Custom-Built Operant Conditioning Setup for Calcium Imaging and Cognitive Testing in Freely Moving Mice
Notice bibliographique
Résumé
Operant chambers are widely used in animal research to study cognition, motivation, and learning processes. Paired with the rapidly developing technologies for brain imaging and manipulations of brain activity, operant conditioning chambers are a powerful tool for neuroscience research. The behavioral testing and imaging setups that are commercially available are often quite costly. Here, we present a custom-built operant chamber that can be constructed in a few days by an unexperienced user with relatively inexpensive, widely available materials. The advantages of our operant setup compared with other open-source and closed-source solutions are its relatively low cost, its support of complex behavioral tasks, its user-friendly setup, and its validated functionality with video imaging of behavior and calcium imaging using the UCLA Miniscope. Using this setup, we replicate our previously published findings showing that mice exposed to social defeat stress in adolescence have inhibitory control impairments in the Go/No-Go task when they reach adulthood. We also present calcium imaging data of medial prefrontal cortex (mPFC) neuronal activity acquired during Go/No-Go testing in freely moving mice and show that neuronal population activity increases from day 1 to day 14 of the task. We propose that our operant chamber is a cheaper alternative to its commercially available counterparts and offers a better balance between versatility and user-friendly setup than other open-source alternatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».