Vanusega seotud õppimis- ja töömälu halvenemine tavalises marmosetis, 2. osa

Tarkvara

Kognitiivsed ülesanded programmeeriti Animal Behavior EnvironmentTest (ABET) Cognition tarkvara (Lafayette Instrument Company) abil, mis kontrollis ülesande kõiki aspekte, sealhulgas katsete arvu ja järjekorda, ajastust, stiimulite valikut ja kuvamiskohta ning vedelate hüvede kättetoimetamist.

Elatustaseme paranemisega valib üha enam inimesi kaasaegses ühiskonnas oma elu rikastamiseks erinevaid stimulatsioonimeetodeid. Need simulatsioonimeetodid võivad hõlmata reisimist, mänge, sporti, muusikat jne. Need mitte ainult ei tee inimesi õnnelikuks, vaid võivad avaldada positiivset mõju ka inimeste kehale ja vaimule, millest üks on mälu parandamine.

Esiteks võib stiimulite valik teatud määral tõsta inimeste õpihuvi ja tähelepanu. Kui inimesed tunnevad mingit stimuleerimist, näiteks reisides uude riiki või proovides uut spordiala, avavad nad oma uudishimu ja keskenduvad rohkem selle uue valdkonna õppimisele ja uurimisele. See stabiilsem tähelepanu võib aidata inimestel paremini omandada uusi teadmisi ja oskusi, parandades seeläbi mälu ja õppimise tõhusust.

Teiseks võib stiimulite valik stimuleerida ka inimeste aju neuroneid ning soodustada mälestuste teket ja kinnistumist. Kui inimesed proovivad uusi asju, stimuleeritakse aju neuroneid erinevalt, stimuleerides neuronite vahelisi koostoimeid. See stimulatsioon soodustab sünaptilisi ühendusi ja suurendab ühendusi erinevate piirkondade vahel, aidates inimestel paremini salvestada ja integreerida erinevat teavet ja kogemusi. Seetõttu on stiimuli valikul oluline roll inimeste mälu parandamisel.

Lõpuks võib stiimulite valik edendada ka inimeste füüsilist tervist ja sotsiaalset elu, parandades seeläbi kaudselt mälu ja kognitiivseid võimeid. Näiteks võib erinevatel spordialadel osalemine edendada füüsilist tervist ja parandada füüsilist vormi, aidates samal ajal inimestel säilitada selget mõtlemist ja kognitiivseid funktsioone. Samal ajal saavad inimesed ka rohkem inimesi tundma õppida ja laiendada oma suhtlusringkondi reisimise, spordi, muusika jms vallas, mis soodustab ka inimeste vaimse seisundi paranemist, aidates seeläbi kaudselt kaasa mälu ja kognitiivsete võimete paranemisele.

Kokkuvõtteks võib öelda, et stiimuli valiku ja mälu vahel on tugev seos. Valides erinevaid stimulatsioonimeetodeid, saavad inimesed mitte ainult rikastada oma elu, vaid ka aidata endal paremini õppida ja omandada uusi teadmisi ja oskusi, parandades seeläbi oma mälu ja kognitiivseid võimeid ning näidates paremat mina. On näha, et meil on vaja mälu parandada ja Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola suudab reguleerida ka neurotransmitterite tasakaalu, näiteks tõsta atsetüülkoliini ja kasvufaktorite taset. Need ained on mälu ja õppimise jaoks väga olulised. Lisaks võib liha parandada ka verevoolu ja soodustada hapniku kohaletoimetamist, mis tagab aju piisava toitainete ja energia kättesaamise, parandades seeläbi aju elujõudu ja vastupidavust.

Lühimälu parandamiseks klõpsake nuppu Tea

Tarkvara salvestas ka mitmeid ülesande täitmise näitajaid, sealhulgas proovinumbrit, õigeid ja valed vastused, õige valiku ja valitud asukoha asukohta ekraanil ning vastuse latentsust.

Kõikide ülesannete stiimulid hõlmasid lihtsaid kujundeid ja mustvalgeid lõikepilte, 3,5 x 3,5 cm mustal taustal (stiimulite näiteid vt joonistelt 2E, 3A).

Statistilised analüüsid

Andmeid analüüsiti MATLAB-i (MathWorks) abil. Kolmogorovi-Smirnovi testid näitasid, et andmed ei olnud normaalselt jaotunud ja seega kasutati kogu uuringu vältel mitteparameetrilisi statistilisi analüüse.

Seetõttu hinnati korrelatsioone Spearmani järjestuskorrelatsioonide abil, Scheirer Ray Hare'i teste kasutati kahefaktoriliste interaktsioonide hindamiseks aja jooksul ja Friedmani teste Nemenyi post hoc testidega või Wilcoxoni märgistatud auastme teste kasutati faktorisiseste erinevuste tuvastamiseks.

Toimivust võrreldi juhusega, kasutades x2 Goodness of FitTesti. Võimaluse tasemed määrati aMonte Carlo simulatsiooni abil ja p, 0.05 peeti oluliseks.

Kognitiivne testimine

Puutetreening

Marmosetid olid uuringu alguses kognitiivse testimise suhtes naiivsed. Seetõttu õpetati neid esmalt ekraani puudutama, et teenida vedelaid hüvesid. Puutetreeningu protsess oli kolmeastmeline. Esimese etapi eesmärk oli harjuda marmosetid puutetundliku ekraani jaamaga, julgustada ekraani ja preemia valamuga füüsilist suhtlemist ning seostada ekraani puudutamist ja preemia kätteandmist.

Selleks kanti ekraanile väikestes kogustes magusat ainet (Marshmallow Fluff) igas üheksas kohas, kuhu maski kaudu ligi pääseb. Treeningu alguses ilmusid Fluffi alla igasse üheksasse kohta sinised ruudukujulised stiimulid. Kui marmosetid puudutasid ekraani, et kohevust saada, tuvastati puudutus ja 0,2 ml preemiat jaotati ekraani all olevasse kraanikaussi. Themarmoseti käitumist jälgiti eemalt Etherneti toega kaamerate (RLK16-410B8, Reolink) kaudu.

Loomi jälgiti, et nad tuvastaksid, kui nad said teada, et ekraani puudutamine põhjustas tasu väljastamise. Nende käitumine muutus, kui nad selle seose teada said. Treeningu alguses tarbisid ahvid auhindu alles siis, kui nad märkasid kraanikaussi kogunemist. Kui seos oli tehtud, aga ahvi käitumine muutus ja kohe pärast iga ekraani puudutust tarbisid nad kraanikausist saadud tasu enne uuesti ekraani puudutamist. Kui see seos oli loodud, algas puuteharjutuste teine ​​etapp.

Teise etapi eesmärk oli iseloomustada marmosetreaktsioone igale üheksale võimalikule stiimuli kuvamiskohale ja koolitada marmosette, et ainult stiimulitega asukohad saaksid valimisel potentsiaalset mängutasu. Algselt olid kõigil üheksal asukohal sihtmärgid. Pingutamine jätkus ligikaudu viie igapäevase treeningu jooksul, iga katse ajal ekraanil kuvatavate sihtstiimulite arv vähenes järk-järgult üheksalt sihtmärgilt ühele.

Selles etapis ei rakendatud enam ekraanile kohevust ja õigeid sihtmärke premeeriti 0,2 ml preemiaga. Iga sihtstiimul paigutati juhuslikult valitud asukohta. Kui marmosetid puudutasid usaldusväärselt ühte juhuslikult paigutatud sihtmärki, algas puuteharjutuse kolmas ja viimane etapp. Kolmanda etapi eesmärk oli säilitada ülesandega tugev seotus, vähendades samal ajal iga vastuse eest teenitud tasu.

Selle kolmanda etapi igal katsel kuvati ekraanil juhuslikult valitud kohas üks stiimul. Preemiamahtusid vähendati järk-järgult ligikaudu nelja igapäevase treeningu jooksul {{0}},2 ml-lt vastuse kohta lõppmahuni 0,05 ml vastuse kohta.

DRST (joonis 3A)

Viivitatud tuvastamise ulatusülesanne (DRST) mõõdab töömälu mahtu. Iga DRST-i katse algatas marmosett, mis puudutas ekraani keskel sinist ruudu stiimulit. Seejärel kuvati ekraanil 400 pildist koosnevast komplektist juhuslikult koostatud üksikmustvalge stiimul ühes üheksast võimalikust asukohast, mis valiti samuti juhuslikult.

Kui marmosett puudutas seda esimest stiimulit, jagati väike vedel preemia. Pärast 2-viivitust, mille jooksul ekraan oli tühi, esitati kaks alternatiivset sundvalikut, kus algne stiimul ilmus selle algsesse asukohta ja teine, uudne stiimul, mis ilmus erinevas pseudojuhuslikult valitud kohas.

Kui marmoset valis uudse objekti, logiti õige vastus, väljastati vedel preemia ja järgnes veel üks 2--sekundiline viivitus. Pärast viivitust ilmusid kaks esimest stiimulit nende algsesse asukohta ja kolmas, uudne stiimul, ilmus samuti pseudojuhuslikult valitud asukohta. Marmoset sai taas premeeritud uudse stiimuli valimise eest. Uudsed stiimulid lisati pärast hilisemaid viivitusi kuni katse lõpetamiseni ühel kolmest viisist: (1) marmoset tegi järjest üheksa õiget valikut; (2) marmoset ei suutnud 12- s jooksul valikut teha (st jäeti välja); (3) marmoset andis vale vastuse (st valis mitteuudse stiimuli).

Väljajätmise või ebaõige vastuse korral preemiat välja ei antud ja enne uue prooviversiooni algust algas 5--sekundiline aeg. Iga katse puhul registreeriti enne katse lõpetamist õigesti valitud stiimulite arv lõpliku ulatuse pikkusena (FSL). Preemiamahtu suurendati koos katseraskuste suurenemisega, et julgustada ülesandega jätkama.

Täpsemalt, marmosetsearned {{0}}.05 ml tasu õigete reaktsioonide eest, kui ekraanil oli üks stiimul, 0,1 ml preemia õigete reaktsioonide eest, kui ekraanil oli kaks, kolm või neli stiimulit. ekraanil ja 0,2 ml preemiat õigete vastuste eest, kui ekraanil oli viis, kuus, seitse, kaheksa või üheksa stiimulit. Ekraanil olevate objektide arvule viidatakse allpool kui prooviraskusastmetele (TDL).

Iga marmosetti testiti 2–5 päeva nädalas ja iga testimisseanss lõpetati 3 tunni pärast või pärast seda, kui marmoset teenis 20 ml tasu, olenevalt sellest, kumb saabus varem.

Reaktsiooniaja ülesanne (joonis 7A)

Reaktsiooniaja ülesanne (RTT) mõõdab aega, mis kulub marmoseti sirutamiseks ja ekraani puudutamiseks. Seda kasutati vanusega seotud muutuste eristamiseks mittekognitiivses motoorses kiiruses vanusega seotud muutustest töömälu ülesande täitmises (DRST). Iga RTT katse algatas marmosett, puudutades ekraani keskel rohelist ruudu stiimulit.

Seejärel ilmus sihtmärk ühte üheksast pseudojuhuslikult valitud asukohast. Kui marmosett sihtmärki puudutas, igatses ta 0.1-ml vedelat preemiat ja aeg, mis kulus sihtmärgi määramise ja marmoseti valiku vahel, registreeriti selle katse reaktsiooniajaks.

Marmosettidele anti ülesande õppimiseks üks harjutusseanss ja seejärel koguti andmeid kümnest järgnevast katsesessioonist. Iga 10 katseseansist lõpetati siis, kui marmosetid olid sooritanud 108 katset või katseseansi algusest oli möödunud 1 tund.

Progressive Ratio Task (PRT; joonis 7B)

Progressive Ratio Task (PRT) mõõdab motivatsiooni. Seda kasutati vanusega seotud muutuste eristamiseks mittekognitiivses motivatsioonis vanusega seotud muutustest DRST-i jõudluses. Iga PRT katse algas stiimuli esitamisega ekraani keskel.

Marmosetid said tasu stiimuli puudutamise eest järkjärgulise tugevdamise ajakava alusel, kus testimise ajal kasvasid reageerimisnõuded.

Esialgne vastamise nõue oli tasu teenimiseks ühe puudutusega. Kui ahv täitis reageerimisnõude, eemaldati stiimul ekraanilt, preemia jagati välja ja seejärel asetati stiimul ekraanile. Vastamisnõue suurenes ühe võrra, kuni kaheksa vastusenõuet oli täidetud, ja seejärel kahekordistus pärast iga kaheksa vastuse nõude täitmist.

Kasutatud konkreetsed vastusenõuded olid: (kasv=1) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8; (kasv=2) 10, 12, 14, 16, 18,20, 22, 24; (kasv=4) 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56; jne. Testiseansid lõpetati, kui oli möödunud 1 tund või kui marmosett saavutas 120 puudutuse nõude. Marmosettidele anti ülesande õppimiseks üks harjutusseanss ja seejärel koguti andmeid kolmest järgnevast testisessioonist.

Tulemused

DRST

Et hinnata, kas marmosettidel on vanusega seotud töömälu kahjustus, rakendasime laias vanusevahemikus loomade kohordis viivitatud tuvastamise ulatuse ülesande puuteekraaniga versiooni.

Selles ülesandes algatasid marmosetid katse ja said seejärel premeeritud ühe ekraanile ilmuva visuaalse stiimuli ("objekti") puudutamise eest. Pärast lühikest viivitust, mille jooksul ekraan oli tühi, premeeriti marmosette uudse objekti tuvastamise eest kahe alternatiivse sundvalikuga. Kui see oli õige, järgnes lühikesele viivitamisele kolme objekti ilmumine; need kaks, mida oli kohtuprotsessis varem nähtud, ja üks romaan.

Pärast iga õiget vastust anti preemia ja massiivi lisati veel üks objekt. Kui marmosets valis mitteuudse eseme, lõppes katsetus ilma tasuta ja katsete jada algas uuesti.

DRST-i jõudluse hindamiseks kasutatud esmane mõõdik oli lõplik ulatuspikkus (FSL). Nagu varasemates töödes (Herndon et al., 1997; Moss et al., 1997; Killiany et al., 2000; Moore jt, 2017), mõõdab see meede looma töömälu võimet ja seda määratletakse kui marmoseti stiimulite arvu. igal katsel õigesti uudseks.

Iga looma toorandmete õppimiskõverad, mis on kujutatud FSL-i funktsioonina aja jooksul, siluti, kasutades Gaussi kaalutud libisevat keskmist katseaknas (joonis 3B) ja Monte Carlo simulatsiooni kasutati juhusliku jõudluse modelleerimiseks. .

Analüüsisime jõudlust kolme erineva etapi jooksul iga marmoseti õppimiskõvera jooksul, mida tähistati kui "Algaja", "Õppija" ja "Ekspert". Algaja faasi määratleti kui katseid, mille tulemuslikkus ei erinenud juhuslikult oodatust ja algas esimese katsega, mis kunagi tehtud. Algaja faasi lõpp määrati Kolmogorovi – Smirnovi sobivuse testide abil, et tuvastada algpunkt, kus 100 järjestikust eksperimentaalselt mõõdetud FSL-i jaotust erines oluliselt Monte Carlo simulatsioonidest saadud nulljaotusest.

Õppijafaas algas kohe pärast algaja faasi ja lõppes prooviga enne jõudluse 90. protsentiili. ExpertPhase hõlmas katseid jõudlusega 90. ja 100. protsentiili vahel (kaasa arvatud).

Need faasid erinesid üksteisest ja ükski katse ei kuulunud mitmesse kategooriasse. Nende faaside definitsioonide kinnitamiseks testisime, kas ootuspäraselt suurenes keskmine jõudlus märkimisväärselt kolme faasi vahel, ja leidsime, et see paranes (joonis 3C; mitteparameetriline Friedmani test: x2(2)=30, p=3.1 107); paarikaupa post hocNemenyi testid: algaja vs õppija: p=0.017; Algaja vs ekspert:p=1.4 107; Õppija vs ekspert: p=0.017).

For more information:1950477648nn@gmail.com