一个完全自动化的家庭子,用于长期持续的老鼠认知和行为的表型

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 行为科学 行为科学
• 动物模型 动物模型

背景情况:

• 自动化家庭监控提供了自然行为全面的表型.
• 现有系统通常需要复杂的培训,食物/水限制,并评估有限的行为.

研究的目的:

• 介绍一种全自动化的家庭监控系统,用于小鼠的认知和行为表型.
• 将T迷宫交替,新型物体识别和物体在位识别测试与运动,饮酒和静止监测相结合.
• 为了使长期的行为分析没有食物或水的限制.

主要方法:

• 该系统集成了多个行为测试和生理监测在一个家庭子.
• 深度卷积神经网络图像分析用于行为特征.
• 小鼠在没有食物或水的限制的情况下进行认知任务,快速学习.

主要成果:

• 多种行为组合的统计学属性有效地区分了海马,中部内和假病变.
• 该系统准确地预测了阿尔茨海默病小鼠模型的基因型.
• 实现了长期监测和认知测试,没有动物受到限制的压力.

结论:

• 这种自动化系统为小鼠的认知和行为表型提供了一个强大的工具.
• 该技术可促进对涉及空间记忆和认知的基因和神经回路进行大规模查.
• 它提供了一种非侵入性,有效的方法来研究神经系统疾病和认知过程.