Measuring Behavior in the Home Cage: Study Design, Applications, Challenges, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The reproducibility crisis (or replication crisis) in biomedical research is a particularly existential and under-addressed issue in the field of behavioral neuroscience, where, in spite of efforts to standardize testing and assay protocols, several known and unknown sources of confounding environmental factors add to variance. Human interference is a major contributor to variability both within and across laboratories, as well as novelty-induced anxiety. Attempts to reduce human interference and to measure more "natural" behaviors in subjects has led to the development of automated home-cage monitoring systems. These systems enable prolonged and longitudinal recordings, and provide large continuous measures of spontaneous behavior that can be analyzed across multiple time scales. In this review, a diverse team of neuroscientists and product developers share their experiences using such an automated monitoring system that combines Noldus PhenoTyper® home-cages and the video-based tracking software, EthoVision® XT, to extract digital biomarkers of motor, emotional, social and cognitive behavior. After presenting our working definition of a “home-cage”, we compare home-cage testing with more conventional out-of-cage tests (e.g., the open field) and outline the various advantages of the former, including opportunities for within-subject analyses and assessments of circadian and ultradian activity. Next, we address technical issues pertaining to the acquisition of behavioral data, such as the fine-tuning of the tracking software and the potential for integration with biotelemetry and optogenetics. Finally, we provide guidance on which behavioral measures to emphasize, how to filter, segment, and analyze behavior, and how to use analysis scripts. We summarize how the PhenoTyper has applications to study neuropharmacology as well as animal models of neurodegenerative and neuropsychiatric illness. Looking forward, we examine current challenges and the impact of new developments. Examples include the automated recognition of specific behaviors, unambiguous tracking of individuals in a social context, the development of more animal-centered measures of behavior and ways of dealing with large datasets. Together, we advocate that by embracing standardized home-cage monitoring platforms like the PhenoTyper, we are poised to directly assess issues pertaining to reproducibility, and more importantly, measure features of rodent behavior under more ethologically relevant scenarios.
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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 | 0,219 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».