小さなうろこに覆われた爬虫類の空間学習と記憶を評価します

この手順の全体的な目標は、修正されたバーンズ迷路を使用して、小さな有鱗目爬虫類の空間記憶と学習を評価することです。この方法は、特に小型の有鱗目爬虫類における非モデル種の空間認知プロセスに関する重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、伝統的なげっ歯類のパラダイムであるバーンズ迷路を変更して、小さなトカゲの空間学習と記憶のテストを可能にし

迷路も同様に変更して、他の種にも適用できる可能性があります。このプロトコルでは、Barnes迷路を購入または構築する必要があります。ゴールホールが関心のある種に適したサイズであることを確認してください。

このデモンストレーションでは、フェンストカゲが使用されているため、穴のサイズは一致するようにしています。迷路を静かな部屋に配置し、頭上の明るい照明と、迷路の周囲にドアやキャビネットなどの空間的な手がかりを配置して、動物がナビゲートできるようにします。迷路の上に、オートフォーカス広角レンズを取り付けます webカムまたはその他の適切なカメラ。

重要なのは、視野が迷路全体を含むことです。迷路の少なくとも1メートルの側に、動物の追跡に使用するコンピューターを配置します。配置したら、迷路の脚を床に油性マーカーまたはテープでマークして、簡単に元の位置に戻すことができるようにします。

迷路については、脱出穴の1つをランダムに1番に割り当て、他の穴に10番まで連続して番号を付けます。迷路の外壁に沿って数字をマークして、動物が目に見える手がかりにならないようにします。迷路の下では、必要に応じて、小さなスペースヒーターを使用するか、ヒートテープを取り付けて迷路の表面温度を上げ、動物が代謝活動に最適な体温になるようにします。

まず、各動物にゴールホールをランダムに割り当てます。動物が試験室の外で飼育されている場合は、試験の少なくとも30分前に自宅のケージを部屋に持ち込んでください。必要に応じて、テスト時に理想的な体温になるように、必ず熱を供給してください。

コンピューターで、カスタム MATLAB 追跡ソフトウェアと Web カメラ アプリケーションを開いて、ビデオ フィードを取得します。次に、視野を再度評価し、必要に応じて迷路の位置を調整します。次に、ワークシートを開いて、日付、開始時刻と終了時刻、動物ID、割り当てられたゴールホール、トレーニング試行回数、メモ、観察者のイニシャルなど、基本的な実験パラメータを記録します。

次に、動物の試験順序をランダム化し、体系的な方法で試験を開始します。まず、動物を家のケージから取り出し、迷路の真ん中にそっと置きます。次に、不透明なプラスチック製の浴槽で覆い、動物が浴槽に30秒間順応するのを待ちます。

その間、割り当てられた脱出穴の真下の迷路の下に動物のホームケージを取り付けます。エンクロージャーの上部をペグマウントにスライドさせ、日光浴用の岩をケージの穴の真下に置きます。次に、迷路の上部からプラスチック製の浴槽をそっと取り外し、コンピューターで試用版の記録を開始します。

動物が迷路を10分間探索するのを許し、何か異常なことが発生した場合は、ワークシートにそれを書き留めます。動物が落ちたり、テーブルから飛び出したりした場合は、迷路から30秒以上出ていない限り、迷路の中央にそっと戻します。それ以外の場合は、トライアルを中止し、この結果をノートセクションに記録します。

被験者が自力で脱出穴に降りた場合、その時点で裁判は終了します。被験者が10分以内に穴に逃げ込まない場合は、試験を終了し、動物を手でそっと脱出穴に誘導し、頭から先に動かします。迷路の下のホームケージに入ったら、動物を少なくとも2分間休ませます。

その間、希釈した石鹸の混合物とペーパータオルで迷路の上部を掃除します。一部の種、特に化学感覚情報を多用する種では、すべての匂いの手がかりを排除するために、迷路をさらにお湯ですすぐ必要があります。迷路が掃除されたら、迷路の下から囲いを取り外し、動物のテストを続けます。

それぞれが1日に最大5回迷路を走ることができ、試行の間隔は30分です。被験者が3つの異なる試行で自力でゴールホールに降りるまで、このトレーニング手順を繰り返します。これらの成功は連続して発生する必要はなく、必要な試行回数に制限はありません。

基準に到達するためのトレーニング試行回数は、負担になる場合があります。種の自然史と行動を考慮に入れて、生態学的に関連性のある方法で迷路を変更することは、これを軽減するのに役立つかもしれません。その後、翌日のプローブ試験に進み、その動物をさらに試験します。

動物が脱出穴を学習したら、プローブ試行を使用して、空間戦略を使用して移動しているのか、他の移動戦略を使用して移動しているのかを判断します。この試行では、迷路を 180 度回転させて、迷路内のローカルな手がかりが迷路の外側の空間的な手がかりと直接対立するようにします。次に、トレーニングトライアルと同じ手順で動物をテストします。

ただし、エスケープホールの下にはケージが取り付けられていません。したがって、ケージからの嗅覚の手がかりは、動物を脱出に導くのに役立ちません。動物が逃げ穴を見つけられなかった場合は、迷路から取り出して家のケージに戻してください。

穴がどこにあるかを教えないでください。以前と同様に、次の動物をテストする前に、必ず迷路を掃除してください。7匹の成体のサイドブラッチドカゲが記載されているようにテストされました。

各個人は、プローブ試験に進むために17回から81回の試行を行い、平均は50回近くありました。グループが試行の第4四分位数で脱出穴を見つけるのにかかる時間は、第1四分位数よりも大幅に短かったため、学習が示唆されています。プローブの試験中、各個人は偶然よりもはるかに良い速度で空間的に正しいゴールホールに行き、大半の時間をこの迷路の象限で過ごしました。

したがって、部屋の空間的な手がかりは、迷路内の局所的な手がかりよりも優先されていました。このビデオを見た後、小さな有鱗目爬虫類のテストに対応するためにバーンズ迷路を変更する方法と、トレーニングとプローブの試験で動物を実行する方法についてよく理解しているはずです。この手順を試みる際には、空間記憶と学習を調査するタスクを設計する際に、関心のある種の自然史と行動を考慮に入れることを忘れないでください。

この手順に従うと、空間的な手がかりの信頼性を低下させたり、局所的な手がかりをより明確にしたりするなど、より詳細なアプリケーションが適切になります。そうすることで、さまざまな手がかりの安定性が手がかりの優先順位付けと記憶をどのように調整できるかが明らかになるかもしれません。