改善野外测试必须考虑的6件事

上周我们讲过Berry Spruijt和他的同事的新出版物在《神经科学方法杂志》上发表的文章中，他们告诉我们经典行为测试的局限性，比如开放场地测试。这篇文章特别关注在实验室内部和跨实验室使用这些测试时严重缺乏可靠性和有效性。那么我们能做些什么来解决这个问题呢?以下是作者列出的六项建议，以提高行为读数的翻译和预测价值:

1.研究背景

正如在之前的文章中提到的，行为测试通常用于两个不同的目的。行为可以作为一个简单的指标，它的解释能力有限，也可以通过研究来理解它的功能作用。根据Spruijt等人的说法，经典的测试足以满足第一个目的。然而，理解行为的生物学功能还需要更多。后者应该在自然的、更符合动物行为学的环境中进行(例如，一个大的环境/竞技场，有足够的刺激来挑战动物和/或在社会环境中)。同样在分析方面，后者需要更复杂的技术:更详细的图形图、先进的自动化以及行为元素及其顺序的详细描述。因此，在开始之前，花点时间明智地选择您的设置。

2.从头说起

每一个行为实验本质上都是从动物的繁殖开始的。住房(例如单身还是社交、富裕的环境)和早期生活(父母的照顾)条件会对大脑进行编程，从而影响行为。所以，要考虑到这些因素的影响。

3.理解行为语言

正如在上周的文章中所解释的;行为就像一门语言。它不仅存在于行为元素(“词”)，而且元素的顺序(“句法”)也具有意义。为了真正理解行为，我们应该将行为元素分解为与姿势相关的(如养育、梳理)和与活动相关的参数(如移动的距离、访问的位置)。此外，解释所观察到的行为是有意义的还是异常的，只有在我们还分析了元素的顺序的情况下才能做到。

4.允许动物表达自己

行为之前通常有响应选择。只有在有多种选择的情况下，这种情况才会发生。因此，行为测试应该包含一些刺激，挑战动物，并为动物提供足够的自由，使其做出最佳选择。例如，让我们来看看一个测试，测量药物引起的老鼠活动的变化。呈现一个厌恶的刺激(有意或无意)可能会使老鼠想要躲藏，动物会开始在它的环境中寻找一个藏身之处。如果没有，动物可能会增加它的活动，同时继续寻找。这种活性的增加可能被错误地解释为药物诱导的探索增加。

5.环境新颖性

当啮齿类动物进入一个新环境时，它的首要任务只有一个:探索新环境。因此，给动物足够的时间去探索和熟悉是很重要的;否则，你衡量的是对新奇事物的反应，而不是感兴趣的行为。这在研究竞争和繁殖行为时尤其重要，因为这需要对环境有很强的熟悉度。但是，即使你“只”对测量(药物引起的)对活动的影响感兴趣，也必须为你的测试分配足够的时间。根据Spruijt和他的同事们的说法，几乎所有的野外研究(通常持续5到60分钟)都只测量对新鲜事物的即时反应。因此，在测试中提供足够的空间和实验时间是很重要的。

6.并非所有动物都是平等的

每个实验组应包括足够数量的动物(平均样本量10-20)。这不仅是提供足够的统计能力所必需的;它还允许识别子群体(例如基于动物的活动)。在形成这些子群体时，根据动物自身的行为而不是任意选择的标准来采取措施是有用的。例如，如果你想要在露天竞技场中定义一个中心区域和一个外围“墙”区域，你可以为所有动物选择一个特定的截断点。然而，根据每一种动物自身的行为为其定义一个标准，例如，它与墙壁距离的频率分布，会更优雅。

把实验带到动物身上

现在我们有了一些注意事项。我们如何才能将所有这些结合在一起，形成一个完美的露天测试场景?Berry Spruijt说，把实验带到动物身边，而不是把动物运到实验现场。“一个稍微复杂一点的测试笼子，适合动物更长时间的停留，可能会解决许多问题。”

为了满足这六个要求，你最终会得到一个大型自动化测试笼，它能给动物提供足够的空间，允许长期连续观察，并提供食物、水、被褥和笼内刺激(例如庇护所)。为了解决焦虑水平或学习能力的问题，可以在笼子中集成智能工具，使操作性条件反射范式在动物自己的环境中发生。由于运输和处理的压力将被最小化。在测试之前，让动物习惯至少几个小时，或者更确切地说，几天。这样就排除了许多混杂因素。

对这种类似家庭笼子的环境中的行为观察的关注正在缓慢增长。市面上有几种笼型，Noldus就是其中之一表型．在Spruijt等人的论文中，给出了两个使用表型设置的实验示例。这些实验是在Delta Phenomics进行的，Delta Phenomics是一家专门研究动物行为的创新合同研究机构，也是表型设置用于商业目的的第一批用户之一。一个实验清楚地说明了一个更大的测试笼子的附加价值，它可以让动物有更多的自由进行社交互动。另一个很好地表明，与标准的露天试验相比，使用3小时的延长观察时间，可以在表型中检测到巨大且更清晰的药物诱导差异。

下一级数据分析

最后，对多个行为的连续观察产生大量的视频图像，需要对这些图像进行有效的处理和分析。幸运的是，最近行为科学的发展集中在这种复杂的分析仪器的发展上。由于分析技术(如顺序或聚类分析，t模式)和数据挖掘算法的快速发展，一些自动化分析工具已经发布或目前正在构建中。所以，工具就在那里。现在是开始使用它们的时候了!

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Spruijt B.M.;彼得斯,克里;希尔，R.C.德;Pothuizen H.H.J.;哈斯特，J.E.范德。(2014)。未来行为科学的可重复性和相关性应该受益于过去建议和今天技术的交叉融合:“回到未来”．神经科学方法杂志，文章出版，doi:10.1016/j.j neumeet .2014.03.001。

了解更多关于表型的信息在这里．