HVS Imageで各ステップが重要な理由

すべての距離はキャリブレーションで入力したプールの直径から計算されるので、実際の水面より大きな直径を入れると、経路長と速度が水増しされます。キャリブレーションした位置は番号で保存され、各試行の‘Platform Number’がそれを参照します。象限の指標は、プラットフォームが象限の中心にあるときにだけ意味を持ちます。

Direct Pathの実装では、距離をピクセルで計算し、キャリブレーションした1センチメートルあたりのピクセル値で換算します。ターゲットゾーンと近接遭遇ゾーンは、キャリブレーションしたターゲット位置を中心にします。プールの縁を間違った順でクリックすると図が鏡像になるので、描いた試行を1つ実際のプラットフォーム位置と手早く照らし合わせるだけで、データセット全体を守れます。

すべての.hvsファイルを保管してください。SUMとCSTファイルはそこから作り直せます。こまめにバックアップし、終わったファイルは削除せず別の場所に移します（移したファイルは一覧に表示されなくなります）。

再解析は科学的に重要です。新しい指標や修正された定義（たとえばDirect Pathの分類）を完了した研究に適用でき、Direct Pathの技術ノートも、完了した研究の遡及的解析を用途の1つに挙げています。VRでは、.hvsと.sumに加えて.BONDファイルも保管してください。

TXPの各行には開始点、プラットフォーム、被験体、記述子が入る（例：N,2,Subject1,GroupA）ので、試行の情報はテスト中に打ち込むのではなく、前もって一度だけ入力します。

潜時は開始点と開始点から目標までの距離に影響されるので、計画した開始の順序を書き出したTXPファイルがあれば、その順序に従い、確認し、報告するのが簡単になります。

ほかのソフトウェアがリアルタイムのデータ取得から数分の1秒以上を奪うことがあるので、トラッキング（またはVR）PCはHVS Image専用にし、スキャンや更新はトラッキングの時間外に手動で実行します。

バックグラウンドの干渉の症状には、試行時計の停止、フレーム落ち、トラッキングの一時的な喪失、経路図上の直線があります。どれも潜時、経路長、速度をゆがめるので、信頼できるデータ取得は有効な指標の前提条件です。

縁はN、S、W、Eの順にクリックし、次にターゲットを、中心を最初にクリックして位置0にします。‘Check Lighting’としきい値もここで設定するので、この1つの画面が縮尺とトラッキングの質の両方を決めます。

ターゲットに基づく指標（横断回数、近接遭遇、ギャラガー近接度、Direct Path）はキャリブレーションした位置を基準に計算されるので、逆転学習用の以前のターゲットも含め、使う可能性のあるすべての位置をキャリブレーションしておけば、あとでそれらの位置を解析できます。

動物を放すときに‘RUN’をクリックします。開始を放す瞬間に結びつけ、到着を客観的に検出すれば、早すぎる開始や主観的な到着時間を避けられます。‘Auto-end on platform’は、任意の遅延を付けて、客観的な終了点を与えます。

終了点の選び方は重要です。プラットフォーム検出での自動停止は短い登りや部分的な登りも数え、滞在の遅延は短い接触を除外し、手動停止は実験者が決めたタイミングを使えます。すべての群で同じ方法を使い、報告してください。

1つの試行は‘Full Analysis’で、多くの試行は‘Analyze Batch or Series’で解析して.sumファイルにします。‘Advanced’の設定（カウンターの大きさ、壁沿い行動の帯、進行方向の距離、タイムスライス）は結果を変えるので、使った値を記録しておきます。

Counter diam xやHeading distanceなどの設定はDirect Pathの結果を変えます。再解析したデータとともに、ビルドとこれらの設定を報告してください。Heading rangeはエクスポートされるので、使った値が記録に残ります。

CSTファイルはExcelや統計パッケージ用のカンマ区切りファイルで、1試行が1行です。指標を前もって選んでおけば、コホート間でエクスポートが一貫します。

エクスポートの前に主要な指標を決め、コホート間で同じCSTの定義を保つと、透明性のある報告に役立ちます。探索的な指標のための追加のCSTファイルは、あとで同じ.sumから作れます。

結果には、総経路、平均速度、ゾーンやセルの利用、進入回数と潜時（−1は未訪問を意味する）、そして自分で決めた時間窓と動きの基準で定義したすくみや不動が含まれます。

オープンフィールドは薬物の不安への効果を評価するのに広く使われています。Prut and Belzung（2003）は、ベンゾジアゼピンと5-HT1A作動薬がほとんどの場合に抗不安効果を示した一方、SSRIはこのテストでは抗不安薬としての効果が乏しかったと報告しました。Seibenhener and Wooten（2015）は、自発運動と不安様行動への使い方を説明しています。

Detection Areaは、アームのどこまで入れば進入と数えるかを決めます。100%はどんな進入も数え、25%は奥の4分の1への進入だけを数えます。アームごとのデータは、いちばん左のアームから時計回りに並びます。

古典的な使い方には、海馬の機能障害に敏感なT字迷路の自発的交替行動（Deacon and Rawlins, 2006）、放射状迷路の空間記憶（Olton and Samuelson, 1976）、不安の指標としての高架式十字迷路のオープンアームとクローズドアームへの進入（Pellow et al., 1985）があります。

トラッキング領域は水面のまわりの帯を3等分したものです。いちばん高い点が上の3分の1にあれば登攀、中央の3分の1なら遊泳または浮遊、下の3分の1なら潜水と数えます。

強制水泳テストは、抗うつ薬治療に敏感な動物モデルとして導入されました（Porsolt et al., 1977；承認待ちの提案文献）。各割合の解釈はプロトコルによって異なり、検証済みの出版物データベースには、強制水泳の解釈に関する論文はまだありません。

vrScriptファイルはシーン、ターゲット、開始点、試行の種類を設定します。VRの試行は水迷路のAnalyse画面で解析するので、同じ指標が適用されます。

仮想モリス水課題は、海馬切除後の重い障害（Astur et al., 2002）と性差（Astur et al., 1998）を明らかにしました。Thornberry et al.（2021）は、200本を超えるVR論文で設定がばらばらであることを指摘して標準化を求めており、だからこそvrScriptの設定を報告することが重要です。

バーンズ迷路では、プラットフォームの項目の代わりに‘Hole Number’と‘Auto-end on escape hole’を使い、被験体の大きさのスライダーは糞を無視するのに使います。

Barnes（1979）は円形の台を使い、老齢ラットの空間記憶が劣ることを示しました。この迷路は水迷路よりストレスが少ないと考えられ（Rosenfeld and Ferguson, 2014）、水迷路の訓練はバーンズ迷路の訓練よりもコルチコステロンを上昇させました（Harrison et al., 2009）。マウスは空間、手がかり、系列の戦略で解けるので（Harrison et al., 2006）、戦略の解析には価値があります。