An appetitive olfactory learning paradigm for zebrafish in their home tanks
Notice bibliographique
Résumé
Olfaction is a subject of increasing interest in fish biology, but there are few learning paradigms available to investigate olfactory behaviour. In the present study, groups of zebrafish were trained in their home tanks retrofitted for automated conditioning with a microprocessor-controlled syringe pump and feeder to deliver odourant and food, respectively, and responses recorded remotely to minimize researcher interference. Fish were presented with phenylethyl alcohol (PEA), and a food reward was given 15 seconds later for experimental groups or at a variably delayed interval for controls. This schedule continued for 48 trials over four days. Both groups showed initial attraction to PEA, but by the end of Day 2 all fish exhibited reduced interest in the odourant. Further experiments with different fish indicated that this attraction was dependent upon high food motivation, as starved animals reacted more than non-starved animals to the novel stimulus. On Day 3, experimental fish began once again to show attraction associated with the odourant, thus indicating that they formed an association between the PEA and food reward, which increased by the end of Day 4. Conversely, control fish showed little or no response to the odourant on Days 3 and 4. When exposed to a water-only trial, trained fish largely ignored the cue, indicating that odour and not turbulence was the main stimulus for learning. This experiment demonstrated that an appetitive learning paradigm, using olfactory cues presented in home tanks, is both feasible and cost-effective for testing olfactory behaviour in zebrafish. • Aquatic olfactory conditioning often requires large water volume and dedicated tanks. • Learning is possible using standard 3 L tanks and reasonable water volumes. • Paradigm was automated via microprocessors to minimize experimenter influences. • Appetitive conditioning of adult zebrafish occurred over 25-30 trials spanning 3 days. • This method would be easily adapted to sub-adult zebrafish and other small teleosts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».