ラットにおけるパブロフ馴化アプローチトレーニング

この手順の全体的な目標は、ラットでパブロフ条件アプローチ行動を引き出すことです。この手順は、報酬の手がかりを追求する誘惑に抵抗できる人もいれば、そうでない人がいるのはなぜかなど、行動神経科学の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この手順の主な利点は、手がかりのインセンティブ動機付け値を予測値とは別に測定できることです。

この手順を実演するのは、私の研究室の神経科学の大学院生であるクリストファー・フィッツパトリックです。このプロトコルは、換気扇を備えた防音キャビネット内の商用オペラントコンディショニングチャンバーを利用して、周囲の騒音を提供します。各チャンバー内に、ヘッドエントリ用の赤外線センサーを備えたペレットマガジンを装備します。

各チャンバーの前面壁、床から3センチの高さに配置し、ディスペンサーを取り付けて45ミリグラムのバナナ風味の食品ペレットを供給します。次に、カウンターバランスで、格納式レバーをレセプタクルの両側に約2.5センチ、床から約3センチメートル上に配置します。レバーをより魅力的にするために、LEDキューライトが必要です。

レバーをキャリブレーションするには、レバーに10グラムの重りを置き、重りがレバーを押し下げるまでキャリブレーションネジを調整します。次に、レセプタクルの上のチャンバーの屋根に赤いライトを取り付けます。これにより、照らされたレバーの目立ちが増します。

これでチャンバーの準備は完了です。250〜300グラムの成体のオスのSprague Dawleyラットを注文し、到着時にペアハウスにします。ネズミを住宅コロニーで少なくとも2日間邪魔されずに放置して、順応させます。

コロニーは12時間の明暗サイクルで維持されるべきであり、ラットは食物と水に自由にアクセスできるべきです。最初の順応期間の後、各ラットを1日あたり少なくとも1分間、数日間取り扱います。事前トレーニングの2日前に、各ラットに毎日15個のバナナ風味のペレットを与えます。

これらのペレットをホームケージの別々の側面に均等に分割します。このプロトコルでは、事前トレーニングプログラムを作成します。プログラミングはMEDState Notationで行われます。

マニュアルはオンラインで入手できます。プログラム開始から 5 分後に、変動時間 30 秒のスケジュールで 50 個の食品ペレットを配送するプログラムを作成します。間隔は平均 30 秒ですが、0 秒から 60 秒の間でランダムに変化します。

この間、赤いハウスライトは点灯しますが、プログラムの期間中は格納式レバーを格納したままにする必要があります。PCAトレーニングの前日のライトサイクル中に事前トレーニングを行います。各ラットをオペラントチャンバーに入れます。

チャンバードアを閉じてラッチします。防音キャビネットのドアを閉じ、すぐにプログラムを実行します。プログラムが完了したらすぐに、ラットをチャンバーから取り出します。

消費したペレットの数を記録します。すべてのペレットを消費しないラットは、さらなるテストから除外する必要があります。.ソフトウェアで、プログラム開始の 1 分後から約 40 分間で 25 回の試用版を実行するトレーニング プログラムを作成します。

各試行中、レバーを点灯させ、チャンバー内に8秒間伸ばします。室内の赤いライトは常に点灯しています。レバーが引っ込められたら、ラットの反応とは無関係に1つのフードペレットを分配させます。

各試行を変動時間の 90 秒のスケジュールで分割します。間隔は平均 90 秒ですが、30 秒から 150 秒の間でランダムに変化します。事前トレーニングを実行したのと同じように、PCA プログラムを実行します。

ラットを取り除いた後、消費されたペレットの数を記録し、すべてのペレットを消費しないラットを除外します。次に、プログラムによって収集されたデータを使用して、PCAインデックススコアを計算します。雄ラットは5回のPCAトレーニングセッションを受け、その間にマガジンエントリーとレバープレスの数、待ち時間、および確率が記録されました。

毎日のPCAトレーニングセッションごとに、PCAインデックススコアはこれらの変数から計算されました。過去2回のトレーニングセッションのPCAインデックススコアを使用して、ラットをサイントラッカー、ゴールトラッカー、または中間の表現型を持つものとして分類しました。サイントラッカーは、主に報酬関連のレバーキューに近づき、行動を向けました。

PCAインデックスでは、スコアは5から1の範囲でした。対照的に、ゴールトラッカーは主に報酬の供給源であるペレットマガジンに近づき、行動を向けました。PCAインデックスでは、スコアは5から1の範囲でした。

中間的な表現型は、どちらの行動にもバイアスをかけません。このビデオを見た後、ラットでパブロフ条件アプローチを引き出す方法についてよく理解しているはずです。