğunu. İnsan ve hayvanların rakip eylem seçenekleri olası ödül göreli maliyetini değerlendirmek ve o zaman onların seçim yapmak. Hastalarda psikolojik bozuklukları ve nörolojik hastalıkların bir numaradan açıkları karar verme16değişik şekillerde göstermektedir. Bu nedenle karar verme sürecinin temel nörobiyolojik ve patofizyolojik mekanizmaları araştırmak önemlidir. Son birkaç yıl içinde gecikme ve çaba karar verme daha fazla çekiyor tabanlı faiz araştırma. Ayrıca, kemirgenler, özellikle fareler karar17bu iki yöntem çalışmaya yaygın olarak kullanılmıştır.
Birçok çalışma ilginç keşifler T-maze aparatı bir HRA ve LRA2,6,7,8,9,10, ile ilişkili bir davranış görevi kullanarak yol açtı 18 , 19 , 20 , 21 , 22. görev, HRA büyük ödüller ile bir zaman gecikmesi ya da çaba efor ilişkilendirir. Ira, hayvanların herhangi bir gecikme süresi ve fiziksel çaba olmadan hemen küçük bir ödül elde edebilirsiniz. Geleneksel yaklaşım insan deneyci'nın el ile müdahale dayanır. Her deneme olarak, deneyci granül saymak ve HRA ve LRA, yiyecek tepsileri koyun için hedefi kapılar HRA ve Ira yerleştirin ve sonra hayvan başlangıç kolu sonuna yerleştirin. Hayvan ya silah girdiği zaman, bir kavşak kapı hayvan hedef kol kısıtlamak için yerleştirilmesi gerekiyor. İletişim kuralı bağlı olarak deneyci zaman saymak ve küme bir gecikmeden sonra hedef kapıyı açmak gerekiyor. Hayvan hedef alan girer ve pellet(s) elde eder sonra deneyci kafese geri ve hayvanın kol seçim ve davranış kayıt gerekir. O zaman deneyci T-maze kapı ve Pelet sonraki duruşma için hazırlamak için ihtiyaç duyduğu. Eğitim ve sınama işlemleri bütün muazzam zaman ve emek yoğun vardır. Ayrıca, farklı labs arasında standardizasyon eksikliği başka bir husustur.
Bu yazıda, değiştirilmiş otomatik T-maze aparatı ile bir video izleme sistemi (geleneksel iletişim kuralları sorunları çözmek için,Şekil 7) dayalı bir protokol sundu. Bir "arka kapı" ve "arka koridor" geleneksel T-maze tanıtarak, labirent "böldüğü ikizkenar üçgen" şeklinde elde edilen. Bu kurulum davranış (1) tam otomasyon avantajları eğitim ve sınama. Bu deneyci öznellik etkisini kaldırır ve insan zamanı en aza indirir ve emek taahhütleri. Böylece dört fareler eğitimli veya aynı anda hangi geleneksel iletişim kuralları kullanılarak gerçekleştirilmesi mümkün değildir bir deneyci tarafından test laboratuarı'dört kurulumları var. (2) Denemecileri serbestçe Pelet numarası, gecikme süresi, kapı açılış ve kapanış, deneme numaraları, süresi ve izleme modu dahil olmak üzere birden çok parametre ayarlamak kontrol yazılımı sağlar gibi yazılım esneklik vardır. Bu nedenle, bu sistemi çeşit deneysel ihtiyaçlarını karşılayabilir. (3) T-maze üzerinde tüm sürgülü kapılar açık olduklarında labirent tabanı altında depolanması için tasarlanmış gibi geniş uyumluluk vardır. Bu nedenle, belgili tanımlık tertibat kolayca optogenetic/optik manipülasyon, in vivo Elektrofizyoloji kayıt ve microdialysis de dahil olmak üzere farklı fizyolojik sistemleri ile entegre edilebilir. Ayrıca, fareler bir konum tercihi nedeniyle HRA açmadı olasılığını dışlamak için gecikme - hem çaba - tabanlı tahlil için bir kontrol testi uygulamak öneririz. İki gol kollarında maliyetleri Dengeleme tarafından hayvan her iki ödül sonuçlar aynı maliyetle deneyim fırsatı var. Seçim sadece ödül temelinde diferansiyel, böylece maliyetler ve faydaları karar vermeden önce tümleştirmek için ihtiyaç kaldırarak yapılabilir. Bu da testler olup maliyet veya ödül, bellek açığı yerine veya bir değişiklik hangi onlar kendi kararlarını değerlendirildi şekilde ölçeklendirmek için bir yetersizlik sonucu hayvanların seçimler herhangi bir değişimdir.
Bizim Laboratuvar fareler bu kurulum ile yaklaşık 10 suşları analiz ettim. Bir örnek mHb:DTA fareler hem gecikme - ve çaba-dayalı karar verme sağlam bir fenotip gösterdi temsilcisi verilerde gösterildi. Diğer bir deyişle, ödül değeri kesinlikle zaman ve çaba mHb:DTA farelerde tarafından iskonto yapılır. Sonucu mHb dürtüsellik kumanda üzerindeki önemli rolü gösterdi. Buna ek olarak, biz ücretsiz hareketli fareler üzerinde karar verme sürecinde (yayınlanmamış veri) Silikon sonda kayıtları başvurdum. Tüm deneyler doğrulama testleri otomatik kurulum özelliği için sağlanan. Böylece, otomatik aparatı ile T-maze göre karar için standart iletişim kuralı genetik etkileri, farmakolojik etkileri ve gecikme ve çaba kemirgenler indirim nöral devre etkileri algılamak için uygundur. Özet olarak, kurulum gecikme ve çaba dayalı karar verme deneyleri için ideal bir sistem olarak hizmet etmek için pek çok avantajı vardır.

İnsanların ve diğer hayvanların bir ödül almak için (gecikme, çaba ve risk dahil) maliyet değerlendirmek ve daha sonra eylem belirli bir ders seçmek için onların karar. Karar verme açıkları şizofreni (SZ), dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (DEHB), obsesif-kompulsif bozukluk (OKB), Parkinson hastalığı (PD) ve bağımlılığı1de dahil olmak üzere çok sayıda nöropsikiyatrik hastalıkların içinde görünür. Maymunlar ve insanlar üzerinde çalışmalar o birkaç anahtar beyin bölgeleri karar verme2,3,4' te söz konusu saptandı. Primatlar daha karmaşık karar kazançlar içinde meşgul rağmen kemirgenler nerede ödül olası durumlar sık sık değişen bir ortamda hayatta kalmak için uyarlamalı kararlar edebilmek için bildirilmiştir. Buna ek olarak, sinirsel devre mekanizmaları ve karar verme temel moleküler mekanizmaları iyice chemogenetic araçları, optogenetic araçları ve genetik fareler durumu nedeniyle fare modellerinde araştırılması. Birden çok görev kemirgenler karar verme davranışları, dikkatte set-shift görev, gereklilikler veya gecikme tabanlı T-maze görev, Iowa kumar görev, görev5, öğrenme görsel ayrımcılık ters de dahil olmak üzere değerlendirilmesinde kullanılan vs. Benzer T-maze fayda-maliyet protokolleri aslında Pierre grup6 tarafından geliştirilen ve ücretsiz hareketli kemirgenler7,8, karar maliyet (gecikme ve çaba) iki tür etkilerini incelemek için kullanılan 9,10. Bu görev özel avantajı hayvanlar kollarını tuşuna basın ya da bir kase içinde kazmak için eğitim gerekmez olduğunu. Bunun yerine, hayvanlar yüksek ödül yüksek bir kol (HRA) veya düşük ödül diğer kol (LRA) düşük maliyetli seçenek seçeneğini maliyet arasında bir seçim yapmak. Bu nedenle, bu görevi gerçekleştirmek daha kolay olur.
Deneysel hayvan bir amaca silah girer sonra gecikme tabanlı paradigmada, böylece hayvan hedef kolundan tutulur bir kavşak kapı tanıtıldı. Hayvan Ira seçerse, Ira hedef kapıyı hemen geri çekildi ve gıda küçük bir miktar teslim edilir. Hayvan HRA seçerse, HRA hedef kapıda gerekli bekleme süresinden sonra geri çekildi ve gıda granül büyük miktarda (Şekil 1A) teslim edilir. Çaba tabanlı paradigma, HRA bir bariyer tarafından engel ve hayvanlar bitti granül (Şekil 1B) büyük miktarda almak için tırmanmak gerekir. Genel olarak, gecikme tabanlı paradigma dürtüsellik hayvan modelleri sınamak çok yararlı ve çaba tabanlı bir kayıtsız hayvanlar2,4,11,12, anlamaya yardımcı olabilir 13. Hitherto araştırmacılar performans bu tahlil el ile gecikme süresini sayma, ekleme ve kapılar çekilmesi, çaba bariyer manevra, Pelet sayılması, granül pozisyon içine yerleştirerek, yerleştirme ve hayvanlar dönen tarafından ve hayvanların seçimler her deneme için kayıt. Bu emek ve zaman maliyetleri ciddi bir deneysel darboğaz yaygın kullanımı bu davranış tahlil engelleyici araştırmacılar için poz. Geçerli çalışma, gecikme veya çaba dayalı karar verme kemirgenler, tam otomasyon, standardizasyon ve yüksek üretim kapasitesi ile değerlendirmek için bir T-maze dayalı kurulum geliştirdik.
Aparatı
Ticari bir üretici ile işbirliği içinde (bakınız Tablo malzeme), bir değiştirilmiş geliştirdiğimiz otomatik bilgisayar yazılımı-esaslı alet kontrol (Şekil 2) kullanılan T-maze aparatı. Özellikle, böylece hayvanlar kendilerini başlatmak için işaret ve yeni bir deneme başlatmak gidip bir "arka kapı" ve "geleneksel T-maze (resim 2), ile karşılaştırıldığında geri" tanıttı. T-maze mat gri renkli olduğunu ve deney durumu ve yazılım doğru şekilde ayarlandığında, iki siyah ve beyaz fareler algılanabilir. Üç silah oluşur: bir başlangıç kolu ve iki gol silah, V şeklinde duvarlı uzunluğu 155 mm içinde yükseklik, her 410 mm 30 mm genişlik ve 155 mm genişliğinde açık bir üst bir taban. V şeklindeki koridorun etkili atlama fare engelleyebilirsiniz. Buna ek olarak, V-şekilli koridor kablolar ile kayıt vivo içinde uygulamak kolaylaştırır. Başlangıç kutusu başlangıç kolu sonuna eklenir. Bir hedef kutusu her hedef kol sonuna eklenir. Bir otomatik gıda dağıtıcı yiyecek parçaları önceden tanımlanmış bir dizi sunmak için her hedef kutusunda yüklenir. Pelet alımı kızılötesi sensör tarafından algılanır ve bir bilgisayar tarafından otomatik olarak kaydedilir. Her hedef kutusunu Başlat kutusunu düz bir koridor tarafından bağlanır. Onlar bir deneme tamamladıktan sonra hayvanlar özerk koridor yolu ile Başlat kutusuna dönebilirsiniz. 155 mm içinde yükseklik giriş ve çıkışlarda başlangıç ve hedef kutuları, sürgülü kapı bulunmaktadır. Ayrıca, bir sürgülü kapı hayvanlar geriye doğru bir seçim (Şekil 2A) yaptıktan sonra hareket etmesini engellemek için her hedef kol girişinde yer alır. Bütün sürgülü kapılar bir bilgisayar tarafından kontrol edilir ve otomatik olarak açılabilir ve kapalı. Bir yüksek hassasiyet 1/2" ücret eşleşmiş cihaz (CCD) tek gözlük kamera aparatı hayvanların davranış izlemek için ayarlanır. Objektifin odak uzaklık 2,8 – 12 mm'dir. Kamera yaklaşık 1,9 m yüksek konumdur. Labirent yüksekliği yerden 0,5 m kamera ve labirent arasındaki mesafe yaklaşık 1,4 m (Şekil 2B) olduğu için. İzleme veri CCD kamerasından elde kullanılan canlı denetimine açma ve hayvanlar (ROIs) ilgi belirli bölgelerde girdiğinizde belirli kapıları kapatma T-maze. Çaba tabanlı paradigma için kullanılan engelleri V şekilli duvarlara fits mükemmel, üç boyutlu bir dik açılı üçgen (Şekil 2C) şeklinde ve 155 mm içinde yükseklik. Hayvanlar dikey yan ölçek gerekir ama bir 45 ° eğim inerler edebiliyoruz. Aparatı 100 lux adlı deneme sırasında aydınlatılır. Denemede kullanılan granül şeker (bkz. Tablo reçetesi) ve silika jel granül kuru tutmak için kullanılır (bkz. Tablo reçetesi).

<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

Birçok nörolojik ve psikiyatrik hasta zorluklar ve/veya karar verme açıkları göstermektedir. Kemirgen modelleri nörobiyolojik karar verme sorunların altında yatan nedenleri daha derin bir anlayış oluşturmak yardımcı olur. Fayda-maliyet tabanlı T-maze görev kemirgenler yüksek ödül kol (HRA) ve düşük ödül kol (LRA) arasında seçim karar verme ölçmek için kullanılır. T-maze karar verme görevi, maliyeti belirli bir gecikme süresiyle olduğu ve diğer fiziksel çaba olduğu iki paradigmaları vardır. Her iki paradigmalar deneysel hayvan, birden çok kapılar sıkıcı ve emek yoğun bir yönetim gerektirir, ödül cips ve seçim kayıtları kol. Geçerli çalışma, Pelet teslim, kapı yönetimi ve seçim kayıtları için tam otomasyon ile geleneksel T-maze dayalı bir cihaz icat etti. Bu otomatik Kur hem gecikme ve çaba dayalı karar verme Rodents değerlendirilmesi için kullanılabilir. Burada açıklanan protokolüyle laboratuarımıza birden çok genetik farelerin karar verme fenotipleri araştırıldı. Temsilcisi veri, ablated medial habenular ile fareler aversions gecikme ve çaba gösterdi ve acil ve zahmetsiz ödül seçin eğilimi gösterdi. Bu iletişim kuralı tarafından deneyci müdahale neden değişkenliği azaltmak için ve deney verimliliği artırmak için yardımcı olur. Toplama, kronik silikon sonda veya kayıt elektrot, fiber optik görüntüleme ve/veya sinirsel aktivite manipülasyon kolayca burada açıklanan Kur kullanarak karar verme görevi sırasında uygulanabilir.

Gecikme - ve çaba - bir örnek karar verme görevi (mHb:DTA fareler)14 onların vahşi tipli littermate kontrol fareler (CT fareler) ile Şekil 6' da gösterilen medial habenular ablated fareler tarafından gerçekleştirilen temel. İki mHb:DTA fareler ve iki CT fareler bir kafese sütten sonra ortak barındırılıyor.
Gecikme tabanlı karar alma testi (Şekil 6A), genotip ve ayrımcılık eğitim faz (ne zaman HRA'ın gecikme süresi 0 idi) ve gecikme temelli karar verme test de dahil olmak üzere herhangi bir aşamasında, oturum arasında önemli bir etkileşimde vardı aşama (HRA'ın gecikme süresi 5 yaşındayken s, 10 s ve 15 s, sırasıyla). Gecikme süresi 5 yaşındayken genotip temel etkisi önemli değil s. Ancak, ne zaman belgili tanımlık gecikmek zaman uzamış 10'a s ve 15 s, mHb:DTA fareler karşılaştırıldığında CT fareler için HRA ziyaretlerin yüzdesi önemli bir azalma gösterdi. MHb ablasyon için daha büyük bir ödül beklemek tercih farelerin azalmıştır ve bunun yerine bir eğilim zaman bekleme süreleri 10 saniye hemen, küçük bir ödül seçin ya da görüntülenen bu sonuçlar ortaya daha uzun. Verileri bu mHb dürtüsellik ve/veya saat maliyet/fayda değerlendirme, hayvanlar daha büyük bir ödül almak için Gecikmeli erişim tahammül eğilimli işleme kontrolünü önemli beyin yapısında olabilir önerdi.
HRA, sol/sağ yerelleştirme (1 x bariyer faz ve ters faz HRA'ın ne olursa olsun içinde bir bariyer yerleştirildiğinde çaba tabanlı karar alma testi (Şekil 6B), HRA yüzdesi ziyaret önemli ölçüde mHb:DTA farelerde azalma ). Bu mHb:DTA fareler fenotip bir açığı nedeniyle kayma tercih ve bellek olmadığı anlamına gelir. Çaba kontrol testinde engelleri her iki amaç kollarında (2 × engelleri faz) yerleştirildi ve Ira ve HRA yüksek çaba ile ilişkili bulunmuştur. Bu nedenle, çaba maliyet düşük ödül veya yüksek ödül seçme hayvanlar için aynıydı. MHb:DTA fareler HRA Ira daha sık ziyaret etti ve bir karşılaştırılabilir ulaştı HRA ziyaret sayısı son oturum (oturum 5). Bu sonucu ödül duyarlılık ve mekansal hafıza mHb:DTA farelerde olduğu gibi olduğunu gösteriyor. Verileri aydınlatılmamıştır mHb çaba maliyet/fayda değerlendirme, hayvanlar büyük ödüller kazanmak için daha fazla işe koymak sağlayan önemli bir rol oynamak.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig1.jpg"> Şekil 1: geleneksel T-maze cihazları, karar verme test için Şematik diyagramı (A) gecikme temelli karar verme test cihazları. Hayvanlar başlangıç kolundan yerleştirildi ve iki gol kolu, HRA ve LRA arasında açmadı. Hayvanlar HRA kararlaştırdığında (bağlı olarak gecikme süresini saniye cinsinden) daha büyük bir ödül almak için beklemek zorunda kaldılar. Araştırmacılar hayvanlar, granül ve kapı her deneme için el ile ele almak gerekir. (B) çaba temelli karar verme test cihazları. Hayvanlar başlangıç kolundan yerleştirildi ve iki gol kolu, HRA ve LRA arasında açmadı. Zaman hayvanlar HRA seçti, daha büyük bir ödül almak için üçgen bir engel tırmanmak zorunda kaldılar. Araştırmacılar hayvanlar, granül, kapılar ve engelleri her deneme için el ile ele almak gerekir. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig2.jpg"> Resim 2: T-maze kurulum için karar verme testini otomatik (A)üst görünümden otomatik kurulum. (B) yan görünüm otomatik kurulum. Soldan sağa, çaba temelli karar verme test için kullanılan (C) 3D dik açılı üçgen bariyer are yan görünüm, ters yan görünümü ve hipotenüs yan görünüm, anılan sıraya göre. Özgün teknik fotoğrafları ticari üreticinin izni ile düzenlenebilir. GBL: (solda), hedef kutusunu GBR: hedef kutusunu (sağ), GDL: (solda), hedef kapı GDR: hedef kapı (sağda), DAL: gecikme (solda), alan DAR: gecikme alan (sağda), JDL: kavşak kapı JDR (solda),: kavşak kapı (sağda), BDL: arka kapı BDR (solda),: arka kapı (sağda), CCD: birleştiğinde şarj Aygıt fotoğraf makinesi). <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig3v2.jpg"> Şekil 3: parametre kaydı penceresinde. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig3v2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig4v2.jpg"> Şekil 4: konu kimliği kayıt penceresi. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig4v2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig5v2.jpg"> Şekil 5: deney arabirimi penceresi. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig5v2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig6v2.jpg"> Şekil 6: gecikme ve çaba tabanlı karar verme mHb:DTA farelerde. (A)gecikme temelli karar verme test mHb:DTA farelerde (12-14 ay fareler vardı-eski, n = 8/genotip). HRA seçim yüzdesi gecikme süresi 0 ve 5 s, ama gecikme süresi 10 yaşındayken mHb:DTA farelerde önemli ölçüde azalmıştır genotip karşılaştırılabilir s ve 15 s. Gecikme süresi 5 yaşındayken s, genotip × gün etkileşim: F(1,14) 0.594, p = 0,236; = genotip etkisi: F(1,14) 0.61, p = 0.45; = ne zaman belgili tanımlık gecikmek zaman oldu 10 s: genotip × gün etkileşim: F(1,14) 37.5, p = 0,346; = genotip etkisi: F(1,14) 32.4, p = < 0.0001; gecikme süresi 15 s: F(1,14) yaşındayken 38,7, p = 0,243; = genotip etkisi: F(1,14) = 31,6 ve p ≤0.0001. (B) çaba temelli karar verme test mHb:DTA farelerde (12-14 ay fareler vardı-eski, n 9/genotip =). Bariyer aşama x 1 sırasında genotip ve oturum arasında önemli bir etkileşim vardı (genotip × gün etkileşim: F(1,16) 2,11, p = 0,015 =), ve post hoc ikili karşılaştırma Bu HRA % tüm önemli ölçüde düştü mHb:DTA farelerin ortaya oturumları. Tersine çevirme aşamasında genotip ve oturum arasında önemli bir etkileşimde vardı (genotip × gün etkileşim: F(1,16) 1.61, p = 0,08 =). mHb:DTA fareler ziyaret HRA önemli ölçüde CT fareler daha az (ana genotip etkisi: F(1,16) 8,18, p = 0,01 =). 2 × engelleri aşamasında, genotip ve oturumları ve oturum 3 ve oturum 4 önemli bir fark arasında önemli bir etkileşim vardı (2 x engelleri faz: genotip × gün etkileşim: F(1,16) 3.9, p = 0.0067 =). Bir HRA ulaştı mHb:DTA fareler üzerinde son oturum, oturum 5 sayı CT fareler karşılaştırılabilir ziyaret edin. Verileri temsil eden ortalama ± SEM ** p < 0,01; p < 0,001. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57895/57895fig6v2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57895/57895fig7v2.jpg"> Şekil 7: test yapma kararı (gecikme ya da çaba-tabanlı) akış.

Watch this Scientific Journal Video about An Automated T-maze Based Apparatus and Protocol for Analyzing Delay- and Effort-based Decision Making in  Free Moving Rodents at JoVE.com

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

Bu makalede biz icat ettik otomatik bir T-maze aparat tanıtır ve gecikme dayalı karar verme ve çaba dayalı karar verme ücretsiz hareketli Rodents analiz etmek için bu cihaz bir protokol dayalı.

Otomatik bir T-maze cihazları ve protokol dayalı karar vermede gecikme ve çaba tabanlı ücretsiz taşıma kemirgenler çözümlemek için

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

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

13.4K Görüntüleme.  RIKEN. Bu makalede biz icat ettik otomatik bir T-maze aparat tanıtır ve gecikme dayalı karar verme ve çaba dayalı karar verme ücretsiz hareketli Rodents analiz etmek için bu cihaz bir protokol dayalı.

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

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.

Duyusal Entegrasyon ve Bilişsel Kontrol Deney için tam otomatik Kemirgen Yastıkları Protokolü

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

Davranış

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.

Bir Zenginleştirilmiş Ortamında Konut Fareler için Protokol

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.

Tahrik Depresif Belirtiler, Davranış Değişiklikleri ve Kemirgenler Negatif Sağlık Kazanımları için Öngörülemeyen Kronik Hafif Stres Protokolü

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.

Gecikme bir ayarlama Tutar görev kullanma İnsanlardaki İndirim Ölçme

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.

Duyusal için Veri Toplama ve Otomatik Yüz İfade Analizi Teknoloji Analizi Uygulamalı ve Geçici Analiz Protokolü

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.

Kemirgenler Gıda Alımını Ölçüm için Açık kaynak Cihazı İnşaat ve Doğrulama: Deneme Cihazı (FED) Besleme

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.

Ateş, Drosophila modeli yetişkin tırmanma davranışı çözümlemek için bir otomatik hızlı yinelemeli negatif Geotaxis tahlil

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.

Kardiyak Arrest sonra işlevsel hafıza sonuçları değerlendirmek için değiştirilmiş T-Maze kullanan

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.

Drosophila sıcaklık değişiklikler uzay ve zaman içinde performansını belirlemek için otomatik yöntemi

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.

3B çalışma alanında graspable nesneleri sunmak için bir cihazın tasarımı ve kullanımı

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