تم القبول: 3 فبراير 2024 / نُشر على الإنترنت: 27 فبراير 2024
© المؤلفون 2024، نشر مصحح 2024

الكلمات الرئيسية الاكتئاب اليأس السلوكي القلق نماذج حيوانية الاختبارات السلوكية التحيز العاطفي المعرفي

يتطلب تشخيص الاكتئاب والقلق السريري إجراء مقابلة طبية تغطي تاريخ صحة المريض والأعراض المبلغ عنها. بالإضافة إلى الملاحظات السريرية والاختبارات الأخرى، يوفر التاريخ الطبي الذي تم جمعه من خلال تقارير المرضى الذاتية معلومات رئيسية لتحديد ما إذا كانت معايير التشخيص قد تم تلبيتها. أنظمة التصنيف التشخيصية الأكثر شيوعًا المستخدمة لهذا الغرض هي DSM-5 (الجمعية الأمريكية للطب النفسي، 2013) و ICD-10 (منظمة الصحة العالمية، 1992). تعتمد الأبحاث ما قبل السريرية باستخدام نماذج القوارض، على النقيض من ذلك، غالبًا على الملاحظة القصيرة لسلوكيات معينة نموذجية للأنواع. تُستخدم هذه السلوكيات القارضة، التي يتم تحفيزها بواسطة محفزات مؤلمة أو شهية في متاهة أو غرفة مخصصة، كقياسات تشبه حالات الاكتئاب والقلق لدى البشر (Belovicova et al., 2017). بالإضافة إلى الأبحاث ما قبل السريرية (أي تطوير الأدوية)، يشكل استخدام نماذج القوارض للاكتئاب والقلق عنصرًا أساسيًا في الدراسات الأساسية لعلم الأعصاب المصممة لتوضيح أسسها العصبية الحيوية (Unal & Moustafa, 2020). توفر هذه المراجعة نظرة عامة على صلاحية البناء
للاختبارات الرئيسية للقوارض المستخدمة لتقييم السلوكيات التي يُفترض أنها تشبه جوانب معينة من الاكتئاب والقلق السريري. نبدأ بالبنى السلوكية، أو الإطار النظري للسلوكيات المرتبطة بالأمراض في القوارض، ثم نشرح الاختبارات السلوكية الفردية المستخدمة لتقييم هذه البنى (الشكل 1). يوفر الجزء الأول من كل اختبار سلوكي النسخة الأكثر شيوعًا من الإجراء التجريبي، بينما تركز الفقرات اللاحقة على مناقشات حول صلاحية البناء والأهمية الانتقالية.

في أبحاث الحيوانات، يتضمن الاختبار السلوكي تقييم سلوك معين نموذجي للنوع فيما يتعلق ببناء سلوكي (Pollak et al., 2010). مفهوم ذي صلة، نموذج حيواني تجريبي، يتضمن، على العكس، التلاعب
بالعوامل البيولوجية أو البيئية لتحفيز سلوكيات أو أعراض معينة في الكائن النموذجي. على الرغم من استخدامها بشكل متبادل في الأدبيات، هناك تمييز بين المصطلحين. تُستخدم النماذج الحيوانية لاستنباط أنماط استجابة سلوكية معينة أو لتحفيز سلوكيات عرضية تشبه اضطرابًا بشريًا. بينما تم تصميم الاختبارات السلوكية لالتقاط النتائج الناتجة عن النموذج. يمتلك الاختبار السلوكي متغيرًا تابعًا فقط – النتيجة الملاحظة للتلاعب؛ بينما يحتوي النموذج على متغير مستقل، وهو التلاعب، ومتغير تابع (Cryan & Slattery, 2007).

نظرًا لأنه من غير الممكن التقاط جميع جوانب الاضطرابات البشرية في نموذج حيواني، تعكس نماذج القوارض للاكتئاب والقلق جوانب معينة فقط من

هذه الاضطرابات بناءً على علم الأمراض الخاص بها (Becker et al., 2021; Gururajan et al., 2019; Planchez et al., 2019). تحاكي نماذج معينة، مثل تلك التي تتضمن تعديلات جينية (El Yacoubi & Vaugeois, 2007) أو مكملات هرمونية (Demuyser et al., 2016) الجوانب البيولوجية للاضطرابات. تتلاعب نماذج أخرى بالعوامل البيئية لفترة معينة من الزمن لمحاكاة الاضطرابات البشرية في القوارض. تُستخدم هذه التلاعبات البيئية أيضًا لالتقاط الجوانب التنموية للاضطرابات. على سبيل المثال، يتم تقييم الحيوانات التي تعرضت لفصل الأم خلال الطفولة لاحقًا في مرحلة البلوغ (Tractenberg et al., 2016).

اختبار السباحة القسري، اختبار تعليق الذيل، اختبار الحقل المفتوح، متاهة بلس المرتفعة، اختبار صندوق الضوء والظلام، اختبار التغذية المثبطة للحداثة، واختبارات الاقتراب الاجتماعي تستثير سلوكيات معينة مع ضغوط خفيفة، مثل بيئة مائية، مناطق جديدة مضاءة بشكل كبير، أو وجود فرد غير مألوف من نفس النوع. اختبارات أخرى، مثل اختبار تفضيل السكروز واختبار شم بول الإناث، تحفز سلوكيات معينة باستخدام محفزات شهية. اختبارات التحيز العاطفي المعرفي إما تستخدم المحفزات المنفرة والشهية معًا أو تعتمد فقط على المحفزات الشهية. بينما تحفز الاختبارات السلوكية سلوكيات محددة، فإنها تفعل ذلك داخل جهاز الاختبار (أي المتاهة) لاستثارة السلوك الذي تهدف إلى قياسه بشكل مؤقت. في المقابل، تتضمن نماذج الحيوانات إجراءات سلوكية لتحفيز حالة معرفية أو عاطفية مرتبطة بالاكتئاب أو القلق. يجب ملاحظة أن بعض الاختبارات السلوكية، مثل العجز المتعلم، قد تعتبر نماذج سلوكية بسبب آثارها طويلة الأمد التي يمكن التقاطها لاحقًا مع اختبارات أخرى. على سبيل المثال، فإن تقديم صدمات لا مفر منها في العجز المتعلم يعمل كنموذج لتحفيز سلوك يشبه الاكتئاب، بينما يشكل التقييم اللاحق لسلوك الهروب مرحلة الاختبار. من المرجح أن يظهر الحيوان الذي تم تحفيزه بالعجز المتعلم سلوكًا عرضيًا في اختبارات سلوكية أخرى تقيم مفاهيم الاكتئاب أو القلق.

تتم مراجعة الأهمية السريرية لنموذج المرض أو الاختبار السلوكي تحت أنواع مختلفة من الصلاحية بما في ذلك الصلاحية الظاهرة، والصلاحية التنبؤية، وصلاحية البناء (ويلنر، 1986). بعض أنواع الصلاحية، مثل الصلاحية السببية، ذات صلة خاصة بالمتغيرات المستقلة وغالبًا ما تؤخذ بعين الاعتبار في النماذج السلوكية، بينما تحمل أنواع أخرى، مثل الصلاحية المتقاربة والصلاحية التمييزية، أهمية أكبر للاختبارات السلوكية (بيكر وآخرون، 2021؛ جير وآخرون، 1995؛ غوروراجان وآخرون، 2019). بالمقابل، فإن صلاحية البناء، التي تعد محور التركيز الرئيسي في هذه المراجعة، هي مفهوم أساسي ينطبق على جميع التطبيقات التجريبية. في نموذج، تتعلق بفعالية تحفيز الأعراض المرغوبة في الحيوانات (بيلزونغ ولوموان، 2011). في سياق اختبار سلوكي، تعتمد صلاحية البناء على قدرة الاختبار على قياس البناء السلوكي المقصود بفعالية (جير وآخرون، 1995).

الاكتئاب السريري والقلق هما اضطرابان نفسيان متميزان، ولكنهما مرتبطان بشكل كبير. تظهر أعراض الاكتئاب واضطراب القلق مستوى عالٍ من التزامن (Kessler et al., 2015; Lamers et al., 2011). تعكس نماذج الحيوانات هذه العلاقة الوثيقة، ولا يوجد تمييز واضح بين سلوكيات القوارض المرتبطة بالاكتئاب والقلق (Kalueff et al., 2007). قد يُعزى التداخل الغامض بين الاضطرابات النفسية إلى حد كبير إلى المعايير التشخيصية المستخدمة في الممارسة السريرية. تُنتقد هذه المعايير التشخيصية بسبب التباين الملحوظ في الأعراض داخل الاضطرابات المصنفة، فضلاً عن درجة التزامن العالية بين الاضطرابات المختلفة (Regier et al., 2009). إن الاعتماد على الأعراض العليا لتمييز الاضطرابات النفسية يزيد من غموض العلاقة بين علوم الأعصاب الأساسية والبحث السريري.

تم تطوير إطار عمل معايير مجال البحث (RDoC) (سانيسلو وآخرون، 2010) للتغلب على التحديات المذكورة أعلاه ولإقامة أساس نظري مشترك بين أبحاث علم الأعصاب السلوكي (أي الأبحاث على الحيوانات) وعلم النفس المرضي البشري. يهدف هذا الإطار إلى تفكيك البنى المعقدة الشبيهة بالأعراض إلى أنماط سلوكية بسيطة ويسهل ربط الأعراض الفردية بآليات عصبية بيولوجية محددة. لقد سعى علماء الأعصاب السلوكيون منذ فترة طويلة إلى إقامة علاقات بين السلوكيات الملاحظة في اختبارات الحيوانات وأعراض الاضطرابات البشرية. على سبيل المثال، يُشار إلى سلوك عدم الحركة في اختبار السباحة القسري عادةً كسلوك شبيه بالاكتئاب (يانكيلفيتش-يهاف وآخرون، 2015). في الواقع، من المرجح أن يشبه تأخر النفس الحركي الملاحظ في المرضى المكتئبين (أونال وكانبيلي، 2019). ومع ذلك، تركز الانتقادات الرئيسية المتعلقة بصلاحية البناء للاختبارات السلوكية على تفسير سلوكيات الحيوانات باستخدام أطر مصممة للتقييمات السريرية لدى البشر. في الأقسام التالية من هذه المقالة، نناقش أن الاختبارات السلوكية التي تبدو أنها تفشل في قياس البنى العليا التي تهدف إلى التقاطها، تقيس في الواقع البنى الدنيا المصنفة بواسطة RDoC. إن استخدام هذا الإطار ذي الصلة الإيثولوجية، بدلاً من السعي لتحقيق علاقة واحدة إلى واحدة بين سلوكيات الحيوانات وأعراض محددة من الاكتئاب واضطرابات القلق، يزيد بشكل كبير من صلاحية البناء للاختبارات السلوكية التي تم مناقشتها.

تقييم ظواهر الاكتئاب والقلق في القوارض لا يقتصر على الاختبارات السلوكية في جهاز تجريبي. بل يشمل أيضًا القياسات الأيضية والفسيولوجية، مثل تحليل الدم (برايس وآخرون، 2005؛ توما وآخرون، 2008) ومراقبة درجة الحرارة (بيلوفيكوفا وآخرون، 2017؛ بوانكنخت وبايلور، 2008)، والتي تقع خارج نطاق هذه المراجعة. ومع ذلك، جنبًا إلى جنب مع الاختبارات السلوكية التقليدية، تشمل مراقبة القفص المنزلي وطرق التحليل المورفولوجي التي لا تتطلب تجربة محددة.
تم دمج الأجهزة بشكل متزايد في اختبارات السلوك. تشمل هذه الطرق الجديدة تقييم الوضعية (Ebbesen & Froemke، 2021)، تعبيرات الوجه (Langford et al.، 2010؛ Perkins et al.، 2012)، والصوتيات فوق الصوتية (USV) (Simola & Granon، 2019؛ Wöhr & Schwarting، 2013) للحيوان. تستند هذه التقنيات إلى تسجيل وتحديد السلوكيات والتعبيرات النموذجية للأنواع التي يمكن استحضارها أثناء اختبارات السلوك أو تظهر بشكل طبيعي في قفص المنزل (Grieco et al.، 2021؛ Klein et al.، 2022).

تبدأ هذه المراجعة بالمفاهيم التي تم ربطها بالاكتئاب السريري. نستعرض الاختبارات السلوكية التي تعتمد على العجز المتعلم، واليأس السلوكي، وفقدان المتعة، والانحياز المعرفي العاطفي. ثم نستكشف اختبارات السلوك الشبيه بالقلق التي تعتمد على سلوكين نموذجيين: التوجه نحو الجدران وسلوك الاقتراب-الابتعاد. نناقش طبيعة كل مفهوم وتطوره فيما يتعلق باختباراته السلوكية ثم نشرح البروتوكول القياسي لكل اختبار. نستعرض الانتقادات الرئيسية المتعلقة بصلاحية المفهوم والأهمية الانتقالية لكل إجراء ونستكشف مساهمة الأطر النظرية والتصنيفات الجديدة، مثل RDoC. في الجزء الأخير، نستعرض استخدام طرق المراقبة السلوكية الإضافية وطرق التقييم المورفولوجي في تقييم الحالات العاطفية للقوارض. نناقش كيف يمكن دمجها في الاختبارات السلوكية ونبرز إمكانياتها لتعزيز صلاحية المفهوم للطرق التقليدية التي تم مراجعتها.

العجز المتعلم (LH) يعني التوقف عن محاولات الهروب بعد التعرض لمحفز أو حالة مؤلمة لا يمكن الهروب منها بشكل متكرر (سيلجمان وماير، 1967). في هذا النموذج، بمجرد أن تتعلم الحيوانات أن الهروب من البيئة المؤلمة غير ممكن بغض النظر عما تفعله، فإنها تتوقف عن محاولات الهروب وتبدو عاجزة عندما تصبح فرصة الهروب ممكنة فعليًا ومرئية. الطبيعة غير القابلة للتحكم وغير القابلة للهروب للحدث المؤلم هي السمة المميزة للعجز المتعلم، وهي أكثر أهمية من الخصائص الأخرى للحدث، مثل نوع أو شدة المحفزات المؤلمة (ماير وسيلجمان، 1976). المحفزات المؤلمة القابلة للتحكم أو الهروب منها لا تؤدي إلى تأثير العجز المتعلم (ماير، 1984). تم ملاحظتها في البداية في الكلاب (سيلجمان وماير، 1967)، وتم اختبار هذا النموذج وملاحظته لاحقًا في الفئران (براود وآخرون، 1969)، والجرذان (لوني وكوهين، 1972)، والأسماك (باديا وآخرون، 1970)، والبشر (الجدول 1) (فوسكو وجير، 1971؛ ثورنتون وجاكوبس، 1971).

تم وضع مفهوم العجز المتعلم في الأصل كوسيلة لقياس اليأس في الحيوانات غير البشرية (سيليغمان وماير، 1967)، وتم ربطه لاحقًا بالاكتئاب السريري بناءً على التشابه بين العجز المتعلم وأسباب وأعراض الاكتئاب (سيليغمان، 1972). تم تطوير نموذج العجز المتعلم للاكتئاب بعد ذلك، مما يشير إلى أن المرضى الذين يعانون من الاكتئاب يرون التعزيزات أكثر استقلالية عن الاستجابة مقارنة بالأفراد الأصحاء (ميلر وسيليغمان، 1973). تؤكد هذه النظرية على تشوه إدراكي شائع يكمن وراء العجز المتعلم والاكتئاب. وبالتالي، فإن المرضى الذين تم تشخيصهم بالاكتئاب السريري غالبًا ما يظهرون عجزًا متعلمًا قويًا أو سهل الاستثارة (ميلر وسيليغمان، 1975؛ ويليام وآخرون، 1975).

سلسلة من التجارب سعت لتقييم نموذج العجز المتعلم للاكتئاب من خلال فحص العجز المعرفي المشترك في كل من العجز المتعلم والاكتئاب السريري (هيروتو وآخرون، 1975؛ كلاين وآخرون، 1976؛ ماير وسليغمان، 1976؛ ميلر وسليغمان، 1973؛ 1975). كانت هناك محاولة مبكرة لتقييم صلاحية بناء العجز المتعلم كبناء حيواني للاكتئاب السريري من خلال اختبار قابليته للتعميم على مجالات مختلفة. تم ذلك عن طريق تحفيز العجز المتعلم في البشر عبر طرق جسدية مقابل طرق معرفية. إما أن يتلقى المشاركون صدمة خفيفة لا مفر منها أو يُطلب منهم حل ألغاز غير قابلة للحل (هيروتو وسليغمان، 1975). أظهرت هذه التجربة أن العجز المتعلم ليس مقصورًا على النموذج التجريبي أو المجال الذي تم تحفيزه فيه، بل يتم تعميمه على مهام وطرائق أخرى. أدت هذه الملاحظة المؤلفين إلى اقتراح أن العجز المتعلم يحدد سمة مستحثة، بدلاً من حالة (هيروتو وسليغمان، 1975)، مما يدعم النظرية التي تفيد بأن العجز المتعلم يشكل عاملاً مسببا أساسياً للاكتئاب البشري (سليغمان، 1972). جاء دعم إضافي لاعتبار العجز المتعلم كبناء صالح للاكتئاب من تجربة أخرى استخدمت نفس نموذج العجز المتعلم عبر الطرائق (ميلر وسليغمان، 1975). أظهرت هذه الدراسة أن المشاركين المكتئبين الذين لم يتلقوا تدريبًا على العجز المتعلم، والمشاركين الأصحاء الذين تعرضوا للعجز المتعلم أظهروا مستويات مماثلة من الأداء المعرفي المنخفض في اختبار حل الألغاز. على الرغم من أن هذه التجربة لا يمكنها تمييز العامل المشترك الأساسي وراء الأداء المنخفض الذي لوحظ في كلا المجموعتين، إلا أنها اقترحت أن العجز المتعلم والاكتئاب السريري قد أثروا على نفس الآلية التحفيزية أو المعرفية (كلاين وآخرون، 1976؛ ميلر وسليغمان، 1975).

تم انتقاد هذه النظرية والتجارب التي تدعمها بسرعة على أنها غير كافية لشرح العوامل المسببة المتنوعة وأعراض الاكتئاب السريري بشكل كامل (كوستيلو، 1978). وقد تم الكشف عن أن الأفراد المكتئبين، على عكس إدراكهم لعدم وجود ارتباط بين أفعالهم ونتائجها، كانوا يميلون إلى ربط النتائج بأنفسهم أكثر من الأفراد الأصحاء (ريزلي، 1978). بالإضافة إلى ذلك، فإن الطبيعة غير المتجانسة للسكان السريريين تشير إلى أن الإدراك

قد تنطبق الاضطرابات المرتبطة بالعجز المتعلم فقط على مجموعة فرعية من المرضى (ديبي ومونرو، 1978).

underwent refinements over time. It was suggested that while perceiving an incompatibility between responses and reinforcements induces learned helplessness in humans, attributing the cause of this incompatibility to internal versus external or global versus specific factors influences the duration and severity of the condition (Abramson et al., 1978). While this theory enhances our understanding of the cognitive processes underlying human learned helplessness, it associates depression with top-down cognitive functions, such as beliefs, expectations, and interpretations, which cannot be assessed in rodents. Consequently, initial experiments focused on symptom-based constructs, such as anhedonia
واليأس السلوكي، بدلاً من التعمق في الجوانب المعرفية. ومع ذلك، هناك اتجاه يشير إلى أن العجز المعرفي المرتبط بالعاطفة يمكن أن ينشأ أيضًا من عمليات من القاعدة إلى القمة ويمكن قياسه باستخدام اختبارات مماثلة في البشر والحيوانات الأخرى. وقد أدى ذلك إلى تطوير قياسات التحيز العاطفي المعرفي في الحيوانات، مما أعاد دمج المفاهيم المتباينة سابقًا للاكتئاب والمعرفة في اختبارات الحيوانات (روبنسون ورويسر، 2016) (انظر قسم التحيز العاطفي المعرفي).

يتطلب اختبار العجز المتعلم في الحيوانات ثلاث مجموعات: مجموعتان ضابطتان ومجموعة تجريبية واحدة. لا تتلقى إحدى المجموعات الضابطة أي مثير مؤلم.
بينما تواجه مجموعة التحكم الأخرى وضعًا مرهقًا يمكنهم الهروب منه. تواجه المجموعة التجريبية النسخة غير القابلة للهروب من نفس الوضع المرهق. سمح هذا التصميم التجريبي البسيط للباحثين بتمييز التأثيرات السلوكية للإجهاد عن إمكانية التحكم في الإجهاد. تبدأ الإجراءات بفترة تدريب، يتم خلالها تعريض المجموعتين الأخيرتين بشكل متتابع لعدد من المحفزات المزعجة (Chourbaji et al., 2005). يتبع ذلك جلسة اختبار، حيث يصبح الهروب من المحفز أو البيئة المزعجة ممكنًا للمجموعة التجريبية. يُعتبر تأثير العجز المتعلم ملحوظًا عندما تظهر المجموعة التجريبية محاولات أقل بكثير للهروب مقارنةً بمجموعة التحكم في تجارب الاختبار (Overmier & Seligman, 1967).

في اختبارات العجز المتعلم، يعد اختيار مثير مؤلم فعال وسلوك هروب مناسب من الناحية الإيثولوجية للكائن النموذجي أمرًا حاسمًا (فولماير وغاس، 2013). في اختبارات القوارض، يعد المثير المؤلم التقليدي والأكثر شيوعًا هو صدمة قدم خفيفة (سيليغمان وبيغلي، 1975؛ سيلفيرا وجوكا، 2023). بالنسبة لسلوك الهروب، يتم تدريب الجرذان على تدوير عجلة (درغان وآخرون، 1997) أو الضغط على رافعة (يرجى الرجوع إلى فولماير وهين، 2001 لبروتوكول الجرذان)، بينما غالبًا ما يتم تدريب الفئران على التنقل بين حجرتين في الصندوق (يرجى الرجوع إلى شورباجي وآخرون، 2005 لبروتوكول الفئران). تم الافتراض في البداية أن القوارض الأنثوية مقاومة لاختبار العجز المتعلم (دالا وآخرون، 2007) بسبب أدائها المتفوق في مهام التعلم الشرطي، مثل اختبار التجنب النشط (دالا وشورس، 2009)، بالإضافة إلى استجابات الخوف النشطة الأكثر وضوحًا (غرين وآخرون، 2015) مقارنة بالذكور. وقد أدى ذلك إلى استنتاج أن سلوك الهروب في الاختبار يجب أن يشكل صعوبة أكبر للإناث لإظهار تأثير سلوكي (هونزيكر ودو سانتوس، 2007؛ كوكراس ودالا، 2014). ومع ذلك، لاحظت الدراسات اللاحقة العجز المتعلم في الجرذان الإناث (باراتا وآخرون، 2018) والفئران (شورباجي وآخرون، 2010) حتى في قياسات أداء صندوق التنقل الكلاسيكية. لا يزال هناك حاجة إلى بروتوكول اختبار موحد للتحقيق بشكل منهجي في دور عوامل الجنس البيولوجي في العجز المتعلم.

تمت theorizingها في البداية كعامل مسبب للاكتئاب البشري (ميلر وسليغمان، 1973؛ سليغمان، 1972)، أصبحت العجز المتعلم اختبارًا سلوكيًا لتحفيز وتقييم سلوك شبيه بالاكتئاب في القوارض والحيوانات الأخرى (سليغمان وبيغلي، 1975؛ فولماير وغاس، 2013). تم استخدام العجز المتعلم كنظرية للاكتئاب السريري لدى البشر وبناء حيواني، مما يعزز من صلاحيتها الظاهرة. ومع ذلك، نظرًا للجوانب المعرفية المذكورة أعلاه للعجز المتعلم، فإن اختبار هذا السلوك في البشر والحيوانات الأخرى لا يغطي بالضرورة نفس الظاهرة. لهذا السبب، تم اقتراح مصطلح أكثر اختصارًا، وهو عدم القدرة على التحكم المثير المتعلم (LAU) للبناء الذي تم تقييمه في اختبار العجز المتعلم (برايس وآخرون، 2011). يتماشى هذا الاقتراح مع إطار عمل RDoC، حيث العجز
السلوك يقع تحت مفهوم التهديد المستمر. ومن الجدير بالذكر أن ماير (1984)، أحد مطوري اختبار العجز المكتسب، نظر في أن هذا المفهوم يقيم شكلًا عامًا من “الضغط والتكيف”، حيث يشير التكيف إلى سيطرة الحيوان على الوضع. وخلص ماير إلى أن العجز المكتسب يتعلق، بالتالي، ليس فقط بالاكتئاب، بل يمتد أيضًا إلى اضطرابات أخرى مرتبطة بالضغط (ماير، 1984). توسع هذه المصطلحات نطاق العجز المكتسب، متجاوزة التقييمات التي تركز فقط على الاكتئاب لتشمل قياسات السلوك الشبيه بالقلق (ماير وواتكينز، 1998).

على غرار العجز المتعلم، يحدث اليأس السلوكي عندما يواجه الحيوان وضعًا غير قابل للهروب. بعد جهد أولي للهروب من السياق المؤلم، عادة ما يقلل القارض من نشاطه (الحركي) ويصبح أكثر ثباتًا (أونال وكانبيلي، 2019). يُطلق على هذه الزيادة في الثبات، أو الانخفاض في النشاط الحركي والصراع، داخل السياق المؤلم اسم اليأس السلوكي (بورسولت وآخرون، 1977أ، 1977ب). يتم استثارة اليأس السلوكي وقياسه من خلال اختبارين مختلفين: اختبار السباحة القسري (FST) واختبار تعليق الذيل (TST) (كاستاجني وآخرون، 2010) (الشكل 1). كان اختبار السباحة القسري هو الاختبار الأصلي المستخدم لاستحثاث اليأس السلوكي، أولاً في الجرذان (بورسولت وآخرون، 1977ب) ثم في الفئران (بورسولت وآخرون، 1977أ). يستحث اليأس من خلال وضع الحيوان في أسطوانة صغيرة مملوءة بالماء لعدة دقائق. كان يُعتبر اليأس السلوكي مفهومًا خاصًا بالقوارض حتى تم تطبيق اختبار السباحة القسري بنجاح على ذبابة الفاكهة (هيبيك ونيكولز، 2022؛ نيكاميير وبات، 2016). في بروتوكول ذبابة الفاكهة، يتم شفط ذبابة إلى غرفة مليئة بـ سلفات دوديسيل الصوديوم، وتم تسجيل عدم الحركة العامة له لمدة 5 دقائق (نيكاميير وبات، 2016). لوحظ أن أنواعًا مختلفة من الضغوط تزيد من عدم حركة الذباب في اختبار السباحة (أراوجو وآخرون، 2018؛ نيكاميير ونيتو-روميرو، 2015)، في حين أن الإدارة المزمنة لمثبطات امتصاص السيروتونين الانتقائية مثل سيتالوبرام تقلل من ذلك (هيبيك ونيكولز، 2022). تعزز هذه النتائج المتقاربة صلاحية اختبار السباحة عبر الأنواع. كبديل لاختبار السباحة، تم تطوير اختبار التعليق في الفئران لتقييم اليأس السلوكي في بيئة خالية من الماء (ستيريو وآخرون، 1985). هنا، يتعرض الحيوان لضغط لا مفر منه بينما يكون معلقًا من ذيله. على الرغم من أنه تم اعتماده على الجرذان (شيرمات وآخرون، 1986)، إلا أن التعليق من الذيل مؤلم في الجرذان البالغة بسبب وزنها، ويجب استخدام هذه الطريقة فقط مع الفئران.

تتكون الإجراء من وضع الحيوان في أسطوانة صغيرة مملوءة بالماء، مما يجبره على السباحة والحفاظ على رأسه فوق مستوى الماء (انظر يانكيلفيتش-يهاف وآخرون،

2015 لبروتوكول الفيديو). تُصنف سلوكيات الحيوان داخل الأسطوانة بشكل رئيسي إلى السباحة، والصراع، والجمود. يُعتبر الجمود المؤشر الرئيسي لليأس السلوكي؛ فكلما زاد بقاء الحيوان ساكناً داخل الحالة المرهقة التي لا مفر منها، زادت احتمالية إظهاره لليأس السلوكي (بورسولت وآخرون، 1977أ، 1977ب). يتم تقسيم اختبار السباحة القسري إلى جزئين. الجزء الأول يعمل كفترة تأقلم، تُستخدم لتأسيس الظروف المرهقة التي تهدف إلى تحفيز اليأس السلوكي في الحيوانات الجديدة. الجزء الثاني هو جلسة الاختبار، حيث يتم مراقبة فترات الجمود وسلوكيات أخرى ومقارنتها مع مجموعات أخرى. يمكن أيضاً مقارنة درجات الجمود في جلسة الاختبار مع جلسة التأقلم أو جلسة ما قبل الاختبار عند التحقيق في تأثيرات العوامل الوراثية أو التلاعبات طويلة الأمد (أتيسياكار وآخرون، 2020). تحت ظروف طبيعية، خالية من الأدوية، يُفترض أن الحيوان سيقلل بشكل كبير من نشاطه بين جلسة ما قبل الاختبار وجلسة الاختبار. في الجرذان، يتكون اختبار السباحة القسري من يومين متتاليين؛ اليوم الأول، تعتبر الجلسة فترة التكيف. تُجرى جلسة الاختبار بعد 24 ساعة من التكيف أو يوم الاختبار المسبق (بورسولت وآخرون، 1977a، 1977b). في الفئران، تستغرق العملية الكاملة 6 دقائق في نفس اليوم. تتوافق الدقيقتان الأوليان مع فترة التكيف، بينما يتم تحليل الدقائق الأربع الأخيرة ومقارنتها بين المجموعات (يانكيلفيتش-يهاف وآخرون، 2015).

تم تطوير بروتوكول الفأر بشكل مختلف حيث لوحظ أن الفئران تظهر عدم الحركة الكافية في فترة زمنية أقصر من الجرذان (كاستاجني وآخرون، 2010). بالإضافة إلى ذلك، تعتبر الجرذان سباحين أفضل من الفئران وتتعامل بشكل أفضل في المهام المائية، بينما يبدو أن السباحة القسرية أكثر إجهادًا للفئران، مما يجعل إجراء يوم واحد أكثر أمانًا وموثوقية بالنسبة لهم (بولك وآخرون، 2010). وقد انتقد بعض الباحثين هذه الأسباب، مؤكدين أن استخدام بروتوكولات مختلفة للجرذان والفئران غير مبرر عندما تهدف كلا البروتوكولين إلى تقييم نفس الظاهرة: آثار تطبيقات مضادات الاكتئاب (أرماري، 2021).

ظهرت فكرة اليأس السلوكي واختبار السباحة غير الطوعية (FST) مع الحاجة العملية لتقييم فعالية وكفاءة الأدوية المضادة للاكتئاب. لوحظ أن أنواعًا مختلفة من الأدوية المضادة للاكتئاب (Detke et al., 1995) والتلاعبات البيئية (Bogdanova et al., 2013) تقلل من عدم الحركة في مرحلة الاختبار من FST دون تغيير مستويات النشاط الحركي العام كما تم تقييمه في اختبار الحقل المفتوح (OFT؛ انظر أدناه). وهذا يشير إلى أن الانخفاض الناتج عن الدواء في عدم الحركة كان تأثيرًا “مضادًا للاكتئاب” ولم ينشأ بسبب آثار جانبية أيضية (أي، زيادة الطاقة البدنية). الأدوية المضادة للاكتئاب الموصوفة بشكل شائع، مثل مثبطات استرداد السيروتونين الانتقائية (SSRIs) (Detke et al., 1995؛ Rénéric & Lucki, 1998)، ومثبطات استرداد النورإبينفرين والدوبامين (NDRIs) (Detke et al., 1995؛ Rénéric & Lucki, 1998)، ومضادات الاكتئاب ثلاثية الحلقات (TCAs) (Barros & Ferigolo, 1998؛ Kitamura et al., 2002)، أنتجت هذا.
نتيجة تفاضلية في اختبار السباحة المجهدة (FST). مضادات الاكتئاب سريعة المفعول، مثل الكيتامين (أكان وآخرون، 2023؛ إجيفيت أوغلو وآخرون، 2019؛ كينجير وآخرون، 2023)، كررت التأثير الشبيه بمضادات الاكتئاب. التلاعبات غير الدوائية المضادة للاكتئاب، مثل إثراء البيئة (غوفن وآخرون، 2022)، قد تنتج أيضًا تأثيرات علاجية، مما يوفر مزيدًا من الدعم للنظر في اختبار FST كاختبار عام لفعالية مضادات الاكتئاب. نماذج الإجهاد الحاد (يونال وآخرون، 2022) أو المزمن (كينجير وآخرون، 2023)، على النقيض، تزيد من اليأس السلوكي في FST من خلال زيادة عدم الحركة مقارنة بالمجموعات الضابطة. حساسة لعدة أدوية وتطبيقات معروفة بوجود تأثير علاجي في العيادة، ظهر اختبار FST كأداة ملائمة للتنبؤ بفعالية مضادات الاكتئاب وأصبح “المعيار الذهبي” لتقييم السلوك الشبيه بالاكتئاب في القوارض (يونال وكانبيلي، 2019).

على الرغم من استخدامه الواسع في علم الأعصاب، يتعرض اختبار السباحة (FST) للانتقاد لعدم قياسه الظاهرة العاطفية المعروفة باسم اليأس السلوكي، بل ينتج نتائج مختلفة بسبب عوامل أخرى (Nestler & Hyman، 2010؛ Molendijk & de Kloet، 2015). ومن الجدير بالذكر أن الصعوبات في الحياة المبكرة والأدوية المسببة للاكتئاب لا تحفز بشكل موثوق تغييرات في سلوك FST، مما يثير تساؤلات حول التطبيق الأوسع لهذه الطريقة على الاكتئاب أو خصوصيتها للبيولوجيا المتعلقة بالتوتر. كانت الانتقادات المبكرة تركز على فكرة أن عدم الحركة ليس علامة على اليأس، بل يعكس آلية تكيفية للحفاظ على الطاقة. بعد عام من نشر الدراسة الأصلية (Porsolt et al.، 1977b)، نُشر مقال لافت بعنوان “الفئران السابحة والاكتئاب البشري”، حيث افترض أن عدم الحركة في FST هو سلوك متعلم لتقليل استهلاك الطاقة (Hawkins et al.، 1978). لاحظ المؤلفون أن الفئران يمكن أن تتعلم الوقوف على ذيولها وأرجلها الخلفية للبقاء على قيد الحياة دون السباحة واستنتجوا أن عدم الحركة كان استجابة تكيفية لتوفير الطاقة (Hawkins et al.، 1978). من المهم أن نلاحظ أن بروتوكولات FST الحالية تحافظ على مستوى الماء عند 30 سم للفئران (Slattery & Cryan، 2012)، بدلاً من 15 سم الأصلية (Porsolt et al.، 1977b)، وتمنع الفئران من الوقوف.

في دراسة لاحقة، قام الباحثون بإجراء – جلسة طويلة من اختبار السباحة القسري وقسمت الفئران إلى مجموعتين: مجموعة الغرق ومجموعة عدم الغرق بناءً على ما إذا كانت ستغرق في الماء خلال الجلسة (نيشيمورا وآخرون، 1988). لاحظوا أن الفئران غير الغارقة بقيت في الماء لمدة تصل إلى ساعتين عن طريق الطفو، مما يدل على عدم الحركة، في حين أن تلك التي أظهرت قلة الحركة غرقت في النهاية. والأهم من ذلك، أنهم تمكنوا من التنبؤ بما إذا كانت الفأر ستغرق بناءً على مستوى عدم حركتها خلال أول 15 دقيقة من الجلسة. كانت الفئران التي سبحت أو كافحت أكثر في المرحلة المبكرة من الاختبار أكثر عرضة للغرق لاحقًا. استنتج المؤلفون أن عدم الحركة هو آلية تكيفية لمنع الغرق، مما يدعم النقد القائل بأن عدم الحركة الناتج عن السباحة القسرية هو سلوك مكتسب وليس انعكاسًا لحالة تشبه الاكتئاب (نيشيمورا وآخرون، 1988).

إن اعتبار عدم الحركة الناتجة عن السباحة القسرية استجابة تكيفية دفع الباحثين للتركيز على العلاقة بين عمليات التعلم واختبار السباحة القسري. إذا كانت عدم الحركة استجابة مكتسبة، فإن التعرض المبكر لبيئة الاختبار سيغيرها. وبناءً عليه، أظهرت الفئران التي تم تعويدها على بيئة اختبار السباحة القسري قبل الاختبار مزيدًا من عدم الحركة في مرحلة الاختبار. استمر هذا التأثير عندما تم تعويد الحيوانات على أسطوانة اختبار السباحة القسري الفارغة (بدون ماء) أو في أسطوانة تحتوي على ماء بارتفاع 4 سم (Borsini et al., 1986). يُقترح أن “استجابات الطوارئ” لدى الحيوانات تقل في البيئات المألوفة (West, 1990). كما أن التعويد على إجراء الاختبار قلل من عدم الحركة، وهو ما تم عكسه من خلال إعطاء أنيسوميسين، وهو عامل ي disrupt الذاكرة (De Pablo et al., 1989)، مما يدعم فكرة أن عدم الحركة في اختبار السباحة القسري هو سلوك مكتسب.

وجهة نظر أكثر حداثة تعتبر اختبار السباحة غير الطوعية (FST) كاختبار لاستراتيجية التكيف ضد ضغوط حادة. وفقًا لهذه النظرية، فإن FST لا يستجيب فقط للحالات الشبيهة بالاكتئاب، ولكنه أيضًا حساس لظروف أخرى مرتبطة بالضغط الحاد، مثل اضطراب طيف التوحد (Commons et al., 2017). وبالتالي، يجب عدم تفسير نتائج FST بشكل مفرط فيما يتعلق بالاكتئاب، ولكن يمكن استخدامها كمقياس استجابة عام للضغط. يبدأ السلوك الناتج عن الضغط في FST كتكيف نشط (أي السباحة والنضال) ويتحول إلى تكيف سلبي، يُلاحظ كعدم الحركة، مع التكيف مع الوضع (de Kloet & Molendijk, 2016; Molendijk & de Kloet, 2015). وفقًا لهذه الرؤية، تقلل مضادات الاكتئاب من عدم الحركة في FST من خلال تعطيل عملية التعلم والتكيف لدى الحيوان (De Kloet & Molendijk, 2016; De Pablo et al., 1989). تعتمد هذه التفسير على الملاحظة أن جميع أدوية مضادات الاكتئاب تقريبًا تمتلك آثارًا جانبية معرفية وتغير عمليات الذاكرة. ومع ذلك، فإنه لا يفسر كيف أن التدخلات غير الدوائية لمضادات الاكتئاب، مثل إثراء البيئة، تمنع اليأس السلوكي. لقد أظهرت الدراسات أن إثراء البيئة يسهل التعلم (Falkenberg et al., 1992; Guven et al., 2022; Schrijver et al., 2002)؛ ومع ذلك، غالبًا ما يؤدي إلى تقليل عدم الحركة في FST. من خلال تقييد حجتها لاستخدام أدوية مضادات الاكتئاب في FST، وجدت تفسير “استراتيجية التكيف” دعمًا جيدًا في الأدبيات (Molendijk & de Kloet, 2019).

تحدد الانتقادات الموجهة إلى اختبار السباحة غير الطوعية (FST) صعوبة نمذجة الأعراض المعرفية والعاطفية المعقدة للاكتئاب السريري في تصميم بسيط. وقد تم انتقاد توصيف اليأس السلوكي كعرض شبيه بالاكتئاب باعتباره تفسيرًا مفرطًا، لأن عدم الحركة الملحوظ في FST يمكن أن يعكس أيضًا سلوكًا متعلمًا أو استجابة حادة للتوتر متكيفة (دي كلوت ومولنديك، 2016؛ دي بابلو وآخرون، 1989). ومع ذلك، فقد أثبت FST أنه وسيلة مفيدة، وغالبًا ما تكون موثوقة، للكشف عن آثار عدة تدخلات مضادة للاكتئاب (بوغدانوفا وآخرون، 2013؛ بيتي-ديموليير وآخرون، 2005). استنادًا إلى هذه الملاحظات، تم الإشارة إلى أن عدم الحركة في FST
قد تكون مرتبطة أكثر بالأعراض الحركية الحسية منخفضة المستوى للاكتئاب، بدلاً من جوانبه المعرفية أو العاطفية عالية المستوى (كانبيلي، 2010). يعتبر التباطؤ النفسي الحركي أحد الأعراض الأساسية للاكتئاب الشديد، والذي يمكن تقييمه أيضًا في الحيوانات غير البشرية (ويلنر، 1990). يمكن اعتبار تطوير استجابة عدم الحركة في اختبار السباحة المجهد مؤشراً منخفض المستوى للاكتئاب الذي يحاكي التباطؤ النفسي الحركي (أونال وكانبيلي، 2019). يمكن تقييم التغيرات النفسية الحركية في القوارض بطريقة خالية من الضغط باستخدام أنظمة مراقبة الأقفاص المنزلية (فوريكس وآخرون، 2022) (انظر قسم مراقبة الأقفاص المنزلية). من المهم أنه لوحظ أن الحالة غير النشطة ولكن اليقظة في القفص المنزلي تنبأت بعدم الحركة في اختبار السباحة المجهد (ماكليلان وآخرون، 2022).

على عكس اختبار السباحة القسري، تم اختراع اختبار تعليق الذيل (TST) لتقييم اليأس السلوكي في الفئران (ستيريو وآخرون، 1985)، وتم اعتماده لاحقًا على الجرذان (شيرمات وآخرون، 1986). مشابهًا لبروتوكول اختبار السباحة للفئران الذي يستغرق 6 دقائق، يستغرق اختبار تعليق الذيل 6 دقائق، يتم خلالها تعليق الفئران من ذيلها بواسطة خطاف (يرجى الرجوع إلى كان وآخرون، 2012 لمشاهدة بروتوكول الفيديو). تُصنف حركات الحيوانات وصراخها على أنها سلوك بحث، بينما يشير سلوك الانتظار إلى الفترات التي تقضيها الحيوانات بلا حركة (ستيريو وآخرون، 1985). كما هو الحال في اختبار السباحة، تقلل مضادات الاكتئاب من عدم الحركة في اختبار تعليق الذيل (كرايان وآخرون، 2005). يقدم هذا الاختبار بديلاً يبدو أقل إجهادًا من اختبار السباحة ويقضي على خطر انخفاض حرارة الجسم (تييري وآخرون، 1986)، لكنه غير مناسب للجرذان البالغة بسبب وزنها.

نظرًا لأن كلا الاختبارين مصممان لقياس نفس البنية (أي اليأس السلوكي)، فإن اختبار السقوط المائي (TST) يشارك العديد من الانتقادات الموجهة إلى اختبار السقوط في الماء (FST) (نيستلي وآخرون، 2002). وبناءً عليه، قد تعكس حالة عدم الحركة التي لوحظت في اختبار السقوط المائي أيضًا استراتيجية تعلمية تكيفية أو تأقلم سلبى مع مثير حاد. في الواقع، في كلا الاختبارين، يتم تحفيز اليأس السلوكي بواسطة مثير حاد. بينما تتطور الاكتئاب البشري مع مرور الوقت من خلال مجموعة من العوامل المسببة. إن الطبيعة الحادة لتصاميم اليأس السلوكي لا تعكس نمط تطور الاكتئاب (نيستلي وهيمن، 2010). علاوة على ذلك، بينما يستخدم اختبار السقوط المائي إجراءً أكثر صلة بالبيئة لتحفيز اليأس السلوكي مقارنةً باختبار السقوط في الماء، فإنه لا يزال يعتمد على مثير اصطناعي، حيث أن التعليق من الذيل هو حدث غير محتمل للقوارض. إن استخدام مثير أكثر طبيعية من شأنه أن يزيد من صلاحية البناء لنماذج الحيوانات التي تقيم الأنماط الداخلية للقوارض للأمراض النفسية العصبية. على سبيل المثال، يعد استخدام التهديد المفترس الطريقة الأكثر كفاءة لمحاكاة اضطراب ما بعد الصدمة (PTSD) في القوارض (غوسوامي وآخرون، 2013).

انتقاد آخر يركز على الاختلافات في بداية الفعالية ومسار تأثيرات الأدوية. مضادات الاكتئاب الكلاسيكية، مثل مثبطات امتصاص السيروتونين الانتقائية (SSRIs) ومضادات الاكتئاب ثلاثية الحلقات (TCAs)، تنتج بسرعة
التأثير في اختبار السباحة المغلقة (FST) واختبار السباحة المفتوحة (TST)، بينما تتطلب معالجة مزمنة لتحسين الأعراض الاكتئابية لدى البشر (كرايان وهولمز، 2005؛ نيستلي وهيمن، 2010). تشير هذه المقارنة إلى وجود اختلافات مهمة بين المرافقات العصبية الحيوية لليأس السلوكي والاكتئاب البشري (أونال ومصطفى، 2020). على المستوى السلوكي، من المهم ملاحظة أن التأثير المضاد للاكتئاب لدى البشر يسبقه مؤشرات معينة. يتم ملاحظة اختلافات في معالجة الإشارات الاجتماعية (هارمر، بهاغواغار وآخرون، 2003أ، 2003ب) والتحيز العاطفي (هارمر، هيل وآخرون، 2003أ، 2003ب) قبل التأثيرات التحسينية الشائعة للمضادات الاكتئابية. يمكن القول إن زيادة الحركة في FST وTST هي مؤشر مبكر مشابه لعمل المضادات الاكتئابية. يفسر النموذج العصبي النفسي المعرفي للاكتئاب التأثيرات المتوقعة للمضادات الاكتئابية التي تم تقييمها من خلال اختبارات التحيز العاطفي المعرفي (يرجى الرجوع إلى القسم المخصص). لتحديد ما إذا كانت التغيرات الحركية في FST وTST تعكس هذه التأثيرات، قد يكون من المفيد إجراء تحليل مقارن مع اختبارات التحيز العاطفي المعرفي (CAB). على الرغم من وجود دراسة واحدة أفادت بعدم وجود ارتباط بين نتائج FST وCAB (أليفون وآخرون، 2022)، إلا أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث للتحقيق في هذه العلاقة.

الانهدونية، أو عدم القدرة على تجربة المتعة، هي واحدة من الأعراض الحاسمة لتشخيص اضطراب الاكتئاب الشديد (الجمعية الأمريكية للطب النفسي، 2013). مشابهة للعديد من الأعراض الأخرى للاكتئاب، فإن الانهدونية ليست ظاهرة أحادية البعد يمكن تقييمها في بناء بسيط. في القوارض، يتضمن تقييم الانهدونية قياس الاستجابات للمحفزات الطبيعية المجزية، مثل السكروز. وهي مرتبطة بالاضطرابات في نظام المكافأة، الذي يشمل الدوائر التي تنظم العواطف (الإعجاب)، والدافع (الرغبة)، والتعلم (بريدج & روبنسون، 2003). ومع ذلك، فإن تحديد الخلل العصبي المحدد الذي يقف وراء السلوك الانهدوني كان مهمة صعبة في علم الأعصاب (شجي، وآخرون، 2018). وقد تم الإشارة إلى أن التعريف العام للانهدونية يفتقر إلى التمييز بين الانخفاضات في السلوك الاستهلاكي والتغيرات في الجوانب الدافعة للسلوك (تريدواي وزالد، 2011).

تساهم الطبيعة غير المتجانسة للانهدونية في صعوبة تحديد الأسس العصبية البيولوجية الكامنة وراءها (بريدج، 1996؛ تريدوواي وزالد، 2011). أدت هذه المخاوف في النهاية إلى تمييز بين الانهدونية الاستهلاكية، التي تعكس انخفاضًا في الاستجابة الهيدونية أو الإعجاب، والانهدونية التحفيزية، التي تمثل رغبة متناقصة في الحصول على المكافأة أو الرغبة فيها (تريدوواي وزالد، 2011). الاختبارات الأكثر شيوعًا للانهدونية، اختبار تفضيل السكروز (SPT) واختبار شم بولات الإناث (FUST)، مرتبطة بكل من الانهدونية الاستهلاكية (الإعجاب) والانهدونية التحفيزية (الرغبة) (ماركوف، 2022).

يمكن تقييم البعد الاستهلاكي للانهدونيا، أو الإعجاب، من خلال مراقبة حركات الوجه، وخاصة تلك التي تشمل عضلات الوجه والفم (بريدج وروبنسون، 2003). استجابة الوجه للمحفزات الممتعة محفوظة تطوريًا، حيث تظهر أنماط متجانسة عبر أنواع مختلفة، بما في ذلك البشر والقوارض. كلا النوعين يظهران سلوكيات مشابهة، مثل بروز اللسان أو لعق الشفاه، استجابةً للمحفزات المرتبطة بالطعم الحلو (بريدج، 2000). يوفر قياس حدوث لعق الشفاه ضمن مجموعة لعق إيقاعية (أي، حجم مجموعة اللعق) مقياسًا موضوعيًا ومعياريًا لتقييم الإعجاب الهيدوني في القوارض (دوير، 2012).

لتقييم فقدان الدافع، يستخدم الباحثون عادة اختبار النسبة التقدمية ومهمة الاختيار المتعلقة بالجهد، ويقيمون دافع المكافأة واتخاذ القرار المتعلق بالجهد (Der-Avakian et al., 2016; Der-Avakian & Pizzagalli, 2018; Scheggi et al., 2018). يتضمن اختبار النسبة التقدمية انخراط الحيوانات في مهام تتزايد صعوبتها للحصول على مكافأة (Hodos, 1961). في المقابل، تقدم مهام الاختيار المتعلقة بالجهد للحيوانات قرارًا بين مهمة منخفضة الجهد تقدم مكافأة منخفضة ومهمة عالية الجهد تقدم مكافأة أكبر (Salamone et al., 1991). تتطلب هذه الاختبارات تدريبًا مسبقًا ويفضل استخدامها لقياس المفاهيم المتعلقة بالدافع بشكل محدد. تحاول اختبارات سلوكية أخرى، مثل اختبار التحيز العاطفي واختبار تعلم المكافأة الاحتمالي (انظر قسم التحيز المعرفي العاطفي)، تقييم العمليات المعرفية المرتبطة بتعلم التعزيز.

على عكس اليأس السلوكي، يتطلب تحفيز فقدان المتعة إجراءات سلوكية إضافية. عادةً ما يقوم الباحثون بتحفيز فقدان المتعة من خلال نماذج الإجهاد المزمن (Scheggi et al., 2018) ويقيمونه باستخدام اختبار تفضيل السكروز أو اختبار شم بولات الإناث (انظر الشكل 1). يُعتبر الإجهاد المزمن غير القابل للتنبؤ (CUMS) (Burstein & Doron, 2018; Wiborg, 2013) واحدًا من أكثر النماذج شيوعًا لتحفيز فقدان المتعة في القوارض (Willner et al., 1992; Willner, 2017). على مدار عدة أسابيع، تتعرض الحيوانات لمجموعة متنوعة من المحفزات والظروف المزعجة قليلاً، مثل الفراش الرطب أو ميل القفص (انظر Kingir et al., 2023 كمثال). تتبع تطبيقات الإجهاد ترتيبًا عشوائيًا وغير قابل للتنبؤ لمنع التكيف السلوكي للحيوانات. تشمل النماذج الأخرى المستخدمة لتقليل سلوك البحث عن المكافآت أو خلق فقدان المتعة في القوارض الإجهاد الناتج عن التقييد المزمن (Mao et al., 2022)، وإجهاد الهزيمة الاجتماعية (Riga et al., 2015)، وإجهاد العزلة الاجتماعية (Brenes et al., 2020; Unal, 2021). تعتمد جميع هذه النماذج على خلق بيئة إجهاد مزمن تشبه التعرض للإجهاد على المدى الطويل الذي قد يعاني منه المرضى الذين يعانون من فقدان المتعة (Esch et al., 2002). عادةً ما يُعتبر الصلاحية البيئية لهذه النماذج أعلى مقارنةً باختبارات العجز المتعلم واليأس السلوكي، والتي يمكن أيضًا استخدامها لتحفيز سلوك شبيه بالاكتئاب (Nestler & Hyman, 2010). ومع ذلك، قد لا تنتج نماذج الاكتئاب المحددة، مثل الشدائد في مرحلة الطفولة المبكرة، بشكل متسق.
أثر على سلوك البحث عن المكافآت في SPT (روبنسون، 2018).

يعود اختبار تفضيل السكروز إلى الملاحظة التي تفيد بأن الفئران المعرضة للإجهاد المزمن تقلل بشكل كبير من استهلاكها لمحلولات السكروز والسكرين مقارنة بالحيوانات الضابطة (كاتز، 1982). تمت إضافة مصطلح التفضيل إلى الاختبار عندما قام ويلنر وآخرون (1987) بتعديل البروتوكول ليشمل زجاجتين: واحدة لماء يحتوي على السكر، والأخرى لماء عادي. وقد كرر هذه الدراسة الملاحظة الأصلية وكشفت أن التعرض للإجهاد المزمن يقلل من تفضيل المحلول المحتوي على السكر. وقد تم تصور هذا التغيير السلوكي على أنه انعدام المتعة بناءً على المنطق الذي يفيد بأنه يعكس انخفاض حساسية المكافأة بعد بروتوكول CUMS (ويلنر، 1997). يتضمن البروتوكول القياسي لاختبار تفضيل السكروز توفير زجاجتين من الماء للقوارض: واحدة تحتوي على ماء عادي نقي، والأخرى تحتوي على السكروز، أو مادة حلوة مشابهة (يرجى الرجوع إلى Liu et al.، 2018 للبروتوكول). يتم قياس الاستهلاك النسبي لمحلول السكروز مقارنة بالماء العادي لتقييم فقدان المتعة. نظرًا لأن القوارض لديها تفضيل طبيعي للأطعمة والمشروبات الحلوة، فإن كمية استهلاك السكروز ترتبط سلبًا بفقدان المتعة. يتم عادةً قياس استهلاك السكروز كنسبة مئوية من إجمالي استهلاك السوائل (محلول السكروز + الماء العادي) لاستبعاد تأثيرات الاختلافات المحتملة في مستويات تناول الماء بسبب عوامل التمثيل الغذائي، مثل وزن الحيوان (Liu et al.، 2018).

تعتمد النماذج السلوكية للانهدونية على الضغوط الطبيعية أو غير المشروطة، في حين أن اختبارات الانهدونية تقيم السلوكيات الهيدونية النموذجية للنوع. تزيد هاتان الخاصيتان من صحة البناء الظاهرة. ومع ذلك، ليس من الواضح أي جزء من الاستجابة الهيدونية يتأثر بالتلاعب الانهدوني، سواء كان جانب الإعجاب أو جانب الرغبة، مما يحد من صحة البناء لاختبارات الانهدونية على القوارض. تماشيًا مع هذه القضية، يتم تصنيف السلوك الانهدوني تحت بناء “الفقد” في RDoC، الذي يتضمن الجوانب السلوكية والدافعية للانهدونية.

تم انتقاد اختبار SPT لأنه يقيم فقط فقدان المتعة الاستهلاكية المرتبطة بجانب الإعجاب، حيث يقيس المتعة المكبوتة من استهلاك مادة مكافئة (مثل السكر) والتقليل اللاحق في تفضيل تلك المحفزات المكافئة (Scheggi et al.، 2018). يقترح هذا الرأي تسمية الاختبار باختبار استهلاك السكروز. الفرضية الأساسية تنص على أن انخفاض التفضيل لمحلول حلو يشير إلى انخفاض في المتعة الاستهلاكية. ومع ذلك، من المهم أن ندرك أن اختبار SPT لا يدل فقط على السلوك الاستهلاكي، بل يمكن أن يتأثر أيضًا بعوامل تحفيزية حيث تختار الحيوانات بنشاط الاقتراب من واستهلاك
محلول السكروز (ماركوف، 2022). بالإضافة إلى ذلك، فإن الجانبين من فقدان المتعة، وهما فقدان المتعة وفقدان الدافع، لهما أسس عصبية حيوية مختلفة (بيريجدج، 1996)، وقد ارتبط السلوك الفقداني للمتعة في القوارض بكلتا الدائرتين (كينجير وآخرون، 2023). لذلك، قد تعكس تفسير نتائج اختبار تفضيل السكر الجوانب الاستهلاكية والدافعة لفقدان المتعة.

بصرف النظر عن القضايا المتعلقة بتعريف نوع الأنهيدونيا التي يتم قياسها، يواجه اختبار تفضيل السكروز تحديات إضافية تؤثر على صلاحية بنائه. بروتوكول الاختبار عرضة لمتغيرات خارجية مختلفة، مثل توقيت الاختبار، والسلالة الحيوانية المحددة المستخدمة، وتركيز محلول السكروز. هذه العوامل معترف بها كمساهمين في النتائج غير المتسقة التي لوحظت في الأدبيات (بريو وآخرون، 2023؛ ستريكالوفا، 2023). قد تنشأ متغيرات مشوشة تختلف بشكل منهجي بين المجموعات التجريبية والضابطة بسبب التلاعب بالضغط المزمن المطبق قبل الاختبار. أبرزت مقالة مراجعة حديثة أهمية تصحيح المتغيرات، مثل الكمية الإجمالية من السوائل المستهلكة، ووزن الحيوان، ومحتوى السعرات الحرارية في المحلول. ومن الجدير بالذكر أن هذا التصحيح أدى إلى تقليل التأثيرات الملحوظة في اختبار تفضيل السكروز (بريو وآخرون، 2023). نظرًا لأن نماذج الضغط المزمن قد أظهرت تأثيرها على الشهية ووزن الجسم لدى الحيوانات (كوكس وآخرون، 2011؛ ويلنر، 2017)، من الضروري توخي الحذر عند تفسير نتائج اختبار تفضيل السكروز. قد تعكس هذه النتائج ليس فقط الأنهيدونيا ولكن أيضًا التأثيرات الأيضية المحتملة.

بالإضافة إلى ذلك، يستخدم اختبار تفضيل السكر (SPT) معززًا أساسيًا، وهو السكر، لبدء وتقييم سلوك البحث عن المكافآت، في حين أن فقدان المتعة (الأهدونية) لدى البشر غالبًا ما يرتبط ويختبر باستخدام معززات ثانوية، مثل المكافآت الاجتماعية والمالية (فوسنر وآخرون، 2018). من المهم أنه لم يُلاحظ أي تغيير في استهلاك المكافآت عندما تم تطبيق اختبار مشابه على المشاركين البشر (الجدول 1) (أمستردام وآخرون، 1987؛ برلين وآخرون، 1998؛ ديشتر وآخرون، 2010). يقيم اختبار الطعم الحلو للبشر مدى متعة السوائل ذات تركيزات السكر المت varying دون دمج عنصر تحفيزي (ديشتر وآخرون، 2010). تم تصميم هذا الاختبار البشري بشكل أساسي لقياس الاستجابة الهيدونية أو جانب الإعجاب من الأهدونية، حيث يشترك في أوجه التشابه مع قياسات الاستجابة الهيدونية من عضلات الوجه في القوارض (دوير، 2012). في المقابل، يتضمن اختبار تفضيل السكر (SPT) الحيوانات التي تستهلك بحرية اختياراتها على مدى فترة محددة، مما يلتقط كلا من جوانب الإعجاب والرغبة في الأهدونية. قد تفسر هذه الاختلافات المنهجية التباينات الملحوظة بين دراسات القوارض والبشر. من أجل تسهيل المقارنات ذات المعنى بين القوارض والبشر، من الضروري وضع بروتوكول اختبار تفضيل السكر (SPT) للبشر الذي يعكس عن كثب العنصر التحفيزي الذي تم اختباره في القوارض.

اختبار شم البول الأنثوي (FUST) (مالكسمان وآخرون، 2010) يتبع إجراءً مشابهًا لنموذج البحث عن السكروز المذكور أعلاه؛ الاختلاف الرئيسي هو في الحاسة المستخدمة. يقيس اختبار تفضيل الطعم (SPT) فقدان المتعة من خلال التذوق، بينما يستخدم اختبار FUST المحفزات الشمية. أدت ملاحظتان رئيسيتان إلى استخدام البول لتقييم سلوك البحث عن المكافآت في القوارض (مالكسمان وآخرون، 2010). جاءت الملاحظة الأولى من الاستخدام الفعال للبول في اختبارات التكيف الشمي وعدم التكيف (غريغ وتيسن، 1981). وأكدت الملاحظة الثانية على دور مكافآت الفيرومونات في السلوك الجنسي للقوارض، حيث يعمل بول الجنس الآخر كتحفيز للفئران الذكور (مارتينيز-غارسيا وآخرون، 2009).

تبدأ تجربة FUST بتعويد القوارض الذكور على تطبيقات القطن في قفصهم المنزلي. ثم يتم تقديم تطبيقات مغموسة في الماء للقوارض الذكور التي تعيش بمفردها لمدة 3 دقائق لتسجيل إجمالي مدة الشم. يتم جمع بول القوارض الإناث في مرحلة الاسترُس باستخدام تطبيقات القطن، والتي يتم إدخالها في أقفاص الذكور بعد 45 دقيقة من تعرضهم لتطبيقات القطن المغموسة في الماء (مالكسمان، 2011). على عكس اختبار SPT، لا تتوفر الخياران في نفس الوقت ولكن يتم تقديمهما بالتتابع بسبب طبيعتهما المتطايرة. تتضمن التقييم قياس ومقارنة مدة الشم للماء وبول الإناث عبر مجموعات مختلفة. تعتبر مدة الشم المنخفضة لبول الإناث مؤشراً على فقدان المتعة.

توفر الإشارات الكيميائية أنواعًا مختلفة من المعلومات الحيوية لجميع الفقاريات (برينان وزوفال، 2006). تعتمد القوارض بشكل كبير على حواسها الشمية لاكتشاف والهرب من المفترسات (تاكاهاشي وآخرون، 2005)، وتحديد مواقع الطعام (بارنيت، 1963)، والعثور على شركاء محتملين (كيليهر وويرسنجير، 2009). باعتبارها الحاسة السائدة لدى القوارض (برينان وكيفيرن، 2004)، فإن استخدام الشم في اختبارات السلوك يعزز من أهميتها البيئية. ومع ذلك، كما أكد مطورو الاختبار، يمكن أن تؤدي النماذج الحيوانية المستخدمة لمحاكاة اضطرابات المزاج أيضًا إلى تغيير في وظيفة النظام الشمي أو نظام الهرمونات الجنسية (مالكسمان وآخرون، . قد تكون هذه متغيرًا محيرًا في تقييم سلوك القوارض الشبيه باللامبالاة من خلال تقديم كميات ضئيلة من البول. بالإضافة إلى ذلك، فإن العرض المتسلسل للماء والبول يمنع قياس تفضيل الحيوان عند تقديم كلا المنبهين في نفس الوقت.

تم تطوير اختبار شم البول كنموذج سلوكي خاص بالذكور فقط. حتى وقت قريب، كانت الاختبارات السلوكية في علم الأعصاب تُجرى تقريبًا حصريًا على القوارض الذكور، نظرًا لأن دورة الشبق قد تُدخل عوامل مشوشة في النتائج السلوكية المجمعة من الحيوانات الإناث (بيري وزوكير، 2011). أظهرت الأبحاث الحديثة أن الحيوانات الإناث لا تُظهر مستويات متفاوتة بشكل كبير في المتغيرات المقاسة عبر
مراحل هرمونية متنوعة (بيكر وآخرون، 2016؛ بريندرغاست وآخرون، 2014). بينما تظهر إناث الفئران تفضيلًا لاستنشاق بول ذكور الفئران السليمة على بول الفئران المخصية (جيميولو وآخرون، 1985)، لا توجد حاليًا أبحاث تستخدم اختبارات استنشاق البول كمقياس للانهدونية لدى القوارض الإناث.

على الرغم من أن البشر مخلوقات بصرية في المقام الأول، إلا أن حاسة الشم تلعب دورًا حاسمًا في وظائف أساسية، مثل تتبع الروائح لتحديد موقع الطعام (بورتر وآخرون، 2007) واختيار شركاء التزاوج (ويدكيند وآخرون، 1995). تم تحديد علاقة متبادلة بين حاسة الشم والاكتئاب لدى البشر، حيث أظهرت الدراسات أن المرضى المكتئبين لديهم حاسة شم أسوأ، بينما ترتبط شدة أعراض الاكتئاب بشكل إيجابي مع الشذوذات الشمية (كوهلي وآخرون، 2016؛ سابينيويتش وآخرون، 2022). مؤخرًا، تم إنشاء نسخة مختصرة من اختبار تحديد الروائح بجامعة بنسلفانيا (UPSIT) لتمييز الأفراد الذين يعانون من الاكتئاب بناءً على انخفاض درجات تمييز الروائح لديهم (الجدول 1) (باجباي، 2023). بينما تسلط هذه الدراسات الضوء على أهمية حاسة الشم في الاكتئاب وتفتح الباب لتطبيقها في نماذج الحيوانات، فإن إقامة رابط مباشر بين انخفاض استنشاق بول القوارض وفقدان المتعة ليس بالأمر السهل. بالإضافة إلى تقليل الجاذبية التحفيزية للمثيرات الطبيعية المجزية، قد تتداخل نماذج الاكتئاب مع الإحساس بالمثيرات نفسها. ونتيجة لذلك، يمكن تفسير اختبار استنشاق بول الإناث فيما يتعلق بأعراض فسيولوجية للاكتئاب بدلاً من أن يعكس مباشرة فقدان المتعة.

لقد كانت العلاقة بين المزاج والإدراك موضوعًا رئيسيًا في النظريات المعرفية للاكتئاب السريري (كوبلاند، 1970؛ ليمولت وغوتليب، 2019). في نظريته المعرفية حول الاكتئاب، أكد بيك (1967) بشكل كبير على التفسير السلبي وتقييم الأحداث الحياتية في تطوير وصيانة أعراض الاكتئاب. كما تجلى التركيز على العمليات المعرفية من الأعلى إلى الأسفل في نظرية العجز المتعلم المعاد صياغتها للاكتئاب (أبرامسون وآخرون، 1978) (انظر قسم العجز المتعلم). تركزت المحاولات الأكثر حداثة على ربط العمليات المعرفية من الأعلى إلى الأسفل بالوظائف العاطفية (غير) الطبيعية من الأسفل إلى الأعلى (غودليوكا، 2019؛ روبنسون ورويسر، 2016؛ رويسر وآخرون، 2012؛ رويسر وساهاكيان، 2013). تفترض النموذج العصبي النفسي المعرفي للاكتئاب أن الاضطرابات في نقل المونوامين تؤدي إلى انحيازات من الأسفل إلى الأعلى، مما يؤدي إلى تصورات سلبية (رويسر وآخرون، 2012). هذه التصورات السلبية، بدورها، تساهم في تشكيل مخططات سلبية غير وظيفية، والتي تولد بعد ذلك انحيازات من الأعلى إلى الأسفل، مما يعزز التوقعات السلبية. من خلال دمج الاضطرابات في العمليات من الأسفل إلى الأعلى، تشجع هذه النظرية على استكشاف العوامل المعرفية والعاطفية.
التحيزات الملحوظة في الاكتئاب البشري من خلال اختبارات الحيوانات (روبنسون ورويسر، 2016). علاوة على ذلك، فإنه يقدم تفسيرًا لتأخر ظهور الفعالية الملحوظ في مضادات الاكتئاب التقليدية، حيث يفترض أنها لا تعمل كمعززات مباشرة للمزاج، بل كعوامل تعمل في البداية على تحسين المعالجة العاطفية (غودليوكا وهارمر، 2021؛ هارمر وآخرون، 2009أ، 2009ب).

تشير التحيزات المعرفية العاطفية (CAB) إلى الوظائف العقلية المتحيزة، مثل الانتباه والذاكرة الصريحة واتخاذ القرار، التي تظهر نتيجة لحالة عاطفية أساسية (Hales et al., 2014). العلاقة التبادلية بين العاطفة والإدراك (LeMoult & Gotlib, 2019؛ Storbeck & Clore, 2007) وكذلك كيفية تحيز هذه العلاقة في اضطرابات المزاج (Deldin et al., 2001؛ Elliott et al., 2011؛ Gotlib & Joormann, 2010؛ Leppänen, 2006) مثبتة جيدًا في البشر. أظهرت الدراسات التجريبية أن الأفراد المكتئبين يفسرون المحفزات الغامضة بطريقة سلبية (الجدول 1) (Berna et al., 2011؛ Bourke et al., 2010؛ Lawson et al., 2002). وبالمثل، يفسر الأفراد المعرضون للقلق المحفزات الغامضة على أنها مقلقة (Gebhardt & Mitte, 2014؛ MacLeod & Cohen, 1993) ويخطئون في حساب توقع المخاطر بطريقة سلبية (Butler & Mathews, 1983). بناءً على الدراسات البشرية، تم اقتراح أنه بينما تتضمن الغالبية العظمى من الجوانب المعرفية للعاطفة تقليديًا مهامًا تعتمد على اللغة في البشر، يمكن تعديل العديد من هذه المهام لفحصها في الحيوانات مع التعديلات المناسبة (Paul et al., 2005). باستخدام نهج ترجمي عكسي، تم تصميم اختبار تحيز الحكم (Harding et al., 2004)، الذي يركز على تفسير الإشارات الغامضة، بالإضافة إلى اختبار التحيز العاطفي (Stuart et al., 2013) ومهام المكافأة الاحتمالية (Bari et al., 2010؛ Der-Avakian et al., 2013)، التي تستند إلى معالجة المكافآت، لتقييم التحيز المعرفي العاطفي في الحيوانات.

تختلف الاختبارات السلوكية التي تقيم التحيز المعرفي العاطفي عن تلك التي تقيس اليأس السلوكي وفقدان المتعة في جانبين رئيسيين. أولاً، تركز اختبارات اليأس السلوكي وفقدان المتعة على ملاحظة السلوكيات التي تشير إلى أعراض الاكتئاب، بينما تركز اختبارات التحيز المعرفي العاطفي على قياس التشوهات العقلية التي يُعتقد أنها مرتبطة بأسباب واستمرار هذه الاضطرابات المزاجية (إليوت وآخرون، 2011). لهذا السبب، تُستخدم قياسات التحيز المعرفي العاطفي، التي تعكس الحالة العاطفية للحيوان (بول وآخرون، 2005؛ رويلاف وآخرون، 2016)، أيضًا فيما يتعلق بالقلق (برمان وآخرون، 2009). التمييز الثاني بين التحيز المعرفي العاطفي والمفاهيم القائمة على الأعراض هو استخدام اختبارات التحيز المعرفي العاطفي في تقييم الرفاهية العامة للحيوانات (باتشيدونا وماك إليغوت، 2015؛ بيثيل، 2015؛ بواسي وآخرون، 2007؛ بواير وآخرون، 2019). يمكن ملاحظة التحيز المعرفي العاطفي في اتجاهين: إيجابي أو سلبي (هيلز وآخرون، 2014). الطبيعة ثنائية الاتجاه لهذا المفهوم تتيح للباحثين تقييم ليس فقط الميزات السلوكية السلبية ولكن أيضًا الحالات العاطفية الإيجابية في القوارض (بول وآخرون، 2005).

كانت أول طريقة لتقييم التحيز المعرفي العاطفي في القوارض هي اختبار تحيز الحكم (JBT) الذي طوره هاردينغ وزملاؤه (2004) (الشكل 1). في هذه الدراسة، قام الباحثون بتدريب الفئران على الضغط على رافعة للحصول على مكافأة عند تقديم محفز سمعي معين. كان محفز سمعي آخر يشير إلى ضوضاء بيضاء قصيرة، والتي كان يجب تجنبها بعدم الضغط على الرافعة. يشكل هذا تصميمًا نموذجيًا لتعلم التمييز (سبنس، 1936). تم اختبار الفئران التي أكملت التدريب بنجاح من خلال تقديم محفز سمعي جديد بتردد يقع بين ترددي المحفزات التدريبية. تم الحكم على الحيوانات التي ضغطت على الرافعة بأنها فسرت المحفز الجديد بشكل إيجابي، بينما تم الحكم على تلك التي لم تضغط بأنها فسرت المحفز بشكل سلبي. تم اختبار صلاحية هذا البناء مع الحيوانات التي تعيش في ظروف قفص غير متوقعة، والتي أظهرت سلوكيات “متشائمة” أكثر مقارنة بالحيوانات الضابطة. وتم الاستنتاج أن الاختبار كان قادرًا على عكس مزاج الحيوانات من خلال إظهار تأثير المحفزات المؤلمة على إدراكها (هاردينغ وزملاؤه، 2004).

تم تطوير بروتوكولات اختبار مختلفة بعد الدراسة الأولى (Bethell، 2015؛ Boleij وآخرون، 2012). تم تصور البروتوكول الأصلي (Harding وآخرون، 2004) كإطار عمل يعتمد على خيار الذهاب/ عدم الذهاب مع مكافأة وعقوبة (Roelofs وآخرون، 2016). تتطلب هذه الإجراءات أداء عمل واحد للحصول على المكافأة وعدم أداء نفس العمل لتجنب العقوبة. إذا تم تدريب الحيوان على أداء حركة موتور أخرى لتجنب العقوبة، فإنها تصبح تصميم خيار نشط (go/go) (Enkel وآخرون، 2010). هناك بروتوكولات أخرى تتجاهل العقوبة وتستخدم محفزًا محايدًا أو مكافأتين بقيم مختلفة. تساهم هذه التصاميم التي تعتمد على المكافأة في رفاهية الحيوان، بينما تقضي على خطر تحفيز “التشاؤم” بسبب شدة العقوبة (Hales وآخرون، 2014). تعتبر تصاميم go/go إجراءات أكثر موثوقية، لأنه من الصعب تفسير معنى عدم الحركة أو نقص الفعل في تصاميم go/no-go (Nguyen وآخرون، 2020). عدم عرض فعل بعد الإشارة الغامضة في مرحلة الاختبار يمكن أن يكون مقصودًا أو يعكس غياب أي سلوك (Roelofs وآخرون، 2016).

يستخدم اختبار JBT لتقييم حالات تشبه الاكتئاب (Enkel et al., 2010; Hales et al., 2014) وحالات القلق في القوارض (Brydges et al., 2012; Burman et al., 2009)، حيث يُعتبر انعكاسًا للقيمة العاطفية – الإيجابية أو السلبية لحالة الحيوان العاطفية. اختبار JBT حساس لكل من العلاجات (المضادة) للاكتئاب والعلاجات المهدئة/المسببة للقلق (يرجى الرجوع إلى Neville et al., 2020 لمراجعة وتحليل شامل) والتلاعبات البيئية (Lagisz et al., 2020). كما تم اقتراح أن تحليلًا مفصلًا للسلوكيات في الاختبار يمكن أن يُستخدم لتمييز الأنماط الظاهرة للاكتئاب والقلق (Bethell, 2015). القلق
يرتبط ذلك بزيادة التوقعات للأحداث السلبية، في حين أن الاكتئاب يرتبط أيضًا بانخفاض التوقعات للأحداث الإيجابية (Eysenck et al., 2006). ومع ذلك، فإن الصلاحية التنبؤية لاختبار JBT للأدوية المضادة للاكتئاب محل نزاع (Anderson et al., 2013)، ويبدو أن هذا الاختبار أكثر حساسية في اكتشاف الآثار السلبية للمثبطات والقلق أكثر من الآثار العلاجية للأدوية المضادة للاكتئاب والمهدئات (Neville et al., 2020). لذلك، عند إجراء دراسات لاستكشاف تأثير الأدوية المضادة للاكتئاب والمهدئات، يُنصح إما باستخدام أحجام عينات أكبر (Neville et al., 2020) أو دمج اختبار التحيز العاطفي الذي تم تطويره مؤخرًا (Stuart et al., 2013).

تشبه التجارب البشرية التي تستخدم المحفزات الغامضة للتحقيق في المواقف والسمات المتعلقة بالتفاؤل والتشاؤم التحيز العاطفي المعرفي. تشير هذه الشبه إلى أهمية الترجمة القوية لاختبار التحيز في الحكم، حيث يُفترض أن مقاييس التفاؤل والتشاؤم تقيس المواقف الخاصة بالبشر المرتبطة بالمزاج والقلق (ديمبر وآخرون، 1989). بالإضافة إلى ذلك، وعلى عكس نماذج القوارض الأخرى، تم تطبيق اختبار التحيز في الحكم على مجموعة واسعة من الأنواع، مثل النحل (باتسون وآخرون، 2011)، والكلاب (كاراجيانيس وآخرون، 2015)، والأغنام (دويل وآخرون، 2011). كما أنه قابل للتطبيق على الزواحف والأسماك (بيثيل، 2015)، مما يسهل البحث المقارن في العاطفة والإدراك. من المهم أن الدراسات المتعلقة بالتحيز العاطفي المعرفي في البشر التي تتبع بروتوكولات مشابهة لتجارب القوارض أسفرت عن نتائج قابلة للمقارنة (أندرسون وآخرون، 2012؛ إيغايا وآخرون، 2016؛ ميندل وآخرون، 2006؛ شيك وآخرون، 2013). بينما استخدمت الدراسات البشرية السابقة معززات ثانوية، مثل المكافآت المالية، فإن دراسة حديثة (نيفيل وآخرون، 2021) طبقت مباشرة اختبار التحيز في الحكم الحيواني على البشر، مستخدمة الطعام كمعزز أساسي، وكشفت عن ارتباط بين التحيزات الإيجابية والعاطفة الإيجابية لدى البشر. أدت هذه النتائج إلى اعتبار اختبار التحيز في الحكم كـ “المعيار الذهبي” لتقييم الحالات العاطفية في الحيوانات غير البشرية (باتسون ونتل، 2015).

تم تطوير اختبار التحيز العاطفي (ABT) (بروتوكول الجرذان: ستيوارت وآخرون، 2013؛ بروتوكول الفئران: جراوليش وآخرون، 2016) للتركيز على التحيزات في التعلم والذاكرة المتعلقة بالمكافآت (روبنسون ورويسر، 2016). هنا، يتم تدريب القوارض على ربط إشارتين مختلفتين بمكافأة. واحدة من الإشارات مرتبطة بالمكافأة في ظل ظروف محايدة، بينما يتم ربط الإشارة الأخرى بالمكافأة تحت تأثير تدخل دوائي أو بيئي يغير الحالة العاطفية. بعد ذلك، يتم اختبار الحيوانات لعرض تفضيلها للإشارات. يتم تقييم التحيز العاطفي المعرفي من خلال النظر في عدد اختيارات الحيوانات في الإشارات المرتبطة بالعلاج مقابل الإشارات المرتبطة بالتحكم. على عكس اختبار JBT، الذي يركز على اتخاذ القرار استجابةً للمثيرات الغامضة (رويلوفز وآخرون، 2016)، يعتمد ABT تصميمًا داخل الموضوع يتضمن مقارنة تفضيلات كل منها.
الحيوان ضمن تجاربهم الاختبارية. تستند هذه المقاربة إلى الافتراض والملاحظة بأن الحيوانات لا تظهر تحيزًا عندما تكون كلتا الإشارتين مرتبطتين بمكافأة في ظل ظروف محايدة.

تستجيب ABT للتأثيرات الحادة للتلاعبات الدوائية أو البيئية، حيث يتم إعطاؤها إما قبل مباشرة أو أثناء تدريب ارتباط الإشارة بالمكافأة (ستيوارت وآخرون، 2013، روبنسون ورويسر، 2016). يتماشى هذا مع النهج العصبي النفسي المعرفي لأفعال مضادات الاكتئاب، الذي يقترح تحسنًا أوليًا في التحيزات المعرفية والعاطفية، وتحسنًا لاحقًا في المزاج (غودليفسكا، 2019؛ غودليفسكا وهارمر، 2021؛ هارمر، هيل وآخرون، 2003أ، 2003ب؛ هارمر وكوين، 2013). كشفت الأبحاث على المشاركين الأصحاء والمكتئبين عن تغييرات سلوكية إيجابية في التحيزات المعرفية والعاطفية بعد العلاج الحاد بمضادات الاكتئاب، والتي تحدث قبل التحسينات الملحوظة في المزاج (الجدول 1) (هارمر، بهاغواغار وآخرون، 2003أ، 2003ب؛ هارمر وآخرون، 2009أ، 2009ب؛ نوربوري وآخرون، 2007؛ رويسر وآخرون، 2012). تم استخدام حساسية ABT للتلاعبات الحادة أيضًا للتفريق بين مضاد الاكتئاب سريع المفعول كيتامين ومضاد الاكتئاب ذو بداية التأثير المتأخر SNRI فينلافاكسين (ستيوارت وآخرون، 2015)، مما يثبت أن هذا الاختبار أداة قيمة لدراسة آليات عمل مضادات الاكتئاب المختلفة. علاوة على ذلك، أدى نموذج الشدائد في الحياة المبكرة الذي شمل 14 يومًا من الانفصال الأمومي بعد الولادة ( يوم) في الجرذان إلى ضعف في ABT (ستيوارت وآخرون، 2019). وهذا يشير إلى أن حساسية ABT ليست محدودة بالتلاعبات الحادة ولكن قد تمتد أيضًا إلى أشكال معينة من التطبيقات تحت الحادة أو المزمنة.

ترتبط التغيرات في معالجة المكافآت ارتباطًا وثيقًا بالاكتئاب السريري (انظر قسم انعدام المتعة)، وتكون الاضطرابات في دوائر المكافأة مرتبطة بنقص في الوظيفة المعرفية للمرض (غونغ وآخرون، 2017). بناءً على هذه الروابط، تم تطوير اختبار المكافأة الاحتمالية (PRT) (دير-أفاكيان وآخرون، 2013) لتقييم الاستجابة للمكافآت من خلال فحص تحيز الاستجابة، بينما تقيس مهمة التعلم العكسي الاحتمالي (PRL) (باري وآخرون، 2010) حساسية التغذية الراجعة الإيجابية والسلبية ضمن إطار تعلم المكافأة. تم تصميم كلا الاختبارين باستخدام نهج ترجمة عكسية، حيث تم تعديل المنهجيات التي تم استخدامها سابقًا في التجارب البشرية (الجدول 1) (PRT: بيزاكالي وآخرون، 2005، 2008أ، 2008ب؛ PRL: مورفي وآخرون، 2003؛ تايلور تافاريس وآخرون، 2008) للاختبار على القوارض.

تستند مبررات PRT إلى نهج كشف الإشارة (بيزاكالي وآخرون، 2005). في علم النفس، يتم استخدام نظرية كشف الإشارة لتحليل قرارات المشاركين في المواقف غير المؤكدة (لين وآخرون، 2014).
تقيّم كل من الحساسية (القدرة على التمييز بين الإشارة والضوضاء) وتحامل الاستجابة (الاتجاه لتصنيف المدخلات على أنها إشارة أو ضوضاء) (ستانيسلاو وتودوروف، 1999). بعد هذه المنهجية، تم تصميم المهمة البشرية في الأصل (بيزاكالي وآخرون، 2005)، وبعد ذلك تم تطوير نظيرها على القوارض (دير-أفاكيان وآخرون، 2013). قامت PRT البشرية بتقييم تحيز الاستجابة الناشئ بين محفزين متشابهين عندما يتم مكافأة أحدهما بشكل متكرر أكثر. من المتوقع أن يقوم المشاركون بتكييف معايير استجابتهم تجاه المحفزات المرتبطة بمكافآت أعلى، ويُفترض أن غياب مثل هذا التعديل يشير إلى انخفاض استجابة المكافأة (بيزاكالي وآخرون، 2008أ، 2008ب). دعمًا لهذه الفرضية، أظهرت الدراسات التي تشمل الأفراد المكتئبين انخفاضًا في تحيز الاستجابة تجاه المحفزات التي يتم مكافأتها بشكل متكرر (بيزاكالي وآخرون، 2005، 2008أ، 2008ب). في تجارب القوارض، تم تحفيز تحيزات الاستجابة بشكل فعال باستخدام المحفزات الصوتية مع مهمة الضغط على الرافعة (دير-أفاكيان وآخرون، 2013) والمحفزات البصرية مع مهمة شاشة اللمس (إيتورا-مينا وآخرون، 2023؛ كانغاس وآخرون، 2020؛ لوك وكانغاس، 2023)، وكلاهما يشبه التجارب البشرية عن كثب. علاوة على ذلك، كما لوحظ في المرضى المكتئبين (ديليون وآخرون، 2014؛ بيزاكالي، إيفينس، وآخرون، 2008أ، 2008ب)، تؤثر التلاعبات الدوبامينية (دير-أفاكيان وآخرون، 2013) والتلاعبات الكولينيرجية (كانغاس وآخرون، 2020) على تحيز الاستجابة في الجرذان.

بينما يقيس PRT تعديل تحيز الاستجابة بناءً على تاريخ التعزيز (دير-أفاكيان وآخرون، 2013)، تقيم مهمة التعلم العكسي الاحتمالي المرونة المعرفية للموضوعات في تعديل استجاباتهم عندما تتغير تكرارية المكافأة الاحتمالية لمحفزين تم تعلمهما سابقًا (باري وآخرون، 2010). في PRT القوارض، يتم تدريب الجرذان على ثقب عندما يضيء للحصول على مكافأة غذائية. بعد ذلك، يتعلمون أنه عندما يتم إضاءة ثقبين في نفس الوقت، يتم مكافأة أحدهما بشكل أكثر اتساقًا. يتم تقييم الجرذان بعد ذلك لقدرات التعلم العكسي الخاصة بهم من خلال عكس احتمال التعزيز للمحفزات.

تطبيق نفس المبررات على البشر (الجدول 1) (مورفي وآخرون، 2003؛ تايلور تافاريس وآخرون، 2008)، حددت مهمة PRL فرط الحساسية للتغذية الراجعة السلبية كصفة مميزة في المرضى الذين يعانون من الاكتئاب (إليوت وآخرون، 1997؛ مورفي وآخرون، 2003؛ تايلور تافاريس وآخرون، 2008). يتماشى ذلك مع الدراسات البشرية (تشامبرلين وآخرون، 2006)، حيث أدت التلاعبات في مستويات السيروتونين إلى تغييرات مميزة في الحساسية للتغذية الراجعة السلبية والإيجابية في الجرذان (باري وآخرون، 2010) والفئران (إينيشين وآخرون، 2012؛ فيليبس وآخرون، 2018). ومع ذلك، أظهرت الدراسات التي تقارن مضادات الاكتئاب التقليدية التي لا تعمل من خلال النظام السيروتونيني وكذلك مضاد الاكتئاب سريع المفعول كيتامين نتائج متضاربة (ريتشليك وآخرون، 2017؛ ويلكنسون وآخرون، 2020). وهذا يشير إلى أن بروتوكول PRL حساس لبناء يتعلق فقط بالنظام السيروتونيني. قد تسهم صعوبة المهمة النسبية
بالنسبة للقوارض أيضًا في حساسيتها المحدودة للتلاعبات غير السيروتونينية. استجابةً لهذه المخاوف، تم تقديم بروتوكول جديد، يتضمن فصل التمييز والتعلم العكسي على مدى يومين (ميثا وآخرون، 2020). لا يحسن هذا التصميم النجاح في التعلم العكسي للفئران فحسب، بل يميز أيضًا بين تعلم الاحتمالات والتعلم العكسي.

تأتي كلمة ثيغما من الكلمة اليونانية التي تعني اللمس، وفي علم الأحياء، يتم استخدام كلمة تاكسي لوصف حركة كائن حي استجابةً لمحفز خارجي. تشير كلمة ثيغمو تاكسي إلى حركة حيوان على اتصال مع، أو بالقرب من، أشياء صلبة، مثل جدران المتاهة. تميل القوارض، سواء في الطبيعة أو في البيئات التجريبية، إلى تفضيل الحركة على طول المحيط، مما يظهر ثيغمو تاكسي (بارنيت، 1963). تعتبر هذه النمط السلوكي جزءًا من مجموعة الدفاع الغريزية للحيوانات لحماية نفسها من المفترسات (بارنيت، 1963؛ غروسن وكيللي، 1972). في اختبارات السلوك للقوارض، بدأ فحص ثيغمو تاكسي كسلوك مدفوع بالتوتر، بعد دراسة أظهرت زيادة في سلوك ثيغمو تاكسي في القوارض المعرضة لصدمات القدم (غروسن وكيللي، 1972). بدأ الباحثون في تفسير ثيغمو تاكسي كمؤشر على القلق، حيث لوحظ أن الأدوية المثيرة للقلق ترفعها، بينما تميل الأدوية المضادة للقلق إلى تقليلها (تريت وفونديتوس، 1988). أدت هذه النتائج إلى شعبية استخدام السلوكيات الدفاعية الفطرية كمؤشرات للقلق (تريت، 1985).

اختبار الحقل المفتوح (OFT) هو واحد من أقدم الاختبارات السلوكية للقوارض، يعود تاريخه إلى الثلاثينيات (هال وبالاكي، 1932). تتضمن الإجراء البسيط وضع قارض في ساحة مغلقة جديدة، عادة ما تكون صندوقًا مربع الشكل، ومراقبة سلوكه لمدة لا تقل عن 5 دقائق (يرجى الرجوع إلى سيبينهينر وووتن، 2015 لبروتوكول الفيديو) (الشكل 1). تم استخدامه في البداية لتقييم خجل القوارض بناءً على تبرزها خلال الاختبار (هال، 1934)، وقد أدت بساطة الاختبار إلى اعتماده على نطاق واسع. مع مرور الوقت، أصبح أداة متعددة الاستخدامات لتقييم ليس فقط الخوف، ولكن أيضًا الصفات المتعلقة بالاستكشاف، والعاطفية، والسلوك الشبيه بالقلق (برات وبلزونغ، 2003). يمكن قياس مجموعة متنوعة من المتغيرات التابعة في الحقل المفتوح من عدد الوقوف إلى كميات التبول (والش وكومينز، 1976)، بينما يتم استخدام الوقت الذي يقضيه القارض في محيط المتاهة (أي، الثيغموكتيكس) مقابل مركزها لتقييم السلوك الشبيه بالقلق.
السلوك (Seibenhener & Wooten، 2015). يُستخدم اختبار السلوك المفتوح (OFT) عادةً كإجراء تحكم في اختبارات سلوكية أخرى، مثل اختبار السباحة القسري (FST) واختبار السلوك الاجتماعي (TST)، لتقييم التغيرات المحتملة في مستويات النشاط الحركي العام للحيوانات (Gould et al.، 2009). نظرًا لأن OFT يُستخدم لتقييم سلوك القلق وقياس النشاط الحركي العام، فإن الاعتبار الدقيق مطلوب لتحديد أي متغير تابع يجب أن يُعطى الأولوية في كل اختبار. وهذا يبرز أهمية تكملة نتائج OFT باختبارات سلوكية إضافية. يمكن أن تساعد طرق المراقبة السلوكية الإضافية وطرق التحليل المورفولوجي (انظر القسم المخصص)، مثل مراقبة القفص المنزلي، في التمييز بين النشاط الحركي للحيوان في بيئة غير مرهقة. علاوة على ذلك، يمكن استخدام تحليل الصوتيات فوق الصوتية (USV) في OFT لتمييز الحالة العاطفية للحيوان (Stanford، 2007).

يمكن اعتبار السلوكيات المعروضة في اختبار السلوك المفتوح (OFT) كصراع بين قوتين دافعتين أساسيتين: الدافع الاستكشافي والدافع الدفاعي (بارنيت، 1963). يخلق اختبار السلوك المفتوح وضعًا مرهقًا للحيوان، ليس فقط لأن الحيوان مفصول عن قفصه المنزلي ولكن أيضًا لأن ساحة الاختبار أكبر بكثير (برات وبلزونغ، 2003). في هذا السياق، تميل بعض الحيوانات إلى التحرك نحو جدران المتاهة وتظهر سلوك الثيغموكسي. ومع ذلك، لا يتضمن الاختبار أي محفز منفّر محدد، بل بيئة جديدة قد تدفع إلى توقع تهديدات محتملة. لهذا السبب، يمكن تفسير سلوك الثيغموكسي في اختبار السلوك المفتوح كدليل على سلوك يشبه القلق، بدلاً من استجابة خوف مستحثة (ديفيس وآخرون، 2010) (يرجى الرجوع إلى قسم المتاهة المرتفعة – المتاهة الصفرية المرتفعة لمناقشة مفصلة حول البنى المقاسة في اختبارات القلق غير المشروطة).

في مراجعتهم الأساسية، قام برات وبلزونغ (2003) بتحليل تأثيرات أنواع مختلفة من الأدوية المضادة للقلق في اختبار فتح المجال المفتوح (OFT) وخلصوا إلى أن الاختبار حساس فقط للبنزوديازيبينات وناهضات مستقبلات 5-HT1A، مما يقدم قيمة تنبؤية محدودة لبقية الأدوية المضادة للقلق. لم تؤثر عدة أنواع من الأدوية التي تُستخدم بفعالية في الممارسة السريرية لعلاج الاضطرابات المرتبطة بأنواع مختلفة من القلق، مثل نوبات الهلع واضطراب ما بعد الصدمة، على سلوك الحيوانات في اختبار OFT. وخلص برات وبلزونغ (2003) إلى أن اختبار OFT لا يمكنه تقييم اضطرابات القلق ولكنه لا يزال يقيس القلق العادي (المستويات). وبالتالي، فإن قضاء المزيد من الوقت بالقرب من جدران المتاهة وإظهار سلوك الثيغموكسي كان يُعتبر شكلًا من أشكال القلق العادي لدى القوارض. ومع ذلك، فإن التصميم البسيط لاختبار OFT يجعل هذا النموذج أكثر عرضة للتغيرات في المحفزات الخارجية، مثل ظروف الإضاءة في بيئة الاختبار (والش وكومينز، 1976). بالمقارنة مع اختبارات أخرى تتضمن محفزات أكثر وضوحًا، قد تنتج الظروف الأساسية لاختبار OFT تباينًا أعلى بين المختبرات في نتائج الاختبار (شولز وآخرون، 2023).

نهج حديث لتقييم الصلاحية البنائية لنماذج الحيوانات هو القيام بـ “الترجمة العكسية” بشكل مباشر
تطبيق اختبارات القوارض على البشر باستخدام الواقع الافتراضي (الجدول 1) (غرومر وآخرون، 2021). لهذا الغرض، أظهر مهمة المشي في مدينة افتراضية، وهي النظير البشري لاختبار الانفتاح (OFT)، أن المشاركين الذين يعانون من رهاب الأماكن المفتوحة أو الذين لديهم درجات حساسية عالية تجاه القلق أظهروا ميلاً أكبر نحو التلامس مع الجدران مقارنة بمجموعة التحكم (والز وآخرون، 2016). لم تُظهر هذه الدراسة فقط أن اختبار الانفتاح هو مهمة حساسة للبشر، بل اقترحت أيضًا طريقة جديدة لقياس القلق لدى البشر، والذي غالبًا ما يتم تقييمه من خلال التقارير الذاتية (غريلون وإرنست، 2016). في دراسة أخرى باستخدام الواقع الافتراضي، أظهر المشاركون ميلاً لتفضيل المنطقة المحيطية في منطقة مفتوحة بغض النظر عن قلقهم السائد (غرومر وآخرون، 2021). وهذا يشير إلى علاقة ضعيفة بين القلق السائد وتجنب المساحات المفتوحة لدى البشر، بينما العلاقة بين قلق الحالة البشرية والتلامس مع الجدران تنتظر الاختبار.

تنشأ صراعات الاقتراب-الابتعاد عندما يكون للمثير الخارجي القدرة على إحداث عواقب مزعجة ومكافئة في آن واحد. إنها تحفز دوافع متضاربة، مما يجبر الكائن الحي على تحديد ما إذا كان يجب الاقتراب أو الابتعاد عنه (ميلر، 1952). يقوم البشر والحيوانات الأخرى بتقييم المخاطر والفوائد في محيطهم لتوظيف أحكام محسوبة لاختيار بين الاقتراب والابتعاد. قد تعطل الاضطرابات النفسية العصبية وتتحيز هذه العملية نحو جانب واحد من الصراع. غالبًا ما تؤدي اضطرابات القلق إلى سلوكيات الابتعاد، مما يزيد من استمرار الحالة (الجمعية الأمريكية للطب النفسي، 2013). تختلف سلوكيات الابتعاد اعتمادًا على نوع القلق. على سبيل المثال، يميل الأفراد الذين يعانون من اضطراب القلق الاجتماعي إلى تجنب التفاعلات الاجتماعية، بينما يتجنب أولئك الذين يعانون من اضطراب ما بعد الصدمة المحفزات المرتبطة بتجاربهم الصادمة (الجمعية الأمريكية للطب النفسي، 2013).

تتم مقارنة النتائج السلوكية لصراع الاقتراب-التجنب بين المجموعتين التجريبية والضابطة لتقييم سلوك القلق في نماذج الحيوانات. عادةً ما يكون بيئة المتاهة مصدرًا لصراع الاقتراب-التجنب (مونتغومري ومونكمان، 1955). يجب على الموضوع أن يقرر بين استكشاف بيئة الاختبار الجديدة بحثًا عن مكافآت محتملة، مثل الطعام أو الأفراد من نفس النوع، والانسحاب لتجنب المخاطر المحتملة، مثل المفترسات. يشكل استكشاف المساحات المفتوحة والمضيئة نسبيًا سلوك الاقتراب، بينما يشكل البقاء في المناطق المظلمة والمغلقة سلوك التجنب (كاروبريز وبيرتوجليو، 2005). يتم ملاحظة هذه الظاهرة في معظم الحيوانات، بما في ذلك الأنواع البدائية (شنييرلا، 1959).

تُستخدم اختبارات سلوكية مختلفة لتقييم صراع الاقتراب-الابتعاد في القوارض ومقارنة سلوكها الشبيه بالقلق (الشكل 1). يُستخدم اختبار الحقل المفتوح لهذا الغرض عندما يتم تقسيم مركزه وأطرافه بشكل افتراضي.
إلى قسمين (برود وبلزونغ، 2003). اختبار صندوق الضوء والظلام (LDB) (لا-فو وآخرون، 2020)، متاهة بلس المرتفعة (EPM) (رودجرز ودالفي، 1997)، أو متاهة الزيرو المرتفعة (EZM) (شيبرد وآخرون، 1994) جميعها توفر مناطق مضيئة/مفتوحة ومظلمة/مغلقة لإثارة صراع الاقتراب-التجنب بطريقة عفوية وغير مشروطة. اختبار صراع جيلر-سايفتر (جيلر وآخرون، 1962) واختبار صراع فogel (فوجل وآخرون، 1971)، على النقيض، يستخدمان سلوكيات مشروطة لتقييم صراع الاقتراب-التجنب. في كلا الاختبارين، يتم تدريب القوارض على ربط مكافأة غذائية (اختبار صراع جيلر-سايفتر) أو ماء (اختبار صراع فogel) بصدمات كهربائية خفيفة، مما يخلق صراعًا بين دوافع الاقتراب الطبيعية واستجابة التجنب المشروطة لهذه المحفزات المجزية (ميلا وبروكو، 2003). نادرًا ما يتم استخدام هذين الاختبارين بسبب بروتوكولاتهما المتطلبة وحساسيتها المحدودة للأدوية المضادة للقلق (هارو، 2018). كبديل، يجمع اختبار التغذية المثبطة للحداثة (ساميولز وهين، 2011)، الذي يستخدم أيضًا في دراسات الاكتئاب، بين مكافأة غذائية وضغط الحداثة لتقييم سلوك الاقتراب في القوارض. أخيرًا، يتم استخدام سلوك الاقتراب-التجنب الاجتماعي لتقييم سلوك القلق الشبيه في القوارض من خلال التفاعل الاجتماعي واختبارات الاقتراب-التجنب الاجتماعي (توث ونومان، 2013).

“إن الأهمية الانتقالية لصراع الاقتراب-التجنب مدروسة بشكل جيد نسبيًا (يرجى الرجوع إلى كيرليك وآخرون، 2017 للمراجعة). بناءً على الطريقة الانتقالية العكسية المذكورة أعلاه، طور الباحثون مهمة اقتراب-تجنب بشرية، وكشفوا أن درجات حساسية القلق مرتبطة سلبًا بسلوك الاقتراب لدى الذكور، في حين أن درجات التنشيط السلوكي مرتبطة إيجابيًا بالاقتراب لدى الإناث (أوبرل وآخرون، 2011). أيضًا، تظهر الأدلة العصبية البيولوجية أن الأجزاء المتماثلة من الحُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُُ

تم تصميم اختبار صندوق الضوء والظلام (LDB) لتقييم تأثيرات البنزوديازيبينات في نموذج الاقتراب-التجنب (Crawley & Goodwin، 1980). يتكون جهاز الاختبار من قسمين، أو صندوقين، متصلين بممر صغير. هناك صندوق كبير ومضاء جيدًا وصندوق أصغر مظلم نصف حجم الصندوق المضيء. كانت الفرضية الأصلية تفترض أن تكرار حركة الحيوان بين الصندوقين سيشير إلى سلوك الاقتراب (Crawley & Goodwin، 1980). تأثر هذا السلوك بشكل كبير بمستويات النشاط الحركي العامة للحيوانات ووقت الاختبار خلال اليوم. في السنوات التالية، بدأ الوقت الذي يقضيه الحيوان في الصندوق المظلم يرتبط بالقلق (Bilkei-Gorzó et al.، 1998)، بينما تفضيل
صندوق الضوء قد يعكس تأثيرًا مهدئًا (بورن وهاسكو، 2003؛ كوستال وآخرون، 1989).

اختبار الصندوق المضيء والداكن، إلى جانب متاهات الزاوية المرتفعة والصفر، يعتمد على الميل الفطري وغير المشروط للقوارض لتجنب المناطق المضيئة بينما تعبر في الوقت نفسه عن ميل طبيعي لاستكشاف البيئات الجديدة (بورن et al.، 2007؛ كومار et al.، 2013). في متاهة الزاوية المرتفعة ومتاهة الصفر، يزيد الارتفاع من صراع الاقتراب والابتعاد للقوارض (بيلو et al.، 1985؛ بيلو وفايل، 1986)، مما يميزها عن اختبار الصندوق المضيء والداكن. نظرًا لأن جميع هذه الاختبارات تشترك في أساس نظري مشترك كمقاييس للقلق، فإن المخاوف المرتبطة بالبناء الأساسي تُشارك أيضًا. لذلك، سيتم تناول هذه القضايا في القسم التالي عن EPM-EZM. تنطبق نفس الاعتبارات على اختبار الاستكشاف المفتوح، لأنه يُستخدم أيضًا لتقييم القلق من خلال مقارنة الوقت الذي يقضيه في المنطقة المحيطية الأكثر ظلمة مقابل المنطقة المركزية الأكثر إضاءة (إنناسور، 2014).

المتاهة المرتفعة (EPM) هي جهاز على شكل صليب يحتوي على أربعة أذرع، وعادة ما تكون مرتفعة 50 سم عن الأرض. يتم إغلاق ذراعين متقابلين بواسطة جدران غير شفافة، بينما تكون الأذرع الأخرى مفتوحة (بيلو وآخرون، 1985). يختلف طول وعرض الأذرع وارتفاع جدران الأذرع بين الجرذان والفئران (والف وفراي، 2007). تستغل المتاهة المرتفعة أيضًا صراع الاقتراب-الابتعاد من خلال أذرعها المظلمة المغلقة (مونتغومري، 1955؛ مونتغومري ومونكمان، 1955). تتكون إجراءات الاختبار من وضع حيوان في مركز المتاهة ومراقبة سلوكه ونشاطه الحركي (يرجى الرجوع إلى كومادا وآخرون، 2008 لبروتوكول الفيديو). يتم تفسير الوقت الذي يقضيه الحيوان في الأذرع المغلقة مقابل الأذرع المفتوحة وتكرار الدخول إلى الأذرع المغلقة مقابل الأذرع المفتوحة على أنه سلوك يشبه القلق.

توفير مساحات مغلقة وأغمق للحيوانات يشكل الآلية الرئيسية للتحفيز كما في اختبار الصندوق المضيء والمظلم. يستخدم جهاز EPM الارتفاع لزيادة الضغط الإضافي في الأذرع المفتوحة، حيث تدرك الحيوانات أنها تقع فوق الأرض ولكن لا يمكنها القفز من المتاهة للهروب. يمكن إغلاق الأذرع المفتوحة لجهاز EPM بجدران شفافة لمنع السقوط العرضي. في هذه الحالة، يجب التأكد من أن الإضاءة في الأذرع المفتوحة أكبر بكثير من الأذرع المغلقة (انظر إلى Akmese وآخرون، 2023 كمثال). ومع ذلك، فإن إغلاق الأذرع المفتوحة بجدران أكريليك شفافة يبتعد عن الإجراء القياسي وقد يقلل من إمكانية تكرار النتائج.

المتاهة المرتفعة صفر (EZM) هي نسخة معدلة من المتاهة المفتوحة (EPM)، تتكون من جهاز دائري مقسم إلى ربعين مفتوحين متقابلين وربعين مغلقين (Shepherd et al., 1994). تفتقر هذه المتاهة إلى مركز، مما يلغي
الحاجة إلى تحليل وتفسير الوقت الذي يقضيه في المنطقة المركزية، والتي كانت مصدر قلق رئيسي في اختبار الأمان المرتفع (EPM). من ناحية، يمكن تفسير الوقت الذي يقضيه في مركز EPM كأثر خفيف مضاد للقلق (Shepherd et al., 1994). يزيل المتاهة المرتفعة الصفراء هذه الخيار ويجبر الحيوانات على الاختيار بين المناطق المفتوحة أو المغلقة. تم تطوير هذا الاختبار المعدل لزيادة حساسية البناء لمجموعة أوسع من الأدوية المضادة للقلق (Shepherd et al., 1994). أظهرت الدراسات اللاحقة التي قارنت EPM مع EZM نتائج متضاربة، حيث أشار البعض إلى زيادة الحساسية في المتاهة المرتفعة الصفراء (Kulkarni et al., 2007)، بينما لم يفعل الآخرون (Braun et al., 2011). فائدة إضافية لتصميم المتاهة الصفراء هي تجنب عدم التوازن السلوكي الذي قد يميل الحيوانات نحو اتجاه معين في EPM (Schwarting & Borta, 2005). يتجلى هذا عدم التوازن في تفضيل الأرجل لدى الجرذان وقد تم ربطه بأداء الذاكرة المكانية واليأس السلوكي (Ecevitoglu et al., 2020).

تم استخدام المتاهات المشابهة لمتاهة EPM في الأصل لتقييم السلوك المدفوع بالخوف (Handley & Mithani، 1984). تم تصور EPM بعد ذلك كأداة لقياس القلق بناءً على الملاحظة أن الأدوية المضادة للقلق والمسببة للقلق تغير بشكل كبير الوقت الذي يقضيه الحيوان في الأذرع المفتوحة مقابل الأذرع المغلقة وعدد الدخول إلى الأذرع (Cruz et al.، 1994؛ Pellow & File، 1986). ومع ذلك، تم التشكيك في صلاحية اختبارات القلق غير المشروطة، مع إثارة المخاوف بشأن ما إذا كان البناء الذي يتم قياسه يتوافق بشكل أقرب مع القلق أو الهروب الناتج عن الخوف أو التجنب (Ennaceur، 2014). تسلط هذه الانتقادات الضوء على التمييز النظري بين الخوف والقلق – وهما مفهومين أساسيين يفتقران إلى توافق في تعريفهما وتفريقهما في الأدبيات. كانت وجهات النظر السابقة تميل إلى وصف الخوف كاستجابة طبيعية وتكيفية لتهديد فوري، في حين تم اعتبار اضطرابات الخوف والقلق أشكالًا مبالغ فيها ومرضية من استجابات الخوف (LeDoux، 1998؛ Rosen & Schulkin، 1998). تركز وجهة نظر أكثر حداثة ومقبولة على نطاق واسع على خصائص المحفز ونطاق الاستجابات التي يثيرها. وفقًا لهذه النظرة، ينشأ الخوف استجابةً لتهديد معروف أو صريح أو وشيك، مصحوبًا بتجنب نشط؛ بينما ينشأ القلق من إدراك التهديدات المحتملة في المستقبل (Barlow، 2000؛ La-Vu et al.، 2020؛ Perusini & Fanselow، 2015؛ Robinson et al.، 2019؛ Steimer، 2002)، مما يظهر بشكل أساسي مع سلوك التجنب السلبي مصحوبًا بتقييم المخاطر (Kumar et al.، 2013؛ McNaughton & Corr، 2004). تعتمد تصنيفات معايير مجال البحث (RDoC) أيضًا تمييزًا مشابهًا بين التهديد الحاد (أي الخوف) والتهديد المحتمل (أي القلق). ومع ذلك، فإن مسألة ما إذا كانت البيئة الجديدة المقدمة في الاختبارات المذكورة أعلاه تُعتبر تهديدًا وشيكًا أو تهديدًا محتملاً، مما يؤدي إلى إثارة القلق، لا تزال نقطة نقاش رئيسية في الأدبيات (Ennaceur، 2014؛ La-Vu et al.، 2020).

تسلط قضية أخرى تتعلق بالبناءات التي تم تقييمها في اختبارات القلق غير المشروط الضوء على صعوبة إقامة علاقة مباشرة بين المدة التي تقضيها الحيوانات في المناطق المفتوحة وتقليل حالات القلق. وذلك لأن الميل المتزايد للاستكشاف قد يؤدي إلى نفس النتيجة السلوكية الملحوظة (كرايان وهولمز، 2005). لمعالجة هذه القيود، يمكن قياس سلوك البحث عن الجديد من خلال اختبارات إضافية إلى جانب الاختبارات المذكورة. تبرز انتقادات ذات صلة أن القوارض تفضل بطبيعتها الأماكن المظلمة والمغلقة، وأن الاختبارات الحالية قد لا تثير صراعًا حقيقيًا بين نفورها الفطري من المساحات المفتوحة وميولها نحو الاستكشاف (إنناسور، 2014). بالمقابل، تقدم اختبارات القلق المشروط، مثل اختبار صراع جيلر-سايفتر واختبار صراع فogel، الصراع بين الاقتراب والتجنب بشكل أكثر وضوحًا. يقدم اختبار التغذية المثبط للجديد (الموضح في القسم التالي) هذا الصراع ليس من خلال التكييف، ولكن من خلال استخدام دافع الجوع.

في دراسة أكثر حداثة، تم تطوير اختبار EPM للواقع المختلط للمواضيع البشرية، حيث تم ربط الاستجابات السلوكية مع كل من مقاييس القلق الذاتية والفسيولوجية (الجدول 1) (Biedermann et al., 2017). في هذه المهمة، كان الخوف من الأماكن المرتفعة مرتبطًا بميل التجنب تجاه الأذرع المفتوحة، في حين كانت السمات الباحثة عن الإثارة مرتبطة بميل الاقتراب منها. ومع ذلك، لم تظهر مقاييس القلق السمة أي ارتباط مع هذه المهمة. تسلط هذه النتائج الضوء على أهمية اعتبار الخوف وميول البحث عن الجديد بالإضافة إلى التمييز بين القلق الحاد والقلق السمة عند تفسير نتائج اختبارات القلق غير المشروطة، مثل EPM. في الواقع، يتم انتقاد هذه الاختبارات لقياس القلق الحاد، وهو مفهوم عابر، بدلاً من القلق السمة، الذي يستمر لفترة أطول وعادة ما يعتبر أكثر ارتباطًا باضطرابات القلق (Andreatini & Bacellar, 2000; Fonio et al., 2012; Markou et al., 2009).

يعكس تقليل الأكل والتبرز الحالة العاطفية للفئران، خاصة تحت ضغط الجدة (هال، 1934). تم توثيق نقص الشهية بسبب الجدة، والذي يُعرف بأنه تقليل في سلوك التغذية استجابة للجدة، في سلالات الفئران البرية والمختبرية (ميتشل، 1976). تختبر تجربة التغذية المثبطة بالجدة (NSFT) (بروتوكول الفئران: بلاسكو-سيرا وآخرون، 2017؛ بروتوكول الفئران: صامويلز وهين، 2011) سلوكيات الفئران الشبيهة بالقلق من خلال فحص الصراع بين ضغط الجدة والدافع الغريزي للتغذية (كوميساريس، 1993). يمكن تحفيز نقص الشهية بسبب الجدة من خلال إدخال الجدة في جوانب مختلفة من سلوك التغذية، بما في ذلك الطعام نفسه (بوشيل، 1971)، حاوية الطعام (ميتشل، 1976)، أو بيئة التغذية (هال، 1934).

يتضمن بروتوكول NSFT وضع حيوان محروم من الطعام في ساحة اختبار جديدة، حيث توجد كمية صغيرة من الطعام في مركز المتاهة المضاءة جيدًا (الشكل 1). يشكل زمن تأخر الحيوان في الاقتراب من الطعام وعضه المتغير التابع.

تعتبر اختبارات قائمة على الهيبونيوفاجيا حساسة للعديد من الأدوية المضادة للقلق وتطبيقات مضادات الاكتئاب المزمنة (دولاوا & هين، 2005). قد تشير هذه الاستجابة الدوائية المزدوجة إلى أن العلاجات المضادة للاكتئاب المزمنة تخفف من أعراض القلق، كما لوحظ في كل من البشر (بسبالوف وآخرون، 2009) والحيوانات الأخرى (بودنوف وآخرون، 1988). بدلاً من ذلك، قد تشير إلى أن هذا الاختبار يقيم بناءً مرتبطًا بكل من القلق والاكتئاب (نيستيلر & هايمان، 2010).

تقييم مستويات التفاعل الاجتماعي في الحيوانات يُستخدم على نطاق واسع لدراسة اضطرابات نفسية مختلفة، بما في ذلك اضطرابات طيف التوحد (كراولي، 2007)، الفصام (ويلسون وكوينغ، 2014)، واضطراب القلق الاجتماعي (رهاب اجتماعي) (توث ونيويمان، 2013). كما تُستخدم التفاعلات الاجتماعية لتقييم مستويات القلق في القوارض من خلال اختبار تفاعل اجتماعي بسيط، يتضمن وضع جرذين في صندوق مخصص وتسجيل وقت تفاعلهما على مدار فترة (File، 1985؛ File & Hyde، 1978). على الرغم من أنها إجراء قديم، إلا أن هذا الاختبار السلوكي البسيط يحتفظ بأهميته في الأبحاث المعاصرة، تمامًا مثل اختبار التفضيل الاجتماعي (Acikgoz et al.، 2022). تنبع أهميته المستمرة من عدم الحاجة إلى التدريب المسبق وتجنب المحفزات السلبية، مثل الصدمات الكهربائية (File & Seth، 2003). بينما يعكس اختبار التفاعل الاجتماعي التفاعلات الطبيعية من الناحية الإيثولوجية، فإنه يقدم تحديات في تمييز مستويات الاقتراب أو التجنب الاجتماعي الفردية بدقة خلال هذه اللقاءات (Harro، 2018؛ Toth & Neumann، 2013). تقدم الاختبارات السلوكية اللاحقة التي سيتم مناقشتها أدناه نهجًا أكثر تحكمًا لقياس سلوك الاقتراب والتجنب الاجتماعي لدى الحيوانات.

اختبار الاقتراب-الابتعاد الاجتماعي، المصمم للفئران لتقييم القلق الناتج عن الإجهاد (هالر وباكس، 2002)، يتضمن قفصًا مقسومًا إلى حجرة صغيرة وأخرى كبيرة متصلة بنفق (الشكل 1). يتم وضع فرد غير مألوف من نفس النوع في الحجرة الكبيرة خلف جدار شفاف مثقوب، بينما يتم وضع الحيوان المختبر في الحجرة الصغيرة. بعد فترة من التكيف، يتم فتح باب النفق، مما يسمح بمراقبة دخول الحيوان المختبر إلى الحجرة الكبيرة. لقد تم إثبات أن التعرض لإجهاد الهزيمة الاجتماعية أو الصدمات الكهربائية يقلل من الوقت الذي يقضيه في الحجرة الكبيرة، وهو تأثير يتم التخفيف منه بواسطة الكلورديازيبوكسيد (هالر وباكس، 2002). حساسية هذا الاختبار لكل من الاجتماعي و
تسليط الضوء على الضغوط غير الاجتماعية (أي، ضغط الهزيمة الاجتماعية والصدمات الكهربائية، على التوالي) يبرز فائدتها كأداة لتقييم اضطراب القلق العام (هالر وآخرون، 2003). بينما تم تطوير هذا الاختبار واستخدامه بشكل أساسي مع الجرذان، يتم استخدام اختبار الاقتراب الاجتماعي ذو الغرف الثلاث بشكل أكثر شيوعًا في دراسات الفئران (توث ونيويمان، 2013).

يتكون جهاز اختبار النهج الاجتماعي ذو الغرف الثلاث من حجرة مركزية، حيث يتم وضع الحيوان المختبر، وغرفتين جانبيتين مجاورتين للمركز (لاندور & بالستر، 1982؛ موى وآخرون، 2004؛ نادلر وآخرون، 2004). تحتوي إحدى الغرف الجانبية، وهي الغرفة الاجتماعية، على حيوان من نفس النوع في قفص سلكي، بينما تحتوي الغرفة الجانبية الأخرى، وهي الغرفة غير الاجتماعية، على قفص سلكي فارغ (يرجى الرجوع إلى بروتوكول الفيديو: كايدانوفيتش-بيليين وآخرون، 2011). بعد فترة التكيف، يتنقل القارض بحرية في المتاهة، ويعتبر الوقت الذي يقضيه في الغرفة غير الاجتماعية والمركز مؤشراً على سلوك تجنب الاجتماع. يسمح تصميم الاختبار بمقارنة سلوك النهج الاجتماعي-التجنب تجاه حيوان من نفس النوع مألوف أو غير مألوف (موى وآخرون، 2004). في تصميم تفضيل الجدة الاجتماعية، يتم إدخال فأر غير مألوف إلى الغرفة المقابلة بعد أن يتعرف الحيوان المختبر على الفأر الموجود في البداية (موى وآخرون، 2004؛ نادلر وآخرون، 2004). تم تعديل الاختبار الأصلي لاحقًا للاستخدام مع الجرذان (وي، وآخرون، 1995)، ومع ذلك، ظل يُستخدم بشكل أساسي في دراسات الفئران. يمكن أن يُعزى شعبيته كأداة للتحقيق في اضطراب طيف التوحد (موى وآخرون، 2004؛ نادلر وآخرون، 2004)، بدلاً من القلق، إلى انتشار نماذج التوحد الوراثية في الفئران (وهر & سكاتوني، 2013).

في اختبارات التفاعل الاجتماعي والنهج-التجنب، يُوصى بتحليل المتغيرات الدقيقة في متاهة الاختبار، مثل وضع الجسم (جبارين وآخرون، 2022)، ودمج التتبع الآلي في قفص المنزل (كوندراكيويتش وآخرون، 2019؛ زيلخا وآخرون، 2016) للحصول على فهم أكثر دقة للبناء الذي يتم قياسه. يمكن أن تُدخل سلوكيات الحيوانات غير الموضوعية تباينًا أو ضوضاء في بيانات التفاعل الاجتماعي. على عكس اختبارات التفاعل الاجتماعي التي تستخدم حقلًا مفتوحًا، تعالج اختبارات النهج-التجنب الاجتماعي هذه المشكلة من خلال وضع الحيوانات غير الموضوعية خلف جدار شفاف مثقوب أو في قفص سلكي. على الرغم من أن هذا الإعداد قد لا يعيد تمثيل الظروف البيئية بشكل مثالي للتفاعلات الاجتماعية، إلا أنه يقلل بنجاح من التفاعلات العدوانية أو الجنسية بين الحيوانات، بينما لا يزال يمكّن الحيوان الموضوعي من الاقتراب من الحيوان غير الموضوعي (جبارين وآخرون، 2022). من الجدير بالذكر أن الدراسات البشرية التي تستخدم أنظمة الواقع الافتراضي لمحاكاة سيناريوهات التفاعل الاجتماعي تحقق نتائج متسقة مع تجارب القوارض (الجدول 1) (لانج & باولي، 2019؛ ويسر وآخرون، 2010). كما تفحص هذه التحقيقات الميزات الشكلية للمشاركين، بما في ذلك تعبيرات الوجه، والنظرة، وحركات الرأس، ووضع الجسم – وهي ممارسة مشابهة تم تأييدها في دراسات القوارض، كما هو موضح أدناه.

يعبّر البشر عادةً عن مشاعرهم من خلال تغييرات في عضلات الوجه، المعروفة عمومًا بتعبيرات الوجه (ديمبرغ وآخرون، 2002). تم ملاحظة أن تعبيرات الوجه المرتبطة بالعواطف الأساسية الستة (أي، السعادة، الاشمئزاز، المفاجأة، الحزن، الغضب، والخوف) هي عالمية ثقافيًا (إيكمان، 1973؛ 1993) ويُقترح أن لها أصولًا بيولوجية مع وظائف تكيفية تطورية (إيكمان، 1973؛ 1989). كانت الفكرة القائلة بأن الحيوانات غير البشرية أيضًا تتواصل بمشاعرها من خلال تعبيرات الوجه فكرة سائدة منذ داروين (داروين، 1872؛ إيكمان، 1973؛ والير & ميشيلتا، 2013). في اختبارات سلوك القوارض، تم استخدام تحليل العناصر المقلدة، وتحديدًا التغييرات في عضلات الوجه الفموية، في البداية في اختبارات ردود الفعل على الطعم (غريل & نورغرين، 1978). تضمنت هذه الطريقة المبكرة تحليلًا دقيقًا، إطارًا بإطار، لتسجيلات الفيديو. بعد ذلك، بدأ الباحثون في الألم في استخدام تعبيرات الوجه كمؤشر على عدم الراحة وابتكروا نظامًا للتquantification يعرف بمقياس تعبير الوجه للفأر (لانغفورد وآخرون، 2010). عندما تم تعديل هذا المقياس للجرذان، تم تطوير أداة برمجية شبه آلية لتحديد وتصنيف تعبيرات وجه الجرذان من تسجيلات الفيديو (سوتوسينال وآخرون، 2011).

استنتاج حالات الطعم والألم من خلال تحليل حركات العضلات المحددة في وجه القارض جعل من الواضح أن استخدام هذه التقنية يمكن أن يتجاوز التجارب البشرية. سرعان ما ظهر تحليل تعبيرات الوجه كأداة قيمة لتقييم الحالات العاطفية للقوارض، بما في ذلك الحالات السلبية (ديفنسور وآخرون، 2012) والإيجابية (فينلايسون وآخرون، 2016). حول توفر أدوات التحليل الآلي التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (إيسيك & أونال، 2023) هذه التقنية التي تتطلب جهدًا كبيرًا إلى مهمة بسيطة وموثوقة نسبيًا. في دراسة حديثة، تم الكشف تلقائيًا عن تعبيرات وجه الفئران أثناء تعرضها لمحفزات مزعجة أو مكافئة وتصنيفها عبر استخدام التعلم الآلي (دولنسك وآخرون، 2020). علاوة على ذلك، مع الهندسة العكسية، تم تدريب خوارزمية للتنبؤ بالحالة العاطفية للحيوان من تعبيرات وجهه. أوضحت هذه الدراسة الخصائص الأساسية للعواطف، مثل الشدة، والقيمة، والمرونة، والتعميم، والاستمرارية، عبر تصاميم اختبار مختلفة. كما أوضحت الأسس العصبية المتميزة للعواطف المجمعة من خلال استخدام الأوبتوجينيتكس. بشكل عام، تؤكد هذه التحقيقات على إمكانيات تحليل تعبير الوجه في مجال أبحاث عواطف الحيوانات.

تستخدم عدة أنواع من الحيوانات إشارات صوتية للتواصل مع أفراد من نفس النوع، خاصة لإنتاج نداءات التزاوج وإشارات الإنذار (فيشتل & مانسر، 2010). تتواصل القوارض من خلال إصدار أصوات في النطاق فوق الصوتي ( ) (فور وآخرون، 2017؛ سيمولا & برودزينسكي، 2018)، وهو ما يتجاوز الطيف السمعي لإدراك البشر. تعيش القوارض في مجموعات اجتماعية في الطبيعة (بارنيت، 1963)، واستخدام الإشارات ضمن النطاق فوق الصوتي يمكّنها من التواصل دون جذب انتباه المفترسين المحتملين (سيمولا & برودزينسكي، 2018). تصدر أنواع القوارض المختلفة أنواعًا متميزة من الصوتيات اعتمادًا على أعمارها والسياق (يرجى الرجوع إلى بورتفورس، 2007 لمراجعة). تشمل الصوتيات الأكثر دراسة للقوارض إشارات انفصال الأمهات عن صغارها (أوليفييه وآخرون، 1998؛ وهر & شوارتيغ، 2008)، والإشارات التي تصدر أثناء تفاعلات اللعب في مرحلة الطفولة (بورك وآخرون، 2018)، والصوتيات البالغة التي تحدث في سياقات اجتماعية، بما في ذلك إشارات التزاوج (مكغينيس & فاكولينكو، 2003) والعدوان (توماس وآخرون، 1983).

يمكن تصنيف صوتيات الجرذان فوق الصوتية إلى مجموعتين رئيسيتين من حيث الحالة العاطفية التي تمثلها: الإشارات المرتبطة بالمحفزات الشهية ( ) والإشارات المرتبطة بالظروف المزعجة ( ) (وهر & شوارتيغ، 2013). في أبحاث القوارض، تُستخدم تسجيلات الصوتيات فوق الصوتية أيضًا للتلاعب بالحالة العاطفية للحيوانات من خلال إعادة تشغيل تسجيلات الصوتيات فوق الصوتية لها (نييمتشورا وآخرون، 2020). يؤدي تشغيل إشارات للجرذان إلى تحفيز سلوكيات الاقتراب (وهر & شوارتيغ، 2007)، بينما تنتج صوتيات تأثيرًا معاكسًا، مما يؤدي إلى استجابات تجنب (برودزينسكي & تشيو، 1995). على غرار تحليل تعبير الوجه، يتم تطبيق طرق التعلم الآلي المختلفة بشكل متزايد على التصنيف الآلي لإشارات الصوتيات فوق الصوتية للقوارض. غالبًا ما يُستخدم التعلم المراقب للكشف التلقائي عن الفئات المحددة مسبقًا (فونسيكا وآخرون، 2021؛ بريمولي وآخرون، 2021؛ فوجل وآخرون، 2019)، بينما تُستخدم طرق التعلم غير المراقب لإنشاء واكتشاف وتشكيل مجموعات الصوتيات فوق الصوتية التي قد تتجاوز قدرة الخبرة البشرية (كوفي وآخرون، 2019؛ فان سيغبروك وآخرون، 2017). تُسجل الصوتيات فوق الصوتية عمومًا في جهاز اختبار عازل للصوت منفصل أثناء اختبار السلوك من أجل فصلها عن الضوضاء الخلفية. مؤخرًا، تم تطوير بروتوكول لاكتساب وعزل الصوتيات فوق الصوتية داخل قفص المنزل بالتزامن مع طرق مراقبة قفص المنزل الأخرى (هوبسون وآخرون، 2020).

فحص وضعية جسم الحيوان يوفر أداة مفيدة للحصول على رؤى حول رفاهيته العامة. على سبيل المثال، فإن القوارض التي تعاني من الألم غالبًا ما تظهر وضعية مميزة
الظهر المنحني (كارستنز وموبيرغ، 2000). خلال النزاعات مع الأنواع المماثلة والاحتكاك الجسدي مع المفترسات، قد تتبنى القوارض وضعيات دفاعية أو مهددة تعكس ميلها للقتال أو الهروب (بارنيت، 1963؛ بلانشارد وآخرون، 1977). يمكن أن تكون وضعية الجسم مؤشرًا على أنماط سلوكية محددة في سياق اختبار الحيوانات. مثال توضيحي هو وضعية الانتباه الممدودة (SAP)، حيث يبقى الحيوان ثابتًا بينما يمد جسمه العلوي لاستكشاف وشم منطقة جديدة. يعتبر هذا السلوك تجسيدًا لتقييم المخاطر (ريبي وووتجاك، 2012) وغالبًا ما يُلاحظ في اختبارات القلق المستندة إلى الدوافع الاستكشافية، مثل EPM (إسبيجو، 1997). علاوة على ذلك، تم إثبات أن SAP يستجيب لعدة أدوية مضادة للقلق (مولفايك وآخرون، 1995). تم تطوير أداة برمجية للكشف التلقائي وتحليل SAP لاستخدامها في OFT وEPM كقياس إضافي (هولي وآخرون، 2016).

الكشف وتصنيف وضعيات الجسم خلال اللحظات المستقرة أو تنفيذ سلوك معين يوفر رؤى قيمة حول البنى المرتبطة بأعراض معينة. على سبيل المثال، في EPM، قد يستنتج المرء أن الحيوان يعاني من مستوى منخفض من القلق عندما يكون أكثر من نصف جسمه موجودًا في الذراع المفتوحة. ومع ذلك، قد يكشف الفحص الدقيق أن الحيوان يظهر بشكل رئيسي SAP ويستكشف المتاهة دون مغادرة منطقته الآمنة المتصورة، الذراع المغلقة. تم اقتراح التعرف على إمكانيات تحليل الوضعية واستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات الوضعية عبر اختبارات مختلفة كـ “ثورة تتبع الوضعية” (فون زيجلر وآخرون، 2020). تم تطوير العديد من البرمجيات مفتوحة المصدر المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة لتتبع القوارض خلال اختبارات السلوك، وإجراء تقدير للوضعية، وتصنيف سلوكياتها (راجع إيسيك وأونال، 2023 للمراجعة). لم تسهل هذه الأدوات الجديدة وتحسن تحليل السلوك فحسب، بل كشفت أيضًا عن أنماط سلوكية دقيقة كانت غير ملحوظة للعين البشرية العادية خلال التحليل اليدوي. تُعرف هذه الأنماط السلوكية الدقيقة باسم مقاطع سلوكية (ويلتشكو وآخرون، 2020). قد يؤدي تحديد مقاطع سلوكية جديدة مرتبطة ببنى قوارض معينة إلى تعزيز صلاحية البنية للاختبارات السلوكية من خلال توفير علامات سلوكية إضافية.

تتطلب الاختبارات السلوكية الموصوفة في هذه المراجعة نقل الحيوان من قفصه المنزلي إلى جهاز تجريبي لفترة قصيرة من الزمن. هذه الإجراءات النموذجية لوضع الحيوان في جهاز الاختبار عرضة لعدة عوامل بما في ذلك تكيف الحيوان مع بيئة جديدة ومستوى تفاعله مع الباحثين (تشيسلر وآخرون، 2002). بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن الجرذان والفئران
هي حيوانات ليلية، إلا أن الاختبارات السلوكية تُجرى تقليديًا خلال النهار. يمكن أن تتداخل هذه العوامل مع نتائج الاختبارات السلوكية. لمعالجة هذه المخاوف، تم تطوير أنظمة مراقبة القفص المنزلي (HCM) لقياس سلوك الحيوانات داخل القفص الذي تعيش فيه، دون تدخل بشري أو تغييرات بيئية (غريكو وآخرون، 2021؛ كلاين وآخرون، 2022؛ مينغرون وآخرون، 2020). تسمح هذه الأنظمة بالمراقبة المستمرة، بما في ذلك الليل (أي بعد إطفاء أضواء الحضانة) عندما تكون القوارض أكثر نشاطًا بشكل ملحوظ.

تم تصميم أنظمة مراقبة القفص المنزلي بشكل أساسي لتتبع نشاط الحيوان الحركي. تتضمن هذه التقنيات إما التقاط التغيرات الكهربائية في القفص الناتجة عن حركات الحيوان من خلال أقطاب كهربائية موضوعة تحت القفص (يانيلو، 2019) أو مراقبة حيوانات معينة عبر علامات تحديد الهوية بترددات الراديو (RFID) المثبتة عليها (كيريك وآخرون، 2020). ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة المبكرة تسجل فقط المسافة الإجمالية التي قطعها الحيوان وسرعته داخل القفص ولا تسهل تصنيف السلوكيات. في أنظمة أخرى، بالإضافة إلى النشاط الحركي، يمكن تصنيف سلوكيات معينة باستخدام تغييرات شعاع الأشعة تحت الحمراء المحيطة بالقفص (براون وآخرون، 2016) أو حساسات الاهتزاز الميكانيكية الموجودة تحت القفص (فان دي ويرد وآخرون، 2001). ما لم يتم دمجها مع طرق التحليل الشكلية المفسرة، فإن أنظمة مراقبة القفص المنزلي لا تقدم القدرة على الكشف وتصنيف سلوكيات معينة.

تتطلب التحليلات السلوكية في القفص المنزلي استخدام أدوات تتبع الوضعية إما في الوقت الحقيقي (عبر الإنترنت) أو غير متصل على الفيديو المسجل (جوانغ وآخرون، 2010). من المهم ملاحظة أن الطرق المعتمدة على الفيديو قد لا تكون مثالية للتحليل المتزامن لعدة حيوانات، خاصة عندما لا توجد ميزات بصرية مميزة تميز الحيوانات الفردية. تتضمن حل محتمل لهذه التحديات دمج تتبع موجات الراديو للحيوانات المعلّمة مع تقنيات تحليل الفيديو، مما يمكّن من التحقيق في السلوكيات الاجتماعية التي تظهرها الحيوانات في موطنها (باينز وآخرون، 2018؛ بيليه وآخرون، 2019).

بالإضافة إلى تمكين ملاحظة سلوكيات القوارض داخل قفصها المنزلي، توفر هذه الأنظمة القدرة على تحويل القفص المنزلي إلى غرفة تشغيل أو جهاز اختبار. من خلال دمج ثقوب الأنف المثبتة على الجدران أو الروافع لمراقبة سلوك الحيوان وتوزيع الطعام أو الشراب كمكافأة على أفعال معينة، يصبح من الممكن تدريب وتقييم الحيوانات داخل قفصها المنزلي (بالزاني وآخرون، 2018). علاوة على ذلك، يوفر التلاعب بالقفص المنزلي طريقة لإجراء اختبارات القلق بناءً على صراعات الاقتراب-التجنب. اختبار محدد، يُشار إليه باسم اختبار البقعة الضوئية أو اختبار فينو تايبر (المسمى على اسم شركة خاصة)، يتضمن إضاءة منطقة محددة من موزع الطعام في القفص المنزلي خلال المرحلة الأولية من الفترة المظلمة عندما يكون الحيوان أكثر نشاطًا (آرتس وآخرون،
2015). أظهر الباحثون أن إدخال بقعة ضوئية نشطة أدى إلى تقليل الوقت الذي تقضيه الفئران خارج ملجأها، وتم تخفيف هذا التأثير من خلال إعطاء الديازيبام، وهو دواء مضاد للقلق. أدى تعديل اختبار البقعة الضوئية للفئران إلى نتائج متسقة، مما يؤكد موثوقيته كمقياس لسلوك التجنب أو القلق (كيريكاو وآخرون، 2018). يخفف من تأثير العوامل المتعلقة بالتجربة، مثل التعامل (هندرسون، داني وآخرون، 2020أ، 2020ب؛ هندرسون، سمولدرز وآخرون، 2020أ، 2020ب) قبل الاختبار وجدة بيئة الاختبار. من الجدير بالذكر أن اختبار البقعة الضوئية يمكّن الباحثين من إجراء مقارنات مباشرة لسلوك الحيوانات قبل وأثناء وبعد التدخلات التلاعبية (بريفوت وآخرون، 2019). كشفت هذه المقارنات أن استجابة التجنب التي أثارتها الضوء تستمر لعدة ساعات بعد أن لم يعد الضوء موجودًا، وتسمى التجنب المتبقي، ويمكن أن تمتد حتى 6 أسابيع (بريفوت وآخرون، 2019). تظهر هذه النتائج أنه يمكن تقييم كل من سلوك التجنب الحاد وطويل الأمد من خلال مراقبة القفص المنزلي.

تظهر دراسة مثيرة عن فعالية مراقبة الأقفاص المنزلية في مجال أبحاث الاضطرابات العاطفية من خلال عمل Goodwill وآخرون (2019)، الذين حددوا مؤشرات الاكتئاب في الفئران الأنثوية التي تعرضت لضغوط الحياة المبكرة. ومن الجدير بالذكر أن هذه المؤشرات هي أعراض مشابهة لتلك التي لوحظت في الاكتئاب البشري، وتشمل تغييرات في أنماط النوم، والخمول في المشي، وتقليل العناية الذاتية التي تتجلى في انخفاض في التمشيط. في هذه الدراسة (Goodwill وآخرون، 2019)، أظهرت الفئران الأنثوية التي تعرضت لضغوط الحياة المبكرة مستويات أعلى من عدم الحركة في اختبار السباحة القسري، مما يظهر نمطًا محددًا حسب الجنس. تسلط هذه الملاحظة الضوء على قيمة القياسات السلوكية طويلة الأمد في التخفيف من المخاوف المتعلقة بتقلبات دورة الشبق، وهو عامل رئيسي يساهم في نقص تمثيل الموضوعات الأنثوية في الدراسات السلوكية. وبالتالي، يمكن أن تسهل مراقبة الأقفاص المنزلية بشكل كبير دراسة الفروق الجنسية في الاضطرابات العاطفية. لقد أثبتت هذه الأنظمة نجاحها في تقييم فعالية كل من مضادات الاكتئاب التقليدية (فلوكستين) (Alboni وآخرون، 2015) وسريعة المفعول (أي، كيتامين) (Goodwill وآخرون، 2019).

باختصار، تتيح تقنيات مراقبة الأقفاص المنزلية نتائج إيجابية من خلال ضمان القياس الدقيق للبنى المستهدفة، والقضاء على التباين الفطري في بيئات الاختبار الجديدة، وتمكين تقييم السلوكيات التي قد لا تظهر ضمن أطر زمنية قصيرة أو في ظروف غير مألوفة. ومع ذلك، فإن التحدي المستمر في هذا المجال هو غياب مقياس صحيح وموثوق يمكن من خلاله تقييم سلوكيات الأقفاص المنزلية. تثار دائمًا مسألة مدى ارتباط تغيير سلوكي معين بحالة عاطفية بدلاً من تأثيرات أخرى، مثل التغيرات في الدافع أو اللامبالاة.

شهدت علوم الأعصاب المعاصرة تقدمًا منهجيًا كبيرًا وسعت من فهمنا للخصائص العصبية الحيوية، والكهربية، والتشريحية العصبية للدماغ (Bassett & Sporns، 2017؛ Deisseroth، 2011؛ Wilt وآخرون، 2009). ومع ذلك، لا يزال اختبار السلوك في القوارض، وهو تقنية قديمة، يعمل كطريقة رئيسية لتوفير إطار نظري لتفسير هذه النتائج (Krakauer وآخرون، 2017). يعد تحديد الميزات السلوكية ونتائج الظواهر العصبية الحيوية والنفسية العصبية أمرًا أساسيًا لتحقيق فهم شامل للنظام قيد التحقيق. ومع ذلك، عندما لا يتم فحص البنى التي يتم تقييمها في اختبارات السلوك بشكل نقدي، تصبح هذه التقييمات أدوات تكشف فقط عن تأثيرات أدوية معينة دون وضوح حول ما تقيسه فعليًا على مستوى أوسع من الإدراك والعاطفة (Rodgers وآخرون، 1997).

استعرضت هذه المراجعة البنى السلوكية واختبارات القوارض المرتبطة بالاكتئاب السريري والقلق. تم مناقشة الأصول النظرية وتطور كل بنية، بالإضافة إلى فحص بروتوكولات الاختبار المستخدمة لتقييم هذه البنى. تم تناول مخاوف محددة بشأن صلاحية البنية لهذه الاختبارات السلوكية، مع تسليط الضوء على قيود التفسير القائم على الأعراض الذي كان سائدًا تاريخيًا. بدلاً من ذلك، تم تقديم منظور جديد من خلال إطار RDoC (Sanislow وآخرون، 2010)، الذي يقوم بتفكيك البنى العليا القائمة على الأعراض إلى أنماط سلوكية بسيطة، مما يرسخ أرضية نظرية مشتركة بين اختبار السلوك وعلم النفس المرضي البشري. يدعم الفهم الحالي بروتوكولات تهدف إلى قياس نفس البنية في كل من البشر والقوارض. من خلال الترجمة العكسية، تم تعديل العديد من اختبارات القوارض التقليدية للاستخدام في البشر، سواء في بيئات حقيقية أو افتراضية (الجدول 1). ومن المثير للاهتمام أن قياسات التحيز العاطفي المعرفي الحديثة تأخذ نهجًا معكوسًا، حيث تتكيف البنى البشرية وطرق القياس للاستخدام في القوارض.

أخيرًا، فإن طرق المراقبة السلوكية الإضافية وطرق التحليل الشكلية التي يمكن تطبيقها في كل من القوارض والبشر، مثل تحليل تعبير الوجه ووضعية الجسم، تحمل القدرة على تعزيز الاتصال النظري بين البنى السلوكية التي تم تقييمها في القوارض وعلم النفس المرضي البشري. تركز تقنيات المراقبة الأخرى، مثل تسجيلات USV ومراقبة الأقفاص المنزلية، على سلوكيات القوارض النموذجية. بشكل عام، يمكن أن يؤدي دمج هذه الطرق الإضافية للمراقبة في اختبارات السلوك إلى تعزيز كبير في تفسير صلاحية البنية للاختبارات السلوكية التي تم مناقشتها.

تمويل تم توفير تمويل الوصول المفتوح من قبل مجلس البحث العلمي والتكنولوجي في تركيا (TUBİTAK).

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا كانت هناك تغييرات قد تم إجراؤها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر ائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارة http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Aarts, E., Maroteaux, G., Loos, M., Koopmans, B., Kovačević, J., Smit, A. B., Verhage, M., & van der Sluis, S. (2015). The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated homecage environment. Behavioural Brain Research, 294, 123-130. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2015.06.011
Abramson, L. Y., Seligman, M. E., & Teasdale, J. D. (1978). Learned helplessness in humans: Critique and reformulation. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 49-74. https://doi.org/10.1037/ 0021-843x.87.1.49
Acikgoz, B., Dalkiran, B., & Dayi, A. (2022). An overview of the currency and usefulness of behavioral tests used from past to present to assess anxiety, social behavior and depression in rats and mice. Behavioural Processes, 200, 104670. https://doi.org/ 10.1016/j.beproc.2022.104670

Akan, M., Skorodumov, I., Meinhardt, M. W., Canbeyli, R., & Unal, G. (2023). A shea butter-based ketamine ointment: The antidepressant effects of transdermal ketamine in rats. Behavioural Brain Research, 452(July), 114594. https://doi.org/10.1016/j. bbr.2023.114594
Akmese, C., Sevinc, C., Halim, S., & Unal, G. (2023). Differential role of GABAergic and cholinergic ventral pallidal neurons in behavioral despair, conditioned fear memory and active coping. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 125. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp. 2023.110760
Alboni, S., Van DIjk, R. M., Poggini, S., Milior, G., Perrotta, M., Drenth, T., Brunello, N., Wolfer, D. P., Limatola, C., Amrein, I., Cirulli, F., Maggi, L., & Branchi, I. (2015). Fluoxetine effects on molecular, cellular and behavioral endophenotypes of depression are driven by the living environment. Molecular Psychiatry 2015 22:4, 22(4), 552-561. https://doi.org/10.1038/ mp.2015.142
Aliphon, B., Dai, T., Moretti, J., Penrose-Menz, M., Mulders, W. H. A. M., Blache, D., & Rodger, J. (2022). A repeated measures cognitive affective bias test in rats: comparison with forced swim test. Psychopharmacology, 1, 1-14. https://doi.org/10. 1007/s00213-022-06281-8
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th edn). https://doi.org/10.1176/ appi.books. 9780890425596
Amsterdam, J. D., Settle, R. G., Doty, R. L., Abelman, E., & Winokur, A. (1987). Taste and smell perception in depression. Biological Psychiatry, 22(12), 1481-1485. https://doi.org/10. 1016/0006-3223(87)90108-9
Anderson, M. H., Hardcastle, C., Munafò, M. R., & Robinson, E. S. J. (2012). Evaluation of a novel translational task for assessing emotional biases in different species. Cognitive, Affective and

Behavioral Neuroscience, 12(2), 373-381. https://doi.org/10. 3758/s13415-011-0076-4
Anderson, M. H., Munafò, M. R., & Robinson, E. S. J. (2013). Investigating the psychopharmacology of cognitive affective bias in rats using an affective tone discrimination task. Psychopharmacology, 226(3), 601-613. https://doi.org/10.1007/ s00213-012-2932-5
Andreatini, R., & Bacellar, L. F. S. (2000). Animal models: trait or state measure? The test-retest reliability of the elevated plusmaze and behavioral despair. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 24(4), 549-560. https:// doi.org/10.1016/s0278-5846(00)00092-0
Araujo, S. M., Poetini, M. R., Bortolotto, V. C., de Freitas Couto, S., Pinheiro, F. C., Meichtry, L. B., de Almeida, F. P., Santos Musachio, E. A., de Paula, M. T., & Prigol, M. (2018). Chronic unpredictable mild stress-induced depressive-like behavior and dysregulation of brain levels of biogenic amines in Drosophila melanogaster. Behavioural Brain Research, 351, 104-113. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2018.05.016
Armario, A. (2021). The forced swim test: Historical, conceptual and methodological considerations and its relationship with individual behavioral traits. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 128, 74-86. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.06.014
Atesyakar, N., Canbeyli, R., & Unal, G. (2020). Low cognitive competence as a vulnerability factor for behavioral despair in rats. Behavioural Processes, 174. https://doi.org/10.1016/j.beproc. 2020.104103

Aupperle, R. L., Sullivan, S., Melrose, A. J., Paulus, M. P., & Stein, M. B. (2011). A reverse translational approach to quantify approachavoidance conflict in humans. Behavioural Brain Research, 225(2), 455-463. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2011.08.003
Baciadonna, L., & McElligott, A. G. (2015). The use of judgement bias to assess welfare in farm livestock. Animal Welfare, 24(1), 81-91. https://doi.org/10.7120/09627286.24.1.081
Bains, R. S., Wells, S., Sillito, R. R., Armstrong, J. D., Cater, H. L., Banks, G., & Nolan, P. M. (2018). Assessing mouse behaviour throughout the light/dark cycle using automated in-cage analysis tools. Journal of Neuroscience Methods, 300, 37-47. https://doi. org/10.1016/j.jneumeth.2017.04.014
Bajpai, M. (2023). Brief Smell Identification Test-1, An odor impairment Test in Patients of Depression. Physiology, 38(S1), 5735287. https://doi.org/10.1152/physiol.2023.38.s1.5735287

Balzani, E., Falappa, M., Balci, F., & Tucci, V. (2018). An approach to monitoring home-cage behavior in mice that facilitates data sharing. Nature Protocols, 13(6), 1331-1347. https://doi.org/10. 1038/nprot. 2018.031
Baratta, M. V., Leslie, N. R., Fallon, I. P., Dolzani, S. D., Chun, L. E., Tamalunas, A. M., Watkins, L. R., & Maier, S. F. (2018). Behavioural and neural sequelae of stressor exposure are not modulated by controllability in females. European Journal of Neuroscience, 47(8), 959-967. https://doi.org/10.1111/ejn. 13833
Bari, A., Theobald, D. E., Caprioli, D., Mar, A. C., Aidoo-Micah, A., Dalley, J. W., & Robbins, T. W. (2010). Serotonin modulates sensitivity to reward and negative feedback in a probabilistic reversal learning task in rats. Neuropsychopharmacology 2010 35:6, 35(6), 1290-1301. https://doi.org/10.1038/npp.2009.233
Barlow, D. H. (2000). Unraveling the mysteries of anxiety and its disorders from the perspective of emotion theory. American Psychologist, 55(11), 1247-1263. https://doi.org/10.1037/0003-066x.55. 11.1247

Barnett, S. A. (1963). The rat: A study in behavior. Routledge. https:// doi.org/10.4324/9781315134468/rat-barnett
Barros, H. M. T., & Ferigolo, M. (1998). Ethopharmacology of imipramine in the forced-swimming test: gender differences. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 23(2), 279-286. https://doi.org/ 10.1016/s0149-7634(98)00029-3

Bassett, D. S., & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20(3), 353-364. https://doi.org/10.1038/nn. 4502
Bateson, M., Desire, S., Gartside, S. E., & Wright, G. A. (2011). Agitated honeybees exhibit pessimistic cognitive biases. Current Biology, 21(12), 1070-1073. https://doi.org/10.1016/j.cub. 2011.05.017

Bateson, M., & Nettle, D. (2015). Development of a cognitive bias methodology for measuring low mood in chimpanzees. PeerJ, 3, e998. https://doi.org/10.7717/peerj. 998
Beck, A. T. (1967). Depression: Clinical experimental and theoretical aspects. Hoeber.
Becker, J. B., Prendergast, B. J., & Liang, J. W. (2016). Female rats are not more variable than male rats: A meta-analysis of neuroscience studies. Biology of Sex Differences, 7(1), 1-7. https://doi. org/10.1186/s13293-016-0087-5
Becker, M., Pinhasov, A., & Ornoy, A. (2021). Animal models of depression: what can they teach us about the human disease? Diagnostics, 11(1), 123. https://doi.org/10.3390/diagnostics1101 0123
Beery, A. K., & Zucker, I. (2011). Sex bias in neuroscience and biomedical research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35(3), 565-572. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2010.07.002
Belovicova, K., Bogi, E., Csatlosova, K., & Dubovicky, M. (2017). Animal tests for anxiety-like and depression-like behavior in rats. Interdisciplinary Toxicology, 10(1), 40. https://doi.org/10.1515/ intox-2017-0006
Belzung, C., & Lemoine, M. (2011). Criteria of validity for animal models of psychiatric disorders: focus on anxiety disorders and depression. Biology of Mood & Anxiety Disorders, 1(1), 1-14. https://doi.org/10.1186/2045-5380-1-9
Berlin, I., Givry-Steiner, L., Lecrubier, Y., & Puech, A. J. (1998). Measures of anhedonia and hedonic responses to sucrose in depressive and schizophrenic patients in comparison with healthy subjects. European Psychiatry, 13(6), 303-309. https://doi.org/ 10.1016/s0924-9338(98)80048-5

Berna, C., Lang, T. J., Goodwin, G. M., & Holmes, E. A. (2011). Developing a measure of interpretation bias for depressed mood: An ambiguous scenarios test. Personality and Individual Differences, 51(3), 349-354. https://doi.org/10.1016/j.paid.2011. 04.005

Berridge, K. C. (1996). Food reward: Brain substrates of wanting and liking. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 20(1), 1-25. https://doi.org/10.1016/0149-7634(95)00033-b
Berridge, K. C. (2000). Measuring hedonic impact in animals and infants: microstructure of affective taste reactivity patterns. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(2), 173-198. https://doi. org/10.1016/s0149-7634(99)00072-x
Berridge, K. C., & Robinson, T. E. (2003). Parsing reward. Trends in Neurosciences, 26(9), 507-513. https://doi.org/10.1016/s0166-2236(03)00233-9
Berrio, J. P., Hestehave, S., Kalliokoski, O., Paola, J., & Sanchez, B. (2023). Reliability of sucrose preference testing following short or no food and water deprivation: A systematic review and metaanalysis of rat models of chronic unpredictable stress. BioRxiv, 2023-02. https://doi.org/10.1101/2023.02.22.529490
Bespalov, A. Y., van Gaalen, M. M., & Gross, G. (2009). Antidepressant treatment in anxiety disorders. Behavioral Neurobiology of Anxiety and its Treatment, 361-390. https://doi.org/10.1007/ 7854_2009_3
Bethell, E. J. (2015). A “how-to” guide for designing judgment bias studies to assess captive animal welfare. Journal of Applied Animal Welfare Science, 18(sup1), S18-S42. https://doi.org/10. 1080/10888705.2015.1075833
Biedermann, S. V., Biedermann, D. G., Wenzlaff, F., Kurjak, T., Nouri, S., Auer, M. K., Wiedemann, K., Briken, P., Haaker, J., Lonsdorf, T. B., & Fuss, J. (2017). An elevated plus-maze in mixed reality
for studying human anxiety-related behavior. BMC Biology, 15(1), 1-13. https://doi.org/10.1186/s12915-017-0463-6
Bilkei-Gorzó, A., Gyertyán, I., & Lévay, G. (1998). mCPP-induced anxiety in the light-dark box in rats – A new method for screening anxiolytic activity. Psychopharmacology, 136(3), 291-298. https://doi.org/10.1007/s002130050568
Blanchard, R. J., Blanchard, D. C., Takahashi, T., & Kelley, M. J. (1977). Attack and defensive behaviour in the albino rat. Animal Behaviour, 25, 622-634. https://doi.org/10.1016/0003-3472(77) 90113-0
Blasco-Serra, A., González-Soler, E. M., Cervera-Ferri, A., TeruelMartí, V., & Valverde-Navarro, A. A. (2017). A standardization of the Novelty-Suppressed Feeding Test protocol in rats. Neuroscience Letters, 658, 73-78. https://doi.org/10.1016/j.neulet. 2017.08.019

Bodnoff, S. R., Suranyi-Cadotte, B., Aitken, D. H., Quirion, R., & Meaney, M. J. (1988). The effects of chronic antidepressant treatment in an animal model of anxiety. Psychopharmacology, 95(3), 298-302. https://doi.org/10.1007/bf00181937
Bogdanova, O. V., Kanekar, S., D’Anci, K. E., & Renshaw, P. F. (2013). Factors influencing behavior in the forced swim test. Physiology & Behavior, 118, 227-239. https://doi.org/10. 1016/j.physbeh.2013.05.012
Boissy, A., Manteuffel, G., Jensen, M. B., Moe, R. O., Spruijt, B., Keeling, L. J., … & Aubert, A. (2007). Assessment of positive emotions in animals to improve their welfare. Physiology & Behavior, 92(3), 375-397. https://doi.org/10.1016/j.physbeh. 2007.02.003

Boleij, H., van Klooster, J., & t., Lavrijsen, M., Kirchhoff, S., Arndt, S. S., & Ohl, F. (2012). A test to identify judgement bias in mice. Behavioural Brain Research, 233(1), 45-54. https://doi. org/10.1016/j.bbr.2012.04.039
Borsini, F., Volterra, G., & Meli, A. (1986). Does the behavioral “despair” test measure “despair”? Physiology & Behavior, 38(3), 385-386. https://doi.org/10.1016/0031-9384(86) 90110-1
Bourin, M., & Hascoët, M. (2003). The mouse light/dark box test. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 55-65. https:// doi.org/10.1016/s0014-2999(03)01274-3
Bourin, M., Petit-Demoulière, B., Nic Dhonnchadha, B., & Hascöet, M. (2007). Animal models of anxiety in mice. Fundamental & Clinical Pharmacology, 21(6), 567-574. https://doi.org/10. 1111/j.1472-8206.2007.00526.x
Bourke, C., Douglas, K., & Porter, R. (2010). Processing of facial emotion expression in major depression: a review. Australian & New Zealand Journal of Psychiatry, 44(8), 681-696. https://doi.org/ 10.3109/00048674.2010.496359

Bouwknecht, J. A., & Paylor, R. (2008). Pitfalls in the interpretation of genetic and pharmacological effects on anxiety-like behaviour in rodents. Behavioural Pharmacology, 19(5-6), 385-402. https:// doi.org/10.1097/fbp.0b013e32830c3658
Braud, W., Wepman, B., & Russo, D. (1969). Task and species generality of the “helplessness” phenomenon. Psychonomic Science, 16(3), 154-155. https://doi.org/10.3758/bf03336349
Braun, A. A., Skelton, M. R., Vorhees, C. V., & Williams, M. T. (2011). Comparison of the elevated plus and elevated zero mazes in treated and untreated male Sprague-Dawley rats: Effects of anxiolytic and anxiogenic agents. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 97(3), 406-415. https://doi.org/10.1016/j.pbb. 2010.09.013

Brenes, J. C., Fornaguera, J., & Sequeira-Cordero, A. (2020). Environmental enrichment and physical exercise attenuate the depressive-like effects induced by social isolation stress in rats. Frontiers in Pharmacology, 11, 541083. https://doi.org/10.3389/ fphar.2020.00804

Brennan, P. A., & Keverne, E. B. (2004). Something in the air? New insights into mammalian pheromones. Current Biology, 14(2), R81-R89. https://doi.org/10.1016/j.cub.2003.12.052
Brennan, P. A., & Zufall, F. (2006). Pheromonal communication in vertebrates. Nature, 444(7117), 308-315. https://doi.org/10. 1038/nature05404
Brown, L. A., Hasan, S., Foster, R. G., & Peirson, S. N. (2016). COMPASS: Continuous open mouse phenotyping of activity and sleep status. Wellcome Open Research, 1. https://doi.org/10.12688/ wellcomeopenres. 9892.2
Brudzynski, S. M., & Chiu, E. M. C. (1995). Behavioural responses of laboratory rats to playback of 22 kHz ultrasonic calls. Physiology & Behavior, 57(6), 1039-1044. https://doi.org/10.1016/ 0031-9384(95)00003-2
Brydges, N. M., Hall, L., Nicolson, R., Holmes, M. C., & Hall, J. (2012). The effects of juvenile stress on anxiety, cognitive bias and decision making in adulthood: A rat model. PLOS ONE, 7(10), e48143. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0048143
Burke, C. J., Kisko, T. M., Euston, D. R., & Pellis, S. M. (2018). Do juvenile rats use specific ultrasonic calls to coordinate their social play? Animal Behaviour, 140, 81-92. https://doi.org/10.1016/j. anbehav.2018.03.019
Burman, O. H. P., Parker, R. M. A., Paul, E. S., & Mendl, M. T. (2009). Anxiety-induced cognitive bias in non-human animals. Physiology & Behavior, 98(3), 345-350. https://doi.org/10.1016/j.physb eh.2009.06.012
Burstein, O., & Doron, R. (2018). The Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Inducing Anhedonia in Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 140, e58184. https://doi.org/10. 3791/58184
Butler, G., & Mathews, A. (1983). Cognitive processes in anxiety. Advances in Behaviour Research and Therapy, 5(1), 51-62. https://doi.org/10.1016/0146-6402(83)90015-2
Can, A., Dao, D. T., Terrillion, C. E., Piantadosi, S. C., Bhat, S., & Gould, T. D. (2012). The Tail Suspension Test. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 59, e3769. ://doi.org/https://doi.org/ 10.3791/3769

Canbeyli, R. (2010). Sensorimotor modulation of mood and depression: An integrative review. Behavioural Brain Research, 207(2), 249-264. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2009.11.002
Carobrez, A. P., & Bertoglio, L. J. (2005). Ethological and temporal analyses of anxiety-like behavior: The elevated plus-maze model 20 years on. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(8), 1193-1205. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2005.04.017
Carstens, E., & Moberg, G. P. (2000). Recognizing Pain and Distress in Laboratory Animals. ILAR Journal, 41(2), 62-71. https://doi. org/10.1093/ilar.41.2.62
Castagné, V., Moser, P., Roux, S., & Porsolt, R. D. (2010). Rodent Models of Depression: Forced Swim and Tail Suspension Behavioral Despair Tests in Rats and Mice. Current Protocols in Pharmacology, 49(1), 5.8.1-5.8.14. https://doi.org/10.1002/ 0471141755.ph0508s49

Chamberlain, S. R., Müller, U., Blackwell, A. D., Clark, L., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2006). Neurochemical modulation of response inhibition and probabilistic learning in humans. Science, 311(5762), 861-863. https://doi.org/10.1126/science. 11212 18
Chermat, R., Thierry, B., Mico, J. A., Steru, L., & Simon, P. (1986). Adaptation of the tail suspension test to the rat. Journal de Pharmacologie, 17(3), 348-350. https://europepmc.org/article/med/ 3795979
Chesler, E. J., Wilson, S. G., Lariviere, W. R., Rodriguez-Zas, S. L., & Mogil, J. S. (2002). Influences of laboratory environment on behavior. Nature Neuroscience, 5(11), 1101-1102. https://doi. org/10.1038/nn1102-1101

Chourbaji, S., Pfeiffer, N., Dormann, C., Brandwein, C., Fradley, R., Sheardown, M., & Gass, P. (2010). The suitability of 129SvEv mice for studying depressive-like behaviour: Both males and females develop learned helplessness. Behavioural Brain Research, 211(1), 105-110. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2010. 03.019

Chourbaji, S., Zacher, C., Sanchis-Segura, C., Dormann, C., Vollmayr, B., & Gass, P. (2005). Learned helplessness: Validity and reliability of depressive-like states in mice. Brain Research Protocols, 16(1-3), 70-78. https://doi.org/10.1016/j.brainresprot. 2005.09.002

Coffey, K. R., Marx, R. G., & Neumaier, J. F. (2019). DeepSqueak: a deep learning-based system for detection and analysis of ultrasonic vocalizations. Neuropsychopharmacology 2019 44:5, 44(5), 859-868. https://doi.org/10.1038/s41386-018-0303-6
Commissaris, R. L. (1993). Conflict behaviors as animal models for the study of anxiety. In Techniques in the behavioral and neural sciences (Vol. 10, pp. 443-474). Elsevier. https://doi.org/10.1016/ B978-0-444-81444-9.50022-5
Commons, K. G., Cholanians, A. B., Babb, J. A., & Ehlinger, D. G. (2017). The rodent forced swim test measures stress-coping strategy, not depression-like behavior. ACS chemical neuroscience, 8(5), 955-960. https://doi.org/10.1021/acschemneuro.7b00042
Costall, B., Jones, B. J., Kelly, M. E., Naylor, R. J., & Tomkins, D. M. (1989). Exploration of mice in a black and white test box: Validation as a model of anxiety. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 32(3), 777-785. https://doi.org/10.1016/0091-3057(89)90033-6
Costello, C. G. (1978). A critical review of Seligman’s laboratory experiments on learned helplessness and depression in humans. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 21-31. https://doi.org/ 10.1037/0021-843X.87.1.21

Cox, B. M., Alsawah, F., McNeill, P. C., Galloway, M. P., & Perrine, S. A. (2011). Neurochemical, hormonal, and behavioral effects of chronic unpredictable stress in the rat. Behavioural Brain Research, 220(1), 106-111. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2011. 01.038

Crawley, J., & Goodwin, F. K. (1980). Preliminary report of a simple animal behavior model for the anxiolytic effects of benzodiazepines. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 13(2), 167-170. https://doi.org/10.1016/0091-3057(80)90067-2
Crawley, J. N. (2007). Mouse behavioral assays relevant to the symptoms of autism. Brain Pathology, 17(4), 448-459. https://doi.org/ 10.1111/J.1750-3639.2007.00096.X

Cruz, A. P. M., Frei, F., & Graeff, F. G. (1994). Ethopharmacological analysis of rat behavior on the elevated plus-maze. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 49(1), 171-176. https://doi.org/ 10.1016/0091-3057(94)90472-3

Cryan, J. F., & Holmes, A. (2005). The ascent of mouse: advances in modelling human depression and anxiety. Nature Reviews Drug Discovery, 4(9), 775-790. https://doi.org/10.1038/nrd1825
Cryan, J. F., Mombereau, C., & Vassout, A. (2005). The tail suspension test as a model for assessing antidepressant activity: Review of pharmacological and genetic studies in mice. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 571-625. https://doi.org/10. 1016/j.neubiorev.2005.03.009
Cryan, J. F., & Slattery, D. A. (2007). Animal models of mood disorders: Recent developments. Current Opinion in Psychiatry, 20(1), 1-7. https://doi.org/10.1097/yco.0b013e3280117733
Dalla, C., Edgecomb, C., Whetstone, A. S., & Shors, T. J. (2007). Females do not Express Learned Helplessness like Males do. Neuropsychopharmacology 2008 33:7, 33(7), 1559-1569. https://doi.org/10.1038/sj.npp. 1301533
Dalla, C., & Shors, T. J. (2009). Sex differences in learning processes of classical and operant conditioning. Physiology & Behavior, 97(2), 229-238. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2009.02.035

Darwin, C. (1872). The Expression of the Emotions in Man and Animals. Oxford University Press.
Davis, M., Walker, D. L., Miles, L., & Grillon, C. (2010). Phasic vs. sustained fear in rats and humans: Role of the extended amygdala in fear vs. anxiety. Neuropsychopharmacology, 35(1), 105-135. https://doi.org/10.1038/npp.2009.109
De Kloet, E. R., & Molendijk, M. L. (2016). Coping with the Forced Swim Stressor: Towards understanding an adaptive mechanism. Neural Plasticity. https://doi.org/10.1155/2016/6503162
De Pablo, J. M., Parra, A., Segovia, S., & Guillamón, A. (1989). Learned immobility explains the behavior of rats in the forced swimming test. Physiology & Behavior, 46(2), 229-237. https:// doi.org/10.1016/0031-9384(89)90261-8
Defensor, E. B., Corley, M. J., Blanchard, R. J., & Blanchard, D. C. (2012). Facial expressions of mice in aggressive and fearful contexts. Physiology & Behavior, 107(5), 680-685. https://doi.org/ 10.1016/j.physbeh.2012.03.024

Deisseroth, K. (2011). Optogenetics. Nature Methods, 8(1), 26-29. https://doi.org/10.1038/nmeth.f. 324
Deldin, P. J., Keller, J., Gergen, J. A., & Miller, G. A. (2001). Cognitive bias and emotion in neuropsychological models of depression. Cognition & Emotion, 15(6), 787-802. https://doi.org/10.1080/ 02699930143000248
Dember, W. N., Martin, S. H., Hummer, M. K., Howe, S. R., & Melton, R. S. (1989). The measurement of optimism and pessimism. Current Psychology, 8(2), 102-119. https://doi.org/10.1007/bf026 86675
Demuyser, T., Deneyer, L., Bentea, E., Albertini, G., Van Liefferinge, J., Merckx, E., De Prins, A., De Bundel, D., Massie, A., & Smolders, I. (2016). In-depth behavioral characterization of the corticosterone mouse model and the critical involvement of housing conditions. Physiology & Behavior, 156, 199-207. https:// doi.org/10.1016/j.physbeh.2015.12.018
Depue, R. A., & Monroe, S. M. (1978). Learned helplessness in the perspective of the depressive disorders: Conceptual and definitional issues. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 3. https:// doi.org/10.1037/0021-843x.87.1.3
Der-Avakian, A., Barnes, S. A., Markou, A., & Pizzagalli, D. A. (2016). Translational assessment of reward and motivational deficits in psychiatric disorders. Current Topics in Behavioral Neurosciences, 28, 231. https://doi.org/10.1007/7854_2015_5004
Der-Avakian, A., D’Souza, M. S., Pizzagalli, D. A., & Markou, A. (2013). Assessment of reward responsiveness in the response bias probabilistic reward task in rats: implications for crossspecies translational research. Translational Psychiatry, 3(8), e297-e297. https://doi.org/10.1038/tp.2013.74
Der-Avakian, A., & Pizzagalli, D. A. (2018). Translational Assessments of Reward and Anhedonia: A Tribute to Athina Markou. Biological Psychiatry, 83(11), 932-939. https://doi.org/10. 1016/j.biopsych.2018.02.008
Detke, M. J., Rickels, M., & Lucki, I. (1995). Active behaviors in the rat forced swimming test differentially produced by serotonergic and noradrenergic antidepressants. Psychopharmacology, 121(1), 66-72. https://doi.org/10.1007/bf02245592
Dichter, G. S., Smoski, M. J., Kampov-Polevoy, A. B., Gallop, R., & Garbutt, J. C. (2010). Unipolar depression does not moderate responses to the Sweet Taste Test. Depression and anxiety, 27(9), 859-863. ://doi.org/https://doi.org/10.1002/da. 20690
Dillon, D. G., Rosso, I. M., Pechtel, P., Killgore, W. D., Rauch, S. L., & Pizzagalli, D. A. (2014). Peril and pleasure: An RDOC-inspired examination of threat responses and reward processing in anxiety and depression. Depression and anxiety, 31(3), 233-249. https:// doi.org/10.1002/da. 22202
Dimberg, U., Thunberg, M., & Grunedal, S. (2002). Facial reactions to emotional stimuli: Automatically controlled emotional responses.

Cognition & Emotion, 16(4), 449-471. https://doi.org/10.1080/ 02699930143000356
Dolensek, N., Gehrlach, D. A., Klein, A. S., & Gogolla, N. (2020). Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice. Science, 368(6486). https://doi.org/10.1126/scien ce.aaz9468
Doyle, R. E., Hinch, G. N., Fisher, A. D., Boissy, A., Henshall, J. M., & Lee, C. (2011). Administration of serotonin inhibitor p-Chlorophenylalanine induces pessimistic-like judgement bias in sheep. Psychoneuroendocrinology, 36(2), 279-288. https://doi.org/10. 1016/j.psyneuen.2010.07.018
Drugan, R. C., Basile, A. S., Ha, J. H., Healy, D., & Ferland, R. J. (1997). Analysis of the importance of controllable versus uncontrollable stress on subsequent behavioral and physiological functioning. Brain Research Protocols, 2(1), 69-74. https://doi.org/
Dulawa, S. C., & Hen, R. (2005). Recent advances in animal models of chronic antidepressant effects: The novelty-induced hypophagia test. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 771-783. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2005.03.017
Dwyer, D. M. (2012). Licking and liking: The assessment of hedonic responses in rodents. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 65(3), 371-394. ://doi.org/https://doi.org/10.1080/17470 218.2011.652969

Ebbesen, C. L., & Froemke, R. C. (2021). Body language signals for rodent social communication. Current Opinion in Neurobiology, 68, 91-106. https://doi.org/10.1016/j.conb.2021.01.008
Ecevitoglu, A., Canbeyli, R., & Unal, G. (2019). Oral ketamine alleviates behavioral despair without cognitive impairment in Wistar rats. Behavioural Brain Research, 372, 112058. https://doi.org/ 10.1016/j.bbr.2019.112058

Ecevitoglu, A., Soyman, E., Canbeyli, R., & Unal, G. (2020). Paw preference is associated with behavioural despair and spatial reference memory in male rats. Behavioural Processes, 180, 104254. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2020.104254
Ekman, P. (1973). Darwin and facial expression: A century of research in review. Academic Press.
Ekman P. (1989). The argument and evidence about universals in facial expressions of emotion. In Wagner H., Manstead A. (Eds.), Wiley handbooks of psychophysiology. Handbook of social psychophysiology (pp. 143-164). Oxford, England: John Wiley.
Ekman, P. (1993). Facial expression and emotion. American Psychologist, 48(4), 384. https://doi.org/10.1037/0003-066x.48.4.384
El Yacoubi, M., & Vaugeois, J. M. (2007). Genetic rodent models of depression. Current Opinion in Pharmacology, 7(1), 3-7. https:// doi.org/10.1016/j.coph.2006.11.002
Elliott, R., Sahakian, B. J., Herrod, J. J., Robbins, T. W., & Paykel, E. S. (1997). Abnormal response to negative feedback in unipolar depression: evidence for a diagnosis specific impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 63(1), 74-82. https://doi.org/10.1136/jnnp.63.1.74
Elliott, R., Zahn, R., Deakin, J. F. W., & Anderson, I. M. (2011). Affective Cognition and its Disruption in Mood Disorders. Neuropsychopharmacology, 36(1), 153-182. https://doi.org/10.1038/npp. 2010.77

Enkel, T., Gholizadeh, D., Halbach, Von Bohlen Und., & O., SanchisSegura, C., Hurlemann, R., Spanagel, R., Gass, P., & Vollmayr, B. (2010). Ambiguous-cue interpretation is biased under stressand depression-like states in rats. Neuropsychopharmacology, 35(4), 1008-1015. https://doi.org/10.1038/npp.2009.204
Ennaceur, A. (2014). Tests of unconditioned anxiety – pitfalls and disappointments. Physiology & Behavior, 135, 55-71. https://doi. org/10.1016/j.physbeh.2014.05.032
Esch, T., Stefano, G. B., Fricchione, G. L., & Benson, H. (2002). The role of stress in neurodegenerative diseases and mental disorders. Neuroendocrinology Letters, 23(3), 199-208.

Espejo, E. F. (1997). Structure of the mouse behaviour on the elevated plus-maze test of anxiety. Behavioural Brain Research, 86(1), 105-112. https://doi.org/10.1016/S0166-4328(96)02245-0
Eysenck, M., Payne, S., & Santos, R. (2006). Anxiety and depression: Past, present, and future events. Cognition & Emotion, 20(2), 274-294.
Falkenberg, T., Mohammed, A. K., Henriksson, B., Persson, H., Winblad, B., & Lindefors, N. (1992). Increased expression of brainderived neurotrophic factor mRNA in rat hippocampus is associated with improved spatial memory and enriched environment. Neuroscience Letters, 138(1), 153-156. https://doi.org/10.1016/ 0304-3940(92)90494-r
Faure, A., Pittaras, E., Nosjean, A., Chabout, J., Cressant, A., & Granon, S. (2017). Social behaviors and acoustic vocalizations in different strains of mice. Behavioural Brain Research, 320, 383-390. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2016.11.003
Fichtel, C., & Manser, M. (2010). Vocal communication in social groups. In Animal behaviour: Evolution and mechanisms (pp. 29-54). Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/ 978-3-642-02624-9_2
File, S. E., & Hyde, J. R. G. (1978). Can social interaction be used to measure anxiety? British Journal of Pharmacology, 62(1), 19. https://doi.org/10.1111/j.1476-5381.1978.tb07001.x
File, S. E. (1985). Animal models for predicting clinical efficacy of anxiolytic drugs: Social behaviour. Neuropsychobiology, 13(12), 55-62. https://doi.org/10.1159/000118163

File, S. E., & Seth, P. (2003). A review of 25 years of the social interaction test. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 35-53. https://doi.org/10.1016/S0014-2999(03)01273-1
Finlayson, K., Lampe, J. F., Hintze, S., Würbel, H., & Melotti, L. (2016). Facial indicators of positive emotions in rats. PLOS ONE, 11(11), e0166446. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0166446
Fonio, E., Golani, I., & Benjamini, Y. (2012). Measuring behavior of animal models: faults and remedies. Nature Methods, 9(12), 1167-1170. https://doi.org/10.1038/nmeth. 2252
Fonseca, A. H. O., Santana, G. M., Bosque Ortiz, G. M., Bampi, S., & Dietrich, M. O. (2021). Analysis of ultrasonic vocalizations from mice using computer vision and machine learning. ELife, 10. https://doi.org/10.7554/elife.59161

Fosco, E., & Geer, J. H. (1971). Effects of gaining control over aversive stimuli after differing amounts of no control. Psychological Reports, 29(3_suppl), 1153-1154. https://doi.org/10.2466/pr0. 1971.29.3f. 1153

Fureix, C., Trevarthen, A. C., Finnegan, E. M., Bučková, K., Paul, E. S., & Mendl, M. T. (2022). Do greater levels of in-cage waking inactivity in laboratory mice reflect a spontaneous depressionlike symptom? A pharmacological investigation. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 212, 173311. https://doi.org/10. 1016/j.pbb.2021.173311
Fussner, L. M., Mancini, K. J., & Luebbe, A. M. (2018). Depression and Approach Motivation: Differential Relations to Monetary, Social, and Food Reward. Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment, 40(1), 117-129. https://doi.org/10.1007/ s10862-017-9620-z
Gebhardt, C., & Mitte, K. (2014). Seeing through the eyes of anxious individuals: an investigation of anxiety-related interpretations of emotional expressions. Cognition and Emotion, 28(8), 13671381. ://doi.org/https://doi.org/10.1080/02699931.2014.881328

Geller, I., Kulak, J. T., & Seifter, J. (1962). The effects of chlordiazepoxide and chlorpromazine on a punishment discrimination. Psychopharmacologia, 3(5), 374-385. https://doi.org/10.1007/ bf00408322
Geyer M.A & Markou A. (1995): Animal models of psychiatric disorders. In F. E. Bloom, D. J. Kupfer (eds), Psychopharmacology:

The Fourth Generation of Progress (pp. 787-798) New York, Raven Press.
Godlewska, B. R. (2019). Cognitive neuropsychological theory: Reconciliation of psychological and biological approaches for depression. Pharmacology & Therapeutics, 197, 38-51. https://doi.org/ 10.1016/j.pharmthera.2018.12.010

Godlewska, B. R., & Harmer, C. J. (2021). Cognitive neuropsychological theory of antidepressant action: a modern-day approach to depression and its treatment. Psychopharmacology, 238(5), 1265-1278. https://doi.org/10.1007/S00213-019-05448-0
Gong, L., Yin, Y., He, C., Ye, Q., Bai, F., Yuan, Y., Zhang, H., Lv, L., Zhang, H., Xie, C., & Zhang, Z. (2017). Disrupted reward circuits is associated with cognitive deficits and depression severity in major depressive disorder. Journal of Psychiatric Research, 84, 9-17. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2016.09.016
Goodwill, H. L., Manzano-Nieves, G., Gallo, M., Lee, H. I., Oyerinde, E., Serre, T., & Bath, K. G. (2019). Early life stress leads to sex differences in development of depressive-like outcomes in a mouse model. Neuropsychopharmacology, 44(4), 711-720. https://doi.org/10.1038/s41386-018-0195-5
Goswami, S., Rodríguez-Sierra, O., Cascardi, M., & Paré, D. (2013). Animal models of post-traumatic stress disorder: Face validity. Frontiers in Neuroscience, 7, 89. https://doi.org/10.3389/fnins. 2013.00089

Gotlib, I. H., & Joormann, J. (2010). Cognition and depression: current status and future directions. Annual review of clinical psychology, 6, 285-312. https://doi.org/10.1146/annurev.clinpsy. 121208. 131305
Gould, T.D., Dao, D.T., & Kovacsics, C.E. (2009). The open field test. In: T.D. Gould, editor. Mood and anxiety related phenotypes in mice (pp. 1-20), Series: Neuromethods 42. New York: Humana Press. https://doi.org/10.1007/978-1-60761-303-9_1
Graulich, D. M., Kaiser, S., Sachser, N., & Richter, S. H. (2016). Looking on the bright side of bias-Validation of an affective bias test for laboratory mice. Applied Animal Behaviour Science, 181, 173-181. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2016.05.011
Gregg, B., & Thiessen, D. D. (1981). A simple method of olfactory discrimination of urines for the Mongolian gerbil. Meriones unguiculatus. Physiology & Behavior, 26(6), 1133-1136. https:// doi.org/10.1016/0031-9384(81)90221-3
Grieco, F., Bernstein, B. J., Biemans, B., Bikovski, L., Burnett, C. J., Cushman, J. D., van Dam, E. A., Fry, S. A., Richmond-Hacham, B., Homberg, J. R., Kas, M. J. H., Kessels, H. W., Koopmans, B., Krashes, M. J., Krishnan, V., Logan, S., Loos, M., McCann, K. E., Parduzi, Q., … Noldus, L. P. J. J. (2021). Measuring behavior in the home cage: study design, applications, challenges, and perspectives. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 15, 735387. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2021.735387
Grill, H. J., & Norgren, R. (1978). The taste reactivity test. I. Mimetic responses to gustatory stimuli in neurologically normal rats. Brain research, 143(2), 263-279. https://doi.org/10.1016/ 0006-8993(78)90568-1
Grillon, C., & Ernst, M. (2016). Gain in translation: is it time for thigmotaxis studies in humans? Biological Psychiatry, 80(5), 343-344. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2016.07.003
Gromer, D., Kiser, D. P., & Pauli, P. (2021). Thigmotaxis in a virtual human open field test. Scientific Reports, 2021, 1-13. https://doi. org/10.1038/s41598-021-85678-5
Grossen, N. E., & Kelley, M. J. (1972). Species-specific behavior and acquisition of avoidance behavior in rats. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 81(2), 307-310. https://doi.org/ 10.1037/h0033536

Gruene, T. M., Flick, K., Stefano, A., Shea, S. D., & Shansky, R. M. (2015). Sexually divergent expression of active and passive
conditioned fear responses in rats. Elife, 4, e11352. https://doi. org/10.7554/eLife. 11352.001
Gururajan, A., Reif, A., Cryan, J. F., & Slattery, D. A. (2019). The future of rodent models in depression research. Nature Reviews Neuroscience, 20(11), 686-701. https://doi.org/10.1038/ s41583-019-0221-6
Guven, E. B., Pranic, N. M., & Unal, G. (2022). The differential effects of brief environmental enrichment following social isolation in rats. Cognitive, Affective and Behavioral Neuroscience, 22(4), 818-832. https://doi.org/10.3758/s13415-022-00989-y
Hales, C. A., Stuart, S. A., Anderson, M. H., & Robinson, E. S. J. (2014). Modelling cognitive affective biases in major depressive disorder using rodents. British Journal of Pharmacology, 171(20), 4524-4538. https://doi.org/10.1111/bph. 12603
Hall, C., & Ballachey, E. L. (1932). A study of the rat’s behavior in a field. A contribution to method in comparative psychology. University of California Publications in Psychology, 6, 1-12.
Hall, C. S. (1934). Emotional behavior in the rat. I. Defecation and urination as measures of individual differences in emotionality. Journal of Comparative Psychology, 18(3), 385-403. https://doi. org/10.1037/h0071444
Haller, J., & Bakos, N. (2002). Stress-induced social avoidance: A new model of stress-induced anxiety? Physiology & Behavior, 77(23), 327-332. https://doi.org/10.1016/s0031-9384(02)00860-0

Haller, J., Leveleki, C., Baranyi, J., Mikics, E., & Bakos, N. (2003). Stress, social avoidance and anxiolytics: a potential model of stress-induced anxiety. Behavioural pharmacology, 14(5), 439-446.
Handley, S. L., & Mithani, S. (1984). Effects of alpha-adrenoceptor agonists and antagonists in a maze-exploration model of ‘fear’motivated behaviour. Naunyn-Schmiedeberg’s Archives of Pharmacology, 327(1), 1-5. https://doi.org/10.1007/bf00504983
Harding, E. J., Paul, E. S., & Mendl, M. (2004). Cognitive bias and affective state. Nature, 427(6972), 312-312. https://doi.org/10. 1038/427312a
Harmer, C. J., Bhagwagar, Z., Perrett, D. I., Völlm, B. A., Cowen, P. J., & Goodwin, G. M. (2003a). Acute SSRI Administration Affects the Processing of Social Cues in Healthy Volunteers. Neuropsychopharmacology, 28(1), 148-152. https://doi.org/10. 1038/sj.npp. 1300004
Harmer, C. J., & Cowen, P. J. (2013). ‘It’s the way that you look at it’-a cognitive neuropsychological account of SSRI action in depression. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 368(1615). https://doi.org/10.1098/rstb. 2012.0407

Harmer, C. J., Goodwin, G. M., & Cowen, P. J. (2009a). Why do antidepressants take so long to work? A cognitive neuropsychological model of antidepressant drug action. The British Journal of Psychiatry, 195(2), 102-108. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.108. 051193
Harmer, C. J., Hill, S. A., Taylor, M. J., Cowen, P. J., & Goodwin, G. M. (2003b). Toward a neuropsychological theory of antidepressant drug action: Increase in positive emotional bias after potentiation of norepinephrine activity. American Journal of Psychiatry, 160(5), 990-992. https://doi.org/10.1176/APPI.AJP.160.5.990
Harmer, C. J., O’Sullivan, U., Favaron, E., Massey-Chase, R., Ayres, R., Reinecke, A., Goodwin, G. M., & Cowen, P. J. (2009b). Effect of acute antidepressant administration on negative affective bias in depressed patients. American Journal of Psychiatry, 166(10), 1178-1184. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2009.09020149
Harro, J. (2018). Animals, anxiety, and anxiety disorders: How to measure anxiety in rodents and why. Behavioural Brain Research, 352, 81-93. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2017.10.016
Hawkins, J., Hicks, R. A., Phillips, N., & Moore, J. D. (1978). Swimming rats and human depression. Nature, 274(5670), 512-512. https://doi.org/10.1038/274512a0

Iannello, F. (2019). Non-intrusive high throughput automated data collection from the home cage. Heliyon, 5(4). https://doi.org/10. 1016/j.heliyon.2019.e01454
Henderson, L. J., Dani, B., Serrano, E. M. N., Smulders, T. V., & Roughan, J. V. (2020a). Benefits of tunnel handling persist after repeated restraint, injection and anaesthesia. Scientific Reports, 10(1), 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-020-71476-y
Henderson, L. J., Smulders, T. V., & Roughan, J. V. (2020b). Identifying obstacles preventing the uptake of tunnel handling methods for laboratory mice: An international thematic survey. PLOS ONE, 15(4), e0231454. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0231454
Hibicke, M., & Nichols, C. D. (2022). Validation of the forced swim test in Drosophila, and its use to demonstrate psilocybin has long-lasting antidepressant-like effects in flies. Scientific Reports, 12(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41598-022-14165-2
Hiroto, D. S., & Seligman, M. E. (1975). Generality of learned helplessness in man. Journal of personality and social psychology, 31(2), 311. https://doi.org/10.1037/h0076270
Hobson, L., Bains, R. S., Greenaway, S., Wells, S., & Nolan, P. M. (2020). Phenotyping in Mice Using Continuous Home Cage Monitoring and Ultrasonic Vocalization Recordings. Current Protocols in Mouse Biology, 10(3), e80. https://doi.org/10.1002/ cpmo. 80
Hodos, W. (1961). Progressive Ratio as a Measure of Reward Strength. Science, 134(3483), 943-944. https://doi.org/10.1126/science. 134.3483.943

Holly, K. S., Orndorff, C. O., & Murray, T. A. (2016). MATSAP: An automated analysis of stretch-attend posture in rodent behavioral experiments. Scientific Reports, 6(1), 1-9. https://doi.org/10. 1038/srep31286
Hunziker, M. H. L., & dos Santos, C. V. (2007). Learned helplessness: Effects of response requirement and interval between treatment and testing. Behavioural Processes, 76(3), 183-191. ://doi. org/https://doi.org/10.1016/j.beproc.2007.02.012
Iigaya, K., Jolivald, A., Jitkrittum, W., Gilchrist, I. D., Dayan, P., Paul, E., & Mendl, M. (2016). Cognitive bias in ambiguity judgements: using computational models to dissect the effects of mild mood manipulation in humans. PloS One, 11, https://doi.org/10.1371/ journal.pone. 0165840
Ineichen, C., Sigrist, H., Spinelli, S., Lesch, K. P., Sautter, E., Seifritz, E., & Pryce, C. R. (2012). Establishing a probabilistic reversal learning test in mice: evidence for the processes mediating reward-stay and punishment-shift behaviour and for their modulation by serotonin. Neuropharmacology, 63(6), 1012-1021. https://doi.org/10.1016/j.neuropharm.2012.07.025
Isik, S., & Unal, G. (2023). Open-source software for automated rodent behavioral analysis. Frontiers in Neuroscience, 17, 1149027. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1149027
Ito, R., & Lee, A. C. H. (2016). The role of the hippocampus in approach-avoidance conflict decision-making: Evidence from rodent and human studies. Behavioural Brain Research, 313, 345-357. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2016.07.039
Iturra-Mena, A. M., Kangas, B. D., Luc, O. T., Potter, D., & Pizzagalli, D. A. (2023). Electrophysiological signatures of reward learning in the rodent touchscreen-based Probabilistic Reward Task. Neuropsychopharmacology, 48(4), 700-709. https://doi.org/10. 1038/s41386-023-01532-4
Jabarin, R., Netser, S., & Wagner, S. (2022). Beyond the three-chamber test: toward a multimodal and objective assessment of social behavior in rodents. Molecular Autism, 13(1), 1-29. https://doi. org/10.1186/s13229-022-00521-6
Jemiolo, B., Alberts, J., Sochinski-Wiggins, S., Harvey, S., & Novotny, M. (1985). Behavioural and endocrine responses of female mice to synthetic analogues of volatile compounds in male urine. Animal Behaviour, 33(4), 1114-1118. ://doi.org/https://doi.org/10. 1016/s0003-3472(85)80170-6

Jhuang, H., Garrote, E., Yu, X., Khilnani, V., Poggio, T., Steele, A. D., & Serre, T. (2010). Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications, 1(1), 1-10. https://doi.org/ 10.1038/ncomms 1064

Kaidanovich-Beilin, O., Lipina, T., Vukobradovic, I., Roder, J., & Woodgett, J. R. (2011). Assessment of Social Interaction Behaviors. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 48, e2473. https://doi.org/10.3791/2473
Kalueff, A. V., Wheaton, M., & Murphy, D. L. (2007). What’s wrong with my mouse model?: Advances and strategies in animal modeling of anxiety and depression. Behavioural Brain Research, 179(1), 1-18. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2007.01.023
Kangas, B. D., Wooldridge, L. M., Luc, O. T., Bergman, J., & Pizzagalli, D. A. (2020). Empirical validation of a touchscreen probabilistic reward task in rats. Translational Psychiatry, 10(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41398-020-00969-1
Karagiannis, C. I., Burman, O. H. P., & Mills, D. S. (2015). Dogs with separation-related problems show a “less pessimistic” cognitive bias during treatment with fluoxetine (Reconcile ) and a behaviour modification plan. BMC Veterinary Research, 11(1), 1-10. https://doi.org/10.1186/s12917-015-0373-1
Katz, R. J. (1982). Animal Model of Depression: Pharmacological Sensitivity of a Hedonic Deficit. Pharmacology Biochemistry & Behavior, 16, 965-968.
Kelliher, K. R., & Wersinger, S. R. (2009). olfactory regulation of the sexual behavior and reproductive physiology of the laboratory mouse: effects and neural mechanisms. ILAR Journal, 50(1), 28-42. https://doi.org/10.1093/ilar.50.1.28
Kessler, R. C., Sampson, N. A., Berglund, P., Gruber, M. J., AlHamzawi, A., Andrade, L., Bunting, B., Demyttenaere, K., Florescu, S., De Girolamo, G., Gureje, O., He, Y., Hu, C., Huang, Y., Karam, E., Kovess-Masfety, V., Lee, S., Levinson, D., Medina Mora, M. E., … Wilcox, M. A. (2015). Anxious and non-anxious major depressive disorder in the World Health Organization World Mental Health Surveys. Epidemiology and Psychiatric Sciences, 24(3), 210-226. https://doi.org/10.1017/s204579601 5000189
Kingir, E., Sevinc, C., & Unal, G. (2023). Chronic oral ketamine prevents anhedonia and alters neuronal activation in the lateral habenula and nucleus accumbens in rats under chronic unpredictable mild stress. Neuropharmacology, 228. https://doi.org/10. 1016/j.neuropharm.2023.109468
Kirlic, N., Young, J., & Aupperle, R. L. (2017). Animal to human translational paradigms relevant for approach avoidance conflict decision making. Behaviour Research and Therapy, 96, 14-29. https://doi.org/10.1016/j.brat.2017.04.010
Kiryk, A., Janusz, A., Zglinicki, B., Turkes, E., Knapska, E., Konopka, W., Lipp, H. P., & Kaczmarek, L. (2020). IntelliCage as a tool for measuring mouse behavior – 20 years perspective. Behavioural Brain Research, 388, 112620. https://doi.org/10.1016/j. bbr.2020.112620
Kitamura, Y., Araki, H., & Gomita, Y. (2002). Influence of ACTH on the effects of imipramine, desipramine and lithium on duration of immobility of rats in the forced swim test. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 71(1-2), 63-69. https://doi.org/10.1016/ s0091-3057(01)00625-6
Klein, C. J. M. I., Budiman, T., Homberg, J. R., Verma, D., Keijer, J., & van Schothorst, E. M. (2022). Measuring locomotor activity and behavioral aspects of rodents living in the home-cage. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 16, 877323. https://doi.org/10.3389/ fnbeh.2022.877323
Klein, D. C., Fencil-Morse, E., & Seligman, M. E. (1976). Learned helplessness, depression, and the attribution of failure. Journal of personality and social psychology, 33(5), 508. https://doi.org/ 10.1037/0022-3514.33.5.508

Kohli, P., Soler, Z. M., Nguyen, S. A., Muus, J. S., & Schlosser, R. J. (2016). The association between olfaction and depression: a systematic review. Chemical Senses, 41(6), 479. https://doi.org/ 10.1093/chemse/bjw061

Kokras, N., & Dalla, C. (2014). Sex differences in animal models of psychiatric disorders. British Journal of Pharmacology, 171(20), 4595-4619. https://doi.org/10.1111/bph. 12710
Komada, M., Takao, K., & Miyakawa, T. (2008). Elevated Plus Maze for Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 22, e1088. https://doi.org/10.3791/1088
Kondrakiewicz, K., Kostecki, M., Szadzińska, W., & Knapska, E. (2019). Ecological validity of social interaction tests in rats and mice. Genes, Brain and Behavior, 18(1), e12525. https://doi.org/ 10.1111/gbb. 12525

Krakauer, J. W., Ghazanfar, A. A., Gomez-Marin, A., MacIver, M. A., & Poeppel, D. (2017). Neuroscience needs behavior: correcting a reductionist bias. Neuron, 93(3), 480-490. https://doi.org/10. 1016/j.neuron.2016.12.041
Kulkarni, S. K., Singh, K., & Bishnoi, M. (2007). Elevated zero maze: a paradigm to evaluate antianxiety effects of drugs. Methods and Findings in Experimental and Clinical Pharmacology, 29(5), 343-348. https://doi.org/10.1358/mf.2007.29.5.1117557
Kumar, V., Bhat, Z. A., & Kumar, D. (2013). Animal models of anxiety: A comprehensive review. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods, 68(2), 175-183. https://doi.org/10. 1016/j.vascn.2013.05.003
Kyriakou, E. I., Nguyen, H. P., Homberg, J. R., & Van der Harst, J. E. (2018). Home-cage anxiety levels in a transgenic rat model for Spinocerebellar ataxia type 17 measured by an approachavoidance task: The light spot test. Journal of Neuroscience Methods, 300, 48-58. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2017. 08.012

Lagisz, M., Zidar, J., Nakagawa, S., Neville, V., Sorato, E., Paul, E. S., Bateson, M., Mendl, M., & Løvlie, H. (2020). Optimism, pessimism and judgement bias in animals: A systematic review and meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 118, 3-17. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.07.012
Lamers, F., Van Oppen, P., Comijs, H. C., Smit, J. H., Spinhoven, P., Van Balkom, A. J. L. M., Nolen, W. A., Zitman, F. G., Beekman, A. T. F., & Penninx, B. W. J. H. (2011). Comorbidity patterns of anxiety and depressive disorders in a large cohort study: the Netherlands Study of Depression and Anxiety (NESDA). The Journal of Clinical Psychiatry, 72(3), 3397. https://doi.org/10. 4088/jcp.10m06176blu
Landauer, M. R., & Balster, R. L. (1982). A new test for social investigation in mice: Effects of d-amphetamine. Psychopharmacology, 78(4), 322-325. https://doi.org/10.1007/bf00433734
Lange, B., & Pauli, P. (2019). Social anxiety changes the way we move-A social approach-avoidance task in a virtual reality CAVE system. PLOS ONE, 14(12), e0226805. https://doi.org/ 10.1371/journal.pone. 0226805

Langford, D. J., Bailey, A. L., Chanda, M. L., Clarke, S. E., Drummond, T. E., Echols, S., Glick, S., Ingrao, J., Klassen-Ross, T., Lacroix-Fralish, M. L., Matsumiya, L., Sorge, R. E., Sotocinal, S. G., Tabaka, J. M., Wong, D., Van Den Maagdenberg, A. M. J. M., Ferrari, M. D., Craig, K. D., & Mogil, J. S. (2010). Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nature Methods, 7(6), 447-449. https://doi.org/10.1038/nmeth. 1455
La-Vu, M., Tobias, B. C., Schuette, P. J., & Adhikari, A. (2020). To approach or avoid: An introductory overview of the study of anxiety using rodent assays. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 566016. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.00145
Lawson, C., MacLeod, C., & Hammond, G. (2002). Interpretation revealed in the blink of an eye: Depressive bias in the resolution of ambiguity. Journal of Abnormal Psychology, 111(2), 321-328. https://doi.org/10.1037/0021-843x.111.2.321

LeDoux, J. (1998). Fear and the brain: where have we been, and where are we going? Biological Psychiatry, 44(12), 1229-1238. https:// doi.org/10.1016/s0006-3223(98)00282-0
LeMoult, J., & Gotlib, I. H. (2019). Depression: A cognitive perspective. Clinical Psychology Review, 69, 51-66. https://doi.org/10. 1016/j.cpr.2018.06.008
Leppänen, J. M. (2006). Emotional information processing in mood disorders: A review of behavioral and neuroimaging findings. Current Opinion in Psychiatry, 19(1), 34-39. https://doi.org/10. 1097/01.yco.0000191500.46411.00
Liu, M. Y., Yin, C. Y., Zhu, L. J., Zhu, X. H., Xu, C., Luo, C. X., Chen, H., Zhu, D. Y., & Zhou, Q. G. (2018). Sucrose preference test for measurement of stress-induced anhedonia in mice. Nature Protocols, 13(7), 1686-1698. https://doi.org/10.1038/ s41596-018-0011-z
Looney, T. A., & Cohen, P. S. (1972). Retardation of jump-up escape responding in rats pretreated with different frequencies of noncontingent electric shock. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 78(2), 317-322. https://doi.org/10.1037/ h0032300
Luc, O. T., & Kangas, B. D. (2023). Validation of a touchscreen probabilistic reward task for mice: A reverse-translated assay with cross-species continuity. Cognitive, Affective and Behavioral Neuroscience, 1-8. https://doi.org/10.3758/ s13415-023-01128-x
Lynn, S. K., & Barrett, L. F. (2014). “Utilizing” Signal Detection Theory. Psychological Science, 25(9), 1663-1673. ://doi.org/https:// doi.org/10.1177/0956797614541991
MacLellan, A., Nazal, B., Young, L., & Mason, G. (2022). Waking inactivity as a welfare indicator in laboratory mice: investigating postures, facial expressions and depression-like states. Royal Society Open Science, 9(11), 221083. https://doi.org/10.1098/ rsos. 221083
MacLeod, C., & Cohen, I. L. (1993). Anxiety and the Interpretation of Ambiguity: A Text Comprehension Study. Journal of Abnormal Psychology, 102(2), 238-247. https://doi.org/10.1037/0021843x.102.2.238
Maier, S. F. (1984). Learned helplessness and animal models of depression. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 8(3), 435-446. ://doi.org/https://doi.org/10.1016/ s0278-5846(84)80032-9
Maier, S. F., & Seligman, M. E. (1976). Learned helplessness: Theory and evidence. Journal of Experimental Psychology: General, 105(1), 3-46. https://doi.org/10.1037/0096-3445.105.1.3
Maier, S. F., & Watkins, L. R. (1998). Stressor controllability, anxiety, and serotonin. Cognitive Therapy and Research, 22(6), 595-613. https://doi.org/10.1023/a:1018794104325
Malkesman, O. (2011). The Female Urine Sniffing Test (FUST) of Reward-Seeking Behavior. In T. Gould (Eds.), Mood and Anxiety Related Phenotypes in Mice. Neuromethods, vol 63. Humana Press. https://doi.org/10.1007/978-1-61779-313-4_20
Malkesman, O., Scattoni, M. L., Paredes, D., Tragon, T., Pearson, B., Shaltiel, G., Chen, G., Crawley, J. N., & Manji, H. K. (2010). The female urine sniffing test: a novel approach for assessing reward-seeking behavior in rodents. Biological Psychiatry, 67(9), 864-871. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2009.10.018
Mao, Y., Xu, Y., & Yuan, X. (2022). Validity of chronic restraint stress for modeling anhedonic-like behavior in rodents: a systematic review and meta-analysis. Journal of International Medical Research, 50(2). https://doi.org/10.1177/03000605221075816
Markou, A., Chiamulera, C., Geyer, M. A., Tricklebank, M., & Steckler, T. (2009). Removing obstacles in neuroscience drug discovery: the future path for animal models. Neuropsychopharmacology, 34(1), 74-89. https://doi.org/10.1038/npp.2008.173
Martínez-García, F., Martínez-Ricós, J., Agustín-Pavón, C., MartínezHernández, J., Novejarque, A., & Lanuza, E. (2009). Refining the
dual olfactory hypothesis: Pheromone reward and odour experience. Behavioural Brain Research, 200(2), 277-286. https://doi. org/10.1016/j.bbr.2008.10.002
McGinnis, M. Y., & Vakulenko, M. (2003). Characterization of ultrasonic vocalizations in male and female rats. Physiology & Behavior, 80(1), 81-88. https://doi.org/10.1016/s0031-9384(03) 00227-0
McNaughton, N., & Corr, P. J. (2004). A two-dimensional neuropsychology of defense: fear/anxiety and defensive distance. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 28(3), 285-305. https://doi. org/10.1016/j.neubiorev.2004.03.005
Mendl, M., Kurosu, G., Cuthill, I. C., Norton, V., Woodgate, J., Margetts, A., … & Paul, E. S. (2006). Studies of emotion-cognition links in humans as a basis for developing new measures of animal emotion. In Proceedings of the 40th International Congress of the ISAE, Bristol, UK (pp. 46-46).
Metha, J. A., Brian, M. L., Oberrauch, S., Barnes, S. A., Featherby, T. J., Bossaerts, P., Murawski, C., Hoyer, D., & Jacobson, L. H. (2020). separating probability and reversal learning in a novel probabilistic reversal learning task for mice. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 13, 488522. https://doi.org/10.3389/fnbeh. 2019.00270

Millan, M. J., & Brocco, M. (2003). The Vogel conflict test: procedural aspects, -aminobutyric acid, glutamate and monoamines. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 67-96. https://doi.org/ 10.1016/s0014-2999(03)01275-5

Miller, N. E. (1952). Comments on Theoretical Models: Illustrated by the Development of a Theory of Conflict Behavior. In D. Krech & G. S. Klein (Eds.), Theoretical models and personality theory (pp. 82-100). Duke University Press. https://doi.org/10. 1037/10803-005
Miller, W. R., & Seligman, M. E. (1973). Depression and the perception of reinforcement. Journal of Abnormal Psychology, 82(1), 62-73. https://doi.org/10.1037/h0034954
Miller, W. R., & Seligman, M. E. (1975). Depression and learned helplessness in man. Journal of Abnormal Psychology, 84(3), 228-238. https://doi.org/10.1037/H0076720
Mingrone, A., Kaffman, A., & Kaffman, A. (2020). The promise of automated home-cage monitoring in improving translational utility of psychiatric research in rodents. Frontiers in Neuroscience, 14, 618593. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.618593
Mitchell, D. (1976). Experiments on neophobia in wild and laboratory rats: A reevaluation. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 90(2), 190-197. https://doi.org/10.1037/h0077196
Molendijk, M. L., & de Kloet, E. R. (2015). Immobility in the forced swim test is adaptive and does not reflect depression. Psychoneuroendocrinology, 62, 389-391. https://doi.org/10.1016/j.psyne uen.2015.08.028
Molendijk, M. L., & de Kloet, E. R. (2019). Coping with the forced swim stressor: Current state-of-the-art. Behavioural Brain Research, 364, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019.02.005
Molewijk, H. E., van der Poel, A. M., & Olivier, B. (1995). The ambivalent behaviour “stretched approach posture” in the rat as a paradigm to characterize anxiolytic drugs. Psychopharmacology, 121(1), 81-90. https://doi.org/10.1007/bf02245594
Montgomery, K. C. (1955). The relation between fear induced by novel stimulation and exploratory drive. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 48(4), 254-260. https://doi.org/10. 1037/h0043788
Montgomery, K. C., & Monkman, J. A. (1955). The relation between fear and exploratory behavior. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 48(2), 132-136. https://doi.org/10. 1037/h0048596
Moy, S. S., Nadler, J. J., Perez, A., Barbaro, R. P., Johns, J. M., Magnuson, T. R., Piven, J., & Crawley, J. N. (2004). Sociability and preference for social novelty in five inbred strains: an approach
to assess autistic-like behavior in mice. Genes, Brain and Behavior, 3(5), 287-302. https://doi.org/10.1111/j.1601-1848.2004. 00076.x

Murphy, F. C., Michael, A., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2003). Neuropsychological impairment in patients with major depressive disorder: the effects of feedback on task performance. Psychological Medicine, 33(3), 455-467. https://doi.org/10.1017/ s0033291702007018
Nadler, J. J., Moy, S. S., Dold, G., Trang, D., Simmons, N., Perez, A., Young, N. B., Barbaro, R. P., Piven, J., Magnuson, T. R., & Crawley, J. N. (2004). Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes, Brain and Behavior, 3(5), 303-314. https://doi.org/10.1111/j.1601-183x.2004. 00071.x

Neckameyer, W.S., Bhatt, P. (2016). Protocols to Study Behavior in Drosophila. In C. Dahmann, (Eds.), Drosophila. Methods in Molecular Biology, vol 1478. Humana Press, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-6371-3_19
Neckameyer, W. S., & Nieto-Romero, A. R. (2015). Response to stress in Drosophila is mediated by gender, age and stress paradigm. Stress, 18(2), 254-266. https://doi.org/10.3109/10253890.2015. 1017465
Nestler, E. J., Gould, E., & Manji, H. (2002). Preclinical models: status of basic research in depression. Biological Psychiatry, 52(6), 503-528. https://doi.org/10.1016/s0006-3223(02)01405-1
Nestler, E. J., & Hyman, S. E. (2010). Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience, 13(10), 1161-1169. https:// doi.org/10.1038/nn. 2647
Neville, V., Nakagawa, S., Zidar, J., Paul, E. S., Lagisz, M., Bateson, M., Løvlie, H., & Mendl, M. (2020). Pharmacological manipulations of judgement bias: A systematic review and meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 108, 269-286. https:// doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.11.008
Neville, V., Dayan, P., Gilchrist, I. D., Paul, E. S., & Mendl, M. (2021). Using primary reinforcement to enhance translatability of a human affect and decision-making judgment bias task. Journal of Cognitive Neuroscience, 33(12), 2523-2535. https://doi.org/ 10.1162/jocn_a_01776

Nguyen, H. A. T., Guo, C., & Homberg, J. R. (2020). Cognitive Bias Under Adverse and Rewarding Conditions: A Systematic Review of Rodent Studies. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 507003. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.00014

Niemczura, A. C., Grimsley, J. M., Kim, C., Alkhawaga, A., Poth, A., Carvalho, A., & Wenstrup, J. J. (2020). Physiological and behavioral responses to vocalization playback in mice. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 559234. https://doi.org/10.3389/ fnbeh.2020.00155
Nishimura, H., Tsuda, A., Oguchi, M., Ida, Y., & Tanaka, M. (1988). Is immobility of rats in the forced swim test “behavioral despair?” Physiology & Behavior, 42(1), 93-95. https://doi.org/10.1016/ 0031-9384(88)90266-1
Norbury, R., Mackay, C. E., Cowen, P. J., Goodwin, G. M., & Harmer, C. J. (2007). Short-term antidepressant treatment and facial processing: Functional magnetic resonance imaging study. The British Journal of Psychiatry, 190(6), 531-532. https://doi.org/10. 1192/bjp.bp.106.031393
Olivier, B., Molewijk, H. E., Van Der Heyden, J. A. M., Van Oorschot, R., Ronken, E., Mos, J., & Miczek, K. A. (1998). Ultrasonic vocalizations in rat pups: effects of serotonergic ligands. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 23(2), 215-227. https://doi. org/10.1016/S0149-7634(98)00022-0
World Health Organization. (1992). The ICD-10 classification of mental and behavioural disorders: Clinical descriptions and diagnostic guidelines. World Health Organization.
Overmier, J. B., & Seligman, M. E. (1967). Effects of inescapable shock upon subsequent escape and avoidance responding.

Journal of Comparative and Physiological Psychology, 63(1), 28-33. https://doi.org/10.1037/h0024166
Padilla, A. M., Padilla, C., Ketterer, T., & Giacalone, D. (1970). Inescapable shocks and subsequent escape/avoidance conditioning in goldfish. Carassius auratus. Psychonomic Science, 20(5), 295-296. https://doi.org/10.3758/bf03329075
Paul, E. S., Harding, E. J., & Mendl, M. (2005). Measuring emotional processes in animals: the utility of a cognitive approach. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(3), 469-491. https://doi. org/10.1016/j.neubiorev.2005.01.002
Peleh, T., Bai, X., Kas, M. J. H., & Hengerer, B. (2019). RFID-supported video tracking for automated analysis of social behaviour in groups of mice. Journal of Neuroscience Methods, 325, 108323. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2019.108323

Pellow, S., Chopin, P., File, S. E., & Briley, M. (1985). Validation of open : closed arm entries in an elevated plus-maze as a measure of anxiety in the rat. Journal of Neuroscience Methods, 14(3), 149-167. https://doi.org/10.1016/0165-0270(85)90031-7
Pellow, S., & File, S. E. (1986). Anxiolytic and anxiogenic drug effects on exploratory activity in an elevated plus-maze: A novel test of anxiety in the rat. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 24(3), 525-529. https://doi.org/10.1016/0091-3057(86)90552-6
Perkins, A. M., Inchley-Mort, S. L., Pickering, A. D., Corr, P. J., & Burgess, A. P. (2012). A facial expression for anxiety. Journal of Personality and Social Psychology, 102(5), 910-924. https:// doi.org/10.1037/a0026825
Perusini, J. N., & Fanselow, M. S. (2015). Neurobehavioral perspectives on the distinction between fear and anxiety. Learning & Memory, 22(9), 417-425. https://doi.org/10.1101/lm.039180. 115
Petit-Demouliere, B., Chenu, F., & Bourin, M. (2005). Forced swimming test in mice: A review of antidepressant activity. Psychopharmacology, 177(3), 245-255. https://doi.org/10.1007/ S00213-004-2048-7
Phillips, B. U., Dewan, S., Nilsson, S. R. O., Robbins, T. W., Heath, C. J., Saksida, L. M., Bussey, T. J., & Alsiö, J. (2018). Selective effects of 5-HT2C receptor modulation on performance of a novel valence-probe visual discrimination task and probabilistic reversal learning in mice. Psychopharmacology, 235(7), 21012111. https://doi.org/10.1007/s00213-018-4907-7

Pizzagalli, D. A., Evins, A. E., Schetter, E. C., Frank, M. J., Pajtas, P. E., Santesso, D. L., & Culhane, M. (2008a). Single dose of a dopamine agonist impairs reinforcement learning in humans: Behavioral evidence from a laboratory-based measure of reward responsiveness. Psychopharmacology, 196(2), 221-232. https:// doi.org/10.1007/s00213-007-0957-y
Pizzagalli, D. A., Iosifescu, D., Hallett, L. A., Ratner, K. G., & Fava, M. (2008b). Reduced hedonic capacity in major depressive disorder: Evidence from a probabilistic reward task. Journal of Psychiatric Research, 43(1), 76-87. https://doi.org/10.1016/j.jpsyc hires.2008.03.001
Pizzagalli, D. A., Jahn, A. L., & O’Shea, J. P. (2005). Toward an objective characterization of an anhedonic phenotype: A signal-detection approach. Biological Psychiatry, 57(4), 319-327. https://doi. org/10.1016/j.biopsych.2004.11.026
Planchez, B., Surget, A., & Belzung, C. (2019). Animal models of major depression: drawbacks and challenges. Journal of Neural Transmission, 126(11), 1383-1408. https://doi.org/10.1007/ s00702-019-02084-y
Poirier, C., Bateson, M., Gualtieri, F., Armstrong, E. A., Laws, G. C., Boswell, T., & Smulders, T. V. (2019). Validation of hippocampal biomarkers of cumulative affective experience. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 101, 113-121. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2019.03.024

Pollak, D. D., Rey, C. E., & Monje, F. J. (2010). Rodent models in depression research: classical strategies and new directions.

Annals of medicine, 42(4), 252-264. https://doi.org/10.3109/ 07853891003769957
Porsolt, R. D., Bertin, A., & Jalfre, M. (1977a). Behavioral despair in mice: a primary screening test for antidepressants. Archives internationales de pharmacodynamie et de therapie, 229(2), 327-336.
Porsolt, R. D., Le Pichon, M., & Jalfre, M. (1977b). Depression: a new animal model sensitive to antidepressant treatments. Nature, 266(5604), 730-732. https://doi.org/10.1038/266730a0
Porter, J., Craven B., Khan, R. M., Chang, S., Kang, I., Judkewitz, B., . . . , Sobel N. (2007). Mechanisms of scent-tracking in humans. Nature Neuroscience, 10(1), 27-29. https://www.nature.com/ articles/nn1819
Portfors, C. V. (2007). Types and functions of ultrasonic vocalizations in laboratory rats and mice. Journal of the American Association for Laboratory Animal Science, 46(1), 28-34.
Poschel, B. P. H. (1971). A simple and specific screen for benzodiaze-pine-like drugs. Psychopharmacologia, 19(2), 193-198. https:// doi.org/10.1007/bf00402642
Premoli, M., Baggi, D., Bianchetti, M., Gnutti, A., Bondaschi, M., Mastinu, A., Migliorati, P., Signoroni, A., Leonardi, R., Memo, M., & Bonini, S. A. (2021). Automatic classification of mice vocalizations using Machine Learning techniques and Convolutional Neural Networks. PLOS ONE, 16(1), e0244636. https:// doi.org/10.1371/journal.pone. 0244636
Prendergast, B. J., Onishi, K. G., & Zucker, I. (2014). Female mice liberated for inclusion in neuroscience and biomedical research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 40, 1-5. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2014.01.001

Prevot, T. D., Misquitta, K. A., Fee, C., Newton, D. F., Chatterjee, D., Nikolova, Y. S., Sibille, E., & Banasr, M. (2019). Residual avoidance: A new, consistent and repeatable readout of chronic stressinduced conflict anxiety reversible by antidepressant treatment. Neuropharmacology, 153, 98-110. https://doi.org/10.1016/j. neuropharm.2019.05.005
Prut, L., & Belzung, C. (2003). The open field as a paradigm to measure the effects of drugs on anxiety-like behaviors: a review. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 3-33. https://doi.org/ 10.1016/s0014-2999(03)01272-x

Pryce, C. R., Azzinnari, D., Spinelli, S., Seifritz, E., Tegethoff, M., & Meinlschmidt, G. (2011). Helplessness: A systematic translational review of theory and evidence for its relevance to understanding and treating depression. Pharmacology & Therapeutics, 132(3), 242-267. https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2011.06.006
Pryce, C. R., Rüedi-Bettschen, D., Dettling, A. C., Weston, A., Russig, H., Ferger, B., & Feldon, J. (2005). Long-term effects of early-life environmental manipulations in rodents and primates: Potential animal models in depression research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 649-674. https://doi.org/10. 1016/j.neubiorev.2005.03.011
Regier, D. A., Narrow, W. E., Kuhl, E. A., & Kupfer, D. J. (2009). The conceptual development of DSM-V. American Journal of Psychiatry, 166(6), 645-650. https://doi.org/10.1176/appi.ajp. 2009.09020279

Rénéric, J. P., & Lucki, I. (1998). Antidepressant behavioral effects by dual inhibition of monoamine reuptake in the rat forced swimming test. Psychopharmacology, 136(2), 190-197. https://doi. org/10.1007/s002130050555
Riebe, C. J., Wotjak, C. T. (2012). A practical guide to evaluating anxiety-related behavior in rodents. In: A. Szallasi, T. Biro (eds), TRP channels in drug discovery. Methods in pharmacology and toxicology. Humana Press, Totowa, NJ. ://doi.org/https://doi.org/ 10.1007/978-1-62703-095-3_10

Riga, D., Theijs, J. T., De Vries, T. J., Smit, A. B., & Spijker, S. (2015). Social defeat-induced anhedonia: Effects on operant sucroseseeking behavior. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 9, 151152. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00195

Rizley, R. (1978). Depression and distortion in the attribution of causality. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 32-48. https:// doi.org/10.1037/0021-843x.87.1.32
Robinson, E., Roiser, J. (2016). Affective Biases in Humans and Animals. In: T.W. Robbins, B.J. Sahakian. (Eds.), Translational Neuropsychopharmacology. Current Topics in Behavioral Neurosciences, vol 28. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/ 7854_2015_5011
Robinson, E. S. J. (2018). Translational new approaches for investigating mood disorders in rodents and what they may reveal about the underlying neurobiology of major depressive disorder. Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences, 373(1742), 20170036. https://doi.org/10. 1098/rstb. 2017.0036
Robinson, O. J., Pike, A. C., Cornwell, B., & Grillon, C. (2019). The translational neural circuitry of anxiety. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 90(12), 1353-1360. https://doi.org/ 10.1136/jnnp-2019-321400

Rodgers, R. J., Cao, B. J., Dalvi, A., & Holmes, A. (1997). Animal models of anxiety: an ethological perspective. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, 30(3), 289-304. https://doi. org/10.1590/s0100-879×1997000300002
Rodgers, R. J., & Dalvi, A. (1997). Anxiety, defence and the elevated plus-maze. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 21(6), 801810. https://doi.org/10.1016/s0149-7634(96)00058-9

Roelofs, S., Boleij, H., Nordquist, R. E., & van der Staay, F. J. (2016). Making decisions under ambiguity: Judgment bias tasks for assessing emotional state in animals. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 10, 119. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00119
Roiser, J. P., Elliott, R., & Sahakian, B. J. (2012). Cognitive Mechanisms of Treatment in Depression. Neuropsychopharmacology 2011 37:1, 37(1), 117-136. https://doi.org/10.1038/npp.2011.183
Roiser, J. P., & Sahakian, B. J. (2013). Hot and cold cognition in depression. CNS spectrums, 18(3), 139-149. https://doi.org/10. 1017/s1092852913000072
Rosen, J. B., & Schulkin, J. (1998). From normal fear to pathological anxiety. Psychological Review, 105(2), 325-350. https://doi.org/ 10.1037/0033-295X.105.2.325

Rychlik, M., Bollen, E., & Rygula, R. (2017). Ketamine decreases sensitivity of male rats to misleading negative feedback in a probabilistic reversal-learning task. Psychopharmacology, 234(4), 613-620. https://doi.org/10.1007/s00213-016-4497-1
Sabiniewicz, A., Hoffmann, L., Haehner, A., & Hummel, T. (2022). Symptoms of depression change with olfactory function. Scientific Reports, 12(1), 1-8. https://doi.org/10.1038/ s41598-022-09650-7
Salamone, J. D., Steinpreis, R. E., Mccullough, L. D., Smith, P., Grebel, D., & Mahan, K. (1991). Haloperidol and nucleus accumbens dopamine depletion suppress lever pressing for food but increase free food consumption in a novel food choice procedure. Psychopharmacology, 104, 515-521.
Samuels, B.A., Hen, R. (2011). Novelty-Suppressed Feeding in the Mouse. In: T. Gould (Eds.), Mood and Anxiety Related Phenotypes in Mice. Neuromethods, vol 63. Humana Press. https://doi. org/10.1007/978-1-61779-313-4_7
Sanislow, C. A., Pine, D. S., Quinn, K. J., Kozak, M. J., Garvey, M. A., Heinssen, R. K., Wang, P.S.-E., & Cuthbert, B. N. (2010). Developing constructs for psychopathology research: Research domain criteria. Journal of Abnormal Psychology, 119(4), 631639. https://doi.org/10.1037/a0020909

Scheggi, S., De Montis, M. G., & Gambarana, C. (2018). Making Sense of Rodent Models of Anhedonia. International Journal of Neuropsychopharmacology, 21(11), 1049. https://doi.org/10.1093/ ijnp/pyy083
Schick, A., Wessa, M., Vollmayr, B., Kuehner, C., & Kanske, P. (2013). Indirect assessment of an interpretation bias in humans:

Neurophysiological and behavioral correlates. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 44420. https://doi.org/10.3389/fnhum. 2013.00272

Schneirla, T. C. (1959). An evolutionary and developmental theory of biphasic processes underlying approach and withdrawal. In M. R. Jones (Ed.), Nebraska symposium on motivation, 1959 (pp. 1-42). Univer. Nebraska Press.
Schrijver, N. C. A., Bahr, N. I., Weiss, I. C., & Würbel, H. (2002). Dissociable effects of isolation rearing and environmental enrichment on exploration, spatial learning and HPA activity in adult rats. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 73(1), 209-224. https://doi.org/10.1016/s0091-3057(02)00790-6
Schulz, M., Zieglowski, L., Kopaczka, M., & Tolba, R. H. (2023). The Open Field Test as a Tool for Behaviour Analysis in Pigs: Recommendations for Set-Up Standardization – A Systematic Review. European Surgical Research, 64(1), 7-26. https://doi. org/10.1159/000525680
Schwarting, R. K. W., & Borta, A. (2005). Analysis of behavioral asymmetries in the elevated plus-maze and in the T-maze. Journal of Neuroscience Methods, 141(2), 251-260. https://doi.org/ 10.1016/j.jneumeth.2004.06.013

Seibenhener, M. L., & Wooten, M. C. (2015). Use of the Open Field Maze to Measure Locomotor and Anxiety-like Behavior in Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 96, e52434. https:// doi.org/10.3791/52434
Seligman, M. E. (1972). Learned helplessness. Annual Review of Medicine, 23, 407-412. https://doi.org/10.1146/annurev.me.23. 020172.002203

Seligman, M. E., & Beagley, G. (1975). Learned helplessness in the rat. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 88(2), 534-541. https://doi.org/10.1037/H0076430
Seligman, M. E., & Maier, S. F. (1967). Failure to escape traumatic shock. Journal of Experimental Psychology, 74(1), 1-9. https:// doi.org/10.1037/h0024514
Shepherd, J. K., Grewal, S. S., Fletcher, A., Bill, D. J., & Dourish, C. T. (1994). Behavioural and pharmacological characterisation of the elevated “zero-maze” as an animal model of anxiety. Psychopharmacology, 116(1), 56-64. https://doi.org/10.1007/bf022 44871
Silveira, K.M., Joca, S. (2023). Learned Helplessness in Rodents. In: J. Harro (Ed.), Psychiatric Vulnerability, Mood, and Anxiety Disorders. Neuromethods, vol 190. Humana, New York, NY. https:// doi.org/10.1007/978-1-0716-2748-8_9
Simola N, Brudzynski SM. (2018) Repertoire and biological function of ultrasonic vocalizations in adolescent and adult rats. In S.M. Brudzynski (Ed.), Handbook of Ultrasonic Vocalization (Vol. 25, pp. 177-186). A window into the emotional brain. Elsevier. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-809600-0.00017-2
Simola, N., & Granon, S. (2019). Ultrasonic vocalizations as a tool in studying emotional states in rodent models of social behavior and brain disease. Neuropharmacology, 159, 107420. https://doi.org/ 10.1016/j.neuropharm.2018.11.008

Slattery, D. A., & Cryan, J. F. (2012). Using the rat forced swim test to assess antidepressant-like activity in rodents. Nature Protocols, 7(6), 1009-1014. https://doi.org/10.1038/nprot.2012.044
Sotocinal, S. G., Sorge, R. E., Zaloum, A., Tuttle, A. H., Martin, L. J., Wieskopf, J. S., Mapplebeck, J. C. S., Wei, P., Zhan, S., Zhang, S., McDougall, J. J., King, O. D., & Mogil, J. S. (2011). The Rat Grimace Scale: A partially automated method for quantifying pain in the laboratory rat via facial expressions. Molecular Pain, 7. https://doi.org/10.1186/1744-8069-7-55

Spence, K. W. (1936). The nature of discrimination learning in animals. Psychological Review, 43(5), 427-449. https://doi.org/10.1037/ h0056975

Stanford, S. C. (2007). The Open Field Test: Reinventing the wheel. Journal of Psychopharmacology, 21(2), 134-135. https://doi.org/ 10.1177/0269881107073199

Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 31(1), 137-149. https://doi.org/10.3758/bf03207704
Steimer, T. (2002). The biology of fear- and anxiety-related behaviors. Dialogues in Clinical Neuroscience, 4(3), 231-249. https://doi. org/10.31887/dcns.2002.4.3/tsteimer
Steru, L., Chermat, R., Thierry, B., & Simon, P. (1985). The tail suspension test: A new method for screening antidepressants in mice. Psychopharmacology, 85(3), 367-370. https://doi.org/10. 1007/bf00428203
Storbeck, J., & Clore, G. L. (2007). On the interdependence of cognition and emotion. Cognition And Emotion, 21(6), 1212-1237. https://doi.org/10.1080/02699930701438020
Strekalova, T. (2023). How the sucrose preference succeeds or fails as a measurement of anhedonia. In J. Harro (edn), Psychiatric vulnerability, mood, and anxiety disorders. Neuromethods, vol 190. Humana, New York. https://doi.org/10.1007/ 978-1-0716-2748-8_6
Stuart, S. A., Butler, P., Munafò, M. R., Nutt, D. J., & Robinson, E. S. J. (2013). A translational rodent assay of affective biases in depression and antidepressant therapy. Neuropsychopharmacology, 38(9), 1625-1635. https://doi.org/10.1038/npp. 2013.69
Stuart, S. A., Butler, P., Munafò, M. R., Nutt, D. J., & Robinson, E. S. J. (2015). Distinct neuropsychological mechanisms may explain delayed- versus rapid-onset antidepressant efficacy. Neuropsychopharmacology, 40(9), 2165-2174. https://doi. org/10.1038/npp.2015.59
Stuart, S. A., Hinchcliffe, J. K., & Robinson, E. S. J. (2019). Evidence that neuropsychological deficits following early life adversity may underlie vulnerability to depression. Neuropsychopharmacology, 44(9), 1623-1630. https://doi.org/10.1038/ s41386-019-0388-6
Markov, D. D. (2022). Sucrose preference test as a measure of anhedonic behavior in a chronic unpredictable mild stress model of depression: outstanding issues. Brain Sciences, 12(10), 1287. https://doi.org/10.3390/brainsci12101287
Takahashi, L. K., Nakashima, B. R., Hong, H., & Watanabe, K. (2005). The smell of danger: A behavioral and neural analysis of predator odor-induced fear. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(8), 1157-1167. https://doi.org/10.1016/j.neubi orev.2005.04.008
Taylor Tavares, J. V., Clark, L., Furey, M. L., Williams, G. B., Sahakian, B. J., & Drevets, W. C. (2008). Neural basis of abnormal response to negative feedback in unmedicated mood disorders. NeuroImage, 42(3), 1118-1126. https://doi.org/10.1016/j. neuroimage.2008.05.049
Thierry, B., Stéru, L., Simon, P., & Porsolt, R. D. (1986). The tail suspension test: Ethical considerations. Psychopharmacology, 90(2), 284-285. https://doi.org/10.1007/bf00181261
Thomas, D. A., Takahashi, L. K., & Barfield, R. J. (1983). Analysis of ultrasonic vocalizations emitted by intruders during aggressive encounters among rats (Rattus norvegicus). Journal of Comparative Psychology, 97(3), 201-206. https://doi.org/10. 1037/0735-7036.97.3.201
Thornton, J. W., & Jacobs, P. D. (1971). Learned helplessness in human subjects. Journal of Experimental Psychology, 87(3), 367-372. ://doi.org/https://doi.org/10.1037/h0030529
Toth, I., & Neumann, I. D. (2013). Animal models of social avoidance and social fear. Cell and Tissue Research, 354(1), 107118. https://doi.org/10.1007/s00441-013-1636-4

Touma, C., Bunck, M., Glasl, L., Nussbaumer, M., Palme, R., Stein, H., Wolferstätter, M., Zeh, R., Zimbelmann, M., Holsboer, F., & Landgraf, R. (2008). Mice selected for high versus low stress
reactivity: A new animal model for affective disorders. Psychoneuroendocrinology, 33(6), 839-862. https://doi.org/10.1016/j. psyneuen.2008.03.013
Tractenberg, S. G., Levandowski, M. L., de Azeredo, L. A., Orso, R., Roithmann, L. G., Hoffmann, E. S., Brenhouse, H., & Grassi-Oliveira, R. (2016). An overview of maternal separation effects on behavioural outcomes in mice: Evidence from a four-stage methodological systematic review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 68, 489-503. https://doi.org/10.1016/j. neubiorev.2016.06.021
Treadway, M. T., & Zald, D. H. (2011). Reconsidering anhedonia in depression: Lessons from translational neuroscience. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35(3), 537-555. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2010.06.006

Treit, D. (1985). Animal models for the study of anti-anxiety agents: A review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 9(2), 203222. https://doi.org/10.1016/0149-7634(85)90046-6

Treit, D., & Fundytus, M. (1988). Thigmotaxis as a test for anxiolytic activity in rats. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 31(4), 959-962. https://doi.org/10.1016/0091-3057(88) 90413-3
Unal, G. (2021). Social isolation as a laboratory model of depression. In A. A. Moustafa (Ed.), Mental Health Effects of COVID19 (pp. 133-151). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-824289-6. 00005-2
Unal, G., & Canbeyli, R. (2019). Psychomotor retardation in depression: A critical measure of the forced swim test. Behavioural Brain Research, 372, 112047. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019. 112047
Unal, G., & Moustafa, A. A. (2020). The neural substrates of different depression symptoms: Animal and human studies. In A. A. Moustafa (ed), The Nature of Depression (pp. 59-79). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817676-4.00004-3
Ünal, G., Gizem, E., Rabia, K., & Demircan, K. (2022). The behavioral effects of social buffering in Rats. Turkish Journal of Psychology, 37(89), 116-118. https://doi.org/10.31828/tpd130044332019 1125 m 000042
Van De Weerd, H. A., Bulthuis, R. J. A., Bergman, A. F., Schlingmann, F., Tolboom, J., Van Loo, P. L. P., Remie, R., Baumans, V., & Van Zutphen, L. F. M. (2001). Validation of a new system for the automatic registration of behaviour in mice and rats. Behavioural Processes, 53(1-2), 11-20. https://doi.org/10.1016/s0376-6357(00)00135-2
Van Segbroeck, M., Knoll, A. T., Levitt, P., & Narayanan, S. (2017). MUPET-mouse ultrasonic profile extraction: a signal processing tool for rapid and unsupervised analysis of ultrasonic vocalizations. Neuron, 94(3), 465-485. https://doi.org/10.1016/j. neuron.2017.04.005
Vogel, A. P., Tsanas, A., & Scattoni, M. L. (2019). Quantifying ultrasonic mouse vocalizations using acoustic analysis in a supervised statistical machine learning framework. Scientific Reports, 9(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41598-019-44221-3
Vogel, J. R., Beer, B., & Clody, D. E. (1971). A simple and reliable conflict procedure for testing anti-anxiety agents. Psychopharmacologia, 21(1), 1-7. https://doi.org/10.1007/bf00403989
Vollmayr, B., & Gass, P. (2013). Learned helplessness: Unique features and translational value of a cognitive depression model. Cell and Tissue Research, 354(1), 171-178. https://doi.org/10.1007/ s00441-013-1654-2
Vollmayr, B., & Henn, F. A. (2001). Learned helplessness in the rat: Improvements in validity and reliability. Brain Research Protocols, 8(1), 1-7. https://doi.org/10.1016/s1385-299x(01)00067-8
von Ziegler, L., Sturman, O., & Bohacek, J. (2020). Big behavior: challenges and opportunities in a new era of deep behavior profiling. Neuropsychopharmacology, 46(1), 33-44. https://doi.org/10. 1038/s41386-020-0751-7

Walf, A. A., & Frye, C. A. (2007). The use of the elevated plus maze as an assay of anxiety-related behavior in rodents. Nature Protocols, 2(2), 322-328. https://doi.org/10.1038/nprot.2007.44
Waller, B. M., & Micheletta, J. (2013). Facial Expression in Nonhuman Animals. Emotion Review, 5(1), 54-59. https://doi.org/10.1177/ 1754073912451503
Walsh, R. N., & Cummins, R. A. (1976). The open-field test: A critical review. Psychological Bulletin, 83(3), 482-504. https://doi.org/ 10.1037/0033-2909.83.3.482

Walz, N., Mühlberger, A., & Pauli, P. (2016). A human open field test reveals thigmotaxis related to agoraphobic fear. Biological Psychiatry, 80(5), 390-397. https://doi.org/10.1016/j.biopsych. 2015.12.016

Wedekind, C., Seebeck, T., Bettens, F., & Paepke, A. J. (1995). MHCdependent mate preferences in humans. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, 260(1359), 245-249. https://doi.org/10.1098/rspb. 1995.0087
Wee, B. E. F., Francis, T. J., Lee, C. Y., Lee, J. M., & Dohanich, G. P. (1995). Mate preference and avoidance in female rats following treatment with scopolamine. Physiology & Behavior, 58(1), 97-100. https://doi.org/10.1016/0031-9384(95)00029-I
West, A. P. (1990). Neurobehavioral studies of forced swimming: The role of learning and memory in the forced swim test. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 14(6), 863-877. https://doi.org/10.1016/0278-5846(90) 90073-p
Wiborg, O. (2013). Chronic mild stress for modeling anhedonia. Cell and Tissue Research, 354(1), 155-169. https://doi.org/10.1007/ s00441-013-1664-0
Wieser, M. J., Pauli, P., Grosseibl, M., Molzow, I., & Mühlberger, A. (2010). Virtual social interactions in social anxiety-the impact of sex, gaze, and interpersonal distance. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(5), 547-554. https://doi. org/10.1089/cyber.2009. 0432
Wilkinson, M. P., Grogan, J. P., Mellor, J. R., & Robinson, E. S. (2020). Comparison of conventional and rapid-acting antidepressants in a rodent probabilistic reversal learning task. Brain and Neuroscience Advances, 4. https://doi.org/10.1177/2398212820907177
Willner, P. (1986). Validation criteria for animal models of human mental disorders: Learned helplessness as a paradigm case. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 10(6), 677-690. https://doi.org/10.1016/0278-5846(86)90051-5
Willner, P. (1990). Animal models of depression: An overview. Pharmacology & Therapeutics, 45(3), 425-455. https://doi.org/10. 1016/0163-7258(90)90076-E
Willner, P. (1997). Validity, reliability and utility of the chronic mild stress model of depression: A 10-year review and evaluation. Psychopharmacology, 134(4), 319-329. https://doi.org/10.1007/ S002130050456
Willner, P. (2017). The chronic mild stress (CMS) model of depression: History, evaluation and usage. Neurobiology of Stress, 6, 78. https://doi.org/10.1016/j.ynstr.2016.08.002

Willner, P., Muscat, R., & Papp, M. (1992). Chronic mild stressinduced anhedonia: A realistic animal model of depression. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 16(4), 525-534. https://doi. org/10.1016/S0149-7634(05)80194-0
Willner, P., Towell, A., Sampson, D., Sophokleous, S., & Muscat, R. (1987). Reduction of sucrose preference by chronic unpredictable mild stress, and its restoration by a tricyclic antidepressant. Psychopharmacology, 93, 358-364.
Wilson, C. A., & Koenig, J. I. (2014). Social interaction and social withdrawal in rodents as readouts for investigating the negative symptoms of schizophrenia. European Neuropsychopharmacology, 24(5), 759-773. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2013. 11.008

Wilt, B. A., Burns, L. D., Wei Ho, E. T., Ghosh, K. K., Mukamel, E. A., & Schnitzer, M. J. (2009). Advances in light microscopy for neuroscience. Annual review of neuroscience, 32, 435-506. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.051508.135540
Wiltschko, A. B., Tsukahara, T., Zeine, A., Anyoha, R., Gillis, W. F., Markowitz, J. E., Peterson, R. E., Katon, J., Johnson, M. J., & Datta, S. R. (2020). Revealing the structure of pharmacobehavioral space through motion sequencing. Nature Neuroscience, 23(11), 1433-1443. https://doi.org/10.1038/s41593-020-00706-3
William, R. M., Martin, E. S., & Harold, M. K. (1975). Learned helplessness, depression, and anxiety. The Journal of Nervous and Mental Disease, 161(5), 347-357.
Wöhr, M., & Scattoni, M. L. (2013). Behavioural methods used in rodent models of autism spectrum disorders: Current standards and new developments. Behavioural Brain Research, 251, 5-17. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2013.05.047
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2007). Ultrasonic communication in rats: can playback of calls induce approach behavior? PLOS ONE, 2(12), e1365. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0001365
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2008). Maternal care, isolationinduced infant ultrasonic calling, and their relations to adult
anxiety-related behavior in the rat. Behavioral Neuroscience, 122(2), 310-330. https://doi.org/10.1037/0735-7044.122.2.310
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2013). Affective communication in rodents: ultrasonic vocalizations as a tool for research on emotion and motivation. Cell and Tissue Research, 354(1), 81-97. https:// doi.org/10.1007/S00441-013-1607-9
Yankelevitch-Yahav, R., Franko, M., Huly, A., & Doron, R. (2015). The Forced Swim test as a model of depressive-like behavior. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 2015(97), e52587. https:// doi.org/10.3791/52587
Zilkha, N., Sofer, Y., Beny, Y., & Kimchi, T. (2016). From classic ethology to modern neuroethology: overcoming the three biases in social behavior research. Current Opinion in Neurobiology, 38, 96-108. https://doi.org/10.1016/j.conb.2016.04.014

Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Accepted: 3 February 2024 / Published online: 27 February 2024
© The Author(s) 2024, corrected publication 2024

Keywords Depression Behavioral despair Anxiety Animal models Behavioral testing Cognitive affective bias

Diagnosing clinical depression and anxiety requires a medical interview that covers patient’s health history and reported symptoms. In addition to other clinical observations and tests, the medical history collected through patient self-reports provides key information to determine whether the diagnostic criteria are met. The most common diagnostic classification systems used for this purpose are the DSM-5 (American Psychiatric Association, 2013) and the ICD-10 (World Health Organization, 1992). Preclinical research with rodent models, in contrast, often depend on brief observation of particular species-typical behaviors. These rodent behaviors, which are triggered by either aversive or appetitive stimuli in a custom-purpose maze or chamber, are used as measures that resemble depressive- and anxiety-related states in humans (Belovicova et al., 2017). In addition to preclinical research (i.e., drug development), utilizing rodent constructs of depression and anxiety constitutes an essential component of basic neuroscience studies designed to elucidate their neurobiological underpinnings (Unal & Moustafa, 2020). This review provides an overview of the construct
validity of the major rodent tests used to assess behaviors that are hypothesized to resemble certain aspects of clinical depression and anxiety. We start with behavioral constructs, or theoretical framework of specific disease-related rodent behavior, and then explain individual behavioral tests used to assess these constructs (Fig. 1). The first part of each behavioral test provides the most common version of the experimental procedure, whereas subsequent paragraphs focus on discussions of construct validity and translational relevance.

In animal research, a behavioral test involves evaluating a particular species-typical behavior in relation to a behavioral construct (Pollak et al., 2010). A related concept, an experimental animal model, conversely, incorporates manipulating
biological or environmental factors to prompt specific behaviors or symptoms in the model organism. Although frequently used interchangeably in the literature, there is a distinction between the two terms. Animal models are used to elicit particular behavioral response patterns or to induce symptomatic behaviors that resemble a human disorder. Behavioral tests, in contrast, are designed to capture the readouts of the model. A behavioral test possesses only a dependent variable-the observed outcome of the manipulation; whereas a model has an independent variable, the manipulation, and a dependent variable (Cryan & Slattery, 2007).

Given that capturing all aspects of human disorders in an animal model is not possible, rodent models on depression and anxiety reflect only certain aspects of

these disorders based on their pathophysiology (Becker et al., 2021; Gururajan et al., 2019; Planchez et al., 2019). Certain models, such as those that involve genetic modifications (El Yacoubi & Vaugeois, 2007) or hormonal supplementation (Demuyser et al., 2016) emulate the biological aspects of the disorders. Other models manipulate environmental factors for a particular period of time to mimic human disorders in rodents. These environmental manipulations also are used to capture developmental aspects of disorders. For instance, animals that are subjected to maternal separation during infancy are subsequently assessed in adulthood (Tractenberg et al., 2016).

The forced swim test, tail suspension test, open field test, elevated plus maze, light-dark box test, novelty suppressed feeding test, and social approach tests elicit particular behaviors with mild stressors, such as an aqueous environment, highly illuminated novel areas, or the presence of an unfamiliar conspecific. Other tests, such as the sucrose preference test and female urine sniffing test, trigger particular behaviors by using appetitive stimuli. Cognitive affective bias tests either co-utilize aversive and appetitive stimuli or only rely on appetitive stimuli. While behavioral tests trigger specific behaviors, they do it within the test apparatus (i.e., maze) for transiently eliciting the behavior that they intend to measure. Animal models, in contrast, involve behavioral procedures to induce a cognitive or affective state that is associated with depression or anxiety. It must be noted that certain behavioral tests, such as learned helplessness, may be considered behavioral models because of their long-term effects that can subsequently be captured with other tests. For instance, the delivery of inescapable shocks in learned helplessness serves as a model to induce depression-like behavior, whereas the subsequent assessment of escape behavior constitutes the test phase. The animal induced with learned helplessness is more likely to exhibit symptomatic behavior in other behavioral tests that evaluate depression or anxiety-like constructs.

The clinical relevance of a disease model or behavioral test is scrutinized under different types of validity including face, predictive, and construct validity (Willner, 1986). Certain types of validity, such as etiological validity, are particularly pertinent for independent variables and commonly considered in behavioral models, whereas others, such as convergent and discriminant validity, hold greater significance for behavioral tests (Becker et al., 2021; Geyer & Markou, 1995; Gururajan et al., 2019). In contrast, construct validity, the central focus of this review, is a fundamental concept applicable across all experimental applications. In a model, it pertains to the efficacy of inducing the desired symptoms in animals (Belzung & Lemoine, 2011). In the context of a behavioral test, construct validity depends on the capacity of the test to effectively measure the intended behavioral construct (Geyer & Markou, 1995).

Clinical depression and anxiety are two distinct, yet highly interconnected mental disorders. Depressive symptoms and anxiety disorder have a high level of comorbidity (Kessler et al., 2015; Lamers et al., 2011). Animal models reflect this close relationship, and there is only a vague distinction between rodent behaviors associated with depression and anxiety (Kalueff et al., 2007). The blurry demarcation between psychiatric disorders may, to a considerable extent, be attributed to the diagnostic criteria employed in clinical practice. These diagnostic criteria are criticized because of the noticeable heterogeneity of symptoms within categorized disorders, as well as the high degree of comorbidity among different disorders (Regier et al., 2009). Relying on higherorder symptomatology for the distinction of psychiatric disorders further obscures the relationship between basic neuroscience and clinical research.

The Research Domain Criteria (RDoC) framework (Sanislow et al., 2010) was developed to overcome the aforementioned challenges and to establish a common theoretical ground between behavioral neuroscience (i.e., animal) research and human psychopathology. This framework aims to deconstruct the complex symptom-like higher-order constructs into simple behavioral patterns and facilitates associating individual symptoms with specific neurobiological mechanisms. Behavioral neuroscientists have long endeavored to establish correlations between behaviors observed in animal testing and symptoms of human disorders. For instance, immobility behavior in the forced swim test is commonly referred as a depressionlike behavior (Yankelevitch-Yahav et al., 2015). In fact, it more likely resembles psychomotor retardation observed in depressed patients (Unal & Canbeyli, 2019). However, the foremost criticism regarding the construct validity of behavioral tests focuses on the interpretation of animal behaviors using frameworks designed for clinical assessments in humans. In the subsequent sections of this article, we discuss that behavioral tests that apparently fail to measure the higher-order constructs that they intend to capture, indeed measure lower-order constructs classified by the RDoC. Utilizing this ethologically relevant framework, instead of aiming a one-to-one correlation between animal behaviors and specific symptoms of depression and anxiety disorders, substantially increase the construct validity of the discussed behavioral tests.

Assessing depression and anxiety-related phenomena in rodents is not limited to behavioral testing in an experimental apparatus. It also includes metabolic and physiological measures, such as blood analysis (Pryce et al., 2005; Touma et al., 2008) and temperature monitoring (Belovicova et al., 2017; Bouwknecht & Paylor, 2008), which are outside of the scope of this review. However, alongside conventional behavioral tests, home cage monitoring, and morphological analysis methods that do not require a specific experimental
apparatus have increasingly been incorporated into behavioral testing. These novel methods include assessing the posture (Ebbesen & Froemke, 2021), facial expressions (Langford et al., 2010; Perkins et al., 2012), and ultrasonic vocalizations (USV) (Simola & Granon, 2019; Wöhr & Schwarting, 2013) of the animal. These techniques are based on recording and identifying species-typical behaviors and expressions that can be elicited during behavioral testing or emerge naturally in the home cage (Grieco et al., 2021; Klein et al., 2022).

This review starts with constructs that have been associated with clinical depression. We review behavioral tests that rely on learned helplessness, behavioral despair, anhedonia, and cognitive affective bias. We then explore tests of anxiety-like behavior that depend on two species-typical behaviors: thigmotaxis and approachavoidance behavior. We discuss the nature and evolution of each construct in relation to its behavioral tests and then explain the standardized protocol for each test. We review the major criticisms regarding the construct validity and translational relevance of each procedure and explore the contribution of novel theoretical frameworks and classifications, such as the RDoC. In the final part, we review the use of supplementary behavioral monitoring and morphological assessment methods in assessing affective states of rodents. We discuss how they can be incorporated into behavioral testing and highlight their potential to enhance the construct validity of the conventional methods reviewed.

Learned helplessness (LH) stands for ceasing attempts to escape after being exposed to a repeated inescapable aversive stimulus or condition (Seligman & Maier, 1967). In this paradigm, once the animals learn that escape from the aversive environment is not possible no matter what they do, they stop escape attempts and appear helpless when an opportunity of escape actually, and visibly, becomes possible. The perceived uncontrollable and inescapable nature of the aversive event is the identifying feature of LH, and it is more important than other characteristics of the event, such as the type or intensity of the aversive stimuli (Maier & Seligman, 1976). Controllable or escapable aversive stimuli do not lead to a learned helplessness effect (Maier, 1984). Initially observed in dogs (Seligman & Maier, 1967), this paradigm was soon tested and observed in mice (Braud et al., 1969), rats (Looney & Cohen, 1972), fish (Padilla et al., 1970), and humans (Table 1) (Fosco & Geer, 1971; Thornton & Jacobs, 1971).

Originally devised as a measure of hopelessness in nonhuman animals (Seligman & Maier, 1967), learned helplessness was later associated with clinical depression based on the similarity between LH and the etiology and symptomology of depression (Seligman, 1972). The learned helplessness model of depression was subsequently developed, suggesting that patients with depression perceive reinforcements more response-independent than healthy individuals (Miller & Seligman, 1973). This theory emphasizes a common cognitive distortion underlying LH and depression. Hence, patients diagnosed with clinical depression often exhibit strong or easily elicited learned helplessness (Miller & Seligman, 1975; William et al., 1975).

A series of experiments sought to evaluate the learned helplessness model of depression by examining the shared cognitive impairments in both learned helplessness and clinical depression (Hiroto et al., 1975; Klein et al., 1976; Maier & Seligman, 1976; Miller & Seligman, 1973; 1975). An early attempt to assess the construct validity of learned helplessness as an animal construct of clinical depression was to test its generalizability to different domains. This was done by inducing LH in humans via physical versus cognitive methods. Participants either received a mild inescapable shock or were asked to figure out insoluble anagrams (Hiroto & Seligman, 1975). This experiment showed that LH is not restricted to the experimental paradigm or domain where it was induced, but it is generalized to other tasks and modalities. This observation led the authors to suggest that LH identifies an induced trait, rather than a state (Hiroto & Seligman, 1975), supporting the theory that LH constitutes an underlying etiological factor for human depression (Seligman, 1972). Additional support for considering LH as a valid construct for depression came from another experiment using the same cross-modality helplessness paradigm (Miller & Seligman, 1975). This study showed that depressed participants with no LH training, and healthy participants who were subjected to LH exhibited similar levels of diminished cognitive performance in an anagram solving test. Although this experiment cannot differentiate the common underlying factor behind the diminished performance observed in both groups, it suggested that LH and clinical depression may have affected the same motivational or cognitive mechanism (Klein et al., 1976; Miller & Seligman, 1975).

This theory and the experiments that provide support for it were quickly criticized to be insufficient to fully explain the versatile etiological factors and symptoms of clinical depression (Costello, 1978). It was revealed that depressed individuals, as opposed to perceiving a lack of connection between their actions and consequences, tended to link the consequences to themselves more often than healthy individuals (Rizley, 1978). In addition, the heterogeneous nature of the clinical population suggested that the cognitive

dysfunctions associated with learned helplessness may only apply to a subset of patients (Depue & Monroe, 1978).

The original LH model of depression underwent refinements over time. It was suggested that while perceiving an incompatibility between responses and reinforcements induces learned helplessness in humans, attributing the cause of this incompatibility to internal versus external or global versus specific factors influences the duration and severity of the condition (Abramson et al., 1978). While this theory enhances our understanding of the cognitive processes underlying human learned helplessness, it associates depression with top-down cognitive functions, such as beliefs, expectations, and interpretations, which cannot be assessed in rodents. Consequently, initial experiments focused on symptom-based constructs, such as anhedonia
and behavioral despair, rather than delving into the cognitive aspects. However, there is a trend suggesting that affectionrelated cognitive impairments also can arise by bottom-up processes and be measured by using similar tests in humans and other animals. This has led to the development of cognitive affective bias measurements in animals, reintegrating the once-divergent concepts of depression and cognition in animal testing (Robinson & Roiser, 2016) (refer to the Cognitive Affective Bias section).

Testing learned helplessness in animals requires three groups: two control and one experimental group. One of the control groups does not receive any aversive stimulus,
whereas the other control group faces a stressful situation from which they can escape. The experimental group experiences the inescapable version of the same stressful situation. This simple experimental design allowed researchers to distinguish the behavioral effects of stress from the controllability of the stress. The procedure starts with a training period, during which the latter two groups are successively exposed to a number of aversive stimuli (Chourbaji et al., 2005). This is followed by a test session, where the escape from the aversive stimulus or environment is made possible for the experimental group. The learned helplessness effect is deemed to be observed when the experimental group exhibits significantly fewer attempts to escape compared with the control group in the test trials (Overmier & Seligman, 1967).

In learned helplessness tests, choosing an effective aversive stimulus and an ethologically appropriate escape behavior for the model organism is crucial (Vollmayr & Gass, 2013). In rodent testing, the traditional and most common aversive stimulus is a mild foot shock (Seligman & Beagley, 1975; Silveira & Joca, 2023). For the escape behavior, rats are trained to turn a wheel (Drugan et al., 1997) or press a lever (refer to Vollmayr & Henn, 2001 for the rat protocol), whereas mice often are trained to shuttle between two compartments of the box (refer to Chourbaji et al., 2005 for the mouse protocol). Female rodents were initially hypothesized to be resistant to the learned helplessness test (Dalla et al., 2007) because of their superior performance in operant conditioning tasks, such as the active avoidance test (Dalla & Shors, 2009), as well as more pronounced active fear responses (Gruene et al., 2015) compared with males. This led to the conclusion that the escape behavior in the test should pose a greater difficulty for females to exhibit a behavioral effect (Hunziker & dos Santos, 2007; Kokras & Dalla, 2014). However, later studies did observe learned helplessness in female rats (Baratta et al., 2018) and mice (Chourbaji et al., 2010) even in classical shuttle box performance measurements. There is still a need for a standardized test protocol to systematically investigate the role of biological sex factors in learned helplessness.

Initially theorized as an etiological factor in human depression (Miller & Seligman, 1973; Seligman, 1972), the learned helplessness became a behavioral test to induce and evaluate depressive-like behavior in rodents and other animals (Seligman & Beagley, 1975; Vollmayr & Gass, 2013). The LH was employed both as a theory of clinical depression in humans and an animal construct, enhancing its face validity. However, given the aforementioned cognitive aspects of LH, testing this behavior in humans and other animals do not necessarily cover the same phenomenon. For this reason, a more parsimonious term, learned aversive uncontrollability (LAU) was proposed for the construct assessed in the learned helplessness test (Pryce et al., 2011). This suggestion aligns with the RDoC framework, wherein helplessness
behavior falls under the sustained threat construct. Notably, Maier (1984), one of the developers of the learned helplessness test, theorized that this construct evaluates a generic form of “stress and coping,” where coping denotes an animal’s control over a situation. Maier concluded that learned helplessness therefore pertains not only to depression, but it also extends to other stress-related disorders (Maier, 1984). This terminology expands the scope of learned helplessness, moving beyond assessments solely focused on depression to encompass measurements of anxiety-like behavior (Maier & Watkins, 1998).

Similar to learned helplessness, behavioral despair occurs when the animal encounters an inescapable aversive situation. Following an initial effort to escape the aversive context, the rodent normally decreases its (loco)motor activity and becomes more immobile (Unal & Canbeyli, 2019). This increase in immobility, or decrease in motor activity and struggling, within the aversive context is called behavioral despair (Porsolt et al., 1977a, 1977b). Behavioral despair is elicited and measured with two different tests: the forced swim test (FST) and the tail suspension test (TST) (Castagné et al., 2010) (Fig. 1). The FST was the original test used to induce behavioral despair, first in rats (Porsolt et al., 1977b) and then in mice (Porsolt et al., 1977a). It induces despair by placing the animal in a small water-filled cylinder for several minutes. Behavioral despair had been considered a rodentspecific construct until the FST was successfully applied to Drosophila (Hibicke & Nichols, 2022; Neckameyer & Bhatt, 2016). In the Drosophila protocol, a fly is aspirated into a chamber filled with sodium dodecyl sulfate, and its overall immobility is recorded for 5 min (Neckameyer & Bhatt, 2016). Different types of stressors were observed to increase the immobility of the flies in the FST (Araujo et al., 2018; Neckameyer & Nieto-Romero, 2015), whereas chronic administration of the SSRI citalopram decreased it (Hibicke & Nichols, 2022). These convergent results enhance the cross-species validity of the FST. As an alternative to the FST, the TST was developed in mice to assess behavioral despair in a water-free environment (Steru et al., 1985). Here, the animal is exposed to inescapable stress while suspended by its tail. Although adopted to rats (Chermat et al., 1986), tail suspension is painful in adult rats because of their weight, and this procedure should only be employed with mice.

The procedure consists of placing the animal in a small, water-filled cylinder, forcing it to swim and keep its head above the water level (refer to Yankelevitch-Yahav et al.,

2015 for a video protocol). The behaviors of the animal within the cylinder are categorized mainly as swimming, struggling, and immobility. Immobility is taken as the main indicator of behavioral despair; the more the animal stays immobile within the inescapable aversive condition, the more it is thought to display behavioral despair (Porsolt et al., 1977a, 1977b). The forced swim test is divided into two parts. The first part serves as an acclimation period, utilized to establish the aversive conditions intended to induce behavioral despair in naïve animals. The second part is the test session, wherein periods of immobility and other behaviors are observed and compared with other groups. Immobility scores of the test session also can be compared to the acclimation or pretest session when the effects of genetic factors or long-term manipulations are investigated (Atesyakar et al., 2020). Under normal, drug-free, conditions, an animal is hypothesized to significantly decrease its activity between pretest and test session. In rats, the FST is composed of two consecutive days; the first day, a session constitutes the acclimation period. A test session is conducted 24 hr following the acclimation or pretest day (Porsolt et al., 1977a, 1977b). In mice, the whole procedure takes 6 min on the same day. The initial 2 min corresponds to the acclimation period, and the last 4 min are analyzed and compared between the groups (Yankelevitch-Yahav et al., 2015).

The mouse protocol was developed differently as mice were observed to display sufficient immobility in a shorter period of time than rats (Castagné et al., 2010). In addition, rats are better swimmers than mice and cope better in waterbased tasks, while forced swimming appears more stressful for mice, making a single-day procedure safer and more reliable for them (Pollak et al., 2010). These reasons were criticized by some researchers, who stressed that using different protocols for rats and mice is not justified when both protocols aim to assess the same phenomenon: the effects of antidepressant applications (Armario, 2021).

The idea of behavioral despair and the FST emerged with the practical need of assessing the effectiveness and efficacy of antidepressant drugs. Different types of antidepressant drugs (Detke et al., 1995) and environmental manipulations (Bogdanova et al., 2013) were observed to decrease immobility in the test phase of the FST without altering general locomotor activity levels as assessed in the open field test (OFT; see below). This suggested that the drug-induced decrease in immobility was an “antidepressant” effect and did not arise because of metabolic side effects (i.e., increased physical energy). Commonly prescribed antidepressants, such as selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) (Detke et al., 1995; Rénéric & Lucki, 1998), norepinephrine-dopamine reuptake inhibitors (NDRIs) (Detke et al., 1995; Rénéric & Lucki, 1998), and tricyclic antidepressants (TCAs) (Barros & Ferigolo, 1998; Kitamura et al., 2002), produced this
differential result in the FST. Rapid-acting antidepressants, such as ketamine (Akan et al., 2023; Ecevitoglu et al., 2019; Kingir et al., 2023), replicated the antidepressant-like effect. Nonpharmacological antidepressant manipulations, such as environmental enrichment (Guven et al., 2022), also may produce therapeutic effects, providing further support for considering FST as a general test of antidepressant efficacy. Acute (Ünal et al., 2022) or chronic stress models (Kingir et al., 2023), in contrast, worsen behavioral despair in the FST by further increasing immobility compared with control groups. Sensitive to several drugs and applications that are known to have a therapeutic effect in the clinic, the FST emerged as a convenient tool to predict antidepressant efficacy and became the “gold standard” for assessing depressive-like behavior in rodents (Unal & Canbeyli, 2019).

Despite its widespread use in neuroscience, the FST is criticized for not measuring the affective phenomenon known as behavioral despair, but producing differential results because of other factors (Nestler & Hyman, 2010; Molendijk & de Kloet, 2015). Notably, early life adversity and prodepressant drugs do not reliably induce changes in FST behavior, prompting questions about the broader applicability of this method to depression or its specificity to stress-related biology. The early criticisms centered on the idea that immobility is not a sign of despair, but rather reflects an adaptive energy-conservation mechanism. One year after the publication of the original study (Porsolt et al., 1977b), a striking article titled “Swimming Rats and Human Depression” was published, postulating that immobility in the FST is a learned behavior to minimize energy consumption (Hawkins et al., 1978). The authors observed that rats could learn to stand on their tails and hind legs to stay alive without swimming and concluded that immobility was an adaptive response to save energy (Hawkins et al., 1978). It is important to note that the current FST protocols keep the water level at 30 cm for rats (Slattery & Cryan, 2012), instead of the original 15 cm (Porsolt et al., 1977b), and prevent rats from standing.

In a later study, researchers ran a -long FST session and divided rats into sinking and nonsinking groups based on whether they sank into the water during the session (Nishimura et al., 1988). They observed that nonsinking rats remained in the water for up to 2 hr by floating, demonstrating immobility, whereas those exhibiting less immobility eventually sank. More importantly, they were able to predict whether a rat would sink based on its immobility level during the first 15 min of the session. Rats that swam or struggled more in the early phase of the test were more likely to sink later. The authors concluded that immobility is an adaptive mechanism to prevent sinking, providing support for the criticism that forced swimming-led immobility is an acquired behavior and not a reflection of a depressive-like state (Nishimura et al., 1988).

Considering forced swimming-induced immobility as an adaptive response led researchers to focus on the relationship between learning processes and the FST. If immobility were an acquired response, early exposure to the test environment would alter it. Accordingly, rats that were familiarized with the FST environment before testing displayed more immobility in the test phase. This effect persisted when the animals were familiarized with an empty (no water) FST cylinder or in a cylinder with 4 -cm-high water (Borsini et al., 1986). It is suggested that the “emergency responses” of animals decrease under familiar environments (West, 1990). Familiarization with the test procedure also decreased immobility, which was reversed by administration of anisomycin, a memory-disrupting agent (De Pablo et al., 1989), supporting the idea that immobility in the FST is a learned behavior.

A more recent view considers FST as a test of coping strategy against an acute stressor. According to this theory, the FST does not only respond to depressive-like states, but it also is sensitive to other conditions associated with acute stress, such as the autism spectrum disorder (Commons et al., 2017). Hence, results of the FST should not be overinterpreted in relation to depression but can be used as a generic stress response scale. Stress-induced behavior in the FST starts as active coping (i.e., swimming and struggling) and turns to passive coping, observed as immobility, with adaptation to the situation (de Kloet & Molendijk, 2016; Molendijk & de Kloet, 2015). According to this view, antidepressants decrease immobility in the FST via disrupting learning and the adaptation process of the animal (De Kloet & Molendijk, 2016; De Pablo et al., 1989). This interpretation relies on the observation that practically all antidepressant drugs possess cognitive side effects and alter memory processes. However, it does not explain how nonpharmacological antidepressant manipulations, such as environmental enrichment, prevents behavioral despair. Environmental enrichment has been shown to facilitate learning (Falkenberg et al., 1992; Guven et al., 2022; Schrijver et al., 2002); however, it often leads to a decrease in immobility in the FST. By restricting its argumentation to antidepressant drug use in the FST, the “coping strategy” interpretation found good support in the literature (Molendijk & de Kloet, 2019).

The criticisms of FST pinpoint the difficulty of modeling the complex cognitive and affective symptoms of clinical depression in a simple design. The characterization of behavioral despair as a depressive-like symptom was criticized to be an overinterpretation, because the observed immobility in the FST also could reflect a learned behavior or an adapted acute stress response (De Kloet & Molendijk, 2016; De Pablo et al., 1989). However, the FST has proven to be a useful, and often reliable, method to detect the effects of several different antidepressant interventions (Bogdanova et al., 2013; Petit-Demouliere et al., 2005). Based on these observations, it was argued that the immobility in the FST
might be more connected to the low-level, sensorimotor symptoms of depression, rather than its high-level cognitive or affective aspects (Canbeyli, 2010). Psychomotor retardation is one of the core symptoms of severe depression, which also can be assessed in nonhuman animals (Willner, 1990). Development of the immobility response in the FST can be considered as a low-level indicator of depression that mimics psychomotor retardation (Unal & Canbeyli, 2019). Psychomotor alterations in rodents can be evaluated in a stress-free way by using home cage monitoring systems (Fureix et al., 2022) (refer to the Home Cage Monitoring section). Importantly, it was observed that the inactive but awake state in the home cage predicted immobility in the FST (Maclellan et al., 2022).

Unlike the forced swim test, the tail suspension test (TST) was invented to assess behavioral despair in mice (Steru et al., 1985), and later adopted to rats (Chermat et al., 1986). Similar to the 6 -min mouse FST protocol, a TST takes 6 min , during which mice are suspended by their tail with a hook (refer to Can et al., 2012 for a video protocol). Movements of the animals and struggling are categorized as searching-behavior, whereas waiting-behavior refers to periods spent immobile (Steru et al., 1985). As in the FST, the antidepressants decrease immobility in the TST (Cryan et al., 2005). This test offers a seemingly less stressful alternative to the FST and abolishes the risk of hypothermia (Thierry et al., 1986), but it is not suitable for adult rats because of their weight.

Because both tests were designed to measure the same construct (i.e., behavioral despair), the TST shares many of the criticisms directed at the FST (Nestler et al., 2002). Accordingly, immobility observed in the TST also may reflect a learned, adaptive strategy or passive coping to an acute stressor. In fact, in both tests, behavioral despair is induced with an acute stressor. Human depression, in contrast, develops with time through combination of several etiological factors. The acute nature of behavioral despair designs does not reflect the developmental pattern of depression (Nestler & Hyman, 2010). Furthermore, while the TST utilizes a more ecologically relevant procedure to induce behavioral despair compared with the water-based FST, it still relies on an artificial stressor, as being suspended by the tail is an unlikely event for rodents. Utilizing a more natural stressor would increase the construct validity of animal models that assess rodent endophenotypes of neuropsychiatric disorders. Using predatory threat, for instance, is the most efficient method to mimic posttraumatic stress disorder (PTSD) in rodents (Goswami et al., 2013).

Another criticism focuses on the differences in onset of action and the time course of drug effects. Classical antidepressants, such as SSRIs and TCAs, rapidly produce an
effect in the FST and TST, while they require chronic treatment to ameliorate depressive symptoms in humans (Cryan & Holmes, 2005; Nestler & Hyman, 2010). This comparison suggests that there are important differences between the neurobiological correlates of behavioral despair and human depression (Unal & Moustafa, 2020). At the behavioral level, however, it is important to note that the antidepressant effect in humans is preceded by certain indicators. Differences in social cue processing (Harmer, Bhagwagar et al., 2003a, 2003b) and emotional bias (Harmer, Hill et al., 2003a, 2003b) are observed before the common ameliorative effects of antidepressants. It can be argued that increased mobility in the FST and TST is a similar early indicator of antidepressant action. The cognitive neuropsychological model of depression explains the anticipated impacts of antidepressants assessed through cognitive affective bias tests (refer to the dedicated section). To determine if motor changes in FST and TST reflect these effects, a comparative analysis with cognitive affective bias (CAB) tests could be beneficial. Despite one study that reported no correlation between FST results and CAB (Aliphon et al., 2022), further research is required to investigate this relationship.

Anhedonia, or the inability to experience pleasure, is one of the two decisive symptoms to diagnose major depressive disorder (American Psychiatric Association, 2013). Similar to many other symptoms of depression, anhedonia is not a unidimensional phenomenon that can be assessed in a simple construct. In rodents, assessing anhedonia involves measuring responses to naturally rewarding stimuli, such as sucrose. It is related to disruptions in the reward system, which encompasses circuits that regulate emotions (liking), motivation (wanting), and learning (Berridge & Robinson, 2003). However, pinpointing the specific neural dysfunction underlying anhedonic behavior has been a challenging task in neuroscience (Scheggi et al., 2018). It was argued that a generic definition of anhedonia lacks discrimination between reductions in consummatory behavior and alterations in the motivational aspects of behavior (Treadway & Zald, 2011).

The heterogenous nature of anhedonia contributes to the difficulty of identifying the underlying neurobiological foundations of it (Berridge, 1996; Treadway & Zald, 2011). These concerns eventually led to a distinction between consummatory anhedonia, reflecting a reduction in hedonic response or liking, and motivational anhedonia, representing a diminished desire in obtaining or wanting the reward (Treadway & Zald, 2011). The most common tests of anhedonia, the sucrose preference test (SPT) and the female urine sniffing test (FUST), are associated with both the consummatory anhedonia (liking) and motivational anhedonia (wanting) (Markov, 2022).

The consummatory dimension of anhedonia, or liking, can be evaluated by observing facial movements, particularly those involving orofacial muscles (Berridge & Robinson, 2003). The facial response to pleasurable stimuli is evolutionarily conserved, showing homologous patterns across diverse species, including humans and rodents. Both species exhibit similar behaviors, such as tongue protrusions or liplicking, in response to stimuli associated with sweet taste (Berridge, 2000). Quantifying lip-lick occurrences within a rhythmic licking cluster (i.e., lick cluster size) provides an objective and standardized metric for assessing hedonic liking in rodents (Dwyer, 2012).

For assessing motivational anhedonia, researchers commonly utilize the progressive ratio test and the effort-related choice task and evaluate reward motivation and effort-related decision-making (Der-Avakian et al., 2016; Der-Avakian & Pizzagalli, 2018; Scheggi et al., 2018). The progressive ratio test involves animals engaging in progressively challenging tasks to obtain a reward (Hodos, 1961). The effort-related choice tasks, in contrast, present animals with a decision between a low-effort task offering a low reward and a higheffort task with a more substantial reward (Salamone et al., 1991). These tests require prior training and are preferred to specifically measure constructs related to motivation. Other behavioral tests, such as the affective bias test and the probabilistic reward learning test (refer to the Cognitive Affective Bias section), attempt to evaluate the cognitive processes associated with reinforcement learning.

Unlike behavioral despair, induction of anhedonia requires additional behavioral procedures. Researchers typically induce anhedonia by chronic stress models (Scheggi et al., 2018) and assess it with the sucrose preference test or female urine sniffing test (Fig. 1). The chronic unpredictable mild stress (CUMS) (Burstein & Doron, 2018; Wiborg, 2013) is one of the most prevalent models to induce anhedonia in rodents (Willner et al., 1992; Willner, 2017). For several weeks, the animals experience a variety of mildly aversive stimuli and conditions, such as wet bedding or cage tilting (refer to Kingir et al., 2023 for an example). The stress applications follow a random, unpredictable order to prevent behavioral adaptation of the animals. Other models used to decrease reward-seeking behavior-or create anhedonia-in rodents include chronic restraint stress (Mao et al., 2022), social defeat stress (Riga et al., 2015), and social isolation stress (Brenes et al., 2020; Unal, 2021). All of these models rely on creating a chronic stress environment that resembles the long-term stress exposure that patients with anhedonia may suffer (Esch et al., 2002). The ecological validity of these models is usually considered to be higher compared with learned helplessness and behavioral despair tests, which also can be used to induce depressive-like behavior (Nestler & Hyman, 2010). However, specific models of depression, such as early life adversity, may not consistently produce an
effect on reward-seeking behavior in the SPT (Robinson, 2018).

The sucrose preference test originates from the observation that chronically stressed rats significantly reduce their consumption of sucrose and saccharin-containing solutions compared with control animals (Katz, 1982). The term preference was added to the test when Willner et al. (1987) modified the protocol to include not one but two bottles: one for the sugar-containing water, and the other for regular water. This study replicated the original observation and revealed that chronic stress exposure reduces preference of the sugar-containing solution. This behavioral change was conceptualized as anhedonia based on the rationale that it reflected decreased reward sensitivity following the CUMS protocol (Willner, 1997). The standard protocol of sucrose preference test involves providing rodents with two water bottles: one with regular, pure water, and the other containing sucrose, or a similar sweet substance (refer to Liu et al., 2018 for the protocol). The relative consumption of the sucrose solution to the regular water is measured to assess anhedonia. Beacuse rodents have a natural preference for sweet foods and drinks, the amount of sucrose consumption is negatively correlated with anhedonia. Sucrose consumption is typically measured as a percentage of total liquid (sucrose solution + regular water) consumption to rule out the effects of potential differences in water intake levels because of metabolic factors, such as the weight of the animal (Liu et al., 2018).

Behavioral models of anhedonia rely on natural, or unconditioned, stressors, whereas tests of anhedonia assess species-typical hedonic behaviors. These two characteristics increase the face validity of the construct. However, it is not clear what part of the hedonic response is affected by the anhedonic manipulation, whether the liking or the wanting aspect, limiting the construct validity of rodent tests of anhedonia. In line with this issue, anhedonic behavior is categorized under the “loss” construct in RDoC, which comprises both the behavioral and motivational aspects of anhedonia.

The SPT was criticized for solely assessing consummatory anhedonia related to the liking aspect, measuring suppressed pleasure of consuming a rewarding substance (i.e., sugar) and a subsequent reduction in the preference of that rewarding stimulus (Scheggi et al., 2018). This view proposes to call the test sucrose consumption test. The underlying assumption states that a diminished preference for a sweet solution indicates a decrease in consummatory pleasure. However, it is important to recognize that the SPT is not solely indicative of consummatory behavior, but it also can be influenced by motivational factors as animals actively choose to approach and consume the
sucrose solution (Markov, 2022). In addition, the two sides of anhedonia, the loss of pleasure and the loss of motivation have different neurobiological foundations (Berridge, 1996), and anhedonic behavior in rodents have been associated with both circuits (Kingir et al., 2023). The interpretation of the results of SPT may therefore reflect both consummatory and motivational aspects of anhedonia.

Aside from the issues related to defining the type of anhedonia being measured, the SPT encounters additional challenges that impact its construct validity. The test protocol is susceptible to various extraneous variables, such as the timing of the test, the specific animal strain used, and the concentration of the sucrose solution. These factors are acknowledged contributors to the inconsistent results observed in the literature (Berrio et al., 2023; Strekalova, 2023). Confounding variables that systematically differ between the experimental and control groups may arise because of the chronic stress manipulation applied before testing. A recent review article highlighted the importance of correcting for variables, such as the total amount of fluid consumed, the weight of the animal, and the caloric content of the solution. Notably, this correction resulted in a reduction of the observed effects in the SPT (Berrio et al., 2023). Given that chronic stress models have been shown to influence the appetite and body weight of animals (Cox et al., 2011; Willner, 2017), it is crucial to exercise caution when interpreting sucrose preference test results. These results may reflect not only anhedonia but also potential metabolic effects.

In addition, the SPT uses a primary reinforcer, sugar, to initiate and assess reward-seeking behavior, whereas anhedonia in humans often is associated and tested with secondary reinforcers, such as social and monetary rewards (Fussner et al., 2018). Importantly, no change in reward consumption was observed when a similar test was applied to human participants (Table 1) (Amsterdam et al., 1987; Berlin et al., 1998; Dichter et al., 2010). The sweet taste test for humans assesses the pleasantness of liquids with varying sugar concentrations without incorporating a motivational element (Dichter et al., 2010). This human test is primarily designed to measure the hedonic response or liking aspect of anhedonia, sharing similarities with hedonic response measures from facial muscles in rodents (Dwyer, 2012). In contrast, the SPT involves animals freely consuming their choices over a specific period, capturing both the liking and wanting aspects of anhedonia. This methodological difference may account for the observed discrepancies between rodent and human studies. In order to facilitate meaningful comparisons between rodents and humans, it is essential to establish an SPT protocol for humans that closely mirrors the motivational component tested in rodents.

The female urine sniffing test (FUST) (Malkesman et al., 2010) follows a similar procedure with the above sucroseseeking paradigm; the major difference is the utilized sensory modality. The SPT measures anhedonia through gustation, while the FUST utilizes olfactory stimuli. Two key observations led to the usage of urine to assess rewardseeking behavior in rodents (Malkesman et al., 2010). The initial observation arose from the effective use of urine in olfactory habituation-dishabituation tests (Gregg & Thiessen, 1981). The second observation emphasized the role of pheromone rewards in the sexual behavior of rodents, with the opposite sex’s urine serving as a stimulus for male rats (Martínez-García et al., 2009).

The FUST starts with familiarizing male rodents to cotton-tipped applicators in their home cage. Individually housed male rodents are then presented with applicators dipped in water for 3 min to record their total sniffing duration. The urine of female rodents is collected in the estrus phase with cotton applicators, which are inserted into the male cages 45 min after their exposure to the water-dipped applicators (Malkesman, 2011). Different from the SPT, the two options are not made simultaneously available but given consecutively because of their volatile nature. The assessment involves measuring and comparing the duration of sniffing water and female urine across different groups. A reduced duration of sniffing female urine is considered an indicator of anhedonia.

Chemosignals provide different types of vital information for all vertebrates (Brennan & Zufall, 2006). Rodents heavily rely on their olfactory senses to detect and escape predators (Takahashi et al., 2005), locate food (Barnett, 1963), and find potential mates (Kelliher & Wersinger, 2009). As the dominant sensory modality of rodents (Brennan & Keverne, 2004), utilizing olfaction in behavioral testing enhances its ecological relevance. However, as emphasized by the developers of the test, the animal models used to simulate mood disorders can also result in altered olfactory system or gonadal hormone system functioning (Malkesman et al., . This could be a confounding variable in assessing anhedonia-like rodent behavior by presentations of minimal amounts of urine. Additionally, sequential presentation of water and urine prevents the measurement of animal preference when introducing both stimuli simultaneously.

The urine sniffing test was developed a male-only behavioral paradigm. Until recently, behavioral testing in neuroscience was conducted almost exclusively with male rodents, considering that the estrous cycle could introduce confounds in behavioral results gathered from female animals (Beery & Zucker, 2011). Recent research has demonstrated that female animals do not exhibit significantly different levels of variability in the measured constructs across their
various hormonal stages (Becker et al., 2016; Prendergast et al., 2014). While female mice exhibit a preference for sniffing the urine of intact male mice over castrated ones (Jemiolo et al., 1985), there is currently no research that employs urine sniffing tests as a measure of anhedonia for female rodents.

Although humans are primarily visual creatures, olfaction plays a critical role in essential functions, such as tracking scents to locate food (Porter et al., 2007) and selecting mating partners (Wedekind et al., 1995). A reciprocal relationship between olfaction and depression in humans has been identified, showing that depressed patients have worse olfaction, while the severity of depression symptoms are positively correlated with olfactory abnormalities (Kohli et al., 2016; Sabiniewicz et al., 2022). Recently, a condensed version of the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT) was created to distinguish individuals with depression based on their reduced smell differentiation scores (Table 1) (Bajpai, 2023). While these studies highlight the significance of the sense of smell in depression and open the door for its application in animal models, establishing a direct link between reduced rodent urine sniffing and anhedonia is not easy. In addition to reducing the incentive salience of naturally rewarding stimuli, depression models may interfere with the sensation of the stimuli itself. As a result, the female urine sniffing test could be interpreted in relation to a physiological symptom of depression rather than directly reflecting anhedonia.

The relationship between mood and cognition has been a major theme in the cognitive theories of clinical depression (Copeland, 1970; LeMoult & Gotlib, 2019). In his cognitive theory of depression, Beck (1967) heavily emphasized the negative interpretation and appraisal of life events on the development and maintenance of depressive symptoms. The focus on top-down cognitive processes also manifested itself in the reformulated learned helplessness theory of depression (Abramson et al., 1978) (refer to the Learned Helplessness section). More recent attempts concentrated on associating top-down cognitive processes with bottom-up affective (dys)functions (Godlewska, 2019; Robinson & Roiser, 2016; Roiser et al., 2012; Roiser & Sahakian, 2013). The cognitive neuropsychological model of depression posits that disturbances in monoamine transmission result in bottom-up biases, giving rise to negative perceptions (Roiser et al., 2012). These negative perceptions, in turn, contribute to the formation of dysfunctional negative schemata, which subsequently generate top-down biases, fostering negative expectations. By incorporating disruptions in bottom-up processes, this theory encourages the exploration of cognitive-affective
biases observed in human depression through animal testing (Robinson & Roiser, 2016). Moreover, it provides an explanation for the delayed onset of action observed in typical antidepressants, positing that they function not as direct mood enhancers but as agents that initially ameliorate affective processing (Godlewska & Harmer, 2021; Harmer et al., 2009a, 2009b).

Cognitive affective biases (CAB) refer to the biased mental functions, such as attention, explicit memory, and decision-making, that emerge due to an underlying affective state (Hales et al., 2014). The reciprocal relationship between affect and cognition (LeMoult & Gotlib, 2019; Storbeck & Clore, 2007) as well as how this relationship is biased in mood disorders (Deldin et al., 2001; Elliott et al., 2011; Gotlib & Joormann, 2010; Leppänen, 2006) is well-established in humans. Experimental studies showed that depressed individuals interpret ambiguous stimuli in a negative way (Table 1) (Berna et al., 2011; Bourke et al., 2010; Lawson et al., 2002). Similarly, anxiety-prone individuals interpret ambiguous stimuli as worrying (Gebhardt & Mitte, 2014; MacLeod & Cohen, 1993) and miscalculate risk prediction in a negative way (Butler & Mathews, 1983). Building on human studies, it has been suggested that while the majority of cognitive aspects of emotion traditionally involve language-based tasks in humans, many of these tasks could be adapted for examination in animals with appropriate modifications (Paul et al., 2005). Employing a reverse translational approach, the judgment bias test (Harding et al., 2004), which focuses on ambiguous cue interpretation, as well as the affective bias test (Stuart et al., 2013) and the probabilistic reward tasks (Bari et al., 2010; Der-Avakian et al., 2013), which are based on reward processing, were designed to assess cognitive affective bias in animals.

Behavioral tests that assess cognitive affective bias differ from those measuring behavioral despair and anhedonia in two key aspects. First, behavioral despair and anhedonia tests focus on observing behaviors indicative of depression symptoms, whereas CAB tests center around measuring mental distortions theorized to be involved in the etiology and persistence of these mood disorders (Elliott et al., 2011). For this reason, cognitive affective bias measurements, reflecting the affective state of the animal (Paul et al., 2005; Roelofs et al., 2016), also are utilized in relation to anxiety (Burman et al., 2009). The second distinction between cognitive affective bias and symptom-based constructs is the utilization of CAB tests in evaluating the overall wellbeing of animals (Baciadonna & McElligott, 2015; Bethell, 2015; Boissy et al., 2007; Poirier et al., 2019). A cognitive affective bias can be observed in two directions: positive or negative (Hales et al., 2014). The bi-directional nature of the construct allows researchers to evaluate not only negative behavioral features but also positive affective states in rodents (Paul et al., 2005).

The first cognitive affective bias assessment method in rodents was the judgment bias test (JBT) developed by Harding and colleagues (2004) (Fig. 1). In this study, experimenters trained rats to press a lever to receive a reward when a certain auditory stimulus was presented. Another auditory stimulus signaled a brief white noise, which would be avoided by not pressing the lever. This constitutes a typical discrimination learning design (Spence, 1936). Rats that successfully completed the training were tested by presenting a novel auditory stimulus with a frequency that falls between the two frequencies of the training stimuli. Animals that pressed the lever were judged to have interpreted the novel stimulus positively, whereas those that did not were judged to have interpreted it negatively. The validity of this construct was tested with animals living under unpredictable cage conditions, which exhibited more “pessimistic” behaviors compared with control animals. It was concluded that the test was able to reflect the mood of animals by showing the effects of aversive stimuli on their cognition (Harding et al., 2004).

Different test protocols were developed after the first study (Bethell, 2015; Boleij et al., 2012). The original protocol (Harding et al., 2004) was conceptualized as a go/ no-go paradigm with a reward and a punishment (Roelofs et al., 2016). This procedure requires performing one action to receive the reward and not performing the same action to avoid punishment. If the animal is trained to perform another motor action to avoid the punishment, it becomes a go/go, or active choice, design (Enkel et al., 2010). There are other protocols that omit punishment and utilize a neutral stimulus or two rewards with different value. These reward-reward designs contribute to animal welfare, while eliminating the risk of inducing “pessimism” by the intensity of the punishment (Hales et al., 2014). The go/go designs are deemed more reliable procedures, because it is difficult to interpret the meaning of immobility or lack of action in go/no-go designs (Nguyen et al., 2020). Not displaying an action following the ambiguous cue in the test phase can be intentional or reflect the absence of any behavior (Roelofs et al., 2016).

The JBT is used to assess both depression-like (Enkel et al., 2010; Hales et al., 2014) and anxiety-like states in rodents (Brydges et al., 2012; Burman et al., 2009), as it is considered to reflect affective valence-the positivity or negativity of an animal’s affective state. The JBT is sensitive to both (anti)depressant and anxiolytic/anxiogenic pharmacological (refer to Neville et al., 2020 for a review and meta-analysis) and environmental (Lagisz et al., 2020) manipulations. It also was suggested that a detailed analysis of the behaviors in the test can be used to differentiate anxiety and depression-like phenotypes (Bethell, 2015). Anxiety
is associated with increased anticipation of negative events, whereas depression is additionally associated with decreased anticipation of positive events (Eysenck et al., 2006). However, the predictive validity of the JBT for antidepressants is disputed (Anderson et al., 2013), and this test appears to be more sensitive in detecting the negative effects of depressants and anxiogenics than the therapeutic effects of antidepressant and anxiolytic drugs (Neville et al., 2020). Hence, when conducting studies to explore the impact of antidepressants and anxiolytics, it is advisable to either employ larger sample sizes (Neville et al., 2020) or incorporate the recently developed affective bias test (Stuart et al., 2013).

Human experiments that utilize ambiguous stimuli to investigate attitudes and traits on optimism-pessimism resemble the cognitive affective bias. This similarity suggests a strong translation relevance for the JBT, as optimismpessimism scales are hypothesized to measure human-specific attitudes associated with mood and anxiety (Dember et al., 1989). In addition, unlike other rodent models, the JBT has been applied to a wide range of species, such as bees (Bateson et al., 2011), dogs (Karagiannis et al., 2015), and sheep (Doyle et al., 2011). Also applicable to reptiles and fish (Bethell, 2015), the JBT facilitates comparative research in affect and cognition. Importantly, cognitive affective bias studies in humans following similar protocols to rodent experiments yielded comparable results (Anderson et al., 2012; Iigaya et al., 2016; Mendl et al., 2006; Schick et al., 2013). While earlier human studies utilized secondary reinforcers, such as monetary rewards, a recent study (Neville et al., 2021) directly applied the animal JBT to humans, employing food as the primary reinforcer, and uncovered an association between positive biases and positive affect in humans. These findings led to the consideration of the judgement bias test as the “gold standard” to assess affective states in nonhuman animals (Bateson & Nettle, 2015).

The affective bias test (ABT) (rat protocol: Stuart et al., 2013; mouse protocol: Graulich et al., 2016) was developed to focus on biases in reward-related learning and memory (Robinson & Roiser, 2016). Here, rodents are trained to associate two different cues with a reward. One of the cues is associated with the reward under neutral conditions, while the other reward-pairing is done under a pharmacological or environmental manipulation that alters the affective state. Subsequently, the animals are tested to display their cue preference. The cognitive affective bias is assessed by considering the number of animal choices in the treatmentpaired versus control-paired cues. In contrast to the JBT, which focuses on decision making in response to ambiguous stimuli (Roelofs et al., 2016), the ABT adopts a within-subject design that involves comparing the preferences of each
animal within their test trials. This approach is grounded in the assumption and observation that animals do not demonstrate bias when both cues are linked to a reward under neutral conditions.

The ABT is responsive to the acute effects of pharmacological or environmental manipulations, as they are administered either immediately before or during the cue-reward association training (Stuart et al., 2013, Robinson & Roiser, 2016). This aligns with the cognitive neuropsychological approach to antidepressant actions, which proposes an initial improvement in cognitive-affective biases, and a subsequent amelioration in mood (Godlewska, 2019; Godlewska & Harmer, 2021; Harmer, Hill et al., 2003a, 2003b; Harmer & Cowen, 2013). Research on both healthy and depressed participants has revealed positive behavioral changes in cognitive-affective biases following acute antidepressant treatment, occurring prior to observable improvements in mood (Table 1) (Harmer, Bhagwagar et al., 2003a, 2003b; Harmer et al., 2009a, 2009b; Norbury et al., 2007; Roiser et al., 2012). The sensitivity of the ABT to acute manipulations also was utilized to differentiate the rapid-acting antidepressant ketamine and the delayed-onset SNRI venlafaxine (Stuart et al., 2015), establishing this test as a valuable tool for studying the mechanisms of action of different antidepressants. Furthermore, an early life adversity model that involved 14 days of postnatal maternal separation ( day) in rats resulted in an impairment in the ABT (Stuart et al., 2019). This suggests that the sensitivity of the ABT is not limited to acute manipulations but also may also extend to certain forms of subchronic or chronic applications.

Alterations in reward processing are strongly linked to clinical depression (refer to the Anhedonia section), and disturbances in reward circuitry are correlated with cognitive function deficits of the disease (Gong et al., 2017). Building on these associations, the probabilistic reward test (PRT) (Der-Avakian et al., 2013) was developed to assess responsiveness to rewards by examining response bias, while the probabilistic reversal learning (PRL) task (Bari et al., 2010) measures sensitivity to positive and negative feedback within the framework of reward learning. Both tests were designed using a reverse translational approach, for which methodologies previously employed in human experiments (Table 1) (PRT: Pizzagalli et al., 2005, 2008a, 2008b; PRL: Murphy et al., 2003; Taylor Tavares et al., 2008) were adapted for rodent testing.

The rationale of the PRT is based on a signal-detection approach (Pizzagalli et al., 2005). In psychology, the signal detection theory is employed to analyze participants’ decisions in uncertain situations (Lynn & Barrett, 2014). It
assesses both the sensitivity (the capability to differentiate between signal and noise) and response bias (the tendency to categorize input as either signal or noise) (Stanislaw & Todorov, 1999). Following this methodology, the human task was originally devised (Pizzagalli et al., 2005), and subsequently, the rodent counterpart was developed (Der-Avakian et al., 2013). The human PRT assessed response bias emerging between two similar stimuli when one of them is rewarded more frequently. Participants are expected to adapt their response criteria toward stimuli linked with higher rewards, and the absence of such adjustment is theorized to suggest reduced reward responsiveness (Pizzagalli et al., 2008a, 2008b). Supporting this hypothesis, studies involving depressed individuals have demonstrated a reduced response bias toward stimuli that are frequently rewarded (Pizzagalli et al., 2005, 2008a, 2008b). In rodent experiments, response biases have been effectively induced using acoustic stimuli with a lever-press task (Der-Avakian et al., 2013) and visual stimuli with a touchscreen task (Iturra-Mena et al., 2023; Kangas et al., 2020; Luc & Kangas, 2023), both of which closely resemble the human experiments. Furthermore, as observed in depressed patients (Dillon et al., 2014; Pizzagalli, Evins, et al., 2008a, 2008b), dopaminergic (Der-Avakian et al., 2013) and cholinergic manipulations (Kangas et al., 2020) influence the response bias in rats.

While the PRT measures modulation of the response bias based on a reinforcement history (Der-Avakian et al., 2013), the probabilistic reversal learning task assesses the cognitive flexibility of subjects in adjusting their responses when the probabilistic reward frequency of two previously learned stimuli changes (Bari et al., 2010). In the rodent PRT, rats are trained to poke a hole when illuminated to receive a food reward. Following this, they learn that when two holes are illuminated simultaneously, one of them is more consistently rewarded. The rats are subsequently evaluated for their reversal learning abilities by reversing the reinforcement probability of the stimuli.

Applying the same rationale in humans (Table 1) (Murphy et al., 2003; Taylor Tavares et al., 2008), the PRL task has identified hypersensitivity to negative feedback as a characteristic trait in patients with depression (Elliott et al., 1997; Murphy et al., 2003; Taylor Tavares et al., 2008). Consistent with human studies (Chamberlain et al., 2006), manipulations of serotonin levels induced distinct alterations in sensitivity to negative and positive feedback in rats (Bari et al., 2010) and mice (Ineichen et al., 2012; Phillips et al., 2018). However, studies comparing conventional antidepressants that do not act through the serotoninergic system as well as the rapid-acting antidepressant ketamine yielded conflicting results (Rychlik et al., 2017; Wilkinson et al., 2020). This suggests that the PRL protocol is sensitive to a construct solely related to the serotoninergic system. The task’s relative difficulty
for rodents also may contribute to its limited sensitivity to non-serotonergic manipulations. In response to this concern, a novel protocol has been introduced, featuring the separation of discrimination and reversal learning over 2 days (Metha et al., 2020). This design not only improves success in reversal learning for mice but also distinguishes between probability learning and reversal learning.

Thigma originates from the Greek word for touch, and in biology, taxis is employed to describe the motion of an organism responding to an external stimulus. The term thigmotaxis refers to the movement of an animal in contact with, or in close proximity to, solid objects, such as maze walls. Rodents, both in nature and in experimental settings, tend to favor movement along the periphery, exhibiting thigmotaxis (Barnett, 1963). This behavioral pattern is considered to be a part of the instinctive defensive repertoire of animals to protect themselves from predators (Barnett, 1963; Grossen & Kelley, 1972). In behavioral testing of rodents, thigmotaxis began to be examined as a stress-driven behavior, following a study that demonstrated an increase in thigmotaxis behavior in rodents exposed to foot shocks (Grossen & Kelley, 1972). Researchers began interpreting thigmotaxis as an indicator of anxiety, as anxiogenic drugs were observed to elevate it, while anxiolytics tended to reduce it (Treit & Fundytus, 1988). These results led to the popularity of employing innate defensive behaviors as indicators of anxiety (Treit, 1985).

The open field test (OFT) is one of the earliest behavioral tests for rodents, dating back to the 1930s (Hall & Ballachey, 1932). The simple procedure involves placing a rodent into a novel enclosed arena, usually a square-shaped box, and observing its behavior at least for 5 min (refer to Seibenhener & Wooten, 2015 for a video protocol) (Fig. 1). Initially employed to assess the timidity of rodents based on their defecation during the test (Hall, 1934), simplicity of the test led to its widespread adoption. Over time, it became a versatile tool for evaluating not only fearfulness, but also traits relating to exploration, emotionality, and anxiety-like behavior (Prut & Belzung, 2003). A variety of dependent variables can be measured in an open field from rearing counts to urination amounts (Walsh & Cummins, 1976), whereas the time spent in the periphery of the maze (i.e., thigmotaxis) versus its center is used to assess anxiety-like
behavior (Seibenhener & Wooten, 2015). The OFT is commonly applied as a control measure in other behavioral tests, such as the FST and TST, to assess potential alterations in general locomotor activity levels of the animals (Gould et al., 2009). As the OFT is used both to assess anxiety-like behavior and measure general locomotor activity, careful consideration is required to determine which dependent variable should be prioritized in each test. This highlights the importance of complementing the OFT findings with supplementary behavioral tests. Additional behavioral monitoring and morphological analysis methods (refer to the dedicated section), such as home cage monitoring, can help to differentiate the locomotor activity of the animal in a nonstressful environment. Furthermore, conducting ultrasonic vocalization (USV) analysis in the OFT can be used to discern the emotional state of the animal (Stanford, 2007).

The behaviors exhibited in the OFT can be perceived as a conflict between two fundamental driving forces: the exploratory drive and the defensive drive (Barnett, 1963). The OFT creates a stressful situation for the animal, not only because the animal is separated from its home cage but also because the test arena is substantially larger (Prut & Belzung, 2003). Within this context, some animals tend to move toward the maze walls and display thigmotaxis. However, the test does not involve any specific aversive stimulus, but a novel environment that may prompt anticipation of potential threats. For this reason, thigmotaxis in the OFT can be interpreted as an indication of anxiety-like behavior, rather than an elicited fear response (Davis et al., 2010) (refer to the Elevated Plus Maze – Elevated Zero Maze section for a detailed discussion of the measured constructs in the unconditioned anxiety tests).

In their seminal review, Prut & Belzung (2003) analyzed the effects of different types of anxiolytic drugs in the OFT and concluded that the test is only sensitive to benzodiazepines and 5-HT1A receptor agonists, offering limited predictive value for other anxiolytics. Several types of medicine that are effectively used in clinical practice to treat disorders associated with different types of anxiety, such as panic attacks and PTSD, did not alter animal behavior in the OFT. Prut & Belzung (2003) concluded that the OFT cannot assess anxiety disorders but still measure normal (levels of) anxiety. As such, spending more time near the maze walls and displaying thigmotaxis was perceived as a rodent form of normal anxiety. The straightforward design of the OFT, however, makes this paradigm more susceptible to variations in external stimuli, such as the lighting conditions of the testing environment (Walsh & Cummins, 1976). Compared with other tests that involve more salient stressors, the baseline conditions of the OFT may produce higher interlaboratory variability in the test results (Schulz et al., 2023).

A recent approach to assess the construct validity of animal models is to do “reverse translation” and directly
apply rodent tests to human by using virtual reality (Table 1) (Gromer et al., 2021). To this end, a virtual city walk task, the human analogue of the OFT, revealed that participants with agoraphobia or with high sensitivity scores to anxiety showed greater thigmotaxis compared with the control group (Walz et al., 2016). This study did not only show that the OFT is a human-sensitive task, but it also suggested a novel way to measure anxiety in humans, which often is assessed by self-reports (Grillon & Ernst, 2016). In another virtual reality study, participants exhibited tendency to prefer the peripheral region of an open area irrespective of their trait anxiety (Gromer et al., 2021). This suggests a weak relation between trait anxiety and open-space avoidance in humans, while the relationship between human state anxiety and thigmotaxis awaits to be tested.

The approach-avoidance conflict arises when an external stimulus has the potential to exert both aversive and rewarding consequences. It triggers conflicting drives, compelling the organism to determine whether to approach or avoid it (Miller, 1952). Humans and other animals evaluate the risks and benefits within their surroundings to employ calculated judgments to choose between approach and avoidance. Neuropsychiatric disorders may disrupt and bias this process toward one side of the conflict. Anxiety disorders often lead to avoidance behavior, which worsens the persistence of the condition (American Psychiatric Association, 2013). Avoidance behaviors vary depending on the type of anxiety. Individuals with social anxiety disorder, for instance, tend to shun social interactions, whereas those with PTSD avoid stimuli connected to their traumatic experiences (American Psychiatric Association, 2013).

The behavioral outcomes of the approach-avoidance conflict are compared between the experimental and control groups to assess anxiety-like behavior in animal models. The maze environment typically serves as the source of approach-avoidance conflict (Montgomery & Monkman, 1955). The subject must decide between exploring the novel test environment for potential rewards, such as food or conspecifics, and retreating to evade potential dangers, such as predators. Exploring relatively bright, open spaces constitutes approach behavior, while remaining in dark, enclosed areas constitutes avoiding (Carobrez & Bertoglio, 2005). This phenomenon is observed in most animals, including primitive species (Schneirla, 1959).

Different behavioral tests are used to assess approach-avoidance conflict in rodents and compare their anxiety-like behavior (Fig. 1). The open field test serves this purpose when its center and periphery are virtually divided
into two compartments (Prut & Belzung, 2003). The lightdark box test (LDB) (La-Vu et al., 2020), the elevated plus maze (EPM) (Rodgers & Dalvi, 1997), or the elevated zero maze (EZM) (Shepherd et al., 1994) all provide bright/open and dark/closed areas to elicit approach-avoidance conflict in a spontaneous, unconditioned manner. The Geller-Seifter conflict test (Geller et al., 1962) and the Vogel conflict test (Vogel et al., 1971), in contrast, use conditioned behaviors to assess approach-avoidance conflict. In both of these tests, rodents are trained to associate a food reward (Geller-Seifter conflict test) or water (Vogel conflict test) with a mild electric shock, creating a conflict between their natural approach drives and conditioned avoidance response to these rewarding stimuli (Millan & Brocco, 2003). These two tests are rarely used because of their demanding protocols and limited sensitivity to anxiolytic drugs (Harro, 2018). As an alternative, the novelty-suppressed feeding test (Samuels & Hen, 2011), also utilized in depression studies, combines a food reward with novelty stress to assess the approach behavior in rodents. Finally, social approach-avoidance behavior is used to assess anxiety-like behavior in rodents via social interaction and social approach-avoidance tests (Toth & Neumann, 2013).

The translational relevance of the approach-avoidance conflict is relatively well-studied (refer to Kirlic et al., 2017 for a review). Following the aforementioned reverse translational method, researchers developed a human approachavoidance task, and revealed that anxiety sensitivity scores are negatively correlated with approach behavior in males, whereas behavioral activation scores are positively correlated with approach for females (Aupperle et al., 2011). Also, neurobiological evidence shows that the homologous parts of the hippocampus, the ventral hippocampus in rodents and anterior hippocampus in humans, play an important role in approach-avoidance conflict in both species (Ito & Lee, 2016).

The light-dark box (LDB) test was designed to assess the effects of benzodiazepines in the approach-avoidance paradigm (Crawley & Goodwin, 1980). The testing apparatus consists of two compartments, or boxes, connected with a small passage. There is a large, well-illuminated box and a smaller, dark box that is half the size of the illuminated one. The original hypothesis posited that the frequency of the animal’s movement between the boxes would indicate approach behavior (Crawley & Goodwin, 1980). This behavior was highly affected by the overall locomotor activity levels of the animals and the testing time-of-day. In following years, the time spent in the dark box started to be associated with anxiety (Bilkei-Gorzó et al., 1998), whereas preferring the
light box would reflect an anxiolytic effect (Bourin & Hascoët, 2003; Costall et al., 1989).

The light-dark box test, along with the elevated plus and zero mazes, relies on the innate and unconditioned inclination of rodents to avoid illuminated areas while simultaneously expressing a natural predisposition for exploring novel environments (Bourin et al., 2007; Kumar et al., 2013). In the EPM and EZM, the elevation increases the approachavoidance conflict for rodents (Pellow et al., 1985; Pellow & File, 1986), distinguishing it from the LDB test. Given that all these tests share a common theoretical foundation as measures of anxiety, the concerns associated with the underlying construct also are shared. Therefore, these issues will be addressed in the following EPM-EZM section. The same considerations apply to the OFT, because it also is employed to assess anxiety by comparing the time spent in the relatively darker peripheral area versus the more illuminated center area (Ennaceur, 2014).

The elevated plus maze (EPM) is a cross-shaped apparatus with four arms, typically situated 50 cm above the floor. Two opposing arms are enclosed by opaque walls, whereas the other two arms are open (Pellow et al., 1985). The length and width of the arms and the height of the arm walls differ for rats and mice (Walf & Frye, 2007). The EPM also exploits the approach-avoidance conflict through its dark, enclosed arms (Montgomery, 1955; Montgomery & Monkman, 1955). Testing procedure consists of the placement of a rodent in the center of the maze and observing its behavior and locomotor activity (refer to Komada et al., 2008 for the video protocol). Time spent in the closed versus open arms and the frequency of entries into the closed versus open arms are interpreted as anxiety-like behavior.

Providing enclosed, darker spaces for animals constitute the main trigger mechanism as in the light-dark box test. The EPM uses height to induce additional stress in the open arms, on which the animals perceive that they are situated above the ground but cannot jump off the maze to escape. The open arms of the EPM can be enclosed with transparent walls to prevent accidental falling. In this case, it must be ensured that the illumination in open arms are substantially more than the closed arms (refer to Akmese et al., 2023 for an example). However, enclosing the open arms with acrylic transparent walls diverts from the standard procedure and may reduce the replicability of the findings.

The elevated zero maze (EZM) is a modified version of the EPM, consisting of an annular apparatus divided into two opposite open quadrants and two enclosed quadrants (Shepherd et al., 1994). This maze lacks a center, eliminating
the need to analyze and interpret the time spent in the central area, which was a main concern in the EPM. On the one hand, time spent in the center of the EPM can be interpreted as a mild anxiolytic effect (Shepherd et al., 1994). The elevated zero maze removes this option and forces the animals to choose between open or closed areas. This modified test was developed to increase the sensitivity of the construct to a broader range of anxiolytic drugs (Shepherd et al., 1994). Subsequent studies comparing the EPM with the EZM yielded conflicting findings, with some indicating enhanced sensitivity in the elevated zero maze (Kulkarni et al., 2007), whereas others did not (Braun et al., 2011). An additional benefit of the zero maze design is averting behavioral asymmetry that could predispose animals toward a specific direction in the EPM (Schwarting & Borta, 2005). This asymmetry is manifested in the paw preference of rats and has been linked to spatial memory performance and behavioral despair (Ecevitoglu et al., 2020).

Mazes similar to the EPM have originally been used to assess fear-motivated behavior (Handley & Mithani, 1984). The EPM was subsequently conceptualized as an anxiety measure based on the observation that anxiolytics and anxiogenics significantly alter the time spent in open versus closed arms and the number of arm entries (Cruz et al., 1994; Pellow & File, 1986). However, the validity of unconditioned anxiety tests has been questioned, with concerns raised regarding whether the construct being measured corresponds more closely to anxiety, fear-induced escape, or avoidance (Ennaceur, 2014). This critique highlights the theoretical distinction between fear and anxiety-two fundamental concepts that lack consensus in terms of their definition and differentiation within the literature. Earlier perspectives tended to characterize fear as a normal, adaptive response to an immediate threat, whereas fear and anxiety disorders have been viewed as exaggerated, pathological forms of fear responses (LeDoux, 1998; Rosen & Schulkin, 1998). A more recent and widely accepted view focuses on the properties of the stimulus and the range of responses it elicits. According to this perspective, fear arises in response to a known, explicit, or imminent threat, accompanied by active avoidance; whereas anxiety stems from the perception of potential future threats (Barlow, 2000; La-Vu et al., 2020; Perusini & Fanselow, 2015; Robinson et al., 2019; Steimer, 2002), predominantly manifesting with passive avoidance behavior coupled with risk assessment (Kumar et al., 2013; McNaughton & Corr, 2004). The Research Domain Criteria (RDoC) classification also adopts a similar distinction between acute threat (i.e., fear) and potential threat (i.e., anxiety). However, the question of whether the novel environment presented in the aforementioned tests is perceived as an imminent threat or a potential threat, triggering anxiety, continues to be a major point of discussion in the literature (Ennaceur, 2014; La-Vu et al., 2020).

Another concern regarding the constructs assessed in unconditioned anxiety tests underscores the difficulty of establishing a direct correlation between the duration spent in open areas and a reduction in anxiety-like states. This is because heightened exploration tendencies may result in the same observable behavioral outcome (Cryan & Holmes, 2005). To address this limitation, novelty-seeking behavior can be measured with additional assays alongside the aforementioned tests. A related criticism emphasizes that rodents inherently favor dark and confined spaces, and the current tests may not induce a true conflict between their inherent aversion to open spaces and inclination towards exploration (Ennaceur, 2014). In contrast, conditioned anxiety tests, such as the Geller-Seifter conflict test and the Vogel conflict test, more explicitly present the approach-avoidance conflict. The novelty-suppressed feeding test (explained in the next section) introduces this conflict not through conditioning, but by utilizing the hunger drive.

In a more recent study, a mixed reality EPM test has been developed for human subjects, in which the behavioral responses were correlated with both subjective and physiological anxiety measures (Table 1) (Biedermann et al., 2017). In this task, acrophobic fear was correlated with avoidance tendencies regarding the open arms, whereas sensation-seeking traits were linked to an inclination to approach them. However, trait anxiety measures did not show an association with this task. These findings highlight the importance of considering fear and novelty-seeking tendencies as well as state versus trait anxiety differentiation when interpreting the outcomes of unconditioned anxiety tests, such as the EPM. Indeed, these tests are criticized to measure state anxiety, which is a transient construct, rather than the trait anxiety, which is longer in duration and generally considered more related to the anxiety disorders (Andreatini & Bacellar, 2000; Fonio et al., 2012; Markou et al., 2009).

Reduced eating and defecation reflect the emotional state of rats especially under novelty stress (Hall, 1934). Hyponeophagia, defined as a reduction in feeding behavior in response to novelty, has been documented in both wild and laboratory rat strains (Mitchell, 1976). The noveltysuppressed feeding test (NSFT) (rat protocol: Blasco-Serra et al., 2017; mouse protocol: Samuels & Hen, 2011) evaluates anxiety-like rodent behaviors by examining the conflict between novelty stress and the instinctual urge for feeding (Commissaris, 1993). Hyponeophagia can be induced by introducing novelty in various aspects of feeding behavior, including the food itself (Poschel, 1971), the food container (Mitchell, 1976), or the feeding environment (Hall, 1934).

The NSFT protocol includes placing a food-deprived animal to a novel testing arena, in which a small amount of food is located at the center of the well-illuminated maze (Fig. 1). The latency of the animal to approach and bite the food constitutes the dependent variable.

Hyponeophagia-based tests are sensitive to several anxiolytics and chronic antidepressant applications (Dulawa & Hen, 2005). This dual pharmacological response may suggest that chronic antidepressant treatments alleviate anxiety symptoms, as observed in both humans (Bespalov et al., 2009) and other animals (Bodnoff et al., 1988). Alternatively, it may indicate that this test assesses a construct related to both anxiety and depression (Nestler & Hyman, 2010).

Assessing social interaction levels in animals is widely used to study different psychological disorders, including autism spectrum disorders (Crawley, 2007), schizophrenia (Wilson & Koenig, 2014), and social anxiety disorder (social phobia) (Toth & Neumann, 2013). Social interactions also are used to assess anxiety levels in rodents via a straightforward social interaction test, which involves placing two rats in a designated box and recording their interaction time over a period (File, 1985; File & Hyde, 1978). Albeit an old procedure, this simple behavioral test retains its relevance in contemporary research, much like the OFT (Acikgoz et al., 2022). Its enduring relevance stems from its lack of requirement for pretraining and avoidance of negative stimuli, such as electrical shocks (File & Seth, 2003). While the social interaction test reflects ethologically natural interactions, it presents challenges in precisely discerning individual levels of social approach or avoidance during these encounters (Harro, 2018; Toth & Neumann, 2013). Subsequent behavioral tests discussed below offer a more controlled approach to measuring an animal’s social approach-avoidance behavior.

The social approach-avoidance test, designed for rats to evaluate stress-induced anxiety (Haller & Bakos, 2002), features a cage divided into a small and a large compartment connected by a tunnel (Fig. 1). An unfamiliar conspecific is placed in the larger compartment behind a perforated, transparent wall, while the test animal is situated in the smaller compartment. Following an acclimation period, the tunnel door is opened, allowing observation of the test animal’s entry into the large compartment. Exposure to social defeat stress or electric shocks have been demonstrated to decrease the time spent in the large compartment, an effect mitigated by the anxiolytic chlordiazepoxide (Haller & Bakos, 2002). The sensitivity of this test to both social and
nonsocial stressors (i.e., social defeat stress and electric shocks, respectively) highlights its usefulness as a tool for assessing generalized anxiety disorder (Haller et al., 2003). While this test is developed and primarily used with rats, the three-chambered social approach test is more commonly employed in mouse studies (Toth & Neumann, 2013).

The three-chambered social approach test apparatus comprises a central compartment, where the test animal is positioned, and two side compartments adjacent to the center (Landauer & Balster, 1982; Moy et al., 2004; Nadler et al., 2004). One side compartment, the social compartment, contains a conspecific in a wire cage, whereas the other side compartment, the nonsocial compartment, features an empty wire cage (refer to the video protocol: Kaidanovich-Beilin et al., 2011). Following an acclimation period, the rodent freely navigates the maze, and the time spent in the nonsocial compartment and the center serves as an indicator of social avoidance behavior. The test design allows for the comparison of social approach-avoidance behavior towards either a familiar or an unfamiliar conspecific (Moy et al., 2004). In the social novelty preference design, an unfamiliar mouse is introduced into the opposite compartment after the test animal becomes acquainted with the initially present mouse (Moy et al., 2004; Nadler et al., 2004). The original test was later adapted for use with rats (Wee et al., 1995), yet it remained predominantly utilized in mouse studies. Its popularity as a tool for investigating autism spectrum disorder (Moy et al., 2004; Nadler et al., 2004), rather than anxiety, can be attributed to the prevalence of genetic autism models in mice (Wöhr & Scattoni, 2013).

In social interaction and approach-avoidance tests, it is recommended to analyze nuanced variables in the test maze, such as body posture (Jabarin et al., 2022), and incorporate automated tracking in the home cage (Kondrakiewicz et al., 2019; Zilkha et al., 2016) to gain a more precise understanding of the construct under measurement. The behaviors of nonsubject animals can introduce variability or noise in social interaction data. In contrast to social interaction tests that utilize an open field, social approach-avoidance tests address this issue by placing nonsubject animals behind a transparent perforated wall or in a wire cage. Although this setup may not perfectly replicate ecological conditions for social interactions, it successfully minimizes aggressive or sexual interactions between animals, while still enabling the subject animal to approach the non-subject animal (Jabarin et al., 2022). Notably, human studies utilizing virtual reality systems to simulate social interaction scenarios yield consistent results with rodent experiments (Table 1) (Lange & Pauli, 2019; Wieser et al., 2010). These investigations also examine the participants’ morphological features, including facial expressions, gaze, head movements, and body posture-a practice similarly endorsed in rodent studies, as explained below.

Humans typically convey their emotions through changes in their facial muscles, commonly known as facial expressions (Dimberg et al., 2002). Facial expressions corresponding to the six basic emotions (i.e., happiness, disgust, surprise, sadness, anger, and fear) have been observed to be culturally universal (Ekman, 1973; 1993) and are suggested to have biological origins with evolutionarily adaptive functions (Ekman, 1973; 1989). The idea that nonhuman animals also communicate their emotions through facial expressions has been a prevailing notion since Darwin (Darwin, 1872; Ekman, 1973; Waller & Micheletta, 2013). In rodent behavioral testing, the analysis of mimetic elements, specifically changes in the orofacial musculature, was initially used in taste reactivity tests (Grill & Norgren, 1978). This early method involved meticulous, frame-by-frame analysis of video recordings. Subsequently, pain researchers began to utilize facial expressions as an indicator of discomfort and devised a quantification system known as the mouse grimace scale (Langford et al., 2010). When this scale was adapted to rats, a semiautomated software tool was developed to identify and categorize rat facial expressions from video recordings (Sotocinal et al., 2011).

Inferring taste and pain related states through analyzing particular muscle movements in the rodent face made it apparent that the use of this technique can go beyond human experiments. The analysis of facial expressions soon emerged as a valuable tool for assessing the affective states of rodents, encompassing both negative (Defensor et al., 2012) and positive states (Finlayson et al., 2016). The availability of automated analysis tools that utilize artificial intelligence (Isik & Unal, 2023) transformed this labor-intensive technique to a relatively straightforward and reliable task. In a recent study, facial expressions of mice during exposure to aversive or rewarding stimuli were automatically detected and categorized via use of machine learning (Dolensek et al., 2020). Furthermore, with reverse engineering, an algorithm was trained to predict the emotional state of the animal from its facial expressions. This study elucidated the basic properties of emotions, such as intensity, valence, flexibility, generalization, and persistence, across various test designs. It also elucidated the distinct neural underpinnings of clustered emotions through the use of optogenetics. Altogether, these investigations underscore the potential of facial expression analysis in the domain of animal emotion research.

Several species use vocal signals to communicate with conspecifics, especially to produce mating calls and alarm signals (Fichtel & Manser, 2010). Rodents communicate via emitting sounds in the ultrasonic range ( ) (Faure et al., 2017; Simola & Brudzynski, 2018), which is beyond the auditory spectrum of human perception. Rodents live in social groups in nature (Barnett, 1963), and using signals within the ultrasonic range enable them to communicate without attracting the attention of potential predators (Simola & Brudzynski, 2018). Different rodent species emit distinct types of vocalizations depending on their age and the context (refer to Portfors, 2007 for a review). The most extensively studied rodent vocalizations include maternal separation signals of pups (Olivier et al., 1998; Wöhr & Schwarting, 2008), signals emitted during juvenile play interactions (Burke et al., 2018), and adult vocalizations occurring in social contexts, including signals for mating (McGinnis & Vakulenko, 2003) and aggression (Thomas et al., 1983).

Rat USVs can be categorized into two major groups in terms of the affective state they represent: signals associated with appetitive stimuli ( ) and signals linked to aversive conditions ( ) (Wöhr & Schwarting, 2013). In rodent research, USV recordings are also used to manipulate the affective state of the animals by replaying USV recordings back to them (Niemczura et al., 2020). The playback of signals to rats induces approach behaviors (Wöhr & Schwarting, 2007), whereas USVs produce the opposite effect, inducing avoidance responses (Brudzynski & Chiu, 1995). Similar to facial expression analysis, different machine learning methods are increasingly applied to automated classification of rodent USV signals. Supervised learning often is used for automatic detection of preestablished categories (Fonseca et al., 2021; Premoli et al., 2021; Vogel et al., 2019), whereas unsupervised learning methods are utilized to create, detect, and form USV clusters that may extend beyond the capacity of human expertise (Coffey et al., 2019; Van Segbroeck et al., 2017). Ultrasonic vocalizations are generally recorded in a separate soundproof test apparatus during behavioral testing in order to separate them from the background noise. Recently, a protocol was developed to acquire and isolate USVs within the home cage in conjunction with other home cage monitoring methods (Hobson et al., 2020).

Examining the body posture of an animal provides a useful tool for gaining insights into its overall well-being. For instance, a rodent in pain often exhibits a characteristic
hunched back posture (Carstens & Moberg, 2000). During conflicts with conspecifics and physical encounter with predators, rodents may adopt defensive or threatening postures that reflect their tendency to fight or flight (Barnett, 1963; Blanchard et al., 1977). The body posture can serve as an indicator of specific behavioral patterns in the context of animal testing. An illustrative example is the stretched attend posture (SAP), where the animal remains motionless while stretching its upper body to explore and sniff a new area. This behavior is considered a manifestation of risk assessment (Riebe & Wotjak, 2012) and often is observed in anxiety-related tests based on exploratory drives, such as the EPM (Espejo, 1997). Moreover, it has been demonstrated that the SAP is responsive to several anxiolytic drugs (Molewijk et al., 1995). A software tool has been developed for the automatic detection and analysis of the SAP to be used in the OFT and EPM as an additional measure (Holly et al., 2016).

Detecting and categorizing body postures during stable moments or execution of a particular behavior yields valuable insights into the constructs associated with a particular symptom. For instance, in the EPM, one might infer that the animal is experiencing a low level of anxiety when more than half of its body is located in the open arm. However, a closer examination might reveal that the animal is mainly exhibiting SAP and exploring the maze without leaving its perceived safe zone, the closed arm. Recognizing the potential of posture analysis and employing machine learning techniques to analyze posture data across various tests has been proposed as a “pose-tracking revolution” (von Ziegler et al., 2020). Many open-source, AI-based software has been developed in recent years to track rodents during behavioral testing, perform pose estimation, and categorize their behaviors (refer to Isik & Unal, 2023 for a review). These novel tools did not only facilitate and accelerate behavioral analysis, but also unveiled micro-behavioral patterns that were otherwise unnoticeable to the naked human eye during manual analysis. These microbehavioral patterns are referred as behavioral syllables (Wiltschko et al., 2020). Identifying new behavioral syllables that are associated with particular rodent constructs may strengthen the construct validity of behavioral tests by providing additional behavioral markers.

The behavioral tests described in this review entail moving the animal from its home cage to an experimental apparatus for a brief amount of time. This typical procedure of placing the animal to the test apparatus is susceptible to multiple factors including the animal’s adaptation to a novel environment and its level of interaction with the experimenters (Chesler et al., 2002). In addition, although rats and mice
are nocturnal animals, behavioral tests are conventionally conducted during daytime. These factors can interfere with the results of behavioral testing. To address these concerns, home cage monitoring (HCM) systems have been developed to measure animals’ behavior within the cage they live in, without human intervention or environmental alterations (Grieco et al., 2021; Klein et al., 2022; Mingrone et al., 2020). These systems allow for continuous monitoring, including nighttime (i.e., after the vivarium lights are turned off) when the rodents are substantially more active.

The home cage monitoring systems were designed primarily for tracking an animal’s locomotor activity. These techniques involve either capturing the electrical changes in the cage generated by the animal’s movements through electrodes positioned under the cage (Iannello, 2019) or monitoring specific animals via radio frequency identification (RFID) tags affixed to them (Kiryk et al., 2020). However, these early systems only record the animals’ total travel distance and speed within the cage and do not facilitate the classification of behaviors. In other systems, in addition to locomotor activity, certain behaviors can be classified by using infrared beam alterations surrounding the cage (Brown et al., 2016) or mechanical vibration sensors located beneath the cage (Van De Weerd et al., 2001). Unless integrated with the explained morphological analysis methods, home cage monitoring systems do not offer the capability to detect and categorize specific behaviors.

Behavioral analyses in the home cage require employing pose tracking tools either in real-time (online) or offline on recorded video (Jhuang et al., 2010). It is important to note that the video-based methods may not be optimal for the simultaneous analysis of multiple animals, particularly when there are no distinct visual features that differentiate individual animals. A potential solution to this challenge involves integrating radio wave tracking of tagged animals with video analysis techniques, thereby enabling the investigation of social behaviors exhibited by animals in their niche (Bains et al., 2018; Peleh et al., 2019).

In addition to enabling the observation of rodent behaviors within their home cage, these systems offer the capability to transform the home cage into an operant chamber or a testing apparatus. By integrating wall-mounted nose pokes or levers to observe an animal’s behavior and dispense food or drink as a reward for specific actions, it becomes possible to train and assess animals within their home cage (Balzani et al., 2018). Furthermore, manipulating the home cage provides a method for conducting anxiety tests based on approach-avoidance conflicts. A specific test, referred to as the light spot test or the PhenoTyper test (named after a private company), entails illuminating a specified area of the home cage’s food dispenser during the initial phase of the dark period when the animal is most active (Aarts et al.,
2015). Researchers showed that the introduction of an active light spot led to a decrease in the time mice spent outside their shelter, and this effect was mitigated by the administration of the anxiolytic, diazepam. The adaptation of the light spot test to rats produced consistent findings, confirming its reliability as a measure of avoidance behavior or anxiety (Kyriakou et al., 2018). It alleviates the impact of exper-iment-related factors, such as handling (Henderson, Dani et al., 2020a, 2020b; Henderson, Smulders et al., 2020a, 2020b) before the test and the novelty of the test environment. Notably, the light spot test enables researchers to make direct comparisons of animal behaviors before, during, and after manipulative interventions (Prevot et al., 2019). These comparisons revealed that the avoidance response elicited by light persists for hours after the light is no longer present, termed residual avoidance, and can extend up to 6 weeks (Prevot et al., 2019). These findings show that both acute and long-term avoidance behavior can be assessed through home cage monitoring.

A compelling demonstration of the efficacy of home cage monitoring in the field of affective disorder research is illustrated by the work of Goodwill et al. (2019), who identified indicators of depression in female mice subjected to early life stress. Notably, these indicators are symptoms analogous to those observed in human depression, encompassing changes in sleep patterns, lethargy in walking, and reduced self-care manifested as a decrease in grooming. In this study (Goodwill et al., 2019), female mice subjected to early life stress exhibited higher levels of immobility in the FST, displaying a sex-specific pattern. This observation highlights the value of long-term behavioral measurements in mitigating concerns related to estrous cycle variations, a major factor contributing to the underrepresentation of female subjects in behavioral studies. Hence, home cage monitoring can substantially facilitate the study of sex differences in affective disorders. These systems have demonstrated success in evaluating the effectiveness of both conventional (fluoxetine) (Alboni et al., 2015) and rapid-acting (i.e., ketamine) (Goodwill et al., 2019) antidepressants.

In summary, home cage monitoring techniques yield favorable outcomes by ensuring the accurate measurement of targeted constructs, eliminating the inherent variability of novel testing environments, and enabling the assessment of behaviors that may not manifest within brief timeframes or under unfamiliar conditions. However, a persistent challenge in the field is the absence of a valid, ground truth measure against which to assess home cage behaviors. The question always arises about how specifically the relevance of a behavioral change is linked to an affective state rather than other effects, such as changes in motivation or apathy.

Contemporary neuroscience has witnessed significant methodological advancements that expanded our understanding of the neurobiological, electrophysiological, and neuroanatomical properties of the brain (Bassett & Sporns, 2017; Deisseroth, 2011; Wilt et al., 2009). Yet, behavioral testing in rodents, an age-old technique, continues to serve as the primary method for providing a theoretical framework to interpret these findings (Krakauer et al., 2017). Identifying the behavioral features and outcomes of neurobiological and neuropsychiatric phenomena is essential for achieving a comprehensive understanding of the system under investigation. However, when the constructs assessed in behavioral tests are not critically examined, these assessments become instruments that merely reveal the impacts of specific drugs without clarity on what they are actually measuring at a broader cognitive and affective level (Rodgers et al., 1997).

This review explored behavioral constructs and rodent tests associated with clinical depression and anxiety. Theoretical origins and the evolution of each construct were discussed, along with an examination of the test protocols employed for assessing these constructs. Specific concerns about the construct validity of these behavioral tests were addressed, highlighting the limitations of the historically dominant, symptom-based interpretation. Instead, a new perspective was introduced through the RDoC framework (Sanislow et al., 2010), which deconstructs the symptombased higher order constructs into simple behavioral patterns, establishing a common theoretical ground between behavioral testing and human psychopathology. The current understanding is supported by protocols that aim to measure the same construct in both humans and rodents. Through reverse translation, many traditional rodent tests have been adjusted for use in humans, whether in real or virtual environments (Table 1). Interestingly, the recent cognitive affective bias measurements take the opposite approach, adapting human constructs and measurement methods for use in rodents.

Finally, supplementary behavioral monitoring and morphological analysis methods that are applicable in both rodents and humans, such as facial expression and posture analysis, hold the potential to enhance the theoretical connection between behavioral constructs evaluated in rodents and human psychopathology. Other monitoring techniques, such as USV recordings and home cage monitoring concentrate on species-typical rodent behaviors. Overall, integrating these additional monitoring methods into behavioral testing can significantly enhance the interpretation of the construct validity of the discussed behavioral tests.

Funding Open access funding provided by the Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TUBİTAK).

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Aarts, E., Maroteaux, G., Loos, M., Koopmans, B., Kovačević, J., Smit, A. B., Verhage, M., & van der Sluis, S. (2015). The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated homecage environment. Behavioural Brain Research, 294, 123-130. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2015.06.011
Abramson, L. Y., Seligman, M. E., & Teasdale, J. D. (1978). Learned helplessness in humans: Critique and reformulation. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 49-74. https://doi.org/10.1037/ 0021-843x.87.1.49
Acikgoz, B., Dalkiran, B., & Dayi, A. (2022). An overview of the currency and usefulness of behavioral tests used from past to present to assess anxiety, social behavior and depression in rats and mice. Behavioural Processes, 200, 104670. https://doi.org/ 10.1016/j.beproc.2022.104670

Akan, M., Skorodumov, I., Meinhardt, M. W., Canbeyli, R., & Unal, G. (2023). A shea butter-based ketamine ointment: The antidepressant effects of transdermal ketamine in rats. Behavioural Brain Research, 452(July), 114594. https://doi.org/10.1016/j. bbr.2023.114594
Akmese, C., Sevinc, C., Halim, S., & Unal, G. (2023). Differential role of GABAergic and cholinergic ventral pallidal neurons in behavioral despair, conditioned fear memory and active coping. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 125. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp. 2023.110760
Alboni, S., Van DIjk, R. M., Poggini, S., Milior, G., Perrotta, M., Drenth, T., Brunello, N., Wolfer, D. P., Limatola, C., Amrein, I., Cirulli, F., Maggi, L., & Branchi, I. (2015). Fluoxetine effects on molecular, cellular and behavioral endophenotypes of depression are driven by the living environment. Molecular Psychiatry 2015 22:4, 22(4), 552-561. https://doi.org/10.1038/ mp.2015.142
Aliphon, B., Dai, T., Moretti, J., Penrose-Menz, M., Mulders, W. H. A. M., Blache, D., & Rodger, J. (2022). A repeated measures cognitive affective bias test in rats: comparison with forced swim test. Psychopharmacology, 1, 1-14. https://doi.org/10. 1007/s00213-022-06281-8
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th edn). https://doi.org/10.1176/ appi.books. 9780890425596
Amsterdam, J. D., Settle, R. G., Doty, R. L., Abelman, E., & Winokur, A. (1987). Taste and smell perception in depression. Biological Psychiatry, 22(12), 1481-1485. https://doi.org/10. 1016/0006-3223(87)90108-9
Anderson, M. H., Hardcastle, C., Munafò, M. R., & Robinson, E. S. J. (2012). Evaluation of a novel translational task for assessing emotional biases in different species. Cognitive, Affective and

Behavioral Neuroscience, 12(2), 373-381. https://doi.org/10. 3758/s13415-011-0076-4
Anderson, M. H., Munafò, M. R., & Robinson, E. S. J. (2013). Investigating the psychopharmacology of cognitive affective bias in rats using an affective tone discrimination task. Psychopharmacology, 226(3), 601-613. https://doi.org/10.1007/ s00213-012-2932-5
Andreatini, R., & Bacellar, L. F. S. (2000). Animal models: trait or state measure? The test-retest reliability of the elevated plusmaze and behavioral despair. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 24(4), 549-560. https:// doi.org/10.1016/s0278-5846(00)00092-0
Araujo, S. M., Poetini, M. R., Bortolotto, V. C., de Freitas Couto, S., Pinheiro, F. C., Meichtry, L. B., de Almeida, F. P., Santos Musachio, E. A., de Paula, M. T., & Prigol, M. (2018). Chronic unpredictable mild stress-induced depressive-like behavior and dysregulation of brain levels of biogenic amines in Drosophila melanogaster. Behavioural Brain Research, 351, 104-113. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2018.05.016
Armario, A. (2021). The forced swim test: Historical, conceptual and methodological considerations and its relationship with individual behavioral traits. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 128, 74-86. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.06.014
Atesyakar, N., Canbeyli, R., & Unal, G. (2020). Low cognitive competence as a vulnerability factor for behavioral despair in rats. Behavioural Processes, 174. https://doi.org/10.1016/j.beproc. 2020.104103

Aupperle, R. L., Sullivan, S., Melrose, A. J., Paulus, M. P., & Stein, M. B. (2011). A reverse translational approach to quantify approachavoidance conflict in humans. Behavioural Brain Research, 225(2), 455-463. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2011.08.003
Baciadonna, L., & McElligott, A. G. (2015). The use of judgement bias to assess welfare in farm livestock. Animal Welfare, 24(1), 81-91. https://doi.org/10.7120/09627286.24.1.081
Bains, R. S., Wells, S., Sillito, R. R., Armstrong, J. D., Cater, H. L., Banks, G., & Nolan, P. M. (2018). Assessing mouse behaviour throughout the light/dark cycle using automated in-cage analysis tools. Journal of Neuroscience Methods, 300, 37-47. https://doi. org/10.1016/j.jneumeth.2017.04.014
Bajpai, M. (2023). Brief Smell Identification Test-1, An odor impairment Test in Patients of Depression. Physiology, 38(S1), 5735287. https://doi.org/10.1152/physiol.2023.38.s1.5735287

Balzani, E., Falappa, M., Balci, F., & Tucci, V. (2018). An approach to monitoring home-cage behavior in mice that facilitates data sharing. Nature Protocols, 13(6), 1331-1347. https://doi.org/10. 1038/nprot. 2018.031
Baratta, M. V., Leslie, N. R., Fallon, I. P., Dolzani, S. D., Chun, L. E., Tamalunas, A. M., Watkins, L. R., & Maier, S. F. (2018). Behavioural and neural sequelae of stressor exposure are not modulated by controllability in females. European Journal of Neuroscience, 47(8), 959-967. https://doi.org/10.1111/ejn. 13833
Bari, A., Theobald, D. E., Caprioli, D., Mar, A. C., Aidoo-Micah, A., Dalley, J. W., & Robbins, T. W. (2010). Serotonin modulates sensitivity to reward and negative feedback in a probabilistic reversal learning task in rats. Neuropsychopharmacology 2010 35:6, 35(6), 1290-1301. https://doi.org/10.1038/npp.2009.233
Barlow, D. H. (2000). Unraveling the mysteries of anxiety and its disorders from the perspective of emotion theory. American Psychologist, 55(11), 1247-1263. https://doi.org/10.1037/0003-066x.55. 11.1247

Barnett, S. A. (1963). The rat: A study in behavior. Routledge. https:// doi.org/10.4324/9781315134468/rat-barnett
Barros, H. M. T., & Ferigolo, M. (1998). Ethopharmacology of imipramine in the forced-swimming test: gender differences. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 23(2), 279-286. https://doi.org/ 10.1016/s0149-7634(98)00029-3

Bassett, D. S., & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20(3), 353-364. https://doi.org/10.1038/nn. 4502
Bateson, M., Desire, S., Gartside, S. E., & Wright, G. A. (2011). Agitated honeybees exhibit pessimistic cognitive biases. Current Biology, 21(12), 1070-1073. https://doi.org/10.1016/j.cub. 2011.05.017

Bateson, M., & Nettle, D. (2015). Development of a cognitive bias methodology for measuring low mood in chimpanzees. PeerJ, 3, e998. https://doi.org/10.7717/peerj. 998
Beck, A. T. (1967). Depression: Clinical experimental and theoretical aspects. Hoeber.
Becker, J. B., Prendergast, B. J., & Liang, J. W. (2016). Female rats are not more variable than male rats: A meta-analysis of neuroscience studies. Biology of Sex Differences, 7(1), 1-7. https://doi. org/10.1186/s13293-016-0087-5
Becker, M., Pinhasov, A., & Ornoy, A. (2021). Animal models of depression: what can they teach us about the human disease? Diagnostics, 11(1), 123. https://doi.org/10.3390/diagnostics1101 0123
Beery, A. K., & Zucker, I. (2011). Sex bias in neuroscience and biomedical research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35(3), 565-572. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2010.07.002
Belovicova, K., Bogi, E., Csatlosova, K., & Dubovicky, M. (2017). Animal tests for anxiety-like and depression-like behavior in rats. Interdisciplinary Toxicology, 10(1), 40. https://doi.org/10.1515/ intox-2017-0006
Belzung, C., & Lemoine, M. (2011). Criteria of validity for animal models of psychiatric disorders: focus on anxiety disorders and depression. Biology of Mood & Anxiety Disorders, 1(1), 1-14. https://doi.org/10.1186/2045-5380-1-9
Berlin, I., Givry-Steiner, L., Lecrubier, Y., & Puech, A. J. (1998). Measures of anhedonia and hedonic responses to sucrose in depressive and schizophrenic patients in comparison with healthy subjects. European Psychiatry, 13(6), 303-309. https://doi.org/ 10.1016/s0924-9338(98)80048-5

Berna, C., Lang, T. J., Goodwin, G. M., & Holmes, E. A. (2011). Developing a measure of interpretation bias for depressed mood: An ambiguous scenarios test. Personality and Individual Differences, 51(3), 349-354. https://doi.org/10.1016/j.paid.2011. 04.005

Berridge, K. C. (1996). Food reward: Brain substrates of wanting and liking. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 20(1), 1-25. https://doi.org/10.1016/0149-7634(95)00033-b
Berridge, K. C. (2000). Measuring hedonic impact in animals and infants: microstructure of affective taste reactivity patterns. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(2), 173-198. https://doi. org/10.1016/s0149-7634(99)00072-x
Berridge, K. C., & Robinson, T. E. (2003). Parsing reward. Trends in Neurosciences, 26(9), 507-513. https://doi.org/10.1016/s0166-2236(03)00233-9
Berrio, J. P., Hestehave, S., Kalliokoski, O., Paola, J., & Sanchez, B. (2023). Reliability of sucrose preference testing following short or no food and water deprivation: A systematic review and metaanalysis of rat models of chronic unpredictable stress. BioRxiv, 2023-02. https://doi.org/10.1101/2023.02.22.529490
Bespalov, A. Y., van Gaalen, M. M., & Gross, G. (2009). Antidepressant treatment in anxiety disorders. Behavioral Neurobiology of Anxiety and its Treatment, 361-390. https://doi.org/10.1007/ 7854_2009_3
Bethell, E. J. (2015). A “how-to” guide for designing judgment bias studies to assess captive animal welfare. Journal of Applied Animal Welfare Science, 18(sup1), S18-S42. https://doi.org/10. 1080/10888705.2015.1075833
Biedermann, S. V., Biedermann, D. G., Wenzlaff, F., Kurjak, T., Nouri, S., Auer, M. K., Wiedemann, K., Briken, P., Haaker, J., Lonsdorf, T. B., & Fuss, J. (2017). An elevated plus-maze in mixed reality
for studying human anxiety-related behavior. BMC Biology, 15(1), 1-13. https://doi.org/10.1186/s12915-017-0463-6
Bilkei-Gorzó, A., Gyertyán, I., & Lévay, G. (1998). mCPP-induced anxiety in the light-dark box in rats – A new method for screening anxiolytic activity. Psychopharmacology, 136(3), 291-298. https://doi.org/10.1007/s002130050568
Blanchard, R. J., Blanchard, D. C., Takahashi, T., & Kelley, M. J. (1977). Attack and defensive behaviour in the albino rat. Animal Behaviour, 25, 622-634. https://doi.org/10.1016/0003-3472(77) 90113-0
Blasco-Serra, A., González-Soler, E. M., Cervera-Ferri, A., TeruelMartí, V., & Valverde-Navarro, A. A. (2017). A standardization of the Novelty-Suppressed Feeding Test protocol in rats. Neuroscience Letters, 658, 73-78. https://doi.org/10.1016/j.neulet. 2017.08.019

Bodnoff, S. R., Suranyi-Cadotte, B., Aitken, D. H., Quirion, R., & Meaney, M. J. (1988). The effects of chronic antidepressant treatment in an animal model of anxiety. Psychopharmacology, 95(3), 298-302. https://doi.org/10.1007/bf00181937
Bogdanova, O. V., Kanekar, S., D’Anci, K. E., & Renshaw, P. F. (2013). Factors influencing behavior in the forced swim test. Physiology & Behavior, 118, 227-239. https://doi.org/10. 1016/j.physbeh.2013.05.012
Boissy, A., Manteuffel, G., Jensen, M. B., Moe, R. O., Spruijt, B., Keeling, L. J., … & Aubert, A. (2007). Assessment of positive emotions in animals to improve their welfare. Physiology & Behavior, 92(3), 375-397. https://doi.org/10.1016/j.physbeh. 2007.02.003

Boleij, H., van Klooster, J., & t., Lavrijsen, M., Kirchhoff, S., Arndt, S. S., & Ohl, F. (2012). A test to identify judgement bias in mice. Behavioural Brain Research, 233(1), 45-54. https://doi. org/10.1016/j.bbr.2012.04.039
Borsini, F., Volterra, G., & Meli, A. (1986). Does the behavioral “despair” test measure “despair”? Physiology & Behavior, 38(3), 385-386. https://doi.org/10.1016/0031-9384(86) 90110-1
Bourin, M., & Hascoët, M. (2003). The mouse light/dark box test. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 55-65. https:// doi.org/10.1016/s0014-2999(03)01274-3
Bourin, M., Petit-Demoulière, B., Nic Dhonnchadha, B., & Hascöet, M. (2007). Animal models of anxiety in mice. Fundamental & Clinical Pharmacology, 21(6), 567-574. https://doi.org/10. 1111/j.1472-8206.2007.00526.x
Bourke, C., Douglas, K., & Porter, R. (2010). Processing of facial emotion expression in major depression: a review. Australian & New Zealand Journal of Psychiatry, 44(8), 681-696. https://doi.org/ 10.3109/00048674.2010.496359

Bouwknecht, J. A., & Paylor, R. (2008). Pitfalls in the interpretation of genetic and pharmacological effects on anxiety-like behaviour in rodents. Behavioural Pharmacology, 19(5-6), 385-402. https:// doi.org/10.1097/fbp.0b013e32830c3658
Braud, W., Wepman, B., & Russo, D. (1969). Task and species generality of the “helplessness” phenomenon. Psychonomic Science, 16(3), 154-155. https://doi.org/10.3758/bf03336349
Braun, A. A., Skelton, M. R., Vorhees, C. V., & Williams, M. T. (2011). Comparison of the elevated plus and elevated zero mazes in treated and untreated male Sprague-Dawley rats: Effects of anxiolytic and anxiogenic agents. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 97(3), 406-415. https://doi.org/10.1016/j.pbb. 2010.09.013

Brenes, J. C., Fornaguera, J., & Sequeira-Cordero, A. (2020). Environmental enrichment and physical exercise attenuate the depressive-like effects induced by social isolation stress in rats. Frontiers in Pharmacology, 11, 541083. https://doi.org/10.3389/ fphar.2020.00804

Brennan, P. A., & Keverne, E. B. (2004). Something in the air? New insights into mammalian pheromones. Current Biology, 14(2), R81-R89. https://doi.org/10.1016/j.cub.2003.12.052
Brennan, P. A., & Zufall, F. (2006). Pheromonal communication in vertebrates. Nature, 444(7117), 308-315. https://doi.org/10. 1038/nature05404
Brown, L. A., Hasan, S., Foster, R. G., & Peirson, S. N. (2016). COMPASS: Continuous open mouse phenotyping of activity and sleep status. Wellcome Open Research, 1. https://doi.org/10.12688/ wellcomeopenres. 9892.2
Brudzynski, S. M., & Chiu, E. M. C. (1995). Behavioural responses of laboratory rats to playback of 22 kHz ultrasonic calls. Physiology & Behavior, 57(6), 1039-1044. https://doi.org/10.1016/ 0031-9384(95)00003-2
Brydges, N. M., Hall, L., Nicolson, R., Holmes, M. C., & Hall, J. (2012). The effects of juvenile stress on anxiety, cognitive bias and decision making in adulthood: A rat model. PLOS ONE, 7(10), e48143. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0048143
Burke, C. J., Kisko, T. M., Euston, D. R., & Pellis, S. M. (2018). Do juvenile rats use specific ultrasonic calls to coordinate their social play? Animal Behaviour, 140, 81-92. https://doi.org/10.1016/j. anbehav.2018.03.019
Burman, O. H. P., Parker, R. M. A., Paul, E. S., & Mendl, M. T. (2009). Anxiety-induced cognitive bias in non-human animals. Physiology & Behavior, 98(3), 345-350. https://doi.org/10.1016/j.physb eh.2009.06.012
Burstein, O., & Doron, R. (2018). The Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Inducing Anhedonia in Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 140, e58184. https://doi.org/10. 3791/58184
Butler, G., & Mathews, A. (1983). Cognitive processes in anxiety. Advances in Behaviour Research and Therapy, 5(1), 51-62. https://doi.org/10.1016/0146-6402(83)90015-2
Can, A., Dao, D. T., Terrillion, C. E., Piantadosi, S. C., Bhat, S., & Gould, T. D. (2012). The Tail Suspension Test. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 59, e3769. ://doi.org/https://doi.org/ 10.3791/3769

Canbeyli, R. (2010). Sensorimotor modulation of mood and depression: An integrative review. Behavioural Brain Research, 207(2), 249-264. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2009.11.002
Carobrez, A. P., & Bertoglio, L. J. (2005). Ethological and temporal analyses of anxiety-like behavior: The elevated plus-maze model 20 years on. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(8), 1193-1205. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2005.04.017
Carstens, E., & Moberg, G. P. (2000). Recognizing Pain and Distress in Laboratory Animals. ILAR Journal, 41(2), 62-71. https://doi. org/10.1093/ilar.41.2.62
Castagné, V., Moser, P., Roux, S., & Porsolt, R. D. (2010). Rodent Models of Depression: Forced Swim and Tail Suspension Behavioral Despair Tests in Rats and Mice. Current Protocols in Pharmacology, 49(1), 5.8.1-5.8.14. https://doi.org/10.1002/ 0471141755.ph0508s49

Chamberlain, S. R., Müller, U., Blackwell, A. D., Clark, L., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2006). Neurochemical modulation of response inhibition and probabilistic learning in humans. Science, 311(5762), 861-863. https://doi.org/10.1126/science. 11212 18
Chermat, R., Thierry, B., Mico, J. A., Steru, L., & Simon, P. (1986). Adaptation of the tail suspension test to the rat. Journal de Pharmacologie, 17(3), 348-350. https://europepmc.org/article/med/ 3795979
Chesler, E. J., Wilson, S. G., Lariviere, W. R., Rodriguez-Zas, S. L., & Mogil, J. S. (2002). Influences of laboratory environment on behavior. Nature Neuroscience, 5(11), 1101-1102. https://doi. org/10.1038/nn1102-1101

Chourbaji, S., Pfeiffer, N., Dormann, C., Brandwein, C., Fradley, R., Sheardown, M., & Gass, P. (2010). The suitability of 129SvEv mice for studying depressive-like behaviour: Both males and females develop learned helplessness. Behavioural Brain Research, 211(1), 105-110. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2010. 03.019

Chourbaji, S., Zacher, C., Sanchis-Segura, C., Dormann, C., Vollmayr, B., & Gass, P. (2005). Learned helplessness: Validity and reliability of depressive-like states in mice. Brain Research Protocols, 16(1-3), 70-78. https://doi.org/10.1016/j.brainresprot. 2005.09.002

Coffey, K. R., Marx, R. G., & Neumaier, J. F. (2019). DeepSqueak: a deep learning-based system for detection and analysis of ultrasonic vocalizations. Neuropsychopharmacology 2019 44:5, 44(5), 859-868. https://doi.org/10.1038/s41386-018-0303-6
Commissaris, R. L. (1993). Conflict behaviors as animal models for the study of anxiety. In Techniques in the behavioral and neural sciences (Vol. 10, pp. 443-474). Elsevier. https://doi.org/10.1016/ B978-0-444-81444-9.50022-5
Commons, K. G., Cholanians, A. B., Babb, J. A., & Ehlinger, D. G. (2017). The rodent forced swim test measures stress-coping strategy, not depression-like behavior. ACS chemical neuroscience, 8(5), 955-960. https://doi.org/10.1021/acschemneuro.7b00042
Costall, B., Jones, B. J., Kelly, M. E., Naylor, R. J., & Tomkins, D. M. (1989). Exploration of mice in a black and white test box: Validation as a model of anxiety. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 32(3), 777-785. https://doi.org/10.1016/0091-3057(89)90033-6
Costello, C. G. (1978). A critical review of Seligman’s laboratory experiments on learned helplessness and depression in humans. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 21-31. https://doi.org/ 10.1037/0021-843X.87.1.21

Cox, B. M., Alsawah, F., McNeill, P. C., Galloway, M. P., & Perrine, S. A. (2011). Neurochemical, hormonal, and behavioral effects of chronic unpredictable stress in the rat. Behavioural Brain Research, 220(1), 106-111. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2011. 01.038

Crawley, J., & Goodwin, F. K. (1980). Preliminary report of a simple animal behavior model for the anxiolytic effects of benzodiazepines. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 13(2), 167-170. https://doi.org/10.1016/0091-3057(80)90067-2
Crawley, J. N. (2007). Mouse behavioral assays relevant to the symptoms of autism. Brain Pathology, 17(4), 448-459. https://doi.org/ 10.1111/J.1750-3639.2007.00096.X

Cruz, A. P. M., Frei, F., & Graeff, F. G. (1994). Ethopharmacological analysis of rat behavior on the elevated plus-maze. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 49(1), 171-176. https://doi.org/ 10.1016/0091-3057(94)90472-3

Cryan, J. F., & Holmes, A. (2005). The ascent of mouse: advances in modelling human depression and anxiety. Nature Reviews Drug Discovery, 4(9), 775-790. https://doi.org/10.1038/nrd1825
Cryan, J. F., Mombereau, C., & Vassout, A. (2005). The tail suspension test as a model for assessing antidepressant activity: Review of pharmacological and genetic studies in mice. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 571-625. https://doi.org/10. 1016/j.neubiorev.2005.03.009
Cryan, J. F., & Slattery, D. A. (2007). Animal models of mood disorders: Recent developments. Current Opinion in Psychiatry, 20(1), 1-7. https://doi.org/10.1097/yco.0b013e3280117733
Dalla, C., Edgecomb, C., Whetstone, A. S., & Shors, T. J. (2007). Females do not Express Learned Helplessness like Males do. Neuropsychopharmacology 2008 33:7, 33(7), 1559-1569. https://doi.org/10.1038/sj.npp. 1301533
Dalla, C., & Shors, T. J. (2009). Sex differences in learning processes of classical and operant conditioning. Physiology & Behavior, 97(2), 229-238. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2009.02.035

Darwin, C. (1872). The Expression of the Emotions in Man and Animals. Oxford University Press.
Davis, M., Walker, D. L., Miles, L., & Grillon, C. (2010). Phasic vs. sustained fear in rats and humans: Role of the extended amygdala in fear vs. anxiety. Neuropsychopharmacology, 35(1), 105-135. https://doi.org/10.1038/npp.2009.109
De Kloet, E. R., & Molendijk, M. L. (2016). Coping with the Forced Swim Stressor: Towards understanding an adaptive mechanism. Neural Plasticity. https://doi.org/10.1155/2016/6503162
De Pablo, J. M., Parra, A., Segovia, S., & Guillamón, A. (1989). Learned immobility explains the behavior of rats in the forced swimming test. Physiology & Behavior, 46(2), 229-237. https:// doi.org/10.1016/0031-9384(89)90261-8
Defensor, E. B., Corley, M. J., Blanchard, R. J., & Blanchard, D. C. (2012). Facial expressions of mice in aggressive and fearful contexts. Physiology & Behavior, 107(5), 680-685. https://doi.org/ 10.1016/j.physbeh.2012.03.024

Deisseroth, K. (2011). Optogenetics. Nature Methods, 8(1), 26-29. https://doi.org/10.1038/nmeth.f. 324
Deldin, P. J., Keller, J., Gergen, J. A., & Miller, G. A. (2001). Cognitive bias and emotion in neuropsychological models of depression. Cognition & Emotion, 15(6), 787-802. https://doi.org/10.1080/ 02699930143000248
Dember, W. N., Martin, S. H., Hummer, M. K., Howe, S. R., & Melton, R. S. (1989). The measurement of optimism and pessimism. Current Psychology, 8(2), 102-119. https://doi.org/10.1007/bf026 86675
Demuyser, T., Deneyer, L., Bentea, E., Albertini, G., Van Liefferinge, J., Merckx, E., De Prins, A., De Bundel, D., Massie, A., & Smolders, I. (2016). In-depth behavioral characterization of the corticosterone mouse model and the critical involvement of housing conditions. Physiology & Behavior, 156, 199-207. https:// doi.org/10.1016/j.physbeh.2015.12.018
Depue, R. A., & Monroe, S. M. (1978). Learned helplessness in the perspective of the depressive disorders: Conceptual and definitional issues. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 3. https:// doi.org/10.1037/0021-843x.87.1.3
Der-Avakian, A., Barnes, S. A., Markou, A., & Pizzagalli, D. A. (2016). Translational assessment of reward and motivational deficits in psychiatric disorders. Current Topics in Behavioral Neurosciences, 28, 231. https://doi.org/10.1007/7854_2015_5004
Der-Avakian, A., D’Souza, M. S., Pizzagalli, D. A., & Markou, A. (2013). Assessment of reward responsiveness in the response bias probabilistic reward task in rats: implications for crossspecies translational research. Translational Psychiatry, 3(8), e297-e297. https://doi.org/10.1038/tp.2013.74
Der-Avakian, A., & Pizzagalli, D. A. (2018). Translational Assessments of Reward and Anhedonia: A Tribute to Athina Markou. Biological Psychiatry, 83(11), 932-939. https://doi.org/10. 1016/j.biopsych.2018.02.008
Detke, M. J., Rickels, M., & Lucki, I. (1995). Active behaviors in the rat forced swimming test differentially produced by serotonergic and noradrenergic antidepressants. Psychopharmacology, 121(1), 66-72. https://doi.org/10.1007/bf02245592
Dichter, G. S., Smoski, M. J., Kampov-Polevoy, A. B., Gallop, R., & Garbutt, J. C. (2010). Unipolar depression does not moderate responses to the Sweet Taste Test. Depression and anxiety, 27(9), 859-863. ://doi.org/https://doi.org/10.1002/da. 20690
Dillon, D. G., Rosso, I. M., Pechtel, P., Killgore, W. D., Rauch, S. L., & Pizzagalli, D. A. (2014). Peril and pleasure: An RDOC-inspired examination of threat responses and reward processing in anxiety and depression. Depression and anxiety, 31(3), 233-249. https:// doi.org/10.1002/da. 22202
Dimberg, U., Thunberg, M., & Grunedal, S. (2002). Facial reactions to emotional stimuli: Automatically controlled emotional responses.

Cognition & Emotion, 16(4), 449-471. https://doi.org/10.1080/ 02699930143000356
Dolensek, N., Gehrlach, D. A., Klein, A. S., & Gogolla, N. (2020). Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice. Science, 368(6486). https://doi.org/10.1126/scien ce.aaz9468
Doyle, R. E., Hinch, G. N., Fisher, A. D., Boissy, A., Henshall, J. M., & Lee, C. (2011). Administration of serotonin inhibitor p-Chlorophenylalanine induces pessimistic-like judgement bias in sheep. Psychoneuroendocrinology, 36(2), 279-288. https://doi.org/10. 1016/j.psyneuen.2010.07.018
Drugan, R. C., Basile, A. S., Ha, J. H., Healy, D., & Ferland, R. J. (1997). Analysis of the importance of controllable versus uncontrollable stress on subsequent behavioral and physiological functioning. Brain Research Protocols, 2(1), 69-74. https://doi.org/
Dulawa, S. C., & Hen, R. (2005). Recent advances in animal models of chronic antidepressant effects: The novelty-induced hypophagia test. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 771-783. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2005.03.017
Dwyer, D. M. (2012). Licking and liking: The assessment of hedonic responses in rodents. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 65(3), 371-394. ://doi.org/https://doi.org/10.1080/17470 218.2011.652969

Ebbesen, C. L., & Froemke, R. C. (2021). Body language signals for rodent social communication. Current Opinion in Neurobiology, 68, 91-106. https://doi.org/10.1016/j.conb.2021.01.008
Ecevitoglu, A., Canbeyli, R., & Unal, G. (2019). Oral ketamine alleviates behavioral despair without cognitive impairment in Wistar rats. Behavioural Brain Research, 372, 112058. https://doi.org/ 10.1016/j.bbr.2019.112058

Ecevitoglu, A., Soyman, E., Canbeyli, R., & Unal, G. (2020). Paw preference is associated with behavioural despair and spatial reference memory in male rats. Behavioural Processes, 180, 104254. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2020.104254
Ekman, P. (1973). Darwin and facial expression: A century of research in review. Academic Press.
Ekman P. (1989). The argument and evidence about universals in facial expressions of emotion. In Wagner H., Manstead A. (Eds.), Wiley handbooks of psychophysiology. Handbook of social psychophysiology (pp. 143-164). Oxford, England: John Wiley.
Ekman, P. (1993). Facial expression and emotion. American Psychologist, 48(4), 384. https://doi.org/10.1037/0003-066x.48.4.384
El Yacoubi, M., & Vaugeois, J. M. (2007). Genetic rodent models of depression. Current Opinion in Pharmacology, 7(1), 3-7. https:// doi.org/10.1016/j.coph.2006.11.002
Elliott, R., Sahakian, B. J., Herrod, J. J., Robbins, T. W., & Paykel, E. S. (1997). Abnormal response to negative feedback in unipolar depression: evidence for a diagnosis specific impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 63(1), 74-82. https://doi.org/10.1136/jnnp.63.1.74
Elliott, R., Zahn, R., Deakin, J. F. W., & Anderson, I. M. (2011). Affective Cognition and its Disruption in Mood Disorders. Neuropsychopharmacology, 36(1), 153-182. https://doi.org/10.1038/npp. 2010.77

Enkel, T., Gholizadeh, D., Halbach, Von Bohlen Und., & O., SanchisSegura, C., Hurlemann, R., Spanagel, R., Gass, P., & Vollmayr, B. (2010). Ambiguous-cue interpretation is biased under stressand depression-like states in rats. Neuropsychopharmacology, 35(4), 1008-1015. https://doi.org/10.1038/npp.2009.204
Ennaceur, A. (2014). Tests of unconditioned anxiety – pitfalls and disappointments. Physiology & Behavior, 135, 55-71. https://doi. org/10.1016/j.physbeh.2014.05.032
Esch, T., Stefano, G. B., Fricchione, G. L., & Benson, H. (2002). The role of stress in neurodegenerative diseases and mental disorders. Neuroendocrinology Letters, 23(3), 199-208.

Espejo, E. F. (1997). Structure of the mouse behaviour on the elevated plus-maze test of anxiety. Behavioural Brain Research, 86(1), 105-112. https://doi.org/10.1016/S0166-4328(96)02245-0
Eysenck, M., Payne, S., & Santos, R. (2006). Anxiety and depression: Past, present, and future events. Cognition & Emotion, 20(2), 274-294.
Falkenberg, T., Mohammed, A. K., Henriksson, B., Persson, H., Winblad, B., & Lindefors, N. (1992). Increased expression of brainderived neurotrophic factor mRNA in rat hippocampus is associated with improved spatial memory and enriched environment. Neuroscience Letters, 138(1), 153-156. https://doi.org/10.1016/ 0304-3940(92)90494-r
Faure, A., Pittaras, E., Nosjean, A., Chabout, J., Cressant, A., & Granon, S. (2017). Social behaviors and acoustic vocalizations in different strains of mice. Behavioural Brain Research, 320, 383-390. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2016.11.003
Fichtel, C., & Manser, M. (2010). Vocal communication in social groups. In Animal behaviour: Evolution and mechanisms (pp. 29-54). Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/ 978-3-642-02624-9_2
File, S. E., & Hyde, J. R. G. (1978). Can social interaction be used to measure anxiety? British Journal of Pharmacology, 62(1), 19. https://doi.org/10.1111/j.1476-5381.1978.tb07001.x
File, S. E. (1985). Animal models for predicting clinical efficacy of anxiolytic drugs: Social behaviour. Neuropsychobiology, 13(12), 55-62. https://doi.org/10.1159/000118163

File, S. E., & Seth, P. (2003). A review of 25 years of the social interaction test. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 35-53. https://doi.org/10.1016/S0014-2999(03)01273-1
Finlayson, K., Lampe, J. F., Hintze, S., Würbel, H., & Melotti, L. (2016). Facial indicators of positive emotions in rats. PLOS ONE, 11(11), e0166446. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0166446
Fonio, E., Golani, I., & Benjamini, Y. (2012). Measuring behavior of animal models: faults and remedies. Nature Methods, 9(12), 1167-1170. https://doi.org/10.1038/nmeth. 2252
Fonseca, A. H. O., Santana, G. M., Bosque Ortiz, G. M., Bampi, S., & Dietrich, M. O. (2021). Analysis of ultrasonic vocalizations from mice using computer vision and machine learning. ELife, 10. https://doi.org/10.7554/elife.59161

Fosco, E., & Geer, J. H. (1971). Effects of gaining control over aversive stimuli after differing amounts of no control. Psychological Reports, 29(3_suppl), 1153-1154. https://doi.org/10.2466/pr0. 1971.29.3f. 1153

Fureix, C., Trevarthen, A. C., Finnegan, E. M., Bučková, K., Paul, E. S., & Mendl, M. T. (2022). Do greater levels of in-cage waking inactivity in laboratory mice reflect a spontaneous depressionlike symptom? A pharmacological investigation. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 212, 173311. https://doi.org/10. 1016/j.pbb.2021.173311
Fussner, L. M., Mancini, K. J., & Luebbe, A. M. (2018). Depression and Approach Motivation: Differential Relations to Monetary, Social, and Food Reward. Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment, 40(1), 117-129. https://doi.org/10.1007/ s10862-017-9620-z
Gebhardt, C., & Mitte, K. (2014). Seeing through the eyes of anxious individuals: an investigation of anxiety-related interpretations of emotional expressions. Cognition and Emotion, 28(8), 13671381. ://doi.org/https://doi.org/10.1080/02699931.2014.881328

Geller, I., Kulak, J. T., & Seifter, J. (1962). The effects of chlordiazepoxide and chlorpromazine on a punishment discrimination. Psychopharmacologia, 3(5), 374-385. https://doi.org/10.1007/ bf00408322
Geyer M.A & Markou A. (1995): Animal models of psychiatric disorders. In F. E. Bloom, D. J. Kupfer (eds), Psychopharmacology:

The Fourth Generation of Progress (pp. 787-798) New York, Raven Press.
Godlewska, B. R. (2019). Cognitive neuropsychological theory: Reconciliation of psychological and biological approaches for depression. Pharmacology & Therapeutics, 197, 38-51. https://doi.org/ 10.1016/j.pharmthera.2018.12.010

Godlewska, B. R., & Harmer, C. J. (2021). Cognitive neuropsychological theory of antidepressant action: a modern-day approach to depression and its treatment. Psychopharmacology, 238(5), 1265-1278. https://doi.org/10.1007/S00213-019-05448-0
Gong, L., Yin, Y., He, C., Ye, Q., Bai, F., Yuan, Y., Zhang, H., Lv, L., Zhang, H., Xie, C., & Zhang, Z. (2017). Disrupted reward circuits is associated with cognitive deficits and depression severity in major depressive disorder. Journal of Psychiatric Research, 84, 9-17. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2016.09.016
Goodwill, H. L., Manzano-Nieves, G., Gallo, M., Lee, H. I., Oyerinde, E., Serre, T., & Bath, K. G. (2019). Early life stress leads to sex differences in development of depressive-like outcomes in a mouse model. Neuropsychopharmacology, 44(4), 711-720. https://doi.org/10.1038/s41386-018-0195-5
Goswami, S., Rodríguez-Sierra, O., Cascardi, M., & Paré, D. (2013). Animal models of post-traumatic stress disorder: Face validity. Frontiers in Neuroscience, 7, 89. https://doi.org/10.3389/fnins. 2013.00089

Gotlib, I. H., & Joormann, J. (2010). Cognition and depression: current status and future directions. Annual review of clinical psychology, 6, 285-312. https://doi.org/10.1146/annurev.clinpsy. 121208. 131305
Gould, T.D., Dao, D.T., & Kovacsics, C.E. (2009). The open field test. In: T.D. Gould, editor. Mood and anxiety related phenotypes in mice (pp. 1-20), Series: Neuromethods 42. New York: Humana Press. https://doi.org/10.1007/978-1-60761-303-9_1
Graulich, D. M., Kaiser, S., Sachser, N., & Richter, S. H. (2016). Looking on the bright side of bias-Validation of an affective bias test for laboratory mice. Applied Animal Behaviour Science, 181, 173-181. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2016.05.011
Gregg, B., & Thiessen, D. D. (1981). A simple method of olfactory discrimination of urines for the Mongolian gerbil. Meriones unguiculatus. Physiology & Behavior, 26(6), 1133-1136. https:// doi.org/10.1016/0031-9384(81)90221-3
Grieco, F., Bernstein, B. J., Biemans, B., Bikovski, L., Burnett, C. J., Cushman, J. D., van Dam, E. A., Fry, S. A., Richmond-Hacham, B., Homberg, J. R., Kas, M. J. H., Kessels, H. W., Koopmans, B., Krashes, M. J., Krishnan, V., Logan, S., Loos, M., McCann, K. E., Parduzi, Q., … Noldus, L. P. J. J. (2021). Measuring behavior in the home cage: study design, applications, challenges, and perspectives. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 15, 735387. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2021.735387
Grill, H. J., & Norgren, R. (1978). The taste reactivity test. I. Mimetic responses to gustatory stimuli in neurologically normal rats. Brain research, 143(2), 263-279. https://doi.org/10.1016/ 0006-8993(78)90568-1
Grillon, C., & Ernst, M. (2016). Gain in translation: is it time for thigmotaxis studies in humans? Biological Psychiatry, 80(5), 343-344. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2016.07.003
Gromer, D., Kiser, D. P., & Pauli, P. (2021). Thigmotaxis in a virtual human open field test. Scientific Reports, 2021, 1-13. https://doi. org/10.1038/s41598-021-85678-5
Grossen, N. E., & Kelley, M. J. (1972). Species-specific behavior and acquisition of avoidance behavior in rats. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 81(2), 307-310. https://doi.org/ 10.1037/h0033536

Gruene, T. M., Flick, K., Stefano, A., Shea, S. D., & Shansky, R. M. (2015). Sexually divergent expression of active and passive
conditioned fear responses in rats. Elife, 4, e11352. https://doi. org/10.7554/eLife. 11352.001
Gururajan, A., Reif, A., Cryan, J. F., & Slattery, D. A. (2019). The future of rodent models in depression research. Nature Reviews Neuroscience, 20(11), 686-701. https://doi.org/10.1038/ s41583-019-0221-6
Guven, E. B., Pranic, N. M., & Unal, G. (2022). The differential effects of brief environmental enrichment following social isolation in rats. Cognitive, Affective and Behavioral Neuroscience, 22(4), 818-832. https://doi.org/10.3758/s13415-022-00989-y
Hales, C. A., Stuart, S. A., Anderson, M. H., & Robinson, E. S. J. (2014). Modelling cognitive affective biases in major depressive disorder using rodents. British Journal of Pharmacology, 171(20), 4524-4538. https://doi.org/10.1111/bph. 12603
Hall, C., & Ballachey, E. L. (1932). A study of the rat’s behavior in a field. A contribution to method in comparative psychology. University of California Publications in Psychology, 6, 1-12.
Hall, C. S. (1934). Emotional behavior in the rat. I. Defecation and urination as measures of individual differences in emotionality. Journal of Comparative Psychology, 18(3), 385-403. https://doi. org/10.1037/h0071444
Haller, J., & Bakos, N. (2002). Stress-induced social avoidance: A new model of stress-induced anxiety? Physiology & Behavior, 77(23), 327-332. https://doi.org/10.1016/s0031-9384(02)00860-0

Haller, J., Leveleki, C., Baranyi, J., Mikics, E., & Bakos, N. (2003). Stress, social avoidance and anxiolytics: a potential model of stress-induced anxiety. Behavioural pharmacology, 14(5), 439-446.
Handley, S. L., & Mithani, S. (1984). Effects of alpha-adrenoceptor agonists and antagonists in a maze-exploration model of ‘fear’motivated behaviour. Naunyn-Schmiedeberg’s Archives of Pharmacology, 327(1), 1-5. https://doi.org/10.1007/bf00504983
Harding, E. J., Paul, E. S., & Mendl, M. (2004). Cognitive bias and affective state. Nature, 427(6972), 312-312. https://doi.org/10. 1038/427312a
Harmer, C. J., Bhagwagar, Z., Perrett, D. I., Völlm, B. A., Cowen, P. J., & Goodwin, G. M. (2003a). Acute SSRI Administration Affects the Processing of Social Cues in Healthy Volunteers. Neuropsychopharmacology, 28(1), 148-152. https://doi.org/10. 1038/sj.npp. 1300004
Harmer, C. J., & Cowen, P. J. (2013). ‘It’s the way that you look at it’-a cognitive neuropsychological account of SSRI action in depression. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 368(1615). https://doi.org/10.1098/rstb. 2012.0407

Harmer, C. J., Goodwin, G. M., & Cowen, P. J. (2009a). Why do antidepressants take so long to work? A cognitive neuropsychological model of antidepressant drug action. The British Journal of Psychiatry, 195(2), 102-108. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.108. 051193
Harmer, C. J., Hill, S. A., Taylor, M. J., Cowen, P. J., & Goodwin, G. M. (2003b). Toward a neuropsychological theory of antidepressant drug action: Increase in positive emotional bias after potentiation of norepinephrine activity. American Journal of Psychiatry, 160(5), 990-992. https://doi.org/10.1176/APPI.AJP.160.5.990
Harmer, C. J., O’Sullivan, U., Favaron, E., Massey-Chase, R., Ayres, R., Reinecke, A., Goodwin, G. M., & Cowen, P. J. (2009b). Effect of acute antidepressant administration on negative affective bias in depressed patients. American Journal of Psychiatry, 166(10), 1178-1184. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2009.09020149
Harro, J. (2018). Animals, anxiety, and anxiety disorders: How to measure anxiety in rodents and why. Behavioural Brain Research, 352, 81-93. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2017.10.016
Hawkins, J., Hicks, R. A., Phillips, N., & Moore, J. D. (1978). Swimming rats and human depression. Nature, 274(5670), 512-512. https://doi.org/10.1038/274512a0

Iannello, F. (2019). Non-intrusive high throughput automated data collection from the home cage. Heliyon, 5(4). https://doi.org/10. 1016/j.heliyon.2019.e01454
Henderson, L. J., Dani, B., Serrano, E. M. N., Smulders, T. V., & Roughan, J. V. (2020a). Benefits of tunnel handling persist after repeated restraint, injection and anaesthesia. Scientific Reports, 10(1), 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-020-71476-y
Henderson, L. J., Smulders, T. V., & Roughan, J. V. (2020b). Identifying obstacles preventing the uptake of tunnel handling methods for laboratory mice: An international thematic survey. PLOS ONE, 15(4), e0231454. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0231454
Hibicke, M., & Nichols, C. D. (2022). Validation of the forced swim test in Drosophila, and its use to demonstrate psilocybin has long-lasting antidepressant-like effects in flies. Scientific Reports, 12(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41598-022-14165-2
Hiroto, D. S., & Seligman, M. E. (1975). Generality of learned helplessness in man. Journal of personality and social psychology, 31(2), 311. https://doi.org/10.1037/h0076270
Hobson, L., Bains, R. S., Greenaway, S., Wells, S., & Nolan, P. M. (2020). Phenotyping in Mice Using Continuous Home Cage Monitoring and Ultrasonic Vocalization Recordings. Current Protocols in Mouse Biology, 10(3), e80. https://doi.org/10.1002/ cpmo. 80
Hodos, W. (1961). Progressive Ratio as a Measure of Reward Strength. Science, 134(3483), 943-944. https://doi.org/10.1126/science. 134.3483.943

Holly, K. S., Orndorff, C. O., & Murray, T. A. (2016). MATSAP: An automated analysis of stretch-attend posture in rodent behavioral experiments. Scientific Reports, 6(1), 1-9. https://doi.org/10. 1038/srep31286
Hunziker, M. H. L., & dos Santos, C. V. (2007). Learned helplessness: Effects of response requirement and interval between treatment and testing. Behavioural Processes, 76(3), 183-191. ://doi. org/https://doi.org/10.1016/j.beproc.2007.02.012
Iigaya, K., Jolivald, A., Jitkrittum, W., Gilchrist, I. D., Dayan, P., Paul, E., & Mendl, M. (2016). Cognitive bias in ambiguity judgements: using computational models to dissect the effects of mild mood manipulation in humans. PloS One, 11, https://doi.org/10.1371/ journal.pone. 0165840
Ineichen, C., Sigrist, H., Spinelli, S., Lesch, K. P., Sautter, E., Seifritz, E., & Pryce, C. R. (2012). Establishing a probabilistic reversal learning test in mice: evidence for the processes mediating reward-stay and punishment-shift behaviour and for their modulation by serotonin. Neuropharmacology, 63(6), 1012-1021. https://doi.org/10.1016/j.neuropharm.2012.07.025
Isik, S., & Unal, G. (2023). Open-source software for automated rodent behavioral analysis. Frontiers in Neuroscience, 17, 1149027. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1149027
Ito, R., & Lee, A. C. H. (2016). The role of the hippocampus in approach-avoidance conflict decision-making: Evidence from rodent and human studies. Behavioural Brain Research, 313, 345-357. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2016.07.039
Iturra-Mena, A. M., Kangas, B. D., Luc, O. T., Potter, D., & Pizzagalli, D. A. (2023). Electrophysiological signatures of reward learning in the rodent touchscreen-based Probabilistic Reward Task. Neuropsychopharmacology, 48(4), 700-709. https://doi.org/10. 1038/s41386-023-01532-4
Jabarin, R., Netser, S., & Wagner, S. (2022). Beyond the three-chamber test: toward a multimodal and objective assessment of social behavior in rodents. Molecular Autism, 13(1), 1-29. https://doi. org/10.1186/s13229-022-00521-6
Jemiolo, B., Alberts, J., Sochinski-Wiggins, S., Harvey, S., & Novotny, M. (1985). Behavioural and endocrine responses of female mice to synthetic analogues of volatile compounds in male urine. Animal Behaviour, 33(4), 1114-1118. ://doi.org/https://doi.org/10. 1016/s0003-3472(85)80170-6

Jhuang, H., Garrote, E., Yu, X., Khilnani, V., Poggio, T., Steele, A. D., & Serre, T. (2010). Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications, 1(1), 1-10. https://doi.org/ 10.1038/ncomms 1064

Kaidanovich-Beilin, O., Lipina, T., Vukobradovic, I., Roder, J., & Woodgett, J. R. (2011). Assessment of Social Interaction Behaviors. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 48, e2473. https://doi.org/10.3791/2473
Kalueff, A. V., Wheaton, M., & Murphy, D. L. (2007). What’s wrong with my mouse model?: Advances and strategies in animal modeling of anxiety and depression. Behavioural Brain Research, 179(1), 1-18. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2007.01.023
Kangas, B. D., Wooldridge, L. M., Luc, O. T., Bergman, J., & Pizzagalli, D. A. (2020). Empirical validation of a touchscreen probabilistic reward task in rats. Translational Psychiatry, 10(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41398-020-00969-1
Karagiannis, C. I., Burman, O. H. P., & Mills, D. S. (2015). Dogs with separation-related problems show a “less pessimistic” cognitive bias during treatment with fluoxetine (Reconcile ) and a behaviour modification plan. BMC Veterinary Research, 11(1), 1-10. https://doi.org/10.1186/s12917-015-0373-1
Katz, R. J. (1982). Animal Model of Depression: Pharmacological Sensitivity of a Hedonic Deficit. Pharmacology Biochemistry & Behavior, 16, 965-968.
Kelliher, K. R., & Wersinger, S. R. (2009). olfactory regulation of the sexual behavior and reproductive physiology of the laboratory mouse: effects and neural mechanisms. ILAR Journal, 50(1), 28-42. https://doi.org/10.1093/ilar.50.1.28
Kessler, R. C., Sampson, N. A., Berglund, P., Gruber, M. J., AlHamzawi, A., Andrade, L., Bunting, B., Demyttenaere, K., Florescu, S., De Girolamo, G., Gureje, O., He, Y., Hu, C., Huang, Y., Karam, E., Kovess-Masfety, V., Lee, S., Levinson, D., Medina Mora, M. E., … Wilcox, M. A. (2015). Anxious and non-anxious major depressive disorder in the World Health Organization World Mental Health Surveys. Epidemiology and Psychiatric Sciences, 24(3), 210-226. https://doi.org/10.1017/s204579601 5000189
Kingir, E., Sevinc, C., & Unal, G. (2023). Chronic oral ketamine prevents anhedonia and alters neuronal activation in the lateral habenula and nucleus accumbens in rats under chronic unpredictable mild stress. Neuropharmacology, 228. https://doi.org/10. 1016/j.neuropharm.2023.109468
Kirlic, N., Young, J., & Aupperle, R. L. (2017). Animal to human translational paradigms relevant for approach avoidance conflict decision making. Behaviour Research and Therapy, 96, 14-29. https://doi.org/10.1016/j.brat.2017.04.010
Kiryk, A., Janusz, A., Zglinicki, B., Turkes, E., Knapska, E., Konopka, W., Lipp, H. P., & Kaczmarek, L. (2020). IntelliCage as a tool for measuring mouse behavior – 20 years perspective. Behavioural Brain Research, 388, 112620. https://doi.org/10.1016/j. bbr.2020.112620
Kitamura, Y., Araki, H., & Gomita, Y. (2002). Influence of ACTH on the effects of imipramine, desipramine and lithium on duration of immobility of rats in the forced swim test. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 71(1-2), 63-69. https://doi.org/10.1016/ s0091-3057(01)00625-6
Klein, C. J. M. I., Budiman, T., Homberg, J. R., Verma, D., Keijer, J., & van Schothorst, E. M. (2022). Measuring locomotor activity and behavioral aspects of rodents living in the home-cage. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 16, 877323. https://doi.org/10.3389/ fnbeh.2022.877323
Klein, D. C., Fencil-Morse, E., & Seligman, M. E. (1976). Learned helplessness, depression, and the attribution of failure. Journal of personality and social psychology, 33(5), 508. https://doi.org/ 10.1037/0022-3514.33.5.508

Kohli, P., Soler, Z. M., Nguyen, S. A., Muus, J. S., & Schlosser, R. J. (2016). The association between olfaction and depression: a systematic review. Chemical Senses, 41(6), 479. https://doi.org/ 10.1093/chemse/bjw061

Kokras, N., & Dalla, C. (2014). Sex differences in animal models of psychiatric disorders. British Journal of Pharmacology, 171(20), 4595-4619. https://doi.org/10.1111/bph. 12710
Komada, M., Takao, K., & Miyakawa, T. (2008). Elevated Plus Maze for Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 22, e1088. https://doi.org/10.3791/1088
Kondrakiewicz, K., Kostecki, M., Szadzińska, W., & Knapska, E. (2019). Ecological validity of social interaction tests in rats and mice. Genes, Brain and Behavior, 18(1), e12525. https://doi.org/ 10.1111/gbb. 12525

Krakauer, J. W., Ghazanfar, A. A., Gomez-Marin, A., MacIver, M. A., & Poeppel, D. (2017). Neuroscience needs behavior: correcting a reductionist bias. Neuron, 93(3), 480-490. https://doi.org/10. 1016/j.neuron.2016.12.041
Kulkarni, S. K., Singh, K., & Bishnoi, M. (2007). Elevated zero maze: a paradigm to evaluate antianxiety effects of drugs. Methods and Findings in Experimental and Clinical Pharmacology, 29(5), 343-348. https://doi.org/10.1358/mf.2007.29.5.1117557
Kumar, V., Bhat, Z. A., & Kumar, D. (2013). Animal models of anxiety: A comprehensive review. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods, 68(2), 175-183. https://doi.org/10. 1016/j.vascn.2013.05.003
Kyriakou, E. I., Nguyen, H. P., Homberg, J. R., & Van der Harst, J. E. (2018). Home-cage anxiety levels in a transgenic rat model for Spinocerebellar ataxia type 17 measured by an approachavoidance task: The light spot test. Journal of Neuroscience Methods, 300, 48-58. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2017. 08.012

Lagisz, M., Zidar, J., Nakagawa, S., Neville, V., Sorato, E., Paul, E. S., Bateson, M., Mendl, M., & Løvlie, H. (2020). Optimism, pessimism and judgement bias in animals: A systematic review and meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 118, 3-17. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.07.012
Lamers, F., Van Oppen, P., Comijs, H. C., Smit, J. H., Spinhoven, P., Van Balkom, A. J. L. M., Nolen, W. A., Zitman, F. G., Beekman, A. T. F., & Penninx, B. W. J. H. (2011). Comorbidity patterns of anxiety and depressive disorders in a large cohort study: the Netherlands Study of Depression and Anxiety (NESDA). The Journal of Clinical Psychiatry, 72(3), 3397. https://doi.org/10. 4088/jcp.10m06176blu
Landauer, M. R., & Balster, R. L. (1982). A new test for social investigation in mice: Effects of d-amphetamine. Psychopharmacology, 78(4), 322-325. https://doi.org/10.1007/bf00433734
Lange, B., & Pauli, P. (2019). Social anxiety changes the way we move-A social approach-avoidance task in a virtual reality CAVE system. PLOS ONE, 14(12), e0226805. https://doi.org/ 10.1371/journal.pone. 0226805

Langford, D. J., Bailey, A. L., Chanda, M. L., Clarke, S. E., Drummond, T. E., Echols, S., Glick, S., Ingrao, J., Klassen-Ross, T., Lacroix-Fralish, M. L., Matsumiya, L., Sorge, R. E., Sotocinal, S. G., Tabaka, J. M., Wong, D., Van Den Maagdenberg, A. M. J. M., Ferrari, M. D., Craig, K. D., & Mogil, J. S. (2010). Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nature Methods, 7(6), 447-449. https://doi.org/10.1038/nmeth. 1455
La-Vu, M., Tobias, B. C., Schuette, P. J., & Adhikari, A. (2020). To approach or avoid: An introductory overview of the study of anxiety using rodent assays. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 566016. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.00145
Lawson, C., MacLeod, C., & Hammond, G. (2002). Interpretation revealed in the blink of an eye: Depressive bias in the resolution of ambiguity. Journal of Abnormal Psychology, 111(2), 321-328. https://doi.org/10.1037/0021-843x.111.2.321

LeDoux, J. (1998). Fear and the brain: where have we been, and where are we going? Biological Psychiatry, 44(12), 1229-1238. https:// doi.org/10.1016/s0006-3223(98)00282-0
LeMoult, J., & Gotlib, I. H. (2019). Depression: A cognitive perspective. Clinical Psychology Review, 69, 51-66. https://doi.org/10. 1016/j.cpr.2018.06.008
Leppänen, J. M. (2006). Emotional information processing in mood disorders: A review of behavioral and neuroimaging findings. Current Opinion in Psychiatry, 19(1), 34-39. https://doi.org/10. 1097/01.yco.0000191500.46411.00
Liu, M. Y., Yin, C. Y., Zhu, L. J., Zhu, X. H., Xu, C., Luo, C. X., Chen, H., Zhu, D. Y., & Zhou, Q. G. (2018). Sucrose preference test for measurement of stress-induced anhedonia in mice. Nature Protocols, 13(7), 1686-1698. https://doi.org/10.1038/ s41596-018-0011-z
Looney, T. A., & Cohen, P. S. (1972). Retardation of jump-up escape responding in rats pretreated with different frequencies of noncontingent electric shock. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 78(2), 317-322. https://doi.org/10.1037/ h0032300
Luc, O. T., & Kangas, B. D. (2023). Validation of a touchscreen probabilistic reward task for mice: A reverse-translated assay with cross-species continuity. Cognitive, Affective and Behavioral Neuroscience, 1-8. https://doi.org/10.3758/ s13415-023-01128-x
Lynn, S. K., & Barrett, L. F. (2014). “Utilizing” Signal Detection Theory. Psychological Science, 25(9), 1663-1673. ://doi.org/https:// doi.org/10.1177/0956797614541991
MacLellan, A., Nazal, B., Young, L., & Mason, G. (2022). Waking inactivity as a welfare indicator in laboratory mice: investigating postures, facial expressions and depression-like states. Royal Society Open Science, 9(11), 221083. https://doi.org/10.1098/ rsos. 221083
MacLeod, C., & Cohen, I. L. (1993). Anxiety and the Interpretation of Ambiguity: A Text Comprehension Study. Journal of Abnormal Psychology, 102(2), 238-247. https://doi.org/10.1037/0021843x.102.2.238
Maier, S. F. (1984). Learned helplessness and animal models of depression. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 8(3), 435-446. ://doi.org/https://doi.org/10.1016/ s0278-5846(84)80032-9
Maier, S. F., & Seligman, M. E. (1976). Learned helplessness: Theory and evidence. Journal of Experimental Psychology: General, 105(1), 3-46. https://doi.org/10.1037/0096-3445.105.1.3
Maier, S. F., & Watkins, L. R. (1998). Stressor controllability, anxiety, and serotonin. Cognitive Therapy and Research, 22(6), 595-613. https://doi.org/10.1023/a:1018794104325
Malkesman, O. (2011). The Female Urine Sniffing Test (FUST) of Reward-Seeking Behavior. In T. Gould (Eds.), Mood and Anxiety Related Phenotypes in Mice. Neuromethods, vol 63. Humana Press. https://doi.org/10.1007/978-1-61779-313-4_20
Malkesman, O., Scattoni, M. L., Paredes, D., Tragon, T., Pearson, B., Shaltiel, G., Chen, G., Crawley, J. N., & Manji, H. K. (2010). The female urine sniffing test: a novel approach for assessing reward-seeking behavior in rodents. Biological Psychiatry, 67(9), 864-871. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2009.10.018
Mao, Y., Xu, Y., & Yuan, X. (2022). Validity of chronic restraint stress for modeling anhedonic-like behavior in rodents: a systematic review and meta-analysis. Journal of International Medical Research, 50(2). https://doi.org/10.1177/03000605221075816
Markou, A., Chiamulera, C., Geyer, M. A., Tricklebank, M., & Steckler, T. (2009). Removing obstacles in neuroscience drug discovery: the future path for animal models. Neuropsychopharmacology, 34(1), 74-89. https://doi.org/10.1038/npp.2008.173
Martínez-García, F., Martínez-Ricós, J., Agustín-Pavón, C., MartínezHernández, J., Novejarque, A., & Lanuza, E. (2009). Refining the
dual olfactory hypothesis: Pheromone reward and odour experience. Behavioural Brain Research, 200(2), 277-286. https://doi. org/10.1016/j.bbr.2008.10.002
McGinnis, M. Y., & Vakulenko, M. (2003). Characterization of ultrasonic vocalizations in male and female rats. Physiology & Behavior, 80(1), 81-88. https://doi.org/10.1016/s0031-9384(03) 00227-0
McNaughton, N., & Corr, P. J. (2004). A two-dimensional neuropsychology of defense: fear/anxiety and defensive distance. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 28(3), 285-305. https://doi. org/10.1016/j.neubiorev.2004.03.005
Mendl, M., Kurosu, G., Cuthill, I. C., Norton, V., Woodgate, J., Margetts, A., … & Paul, E. S. (2006). Studies of emotion-cognition links in humans as a basis for developing new measures of animal emotion. In Proceedings of the 40th International Congress of the ISAE, Bristol, UK (pp. 46-46).
Metha, J. A., Brian, M. L., Oberrauch, S., Barnes, S. A., Featherby, T. J., Bossaerts, P., Murawski, C., Hoyer, D., & Jacobson, L. H. (2020). separating probability and reversal learning in a novel probabilistic reversal learning task for mice. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 13, 488522. https://doi.org/10.3389/fnbeh. 2019.00270

Millan, M. J., & Brocco, M. (2003). The Vogel conflict test: procedural aspects, -aminobutyric acid, glutamate and monoamines. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 67-96. https://doi.org/ 10.1016/s0014-2999(03)01275-5

Miller, N. E. (1952). Comments on Theoretical Models: Illustrated by the Development of a Theory of Conflict Behavior. In D. Krech & G. S. Klein (Eds.), Theoretical models and personality theory (pp. 82-100). Duke University Press. https://doi.org/10. 1037/10803-005
Miller, W. R., & Seligman, M. E. (1973). Depression and the perception of reinforcement. Journal of Abnormal Psychology, 82(1), 62-73. https://doi.org/10.1037/h0034954
Miller, W. R., & Seligman, M. E. (1975). Depression and learned helplessness in man. Journal of Abnormal Psychology, 84(3), 228-238. https://doi.org/10.1037/H0076720
Mingrone, A., Kaffman, A., & Kaffman, A. (2020). The promise of automated home-cage monitoring in improving translational utility of psychiatric research in rodents. Frontiers in Neuroscience, 14, 618593. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.618593
Mitchell, D. (1976). Experiments on neophobia in wild and laboratory rats: A reevaluation. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 90(2), 190-197. https://doi.org/10.1037/h0077196
Molendijk, M. L., & de Kloet, E. R. (2015). Immobility in the forced swim test is adaptive and does not reflect depression. Psychoneuroendocrinology, 62, 389-391. https://doi.org/10.1016/j.psyne uen.2015.08.028
Molendijk, M. L., & de Kloet, E. R. (2019). Coping with the forced swim stressor: Current state-of-the-art. Behavioural Brain Research, 364, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019.02.005
Molewijk, H. E., van der Poel, A. M., & Olivier, B. (1995). The ambivalent behaviour “stretched approach posture” in the rat as a paradigm to characterize anxiolytic drugs. Psychopharmacology, 121(1), 81-90. https://doi.org/10.1007/bf02245594
Montgomery, K. C. (1955). The relation between fear induced by novel stimulation and exploratory drive. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 48(4), 254-260. https://doi.org/10. 1037/h0043788
Montgomery, K. C., & Monkman, J. A. (1955). The relation between fear and exploratory behavior. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 48(2), 132-136. https://doi.org/10. 1037/h0048596
Moy, S. S., Nadler, J. J., Perez, A., Barbaro, R. P., Johns, J. M., Magnuson, T. R., Piven, J., & Crawley, J. N. (2004). Sociability and preference for social novelty in five inbred strains: an approach
to assess autistic-like behavior in mice. Genes, Brain and Behavior, 3(5), 287-302. https://doi.org/10.1111/j.1601-1848.2004. 00076.x

Murphy, F. C., Michael, A., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2003). Neuropsychological impairment in patients with major depressive disorder: the effects of feedback on task performance. Psychological Medicine, 33(3), 455-467. https://doi.org/10.1017/ s0033291702007018
Nadler, J. J., Moy, S. S., Dold, G., Trang, D., Simmons, N., Perez, A., Young, N. B., Barbaro, R. P., Piven, J., Magnuson, T. R., & Crawley, J. N. (2004). Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes, Brain and Behavior, 3(5), 303-314. https://doi.org/10.1111/j.1601-183x.2004. 00071.x

Neckameyer, W.S., Bhatt, P. (2016). Protocols to Study Behavior in Drosophila. In C. Dahmann, (Eds.), Drosophila. Methods in Molecular Biology, vol 1478. Humana Press, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-6371-3_19
Neckameyer, W. S., & Nieto-Romero, A. R. (2015). Response to stress in Drosophila is mediated by gender, age and stress paradigm. Stress, 18(2), 254-266. https://doi.org/10.3109/10253890.2015. 1017465
Nestler, E. J., Gould, E., & Manji, H. (2002). Preclinical models: status of basic research in depression. Biological Psychiatry, 52(6), 503-528. https://doi.org/10.1016/s0006-3223(02)01405-1
Nestler, E. J., & Hyman, S. E. (2010). Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience, 13(10), 1161-1169. https:// doi.org/10.1038/nn. 2647
Neville, V., Nakagawa, S., Zidar, J., Paul, E. S., Lagisz, M., Bateson, M., Løvlie, H., & Mendl, M. (2020). Pharmacological manipulations of judgement bias: A systematic review and meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 108, 269-286. https:// doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.11.008
Neville, V., Dayan, P., Gilchrist, I. D., Paul, E. S., & Mendl, M. (2021). Using primary reinforcement to enhance translatability of a human affect and decision-making judgment bias task. Journal of Cognitive Neuroscience, 33(12), 2523-2535. https://doi.org/ 10.1162/jocn_a_01776

Nguyen, H. A. T., Guo, C., & Homberg, J. R. (2020). Cognitive Bias Under Adverse and Rewarding Conditions: A Systematic Review of Rodent Studies. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 507003. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.00014

Niemczura, A. C., Grimsley, J. M., Kim, C., Alkhawaga, A., Poth, A., Carvalho, A., & Wenstrup, J. J. (2020). Physiological and behavioral responses to vocalization playback in mice. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 559234. https://doi.org/10.3389/ fnbeh.2020.00155
Nishimura, H., Tsuda, A., Oguchi, M., Ida, Y., & Tanaka, M. (1988). Is immobility of rats in the forced swim test “behavioral despair?” Physiology & Behavior, 42(1), 93-95. https://doi.org/10.1016/ 0031-9384(88)90266-1
Norbury, R., Mackay, C. E., Cowen, P. J., Goodwin, G. M., & Harmer, C. J. (2007). Short-term antidepressant treatment and facial processing: Functional magnetic resonance imaging study. The British Journal of Psychiatry, 190(6), 531-532. https://doi.org/10. 1192/bjp.bp.106.031393
Olivier, B., Molewijk, H. E., Van Der Heyden, J. A. M., Van Oorschot, R., Ronken, E., Mos, J., & Miczek, K. A. (1998). Ultrasonic vocalizations in rat pups: effects of serotonergic ligands. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 23(2), 215-227. https://doi. org/10.1016/S0149-7634(98)00022-0
World Health Organization. (1992). The ICD-10 classification of mental and behavioural disorders: Clinical descriptions and diagnostic guidelines. World Health Organization.
Overmier, J. B., & Seligman, M. E. (1967). Effects of inescapable shock upon subsequent escape and avoidance responding.

Journal of Comparative and Physiological Psychology, 63(1), 28-33. https://doi.org/10.1037/h0024166
Padilla, A. M., Padilla, C., Ketterer, T., & Giacalone, D. (1970). Inescapable shocks and subsequent escape/avoidance conditioning in goldfish. Carassius auratus. Psychonomic Science, 20(5), 295-296. https://doi.org/10.3758/bf03329075
Paul, E. S., Harding, E. J., & Mendl, M. (2005). Measuring emotional processes in animals: the utility of a cognitive approach. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(3), 469-491. https://doi. org/10.1016/j.neubiorev.2005.01.002
Peleh, T., Bai, X., Kas, M. J. H., & Hengerer, B. (2019). RFID-supported video tracking for automated analysis of social behaviour in groups of mice. Journal of Neuroscience Methods, 325, 108323. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2019.108323

Pellow, S., Chopin, P., File, S. E., & Briley, M. (1985). Validation of open : closed arm entries in an elevated plus-maze as a measure of anxiety in the rat. Journal of Neuroscience Methods, 14(3), 149-167. https://doi.org/10.1016/0165-0270(85)90031-7
Pellow, S., & File, S. E. (1986). Anxiolytic and anxiogenic drug effects on exploratory activity in an elevated plus-maze: A novel test of anxiety in the rat. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 24(3), 525-529. https://doi.org/10.1016/0091-3057(86)90552-6
Perkins, A. M., Inchley-Mort, S. L., Pickering, A. D., Corr, P. J., & Burgess, A. P. (2012). A facial expression for anxiety. Journal of Personality and Social Psychology, 102(5), 910-924. https:// doi.org/10.1037/a0026825
Perusini, J. N., & Fanselow, M. S. (2015). Neurobehavioral perspectives on the distinction between fear and anxiety. Learning & Memory, 22(9), 417-425. https://doi.org/10.1101/lm.039180. 115
Petit-Demouliere, B., Chenu, F., & Bourin, M. (2005). Forced swimming test in mice: A review of antidepressant activity. Psychopharmacology, 177(3), 245-255. https://doi.org/10.1007/ S00213-004-2048-7
Phillips, B. U., Dewan, S., Nilsson, S. R. O., Robbins, T. W., Heath, C. J., Saksida, L. M., Bussey, T. J., & Alsiö, J. (2018). Selective effects of 5-HT2C receptor modulation on performance of a novel valence-probe visual discrimination task and probabilistic reversal learning in mice. Psychopharmacology, 235(7), 21012111. https://doi.org/10.1007/s00213-018-4907-7

Pizzagalli, D. A., Evins, A. E., Schetter, E. C., Frank, M. J., Pajtas, P. E., Santesso, D. L., & Culhane, M. (2008a). Single dose of a dopamine agonist impairs reinforcement learning in humans: Behavioral evidence from a laboratory-based measure of reward responsiveness. Psychopharmacology, 196(2), 221-232. https:// doi.org/10.1007/s00213-007-0957-y
Pizzagalli, D. A., Iosifescu, D., Hallett, L. A., Ratner, K. G., & Fava, M. (2008b). Reduced hedonic capacity in major depressive disorder: Evidence from a probabilistic reward task. Journal of Psychiatric Research, 43(1), 76-87. https://doi.org/10.1016/j.jpsyc hires.2008.03.001
Pizzagalli, D. A., Jahn, A. L., & O’Shea, J. P. (2005). Toward an objective characterization of an anhedonic phenotype: A signal-detection approach. Biological Psychiatry, 57(4), 319-327. https://doi. org/10.1016/j.biopsych.2004.11.026
Planchez, B., Surget, A., & Belzung, C. (2019). Animal models of major depression: drawbacks and challenges. Journal of Neural Transmission, 126(11), 1383-1408. https://doi.org/10.1007/ s00702-019-02084-y
Poirier, C., Bateson, M., Gualtieri, F., Armstrong, E. A., Laws, G. C., Boswell, T., & Smulders, T. V. (2019). Validation of hippocampal biomarkers of cumulative affective experience. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 101, 113-121. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2019.03.024

Pollak, D. D., Rey, C. E., & Monje, F. J. (2010). Rodent models in depression research: classical strategies and new directions.

Annals of medicine, 42(4), 252-264. https://doi.org/10.3109/ 07853891003769957
Porsolt, R. D., Bertin, A., & Jalfre, M. (1977a). Behavioral despair in mice: a primary screening test for antidepressants. Archives internationales de pharmacodynamie et de therapie, 229(2), 327-336.
Porsolt, R. D., Le Pichon, M., & Jalfre, M. (1977b). Depression: a new animal model sensitive to antidepressant treatments. Nature, 266(5604), 730-732. https://doi.org/10.1038/266730a0
Porter, J., Craven B., Khan, R. M., Chang, S., Kang, I., Judkewitz, B., . . . , Sobel N. (2007). Mechanisms of scent-tracking in humans. Nature Neuroscience, 10(1), 27-29. https://www.nature.com/ articles/nn1819
Portfors, C. V. (2007). Types and functions of ultrasonic vocalizations in laboratory rats and mice. Journal of the American Association for Laboratory Animal Science, 46(1), 28-34.
Poschel, B. P. H. (1971). A simple and specific screen for benzodiaze-pine-like drugs. Psychopharmacologia, 19(2), 193-198. https:// doi.org/10.1007/bf00402642
Premoli, M., Baggi, D., Bianchetti, M., Gnutti, A., Bondaschi, M., Mastinu, A., Migliorati, P., Signoroni, A., Leonardi, R., Memo, M., & Bonini, S. A. (2021). Automatic classification of mice vocalizations using Machine Learning techniques and Convolutional Neural Networks. PLOS ONE, 16(1), e0244636. https:// doi.org/10.1371/journal.pone. 0244636
Prendergast, B. J., Onishi, K. G., & Zucker, I. (2014). Female mice liberated for inclusion in neuroscience and biomedical research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 40, 1-5. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2014.01.001

Prevot, T. D., Misquitta, K. A., Fee, C., Newton, D. F., Chatterjee, D., Nikolova, Y. S., Sibille, E., & Banasr, M. (2019). Residual avoidance: A new, consistent and repeatable readout of chronic stressinduced conflict anxiety reversible by antidepressant treatment. Neuropharmacology, 153, 98-110. https://doi.org/10.1016/j. neuropharm.2019.05.005
Prut, L., & Belzung, C. (2003). The open field as a paradigm to measure the effects of drugs on anxiety-like behaviors: a review. European Journal of Pharmacology, 463(1-3), 3-33. https://doi.org/ 10.1016/s0014-2999(03)01272-x

Pryce, C. R., Azzinnari, D., Spinelli, S., Seifritz, E., Tegethoff, M., & Meinlschmidt, G. (2011). Helplessness: A systematic translational review of theory and evidence for its relevance to understanding and treating depression. Pharmacology & Therapeutics, 132(3), 242-267. https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2011.06.006
Pryce, C. R., Rüedi-Bettschen, D., Dettling, A. C., Weston, A., Russig, H., Ferger, B., & Feldon, J. (2005). Long-term effects of early-life environmental manipulations in rodents and primates: Potential animal models in depression research. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(4-5), 649-674. https://doi.org/10. 1016/j.neubiorev.2005.03.011
Regier, D. A., Narrow, W. E., Kuhl, E. A., & Kupfer, D. J. (2009). The conceptual development of DSM-V. American Journal of Psychiatry, 166(6), 645-650. https://doi.org/10.1176/appi.ajp. 2009.09020279

Rénéric, J. P., & Lucki, I. (1998). Antidepressant behavioral effects by dual inhibition of monoamine reuptake in the rat forced swimming test. Psychopharmacology, 136(2), 190-197. https://doi. org/10.1007/s002130050555
Riebe, C. J., Wotjak, C. T. (2012). A practical guide to evaluating anxiety-related behavior in rodents. In: A. Szallasi, T. Biro (eds), TRP channels in drug discovery. Methods in pharmacology and toxicology. Humana Press, Totowa, NJ. ://doi.org/https://doi.org/ 10.1007/978-1-62703-095-3_10

Riga, D., Theijs, J. T., De Vries, T. J., Smit, A. B., & Spijker, S. (2015). Social defeat-induced anhedonia: Effects on operant sucroseseeking behavior. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 9, 151152. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00195

Rizley, R. (1978). Depression and distortion in the attribution of causality. Journal of Abnormal Psychology, 87(1), 32-48. https:// doi.org/10.1037/0021-843x.87.1.32
Robinson, E., Roiser, J. (2016). Affective Biases in Humans and Animals. In: T.W. Robbins, B.J. Sahakian. (Eds.), Translational Neuropsychopharmacology. Current Topics in Behavioral Neurosciences, vol 28. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/ 7854_2015_5011
Robinson, E. S. J. (2018). Translational new approaches for investigating mood disorders in rodents and what they may reveal about the underlying neurobiology of major depressive disorder. Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences, 373(1742), 20170036. https://doi.org/10. 1098/rstb. 2017.0036
Robinson, O. J., Pike, A. C., Cornwell, B., & Grillon, C. (2019). The translational neural circuitry of anxiety. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 90(12), 1353-1360. https://doi.org/ 10.1136/jnnp-2019-321400

Rodgers, R. J., Cao, B. J., Dalvi, A., & Holmes, A. (1997). Animal models of anxiety: an ethological perspective. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, 30(3), 289-304. https://doi. org/10.1590/s0100-879×1997000300002
Rodgers, R. J., & Dalvi, A. (1997). Anxiety, defence and the elevated plus-maze. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 21(6), 801810. https://doi.org/10.1016/s0149-7634(96)00058-9

Roelofs, S., Boleij, H., Nordquist, R. E., & van der Staay, F. J. (2016). Making decisions under ambiguity: Judgment bias tasks for assessing emotional state in animals. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 10, 119. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00119
Roiser, J. P., Elliott, R., & Sahakian, B. J. (2012). Cognitive Mechanisms of Treatment in Depression. Neuropsychopharmacology 2011 37:1, 37(1), 117-136. https://doi.org/10.1038/npp.2011.183
Roiser, J. P., & Sahakian, B. J. (2013). Hot and cold cognition in depression. CNS spectrums, 18(3), 139-149. https://doi.org/10. 1017/s1092852913000072
Rosen, J. B., & Schulkin, J. (1998). From normal fear to pathological anxiety. Psychological Review, 105(2), 325-350. https://doi.org/ 10.1037/0033-295X.105.2.325

Rychlik, M., Bollen, E., & Rygula, R. (2017). Ketamine decreases sensitivity of male rats to misleading negative feedback in a probabilistic reversal-learning task. Psychopharmacology, 234(4), 613-620. https://doi.org/10.1007/s00213-016-4497-1
Sabiniewicz, A., Hoffmann, L., Haehner, A., & Hummel, T. (2022). Symptoms of depression change with olfactory function. Scientific Reports, 12(1), 1-8. https://doi.org/10.1038/ s41598-022-09650-7
Salamone, J. D., Steinpreis, R. E., Mccullough, L. D., Smith, P., Grebel, D., & Mahan, K. (1991). Haloperidol and nucleus accumbens dopamine depletion suppress lever pressing for food but increase free food consumption in a novel food choice procedure. Psychopharmacology, 104, 515-521.
Samuels, B.A., Hen, R. (2011). Novelty-Suppressed Feeding in the Mouse. In: T. Gould (Eds.), Mood and Anxiety Related Phenotypes in Mice. Neuromethods, vol 63. Humana Press. https://doi. org/10.1007/978-1-61779-313-4_7
Sanislow, C. A., Pine, D. S., Quinn, K. J., Kozak, M. J., Garvey, M. A., Heinssen, R. K., Wang, P.S.-E., & Cuthbert, B. N. (2010). Developing constructs for psychopathology research: Research domain criteria. Journal of Abnormal Psychology, 119(4), 631639. https://doi.org/10.1037/a0020909

Scheggi, S., De Montis, M. G., & Gambarana, C. (2018). Making Sense of Rodent Models of Anhedonia. International Journal of Neuropsychopharmacology, 21(11), 1049. https://doi.org/10.1093/ ijnp/pyy083
Schick, A., Wessa, M., Vollmayr, B., Kuehner, C., & Kanske, P. (2013). Indirect assessment of an interpretation bias in humans:

Neurophysiological and behavioral correlates. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 44420. https://doi.org/10.3389/fnhum. 2013.00272

Schneirla, T. C. (1959). An evolutionary and developmental theory of biphasic processes underlying approach and withdrawal. In M. R. Jones (Ed.), Nebraska symposium on motivation, 1959 (pp. 1-42). Univer. Nebraska Press.
Schrijver, N. C. A., Bahr, N. I., Weiss, I. C., & Würbel, H. (2002). Dissociable effects of isolation rearing and environmental enrichment on exploration, spatial learning and HPA activity in adult rats. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 73(1), 209-224. https://doi.org/10.1016/s0091-3057(02)00790-6
Schulz, M., Zieglowski, L., Kopaczka, M., & Tolba, R. H. (2023). The Open Field Test as a Tool for Behaviour Analysis in Pigs: Recommendations for Set-Up Standardization – A Systematic Review. European Surgical Research, 64(1), 7-26. https://doi. org/10.1159/000525680
Schwarting, R. K. W., & Borta, A. (2005). Analysis of behavioral asymmetries in the elevated plus-maze and in the T-maze. Journal of Neuroscience Methods, 141(2), 251-260. https://doi.org/ 10.1016/j.jneumeth.2004.06.013

Seibenhener, M. L., & Wooten, M. C. (2015). Use of the Open Field Maze to Measure Locomotor and Anxiety-like Behavior in Mice. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 96, e52434. https:// doi.org/10.3791/52434
Seligman, M. E. (1972). Learned helplessness. Annual Review of Medicine, 23, 407-412. https://doi.org/10.1146/annurev.me.23. 020172.002203

Seligman, M. E., & Beagley, G. (1975). Learned helplessness in the rat. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 88(2), 534-541. https://doi.org/10.1037/H0076430
Seligman, M. E., & Maier, S. F. (1967). Failure to escape traumatic shock. Journal of Experimental Psychology, 74(1), 1-9. https:// doi.org/10.1037/h0024514
Shepherd, J. K., Grewal, S. S., Fletcher, A., Bill, D. J., & Dourish, C. T. (1994). Behavioural and pharmacological characterisation of the elevated “zero-maze” as an animal model of anxiety. Psychopharmacology, 116(1), 56-64. https://doi.org/10.1007/bf022 44871
Silveira, K.M., Joca, S. (2023). Learned Helplessness in Rodents. In: J. Harro (Ed.), Psychiatric Vulnerability, Mood, and Anxiety Disorders. Neuromethods, vol 190. Humana, New York, NY. https:// doi.org/10.1007/978-1-0716-2748-8_9
Simola N, Brudzynski SM. (2018) Repertoire and biological function of ultrasonic vocalizations in adolescent and adult rats. In S.M. Brudzynski (Ed.), Handbook of Ultrasonic Vocalization (Vol. 25, pp. 177-186). A window into the emotional brain. Elsevier. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-809600-0.00017-2
Simola, N., & Granon, S. (2019). Ultrasonic vocalizations as a tool in studying emotional states in rodent models of social behavior and brain disease. Neuropharmacology, 159, 107420. https://doi.org/ 10.1016/j.neuropharm.2018.11.008

Slattery, D. A., & Cryan, J. F. (2012). Using the rat forced swim test to assess antidepressant-like activity in rodents. Nature Protocols, 7(6), 1009-1014. https://doi.org/10.1038/nprot.2012.044
Sotocinal, S. G., Sorge, R. E., Zaloum, A., Tuttle, A. H., Martin, L. J., Wieskopf, J. S., Mapplebeck, J. C. S., Wei, P., Zhan, S., Zhang, S., McDougall, J. J., King, O. D., & Mogil, J. S. (2011). The Rat Grimace Scale: A partially automated method for quantifying pain in the laboratory rat via facial expressions. Molecular Pain, 7. https://doi.org/10.1186/1744-8069-7-55

Spence, K. W. (1936). The nature of discrimination learning in animals. Psychological Review, 43(5), 427-449. https://doi.org/10.1037/ h0056975

Stanford, S. C. (2007). The Open Field Test: Reinventing the wheel. Journal of Psychopharmacology, 21(2), 134-135. https://doi.org/ 10.1177/0269881107073199

Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 31(1), 137-149. https://doi.org/10.3758/bf03207704
Steimer, T. (2002). The biology of fear- and anxiety-related behaviors. Dialogues in Clinical Neuroscience, 4(3), 231-249. https://doi. org/10.31887/dcns.2002.4.3/tsteimer
Steru, L., Chermat, R., Thierry, B., & Simon, P. (1985). The tail suspension test: A new method for screening antidepressants in mice. Psychopharmacology, 85(3), 367-370. https://doi.org/10. 1007/bf00428203
Storbeck, J., & Clore, G. L. (2007). On the interdependence of cognition and emotion. Cognition And Emotion, 21(6), 1212-1237. https://doi.org/10.1080/02699930701438020
Strekalova, T. (2023). How the sucrose preference succeeds or fails as a measurement of anhedonia. In J. Harro (edn), Psychiatric vulnerability, mood, and anxiety disorders. Neuromethods, vol 190. Humana, New York. https://doi.org/10.1007/ 978-1-0716-2748-8_6
Stuart, S. A., Butler, P., Munafò, M. R., Nutt, D. J., & Robinson, E. S. J. (2013). A translational rodent assay of affective biases in depression and antidepressant therapy. Neuropsychopharmacology, 38(9), 1625-1635. https://doi.org/10.1038/npp. 2013.69
Stuart, S. A., Butler, P., Munafò, M. R., Nutt, D. J., & Robinson, E. S. J. (2015). Distinct neuropsychological mechanisms may explain delayed- versus rapid-onset antidepressant efficacy. Neuropsychopharmacology, 40(9), 2165-2174. https://doi. org/10.1038/npp.2015.59
Stuart, S. A., Hinchcliffe, J. K., & Robinson, E. S. J. (2019). Evidence that neuropsychological deficits following early life adversity may underlie vulnerability to depression. Neuropsychopharmacology, 44(9), 1623-1630. https://doi.org/10.1038/ s41386-019-0388-6
Markov, D. D. (2022). Sucrose preference test as a measure of anhedonic behavior in a chronic unpredictable mild stress model of depression: outstanding issues. Brain Sciences, 12(10), 1287. https://doi.org/10.3390/brainsci12101287
Takahashi, L. K., Nakashima, B. R., Hong, H., & Watanabe, K. (2005). The smell of danger: A behavioral and neural analysis of predator odor-induced fear. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 29(8), 1157-1167. https://doi.org/10.1016/j.neubi orev.2005.04.008
Taylor Tavares, J. V., Clark, L., Furey, M. L., Williams, G. B., Sahakian, B. J., & Drevets, W. C. (2008). Neural basis of abnormal response to negative feedback in unmedicated mood disorders. NeuroImage, 42(3), 1118-1126. https://doi.org/10.1016/j. neuroimage.2008.05.049
Thierry, B., Stéru, L., Simon, P., & Porsolt, R. D. (1986). The tail suspension test: Ethical considerations. Psychopharmacology, 90(2), 284-285. https://doi.org/10.1007/bf00181261
Thomas, D. A., Takahashi, L. K., & Barfield, R. J. (1983). Analysis of ultrasonic vocalizations emitted by intruders during aggressive encounters among rats (Rattus norvegicus). Journal of Comparative Psychology, 97(3), 201-206. https://doi.org/10. 1037/0735-7036.97.3.201
Thornton, J. W., & Jacobs, P. D. (1971). Learned helplessness in human subjects. Journal of Experimental Psychology, 87(3), 367-372. ://doi.org/https://doi.org/10.1037/h0030529
Toth, I., & Neumann, I. D. (2013). Animal models of social avoidance and social fear. Cell and Tissue Research, 354(1), 107118. https://doi.org/10.1007/s00441-013-1636-4

Touma, C., Bunck, M., Glasl, L., Nussbaumer, M., Palme, R., Stein, H., Wolferstätter, M., Zeh, R., Zimbelmann, M., Holsboer, F., & Landgraf, R. (2008). Mice selected for high versus low stress
reactivity: A new animal model for affective disorders. Psychoneuroendocrinology, 33(6), 839-862. https://doi.org/10.1016/j. psyneuen.2008.03.013
Tractenberg, S. G., Levandowski, M. L., de Azeredo, L. A., Orso, R., Roithmann, L. G., Hoffmann, E. S., Brenhouse, H., & Grassi-Oliveira, R. (2016). An overview of maternal separation effects on behavioural outcomes in mice: Evidence from a four-stage methodological systematic review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 68, 489-503. https://doi.org/10.1016/j. neubiorev.2016.06.021
Treadway, M. T., & Zald, D. H. (2011). Reconsidering anhedonia in depression: Lessons from translational neuroscience. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35(3), 537-555. https://doi.org/ 10.1016/j.neubiorev.2010.06.006

Treit, D. (1985). Animal models for the study of anti-anxiety agents: A review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 9(2), 203222. https://doi.org/10.1016/0149-7634(85)90046-6

Treit, D., & Fundytus, M. (1988). Thigmotaxis as a test for anxiolytic activity in rats. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 31(4), 959-962. https://doi.org/10.1016/0091-3057(88) 90413-3
Unal, G. (2021). Social isolation as a laboratory model of depression. In A. A. Moustafa (Ed.), Mental Health Effects of COVID19 (pp. 133-151). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-824289-6. 00005-2
Unal, G., & Canbeyli, R. (2019). Psychomotor retardation in depression: A critical measure of the forced swim test. Behavioural Brain Research, 372, 112047. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019. 112047
Unal, G., & Moustafa, A. A. (2020). The neural substrates of different depression symptoms: Animal and human studies. In A. A. Moustafa (ed), The Nature of Depression (pp. 59-79). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817676-4.00004-3
Ünal, G., Gizem, E., Rabia, K., & Demircan, K. (2022). The behavioral effects of social buffering in Rats. Turkish Journal of Psychology, 37(89), 116-118. https://doi.org/10.31828/tpd130044332019 1125 m 000042
Van De Weerd, H. A., Bulthuis, R. J. A., Bergman, A. F., Schlingmann, F., Tolboom, J., Van Loo, P. L. P., Remie, R., Baumans, V., & Van Zutphen, L. F. M. (2001). Validation of a new system for the automatic registration of behaviour in mice and rats. Behavioural Processes, 53(1-2), 11-20. https://doi.org/10.1016/s0376-6357(00)00135-2
Van Segbroeck, M., Knoll, A. T., Levitt, P., & Narayanan, S. (2017). MUPET-mouse ultrasonic profile extraction: a signal processing tool for rapid and unsupervised analysis of ultrasonic vocalizations. Neuron, 94(3), 465-485. https://doi.org/10.1016/j. neuron.2017.04.005
Vogel, A. P., Tsanas, A., & Scattoni, M. L. (2019). Quantifying ultrasonic mouse vocalizations using acoustic analysis in a supervised statistical machine learning framework. Scientific Reports, 9(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41598-019-44221-3
Vogel, J. R., Beer, B., & Clody, D. E. (1971). A simple and reliable conflict procedure for testing anti-anxiety agents. Psychopharmacologia, 21(1), 1-7. https://doi.org/10.1007/bf00403989
Vollmayr, B., & Gass, P. (2013). Learned helplessness: Unique features and translational value of a cognitive depression model. Cell and Tissue Research, 354(1), 171-178. https://doi.org/10.1007/ s00441-013-1654-2
Vollmayr, B., & Henn, F. A. (2001). Learned helplessness in the rat: Improvements in validity and reliability. Brain Research Protocols, 8(1), 1-7. https://doi.org/10.1016/s1385-299x(01)00067-8
von Ziegler, L., Sturman, O., & Bohacek, J. (2020). Big behavior: challenges and opportunities in a new era of deep behavior profiling. Neuropsychopharmacology, 46(1), 33-44. https://doi.org/10. 1038/s41386-020-0751-7

Walf, A. A., & Frye, C. A. (2007). The use of the elevated plus maze as an assay of anxiety-related behavior in rodents. Nature Protocols, 2(2), 322-328. https://doi.org/10.1038/nprot.2007.44
Waller, B. M., & Micheletta, J. (2013). Facial Expression in Nonhuman Animals. Emotion Review, 5(1), 54-59. https://doi.org/10.1177/ 1754073912451503
Walsh, R. N., & Cummins, R. A. (1976). The open-field test: A critical review. Psychological Bulletin, 83(3), 482-504. https://doi.org/ 10.1037/0033-2909.83.3.482

Walz, N., Mühlberger, A., & Pauli, P. (2016). A human open field test reveals thigmotaxis related to agoraphobic fear. Biological Psychiatry, 80(5), 390-397. https://doi.org/10.1016/j.biopsych. 2015.12.016

Wedekind, C., Seebeck, T., Bettens, F., & Paepke, A. J. (1995). MHCdependent mate preferences in humans. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, 260(1359), 245-249. https://doi.org/10.1098/rspb. 1995.0087
Wee, B. E. F., Francis, T. J., Lee, C. Y., Lee, J. M., & Dohanich, G. P. (1995). Mate preference and avoidance in female rats following treatment with scopolamine. Physiology & Behavior, 58(1), 97-100. https://doi.org/10.1016/0031-9384(95)00029-I
West, A. P. (1990). Neurobehavioral studies of forced swimming: The role of learning and memory in the forced swim test. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 14(6), 863-877. https://doi.org/10.1016/0278-5846(90) 90073-p
Wiborg, O. (2013). Chronic mild stress for modeling anhedonia. Cell and Tissue Research, 354(1), 155-169. https://doi.org/10.1007/ s00441-013-1664-0
Wieser, M. J., Pauli, P., Grosseibl, M., Molzow, I., & Mühlberger, A. (2010). Virtual social interactions in social anxiety-the impact of sex, gaze, and interpersonal distance. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(5), 547-554. https://doi. org/10.1089/cyber.2009. 0432
Wilkinson, M. P., Grogan, J. P., Mellor, J. R., & Robinson, E. S. (2020). Comparison of conventional and rapid-acting antidepressants in a rodent probabilistic reversal learning task. Brain and Neuroscience Advances, 4. https://doi.org/10.1177/2398212820907177
Willner, P. (1986). Validation criteria for animal models of human mental disorders: Learned helplessness as a paradigm case. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 10(6), 677-690. https://doi.org/10.1016/0278-5846(86)90051-5
Willner, P. (1990). Animal models of depression: An overview. Pharmacology & Therapeutics, 45(3), 425-455. https://doi.org/10. 1016/0163-7258(90)90076-E
Willner, P. (1997). Validity, reliability and utility of the chronic mild stress model of depression: A 10-year review and evaluation. Psychopharmacology, 134(4), 319-329. https://doi.org/10.1007/ S002130050456
Willner, P. (2017). The chronic mild stress (CMS) model of depression: History, evaluation and usage. Neurobiology of Stress, 6, 78. https://doi.org/10.1016/j.ynstr.2016.08.002

Willner, P., Muscat, R., & Papp, M. (1992). Chronic mild stressinduced anhedonia: A realistic animal model of depression. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 16(4), 525-534. https://doi. org/10.1016/S0149-7634(05)80194-0
Willner, P., Towell, A., Sampson, D., Sophokleous, S., & Muscat, R. (1987). Reduction of sucrose preference by chronic unpredictable mild stress, and its restoration by a tricyclic antidepressant. Psychopharmacology, 93, 358-364.
Wilson, C. A., & Koenig, J. I. (2014). Social interaction and social withdrawal in rodents as readouts for investigating the negative symptoms of schizophrenia. European Neuropsychopharmacology, 24(5), 759-773. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2013. 11.008

Wilt, B. A., Burns, L. D., Wei Ho, E. T., Ghosh, K. K., Mukamel, E. A., & Schnitzer, M. J. (2009). Advances in light microscopy for neuroscience. Annual review of neuroscience, 32, 435-506. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.051508.135540
Wiltschko, A. B., Tsukahara, T., Zeine, A., Anyoha, R., Gillis, W. F., Markowitz, J. E., Peterson, R. E., Katon, J., Johnson, M. J., & Datta, S. R. (2020). Revealing the structure of pharmacobehavioral space through motion sequencing. Nature Neuroscience, 23(11), 1433-1443. https://doi.org/10.1038/s41593-020-00706-3
William, R. M., Martin, E. S., & Harold, M. K. (1975). Learned helplessness, depression, and anxiety. The Journal of Nervous and Mental Disease, 161(5), 347-357.
Wöhr, M., & Scattoni, M. L. (2013). Behavioural methods used in rodent models of autism spectrum disorders: Current standards and new developments. Behavioural Brain Research, 251, 5-17. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2013.05.047
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2007). Ultrasonic communication in rats: can playback of calls induce approach behavior? PLOS ONE, 2(12), e1365. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0001365
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2008). Maternal care, isolationinduced infant ultrasonic calling, and their relations to adult
anxiety-related behavior in the rat. Behavioral Neuroscience, 122(2), 310-330. https://doi.org/10.1037/0735-7044.122.2.310
Wöhr, M., & Schwarting, R. K. W. (2013). Affective communication in rodents: ultrasonic vocalizations as a tool for research on emotion and motivation. Cell and Tissue Research, 354(1), 81-97. https:// doi.org/10.1007/S00441-013-1607-9
Yankelevitch-Yahav, R., Franko, M., Huly, A., & Doron, R. (2015). The Forced Swim test as a model of depressive-like behavior. JoVE (Journal of Visualized Experiments), 2015(97), e52587. https:// doi.org/10.3791/52587
Zilkha, N., Sofer, Y., Beny, Y., & Kimchi, T. (2016). From classic ethology to modern neuroethology: overcoming the three biases in social behavior research. Current Opinion in Neurobiology, 38, 96-108. https://doi.org/10.1016/j.conb.2016.04.014

Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.