Om du någonsin har deltagit i ett djurbeteendeanalysexperiment, vet du att det händer mycket mer än att bara se djur göra sitt. En labbmus som susar genom en labyrint, en zebrafisk som flyger i en tank—varenda liten detalj kan kasta av dig din data om du inte är försiktig. Det är därför att kontrollera variabler är ryggraden i gedigen djurbeteendeforskning. Jag har hållit på med analysspelet för djurbeteende i flera år, arbetat med laboratorier och forskare överallt, och låt oss vara verkliga: det handlar inte bara om att ha coola verktyg – det handlar om att spika varje variabel, även de som du inte tycker spelar någon roll.
Först och främst, låt oss prata om de stora som du inte kan förbise: biologiska variabler. Det här är inte bara "hur gammal är musen" (även om det är enormt). Ansträngning, sex, hälsa, till och med dygnsrytm – allt detta förändrar beteendet. Jag fick en gång en forskare som kom till mig i panik eftersom deras testgrupps labyrintuppträdande var överallt. Det visade sig att de blandade två musstammar: C57BL/6, som är super ljusa, och BALB/c, som är mycket mer oroliga. Inte konstigt att uppgifterna var en enda röra. Så steg ett: standardisera dina ämnen så mycket som möjligt. Om du inte kan använda exakt samma stam, kön och ålder för varje grupp, dela åtminstone dessa variabler jämnt över kontroll- och testgrupper.
Dygnsrytmen är en annan som gör människor upprörda. Djur agerar inte likadant klockan 9 som de gör klockan 21. Möss är nattaktiva, eller hur? Om du testar en mus i slutet av deras ljuscykel (när de är trötta), kommer den att röra sig mycket långsammare än om du testar dem i den mörka fasen. Vi har låtit kunder justera sina testscheman för att matcha försökspersonernas aktiva tider, och deras datakonsistens hoppade genom taket. Det är en liten justering men gör en enorm skillnad.
Därefter miljövariabler. Det är här själva labbinställningen kan bli en variabel om du tillåter det. Ljus, ljud, temperatur, luftfuktighet – alla dessa saker påverkar djurens beteende. Jag har sett resultatet av ett labbs vattenlabyrint bli skevt eftersom AC blåste direkt på ena sidan av tanken, vilket gjorde vattnet något kallare där. För möss kan även lukten av en ny forskares parfym stressa dem och förändra deras beteende.
Det är därför som användning av dedikerade system som vår Radial Arm Maze gör en enorm skillnad. Vänta, om du vill kolla upp det, är det här:Radiell armlabyrint. Det här systemet är inte bara en labyrint – det är en kontrollerad miljö med konsekvent belysning, ljudnivåer och till och med spårare som registrerar varje rörelse, så du behöver inte oroa dig för mänskliga fel när du räknar armingångar. Själva labyrinten är utformad för att minimera externa distraktioner, så att du kan vara säker på att alla förändringar du ser i beteendet kommer från din faktiska testvariabel, inte från rummet.
Sedan finns det variabler relaterade till hur du kör själva testet. Hanterare, testprotokoll, till och med i vilken ordning du testar djur – allt detta kan införa partiskhet. Till exempel, om en forskare hanterar kontrollgruppen och en annan hanterar testgruppen, kan djuren reagera olika på varje person, vilket gör resultatet skevt. Det kallas experimenterbias, och det är mycket vanligare än vad folk tror.
Vi rekommenderar att alla testare tränas på samma sätt, med samma hanteringstekniker, så att djur inte uppfattar subtila skillnader i hur man griper dem eller talar till dem. Också randomisera testordningen – gör inte alla kontrolldjur först, sedan alla tester. Blanda ihop det, så att alla små förändringar i labbet under dagen (som att belysningen dämpas eller att AC slår på) påverkar båda grupperna lika.
Låt oss nu bli specifika med olika typer av beteendetester, eftersom variabel kontroll ser lite olika ut beroende på vad du studerar. Ta till exempel klåda (klåda). Om du testar hur ett läkemedel påverkar klådan, måste du kontrollera allt som kan få ett djur att repa sig förutom läkemedlet. Det är där vårt djurklådabeteendeanalyssystem kommer in – kolla in det här:Djurklåda beteendeanalyssystem. Det här systemet använder videospårning för att räkna exakt hur många gånger ett djur repar sig, och det är inställt för att eliminera distraktioner, så att du inte misstar slumpmässig skötsel för kliarelaterad repa. Den kontrollerar också för saker som djurets position (sittande kontra stående kan ändra hur mycket de skrapar) och till och med tiden på dygnet, så dina kliardata är stenhårda.
Gånganalys är ett annat område där variabel kontroll är avgörande. Om du studerar hur en skada eller drog påverkar ett djurs gång, kan små skillnader i testinställningen få det att se ut som att gångarten förändras när det bara är inställningen. Vårt högupplösta enkel (fler)kanals gånganalyssystem är byggt för detta – här är länken:Högupplöst enkel (fler)kanals gånganalyssystem. Den använder trycksensorer och höghastighetskameror som kalibreras varje gång, så varje djurs gång mäts under identiska förhållanden. Inga fler ojämna golvytor eller inkonsekventa kameravinklar som stör dina data. Vi har låtit neurovetenskapslaboratorier använda detta för att spåra Parkinsons-relaterade gångförändringar hos möss, och de berättade för oss att data var mycket mer reproducerbara än med deras gamla inställning.
Vad sägs om zebrafisk? De är supervanliga inom utvecklings- och neurovetenskaplig forskning, och att testa deras vestibulära okulära reflex (VOR) är en stor del av det. VOR är det som håller deras syn stabil när de simmar, så om den är avstängd berättar den om innerörat eller hjärnans funktion. Att kontrollera variabler här innebär att se till att tanken är helt stilla, att vattentemperaturen är konsekvent och att de visuella stimulierna är identiska varje gång. Det är därför vårt Zebrafish Vestibulära Okulära Reflex-testsystem är designat för att göra allt det—länk här:Zebrafish Vestibulär Ocular Reflex Testing System. Den styr för vattenflöde, ljusnivåer och stimulansfrekvens, så att du kan vara säker på att alla förändringar i VOR kommer från din testperson, inte från miljön. Vi arbetar med många zebrafisklabb, och de svär vid detta system för att minska datavariabiliteten.
Och låt oss inte glömma auditiv testning, som mus auditory brainstem response (ABR) tester. Om du studerar hörselnedsättning eller hur ett läkemedel påverkar hörseln, måste du se till att ljudstimulans är exakt samma för alla djur, och att det inte finns något bakgrundsljud som stör resultaten. Vårt testsystem för hörsel av hjärnstammen för mus är byggt för det – kolla in det här:Mus Auditiva hjärnstammens svarstestsystem. Den använder ljudisolerade kamrar, kalibrerade högtalare och konsekvent elektrodplacering, så att dina ABR-data är korrekta och tillförlitliga. En forskare som jag arbetade med använde en grundläggande ABR-inställning tidigare, och deras tröskeldata hade en skillnad på 10 decibel mellan djur som borde ha varit desamma. Efter att ha bytt till vårt system sjönk den skillnaden till mindre än 2 decibel – enormt för att tolka hörselförändringar.
Vänta, men även med alla snygga verktyg finns det en variabel som är lätt att missa: dataanalys. Hur du kodar och poängsätter beteende kan också införa partiskhet. Om du manuellt poängsätter video av djurs beteende, kanske du är mer benägen att räkna ett beteende om det är i testgruppen, eller hur? Det är därför det är bättre att använda automatiserad spårning (som de system vi erbjuder), men om du måste göra mål manuellt, använd blindpoäng. Det betyder att personen som poängsätter videon inte vet vilken grupp djuret är i – de tittar bara på videon och räknar beteenden utan att veta om det är kontroll eller test. Jag kan inte berätta hur många gånger det har fixat tråkiga data. Vi utbildar alla våra kunder i blindpoäng när vi sätter upp våra system, eftersom det är ett enkelt steg som gör stor skillnad.
En annan sak: provstorlek. Många forskare hoppar över detta, men om ditt urval är för litet kan slumpmässig variation få din data att se ut som en verklig effekt när den inte är det. Det kallas ett typ I-fel. Vi hjälper kunder att räkna ut rätt urvalsstorlek baserat på deras testtyp och variabler, så att de inte slösar tid (och pengar) på experiment som inte har tillräckligt med data för att vara meningsfulla. Till exempel, om du kör ett Radial Arm Maze-test på möss, kan du behöva 15-20 djur per grupp för att få konsekventa resultat – för få, och en mus som är extra orolig kan kasta av sig hela gruppen.
Låt mig dela med mig av en snabb historia som drev detta hem. En ny kund kom till oss för några månader sedan, frustrerad över att deras tidigare labyrintexperiment hade motstridiga resultat. De hade använt två olika musstammar, testat vid slumpmässiga tider på dygnet och gjort poäng i labyrintvideorna själva (och veta vad som var test kontra kontroll). Vi arbetade med dem för att fixa alla variabler: använde bara en stam, testade vid samma tidpunkt varje dag (under den mörka fasen när möss är aktiva) och lät en tredje part blindscore videorna. När de körde testet igen med vår Radial Arm Maze var resultaten kristallklara – inga fler motstridiga data. Det slutade med att de publicerade dessa fynd, och berättade för oss att den enda anledningen till att det första experimentet misslyckades var att de inte kontrollerade variablerna. Det är grejen med djurens beteende: det är inte raketvetenskap, men det är lätt att låta små variabler glida mellan stolarna.
Så, avslutningsvis: att kontrollera variabler i djurbeteendeanalys handlar om att vara avsiktlig. Börja med att standardisera dina ämnen (belastning, kön, ålder, hälsa), nagla miljön (ljus, ljud, temp), kontrollera hur du kör testet (hanterare, ordning, stimuli), använd verktyg som är utformade för exakta mätningar och se till att din dataanalys är opartisk. Hoppa över genvägarna – även de små, som att testa vid fel tidpunkt eller blanda stammar – så får du mycket mer tillförlitlig data.
Om du funderar på att skärpa din variabla kontroll, oavsett om du gör labyrinttest, kliande analyser, gånganalys, zebrafisk VOR-tester eller mus ABR, har vi systemen till hjälp. Vi arbetar med labb av alla storlekar, från små akademiska team till stora läkemedelsföretag, och vi är här för att guida dig genom varje steg – från att ställa in verktygen till att se till att ditt experiment är så kontrollerat som möjligt. Ingen jargong, inga ringar, bara rakt talat om att göra din data bättre. Hör av dig till oss när du är redo att höja din djurbeteendeanalys, och låt oss se till att ditt nästa experiment ger dig de tydliga, pålitliga resultat du behöver.
Referenser:
- Garland Jr, T. & Adolph, JS (1994). Fysiologisk differentiering av ryggradsdjursgenotyper. American Zoologist, 34(1), 151-165.
- Crabbe, JC, Wahlsten, D., & Dudek, BC (1999). Genetik för musbeteende: interaktioner med laboratoriemiljö. Science, 284(5420), 1670-1672.
- Blanchard, DC, & Blanchard, RJ (1988). Etoexperimentella förhållningssätt till känslornas biologi. Annual Review of Psychology, 39(1), 43-68.
- Metten, P., Crabbe, JC, & Rhodes, JS (2005). Vad är normalt? Beteendevariabilitet hos laboratoriemusen. Current Opinion in Neurobiology, 15(2), 145-150.
- Prescott, MJ, & Prescott, A. (2011). Användning av djurmodeller i sensorisk forskning. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 366(1581), 3002-3013.
