Entschlüsselung von natürlichem Verhalten aus neuroethologischer Einbettung

Das Ziel meiner Forschung ist es, zu verstehen, wie die Neurodynamik natürliches Verhalten kodiert und wie das Gehirn komplexe Aktionen steuert, die das Überleben in natürlichen Umgebungen unterstützen. Traditionelle kopffeste Paradigmen schränken unser Verständnis von natürlichem Verhalten ein. Unser Protokoll aktualisiert dieses Paradigma, indem es die präzise Entschlüsselung des neuronalen Verhaltens bei sich frei bewegenden Tieren in Richtung der natürlichen Gehirnintelligenz verkörpert.

Wir werden uns auf das Sammeln umfangreicher, unkontrollierter Daten konzentrieren, um digitale Lebensmodelle mit ganzheitlichen Ansätzen zu erstellen, um die Intelligenz in komplexen lebenden Systemen zu verstehen. Verbinden Sie zunächst das universelle serielle Buskabel des Synchronisationsmoduls des dreidimensionalen Verhaltensgeräts mit der Workstation desselben Geräts. Verbinden Sie dann das Synchronisationsmodul des mTPM-Geräts über ein SMA-Kabel mit seinem Controller.

Verbinden Sie den TTL-Ausgangsport des Synchronisationsmoduls des dreidimensionalen Verhaltensgeräts mit einem SMA-BNC-Konvertierungskabel mit dem TTL-Eingangsport des Synchronisationsmoduls des mTPM-Geräts. Um mit der Kalibrierung zu beginnen, passen Sie den Aufnahmewinkel aller vier Kameras so an, dass sie die gesamte Fläche des offenen Feldes abdecken und ihr Sichtfeld mindestens 20 Zentimeter über die entfernteste Grenze erweitern, um das Aufbäumen der Maus zu erfassen. Platzieren Sie dann das Kalibrierungsmodul in der Mitte des Aufnahmebereichs.

Schalten Sie alle Lichter aus und führen Sie die Kamerakalibrierungssoftware aus. Befestigen Sie nun den Maus-Restrainer am Mikromanipulator des mTPM. Befestigen Sie den Kopf der Maus mit der Metallplatte an der Rückhaltevorrichtung.

Schalten Sie alle Lichter aus. Befestigen Sie dann das mTPM an seiner Halterung und schalten Sie das Bildgebungssystem ein, um das Fluoreszenzsignal zu lokalisieren. Geben Sie einen Tropfen Carbomer Augengel auf die Oberseite des Schädelfensters.

Bewegen Sie die Maus mit der Bewegungsplattform so, dass das Schädelfenster direkt unter dem Ziel des mTPM ausgerichtet ist. Bewegen Sie den Mikromanipulator vertikal, um die Bildebene zu positionieren. Bewegen Sie dann den Mikromanipulator in der Ebene, um die Bildgebungsebene zu zentrieren.

Befestigen Sie dann die obere Basis am mTPM. Tragen Sie Klebstoff auf, um die untere Basis mit der oberen Basis zu verkleben und am Schädelfenster zu befestigen. Um die strukturelle Stabilität zu gewährleisten, füllen Sie den Spalt zwischen den beiden Basen und der am Kopf der Maus befestigten Metallplattenhalterung mit einem Hochleistungs-Acrylat-Strukturkleber.

Beurteilen Sie dann die Stabilität der Verbindung, indem Sie die Basis vorsichtig mit einer Pinzette abtasten. Geben Sie danach einen Tropfen Carbomer Augengel in die Basiskammer. Beobachten Sie die neuronale Fluoreszenz durch das mTPM.

Wenn die Fluoreszenz nicht deutlich sichtbar ist, entfernen Sie den Kleber mit einem Schädelbohrer, um die Basis zu lösen. Wiederholen Sie dann den Vorgang, bis eine klare Fluoreszenz erreicht ist. Befestigen Sie dann die Aluminiumfolie mit Klebeband zwischen der Faser des mTPM und dem Schädelfenster.

Schalten Sie das Raumlicht ein und testen Sie die Klarheit der vom mTPM erfassten Bilder. Um die Maus auf ein offenes Feld zu setzen, blasen Sie mindestens 10 Heliumballons auf und binden Sie jeden einzeln mit Baumwollgarn zusammen. Löse dann die Metallplatte von der Maushalterung.

Halten Sie die Maus mit einer Hand vorsichtig am Schwanz fest. Stützen Sie auf der anderen Seite die optische Faser des mTPM. Platzieren Sie die Maus vorsichtig auf dem freien Feld.

Hänge die Heliumballons auf, indem du das Baumwollgarn an der Faser befestigst. Passen Sie die Anzahl der Sprechblasen so an, dass sich die Maus ohne Einschränkung bewegen und das offene Feld erkunden kann. Schließen Sie die Klappe des mTPM-Gehäuses, um externe Störungen zu reduzieren.

Starten Sie die mTPM-Aufzeichnungssoftware und die Synchronisationssoftware. Legen Sie die Dateipfade und Aufzeichnungsparameter entsprechend dem Verfahren zur Einrichtung der Plattform fest. Starten Sie die Aufzeichnung des mTPM über die Aufnahmesoftware.

Überprüfen Sie die Synchronisationssoftware, um sicherzustellen, dass die Zeitmarkierungen für jedes Zwei-Photonen-Frame genau aufgezeichnet werden. Bewerten Sie, ob der Kontrast der Zwei-Photonen-Bilder während der Aufnahme stabil bleibt. Vergewissern Sie sich außerdem, dass die Bewegungen der Maus die Stabilität der Bildrahmen nicht beeinträchtigen.

Starten Sie nun das benutzerdefinierte Kamerasynchronisierungsskript, um die Verhaltensaufzeichnung zu starten. Legen Sie den Dateipfad und die Parameter gemäß dem Verfahren zur Einrichtung der Plattform fest. Starten Sie dann die Verhaltensaufzeichnung mit dem benutzerdefinierten Synchronisationsskript.

Vergewissern Sie sich, dass in der Synchronisationssoftware für jeweils 30 Frames eines Verhaltensvideos eine Zeitmarkierung vorhanden ist. Überprüfen Sie, ob alle vier Videostreams von den Kameras korrekt synchronisiert sind. Stellen Sie sicher, dass die Videoaufnahmeparameter des dreidimensionalen Verhaltensverfolgungssystems richtig eingestellt sind.

Sobald die Verhaltensaufzeichnung automatisch gestoppt wird, schalten Sie sowohl die mTPM-Aufzeichnungs- als auch die Synchronisationssoftware manuell aus, um die Testversion abzuschließen. Korrelationskoeffizientenmatrizen zeigten keine eindeutigen neuronenspezifischen Muster für Probandenposen, Objektposen oder Körperabstände, was auf eine schwache Korrespondenz zwischen neuronalen Signalen und Verhaltensmetriken hinweist. Alle Korrelationskoeffizienten des Neuronenverhaltens fielen zwischen 0,3 und 0,3, was schwache Assoziationen unter naturalistischen Bedingungen bestätigt.

Von Zebras abgeleitete neuronale Einbettungen bilden komplizierte Muster, die Komponenten aus mehreren Gelenkeinbettungen enthalten. Zebra-Einbettungen zeigten eine konsistente Übereinstimmung von Verhaltens- und neuronalen Variablen über drei Mauspaare hinweg, insbesondere in Bezug auf Körperdistanz und soziale Motive. Der Dekodierungsfehler für Körperabstandseinbettungen war signifikant höher als bei Motiv- und Objektposen, blieb aber innerhalb der erwarteten Grenzen des Tracking-Fehlers.

Die gemeinsame Einbettung der neuronalen Aktivität mit verschiedenen Verhaltensvariablen zeigte eine hohe Dekodierungsgenauigkeit über Probandenposen, Objektposen und Motive hinweg. Die Kosinus-Ähnlichkeitsanalyse unter Verwendung der Einbettung der S1-Probandenpose als Referenz zeigte eine geringere Ausrichtung für objektbezogene Motive, was auf eine primäre Kodierung des Selbst und des Sozialverhaltens hindeutet.