체이닝 고리

벽에서의 거리는 맞지만, 플랫폼이 어디 있는지는 모릅니다.

어떤 동물은 수중 미로를 진짜로 풀지 않고도 풀어냅니다. 플랫폼이 벽에서 얼마나 떨어져 있는지 배운 다음, 플랫폼에 부딪칠 때까지 그 거리에서 빙빙 돕니다. 잠복기가 줄고 경로 길이가 줄어, 그 숫자만 보면 동물이 지도를 학습하는 것처럼 보입니다. 하지만 그렇지 않습니다. 이것이 체이닝이며, 체이닝 고리는 그것을 잡아내는 방법입니다.

체이닝이란

체이닝에서 동물은 벽에서 일정한 거리, 대개 벽에서 플랫폼까지의 거리와 같은 거리를 두고 맴돕니다. 방 안의 단서에 의존하지 않는 자기 중심적, 비공간적 전략입니다. 해마보다는 배외측 선조체 같은 절차적 학습 체계와 연결되는 경우가 많습니다. HVS Image는 이를 수조 맴돌기의 정교화로 설명합니다. 동물이 중심과 벽 사이의 알맞은 거리에서 맴도는 법을 배워 플랫폼에 부딪치게 되는 것입니다.

고리란

체이닝 고리는 벽에서 플랫폼까지의 거리에 있는 수조의 모든 점을 덮는 고리 모양(도넛) 구역입니다. 오픈 소스 Pathfinder 소프트웨어는 이를 “목표를 중심으로” 하며 “미로 벽에서 일정한 거리에 있는 미로의 모든 영역에 걸친” 구역으로 정의하고, 폭은 사용자가 정합니다(Cooke 등, 2020). 체이닝하는 동물은 돌아가는 동안 궤적을 그 고리 안에 유지합니다.

이것은 점유를 보기 위해 수조를 고리로 나누는 원형 구역과도, 플랫폼 주변의 작은 카운터와도 다릅니다. 고리는 동물이 플랫폼에 얼마나 가까이 갔는지에 관한 것이 아닙니다. 수조를 돌아다니는 동안 벽에서 플랫폼까지의 거리에 머물렀는지에 관한 것입니다.

측정 방법

고리 안에 있던 시간만으로는 충분하지 않습니다. 플랫폼 근처에서 집중 탐색하는 대상도 그 안에서 시간을 보내기 때문입니다. 중요한 것은 고리 안에 있는 동안 동물이 수조를 얼마나 돌았는가입니다. HVS Image 2027(Insight 및 Strategy 수준)은 다음을 보고합니다.

체이닝 고리 안의 총 각도 범위: 동물이 고리 안에 있는 동안 수조를 몇 도나 돌았는지.
가장 큰 에피소드의 각도 범위: 고리를 따라 한 번에 가장 길게 돈 범위.
맴돌기: 시계 방향과 반시계 방향의 완전한 바퀴 수. HVS Image는 수조 중심을 둘러싸는 완전한 바퀴를 세며, 되돌아가는 것은 횟수를 바꾸지 않습니다.

Strategy 수준에서는 체이닝도 하나의 행동으로 자동 식별되며, 조건을 충족하는 총 각도 범위(도)가 함께 나옵니다.

읽는 방법

학습 시행: 체이닝은 학습이 아직 초기 단계이거나 절차적 전략이 쓰이고 있다는 뜻일 수 있습니다. 여러 날에 걸쳐 맴돌기와 체이닝을 추적하면 동물이 비공간 전략에서 공간 전략으로 옮겨 가는지, 아니면 끝내 바꾸지 않는지 알 수 있습니다.
충분히 훈련한 뒤의 프로브 시행: 체이닝은 대개 공간 학습이 손상되었거나 없다는 뜻입니다. 예를 들어 알츠하이머병 모델이나 해마 또는 내후각 피질 손상 후가 그렇습니다. 체이닝하는 동물은 같은 반지름에서 계속 헤엄칩니다. 목표 사분면 시간은 대개 우연 수준 근처이며, 플랫폼 교차가 있더라도 우연입니다.
여러분의 설정: 체이닝은 방에 강한 공간 단서가 부족하다는 뜻일 수도 있습니다. 공간 학습을 연구하고 있다면, 단서를 개선하라는 신호입니다.

유용한 점은 이것이 주는 구별입니다. 체이닝하는 동물은 구조화된 의도적 전략을 쓰고 있으며, 이는 무작위로 헤엄치거나 과제에서 이탈한 동물과 다릅니다. 이들은 서로 다른 설명을 가리키므로 구별할 가치가 있습니다.

다른 지표도 교차 확인에 도움이 됩니다. 사분면 진입 목록에서 사분면을 차례로 방문하면 체이닝을 시사할 수 있고, 일관되지만 간접적인 진행 각도도 그럴 수 있습니다. 체이닝이 다른 전략들 사이에서 어디에 놓이는지는 탐색 전략을 보세요.

빠른 답변

체이닝 고리는 플랫폼 주변의 “고리”와 같은가요? 아닙니다. 일부 논문은 플랫폼 위치 주변 구역을 “annulus”라고 부릅니다. 체이닝 고리는 벽에서 플랫폼까지의 거리에 있는, 수조 전체를 도는 고리입니다.

폭은 얼마여야 하나요? 단일 표준은 없습니다. Pathfinder에서는 직접 설정하는 매개변수이며, 발표된 연구는 각자의 값을 보고합니다(한 5xFAD 마우스 연구는 1100 mm 수조에서 200 mm를 사용). 사용한 폭을 보고하세요.

체이닝은 왜 잠복기를 속이나요? 알맞은 거리에서 맴돌면 확실히 플랫폼을 찾기 때문입니다. 동물은 플랫폼이 어디 있는지 모르면서도 더 빨라집니다.

출처

HVS Image, 모리스 수중 미로 분석에서의 맴돌기와 체이닝
HVS Image, 모리스 수중 미로 행동과 탐색 전략의 식별과 이해
HVS Image, HVS Image 2027 (분석 표)
HVS Image, 모리스 수중 미로 분석: 지표, 방법, 전략
Cooke MB et al. (2020) Pathfinder: open source software for analyzing spatial navigation search strategies. F1000Research 8:1521. doi:10.12688/f1000research.20352.2
고리 폭의 예: Search strategy analysis of 5xFAD mice in the Morris water maze (Biomedicines, 2023)

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