16 Mayıs 2025
Burada, bir fare modelinde yırtıcı takip davranışını tespit etmek ve ölçmek için bir protokol sunuyoruz. Bu platform, farelerde yırtıcı takip davranışının dinamiklerini ve sinirsel mekanizmalarını incelemek için yeni bir araştırma paradigması sağlar ve takip davranışını incelemek için standart bir platform sağlar.
Yırtıcı takip davranışı çeşitli fizyolojik süreçleri içerir, ancak uygun araştırma yönteminden yoksundur. Bu araştırma, özellikle avcı-av kovalamacasında, duyusal uyaranlar tarafından tetiklenen hayvan davranışlarının sinirsel mekanizmalarını keşfetmek için standart bir yöntem önermeyi amaçlamaktadır. Optogenetik, elektrofizyoloji ve beyin görüntüleme gibi teknolojiler, bu alandaki bilimi ilerletmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Optogenetik, nöral aktivitenin hassas kontrolünü sağlar ve elektrofizyoloji, nöronal sinyalleri kaydeder. Başlıca zorluklar, cırcır böcekleri gibi canlı avların kontrol edilememesidir, bu da kovalamacayı standart deneylere göre gözlemlemeyi ve tanımlamayı zorlaştırır. Yırtıcı davranış, arama, kovalama, saldırma ve tüketme olmak üzere dört aşamaya ayrılabilir. Son yıllarda, son iki aşama geniş çapta incelenirken, arama ve kovalama davranışları nadiren yer almaktadır. Bu protokol, tekrarlanan deneyler ve modelleme için esnek ve kontrol edilebilir yapay av sağlar, gerçek zamanlı etkileşim ve düşük gecikme süresi ile doğal avlanma simülasyonunu en üst düzeye çıkarır ve uygun maliyetli ve kullanımı kolay ölçeklenebilir donanım ve yazılım sunar.
[Ekran Okuyucusu] Başlamak için, aşağıdaki arenada farenin ve robotik yemin konumlarını gerçek zamanlı olarak izlemek ve görüntüleri bilgisayara iletmek için tüm platformun üzerindeki bir çapraz çubuğa bir web kamerası monte edin. 800 milimetre çapında ve 300 milimetre yüksekliğinde, altta kare bir akrilik panel ve bordür olarak akrilik bir tüpten oluşan büyük bir dairesel arena tasarlayın. Görsel ipuçları olarak hizmet etmek için arenanın iç duvarlarına kare, üçgen, daire ve haç olmak üzere eşit aralıklı dört simge yerleştirin. Kolay tanımlama ve konum için mıknatısın yüzeyine mavi bir etiket yapıştırın. Robotik yem olarak gıda peletleri içeren yuvarlak bir neodimyum mıknatıs kullanın. Ardından, arenanın altında 1.000 milimetrelik etkili bir seyahate sahip iki boyutlu bir kaydırıcı monte edin. Manyetik kuvvet kullanarak robotik yemi uzaktan hareket ettirmek için çekme mıknatısı görevi görmesi için kaydırıcının taşıyıcısına başka bir neodimyum mıknatıs takın. Bir STM32 kartı ve bir anahtarlama devresi tarafından kontrol edilen servo motorları kullanarak polar mıknatısı sürün. Hız kontrol modu için bir diyagram yazın. Servo motoru, yüksek veya düşük sinyal seviyelerinin ileri veya geri yönü kodladığı ve PWM dalga çıkışının frekansının hızı kodladığı hız yönü moduna ayarlayın. Robotik yemi arenanın merkezine taşımak için sıfırlama programını çalıştırın. Bir bölme kullanarak fareyi arenanın kenarından izole edin. Bundan sonra, deney adını ve dosyanın yolunu ayarlayın. Ardından, ana programda robotik yemin hareket hızını saniyede 5 santimetreye ayarlayın. Çalıştır'a tıklayın ve açılır video penceresinde farenin ve robotik yemin kararlı bir şekilde tanındığını doğrulayın. Bölmeyi çıkarın ve farenin yırtıcı davranışını 20 dakika boyunca gözlemlemek için zamanlayıcıyı başlatın. Fareyi kafesine geri koyun ve yiyecek ve suya ücretsiz erişim ile 24 saatlik bir iyileşme süresine izin verin. Her alışkanlık denemesinden sonra, arenayı %75 alkol ve su kullanarak iyice temizleyin. Daha önce gösterildiği gibi sıfırlama programını çalıştırarak robotik yemi arenanın merkezine taşıyın ve fareyi arenanın kenarındaki bir bölme ile izole edin. Deney adını, dosyanın yolunu ve robotik yemin hareket hızını ayarladıktan sonra, yazılımda Çalıştır'a tıklayın ve hem farenin hem de robotik yemin kararlı bir şekilde algılanmasını sağlamak için video penceresini gözlemleyin. Bölmeyi çıkarın ve zamanlayıcıyı başlatın. Fare robotik yemi 60 saniye içinde yakalarsa, ana programı kapatın ve farenin kafese geri gönderilmeden önce tüm yiyecek peletlerini tüketmesine izin verin. Fare 60 saniye içinde robotik yemi yakalayamazsa, fareyi herhangi bir ödül veya ceza olmadan kafese geri koyun. Avlanma görevleri farklı hız zorluklarında gerçekleştirildi ve sonuçlar, ilk robotik yem yakalama süresinin yerleşim denemelerinde önemli ölçüde azaldığını ve bu da farelerde hızlı öğrenmeyi gösterdiğini gösteriyor. Fareler, saniyede 15 santimetrede, saniyede 30 santimetreden daha yüksek yakalama başarısına sahipti ve hıza bağlı zorluk gösterdi. Bununla birlikte, avlanma süresi, yem hızından bağımsız olarak tekrarlanan denemelerden sonra 15 saniyenin altında stabilize edildi. Farelerin hareket modellerinde farklı arama ve takip aşamaları da gözlendi. Takip davranışı, takip sırasında azalan mesafe ve artan hız ile gösterilen yem hızları boyunca güvenilir bir şekilde indüklendi. Avlanma görevleri de farklı kaçış stratejileri ile gerçekleştirildi. Bununla birlikte, beta kaçış stratejisi avlanma başarı oranlarını etkilemedi. Her iki kaçış stratejisinde de avlanma süresi azaldı ve 15 saniyenin altına düşürüldü. Fareler, her iki kaçış stratejisinde de tutarlı takip davranışı gösterdi.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Bu çalışma, farelerde avcı takip davranışının saptanması ve miktarının belirlenmesi için bir protokol sunmaktadır. Yöntem, bu davranışın temelindeki nöral mekanizmalar üzerine yapılan araştırmaları standartlaştırmayı ve böylece avcı-av dinamiklerinin daha ayrıntılı olarak araştırılmasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
Kemirgenlerde karşı karşıya gelme takip davranışının nicelleştirilmesinin standartlaştırılması, davranışsal nörobilim ve erken keşif biyolojisindeki kritik bir boşluğu doldurmaktadır. Bu gerçek zamanlı etkileşimli sistem, karmaşık davranışların altında yatan nöral mekanizmaların tekrarlanabilir ve yüksek kapasiteli incelemesine olanak tanıyarak, hedef doğrulamada öngörücü güveni ve mekanistik risk azaltmayı destekler. Platformun kontrol edilebilirliği ve ölçeklenebilirliği, onu nöro-davranışsal fenotipleme ve translasyonel model geliştirmeye odaklanmış çapraz fonksiyonlu Ar-Ge ekipleri için yeniden kullanılabilir bir varlık konumuna getirmektedir.
Bu etkileşimli sistem, erken mekanistik çalışmalardan preklinik model doğrulamasına kadar keşif sürekliliğine entegre olarak, hipotez odaklı araştırmalara ve güçlü davranışsal fenotiplendirmeye olanak tanır.