An open source automated two-bottle choice test apparatus for rats
Notice bibliographique
Résumé
Two-bottle choice tests are a widely used paradigm in rodents to determine preference between two liquids, with utility for testing animal models of addiction, depression and anhedonia. The following paper describes a 3D-printed, Arduino controlled two-bottle choice test that automatically reads and records drinking behavior in rats to allow for detailed analysis of their drinking microstructure. While commercial products exist use lickometers to measure the microstructure of licking, this design uniquely incorporates hydrostatic depth sensors to allow for real-time volumetric measurements in addition to traditional beam break lick sensing, allowing for licking and drinking microstructure analysis. The goal of this design is to provide a user friendly, affordable apparatus that can study unique, complex behaviors without requiring the purchase of specialized scientific equipment or software. Its applications range from studying alcohol preference in animal models of addiction to sucrose preference in motivational deficits and reward evaluation. This design costs less than $180 CAD to build with decreased cost on each additional device. This design has been successfully tested for accuracy and validated using alcohol preference as an example. The apparatus showed consistency between drinking bouts and volume consumed and is shown to be accurate to ±0.086 ml of the actual volume. This design makes using the two-bottle choice paradigm more accurate, while also making its data more robust and informative while allowing for microstructure analysis of both licking behavior and volume consumed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,010 |
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 ».