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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.59.2016.tde-21012016-190150
Document
Auteur
Nom complet
Ariadne de Andrade Costa
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2015
Directeur
Jury
Tinós, Renato (Président)
Bosco, Geraldine Góes
Liang, Zhao
Pinto, Reynaldo Daniel
Salum, Cristiane Otero Reis
Titre en portugais
Investigação de modelos comportamentais de ratos por meio de algoritmos genéticos
Mots-clés en portugais
Algoritmo genético
Labirinto em cruz elevado
Modelo comportamental
Rato
Rede neural artificial
Resumé en portugais
O labirinto em cruz elevado é um dos aparatos experimentais mais utilizados em avaliações neurobiológicas de ansiedade e defesa de ratos e camundongos. Estudamos aqui o uso de redes neurais artificiais otimizadas por algoritmos genéticos para investigar o comportamento de ratos nesse labirinto. Ao contrário dos demais modelos já propostos, a construção da trajetória do agente virtual independe de dados experimentais conhecidos a priori. Mostramos que, ao utilizar um agente desenvolvido a partir da otimização de uma função de avaliação inspirada no conflito de medo e ansiedade, o modelo pode simular inclusive o efeito causado pela introdução de drogas ansiolíticas e ansiogênicas em ratos (clordiazepóxido 5 mg/kg e semicarbazida 20, 40 e 80 mg/kg). Os resultados das simulações do agente virtual estão de acordo com dados experimentais, revelando que a exploração de braços abertos é reduzida em relação a dos braços fechados, especialmente sob inserção de drogas ansiogênicas, que intensificam o medo do animal. Drogas ansiolíticas, ao contrário, estimulam a exploração. Para finalizar, foi realizada uma investigação aprofundada das trajetórias e redes neurais artificiais dos melhores ratos controle virtuais (que simulam ratos sem efeito de drogas). Conforme sugerem os resultados, a função de avaliação proposta pode conter as características mais relevantes envolvidas no comportamento do rato no labirinto em cruz elevado.
Titre en anglais
Investigation of rat's behavioral models by genetic algorithms
Mots-clés en anglais
Artificial neural network
Behavioral model
Elevated plus maze
Genetic algorithm
Rat
Resumé en anglais
The elevated plus-maze is one of the most used experimental apparatus for neurobiological evaluations of anxiety and defense of rats and mice. We investigate here the use of artificial neural networks otimized by genetic algorithms to nvestigate the behavior of rats in this maze. Unlike other proposed models, the development of the virtual agent's trajectory is independent of prior known experimental data. We show that, when using a agent developed from the optimization of a function inspired by the anxiety and fear conflict, the model can even simulate the effect caused by the introduction of anxiolytic and axiogenic drugs in rats (chlordiazepoxide 5 mg/kg and semicarbazide 20, 40 and 80 mg/kg). The results of simulations of the virtual agent agree with experimental data, in which the exploration of open arms is reduced compared to the exploration of enclosed arms, especially under effects of anxiogenic drugs, which enhance the animal fear. Anxiolytic drugs, on the other hand, stimulate exploration. Finally, a detailed investigation of trajectories and artificial neural networks of the best virtual control rats (that simulate rats without drugs) was performed. As the results suggest, the proposed fitness function may contain the most relevant features involved in the behavior of rats in the elevated plus-maze.
 
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Tese_AriadneCosta.pdf (3.57 Mbytes)
Date de Publication
2016-03-18
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
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