Ortak Marmoset Bölüm 2'de Yaşa Bağlı Öğrenme ve Çalışma Belleği Bozukluğu

Yazılım

Bilişsel görevler, denemelerin sayısı ve sırası, zamanlama, uyaran seçimi ve gösterim konumu ve sıvı ödüllerin teslimi dahil olmak üzere görevin tüm yönlerini kontrol eden Animal Behavior Environment Test (ABET) Cognition yazılımı (Lafayette Instrument Company) kullanılarak programlandı.

Yaşam standartlarının iyileşmesiyle birlikte, modern toplumda giderek daha fazla insan, yaşamlarını zenginleştirmek için çeşitli uyarım yöntemlerini seçiyor. Bu simülasyon yöntemleri seyahat, oyun, spor, müzik vb. içerebilir. Sadece insanları mutlu etmekle kalmaz, aynı zamanda bu uyarıların insanların bedenleri ve zihinleri üzerinde de bazı olumlu etkileri olabilir; bunlardan biri de hafızayı güçlendirmektir.

Öncelikle uyaran seçimi insanların öğrenmeye olan ilgi ve dikkatlerini belli ölçüde arttırabilmektedir. İnsanlar yeni bir ülkeye seyahat etmek veya yeni bir sporu denemek gibi bir tür teşvik hissettiklerinde meraklarını açacak ve bu yeni alanı öğrenmeye ve keşfetmeye daha fazla odaklanacaklardır. Bu daha istikrarlı dikkat, insanların yeni bilgi ve becerilerde daha iyi ustalaşmasına yardımcı olabilir, böylece hafızayı ve öğrenme verimliliğini artırabilir.

İkinci olarak, uyaran seçimi aynı zamanda insanların beyinlerindeki nöronları da uyarabilir ve anıların oluşmasını ve sağlamlaşmasını teşvik edebilir. İnsanlar yeni şeyler denediğinde beyindeki nöronlar farklı şekilde uyarılır ve nöronlar arasındaki etkileşimler uyarılır. Bu uyarım, daha fazla sinaptik bağlantıyı teşvik eder ve farklı alanlar arasındaki bağlantıları artırarak insanların farklı bilgi ve deneyimleri daha iyi depolamasına ve entegre etmesine yardımcı olur. Bu nedenle uyaran seçimi insanların hafızasını güçlendirmede önemli bir rol oynar.

Son olarak, uyaran seçimi aynı zamanda insanların fiziksel sağlığını ve sosyal yaşamını da geliştirebilir, böylece dolaylı olarak hafızayı ve bilişsel yetenekleri geliştirebilir. Örneğin, çeşitli sporlara katılmak fiziksel sağlığı geliştirebilir ve fiziksel uygunluğu geliştirebilir, aynı zamanda insanların net düşünme ve bilişsel işlevleri sürdürmelerine yardımcı olabilir. Aynı zamanda insanlar daha fazla insanı tanıyabilir ve seyahat, spor, müzik vb. faaliyetlerle sosyal çevrelerini genişletebilir; bu da insanların zihinsel durumunun iyileştirilmesine yardımcı olur ve dolayısıyla dolaylı olarak hafızanın ve bilişsel yeteneklerin geliştirilmesine yardımcı olur.

Özetle uyaran seçimi ile hafıza arasında güçlü bir ilişki vardır. İnsanlar, çeşitli uyarım yöntemlerini seçerek yalnızca yaşamlarını zenginleştirmekle kalmaz, aynı zamanda daha iyi öğrenmelerine ve yeni bilgi ve becerilerde ustalaşmalarına yardımcı olur, böylece hafızalarını ve bilişsel yeteneklerini geliştirir ve daha iyi bir benlik gösterirler. Belleği geliştirmemiz gerektiği görülebilir ve Cistanche Deserticola hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir, çünkü Cistanche Deserticola aynı zamanda asetilkolin ve büyüme faktörlerinin seviyelerini arttırmak gibi nörotransmitterlerin dengesini de düzenleyebilir. Bu maddeler hafıza ve öğrenme için çok önemlidir. Ayrıca et, kan akışını iyileştirebilir ve oksijen dağıtımını destekleyebilir, bu da beynin yeterli besin ve enerji almasını sağlayarak beyin canlılığını ve dayanıklılığını artırır.

Kısa süreli hafızayı geliştirmek için Bil'e tıklayın

Yazılım ayrıca deneme numarası, doğru ve yanlış yanıtlar, ekrandaki doğru seçim ve seçilen konum ve yanıt gecikmesi dahil olmak üzere görev performansına ilişkin çeşitli ölçümleri de kaydetti.

Tüm görevler için uyaranlar, siyah bir arka plan üzerinde gösterilen 3,5 x 3,5 cm boyutunda basit şekiller ve siyah beyaz küçük resimler içeriyordu (uyaran örnekleri için bkz. Şekil 2E, 3A).

İstatistiksel analizler

Veriler MATLAB (MathWorks) kullanılarak analiz edildi. Kolmogorov-Smirnov testleri verilerin normal dağılmadığını belirledi ve bu nedenle çalışma boyunca parametrik olmayan istatistiksel analizler kullanıldı.

Bu nedenle, korelasyonlar Spearman'ın sıra sıralı korelasyonları kullanılarak değerlendirildi, zaman içindeki iki faktörlü etkileşimleri değerlendirmek için Scheirer Ray Hare testleri kullanıldı ve faktör içi farklılıkları belirlemek için Friedman'ın Nemenyi post hoc testleri veya Wilcoxon işaretli sıra testleri ile testleri kullanıldı.

Performans, x2 Uyum İyiliği Testleri kullanılarak şansla karşılaştırıldı. Şans seviyeleri Monte Carlo simülasyonu yoluyla belirlendi ve p, 0.05 anlamlı kabul edildi.

Bilişsel testler

Dokunma eğitimi

Marmosetler çalışmanın başlangıcında bilişsel testler konusunda tecrübesizdi. Bu nedenle, ilk önce akıcı ödüller kazanmak için ekrana dokunma eğitimi aldılar. Dokunma eğitimi sürecinin üç aşaması vardı. İlk aşamanın hedefleri, marmosetleri dokunmatik ekran istasyonuna alıştırmak, ekranla ve ödül havuzuyla fiziksel etkileşimi teşvik etmek ve ekrana dokunmayı ve ödül dağıtımını ilişkilendirmekti.

Bunun için maskeden erişilebilen dokuz noktanın her birine ekrana küçük miktarlarda tatlı bir madde (Marshmallow Fluff) uygulandı. Eğitim oturumu başladığında, Fluff'un altındaki dokuz konumun her birinde mavi kare hedef uyaranlar belirdi. İpek maymunları Kabartmak için ekrana dokunduğunda bir dokunuş algılandı ve ekranın altındaki lavaboya 0,2 ml ödül dağıtıldı. Themarmoset'in davranışı Ethernet özellikli kameralar (RLK16-410B8, Reolink) aracılığıyla uzaktan gözlemlendi.

Hayvanların, ekrana dokunmanın bir ödülün verilmesine neden olduğunu öğrendiklerinde bunu tanımladıkları gözlemlendi. Bu ilişkiyi öğrendikçe davranışları değişti. Eğitimin başlarında maymunlar ödülleri yalnızca lavaboda birikmeyi fark ettiklerinde tüketiyorlardı. Ancak ilişkilendirme yapıldığında maymunun davranışı değişti ve ekrana her dokunuştan hemen sonra, ekrana tekrar dokunmadan önce lavabodaki ödülü tüketti. Bu bağlantı kurulduğunda, dokunma eğitiminin ikinci aşaması başladı.

İkinci aşamanın hedefleri, ipek maymunlarının olası dokuz uyaran görüntüleme konumunun her birine verdiği tepkileri karakterize etmek ve ipek maymunlarını yalnızca uyaranların bulunduğu konumların seçildiğinde potansiyel oyuncak ödülleri verebileceği konusunda eğitmekti. Başlangıçta dokuz lokasyonun hepsinin hedefleri vardı. Eğitim yaklaşık beş günlük eğitim seansı boyunca devam etti, her denemede ekranda sunulan hedef uyaranların sayısı kademeli olarak dokuz hedeften bire düştü.

Bu aşamada, artık ekrana Fluff uygulanmadı ve doğru hedef seçimleri 0,2 ml ödülle ödüllendirildi. Her hedef uyaran rastgele seçilen konuma yerleştirildi. Marmosetler rastgele konumlandırılmış bir hedefe güvenilir bir şekilde dokunduğunda, dokunma eğitiminin üçüncü ve son aşaması başladı. Üçüncü aşamanın amacı, her yanıt için kazanılan ödül miktarını azaltırken göreve güçlü bir bağlılık sağlamaktı.

Bu üçüncü aşamanın her denemesinde, ekranda rastgele seçilen bir yerde bir uyaran gösterildi. Ödül hacimleri, yaklaşık dört günlük eğitim seansında aşamalı olarak yanıt başına {{0}},2 ml'den yanıt başına 0,05 ml'lik nihai hacme düşürüldü.

DRST (Şekil 3A)

Gecikmeli Tanıma Yayılım Görevi (DRST), çalışan bellek kapasitesini ölçer. DRST'nin her denemesi, marmosetin ekranın ortasındaki mavi kare bir uyarıcıya dokunmasıyla başlatıldı. Daha sonra, 400 görüntüden rastgele seçilen tek bir siyah beyaz uyaran, ekranda yine rastgele seçilen dokuz olası konumdan birinde görüntülendi.

İpek maymunu bu ilk uyarana dokunduğunda küçük bir sıvı ödül dağıtıldı. Ekranın boş olduğu bir 2-s gecikmenin ardından, orijinal uyaranın orijinal konumunda göründüğü ve ikinci, yeni uyaranın sözde rastgele seçilen farklı bir konumda göründüğü iki alternatif zorunlu seçim sunuldu.

Eğer ipek maymunu yeni nesneyi seçerse, doğru bir yanıt günlüğe kaydedildi, sıvı bir ödül dağıtıldı ve başka bir 2- gecikme yaşandı. Gecikmenin ardından, ilk iki uyaran orijinal konumlarında ortaya çıktı ve üçüncü, yeni bir uyaran da sözde rastgele seçilmiş bir konumda ortaya çıktı. İpek maymunu yeni uyarıcıyı seçtiği için bir kez daha ödüllendirildi. Deneme üç yoldan biriyle sonlandırılana kadar sonraki gecikmelerden sonra yeni uyaranlar eklendi: (1) ipek maymunu art arda dokuz doğru seçim yaptı; (2) ipek maymunu 12-s içinde seçim yapamadı (yani atlandı); (3) ipek maymunu yanlış bir tepki verdi (yani yeni olmayan bir uyaran seçti).

Bir ihmal veya yanlış yanıt durumunda, herhangi bir ödül verilmedi ve yeni bir denemenin başlamasından önce 5-s bir mola süresi başlatıldı. Her deneme için, deneme sonlandırılmadan önce doğru şekilde seçilen uyaranların sayısı, Nihai Açıklık Uzunluğu (FSL) olarak kaydedildi. Göreve katılımın devamını teşvik etmek için denemenin zorluğu arttıkça ödül hacimleri de artırıldı.

Spesifik olarak, marmosetler {{0}}.0ekranda bir uyaran varken doğru yanıtlar için 5 ml ödül, iki, üç veya dört uyaran ekrandayken doğru yanıtlar için 0,1 ml ödül kazandılar Ekranda beş, altı, yedi, sekiz veya dokuz uyaran olduğunda doğru tepkiler için 0,2 ml ödül. Ekrandaki nesnelerin sayısı aşağıda deneme zorluk seviyeleri (TDL'ler) olarak anılacaktır.

Her ipek maymunu haftada 2-5 gün test edildi ve her test oturumu 3 saat sonra veya ipek ipekböceği 20 ml ödül kazandıktan sonra (hangisi önce gelirse) sonlandırıldı.

Reaksiyon Süresi Görevi (Şekil 7A)

Reaksiyon Süresi Görevi (RTT), ipek maymunun uzanıp ekrana dokunması için gereken süreyi ölçer. Bilişsel olmayan motor hızındaki yaşa bağlı değişiklikleri, çalışma belleği görevinin (DRST) performansındaki yaşa bağlı değişikliklerden ayırmak için kullanıldı. RTT'nin her denemesi, marmosetin ekranın ortasındaki yeşil kare bir uyarıcıya dokunmasıyla başlatıldı.

Daha sonra sözde rastgele seçilen dokuz yerden birinde bir hedef belirdi. İpek maymunu hedefe dokunduğunda, 0.1-ml sıvı ödülünü özledi ve hedefin başlangıcı ile ipek maymununun seçilmesi arasında geçen süre, bu denemede reaksiyon süresi olarak kaydedildi.

Marmosetlere görevi öğrenmeleri için bir pratik seansı verildi ve ardından birbirini takip eden on test oturumundan veriler toplandı. 10 test oturumunun her biri, marmosetler 108 deneme gerçekleştirdiğinde veya test oturumunun başlangıcından bu yana 1 saat geçtiğinde sona erdi.

Aşamalı Oran Görevi (PRT; Şekil 7B)

Aşamalı Oran Görevi (PRT) motivasyonu ölçer. Bilişsel olmayan motivasyondaki yaşa bağlı değişiklikleri DRST performansındaki yaşa bağlı değişikliklerden ayırmak için kullanıldı. PRT'nin her denemesi ekranın ortasında bir uyaranın sunulmasıyla başladı.

Marmosetler, bir test oturumu sırasında tepki gereksinimlerinin arttığı aşamalı oranlı bir takviye programı altında uyarana dokundukları için ödüllendirildi.

İlk yanıt gereksinimi, ödül kazanmak için tek dokunuştu. Maymun bir tepki gereksinimini karşıladığında, uyaran ekrandan kaldırıldı, ödül dağıtıldı ve ardından uyaran ekrana yeniden yerleştirildi. Yanıt gereksinimi, sekiz yanıt gereksinimi tamamlanana kadar bir arttı ve daha sonra her sekiz yanıt gereksinimi tamamlandığında iki katına çıktı.

Kullanılan spesifik yanıt gereksinimleri şunlardı:(artış=1) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8; (= 2 artışı) 10, 12, 14, 16, 18,20, 22, 24; (= 4 artışı) 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56; vb. Test oturumları, 1 saat geçtikten sonra veya ipek maymunu 120 dokunuşluk yanıt gereksinimine ulaştığında sonlandırıldı. Marmosetlere görevi öğrenmeleri için bir pratik seansı verildi ve ardından birbirini takip eden üç test seansından veriler toplandı.

Sonuçlar

DRST

İpek maymunlarının yaşa bağlı çalışma hafızası bozukluğu gösterip göstermediğini değerlendirmek için, Gecikmiş Tanıma Kapsamı Görevinin dokunmatik ekran versiyonunu geniş bir yaş aralığındaki bir hayvan kohortunda uyguladık.

Bu görevde, marmosetler bir deneme başlattılar ve daha sonra ekranda beliren tek bir görsel uyarana ("nesneye") dokundukları için ödüllendirildiler. Ekranın boş olduğu kısa bir gecikmenin ardından marmosetler, iki alternatifli zorunlu bir seçimle yeni nesneyi tanımladıkları için ödüllendirildi. Eğer doğruysa, kısa bir gecikmenin ardından üç nesne belirdi; daha önce duruşmada görülen iki roman ve bir roman.

Her doğru cevaptan sonra bir ödül verildi ve diziye ek bir nesne eklendi. Bir marmose yeni olmayan bir nesne seçtiğinde, deneme ödülsüz olarak sona erdi ve deneme süreci yeniden başladı.

DRST performansını değerlendirmek için kullanılan birincil ölçü Nihai Açıklık Uzunluğu (FSL) idi. Önceki çalışmalarda olduğu gibi (Herndon ve diğerleri, 1997; Moss ve diğerleri, 1997; Killiany ve diğerleri, 2000; Moore ve diğerleri, 2017), bu ölçüm hayvanın işleyen hafıza yeteneğini ölçer ve marmosetteki uyaranların sayısı olarak tanımlanır. her denemede yeni olarak doğru şekilde bildirildi.

Her hayvan için zaman içinde FSL'nin bir fonksiyonu olarak çizilen ham veri öğrenme eğrileri, bir deneme penceresi üzerinde Gauss ağırlıklı hareketli ortalama kullanılarak 2000-düzeltildi (Şekil 3B) ve şans performansını modellemek için bir Monte Carlo simülasyonu kullanıldı .

Her bir marmosetin öğrenme eğrisi boyunca "Acemi", "Öğrenci" ve "Uzman" olarak belirlenen üç ayrı Aşama boyunca performansı analiz ettik. Acemi Aşaması, performansın tesadüfen beklenenden sapmadığı denemeler olarak tanımlandı ve ilk denemenin yapılmasıyla başladı. Acemi Aşamasının sonu, deneysel olarak art arda ölçülen 100 FSL dağılımının Monte Carlo simülasyonlarından elde edilen sıfır dağılımdan önemli ölçüde farklı olduğu başlangıç ​​noktasını belirlemek için Kolmogorov-Smirnov Uyum İyiliği Testleri kullanılarak belirlendi.

Öğrenme Aşaması, Acemi Aşamasından hemen sonra başladı ve denemede performansın yüzde 90'lık diliminden önce sona erdi. ExpertPhase, performansı 90 ile 100'üncü yüzdelikler arasında olan denemeleri kapsıyordu.

Bu Aşamalar birbirinden farklıydı ve hiçbir deneme birden fazla kategoriye girmiyordu. Bu Aşama tanımlarını doğrulamak için, beklendiği gibi ortalama performansın üç Aşama boyunca önemli ölçüde artıp artmadığını test ettik ve arttığını gördük (Şekil 3C; parametrik olmayan Friedman testi: x2(2)=30, p=3.1 107); ikili post hocNemenyi testleri: Acemi vs Öğrenci: p=0.017; Acemi ve Uzman:p=1.4 107; Öğrenci ve Uzman: p=0.017).

For more information:1950477648nn@gmail.com