큐 강화 사료 공급에 대한 파블로 (Pavlovian) 인센티브 동기 부여의 기여도 (2018)

CS 기간 효과의 중재 분석

이러한 결과를 바탕으로 우리는 통계적 중재 분석⁴³ 결합 된 데이터 (Fig. 2) CS +가 자당 음주가 우선적으로 시합 빈도 또는 기간의 변화와 관련되어 있는지를 결정하기 위해 결정 하였다. 그림 3a 이 분석 (CS 기간)을위한 다중 중개 모델 구조를 보여줍니다. 유의적인 전체 효과가 있었다 (Total; c) CS 기간의 핥기 행동, t(156) = 4.11, p <0.001, c = 5.22 [2.71, 7.73], CS + 이전 기간보다 CS + 기간에 더 많은 핥기 횟수가 있었다. 그런 다음 CS +가 핥는 미세 구조에 유사하게 영향을 미치는지 여부를 테스트하고 한판 승부 빈도에서 상당한 단서 유도 상승을 발견했습니다 (M₂), t(156) = 3.27, p = 0.001, a₂ = 0.70 [0.28, 1.12], 그러나 한판 승부 기간 (M₁), t(141) = 1.89, p = 0.061, a₁ = 0.34 [-0.02, 0.69]. 따라서 그룹 수준에서 한판 승부 기간이 아니라 빈도에 대한 CS + 효과는보다 일반적으로 핥는 효과와 유사했습니다.

 

그림 3

핥기 행동의 미세 구조적 특징에 의한 CPF 조정. (a) CS 기간 사마귀 기간 및 시합 빈도의 중재자와 함께 총 핥기에 대한 CS 기간의 효과를 설명하는 모델. (b) 농도 모델 자당의 효과를 설명 ...

핥기에 대한 CS +의 효과가 시합 빈도에 미치는 영향에 의해 중재되는 경우, (1)이 측정 값은 상관되어야하고, 시합 빈도에 대한 CS + 효과는 전체 핥기 측정에 대한 CS + 효과를 설명해야합니다. 첫 번째 예측의 평가는 CS 기간을 무시하고 시합 빈도와 시합 기간 모두 총 시크와 유의미한 상관 관계가 있음을 발견했으며, ps <0.001, 이러한 미세 구조 측정이 전체 핥기와 내재적 관계를 가지고 있다는 점을 감안할 때 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 두 번째 예측에 대한 우리의 평가는 더 드러났습니다. 우리는 CS 기간과 함께 시합 빈도와 시합 기간을 고정 효과로 포함하여 이러한 미세 구조 측정이 CS + 관련 분산을 전체 핥기 측정에서 설명하는지 조사하기 위해 다중 중재 모델을 구성했습니다. 다시 말해, 우리는 위에서 설명한 더 간단한 (감소 된) 모델의 강도에 비해 이러한 핥기 시합 측정의 분산 제어가 CS + 효과를 약화 시켰는지 물었습니다. 중재와 일치하여 우리는 이것이 곧장 CS 기간이 핥기에 미치는 영향 (c')는 중요하지 않았고, t(139) = 0.90, p = 0.370, c'= 0.41 [-0.49, 1.30], 시합 빈도 및 기간을 제어 할 때. 우리는 CS +가 이들 중재자를 핥을 때 미치는 영향을 평가 한 결과, 핥기에 대한 시합 빈도의 유의 한 간접적 인 효과가 있음을 발견했다. a₂b₂ = 2.90 [1.18, 4.76], 그러나 한판 승부 기간은 아님, a₁b₁ = 1.71 [-0.09, 3.35]. 따라서, 이러한 데이터는 CPF의 쾌락 적 설명보다는 동기 부여 적 설명과 일치하는 시합 기간의 증가와 반대로 CS +로 인한 핥기 상승이 주로 시합 빈도의 증가에 의해 주도된다는 것을 나타냅니다.

자당 농도 효과의 중재 분석

우리는 결합 된 데이터에 대해 두 번째 중재 분석을 수행했다 (Fig. 2)에서 sucrose palatability (농도)가 bout duration의 선택적 증가와 관련이 있음을 확인 하였다 (Fig. 3b, 농도). 간략화 된 모델 (시합 빈도 나 기간에 대한 고정 효과 없음)은 총 핥기에 대한 집중력의 총 효과가 중요하지 않음을 발견했으며, t(156) = 0.42, p = 0.678, c = 0.57 [-2.13, 3.27], 이는 테스트에서 전체적인 자당 핥기 수준이 자당 농도에 크게 의존하지 않음을 나타냅니다. 이는 당초 식감이 핥는 데 미치는 영향이 처음 2 ~ 3 분 동안 섭취하는 동안 가장 분명하기 때문에 예상됩니다.⁴⁴우리 시험 세션에서 첫 번째 CS 전 기간 이전이었습니다. 그럼에도 불구하고, 자당 농도는 시합 기간에 유의 한 영향을 미쳤다 (M₁), t(141) = 5.20, p <0.001, a₁ = 0.88 [0.54, 1.21], 20 % 자당은 2 % 자당보다 더 긴 음주를 지원합니다. 흥미롭게도, 자당 농도는 한판 승부 빈도에 상당한 억제 효과를 나타 냈습니다 (M₂), t(156) = -3.84, p <0.001, a₂ = −0.83 [−1.26, −0.40], 쥐가 더 맛있는 용액을 마실 때 더 적은 시합에 참여하는 경향이 있다는 점에서. 따라서, 시합 기간의 농도 관련 증가는 시합 빈도의 감소로 상쇄되었습니다. 이것과 일치하여, 한판 승부 기간과 빈도에 대한 고정 된 효과를 포함하는 우리의 전체 중재 모델은 핥기에 대한 집중의 직접적인 영향을 나타내지 않았습니다. t(139) = 0.45, p = 0.650, c'= 0.23 [-0.76, 1.22]. 그러나 시합 빈도의 의미있는 간접적이지만 반대의 효과가 있었지만, a₂b₂ = −3.49 [−5.50, −1.58] 및 한판 승부 기간, a₁b₁ = 4.46 [2.96, 5.95], 전체 핥기 행동.

CS 기간과 농도가 미세 조직을 핥는 효과에 대한 개인차

중재 모델은 사춘기 빈도와 지속 시간이 집단 수준에서의 핥기에 CS +와 자당 농도의 영향을 중재하는 데 별개의 역할을하지만 개별적인 쥐를 통해 그러한 효과가 어떻게 나타나는지를 다루지는 않는다는 것을 밝혀 냈습니다. 과식에 대한 취약성. 중재 분석의 결과를 감안할 때 우리는 개개인의 쥐가 CS + 기간 동안 기준선에 비해 시합 빈도의 순 증가를 보일 것이라고 예상했지만 시합 기간의 일관성 있고 신뢰할만한 변화를 나타내지는 않습니다. 또한, 20 % 시험에 비해 2 % sucrose를 섭취했을 때 개개의 쥐는 더 길지 만 덜 빈번한 핥기를 보일 것으로 예측되었다. 무화과. 3c 및 D CS 기간 (CS + – pre-CS +)과 자당 농도 (20 % –2 %)가 각각 한판 승부 빈도 및 기간에 미치는 영향의 개인차를 보여줍니다 (그림. 2). CS +는 쥐의 67 %에서 시합 빈도를 증가시켰다 (Fig. 3c), 거의 동일한 수의이 쥐들에서 사춘기 지속 기간 (34 %)의 증가 (33 %)를 보였다. 4 사분면에 걸쳐 균일하게 분포 된 데이터 점을 가정 할 때 카이 제곱 적합성 검정은 중요한 분포 불균형, χ²(3) = 10.91, p = 0.012. 실제로 Δ의 평균은_진동수 분포가 0보다 유의하게 더 컸고, t(66) = 4.80, p <0.001, 반면 Δ의 평균_런닝타임 분포는 0과 크게 다르지 않았다. t(66) = 1.80, p = 0.076. 집중 효과 (Fig. 3d), 대다수의 쥐 (58 %)는 및 20 % 대 2 % sucrose가있는 빈번한 관찰과 chi-squared 적합 테스트의 결과는 데이터가 사분면을 통해 균일하게 분포되어 있지 않음을 확인했으며,²(3) = 31.85, p <0.001. 실제로, 우리는 Δ의 평균이_진동수 분포가 0보다 현저히 적었고, t(51) = -4.22, p <0.001, Δ의 평균_런닝타임 분포가 0보다 유의하게 더 컸고, t(51) = 4.18, p <0.001.

자당 소비의 미세 구조 예측 인자

Fig. 3c 시합 빈도에 대한 CS +의 효과에 상당한 변동성이 있었고, 일부 쥐는이 동기 부여 영향에 특히 민감하다는 것을 제안했다. 이러한 쥐가 CS +가 없을 때 음주량을 줄임으로써 총 sucrose 섭취량을 조절할 수 있었지만, 결합 된 데이터 세트에 대한 추가 분석은 가능했다. 2)는 시합 빈도의 증가로 인한 CS +가 과식과 관련이 있음을 확인했습니다. 구체적으로, 우리는 긍정적 인 Δ를 보인 쥐_진동수 CS + 시도 (subgroups Freq ↑, Dur ↓ 및 Freq ↑, Dur ↑) 동안의 점수. 3C)는 그렇지 않은 쥐보다 훨씬 더 많은 자당을 소비했다 (Freq ↓, Dur ↓ 및 Freq ↓, Dur ↑). t(63) = 2.27, p = 0.026 (그림. 4a). 이 관계는 Δ_진동수 연속 변수로 취급하고, t(63) = 2.19, p = 0.032 (그림. 4b), 수크로오스 농도, 농도 × Δ_회수, t(63) = 0.64, p = 0.528.

 

그림 4

CS +의 함수로서 소비 된 수 크로스 용액 (ml)의 양은 시합 빈도와 지속 기간의 변화를 불러 일으켰다. (a) 이러한 데이터는 CS + 유발 증가 (↑) 또는 감소 (↓)에 의해 결정되는 범주 그룹의 함수로서 자당 소비를 나타냅니다. ...

실험 1

이 실험은 CS +가 훈련 도중 사용 된 동일한 음식 컵의 자당 용액의 소비에 미치는 영향을 평가하여 그 신호에 대한 조건 반응 (즉, 컵 접근)이 시험에서 자당을 얻는 데 필요한 행동과 양립 할 수 있도록 하였다. Pavlovian 컨디셔닝 동안 손실 된 체중을 회복 한 후, 래트는 48 h로 분리 된 한 쌍의 CPF 테스트를 받았는데, 그 동안 래트는 그들의 homecages에서 방해받지 않았다. 쥐가 photobeam (컵 접근)을 건네 주었을 때마다 각 CPF 세션 (86 분 총 기간) 동안, 2 % 또는 20 % 자당 솔루션은 음식 컵에서 0.1 ML 자 컵으로 리필하여 지속적으로 사용할 수있게되었습니다. 그러나, 컵을과 충진하는 것을 막기 위해, 자당 전달은 마지막 자당 전달 이후 적어도 4s가 경과하고 개입 기간 동안 적어도 5 개의 핥을 수행 한 경우에만 투여되었다. 이 세션에서 2-min의 청각 자극은 고정 4-min 간격으로 분리 된 의사 무작위 순서 (ABBABAAB)로 8 번 표시되었습니다. 첫 번째 시도는 세션 시작 후 8 분을 시작하여 신호의 행동 영향을 평가하기 전에 포만감을 유도했습니다. 시행 순서는 Pavlovian 훈련 조건과 상쇄되었는데, 제시된 첫 번째 CS는 과반수의 CS +와 나머지 절반의 CS-이었다. 자당 농도 검사의 순서는 또한 각 상태의 반이 먼저 2 % 시험을 받고 20 % 시험이 두 번째이고, 반은 반대 배열을받는 (즉, 모든 동물은 별도의 시험에서 두 농도를 모두 받았다).

실험 2

이 실험에서, 우리는 Pavlovian 컨디셔닝 동안 사용 된 컵과 ​​다른 소스에서 나온 수 크로스 용액의 소비에 대한 CS +의 영향을 조사하여, 그 큐에 대한 컨디셔닝 된 반응이 시험에서 자당을 소비하는 데 필요한 행동과 양립 할 수 없도록 하였다. 우리가 수행 한 첫 번째 테스트에는 2 % 자당 조건 만 포함되었습니다. Pavlovian 컨디셔닝 동안 쥐가 잃어버린 체중을 되찾은 후에, 그들은 작은 구멍 안에 위치한 금속 스파우트 (병을 통해 중력 공급)에서 86 % sucrose 용액에 자유롭게 접근 할 수있는 2 회의 매일 세션 (2 분 지속 시간)을 받았다. 음식 컵 맞은 편 끝벽. 동물들이이 위치에서 자당을 찾지 못하도록 스파우트 접근 (후속 CPF 테스트 포함) 세션에서 푸드 컵을 수납 한 벽 전면에 흰색 플렉시 유리 패널을 배치했습니다. 이 세션은 청각 신호가 없을 때 쥐에게 새 근원에서 자당을 마시는 경험을주기 위해 고안되었습니다. 다음 날, 1 % sucrose가 컵이 아닌 금속 스파우트에서 계속 사용할 수 있다는 점을 제외하고는 실험 2에서 설명한대로 CPF 테스트 세션을 단일 쥐에게 받았습니다.

이 첫 번째 검사에서 CPF의 증거가 거의 없었기 때문에 아마도 CS + 음식 컵과 스파우트 접근 행동 사이의 반응 경쟁 때문에 쥐에게 스파우트를 강화하기 위해 스파우트 훈련을 추가로 주었고 (CS +가없는 경우) 스파우트가 사용 가능할 때 음식 컵 접근 (패널로 덮 였기 때문에). 따라서 쥐는 5 %의 자당 용액에 10 분의 접근으로 구성된 이러한 세션의 각각과 함께 추가 스파우트 훈련 세션의 20 d를 받기 전에 음식 제한 일정 (파블로 브 컨디셔닝 단계와 동일)에 다시 배치되었습니다. 쥐에게 4 d 광고 무제한 이 단계에서 잃어버린 체중을 되 찾을 수 있도록 가정식에 접근하십시오. 다음으로, 초기 훈련 마지막 날 (즉, CS + 시험 기간 동안 푸드 컵으로 공급 된 20 % 슈 크로스로)과 같이 CS + 및 CS-로 파블로 비안 재교육 세션을 받기 전에 쥐를 급식을 박탈했다 (20 h). 이 스파우트와 이후 모든 파블로프 재교육 세션 동안 스파우트가 챔버에서 제거되었습니다. 쥐에게 ~ 20 h의 광고 무제한 쥐에게 실험 2에서와 같이 20 % 또는 1 %에 대한 액세스 권한이 주어 졌다는 점을 제외하고 첫 번째 테스트와 동일한 메탈 스파우트를 사용하여 두 번의 CPF 테스트를 거치기 전에 집에서 음식을 먹을 수 있습니다.

실험 3

스파우트의 마지막 라운드 동안 CPF의보다 실질적인 증거를 찾은 후, 실험 2의 쥐에게 D1 도파민 수용체에서 도파민 신호 전달에 대한이 효과의 의존성을 평가하기위한 추가 검사를 받았다. 랫트는 10 분 분액 세션에 20 % 자당 용액에 대한 접근 권한을 부여했다. 쥐가에 돌려 보내질 때 정상적인 체중에 급속하게 돌려 보내기 때문에 광고 무제한 급식 20-H식이 요법을받은 가정용 음식을 먹을 때, 우리는이 주둥이 재교육 세션과 후속 파블로 피안 재교육 (이전과 마찬가지로 CS + 및 CS- 세션) 중에 쥐가 배고파 졌는지 확인하기 위해이 절차를 사용했습니다. 두 가지 최종 CPF 테스트 쥐에게 적어도 20 h 광고 무제한 각 테스트 세션 전에 집에 들어가십시오. CPF 테스트의이 마지막 라운드 동안, 두 테스트 세션 동안 쥐는 스파우트에서 20 % 수크로오스에 지속적으로 액세스했습니다. 각 시험 전 15 분, 자당 소비를 억제하기에 충분한 것으로 알려진 용량 (1 mg / kg)을 사용하여 멸균 생리 식염수 또는 SCH-23390 (선택적 D1 도파민 수용체 길항제)의 IP 주사 (0.04 ml / kg)^25,34,63. 래트는 두 약제 조건에서 시험되었고, 시험 지시를 위해 균형을 이루었다.

핥는 행동

각 세션에 대해 기간 유형 (Pre-CS +, CS +, Pre-CS-, CS-)에 걸쳐 총 틱 수를 결정했습니다. 우리의 1 차 종속 측정 (총 핥기)이 카운트 변수이기 때문에,이 데이터는 포아송 응답 분포 및 로그 링크 함수를 갖는 일반 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 분석되었습니다 ^65-68. 이 통계적 접근법은 조건 (고정 효과) 및 개인 (임의 효과)의 함수로 매개 변수 추정을 허용합니다. Experiments 1 및 2에서 고정 효과 구조에는 전체 기간, CS 기간 (Pre, CS) × CS 유형 (CS-, CS +) × 집중도 (2 %, 20 %) 및 전체 낮은 주 효과와 상호 작용. 실험 3의 경우 실험 설계 변경을 수용하기 위해 Drug (Vehicle, SCH)를 Concentration으로 대체했습니다. 이 변수들은 모두 피험자 내 변수이며, 범주 적 예측 변수로 취급되며 효과 코드로 나타납니다. 무작위 효과 모델 선택은 Akaike 정보 기준을 최소화 한 모델 결정과 관련됩니다. ⁶⁹, 매개 변수 당 데이터 요소 수가 10 미만이되지 않도록 보장합니다. ^70,71. 이 기준을 사용하여 CS 기간, CS 유형 및 농도 (또는 약물)에 대해 조정 된 비 상관 인터셉트를 포함한 실험 전반에 걸친 최상의 무작위 효과 구조⁷². 모든 통계 분석은 MATLAB (The Math Works; Natick, MA)에서 수행되었습니다. 모든 테스트의 알파 레벨은 0.05입니다. 모든 예측 인자가 범주 적이기 때문에 효과 크기는 표준화되지 않은 회귀 계수 ⁷³,로보고 됨 b 텍스트 및 모델 출력 테이블 상호 작용의 post hoc 분석은 post hoc F를 사용하여 옴니버스 분석 내의 간단한 효과를 테스트합니다. coefTest MATLAB의 함수.

핥기 행동의 미세 구조 분석

개별 핥기는 핥는 한판 승부를 시작하거나 계속하는 것으로 분류되었습니다. 한판 승부는 interlick intervals (ILI)가 1을 초과하지 않은 다중 연속 핥기로 구분되었다.⁷⁴. 적어도 1이 마지막 핥았을 때, 다음 핥기가 새로운 한판 승부의 시작으로 지정되었습니다. 시합 빈도와 기간은 위의 분석에서 총 핥기와 마찬가지로 세션을 첫 번째 CS 및 CS 기간으로 나누어 계산했습니다. 그 기간 동안 적어도 1의 기간이 선행 된 모든 핥기는 한판 승부로 지정되었습니다. 각 한판 승부의 지속 시간은 그 한판 승부에서 첫 번째와 마지막 핥기 사이의 시간 간격으로 계산되었습니다. 개별적으로 발생하는 개별 핥기는 한판 승부의 일부로 간주되지 않았습니다. 후속 mediational 분석을위한 표본 크기를 최대화하기 위해³⁹, 시합 빈도 및 시합 기간 데이터는 이러한 미세 구조 측정에 대한 CS 기간, CS 유형 및 농도의 일반적인 영향을 평가하기 위해 실험을 통해 축소되었습니다. 실험 23390에서 SCH-3 조건의 데이터는 이러한 분석에 포함되지 않았습니다.

이 데이터는 CS 기간 × CS 유형 × 농도 (및 모든 저차 상호 작용 및 주 효과)의 고정 효과 구조와 CS 기간에 맞게 조정 된 비 주제 비 상관 인터셉터의 구조를 통합 한 일반 선형 혼합 효과 모델을 통해 분석되었습니다 , CS 유형 및 농도. 총 핥는 행동의 분석에서와 마찬가지로, 실험 1에서 한 쥐에 대한 하나의 세션은 분석에서 제거되었습니다. 시합 주파수 분석은 주파수 데이터의 계수 유형 특성으로 인해 로그 링크 기능을 가진 포아송 응답 분포를 사용했습니다. 시합 지속 시간 분석은 로그 링크 기능을 가진 감마 응답 분포를 사용했으며, 시합 지속 시간은 0과 + ∞ 사이의 경계에있는 연속 측정입니다. 비교를 위해,이 분석은 실험을 통해 붕괴 된 총 핥기에 대해 실행되었으며, 분석에서는 개별 실험 총 핥기 분석에서와 같이 로그 링크 기능이 포함 된 포아송 반응 분포를 가정했습니다. 중요한 CS 기간 × CS 유형 상호 작용이 각 쥐가 어느 실험에 속해 있는지에 의존하지 않기 위해 두 번째 일련의 모델이 방금 설명한 분석과 동일하지만 추가 고정 효과 예측자를 사용하여 시합 빈도 및 시합 기간에 실행되었습니다 실험 × CS 기간 × CS 유형. 실험은 범주 적 요인이었습니다. 마지막으로, 의욕적 인 핥기의 확인 수단으로^40-42우리는 감마 응답 분포 및 로그 링크 기능을 갖춘 일반화 된 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 CS 개시 이후 첫 번째 핥기에 대한 대기 시간을 분석했습니다 (n = 310). 이 모델에는 CS 유형 × 농도의 고정 효과 구조 (및 모든 저차 상호 작용 및 주 효과)와 CS 유형, 농도 및 CS 유형 × 농도에 대해 조정 된 개체 별 인터셉트의 랜덤 효과 구조가 포함되었습니다.

시합 주파수 및 시합 기간의 중재 분석

2 개의 다중 조정 모델^43,75,76 CP 기간에 대한 CS 기간 (Pre, CS) 및 농도 (2 %, 20 %)의 효과 (또는 그 부족)가 시합 빈도 및 / 또는 시합 기간에 의해 중재되었는지 여부를 결정하기 위해 실시되었다. CS 기간 모델에서 변수 X CS 기간 (Pre, CS), 결과 변수 Y 그 기간에 총 핥기 횟수 였고 중개자는 시합 빈도수 (M₁) 및 사기 지속 시간 (M₂). 집중 모델에서 변수 X 자당 농도였다. 큐 유발 형 핥기는 CS + 시험에서 주로 나타 났으므로 결과), CS + 시험 만 분석되었다. 각 쥐 ​​및 각 테스트 세션에 대해 평균 CS 카운트 및 CS + 피리어드에 대한 핥기 및 관찰 횟수 및 각 시합 평균 지속 시간이 결정되었습니다. 이러한 분석에는 실험 1 및 2 (실험 16 실험 2 실험 2 농도 2 CS 기간 128 데이터 포인트) 및 실험 3 (16 쥐 2 CS 기간 32 데이터 포인트)의 차량 상태 데이터의 모든 쥐가 포함됩니다. . 총 핥는 행동의 분석에서와 마찬가지로 실험 1의 한 쥐에 대한 세션 하나가 분석에서 제거되어 총 158 데이터 포인트가 남았습니다. 드물게, 쥐는 세션 (9 / 158, 9.5 %) 동안 pre-CS + 또는 CS + 기간 동안 핥지 않았다. 이러한 경우, 평균 핥기 횟수와 관찰 횟수는 "0"로 코딩되고 평균 사기 지속 시간 값은 빈 셀로 남았습니다. 동일한 모델이 목록 별 삭제를 가정하여 실행될 때 (즉, bout 기간이 빈 셀인 행 제거) 비슷한 패턴이 유지됩니다. 이 분석은 일반 선형 모델 (즉, 단순 또는 다중 회귀 회귀)을 포함하기 때문에 시합 빈도와 총 핥기 데이터는 제곱근 변환되고 사작 지속 시간 데이터는 로그 변형되어 양의 비대칭을 보정합니다. 간접 효과의 중요성은 95 반복을 사용한 10,000 % 백분율 부트 스트랩에 의해 결정되었습니다. 회귀 계수는 전통적인 중재 분석 보고서 (예 : c'=의 직접 효과 X on Y)^43,75.

시합 빈도와 지속 시간의 큐 유발 (cue-evoked) 변화의 개인차

앞서 언급 한 분석을 통해 그룹 수준에서 미세 구조를 핥는 데 대한 CS +의 효과를 평가할 수있었습니다. 우리는 또한이 효과의 표현에서 개인차를 특징으로합니다. 각 래트에 대해, 시합 빈도 및 시합 기간 측정에 대해 두 가지 차이 점수를 계산했습니다. CS 기간 모델과 유사하게, CS + 기간 동안의 한판 승부 빈도 값에서 CS + 이전 기간 동안의 한판 승부를 뺀다 (즉, CS + – 이전 CS +); Concentration Model의 경우, 2 % 자당 테스트 동안의 한판 승부 빈도는 20 % 테스트 동안 해당 값에서 차감되었습니다 (즉, 20 % –2 %). 이러한 계산을 통해 한판 승부 빈도 (Δ_진동수). 이러한 동일한 계산은 사기 지속 기간 (즉, Δ_런닝타임). 따라서, Pre-CS + / CS + 및 2 % / 20 % 데이터 포인트의 각 쌍에 대해, 시합 빈도 및 시합 기간의 변화가 결정되었다. 이 분포의 평균은 하나의 샘플을 통해 0와 비교되었다 t(α = 0.05)를 사용하여 일반적인 변화가없는 분포 변화를 평가합니다. 이들 데이터 포인트 각각은 시합 빈도 및 지속 시간의 증가 및 / 또는 감소에 의해 범주화되고 2 변수 산란 플롯 (CS + 발병시 시합 지속 시간의 증가 / 감소)을 나타내며 데이터의 비율을 결정할 수 있습니다 각 2 × 2 사분면의 포인트 (시합 빈도 / 지속 시간 × 증가 / 감소). 차이 점수가 0과 같은 데이터 포인트는 감소 (즉, 증가가 아닌)로 분류되었습니다. 카이 제곱 (χ²) CS 기간과 농도 데이터 모두에 대한 적합도 테스트는 이러한 데이터 포인트의 분포가이 네 가지 범주 (α = 0.05)를 통해 균일 분포 데이터와 다른지 여부를 결정합니다. 각 실험에서 네 사분면에 걸쳐 이러한 데이터 점의 대략 동일한 분포가 있는지를 결정하기 위해 CS 기간 및 농도 데이터에 대한 간단한 상관 분석을 수행하여 각 실험에서 각 사분면의 데이터 요소 수와 각 사분면의 전체 비율로 예상되는 데이터 포인트의 해당 예상 숫자.

자당 소비의 미세 구조 예측 인자

전체 일련의 선형 혼합 효과 분석의 최종 시리즈는 전체 시험 세션에 걸쳐 소비 된 총 sucrose 용액의 양이 pre-CS +에서 CS + period까지의 시합 빈도 및 기간의 해당 쥐의 변화에 ​​의해 예측되는지를 결정하기 위해 수행되었습니다. 분석에는 약물이 아닌 모든 조건 (실험 2 및 20에 대한 1 % 및 2 % 자당 테스트 및 실험 3에서의 차량 상태)의 데이터가 포함됩니다. 분석은 로그 링크 기능으로 감마 응답 분포를 가정했습니다. 첫 번째 분석은 전술 한 바와 같이 시합 빈도 / 기간의 증가 / 감소의 2 × 2 범주별 분류 간의 주요 효과 및 상호 작용에 소비 된 총 sucrose 용액을 회귀시켰다. 두 번째 분석은 Δ의 연속 값 간의 주요 효과와 상호 작용에 대한 총 sucrose 소비를 회귀시켰다_진동수 자당 농도.