Optimisation of cognitive performance in rodent operant (touchscreen) testing: Evaluation and effects of reinforcer strength
Notice bibliographique
Résumé
Operant testing is a widely used and highly effective method of studying cognition in rodents. Performance on such tasks is sensitive to reinforcer strength. It is therefore advantageous to select effective reinforcers to minimize training times and maximize experimental throughput. To quantitatively investigate the control of behavior by different reinforcers, performance of mice was tested with either strawberry milkshake or a known powerful reinforcer, super saccharin (1.5% or 2% (w/v) saccharin/1.5% (w/v) glucose/water mixture). Mice were tested on fixed (FR)- and progressive-ratio (PR) schedules in the touchscreen-operant testing system. Under an FR schedule, both the rate of responding and number of trials completed were higher in animals responding for strawberry milkshake versus super saccharin. Under a PR schedule, mice were willing to emit similar numbers of responses for strawberry milkshake and super saccharin; however, analysis of the rate of responding revealed a significantly higher rate of responding by animals reinforced with milkshake versus super saccharin. To determine the impact of reinforcer strength on cognitive performance, strawberry milkshake and super saccharin-reinforced animals were compared on a touchscreen visual discrimination task. Animals reinforced by strawberry milkshake were significantly faster to acquire the discrimination than animals reinforced by super saccharin. Taken together, these results suggest that strawberry milkshake is superior to super saccharin for operant behavioral testing and further confirms that the application of response rate analysis to multiple ratio tasks is a highly sensitive method for the detection of behavioral differences relevant to learning and motivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».