没有人为干预和食物限制的辨别学习

学习范式长期以来一直是神经和精神障碍研究的标志，但它们往往带来挑战和局限性。例如，这些任务中有许多需要结合食物限制、处理动物和/或相当劳动密集型。Sylics最近引入了一种新的范式，叫做CognitionWall，你可能已经在我们的网站上看到了，我们的目标是绕过这些限制。

家笼协议

对于那些还不熟悉CognitionWall的人来说，这是一个自动家居笼测试协议，用于辨别学习和反转学习。它是用来工作的表型，EthoVision XT,AHCODA．

Esther设计的方案包括两天的辨别学习，然后是两天的反转学习。该协议的优雅之处在于没有限制:没有人为干预，也不需要预先强加的食物限制。

得到的回报

此外，认知墙本身是一个非常直接的工具:一堵墙放置在家庭笼子的一个角落，在一个颗粒分配器前面，上面有三个孔。老鼠在整个测试期间都待在笼子里，通过进入墙上的正确洞口来学习获取食物;在最初的研究中，老鼠学会了通过最右边的洞。

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没有干预

位于表型顶端单元的摄像机连接到EthoVision XT软件，允许对动物进行基于位置的持续监测。通过这种方式，老鼠的活动和下落会被自动测量，当进入正确的墙壁时，EthoVision XT会向颗粒分发器发送信号，以提供自动的食物奖励。

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让它正确

在两天的时间里，根据动物“正确”并从认知墙的正确孔进入的频率来评估辨别学习。在接下来的两天里，只需将“正确入口”改为不同的洞，就可以研究反向学习。

验证

为了验证这一新方法，埃斯特用患有阿尔茨海默氏症(APP/PS1)的普通小鼠模型和脑损伤(眼窝前额皮质操作)测试了其表现，这些损伤已知是灵活刺激强化学习的基础。

与野生型小鼠相比，阿尔茨海默氏症小鼠在辨别阶段表现出学习困难，但在脑损伤小鼠和假损伤小鼠的同窝小鼠之间没有发现这种差异。然而，在逆转阶段，脑损伤小鼠在学习新的正确输入时确实表现出明显的困难。

Esther的研究表明，CognitionWall提供了一种敏感的、非常优雅的、易于使用的新方法来测试老鼠的辨别学习能力。

有关表型的更多信息，请访问www.leeacoustics.com/phenotyper．你知道表型是完全可定制您的研究，只需选择四个不同的墙壁创建你需要的笼子?观看下面的视频，获取一些例子!

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