Variantes
Labirintos em T, em Y, em cruz e radiais
As escolhas numa bifurcação também dizem algo sobre a memória.
Os labirintos de braços pedem que o animal escolha entre caminhos. O labirinto radial de Olton e Samuelson (1976) testava se os ratos lembram quais braços já visitaram. As mesmas ideias de rastreamento valem para labirintos em T, em Y e em cruz.
Labirintos de braços em oito passos
Escolha o tipo de labirinto, clique nos pontos do labirinto na ordem indicada, ajuste o limiar, execute e depois escolha uma Detection Area para as entradas nos braços.
- Deixe o fundo branco para animais escuros ou encapuzados, ou preto para animais brancos, e conecte a câmera primeiro.
- Clique em ‘Multi Armed Mazes’; se ‘3D-tracking mode’ estiver aparecendo, clique para mudar para ‘2D-tracking mode’.
- Clique em ‘Calibrate’ e selecione seu labirinto. Informe a altura e a largura da área de rastreamento, clique nos pontos na ordem mostrada na imagem pequena (com clique direito no último ponto), verifique se o contorno aparece e depois clique em ‘Save (and return)’.
- Clique em ‘Run’, selecione seu labirinto e ‘Single Field’ na aba ‘Maze Type’ e depois, na aba ‘Tracking’, mova ‘Set X-Y Threshold’ até que a cruz siga o animal (ignore ‘Set Z Threshold’).
- Na aba ‘Configuration’, informe ‘Max secs’ e escolha ‘Single Trial’ ou ‘Series of Trials’.
- Na aba ‘Run a Trial’, clique em ‘Prepare to Run’, coloque o animal e clique em ‘Run’; ‘End Trial’ encerra antes.
- Clique em ‘Analyze’, selecione o tipo de labirinto, escolha a Detection Area e clique em ‘Analyze Single’.
- Para muitos ensaios, use ‘Setup Custom’ com as variáveis do labirinto e ‘Auto-Analyze’ para gerar um arquivo CST.
Mais detalhes
Com Detection Area de 100%, qualquer entrada conta; com 25%, só as entradas nos 25% mais distantes do braço. Os dados por braço começam no braço mais à esquerda e seguem no sentido horário (labirinto em cruz: esquerda, cima, direita, baixo).
Você pode reanalisar com Detection Areas diferentes a qualquer momento, desde que guarde seus arquivos .hvs. No EPM, os resultados incluem % de tempo e entradas nos braços abertos versus fechados.
Entradas nos braços, sequência e tempo por braço
Os resultados de labirintos de braços mostram em quais braços o sujeito entrou, em que ordem e quanto tempo passou em cada um. A Detection Area define até onde o sujeito precisa avançar num braço para a entrada contar: com 100%, qualquer entrada conta; com 25%, só as entradas nos 25% mais distantes do braço.
Mais detalhes
Os dados por braço começam no braço mais à esquerda e seguem no sentido horário (labirinto em cruz: esquerda, cima, direita, baixo). As medidas incluem total de entradas nos braços, braços visitados, entradas por braço, latências, % de trajetória e % de tempo por braço e a sequência de entradas e, no EPM, % de tempo e entradas nos braços abertos versus fechados.
Você pode reanalisar com outras porcentagens de Detection Area a qualquer momento. A latência até um braço com Detection Area de 100% aparece nas exportações, não na tela.
Lendo resultados de labirintos de vários braços (EPM, radial, em T e em Y)
Para o labirinto em cruz elevado, compare % de tempo e entradas nos braços abertos versus fechados; para os labirintos radial, em T e em Y, veja a sequência de entradas e as entradas repetidas.
- Padrão típico dos controles
- Labirinto em cruz elevado: os ratos entraram significativamente menos nos braços abertos que nos fechados e passaram significativamente menos tempo neles (Pellow et al., 1985). Labirinto radial: os ratos foram eficientes, escolhendo em média mais de sete braços diferentes nas primeiras oito escolhas (Olton e Samuelson, 1976). Labirinto em T: no segundo de dois ensaios rápidos, o roedor tende a escolher o braço não visitado antes (Deacon e Rawlins, 2006).
- Sinais de déficit
- Labirinto em cruz elevado, perfil do tipo ansiogênico: compostos que causam ansiedade no ser humano reduziram significativamente a porcentagem de entradas nos braços abertos e o tempo neles (Pellow et al., 1985). Labirinto em T: tanto a alternância espontânea quanto a recompensada são muito sensíveis à disfunção do hipocampo (Deacon e Rawlins, 2006).
- Sinais de memória forte
- Labirinto em cruz elevado, perfil do tipo ansiolítico: um aumento da atividade nos braços abertos (duração e/ou entradas) reflete comportamento ansiolítico (Walf e Frye, 2007).
Problemas de montagem que parecem resultados
- Não há cruz de rastreamento: confira a configuração de cor de fundo na calibração, depois ponha Size logo acima de zero e varra o limiar devagar.
- Um ensaio de 0,1 s indica um mouse que dá clique duplo; tente outro.
- A contagem de entradas parece errada: confira a Detection Area; em 100% qualquer entrada conta, em 25% só entradas nos 25% mais distantes do braço.
Mais detalhes
O HVS Image lista os dados por braço a partir do braço mais à esquerda, em sentido horário, e para o labirinto em cruz elevado informa % de tempo e entradas em abertos versus fechados. Dá para reanalisar com outras porcentagens de Detection Area a qualquer momento, então informe a que você usou. Nem a novidade nem a iluminação contribuíram significativamente para o comportamento dos ratos no labirinto em cruz (Pellow et al., 1985).
No labirinto radial houve um efeito de recência pequeno mas confiável: a chance de erro de repetição aumentava com o número de escolhas desde a primeira vez (Olton e Samuelson, 1976). Pellow et al. (1985) viram que nem antidepressivos nem tranquilizantes maiores tinham efeito específico no labirinto em cruz.
Perguntas frequentes
Como calibro um labirinto em T, em Y, em cruz ou radial?
Clique em 'Multi Armed Mazes' > 'Calibrate', escolha seu labirinto e clique nos pontos mostrados na pequena imagem de exemplo, nessa ordem. 1) Informe nome de usuário, altura e largura. 2) Marque black só para animais claros num labirinto escuro. 3) Clique nos pontos em ordem, com clique direito no último. 4) Verifique se o contorno do labirinto aparece e depois 'Save (and return)'.
Mais detalhes
Clique em 'Multi Armed Mazes' (mude para '2D-tracking mode' se '3D-tracking mode' aparecer), conecte a câmera primeiro, clique em 'Calibrate' e selecione o tipo de labirinto. Posicione a câmera para que o labirinto quase preencha a imagem. Informe o nome de usuário e a altura (de cima a baixo na tela) e a largura da área de rastreamento; marque black se os sujeitos forem claros e o fundo escuro. Clique nos pontos indicados na pequena imagem à direita, na ordem mostrada, e depois em 'Save (and return)'. Mantenha o fundo branco para animais escuros ou encapuzados e preto para animais brancos, e faça os objetos combinarem com o piso ou mascare-os.
Para se aprofundar
Se a calibração não salvar: verifique se os formatos numéricos regionais do Windows são do Reino Unido ou dos EUA e reinicie o HVS; selecione de novo o tipo de labirinto (escolha outro e depois o seu outra vez); siga a imagem de exemplo; conclua todo o processo, inclusive o clique direito no último ponto, depois do qual 'Save (and return)' fica disponível, e verifique se a forma do labirinto é desenhada em volta do labirinto. Verifique também se a câmera USB não está desativada no Gerenciador de Dispositivos.
Como ajusto o rastreamento e executo ensaios em labirintos de braços?
Execute no modo 'Single Field', ajuste 'Set X-Y Threshold' até que uma cruz siga o animal e depois 'Prepare to Run' e 'Run'. 1) 'Run' > aba 'Maze Type': seu labirinto e 'Single Field' > aba 'Tracking'. 2) Ignore 'Set Z Threshold'; mova 'Set X-Y Threshold' até que uma cruz verde ou vermelha acompanhe o animal. 3) Na aba 'Configuration', informe 'Max secs' e escolha 'Single Trial' ou 'Series of Trials'. 4) 'Prepare to Run', coloque o animal, 'Run'; 'End Trial' encerra antes.
Mais detalhes
No 'Maze and Field Control Panel', clique em 'Run' (informe o código de rastreamento se for pedido), escolha seu labirinto e 'Single Field' na aba 'Maze Type' e abra a aba 'Tracking'. Com a iluminação dos ensaios e os objetos no lugar, coloque um animal, ignore 'Set Z Threshold' e mova 'Set X-Y Threshold' até que uma cruz verde ou vermelha o acompanhe em todo lugar; use 'Set X-Y Size' para ignorar a cauda e as fezes. O modo de labirintos de braços usa uma área de rastreamento (1x1). Na aba 'Configuration', informe 'Max secs' e escolha 'Single Trial' (informe Trial Name, User Name, Subject, Descriptor) ou 'Series of Trials' (um arquivo .txp em Master Experiment Files, com linhas como ,,mouse1,groupA, escolhido com 'Choose TXP/MEF'). Clique em 'Prepare to Run', coloque o sujeito e clique em 'Run'.
Para se aprofundar
Sem cruz de rastreamento: verifique a configuração de cor de fundo na calibração, depois coloque Size logo acima de zero, deslize devagar o controle xy para achar onde a cruz aparece, ajuste Size à largura do corpo e faça o ajuste fino. Um ensaio que dura 0,1 s indica um mouse de computador que dá clique duplo; experimente outro.
Como analiso as entradas nos braços e o que é a Detection Area?
Escolha uma Detection Area (o % de cada braço que conta como entrada) e depois analise; os braços são listados a partir do braço esquerdo, no sentido horário. 1) 'Analyze' > selecione seu labirinto. 2) Escolha, por exemplo, 100% (qualquer entrada) ou 25% (só o quarto mais distante). 3) 'Analyze Single' para um ensaio; 'Setup Custom' (Maze Variables) e 'Auto-Analyze' para lotes. 4) Reanalise com outras porcentagens quando quiser.
Mais detalhes
Em 'Analyze', selecione o tipo de labirinto; mantenha Video Height/Width em 480/640 para ensaios ao vivo. Selecione a Detection Area, a porcentagem do braço em que as entradas são contadas: com 100%, qualquer entrada conta; com 25%, só as entradas nos 25% mais distantes do braço. Células de grade não são usadas. 'Analyze Single' mostra os resultados de um ensaio; os dados por braço começam no braço mais à esquerda e seguem no sentido horário (labirinto em cruz: esquerda, cima, direita, baixo). Print ou Export salvam um arquivo de texto. Para lotes: 'Setup Custom', dê nome ao CST, marque os itens, ignore 'Field Variables', marque 'Maze Variables', 'Save Spec', selecione o CST e os ensaios, 'Auto-Analyze'. Os CSTs ficam em …\Data\Multi Arm Mazes\CST, com uma linha por ensaio e colunas por braço.
Para se aprofundar
As medidas incluem velocidade média, total de entradas em braços/áreas, braços visitados, entradas por braço, latências, % de trajetória e % de tempo por braço, sequência de entradas e, no EPM, % de tempo e entradas nos braços abertos versus fechados. A latência até um braço com Detection Area de 100% aparece nas exportações, não na tela. O tempo de decisão pode ser obtido dos quadros do vídeo ou das mudanças de X/Y no .hvs.
Veja HVS Image para labirintos de braços, incluindo o labirinto radial.
Fontes
- 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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