Variantes
Laberintos en T, en Y, en cruz y radiales
Las elecciones en un cruce también informan sobre la memoria.
Los laberintos de brazos piden al animal que elija entre caminos. El laberinto radial de Olton y Samuelson (1976) comprobaba si las ratas recuerdan qué brazos ya han visitado. Las mismas ideas de seguimiento se aplican a los laberintos en T, en Y y en cruz.
Laberintos de brazos en ocho pasos
Elige tu tipo de laberinto, haz clic en los puntos del laberinto en el orden indicado, ajusta el umbral, ejecuta y luego elige una Detection Area para las entradas en brazos.
- Haz que el fondo sea blanco para animales oscuros o encapuchados, o negro para animales blancos, y conecta primero la cámara.
- Haz clic en ‘Multi Armed Mazes’; si aparece ‘3D-tracking mode’, haz clic para cambiar a ‘2D-tracking mode’.
- Haz clic en ‘Calibrate’ y selecciona tu laberinto. Introduce la altura y la anchura del área de seguimiento, haz clic en los puntos en el orden que muestra la imagen pequeña (con clic derecho en el último punto), comprueba que aparece el contorno y luego haz clic en ‘Save (and return)’.
- Haz clic en ‘Run’, selecciona tu laberinto y ‘Single Field’ en la pestaña ‘Maze Type’ y luego, en la pestaña ‘Tracking’, mueve ‘Set X-Y Threshold’ hasta que la cruz siga al animal (ignora ‘Set Z Threshold’).
- En la pestaña ‘Configuration’ introduce ‘Max secs’ y elige ‘Single Trial’ o ‘Series of Trials’.
- En la pestaña ‘Run a Trial’ haz clic en ‘Prepare to Run’, coloca al animal y haz clic en ‘Run’; ‘End Trial’ lo detiene antes.
- Haz clic en ‘Analyze’, selecciona tu tipo de laberinto, elige la Detection Area y haz clic en ‘Analyze Single’.
- Para muchos ensayos usa ‘Setup Custom’ con las variables del laberinto y ‘Auto-Analyze’ para crear un archivo CST.
Más detalle
Con una Detection Area del 100% cuenta cualquier entrada; con el 25%, solo las entradas en el 25% más lejano del brazo. Los datos por brazo empiezan en el brazo situado más a la izquierda y siguen en el sentido de las agujas del reloj (laberinto en cruz: izquierda, arriba, derecha, abajo).
Puedes reanalizar con distintas Detection Areas en cualquier momento, siempre que conserves tus archivos .hvs. En el EPM, los resultados incluyen el % de tiempo y las entradas en brazos abiertos frente a cerrados.
Entradas en brazos, secuencia y tiempo por brazo
Los resultados de laberintos de brazos muestran en qué brazos entró el sujeto, en qué orden y cuánto tiempo pasó en cada uno. La Detection Area fija hasta dónde debe adentrarse el sujeto en un brazo para que la entrada cuente: con el 100% cuenta cualquier entrada; con el 25%, solo las entradas en el 25% más lejano del brazo.
Más detalle
Los datos por brazo empiezan en el brazo situado más a la izquierda y siguen en el sentido de las agujas del reloj (laberinto en cruz: izquierda, arriba, derecha, abajo). Las medidas incluyen el total de entradas en brazos, brazos visitados, entradas por brazo, latencias, % de trayectoria y % de tiempo por brazo y la secuencia de entradas, y en el EPM el % de tiempo y las entradas en brazos abiertos frente a cerrados.
Puedes reanalizar con otros porcentajes de Detection Area en cualquier momento. La latencia hasta un brazo con Detection Area del 100% aparece en las exportaciones y no en pantalla.
Leer los resultados de laberintos de varios brazos (EPM, radial, en T y en Y)
Para el laberinto en cruz elevado, compara el % de tiempo y las entradas en brazos abiertos frente a cerrados; para los laberintos radial, en T y en Y, mira la secuencia de entradas y las entradas repetidas.
- Patrón típico de los controles
- Laberinto en cruz elevado: las ratas entraron bastante menos en los brazos abiertos que en los cerrados y pasaron bastante menos tiempo en ellos (Pellow et al., 1985). Laberinto radial: las ratas actuaron con eficacia, eligiendo de media más de siete brazos distintos en las primeras ocho elecciones (Olton y Samuelson, 1976). Laberinto en T: en el segundo de dos ensayos rápidos el roedor tiende a elegir el brazo que no visitó antes (Deacon y Rawlins, 2006).
- Signos de déficit
- Laberinto en cruz elevado, perfil de tipo ansiogénico: los compuestos que causan ansiedad en el ser humano redujeron bastante el porcentaje de entradas en los brazos abiertos y el tiempo en ellos (Pellow et al., 1985). Laberinto en T: tanto la alternancia espontánea como la recompensada son muy sensibles a la disfunción del hipocampo (Deacon y Rawlins, 2006).
- Signos de memoria sólida
- Laberinto en cruz elevado, perfil de tipo ansiolítico: un aumento de la actividad en brazos abiertos (duración y/o entradas) refleja un comportamiento ansiolítico (Walf y Frye, 2007).
Problemas de montaje que parecen resultados
- No hay cruz de seguimiento: revisa el ajuste de color de fondo en la calibración, luego pon Size justo por encima de cero y recorre el umbral despacio.
- Un ensayo de 0,1 s apunta a un ratón que hace doble clic; prueba con otro.
- El recuento de entradas parece incorrecto: revisa el Detection Area; al 100 % cuenta cualquier entrada, al 25 % solo las entradas al 25 % más alejado del brazo.
Más detalle
HVS Image lista los datos por brazo empezando por el brazo de más a la izquierda en sentido horario, y para el laberinto en cruz elevado informa del % de tiempo y entradas en abiertos frente a cerrados. Puedes volver a analizar con otros porcentajes de Detection Area cuando quieras, así que indica cuál usaste. Ni la novedad ni la iluminación contribuyeron de forma significativa al comportamiento de las ratas en el laberinto en cruz (Pellow et al., 1985).
En el laberinto radial hubo un efecto de recencia pequeño pero fiable: la probabilidad de un error de repetición aumentaba con el número de elecciones desde la primera vez (Olton y Samuelson, 1976). Pellow et al. (1985) vieron que ni los antidepresivos ni los tranquilizantes mayores tenían un efecto específico en el laberinto en cruz.
Preguntas frecuentes
¿Cómo calibro un laberinto en T, en Y, en cruz o radial?
Haz clic en 'Multi Armed Mazes' > 'Calibrate', elige tu laberinto y haz clic en los puntos que muestra la pequeña imagen de ejemplo, en ese orden. 1) Introduce nombre de usuario, altura y anchura. 2) Marca black solo para animales claros sobre un laberinto oscuro. 3) Haz clic en los puntos en orden, con clic derecho en el último. 4) Comprueba que aparece el contorno del laberinto y luego 'Save (and return)'.
Más detalle
Haz clic en 'Multi Armed Mazes' (cambia a '2D-tracking mode' si aparece '3D-tracking mode'), conecta primero la cámara, haz clic en 'Calibrate' y selecciona tu tipo de laberinto. Coloca la cámara para que el laberinto casi llene la imagen. Introduce el nombre de usuario y la altura (de arriba abajo en pantalla) y la anchura del área de seguimiento; marca black si los sujetos son claros y el fondo oscuro. Haz clic en los puntos indicados en la pequeña imagen de la derecha, en el orden mostrado, y luego en 'Save (and return)'. Mantén el fondo blanco para animales oscuros o encapuchados y negro para animales blancos, y haz que los objetos coincidan con el suelo o enmascáralos.
Para profundizar
Si la calibración no se guarda: comprueba que los formatos numéricos regionales de Windows sean de Reino Unido o EE. UU. y reinicia HVS; vuelve a seleccionar el tipo de laberinto (elige otro y luego otra vez el tuyo); sigue la imagen de ejemplo; completa todo el proceso, incluido el clic derecho en el último punto, tras lo cual 'Save (and return)' queda disponible, y comprueba que la forma del laberinto se dibuja alrededor del laberinto. Comprueba también que la cámara USB no esté desactivada en el Administrador de dispositivos.
¿Cómo ajusto el seguimiento y ejecuto ensayos en laberintos de brazos?
Ejecuta en modo 'Single Field', ajusta 'Set X-Y Threshold' hasta que una cruz siga al animal y luego 'Prepare to Run' y 'Run'. 1) 'Run' > pestaña 'Maze Type': tu laberinto y 'Single Field' > pestaña 'Tracking'. 2) Ignora 'Set Z Threshold'; mueve 'Set X-Y Threshold' hasta que una cruz verde o roja siga al animal. 3) En la pestaña 'Configuration' introduce 'Max secs' y elige 'Single Trial' o 'Series of Trials'. 4) 'Prepare to Run', coloca al animal, 'Run'; 'End Trial' lo detiene antes.
Más detalle
En el 'Maze and Field Control Panel' haz clic en 'Run' (introduce el código de seguimiento si se pide), elige tu laberinto y 'Single Field' en la pestaña 'Maze Type' y abre la pestaña 'Tracking'. Con la iluminación de los ensayos y los objetos en su sitio, pon un animal, ignora 'Set Z Threshold' y mueve 'Set X-Y Threshold' hasta que una cruz verde o roja lo siga por todas partes; usa 'Set X-Y Size' para ignorar la cola y los excrementos. El modo de laberintos de brazos usa un área de seguimiento (1x1). En la pestaña 'Configuration' introduce 'Max secs' y elige 'Single Trial' (introduce Trial Name, User Name, Subject, Descriptor) o 'Series of Trials' (un archivo .txp en Master Experiment Files, con líneas como ,,mouse1,groupA, elegido con 'Choose TXP/MEF'). Haz clic en 'Prepare to Run', coloca al sujeto y haz clic en 'Run'.
Para profundizar
No aparece la cruz de seguimiento: comprueba el ajuste de color de fondo en la calibración, luego pon Size justo por encima de cero, desliza despacio el control xy para encontrar dónde aparece la cruz, ajusta Size al ancho del cuerpo y afina. Un ensayo que dura 0,1 s apunta a un ratón que hace doble clic; prueba con otro.
¿Cómo analizo las entradas en brazos y qué es la Detection Area?
Elige una Detection Area (el % de cada brazo que cuenta como entrada) y luego analiza; los brazos se listan desde el brazo izquierdo en el sentido de las agujas del reloj. 1) 'Analyze' > selecciona tu laberinto. 2) Elige p. ej. 100% (cualquier entrada) o 25% (solo el cuarto más lejano). 3) 'Analyze Single' para un ensayo; 'Setup Custom' (Maze Variables) y 'Auto-Analyze' para lotes. 4) Reanaliza con otros porcentajes cuando quieras.
Más detalle
En 'Analyze' selecciona tu tipo de laberinto; deja Video Height/Width en 480/640 para ensayos en directo. Selecciona la Detection Area, el porcentaje del brazo en el que se cuentan las entradas: con el 100% cuenta cualquier entrada; con el 25%, solo las entradas en el 25% más lejano del brazo. No se usan celdas de cuadrícula. 'Analyze Single' muestra los resultados de un ensayo; los datos por brazo empiezan en el brazo situado más a la izquierda y siguen en el sentido de las agujas del reloj (laberinto en cruz: izquierda, arriba, derecha, abajo). Print o Export guardan un archivo de texto. Para lotes: 'Setup Custom', pon nombre al CST, marca los elementos, ignora 'Field Variables', marca 'Maze Variables', 'Save Spec', selecciona el CST y los ensayos, 'Auto-Analyze'. Los CST están en …\Data\Multi Arm Mazes\CST, con una fila por ensayo y columnas por brazo.
Para profundizar
Las medidas incluyen velocidad media, total de entradas en brazos/áreas, brazos visitados, entradas por brazo, latencias, % de trayectoria y % de tiempo por brazo, secuencia de entradas y, en el EPM, el % de tiempo y las entradas en brazos abiertos frente a cerrados. La latencia hasta un brazo con Detection Area del 100% aparece en las exportaciones y no en pantalla. El tiempo de decisión puede tomarse de los fotogramas del vídeo o de los cambios de X/Y en el .hvs.
Consulta HVS Image para laberintos de brazos, incluido el laberinto radial.
Fuentes
- Olton & Samuelson (1976). Remembrance of places passed: Spatial memory in rats. Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes 2(2):97-116. doi:10.1037/0097-7403.2.2.97
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