我々は現在、モリス水迷路（MWM）テスト中に収集されたデータの高度な検索戦略分析を、確立されたプロトコルを変更することなく提供している。
MWMは、数十年前から空間ナビゲーションと学習を分析する方法として広く認知されている。
このため、認知障害を持つげっ歯類モデルの評価には貴重なツールであり、例えば、以下のような研究に用いられている。
g.
アルツハイマー病などの研究に用いられる。
MWMの従来の読み出し値は、隠れたプラットフォームを見つけるまでの待ち時間や移動距離のようなもので、複雑な行動の違いを捉えるようには設計されていない。
この貴重なテストを最適に利用するために、我々は、以前に発表され、査読を受けたアルゴリズム（Cooke et al.、2020&Curdt et al.、2022）に基づいて、通過した経路を異なる探索戦略に分類し、認知スコア（図1A）と関連付ける追加分析方法を確立した。
この追加情報は、認知障害をさらに明らかにすることができ、従来の分析方法よりも感度が高いことが証明されている（図1 A vs. B, C）。
認知スコアは、トレーニング試行間の学習進捗を評価するための貴重な初期指標となり得る。 
図1：戦略分析の認知スコアと従来分析の脱出潜時との比較。 5xFADマウスと非トランスジェニック（ntg）同腹動物における訓練1-4日目およびプローブ試行（PT）中の空間学習の評価。
(A)探索戦略の分類と評定。スコアが高いほど、より空間記憶に依存した戦略を使用していることを示す。
(B-C)
従来のMWM分析では、訓練中の逃避までの待ち時間とプローブ試行（PT）中のターゲットゾーン横断を評価した。
二元配置分散分析（Two-way ANOVA）およびボンフェローニの多重比較ポストホック 検定（A、
B）；マン・ホイットニー検定
(C); 平均値±SEM; 各群n=24; 男女混合; *p<0.05, **p<0.01。
認知スコアに加え、探索戦略分析は、各トレーニング日とプローブ試行（PT）で使用された異なる戦略を描くことにより、空間学習のニュアンスをさらに解明するためのわかりやすいグラフを提供することができる。
より空間学習的で海馬依存的な方略を青色で強調し、記憶依存性の低い方略を赤色で示すことで、経時的な進歩を魅力的に視覚化することができる。
統計解析のために、各日における海馬依存的戦略と海馬非依存的戦略の量を、非トランスジェニック（ntg）同胞と比較することができる（図2A）。
従来の解析アプローチの読み出しと比較して、この評価は既存のデータに大きな価値を加える。 
図2：従来の解析手法の移動距離とThigmotaxis指標と比較した戦略概要。 5xFADマウスとntg同腹子の訓練1-4日目およびPTにおける空間学習の評価。
(A)1日あたりに使用された戦略の割合の棒グラフ。
赤は海馬に依存しない探索戦略、青は海馬に依存する探索戦略。
統計解析は、5xFADマウスとntg同腹子の1日あたりの依存的探索戦略と独立的探索戦略の割合を比較することで行った。
(B)従来の解析の移動距離とThigmotaxis。
二元配置分散分析およびBonferroniの多重比較ポストホック 検定；平均値±SEM；各群n = 24；雌雄混合； *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。モリス水迷路試験のこの新しい検索戦略分析法を用いた動物実験をご希望の方は、今すぐお問い合わせください！
